通常情況下有四種預測的方法：經驗法、類比法、慣性法、邏輯法。
經驗預測法：最為傳統的預測法，量化的經驗預測是一種數據化的方法。對于重大的決策，在沒有其他更好的方法可以預測時，需要讓更多的人一起利用經驗預測，這個方法被稱為德爾菲法。
類比預測法：事物由很多相似性，事物發展的規律也要相似性。文中舉例就像智能手機快速替代功能手機一樣，類比智能汽車早晚會替代現在的功能型汽車。
慣性法與時間序列分析：根據事物發展的關系進行預測，最典型的是趨勢分析，本質上，慣性只存在于信息不對稱的領域。時間序列分析模型是最典型的慣性分析法，可以通過三種變化規律進行探測：季節性，周期性和趨勢性。在建模的時候要注意白噪聲的影響。
邏輯關系預測法：從預測的角度看是最簡單的方法，從算法探索的角度則是最難的方法。邏輯關系有線性關系、3次方關系、S曲線關系（邏輯回歸）等，掌握這些邏輯規律，有利于發現事物之間的規律。
擴展資料
經營預測的主要內容是什么？
1、銷售預測；
銷售計劃的中心任務之一就是銷售預測，無論企業的規模大小、銷售人員的多少，銷售預測影響到包括計劃、預算和銷售額確定在內的銷售管理的各方面工作。
銷售預測是指對未來特定時間內，全部產品或特定產品的銷售數量與銷售金額的估計。銷售預測是在充分考慮未來各種影響因素的基礎上，結合本企業的銷售實績，通過一定的分析方法提出切實可行的銷售目標。
2、利潤預測；
利潤預測是對公司未來某一時期可實現的利潤的預計和測算。它是按影響公司利潤變動的各種因素，預測公司將來所能達到的利潤水平，或按實現目標利潤的要求，預測需要達到的銷售量或銷售額。
公司的利潤包括營業利潤、投資凈收益、營業外收支凈額三部分，所以利潤的預測也包括營業利潤的預測、投資凈收益的預測和營業外收支凈額的預測。在利潤總額中，通常營業利潤占的比重最大，是利潤預測的重點，其余兩部分可以較為簡便的方法進行預測。
3、成本預測；
成本預測是指運用一定的科學方法，對未來成本水平及其變化趨勢作出科學的估計。通過成本預測，掌握未來的成本水平及其變動趨勢，有助于減少決策的盲目性，使經營管理者易于選擇最優方案，作出正確決策。
4、資金預測；
資金預測是指在銷售預測、利潤預測和成本預測的基礎上，根據企業未來發展目標并考慮影響資金的各項因素，運用專門法推測出企業在未來一定時期內所需要的資金數額、來源渠道、運用方向及其效果的過程，又稱資金需要量預測。具體包括流動資金需要量和固定資產項目投資需要量、資金追加需要量等內容。
選用適當的預測方法對預測的準確性影響頗大。預測方法很多，其中使用比較廣泛的也有二三十種之多。這些方法歸納起來有兩大類。
（一）經驗判斷法
經驗判斷法也稱定性預測法、調查預測法、判斷分析法等。是一些熟悉業務知識，具有豐富經驗和綜合分析能力的人員，根據已掌握的材料，憑自己的經驗知識做出的預測。這種方法適用于數據還不充足和發展還不穩定的對象。它能綜合各種經驗各種因素，考慮到縱橫復雜的變化情況，做到不簡單機械化。但是它主要是憑主觀的判斷，不免受到主觀的局限，如業務知識、經驗、能力，乃至心理因素，有時還會受到領導傾向、專家權威的意見影響。
經驗判斷法有集合業務人員意見法、專家會議法、專家意見法、聯測法、類比法等。專家預測法是一種常用的預測方法，企業在估計未來市場需求時，常求助于外面的專家。目前專家意見法多采用特爾菲法。特爾菲法是美國蘭德公司在20世紀40年代首創和使用的，20世紀50年代在西方盛行起來，據統計，在眾多的預測方法中，國外特爾菲法的使用已占了四分之一。特爾菲是古希臘的一個地名，許多預言家曾在此發表預言演說，所以特爾菲成了預言的代名詞。使用特爾菲法預測，一般向20位左右的專家發預測調查表，征求他們各自的意見，然后將他們的意見綜合歸納，再分發給專家，請他們在此基礎上修正或發展自己的意見，再匯總再分散，經過幾次的征詢與反饋，專家的意見遂趨一致，得出一個比較統一的預測結果。在征詢過程中，專家們始終是背對背，互不知名，互不聯系，在保密中進行。
（二）統計分析法
