Fachbuch, 2019
73 Seiten
1 Einleitung
1.1 Ausgangslage und Problemstellung
1.2 Ziel der Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Assetdefinition und Abgrenzung
2.1 Definition eines Assets
2.2 Crowdfunding
2.2.1 Reward-Based
2.2.2 Donation-Based
2.2.3 Lending-Based
2.2.4 Equity-Based
2.3 Crowdsourcing
2.4 Crowdinvesting
2.4.1 Unterschiede zu anderen Crowd-Finanzierungsformen
2.4.2 Zutreffen der Assetkriterien auf Crowdinvesting
3 Crowdinvesting in der Praxis
3.1 Kapitalsuchende
3.1.1 Start-Ups
3.1.2 Wachstumsunternehmen
3.1.3 Projektgesellschaften
3.2 Plattformen
3.2.1 Companisto
3.2.2 Seedmatch
3.2.3 Kapilendo
3.2.4 Exporo
4 Prozess des Crowdinvestings
4.1 Auswahl des Start-Ups
4.2 Vorbereitung
4.3 Unternehmensbewertung
4.4 Finanzierungsrunde
4.5 Mittelverwendung
4.6 Exit
5 Rechtliche und Steuerliche Aspekte
5.1 Kleinanlegerschutzgesetz
5.2 Steuerliche Behandlung
6 Analyse aus Sicht der Kapitalgeber
6.1 Darstellung der Kapitalgeber
6.2 Motive
6.3 Renditeanforderung
6.4 Behavioral Finance im Bezug auf Crowdinvesting
6.4.1 Selektive Wahrnehmung
6.4.2 Overconfidence Bias
6.4.3 Verlustaversion/Dispositionseffekt
6.4.4 Herdenverhalten
6.5 Handlungskatalog für Crowdinvestinganleger
7 Auswertung der Rentabilität von Crowdinvestments
7.1 Methodische Vorgehensweise
7.2 Darstellung der Ergebnisse
7.3 Interpretation der Ergebnisse
8 Fazit und Ausblick
Die vorliegende Arbeit untersucht, inwieweit Crowdinvesting eine rentable Beimischung für das Portfolio eines Privatanlegers darstellt. Ziel ist es, den Begriff Crowdinvesting von anderen Crowd-Finanzierungsformen abzugrenzen, den Prozess des Crowdinvestings zu analysieren und unter Berücksichtigung verhaltensökonomischer Aspekte (Behavioral Finance) einen Handlungskatalog für Anleger zu entwickeln, um das Risiko von Verlusten zu minimieren.
6.4.4 Herdenverhalten
In unsicheren oder unbekannten Situationen orientieren sich Menschen zumeist an ihren Mitmenschen (soziale Imitation). Dieses Verhalten ist auch am Kapitalmarkt zu beobachten, etwa wenn starke Aufwärts- oder Abwärtstrends entstehen. Dabei wiegt sich der einzelne Anleger in Sicherheit, da er auf die Intelligenz der Masse vertraut. Diverse Studien, unter anderem zum Herdenverhalten an der Italienischen Börse von 1993 bis 2000, weisen deren Existenz unwiderlegbar nach.
Es stellt sich die Frage, warum beim Marktführer Companisto drei Unternehmen im Bereich Künstlicher Intelligenz (ASE), Blockchain-Technologie (itravel) und Zahnersatzsystemen (Replicate System) innerhalb kürzester Zeit die Fundingschwelle erreicht haben, während zwei andere Start-Ups zum Thema Metasuchmaschinen (Prelovee) und Robotik (Meadow Robotics) aktuell noch nicht einmal ein Drittel ihrer gewünschten Summe von Investoren bekamen.
Man könnte thematische Erklärungsversuche wagen oder einen subjektiv schlechteren Auftritt auf der Plattform als Grund nennen. Auffällig ist allerdings, dass bei zwei der drei schnell finanzierten Start-Ups jeweils Co-Investoren mit 750.000 Euro und 1 Million Euro kurz davor oder im Laufe des Fundings eingestiegen sind. Die Crowd scheint dabei ein Herdenverhalten zu entwickeln, sobald große Investoren in ein Start-Up investieren oder viele einzelne, wie bei dem Unternehmen zur Thematik der künstlichen Intelligenz.
