We examine whether households’ voluntary retirement saving decisions are influenced by reinforcement learning (RL), a behavioral heuristic where recent outcomes disproportionately shape future choices. Using eight years of universe-wide administrative data from Türkiye’s Individual Pension System, we show that savers over-weight recent return experiences. Specifically, individuals experiencing higher returns in one year substantially increase their voluntary contributions in the following year, and past returns continue to affect contributions with a diminished but persistent impact. The implied one-year learning weight is moderate, closely mirroring laboratory estimates. Alternative explanations such as inertia, skill learning, or asset rebalancing do not explain these observed behaviors.
ملخص
ندرس في هذه الورقة ما إذا كانت قرارات الادخار التقاعدي الطوعي للأسر تتأثر بالتعلم التعزيزي، وهو أسلوب سلوكي تُشكل فيه النتائج الأخيرة خياراتها المستقبلية بشكل غير متناسب. باستخدام ثماني سنوات من البيانات الإدارية الشاملة لنظام التقاعد الفردي في تركيا، نُظهر أن المدخرين يُبالغون في تقييم تجارب العوائد الأخيرة. على وجه التحديد، يُزيد الأفراد الذين يحققون عوائد أعلى في عام ما مساهماتهم الطوعية بشكل كبير في العام التالي، بينما تستمر العوائد السابقة في التأثير على المساهمات بتأثير مُتناقص ولكنه مستمر. يُعدّ وزن التعلم المُفترض لمدة عام واحد متوسطًا، ويعكس بشكل وثيق التقديرات المختبرية. لا تُفسر التفسيرات البديلة، مثل القصور الذاتي، أو تعلم المهارات، أو إعادة توازن الأصول، هذه السلوكيات الملحوظة.

Authors
Sadettin Haluk Çitçi
Full Professor in Economics, Gebze Technical University

Authors
Halit Yanikkaya
Full Professor, Department of Economics, Gebze Technical...

Authors
Yunis Dede
Ph.D. Student, Department of Economics, Gebze Technical...