1）时间序列分析
是一种经典的预测方法，可以基于过去的数据来预测未来趋势。
通常需要进行数据平稳化和拟合合适的时间序列模型，如ARIMA (自回归移动平均模型)、季节性ARIMA (SARIMA) 、指数平滑法等。
【例】运用一次指数平滑法，预测2013年工业生产者出厂价格总指数。【选择计算题】
【解】分别取α=0.3，α=0.8，初始值S0=(y1+y2)/2=100.75
依据一次指数平滑法的预测模型S0=100.75，计算各期预测值、预测误差。
当α=0.3时，平均相对误差为3.41%；
当α=0.8时，平均相对误差为：3.97%
计算结果表明，α=0.3时，平均相对误差较小。预测2013年工业生产者出厂价格总指数为102.01(万元)
2）其他预测方法
（1）机器学习算法：可以使用历史数据来训练模型，以便对未来数据进行预测。常用机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。在使用机器学习算法进行预测时，需要注意数据预处理和特征选择等问题。
（2）模拟：是一种基于模型的预测方法，可以对不同的决策和情况进行模拟和预测。在模拟中，需要定义模型的变量和参数，并运用统计学、运筹学等相关方法进行模拟和预测。模拟可以用于预测各种不同的情况，例如天气、经济发展、人口变化等。
（3）主观判断：是一种基于专家经验和直觉的预测方法，可以通过专家的判断和预测来预测未来趋势。在使用主观判断进行预测时，需要对专家的背景、经验和意见进行评估和权衡。需要注意的是，预测方法的选择应该基于具体情况和数据可用性等因素，同时应对不同方法的优缺点和局限性有一定了解和认识。