Die Entwicklung des deutschen Bankgewerbes wurde während der letzten Jahre durch das verstärkte Renditebewußtsein und die steigende Risikobereitschaft zahlreicher Privatkunden geprägt, die zunehmend in Aktien und Aktienfonds investierten.
Angesichts einer immer umfangreicheren und unübersichtlicheren Palette von Aktienfonds sollen Fonds-Rankings eine Hilfestellung bei der Anlageentscheidung bieten. In der vorliegenden Arbeit werden am Beispiel von Technologiefonds verschiedene Fonds-Rankings und ihr theoretischer Hintergrund untersucht. Dies dient dem Zweck, ein Verfahren zur Ableitung von Fonds-Ranglisten zu entwickeln, das einen höheren Informationswert für Privatanleger besitzt als die herkömmlichen standardisierten Ranking-Methoden.
Die Semesterarbeit als Grundlage der Diplomarbeit führt zunächst in die Methoden der Performancemessung ein (Benchmark-Definition, Rendite-, Risiko- und Performancemaße). Zudem werden vier in Deutschland gängige Fondsranglisten (Onvista, Standard & Poor's Fund Services, Feri Trust, Finanztest) und ihre Bewertungskriterien dargestellt.
In der Diplomarbeit werden aus einer Darstellung der Stärken und Schwächen dieser Ranking-Methoden Ansatzpunkte für mögliche Verbesserungen abgeleitet.(2. Kapitel)
Um die prognostische Aussagekraft von Fonds-Rankings zu erhöhen, sollte jeweils im einzelnen untersucht werden, worauf die in der Vergangenheit erzielte Wertentwicklung eines Fonds beruht. Dies läßt sich mit den Verfahren der Performance-Attribution analysieren, die kurz im Überblick dargestellt werden. (3. Kapitel)
Am Beispiel von fünf Technologie-Fonds wird eine Performance-Attribution durchgeführt, die auf die Anwendung quantitativer Methoden weitgehend verzichtet und im wesentlichen aus den Anlagestrategien der einzelnen Fonds Schlußfolgerungen zieht. (4. Kapitel)
Im letzten Teil der Arbeit (5. Kapitel) schlägt die Verfasserin eine selbst entwickelte Ranking-Methode vor, die insbesondere auch aus der Performance-Attribution gewonnene Erkenntnisse mit einbezieht. Diese Methode liefert für Anleger mit unterschiedlichen Strategien und Zukunftserwartungen auch unterschiedliche Ranglisten, da sie in Abhängigkeit von der gewählten Grund-Strategie (Investment-Sparplan, langfristige Einmalanlage oder Spekulation) jeweils verschiedene Ranking-Kriterien verwendet.
Anhand von drei Fallstudien, bei denen jeweils Anleger mit unterschiedlichen Schwerpunktsetzungen im Mittelpunkt stehen, wird die vorgeschlagene Ranking-Methode erprobt.

Klappentext

Inhaltsangabe:Zusammenfassung: Die Entwicklung des deutschen Bankgewerbes wurde während der letzten Jahre durch das verstärkte Renditebewußtsein und die steigende Risikobereitschaft zahlreicher Privatkunden geprägt, die zunehmend in Aktien und Aktienfonds investierten. Angesichts einer immer umfangreicheren und unübersichtlicheren Palette von Aktienfonds sollen Fonds-Rankings eine Hilfestellung bei der Anlageentscheidung bieten. In der vorliegenden Arbeit werden am Beispiel von Technologiefonds verschiedene Fonds-Rankings und ihr theoretischer Hintergrund untersucht. Dies dient dem Zweck, ein Verfahren zur Ableitung von Fonds-Ranglisten zu entwickeln, das einen höheren Informationswert für Privatanleger besitzt als die herkömmlichen standardisierten Ranking-Methoden. Die Semesterarbeit als Grundlage der Diplomarbeit führt zunächst in die Methoden der Performancemessung ein (Benchmark-Definition, Rendite-, Risiko- und Performancemaße). Zudem werden vier in Deutschland gängige Fondsranglisten (Onvista, Standard & Poor?s Fund Services, Feri Trust, Finanztest) und ihre Bewertungskriterien dargestellt. In der Diplomarbeit werden aus einer Darstellung der Stärken und Schwächen dieser Ranking-Methoden Ansatzpunkte für mögliche Verbesserungen abgeleitet.(2. Kapitel) Um die prognostische Aussagekraft von Fonds-Rankings zu erhöhen, sollte jeweils im einzelnen untersucht werden, worauf die in der Vergangenheit erzielte Wertentwicklung eines Fonds beruht. Dies läßt sich mit den Verfahren der Performance-Attribution analysieren, die kurz im Überblick dargestellt werden. (3. Kapitel) Am Beispiel von fünf Technologie-Fonds wird eine Performance-Attribution durchgeführt, die auf die Anwendung quantitativer Methoden weitgehend verzichtet und im wesentlichen aus den Anlagestrategien der einzelnen Fonds Schlußfolgerungen zieht. (4. Kapitel) Im letzten Teil der Arbeit (5. Kapitel) schlägt die Verfasserin eine selbst entwickelte Ranking-Methode vor, die insbesondere auch aus der Performance-Attribution gewonnene Erkenntnisse mit einbezieht. Diese Methode liefert für Anleger mit unterschiedlichen Strategien und Zukunftserwartungen auch unterschiedliche Ranglisten, da sie in Abhängigkeit von der gewählten Grund-Strategie (Investment-Sparplan, langfristige Einmalanlage oder Spekulation) jeweils verschiedene Ranking-Kriterien verwendet. Anhand von drei Fallstudien, bei denen jeweils Anleger mit unterschiedlichen Schwerpunktsetzungen im Mittelpunkt stehen, wird die

Inhalt
Aus dem Inhalt:
AbbildungsverzeichnisIII
SymbolverzeichnisIV
FormelverzeichnisVI
Verzeichnis des AnhangsVII
AbkürzungsverzeichnisIX
1.Einführung1
1.1Definitionen und Themenabgrenzung1
1.2Begründung der Themenwahl2
1.3Aufbau und Ziel der Arbeit3
2.Stärken und Schwächen ausgewählter Fonds-Rankings4
2.1Anforderungen an eine anlegergerechte Ranking-Methode4
2.2Für alle vier Ranglisten geltende Aspekte5
2.3Onvista7
2.4Standard & Poor s Fund Services9
2.5Feri Trust12
2.6Finanztest15
2.7Ansatzpunkte für Verbesserungen18
3.Performance-Attribution in der Literatur19
3.1Ziele und Grundbegriffe der Performance-Attribution19
3.2Verfahren der Performance-Attribution22
3.2.1Verfahren von Brinson, Hood und Beebower23
3.2.2Verfahren nach Treynor und Mazuy25
3.2.3Verfahren von Henriksson und Merton27
3.2.4Weitere Verfahren29
4.Performance-Attribution in der Praxis31
4.1Auswahl der untersuchten Fonds31
4.2Untersuchungsmethodik34
4.3DIT-Technologiefonds37
4.4Deka-TeleMedien TF und GIF SICAV II ...