Anlagefehler, die selbst professionellen. Finanzberatern unterlaufen

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1 sokaaiko / Peter Smola / Anlagefehler, die selbst professionellen Multi-Asset Strategien Finanzberatern unterlaufen Martin Weber Universität Mannheim Honorarberater Kongress 2015 Congress Park Hanau 1

2 Motivation Anlagestrategie im Einklang mit klassischer Portfoliotheorie: Breit diversifizierter, passiver Index-Fonds Ansatz mit geringen Kosten, z.b. ARERO. Beobachtbares Verhalten von Privatanlegern führt zu suboptimalen Allokationen: Entscheidungsverhalten Overconfidence Mental Accounting Zeitinkonsistenz. Kauf- und Verkaufsverhalten Anleger handeln zu viel Disposition Effect Mangelnde Diversifikation Home Bias Mitarbeiteraktien. Anlageverhalten Trend Chasing Market Timing 2

3 Motivation Privatanleger werden durch eine Reihe von Faktoren beeinflusst: Familie und Freunde Medien Privatanleger Werbung Anlageberater Anlageberater haben dabei einen wesentlichen Einfluss auf Anlageentscheidungen Daher ist es wichtig, dass Berater Anlagefehler kennen und diese vermeiden (helfen) Aber ist das tatsächlich der Fall? Welche Anlagefehler machen Berater? 3

4 Überblick 1 Einfluss der Berater auf Kundenportfolios 2 False Consensus Bias 3 Anlagefehler und Beratungsqualität 4

5 Einfluss der Berater auf Kundenportfolios (Foerster, Linnainmaa, Melzer und Previtero (2014)) Daten: Vier Anlageberatungsfirmen ( Mutual Fund Dealers ) in Kanada Kundentransaktionen (01/ /2012), Informationen über Kunden und Berater Berater geben Empfehlungen und handeln nach Auftrag des Kunden (nur Fonds) Fragestellung: Was erklärt die Variation der Aktienquote in den Kundenportfolios? 5

6 Einfluss der Berater auf Kundenportfolios (Foerster, Linnainmaa, Melzer und Previtero (2014)) Was erklärt die Variation der Aktienquote? Modell 1: Modell 2: Alter Geschlecht Risikotoleranz Anlagehorizont Finanzwissen Gehalt Vermögen (Netto) Berufliche Tätigkeit Charakteristika des Anlegers 13,1% Charakteristika des Anlegers 13,1% 18,5% Alter Geschlecht Risikotoleranz Anlagehorizont Finanzwissen Gehalt Vermögen (Netto) Berufliche Tätigkeit + Berater 31,6% Wer der Berater war, sagt mehr über das Portfolio eines Anlegers aus als dessen individuelle Faktoren! 6

7 Einfluss der Berater auf Kundenportfolios (Foerster, Linnainmaa, Melzer und Previtero (2014)) Was erklärt die starken Berater-Effekte? Zwei mögliche Erklärungsansätze: Anleger wählen Berater, die ähnliche Auffassungen vertreten Persönliche Präferenzen des Beraters Berater-Effekte werden auf Charakteristika des Beraters regressiert: Adjusted R 2 der Regressionen Alter, Geschlecht Alter, Geschlecht Risikotoleranz Alter, Geschlecht Risikotoleranz Beraterportfolio Aktienquote 2,7% 3,2% 15,4% 7

8 False Consensus Bias (Borgsen und Weber (2008)) Ein möglicher Mechanismus könnte der False Consensus Bias sein False Consensus Bias Personen überschätzen die Ähnlichkeit anderer mit ihnen selbst in Haltungen, Verhalten und Persönlichkeitsmerkmalen (u.a. Ross, Greene und House (1977)) Zwei Beispiele: 1 Brown (1982) U.S. Präsidentschaftswahlen 80: Welcher Kandidat bevorzugt? Wer Ronald Reagan präferiert überschätzt W., dass auch andere Reagan präferieren 2 Gilovich, Jennings und Jennings (1983) Aktienkauf: IBM oder EXXON? Wer IBM kaufen würde überschätzt W., dass auch andere IBM kaufen würden 8

9 False Consensus Bias (Borgsen und Weber (2008)) Die folgende Lotterie zahlt entweder 100 oder 0. Stellen Sie sich eine Urne vor, die 100 Bälle enthält, 50 dieser Bälle sind gelb und 50 dieser Bälle sind weiß. Ein Ball wird gezogen. Falls er gelb ist, zahlt die Lotterie 100, falls er weiß ist zahlt die Lotterie 0. gelb 100 weiß 0 (1) Bitte geben Sie den Betrag an, bei dem Sie indifferent wären zwischen dem Erhalten des sicheren Betrags und dem Spielen der Lotterie. (2) Was denken Sie, für welchen Betrag sind die Teilnehmer dieser Studie im Durchschnitt indifferent zwischen dem Erhalten des sicheren Betrags und dem Spielen der Lotterie? 9

10 False Consensus Bias (Borgsen und Weber (2008)) Starker positiver Zusammenhang zwischen der eigenen Risikotoleranz (self) und der Vorhersage der Risikotoleranz anderer Teilnehmer (other): Effekt ist stärker, wenn es sich um ein Risiko mit unbekannten W. (?/?), wie dies bei Finanzmärkten üblich ist, handelt 10

11 Anlagefehler und Beratungsqualität (Mullainathan, Noeth und Schoar (2012)) Fragestellung: Helfen Berater, Anlagefehler abzubauen oder verstärken sie sie, wenn für sie vorteilhaft? Methodik: Mystery Shopper dokumentieren Beratungsprozess und Anlageempfehlung Die Shopper werden zufällig mit einem von vier Portfolios (Szenarien) ausgestattet: Szenario 1 (Chasing Returns) Szenario 2 (Mitarbeiteraktien) Szenario 3 (Indexfonds) Szenario 4 (Bargeld) Ist: 30% in Sektor-ETF; 20% oder 35% in U.S. Anleihenfonds; Rest in S&P500 Indexfonds Ist: 30% in Arbeitgeberaktien; 20% oder 35% in U.S. Anleihenfonds; Rest in S&P500 Indexfonds Ist: Diversifiziertes Portfolio bestehend aus U.S. Aktien-Indexfonds und Anleihen Ist: Cash Ziel: Risiko erhöhen zur Erzielung höhere Rendite Ziel: Weiter in Industrien mit guter vergangener Entwicklung investieren Kontrollgruppe 11

12 Anlagefehler und Beratungsqualität (Mullainathan, Noeth und Schoar (2012)) Reaktionen der Berater auf die Ausgangsportfolios der Kunden : Anteil Berater Sample Gesamt Chasing Returns Mitarbeiteraktien Indexfonds Rat: mehr in Strategie Rat: weniger in Strategie 13,11% 19,41% 9,68% 2,44% 67,48% 59,22% 69,35% 85,37% Unterstüzung für Chasing Returns stärker als für andere Strategien Deutliche Ablehnung der Indexfonds Strategie Berater unterstützen Strategien mit mehr Transaktionen und höheren Gebühren! 12

13 Zusammenfassung Lernen Sie die Biases Ihrer Kunden! Helfen Sie Ihren Kunden, Anlagefehler zu vermeiden! Lernen Sie Ihre eigenen Biases! Mehr unter 13