Essays on Dynamic Decision Making under Uncertainty

Diese Dissertation untersucht dynamische Entscheidungen unter Unsicherheit und verzerrten Erwartungen. Die Arbeit umfasst drei eigenständige Studien, die jeweils zu unterschiedlichen Teilen der Forschung im Bereich dynamischer Entscheidungen unter Unsicherheit beitragen. Das erste Kapitel quantifiziert die Auswirkungen von Reformen des gesetzlichen Renteneintrittsalters auf individuelles Verhalten und Wohlfahrt. Die Studie erhebt neue Umfragedaten zu subjektiven Erwartungen über zukünftige Rentenaltersreformen und untersucht das Wissen über den aktuellen Abschlag bei Frühverrentung. Die Studie zeigt, dass die deutsche Bevölkerung eine Erhöhung des Renteneintrittsalters erwartet und den Abschlag bei Frühverrentung stark überschätzt. Mit einem strukturellen Lebenszyklusmodell zeigen wir, dass eine Erhöhung des gesetzlichen Rentenalters zwar den Renteneintritt hinauszögert, jedoch jüngere Erwerbstätige als Reaktion ihr Arbeitsangebot und ihre Ersparnisse reduzieren. Das zweite Kapitel untersucht verzerrte Lohnerwartungen und deren Auswirkungen auf das Arbeitsangebot von Frauen. Wir zeigen, dass Lohnsteigerungen nahezu ausschließlich bei Vollzeiterwerbstätigkeit auftreten, während unsere Umfrageteilnehmerinnen starkes Lohnwachstum auch in Teilzeit erwarten. Wir verwenden ein strukturelles Lebenszyklus-Modell und zeigen, dass diese verzerrten Erwartungen die Teilzeitbeschäftigung von Frauen deutlich erhöhen, langfristige Lohnprofile abflachen und die erwarteten Effekte einer Reform des Ehegattensplittings überschätzt werden. Kapitel 3 untersucht Entscheidungen, die mithilfe eines dynamischen Entscheidungsmodells getroffen werden. Wenn geschätzte Parameter aus vergangenen Daten direkt zur Parametrisierung des Modells verwendet werden, entsteht ein fehlspezifiziertes Entscheidungsproblem. Wir entwickeln robuste Entscheidungsregeln, die die Unsicherheit in der Parameterschätzung explizit berücksichtigen. Diese Regeln unterscheiden sich danach, wie viel Unsicherheit berücksichtigt wird. Mit Hilfe der statistischen Entscheidungstheorie leiten wir Kriterien ab, um das richtige Maß an zu berücksichtigender Unsicherheit zu bestimmen.