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Fabian Niebling

• In total, this dissertation comprises three research papers. Objective of all of these papers are to detect mistakes of private investors when conducting mutual funds investments and to analyze the implications. Moreover, the question is addressed whether financial advisors help private investors to avoid these investment mistakes. All three research papers use the same data base which has been provided by a German online brokerage house. The detailed data set allows contributing to existing literature on mutual fund investments, smart decision making, household finance as well as financial advice on an investor- and transaction-specific level. The first paper addresses the question which particular decision criteria private investors use when purchasing mutual funds. It can be shown that funds volume is the dominating decision criterion, whereas historical performance is only of minor importance. As performance persistence exists in the underlying data set, it can be concluded that the majority of investors make investment mistakes. In the second paper it is shown that smart investors, i.e. investors who purchase mutual funds by chasing historical performance, are older, wealthier, more experienced and less likely to be overconfident. In addition, it can be verified that there exists a positive impact of the ability to select mutual funds by chasing historical performance on the overall investment success. Hence, the quality of mutual fund selection ability is an ex-ante measure for investment success. Finally, the third paper analyzes the influence of financial advice on mutual fund decision making of private investments. Evidence can be provided that financial advisors do not help their customers to purchase mutual funds by chasing historical performance. In fact, advisors recommend high-volume mutual funds from well-known fund families. Apparently, financial advisors are much more salesmen than real advisors. These results hold when controlling for potential endogeneity issues.
• Die vorliegende Dissertation besteht insgesamt aus drei Forschungsarbeiten. Ziel aller dieser Forschungsarbeiten ist es, Investmentfehler von privaten Investoren im Bereich von Investmentfonds aufzudecken, ihre Implikationen zu untersuchen sowie die Frage zu beantworten, ob Finanzberater privaten Investoren dabei helfen, diese Fehler zu vermeiden. Alle drei Arbeiten bauen auf derselben Datengrundlage auf, die von einem deutschen Onlinebroker zur Verfügung gestellt worden ist. Dieser detaillierte Datensatz ermöglicht es, mit Analysen auf Investoren- bzw. Transaktionsebene einen Beitrag zur bestehenden Literatur bezüglich Investmentfonds, smarten Investmententscheidungen, Household Finance sowie Finanzberatung zu leisten. Die erste Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, welche Kriterien Privatinvestoren nutzen, wenn sie Investmentfonds kaufen. Es stellt sich heraus, dass das Fondsvolumen und nicht historische Performance das dominierende Kaufkriterium ist. Da im vorliegenden Datensatz Persistenz in der Fondsperformance existiert, begeht die Mehrheit der Investoren somit Investmentfehler. Im zweiten Forschungsbeitrag wird zum einen gezeigt, dass smarte Investoren, d.h. Investoren, die Fonds aufgrund historischer Performance kaufen, älter, erfahrener und wohlhabender sind sowie weniger stark zur Selbstüberschätzung neigen. Zum anderen wird ein positiver Einfluss der Fähigkeit, Investmentfonds mit Hilfe historischer Wertentwicklungen auszuwählen, auf den gesamten Anlageerfolg nachgewiesen. Somit ist die Qualität der Fondsauswahlentscheidungen ein Ex-Ante Maß für Investmenterfolg. Die dritte Forschungsarbeit untersucht schließlich den Einfluss von Finanzberatern auf Fondsauswahlentscheidungen ihrer Kunden. Es stellt sich heraus, dass Finanzberater ihren Kunden nicht helfen, Fonds aufgrund historischer Wertentwicklung zu kaufen. Vielmehr empfehlen sie große Fonds von bekannten Fondsmarken. Offenbar sind Finanzberater vielmehr Verkäufer als Berater. Diese Ergebnisse sind robust hinsichtlich potentieller Endogenitätsprobleme.