統計分析法也稱定量預測法、數學預測法等。是對市場需求的未來發展做出量的預測的方法。它必須根據比較完備的市場資料，運用一定的數學方法，進行科學的加工處理和計算。它的優點是比較客觀，不受預測者主觀傾向的影響。不足之處是社會對市場的諸多影響，如因素、自然變化、地區差異等常常不是已知數據所能涵容的。所以常常與經驗判斷法結合運用，才會取得較好的效果。
這類預測方法所包括的具體方法更多，如時間序列法（歷史引申法）就有移動平均法、加權平均法、時序模型法、指數平滑法、最小二乘法等；因果分析法（相關分析法）也稱回歸分析法、經濟計量法、矩陣法等。運用平均數法，在市場沒有變動的情況下，1-6月的銷售量的平均數也就是7月的銷售量。再如因果模式法，利用商品銷售中的因果關系，已知甲城市人口的增加量，便可推知甲城市糧食需求的增加量。
市場調查與分析 填空題
選擇適當的預測方法，就是（）。
答案：
根據市場現象及各種影響因素的特點來選擇。
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預測方法概述
預測，即用已知的信息去估計和推斷事物未來的發展趨勢或結果。預測方法主要有：（1）移動平均預測法（簡單移動平均、二項移動平均、三項移動平均）；（2）指數平滑預測法（簡單指數平滑、二項指數平滑、三項指數平滑、溫特斯指數平滑）；（3）趨勢外推預測法；（4）回歸預測法；（5）灰色預測法；（6）移動自回歸預測法（ARIMA）。
以上預測方法，除了回歸預測法，其余的方法考慮的自變量只有一個——時間。以前我不能理解，單純按照時間序列排列起結果數據，進行預測將來時刻的結果，是不是考慮因素太少，因為影響事物發展變化的因素確實太多，但是隨著深入的學習，我發現這樣的預測是科學的。正因為影響事物發展變化的因素太多，無法一一找到并定量分析其影響，故只選擇唯一變化因素，時間。這樣做的依據是，事物的發展是有規律的，只要整體環境沒有發生大的變化，就仍會沿著這種趨勢發展下去，這是事物發展的規律性和慣性所決定，另外就是滯后性，前期的存量水平決定了后期的發展水平，如國民經濟發展，前期的投資會呈現乘數效應。
時間序列模型考慮事物發展的趨勢因素(T)、季節因素(S)、循環因素(C)和不規則因素(I)，通常時間序列可分解為有三個模型，即加法模型（Y=T+S+C+I）和乘法模型（Y=T*S*C*I）以及兩者結合的混合模型。在預測之前，需要進行趨勢剔除、季節調整等處理。
這些預測方法各有不同適用條件，需要說明的是，預測不等于精確值，預測值是一個估計值，是在一定概率范圍內的平均值，因此預測結果和實際會存在不一致情況，但整體預測值趨于期望值，離差平方和最小。下面簡單介紹：
（一）移動平均
由于精確度不夠，運用范圍較小。二項移動平均預測適用于波動不大且呈線性上升預測，三項移動平均適用于呈拋物線上升預測。
（二）指數平滑
指數平滑的原理是通過對歷史數據進行加權平滑，從而預測將來的數據。簡單指數平滑沒有市場了，二項指數平滑、三項指數平滑同移動平均法，適用呈線性和拋物線形發展的預測，由于需要主觀設置平滑指數，指數設置也沒有什么根據，精度不高。而溫特斯指數平滑法包括趨勢和季節因素調整，對這類預測效果較好。
（三）趨勢外推
即用一條曲線擬合事物發展的趨勢，從而建立曲線方程進行預測。常用的擬合曲線包括：多項式曲線（一次曲線、二次曲線、三次曲線），這和前面的移動平均預測類似；指數曲線、修正指數曲線；邏輯斯蒂曲線和龔伯茲曲線。
（四）回歸預測
回歸預測是通過找到影響事物發展變化的主要因素，從而建立一種因果關系，通過分析影響因素的變化預測事物未來變化值，即計量經濟學學習的內容
（五）灰色預測法
適用于呈指數增長趨勢的預測，不適用于包括季節因素的預測。
（六）移動自回歸預測法
目前運用最廣也最復雜的預測方法，精度較高，預測時需要大量的數據。白噪聲、平穩性、單整協整檢驗……都是它的知識點
定量分析方法和定性分析方法. (1)定量分析方法(數量方法) 包括趨勢分析法(時間序列分析法,外推分析法)和因果分析預測法. (2)定性分析方法 包括非數量分析方法的集合意見法和判斷分析法――基本的定性分析方法.
