Taloudellisen ennusteen laatimisessa voidaan käyttää useita menetelmiä. Nämä menetelmät jaetaan kahteen yleiseen luokkaan, jotka ovat määrällisiä ja laadullisia. Kvantitatiivinen lähestymistapa perustuu määrällisesti ilmaistavaan dataan, jota voidaan sitten tilastollisesti manipuloida. Laadullinen lähestymistapa perustuu tietoihin, joita ei voida mitata. Esimerkkejä kvantitatiivisista menetelmistä ovat:
Syy-menetelmät. Näissä menetelmissä oletetaan, että ennustettavalla tuotteella on syy-seuraussuhde yhden tai useamman muun muuttujan kanssa. Esimerkiksi elokuvateatterin olemassaolo voi lisätä myyntiä läheisessä ravintolassa, joten menestyselokuvan läsnäolon voidaan odottaa lisäävän myyntiä ravintolassa. Ensisijainen syy-analyysimenetelmä on regressioanalyysi.
Aikasarjan menetelmät. Nämä menetelmät johtavat ennusteisiin, jotka perustuvat tietojen historiallisiin malleihin, jotka havaitaan tasaisin aikavälein. Oletuksena on, että tiedoissa on toistuva malli, joka toistuu tulevaisuudessa. Kolme esimerkkiä aikasarjamenetelmistä ovat:
Nyrkkisääntö. Tämä perustuu yksinkertaistettuun analyysisääntöön, kuten historiallisten tietojen kopioimiseen ilman muutoksia. Esimerkiksi kuluvan kuukauden myynnin odotetaan olevan sama kuin välittömästi edeltävän kuukauden myynti.
Tasoitus. Tämä lähestymistapa käyttää aikaisempien tulosten keskiarvoja, mahdollisesti sisältäen painotukset tuoreempiin tietoihin, tasoittamalla siten historiallisten tietojen epäsäännöllisyyksiä.
Hajoaminen. Tämä analyysi jakaa historialliset tiedot sen trendin, kausiluonteisen ja suhdannekomponentin mukaan ja ennustaa kunkin.
Esimerkkejä laadullisista menetelmistä ovat:
Markkinatutkimus. Tämä perustuu nykyisten ja potentiaalisten asiakkaiden kanssa käytyihin keskusteluihin heidän tavaroiden ja palvelujen tarpeesta. Tiedot on kerättävä ja analysoitava järjestelmällisesti, jotta voidaan minimoida pienten tietojoukkojen, epäjohdonmukaisen asiakkaiden kyselyn, tietojen liiallisen yhteenvedon aiheuttamat vääristymät. Tämä on kallis ja aikaa vievä tutkimusmenetelmä. Se voi olla hyödyllinen havaita muutoksia kuluttajien mielipiteissä, jotka myöhemmin heijastuvat heidän ostotottumuksiinsa.
Asiantuntevan henkilöstön mielipiteet. Tämä perustuu niiden mielipiteisiin, joilla on eniten ja syvällisimmät tiedot ennustettavasta tiedosta. Esimerkiksi ylimmän johdon tiimi voi johtaa ennusteita tietämyksensä perusteella. Tai myyntihenkilöstö voi laatia myyntiennusteita, jotka perustuvat heidän tietoonsa tietyistä asiakkaista. Etuna myyntihenkilöstön käyttämisessä ennusteiden tekemiseen on, että he voivat tarjota yksityiskohtaiset ennusteet, mahdollisesti yksittäisen asiakkaan tasolla. Myyntihenkilöstö pyrkii luomaan liian optimistisia ennusteita.
Delphi-menetelmä. Tämä on jäsennelty menetelmä ennusteen johtamiseksi asiantuntijaryhmältä käyttämällä yksinoikeudellisen lausunnon saamiseksi avustajaa ja useita kertoja analyyseja. Kunkin peräkkäisen kyselylomakkeen tuloksia käytetään kunkin iteraation seuraavan kyselylomakkeen perustana. se levittää tietoa ryhmän kesken, jos tietty tieto ei ollut alun perin kaikkien saatavilla. Tarvittavan huomattavan ajan ja ponnistuksen vuoksi tätä menetelmää voidaan parhaiten käyttää pidemmän aikavälin ennusteiden johtamiseen.
Laadulliset menetelmät ovat erityisen välttämättömiä yrityksen tai tuotteen alkuvaiheessa, jossa on vähän historiallista tietoa, jota voidaan käyttää kvantitatiivisen analyysin perustana.
