（3）专家意见法。这种方法，可以就需要预测的问题邀请有关专家讨论，也可以用书面形式向专家征询意见。乡镇企业由于缺乏统计资料和交通不便，一般宜采用书面征询专家小组意见的方法，即特尔菲法。这种方法的重要特点是邀请若干名专家，背靠背地请他们用书面形式对某一预测问题做出分析和判断。一般的做法是：把预测问题函寄给各位专家，待他们各自提出预测意见后，进行整理，再把各种意见（不署名）反馈给他们发表意见。如此反复几次，使意见渐趋一致，最后得出能代表多数专家意见的预测结果。
另一类定性预测的做法是类比预测法。这种方法，就是利用类似产品的历史资料和市场调查结果作为参考，运用类比的方法对市场需求进行预测。例如：预测服装款式在内地的流行，就可以类比沿海城市的流行。预测积木式家具的需求，就可以类比近几年来流行的组合式家具销售量。
14.2.3.2定量预测法
定量预测主要是进行数学计算和分析，要求预测者有一定的数学基础。定量预测方法很多，下面介绍主要的几种：
（1）时间序列法。所谓时间序列法，就是把观察或记录到的一组历史统计数据按时间序列排列起来，从中找出事物过去随时间而变化的趋势，然后根据这种趋势的数学模型求出预测值。这种方法，假设在项目寿命期内预测对象的外界因素不发生重大变化，过去的趋势会延续到未来。如果不符合这个条件，预测不宜采用此法。一般来说，这种方法较适合短期或中期预测，或用于某些需求弹性和价格弹性较小产品的需求预测，因为这些预测相对说来因素变化较小。具体方法有：
①简单平均法，即用预测对象过去各期数据的算术平均数作为预测量。这种方法比较简单，一般用于短期预测，即产品需求稳定且近似于平均形态时采用。在求得某时期预测值后，可将其认为是实际发生数，再预测下一期。其计算公式是：
②移动平均法，即对离预测期较远的数据不加以考虑，只用邻近预测期的各期数据的平均数作为预测值。这种方法的特点是将计算的数据移动到预测期附近，充分考虑近期因素，较简单平均法更接近实际一些。其计算公式是：
从以上计算可以看出，预测值大小与移动期数取值有关。一般来说，t值选取过大，即不能反映近期的变化，反而会使预测过于敏感。通常，t值根据产品特点和市场变化的具体情况来确定。
③加权移动平均法，即根据远近不同时期的数据对预测期影响程度的大小，分别给予不同的权数，然后计算平均数作为预测值。这种方法的特点是考虑了不同时期数据对预测期的影响程度，较移动平均法误差小。其权数的确定，往往凭经验或用比较的方法，一般是近期权大，远期权小，各期所取权数的总和为1。
④指数平滑法。它实质上也是一种加权移动平均法，以指数（平滑系数）加权移动平均数作为预测值。这种方法的特点是加权数α以指数形式（几何级数）出现，α值的大小取决于实际发生值受偶然因素影响程度的大小，其具体确定是用不同α进行测算，择取使各期实际值与预测值差的平方的平均数较小的α用之，一般经验α取值在0.3到0.7之间。这种方法的计算公式有两种，如已知上一期实际值和预测值，可利用下式（a）；如只知过去各期实际值，可利用下式（b）。
如知道2007年实际销量，又可继续预测2008年销量，余者依此类推。可见，这种方法每次只能预测一个资料期。
⑤基数比例法。这种方法与上述平均法不同的是，它以上一期实际值作为基数，然后加上按过去若干期的平均比例求得的数值作为预测数。
⑥平均增长速度法。即递增率法，它根据历史各期数据求其平均增长速度，然后以此求得预测值。这种方法同上述几种方法比较，在于可以进行中、长期预测，但因预测对象的影响因素随时可能发生变化，因而有可能误差较大，一般只适于粗略预测，⑦趋势预测法。即用数学方程式表现过去一定时间序列数据所反映出来的变化规律，然后以此求出预测值。这种预测根据不同情况有多种计算方法，这里主要介绍一次直线方程式和二次曲线方程式。通常，当过去各期数据的变化大体呈等差级数时，即可用一次直线方程式表示其基本趋势并进行预测。当过去各期数据的变化大体呈等比级数时，则用二次曲线方程式表示其基本趋势并进行预测。比较起上述各种方法来说，趋势预测法最适合于中、长期预测，一般需要掌握过去较长时间的数据。
（2）因果分析法。以上时间序列法，只考虑了时间因素对市场需求因素的影响。实际上，市场需求的各种因素互有影响，不少因素之间还存在因果关系。因果分析法，就是利用数学方法表现具有因果关系的市场因素之间的数量变化规律，然后以此规律来进行预测。这类方法主要包括相关比例法、回归分析法、消费水平法。
