市場預測就是運用科學的方法，對影響市場供求變化的諸因素進行調查研究，分析和預見其發展趨勢，掌握市場供求變化的規律，為經營決策提供可靠的依據。預測為決策服務，是為了提高管理的科學水平，減少決策的盲目性，我們需要通過預測來把握經濟發展或者未來市場變化的有關動態，減少未來的不確定性，降低決策可能遇到的風險，使決策目標得以順利實現。

　　1、確定預測目標 明確目的，是開展市場預測工作的第一步，因為預測的目的不同，預測的內容和項目、所需要的資料和所運用的方法都會有所不同。明確預測目標，就是根據經營活動存在的問題，擬定預測的項目，制定預測工作計劃，編制預算，調配力量，組織實施，以保證市場預測工作有計劃、有節奏地進行。

　　根據預測的目標以及各種預測方法的適用條件和性能，選擇出合適的預測方法。有時可以運用多種預測方法來預測同一目標。預測方法的選用是否恰當，將直接影響到預測的精確性和可靠性。運用預測方法的核心是建立描述、概括研究對象特征和變化規律的模型，根據模型進行計算或者處理，即可得到預測結果。

　　分析判斷是對調查搜集的資料進行綜合分析，并通過判斷、推理，使感性認識上升為理性認識，從事物的現象深入到事物的本質，從而預計市場未來的發展變化趨勢。在分析評判的基礎上，通常還要根據最新信息對原預測結果進行評估和修正。

　　在市場預測中，經常遇到一系列依時間變化的經濟指標值，如企業某產品按年（季）的銷售量、消費者歷年收入、購買力增長統計值等，這些按時間先后排列起來的一組數據稱為時間序列。依時間序列進行預測的方法稱為時間序列預測 。

　　在經濟預測中，人們把預測對象（經濟指標）作為因變量，把那些與預測對象密切相關的影響因素作為自變量。根據二者的歷史和現在的 統計資料，建立回歸模型，經過統計檢驗后用于預測。回歸預測有一個自變量的一元回歸預測和多個自變量的多元回歸預測，這里僅討論一元線.回歸分析的基本條件。應用一組已知的自變量數據去估計、預測一個因變量之值時，這兩種變量需要滿足以下兩個條件： 第一，統計相關關系。統計相關關系是一種不確定的函數關系，即一種因變量（預測變量）的數值與一個或多個自變量的數值明顯相關但卻不能精確且不能唯一確定的函數關系，其中的變量都是隨機變量。經濟現象中這種相關關系是大量存在的。例如糧食畝產量y與施肥量x之間的關系，二者明顯相關但不存在嚴格的函數關系，畝產量不僅與施肥量有關，還與土壤、降雨量、氣溫等多種因素有關，這樣畝產量y存在著隨機性。第二，因果關系。如果一個或幾個自變量x變化時，按照一定規律影響另一變量y，而y的變化不能影響x，即x的變化是y變化的原因，而不是相反，則稱x與y之間具有因果關系，反映因果關系的模型稱為回歸模型。

　　（1） 定性預測法 定性預測法也稱為直觀判斷法，是市場預測中經常使用的方法。定性預測主要依靠預測人員所掌握的信息、經驗和綜合判斷能力，預測市場未來的狀況和發展趨勢。這類預測方法簡單易行，特別適用于那些難以獲取全面的資料進行統計分析的問題。因此，定性預測方法在市場預測中得到廣泛的應用。定性預測方法又包括：專家會議法，德爾菲法，銷售人員意見匯集法，顧客需求意向調查法。

　　市場行情是由大市場和小市場決定的。所謂大市場即國際市場和國內市場的總體趨勢。例如，在金融危機的大形勢下，幾乎沒有什么產業不受影響。小市場即周邊傳統的消費市場，比如，春節、中秋節前是傳統的消費旺季，而節后的消費量要低迷一段時間，生豬出欄期一般也要避開這個階段。