預測（forecasting）是預計未來事件的一門藝術，一門科學。它包含采集歷史數據并用某種數學模型來外推與將來。它也可以是對未來的主觀或直覺的預期。它還可以是上述的綜合，即經由經理良好判斷調整的數學模型。
進行預測時，沒有一種預測方法會絕對有效。對一個企業在一種環境下是最好的預測方法，對另一企業或所在企業內另一部門卻可能完全不適用。無論使用何種方法進行預測，預測的作用也是有限的，并不是完美無缺。
但是，幾乎沒有一家企業可以不進行預測而只是等到事情發生時再采取行動，一個好的短期或長期的經營規劃取決于對公司產品需求的預測。
類型
按在規劃未來業務方面企業使用可分三種類型的預測： 經濟預測（economic forecasts）、技術預測(technological forecasts)、需求預測（demand forecasts）。
1、 經濟預測（economic forecasts）,通過預計通貨膨脹率、貨幣供給、房屋開工率及其它有關指標來預測經濟周期。
2、 技術預測(technological forecasts),即預測會導致產生重要的新產品，從而帶動新工廠和設備需求的技術進步。
3、 需求預測（demand forecasts），為公司產品或服務需求預測。這些預測，也叫銷售預測，決定公司的生產、生產能力及計劃體系，并使公司財務、營銷、人事作相應變動。
按它包含的時間跨度來分類，也有三種分類：短期預測、中期預測、長期預測
1、短期預測。短期預測時間跨度最多為1年，而通常少于3個月。它用于購貨、工作安排、所需員工、工作指定和生產水平的計劃工作。
2、中期預測。中期預測的時間跨度通常是從3個月到3年。它用于銷售計劃、生產計劃和預算、預算和分析不同作業方案。
3、長期預測。長期預測的時間跨度通常為3年及3年以上。它用于規劃新產品、資本支出、生產設備安裝或天職，及研究與發展。
1、定性預測：定性預測屬于主觀判斷，它基于估計和評價。常見的定性預測方法包括：一般預測、市場調研法、小組討論法、歷史類比、德爾菲法等。
2、時間序列分析：時間序列分析是建立在這樣一個設定基礎上的,與過去需求相關的歷史數據可用于預測未來的需求。歷史數據可能包含諸如趨勢、季節、周期等因素。常見的時間序列分析方法主要有：簡單移動平均、加權移動平均、指數平滑、回歸分析、鮑克斯·詹金斯法、西斯金時間序列等。
3、因果聯系法：因果聯系是假定需求與某些內在因素或周圍環境的外部因素有關。常見的因果聯系法主要有：回歸分析、經濟模型、投入產出模型、行指標等。
4、模擬：模擬模型允許預測人員對預測的條件作一定程度的假設。
銷售預測是在充分考慮未來各種影響因素的基礎上，根據歷史銷售資料以及市場上對產品需求的變化情況，對未來一定時期內有關產品的銷售發展變化趨勢所進行的科學預計和推測。 其基本方法：但從總體上將可歸納為定性分析法和定量分析法兩類： 其基本方法：（一）銷售預測的定性分析方法，一般來說，在銷售預測中常用的定性分析方法主要包括調查分析法、專家集合意見法、推銷員判斷法和產品生命周期法等。 （二）銷售預測的定量分析方法，定量分析法通常是在具有系統、完備的歷史觀察數據，或者影響未來銷售量變動的有關因素可以量化的情況下采用。銷售預測的定量分析方法主要包括趨勢預測分析法和因果預測分析法兩種類型。 可以用下圖表示