Dabei wiegt sich die Masse in der scheinbaren Sicherheit der kollektiven Intelligenz vieler anderer Anleger bzw. vertraut auf das Urteil eines einzigen großen Co-Investors.
1 Einleitung: Vorstellung der Ausgangslage, der Forschungsfrage und des methodischen Aufbaus der Bachelorarbeit.
2 Assetdefinition und Abgrenzung: Definition des Begriffs Asset sowie Einordnung und Abgrenzung von Crowdfunding, Crowdsourcing und Crowdinvesting.
3 Crowdinvesting in der Praxis: Vorstellung der Kapitalsuchenden (Start-Ups, Wachstumsunternehmen, Projektgesellschaften) und Analyse relevanter Plattformen.
4 Prozess des Crowdinvestings: Detaillierte Betrachtung des Ablaufs von der Auswahl der Start-Ups bis hin zum Exit und der Mittelverwendung.
5 Rechtliche und Steuerliche Aspekte: Erläuterung des Kleinanlegerschutzgesetzes und der steuerlichen Behandlung von Crowdinvesting-Erträgen.
6 Analyse aus Sicht der Kapitalgeber: Untersuchung von Motiven, Renditeanforderungen und verhaltensökonomischen Aspekten (Behavioral Finance) sowie Erarbeitung eines Handlungskatalogs.
7 Auswertung der Rentabilität von Crowdinvestments: Empirische Datenanalyse der Erfolge und Misserfolge von Crowdinvesting-Projekten im deutschen Markt.
8 Fazit und Ausblick: Zusammenfassung der Ergebnisse und Einschätzung der zukünftigen Entwicklung des Marktes für Crowdinvesting.
Crowdinvesting, Start-Ups, Crowdfunding, Rendite, Behavioral Finance, Assetklasse, Immobilien-Crowdinvesting, Kleinanlegerschutzgesetz, Exit, Risikomanagement, Diversifikation, Herdenverhalten, Venture Capital, Privatanleger, Finanzierung.
Die Arbeit analysiert Crowdinvesting als alternative Anlageform für Privatanleger und untersucht insbesondere, ob sich ein solches Investment unter Berücksichtigung von Risiken und Renditechancen für private Kapitalgeber lohnt.
Zu den zentralen Themen gehören die Abgrenzung von Crowdinvesting gegenüber anderen Finanzierungsformen, der praktische Ablauf einer Investition, rechtliche Rahmenbedingungen wie das Kleinanlegerschutzgesetz sowie die Analyse von Anlegerverhalten durch die Behavioral Finance.
Das Ziel ist die Beantwortung der Forschungsfrage, ob Crowdinvesting nach aktuellem Stand der Fakten eine rentable und empfehlenswerte Beimischung für ein diversifiziertes Portfolio eines Kleinanlegers darstellt.
Der Autor führt eine quantitative Datenanalyse durch, basierend auf öffentlich zugänglichen Informationen von Crowdinvesting-Plattformen, Unternehmensregistern und weiteren Fachquellen, um die Rentabilität bisheriger Finanzierungsrunden in Deutschland seit 2011 auszuwerten.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische fundierte Auseinandersetzung mit der Asset-Definition, eine detaillierte Prozessanalyse, die verhaltensökonomische Analyse der Anleger (Bias-Theorie) sowie die empirische Auswertung der Renditen von Start-Up- und Immobilien-Projekten.
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Crowdinvesting, Start-Ups, Behavioral Finance, Rendite, Totalverlustrisiko und Diversifikation beschreiben.
Der Autor zeigt auf, dass Anleger dazu neigen, sich an großen Co-Investoren oder der Masse zu orientieren, was häufig zu Fehlentscheidungen führt, anstatt eine eigene, rationale Bewertung der Start-Ups vorzunehmen.
Die Analyse deutet darauf hin, dass die Crowd oft zu früh aus Beteiligungen aussteigt, getrieben durch Angst vor Verlusten (Verlustaversion) oder durch das Scheitern von Start-Ups aufgrund unzureichender Kapitalausstattung und Fehlkalkulationen.
Immobilien-Crowdinvestments zeigten im Untersuchungszeitraum eine stabilere Performance mit einer durchschnittlichen Rendite von etwa 5,89 %, begünstigt durch den Immobilienboom, weisen jedoch ebenfalls spezifische Risiken im Falle eines Markteinbruchs auf.
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