Nous examinons les retraites prévues par le régime légal de pension finlandais en nous basant sur les données uniques provenant des registres administratifs. Cette analyse se fonde sur une modélisation à résultats multiples des pensions et des carrières professionnelles, ainsi que sur toute une série de variables explicatives. La méthode adaptative de régression du lasso (avec écart type le plus faible) à résultats multiples a été employée afin d’obtenir des estimations des revenus et des facteurs socio-économiques qui affectent les retraites, et de décider des variables à inclure dans notre modèle. La méthode statistique proposée produit des estimations à coefficient de régression solides et moins biaisées, dans le contexte d’une répartition inégale des revenus et d’un nombre excessif de zéros pour certaines variables explicatives. Les résultats obtenus soulignent l’importance des revenus et de l’emploi lors des dernières années de la vie professionnelle pour calculer le montant final de la pension. Ils révèlent par ailleurs des différences entre les groupes socio-économiques au niveau des résultats pour la pension. Nous en concluons que la méthode adaptative de régression du lasso (avec écart type le plus faible) constitue une méthode statistique prometteuse, qui pourra servir à étudier différentes thématiques liées aux pensions.