回归预测法

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亦称因果预测法。

指通过对影响预测项目的诸相关因素的分析，找出它们之间的统计规律性，并依此规律来进行预测的方法。预测程序如下：(1)通过调查分析，确定与预测对象密切相关的诸因素作为自变量；(2)根据自变量和因变量的历史数据，分析变量之间的统计规律性，建立回归方程；(3)对回归方程进行检验调整；(4)对各影响因素的显著性进行检验，剔除影响不大的变量，调整模式；(5)利用所建立的模型进行预测。运用回归预测法进行预测，要满足以下条件：预测对象与影响因素之间存在著相关关系；预测对象和影响因素的历史数据为已知；预测对象与影响因素之间的统计规律性能以数学模式表示，而且能反映未来的规律；预测期间各影响因素的值能确定。回归预测法可按影响因素的多少而分为只含一个影响因素的一元回归预测法，含有两个或两个以上影响因素的多元回归预测法；还可按回归方程的性质分为：以一次式为回归方程的线性回归预测法，以其他函数式为回归方程的非线性回归预测法。

回归预测法重视对预测对象的影响因素的分析，而且重视对模式和影响因素的显著性检验，预测精度较高。但是，这种方法对当前资料和历史资料等同对待，缺乏对当前资料的重要作用的分析；当新信息出现时，要进行十分繁琐的计算，才能建立新的回归方程。