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Barriers to robo-advisor adoption among young investors
Ioana Burdila
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Applied Economics
Betreuer*in
Wieland Müller
DOI
10.25365/thesis.79103
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29451.36594.902399-1
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Verbreitung sogenannter Robo-Advisors: Online-Plattformen, die Portfolios algorithmisch zusammenstellen und regelmäßig umschichten, bleibt trotz nachweislich besserer Performance gegenüber menschlichen Anlegern unter jungen Investoren in Europa gering. Um die zugrunde liegenden Ursachen zu identifizieren, befragte diese Studie 51 Investorinnen und Investoren im Alter von 18 bis 29 Jahren, die bereits Börsenerfahrung besitzen, jedoch noch keinen Robo-Advisor genutzt haben. Untersucht wurde, ob Risikotoleranz, algorithmisches Vertrauen und eine kurze Informationsintervention die sechsmonatige Nutzungsabsicht beeinflussen. Risikoverhalten wurde mittels eines Investmentspiels, Vertrauen mit der TOAST-Skala erhoben. Eine multiple lineare Regression zeigt, dass Vertrauen ein starker positiver Prädiktor der Adoptionsabsicht ist, wohingegen Risikopräferenz und das Informationstreatment keinen signifikanten Effekt aufweisen. Zur externen Validierung dieses Intentionsmaßes erhielten die Teilnehmenden am Ende der Befragung die Möglichkeit, einen „Mehr erfahren“ Button anzuklicken. Eine höhere deklarierte Nutzungsabsicht verdoppelte die Click-through-Rate und bestätigt damit die Validität der Skala. Die qualitative Analyse verdeutlicht zudem, dass algorithmische Intransparenz und der wahrgenommene Verlust von Entscheidungshoheit zentrale Hürden darstellen. Insgesamt legen die Befunde nahe, dass punktuelle Informationsangebote allein die Adoption nicht wesentlich fördern. Vielmehr scheint ein kontinuierlicher Vertrauensaufbau erforderlich.
Abstract
(Englisch)
Robo-advisors, online platforms that algorithmically construct and rebalance portfolios, outperform human investors, yet uptake among European young investors remains low. This study surveyed 51 investors aged 18–29 with market experience but no prior robo-advisor use to test whether risk tolerance, algorithmic trust, and a brief explanatory video influence six-month adoption intention. Risk was elicited through an investment game and trust with the TOAST scale. Multiple linear regression identifies trust as a strong positive predictor, risk preference and the information treatment are non-significant. To validate the self-reported intention measure, participants were offered a real option to click on a “Learn more” button at the end of the survey. Higher self-reported intention more than doubled the odds of clicking, supporting the scale’s external validity. Qualitative responses highlight algorithm opacity and loss of decision control as persistent barriers. Findings imply that one-off information is ineffectual in driving adoption: sustained trust-building is necessary.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Robo-advisors Adoptionsbarrieren junge Investoren Algorithmus-Aversion Online-Umfrage Video-Informationsintervention algorithmische Portfolios Vertrauen Vertrauen in den Algorithmus
Schlagwörter
(Englisch)
Robo-advisors adoption barriers young investors algorithm aversion online survey video informational intervention robo-advisor adoption barriers algorithmic portfolios trust trust in algorithm
Autor*innen
Ioana Burdila
Haupttitel (Englisch)
Barriers to robo-advisor adoption among young investors
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
48 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Wieland Müller
Klassifikation
83 Volkswirtschaft > 83.05 Wirtschaftssoziologie. Wirtschaftspsychologie
AC Nummer
AC17624785
Utheses ID
76799
Studienkennzahl
UA | 066 | 913 | |