因果分析法

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按事物之间的因果关系，知因测果或倒果查因。

因果预测分析是整个预测分析的基础。在社会经济现象之间，这种因果关系大致可分为函数关系、相关关系、因子推演关系等几种不同的类型。

(1)函数关系 是指几种社会经济现象之间存在著确定的数量关系。

在预测具有此种函数关系的经济事物中，常用的方法有直线回归模型、二次曲线模型、指数曲线模型等预测方法。

(2)相关关系 指两种或两种以上的社会经济现象间存在著相互依存关系，但在数量上没有确定的对应关系。在这种关系中，对于自变量的每一个值，因变量可以有几个数值与之相对应，表现出一定的波动性、随机性，但又总是围绕著它们的平均数并遵循著一定规律而变动。

相关关系与函数关系是性质不同的两类变量间的关系。变量之间存在著确定性数量对应规律的称为函数关系，可以用数学函数式表达。

变量间不存在确定性数量对应规律的要用统计学的方法来研究。

统计学上研究有关社会经济现象之间相互依存关系的密切程度叫做相关系数。相关分析可以得到一个表明相关程度的指标，称为相关系数。这种方法对于不能在实验室用实验方法分析的社会经济现象显得特别重要。

通过相关分析，还可以测定和控制预测的误差，掌握预测结果的可靠程度，把误差控制在一个范围内。

社会经济现象之间的相互关系是非常复杂的，表现出不同的类型和形态。

从变量之间相互关系的方向来看，分为正相关和负相关。在某些经济现象之间，当自变量x的值增加时，因变量y的值也随之相应地增加，这样的相关关系就是正相关。

当自变量x的值增加时，因变量y的值随之而呈减少的趋势，这种关系就是负相关。

从变量之间相互关系的表现形式来看，可分为直线相关与非直线相关。

当x值发生变动时，y值随之发生大致均等的变动(增加或减少)，表现在图形上，其观察点分布于狭长的带形区域之内，并近似地表现为直线形式，这样的关系通称为直线关系。当x值变动时，y值随之呈不均等变动(增加或减少)，表现在图形上，其观察点的分布近似地表现为各种不同的曲线形式，这种相关关系通称为非直线相关。

相关关系法重要的是确定判断变量相关系数。

(3)因子推演法 即根据引起某种社会经济现象变化的因子，来推测某种现象变化趋势。例如，每年新建立的家庭数目是住房需要量的因子；青年结婚的数量是家俱和衣服的销售量的因子；婴儿出生人数是玩具需要量的因子；汽车的销售量是汽车配件需求量的因子等等。根据某经济现象的因子就可以预测它的需求量变化趋势。