Das traditionelle Leistungsmodell zeichnet sich durch eine einstufige Optimierung aus, die darauf abzielt, den besten Bestand zu beschaffen, der mit größerer Wahrscheinlichkeit zu einem Ergebnis führt.
Vorhersage von Modellparametern, die in erster Linie durch Bestandsmerkmale (Größe, Preis, Bereich) definiert sind, mit geringer oder keiner Unterparametrisierung.
Versuch-und-Irrtum-Ansatz, der darauf abzielt, erfolgreiche Experimente zu wiederholen, unter der Annahme, dass es reichlich Gelegenheiten für Eindrücke gibt.
Statische Einstellungen und eindimensionale Erfolgsdefinitionen.