Das bisher verwendete Modell hat im Vergleich mit der Wirklichkeit u.a. die Vereinfachung, daß, wenn die Parameter einmal festgelegt sind, diese ganz determiniert wirken und zu eindeutigen und exakten Ergebnissen führen. Der Zufall hat da zunächst keinen Raum.

Die realen Prozesse unterliegen aber zufälligen Streuungen. Wie z.B. im vorhergehenden Abschnitt dargestellt, gibt es Abweichungen zwischen den tatsächlichen Fähigkeiten und der eigenen Beurteilung dieser Fähigkeiten, aus den unterschiedlichsten Gründen. Das führt nur mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu richtigen Fluktuationsentscheidungen.

Auch die Bewertung der tatsächlich erbrachten Arbeitsleistungen unterliegen in vielen Berufen nach wie vor erheblichen subjektiven Einflüssen. So enthält der Zusammenhang zwischen erbrachter Leistung und erhaltenem Leistungslohn weiterhin eine zufällige Komponente.

Es ist möglich dafür stochastischen Elemente in das Modell und in die entsprechende Simulationsrechnung einzuführen. Zunächst erschien es mir aber sinnvoller, erst einmal mit möglichst exakten Verhaltensweisen des Modells meine Untersuchungen durchzuführen, um die grundlegenden Verhaltensweisen des Modells und der abzubildenden Objekte nicht zu verschleiern. Es muß späteren Untersuchungen vorbehalten bleiben, stochastische Erscheinungen zu berücksichtigen, was sicher zu einigen interessanten Erkenntnissen führen wird.

Es könnte z.B. eine interessante Frage sein, in welchem Maß Fehler in der Selbsteinschätzung vom gesamtgesellschaftlichen Optimum wegführen.

Eine weitere interessante Frage ist, wie groß müssen Lohnunterschiede sein, damit überhaupt noch freiwillig optimierende Fluktuationen gegen den Aufwand und das Risiko eines Stellenwechsels stattfinden. Dabei spielt die Streuung der objektiven bzw. wahrgenommenen Beziehung zwischen Leistung und Lohn eine erhebliche Rolle, was durch Einführung stochastischer Elemente berücksichtigt werden kann. An dieser Stelle ist dann allerdings auch die Mitarbeit von Soziologen gefragt.

Schlußfolgerung: Es sind zukünftig beide Wege zu gehen, sowohl mit als auch ohne Berücksichtigung stochastischer Modellelemente. Am Anfang sind, wegen der besseren Übersicht deterministische Modelle zu bevorzugen.