依据长期实践经验，预测需遵循惯性、类推和相关性原则，常用方法有简单平均法、移动平均法、回归分析及时间序列法。
1、 事物的发展具有延续性，可依据过去规律推断未来走向，这称为惯性原则。类推原则指诸多事物发展过程存在相似特征，可通过类似情况预判趋势。相关性则强调事物间常有明确的因果关联，据此可通过一事物的变化推知另一事物可能发生的变化。
2、 简单平均法涵盖算术平均、修正算术平均和加权平均三种方法。算术平均操作简便，适用于队形稳定、变化较小的近期预测；修正算术平均则用于调整预测误差，通过将原平均值乘以实际值与预测值的平均比值来提高准确性。
3、 移动平均法是一种对数据序列进行分段处理的改进方法，它并非固定于某一区间，而是在保持间距不变的前提下，逐段向后移动并计算平均值。通过逐点推进、连续分段求均的方式，有效平滑数据波动，凸显变化趋势。
4、 指数平滑法通过引入平滑系数，克服了移动平均法的两项缺陷，其预测值是以往各周期实际观测值的加权平均，有效提升了预测精度与响应速度。
5、 回归预测法通过回归分析进行预估，经济管理中常用时间序列与因果关系分析。预测结果包括点预测和区间预测两种形式。
6、 通过简化一元线性回归模型中的时间数据定义，降低计算复杂度，利用历史周期统计数据对未来周期进行预测，适用于时间序列分析，有效提升预测效率与实用性。
