Diese Dissertation behandelt sowohl die Theorie, als auch beobachtetes Verhalten in Stoppproblemen. In einem Stoppproblem, beobachtet ein Agent die Entwicklung eines stationären, stochastischen Prozesses über die Zeit. Zu jedem Zeitpunkt genießt der Agent das Recht den Prozess zu stoppen, um eine Auszahlung einzustreichen die Funktion des gegenwärtigen und der vergangenen Realisationen des Prozesses sind. Das Ziel des Agenten ist es den Stoppzeitpunkt so zu wählen, dass die erwartete Auszahlung oder der erwartete Verlust durch Stoppen maximiert bzw. minimiert wird. Stoppprobleme dieser Art konstituieren können als die einfachsten, jedoch wirklich dynamischen Entscheidungsprobleme in der ökonomischen Theorie angesehen werden Das erste Kapitel legt neue theoretische Resultate hinsichtlich der optimalen Stoppstrategien unter Erwartungsnutzentheorie, sog. gain-loss utilities und Bedauerungspräferenzen vor. Das zweite Kapitel behandelt sodann die Ergebnisse eines Laborexperiments in dem die theoretischen Vorhersagen getestet werden. Kapitel drei beschäftigt sich mit der Situation in der die Agenten nicht vollständig über Wahrscheinlichkeiten für künftige Ereignisse informiert sind, d.h. es herrscht Ambiguität. / This dissertation is concerned with theory and behavior in stopping problems. In a stopping problem an agent or individual observes the realization of some exogenous and stationary stochastic process over time. At every point in time, she has the right or the once-only option to stop the process in order to earn a function of the past and current values of the process. The agent''s objective then is to choose the point in time to exercise the option in order to maximize an expected reward or to minimize an expected loss. Such problems constitute the most rudimentary, yet truly dynamic class of choice problems that is studied in economics. The first chapter provides new theoretical results about optimal stopping both under expected utility, as well as gain-loss utility and regret preferences. The second chapter presents a laboratory experiment that tests several of the theoretical predictions about behavior made in the first chapter. The third chapter is concerned with stopping behavior in a setting, where the probability law that drives the observed process is not perfectly known to the decision maker, i.e. there is ambiguity.