①相关比例法。又叫领先指标法，主要是利用相关事物之间存在的一定比例进行测算。具体做法是先找出能引起预测目标发生变化的相关因素即领先指标，同时根据统计资料或经验确定出定额相关比例系数，然后求得预测值。通常，领先指标的确定有这样几种情况：按相关产品因素，如柴油机的销售量是柴油机零配件需求量的领先指标；按人口因素，如人口出生数是生活必需品及教育用品需求的领先指标；按收入因素，如工资是衣着需求的领先指标。
②回归分析法。就是用回归方程来表示预测对象（因变量）和各影响因素（自变量）之间的函数关系，然后以此进行预测。这种方法通常用于中、长期预测，准确性较大。具体方法，主要有一元回归分析法和多元回归分析法两种。
A、一元回归分析法，即分析一个因变量和一个自变量之间的关系，这种关系在数量上呈线性趋势。这种方法的基本公式与趋势预测法相同，区别只在于一个以时间（t）为自变量，一个以市场其他因素（x）为自变量。
由于这种方法的特点是一个因素的变动主要取决于某一个因素的影响，并且其函数关系确有线性趋势，实际计算中如果凭经验（大体成等差级数）不能明确这种趋势，还需要通过计算相关系数r，来确定或验证两个变量之间的关系以及是否适合采用这种计算方法。由计算可知酒的销量与红薯收购量相关程度很高，说明计算方法是可靠的，误差较小。
B、多元回归分析法，即用回归方程反映一个因变量与两个或两个以上的自变量的数量关系，并以此进行预测。如儿童玩具销量主要与儿童多少和消费者购买力大小有关，预测其销量就可采用此法。
③消费水平法。又可叫弹性系数法，就是根据自变量的百分比变化所引起的因变量变化的量度即弹性系数进行需求预测的一种方法。这种方法多用于直接消费品的预测，因运用相关的弹性系数来预测消费水平，故称为消费水平法。
〔例〕市场某产品售价为2.4元/公斤时，售出2500公斤。后降至2元/公斤时，售出4000公斤。预测价格再下降2%时的销售增加率。
C、交叉弹性系数法，即根据a产品的互补产品或代用品b的价格变化率对a产品需求变化的影响，修正a产品的需求预测。因为在市场预测中，一些产品的需求不仅与本身价格有关，同时与相关产品和代用品的价格也有关，因而需求预测有必要考虑到相关产品价格变化的影响。确定了产品的互补性或代用能力，就可以根据互补或代用品的预期价格的变化影响，修正鸡肉、柴油机按需求价格弹性所做的需求预测了。
（3）产品寿命期分析法。上述时间序列法和因果分析法都假定过去的某种发展趋势会延续到今后，实际上在产品寿命期的不同阶段，其发展趋势是不同的。所谓产品寿命期，就是产品产生、发展及衰亡的过程，用曲线来表示，产品寿命期分析法，就是根据不同品种的产品在其不同寿命期内的产品销量趋势来进行预测。通常的做法是：先了解预测的产品处在哪一个发展时期，这个时期能延续多久，趋势如何，然后通过相关调查分析，对是否投资立项及产品方案、生产规模等做出判断。
产品寿命期预测的具体方法，主要有这样几种：
①销售趋势分析法。这种分析，具体可通过两种办法进行。第一种办法是将调查所得的过期销售量数据描在图形上，然后根据图形及其趋势做出预测。第二种方法是通过计算销售增长率进行分析，即根据销售增长率来判明产品所处寿命阶段，然后再做出投资判断。对后一种方法，应注意各行业判明产品所处阶段的销售增长率数值不一定相同。国外一些国家的经验是：销售增长率在投入期一般不稳定，成长期则在10%以上，成熟期大体稳定在0.1%～10%之间，衰退期则是负数。乡镇建设项目可参照这些数值，并结合自己行业情况进行计算分析。
②产品普及率分析。产品普及率的高低，与产品所处寿命期很有关系。一般来讲，普及率低，产品大多处于投入或成长期；普及率高，产品大多处于成熟或衰退期。因此，通过产品普及率分析，可以推断产品所处寿命期，进而做出投资判断。如耐用消费品，一般认为家庭普及率在15%以下时属于投入期，15%～50%属于成长期，50%～90%属于成熟期，90%以上时则明显进入衰退期。对此，通过分析普及率，就可以对这方面是否上项目做出大体判断。
B、通过抽样调查，推算人均或家庭普及率。如对某县城200户居民的抽样调查，沙发的户均普及率为4%，如全城有居民2万户，则沙发拥有量为800架。
③互补或代用关系分析。这种方法是利用产品之间的互补或代用关系进行预测。一般来讲，具有互补关系的产品之间，当某产品进入它的寿命期某阶段时，其互补产品也同时进入相应阶段。而替代产品之间的情况则不同，它们往往根据销量变化上的相反趋势而在寿命期的某阶段上呈现出相反的趋势来。根据这种情况，预测时只要知道其中一种产品的寿命期状况，便可根据其互补或代用关系求得另一种产品的需求趋势。如节能环保建筑目前处在投入期，其互补产品秸秆复合地板等环保建材也相应处在投入期，这方面的建设项目就可以考虑上。