We examine in an experiment the causes, consequences and possible cures of myopic loss aversion (MLA) for investment behaviour under risk. We find that both, investment horizons and feedback frequency contribute almost equally to the effects of MLA. Longer investment horizons and less frequent feedback lead to higher investments. However, when given the choice, subjects prefer on average shorter investment horizons and more frequent feedback. Exploiting the status quo bias by setting a long investment horizon or low feedback frequency as a default turns out to be a successful behavioural intervention that increases investment levels. (author´s abstract) / Series: Department of Economics Working Paper Series

Diese Dissertation hat zum Ziel, digitale Vermögenswerte statistisch zu durchleuchten und damit einen Beitrag zur Integration digitaler Vermögenswerte in die digitale Gesellschaft zu leisten. Die Kapitel dieser Arbeit lassen sich unter den Schlagworten Abbildung und Analyse der Marktdynamiken von digitalen Vermögenswerten, sowie Investitionen in digitale Vermögenswerte zusammenfassen. Das erste Kapitel, Abbildung der Marktdynamiken digitaler Vermögenswerte, evaluiert die derzeit existierenden Indizes für Kryptowährungen (KWen) sowohl qualitativ als auch quantitativ. Als Grundlage für die Analyse des KW-Sektors ist zunächst eine geeignete Abbildung von dessen Marktdynamiken nötig. Die schnelle Entwicklung des KW-Sektors, seine hohe Volatilität und das häufige Aufkommen und Verschwinden von KWen stellen die Emittenten von KW-Indizes vor Herausforderungen. Jeder Index geht mit diesen Herausforderungen anders um und so unterscheiden sich die methodischen Ansätze der Indizes ebenso wie ihre statistischen Eigenschaften. Das zweite Kapitel, Analyse der Marktdynamiken von digitalen Vermögenswerten, untersucht die Dynamiken des KW-Sektors. Damit sich der KW-Sektor etablieren und in die Finanzwelt integriert werden kann, müssen zunächst die zugrunde liegenden Dynamiken verstanden werden. Wir modellieren die nicht-stationären Renditen und deren Volatilität durch zwei stochastische Differentialgleichungen und schätzen deren Parameter auf Bayes’sche Weise. Dabei identifizieren wir verschiedene Muster des KW-Sektors in Bezug auf Renditen, Volatilität und Sprünge. Im dritten Kapitel, Investitionen in digitale Vermögenswerte, konstruieren wir einen ETF auf den CRIX (vgl. Trimborn and Härdle, 2018), einen Index für den KW-Sektor. Dabei beleuchten wir die zugrundeliegenden Mechanismen, identifizieren potentielle Risiken und schätzen die Kostenstruktur eines solchen KW-ETFs ab. Damit ebnen wir den Weg für die Implementierung dieses neuartigen Finanzprodukts. / This dissertation aims to shed light on the new asset class „digital assets“ from a statistical perspective and thus contributes to the integration of digital assets into the digital society. The chapters of this thesis can be summarized by the keywords tracking, understanding, and investing in digital assets. The first chapter, tracking digital assets, evaluates the currently existing cryptocurrency (CC) indices both qualitatively and quantitatively. As a basis for the analysis of the CC sector, it is first necessary to find an appropriate mapping of the market dynamics. The rapid development of the CC sector, its high volatility and the frequent emergence and disappearance of CCs pose challenges for the issuers of CC indices. Each index deals with these challenges differently, and so the methodological approaches of the indices differ, as do their statistical properties. The second chapter, understanding digital assets, examines the dynamics of the CC sector. For the CC sector to become established and integrated, the underlying dynamics must first be understood. Therefore, we model the non-stationary returns and volatility by two stochastic differential equations and estimate their parameters in a Bayesian manner. Thereby, we identify several patterns on the dynamics of the CC sector with respect to returns, volatility and jumps. The third chapter, investing in digital assets, aims to pave the way for the integration of digital assets into the financial sector. As investments in digital assets remain risky due to high volatility and frequent disappearance of CCs, ETFs are a suitable tool to invest in this sector. We construct an ETF on the CRIX (cf. Trimborn and Härdle, 2018), an index for the CC sector. In doing so, we reveal the underlying mechanisms, risks and costs of such a new financial product and pave the way for its implementation.