预测作为决策支持工具，允许领导者通过执行“假设”分析来确定未来的计划，以确定投入的变化如何影响结果。例如，预测有助于企业确定对需求水平变化的适当响应，竞争对手的降价，经济起伏等等。为了从预测中获得最大收益，领导者必须了解不同类型预测方法的更精细细节，识别特定预测方法类型能够和不能做什么，并了解哪种预测类型最适合特定需求。
天真的预测方法
天真的预测方法基于过去时期记录的数据对未来时期进行预测。例如，天真的预测可能等于前一个时期的实际值，或某些先前时期的实际值的平均值。天真的预测不会对过去时期的季节性变化或周期性趋势进行调整，以便对未来期间的预测进行最佳估算。任何天真的预测方法的用户都不关心因果因素，那些导致实际变化的因素。出于这个原因，天真预测方法通常用于创建预测以检查更复杂的预测方法的结果。
定性和定量预测方法
虽然个人意见是定性预测方法的基础，但定量方法依赖于过去的数值数据来预测未来。德尔菲方法，知情观点和历史生命周期类比是定性预测方法。反过来，简单的指数平滑，乘法季节指数，简单和加权移动平均是定量预测方法。
休闲预测方法
回归分析和具有外生投入的自回归移动平均线是使用潜在因素预测变量的因果预测方法。这些方法假设使用已知当前变量的数学函数可用于预测变量的未来值。例如，使用门票销售系数，您可以预测与电影相关的动作数字的可变销售，或者您可以使用大学团队赢得的足球比赛的因子数来预测与团队相关的商品的可变销售。
判断预测方法
德尔菲法，情景构建，统计调查和综合预测均为基于直觉和主观估计的判断性预测方法。这些方法基于管理者和专家小组或在调查中表示的意见集合产生预测。
时间序列预测方法
时间序列类型的预测方法，如指数平滑，移动平均和趋势分析，使用历史数据来估计未来结果。时间序列是指在特定时期内记录的一组数据，例如公司自2000年以来的季度销售额或自1975年以来可口可乐的年产量。由于过去的模式在未来经常重复，您可以使用时间系列可以对5年，10年或20年进行长期预测。长期预测用于多种目的，例如允许公司的采购，制造，销售和财务部门规划新工厂，新产品或新生产线。
