Anhand einzigartiger Registerdaten wurde die Altersrente des obligatorischen Rentensystems in Finnland untersucht. Die Analyse beruht auf einer Modellierung der Renten anhand der Arbeitsbiografien und verschiedener unabhängiger Variablen. Eine adaptive LAD-lasso-Regression wurde angewendet, um abzuschätzen, wie sich Verdienst und sozioökonomische Faktoren auf die Altersrente auswirken, und um zu ermitteln, welche dieser Variablen in das Modell aufgenommen werden sollte. Das vorgeschlagene statistische Verfahren ergab bei asymmetrischen Ergebnisverteilungen robuste und weniger verzerrte Schätzungen der Regressionskoeffizienten und sehr viele Nullen bei einigen der erklärenden Variablen. Die Ergebnisse zeigen, wie wichtig Einkünfte und eine Erwerbstätigkeit im späteren Berufsleben für die endgültige Rentenhöhe sind, und sie machen deutlich, dass es Unterschiede in den Rentenhöhen verschiedener sozioökonomischer Gruppen gibt. Die Schlussfolgerung lautet, dass die adaptive LAD-lasso-Regression ein vielversprechendes statistisches Verfahren ist, das sich gut für die Untersuchung verschiedener Aspekte der Rentenwirtschaft eignet.