Diese Dissertation beinhaltet drei eigenständige Aufsätze, die die Interaktionen von Bewertungsmodellen für Wertpapiere, Finanzmärkten und der Volkswirtschaft untersuchen. Alle drei Papiere tragen zu einem besseren Verständnis von Verknüpfungen zwischen Finanzmärkten und Realwirtschaft. Im Mittelpunkt dieser Arbeit stehen Gewohnheitspräferenzen und Bayesianische Schätzmethoden, um sowohl theoretische als auch empirische Erkenntnisse zu liefern, die helfen, die makroökonomische und die Finanzliteratur stärker zu verbinden. Das erste Essay beschäftigt sich mit Gewohnheitspräferenzen und deren Fähigkeit, verschiedene Aktienrenditen in einem Portfolio zu erklären. Die zugrunde gelegten konsumbasierten Bewertungsmodelle basieren auf mikrofundierten Präferenzen und implizieren somit individuelles und aggregiertes Verhalten von Individuen. Aus diesem Grund werden Bayesianische Methoden genutzt, um diese a priori Information in die Schätzung einfließen zu lassen. Im zweiten Essay, einer gemeinsamen Arbeit mit Harald Uhlig, schätzen wir ein DSGE-Modell. Hervorzuheben ist, dass wir sowohl die Momente zweiter Ordnung für Wertpapierrenditen berücksichtigen als auch die a priori Wahrscheinlichkeiten für stilisierte Fakten wie Frisch-Elastizität und Sharpe ratio. Dieses Vorgehen liefert eine Modellschätzung, die gleichzeitig Fakten der Konjunkturzyklen, Momente zweiter Ordnung von Wertpapierrenditen sowie Finanzmarktfakten besser erklären kann. Das dritte Essay präsentiert ein DSGE-Modell, das die Interaktionen der Aktienmarktbooms zum Ende der 1980er und 1990er Jahre mit der Realwirtschaft erklären kann. Mit Hilfe nichtseparabler Präferenzen und nominaler Rigiditäten lässt sich der simultane Anstieg von BIP, Konsum, Investitionen, geleisteten Arbeitsstunden und Löhnen in dieser Zeit erklären. Abschließend wird die Rolle der Geldpolitik während Aktienmarktbooms diskutiert, und es werden optimale geldpolitische Regeln hergeleitet. / This thesis consists of three self-contained essays that investigate the interaction of asset prices and financial markets with the macroeconomy. All papers extend the existing literature in order to enhance the understanding of the strong degree of cross-linking between financial markets and the ‘rest of the economy’. In particular, the thesis focuses on habitually formed preferences and Bayesian techniques to yield theoretical and empirical insights, which help to reduce the existing gap between asset pricing and macroeconomic literature. The first essay examines and compares the ability of habitually formed preferences to explain the cross section of asset returns compared to successful factor models. Such consumption-based asset pricing models are based on micro- founded preferences, implying a linkage to individual and aggregate behavior. For this reason, the essay uses a Bayesian approach with a priori information derived from the empirical Business Cycle literature. In the second essay which is joint work with Harald Uhlig, we use Bayesian techniques to estimate a DSGE model. Especially, we explore a way to include conditional second moments of asset returns into the estimation. Moreover, we constrain the estimation by a priori probabilities on the Sharpe ratio and the Frisch elasticity. By doing so, the estimated model can well jointly explain key business cycle facts, different volatilities of several asset returns, and the empirically observed equity premium. The third essay presents a DSGE model, which covers the observed co-movements of stock market boom and bust episodes in the 1980''s and 1990''s and the economy. By including non-separable preferences and nominal rigidities, the model explains the simultaneous rise of consumption, output, investments, hours worked, and wages during a boom and the subsequent bust. Finally, the role of monetary policy during stock market booms is discussed, and optimal monetary policy rules are evaluated.