項目市場預測的分類
按照預測的空間層次不同，分為國際市場預測和國內市場預測；按照預測的時間層次不同，分為近期預測、短期預測、中期預測和長期預測；按照預測的性質不同，分為定性市場預測和定量市場預測；按預測的具體內容不同，分為市場需求預測、市場供給預測、市場價格預測、企業產品市場占有率和銷售量預測、產品的市場生命周期預測等。項目市場預測的原則
(1) 連貫性原則在對市場進行時間序列預測時，所使用的數據在時間上必須保持連續，且各期數據所反映的時期長短或時點間隔長度相同。
(2) 類推性原則
當市場現象處於量變階段時，可以依據市場預測對象的歷史變化數據，建立一定的時序模型，進行外推預測，即“類比過去，推測未來”。或者，當預測對象與已知市場現象在發展變化規律上具有相似性時，也可以根據已知市場現象的變化特徵，去推測預測對象的未來，即“類比它物，推測未來”。
(3) 相關性原則
在市場預測中，如果能夠對市場現象之間客觀存在的依存關係作出分析和判斷，找出影響預測對象變化的最主要、最綜合的因素，就可以利用相關數據建立因果關係分析預測模型，根據原因變數數值的變化對預測對象(結果變數) 的數值進行推斷。
(4) 定性和定量結合原則
市場預測中，把定性分析和定量描述結合運用，可保證預測結果更加科學合理。定性分析是藉助於一定的經濟理論、專業知識、實踐經驗以及邏輯判斷方法揭示市場現象變動的質的規律性，為設立理論預測模型和判定建立的預測模型的合理性提供依據。定量描述是藉助於數學、統計學手段揭示市場現象變動的量的規定性，反映市場現象變動的規模、比例、速度、發生可能性大小、以及與其它現象關係的密切程度。
(5) 動態性原則
在市場預測中，要根據不斷變化的市場現象的實際情況，及時吸收新的信息，不斷改進預測方法和預測模型，不斷修正預測結論。
(6) 遠小近大原則
在市場預測中，對近期市場信息給予足夠重視，具體做到：在選擇預測方法時，要儘量選用給近期數據以較大權重、給遠期數據以較小權重的方法；在選擇預測模型時，要選用近期預測誤差較小的模型；在選擇樣本數據時，要重視和利用近期數據。
(7) 機率性原則
在市場預測過程中，在一定政治經濟理論指導下，利用有關樣本數據建立的預測模型，能否正確反映市場現象變化的實際，必須在一定置信機率下進行檢驗，預測模型只有符合一定的檢驗標準，才能用於市場預測和分析。同時，為了使預測結果科學合理、令人可信，還需要在一定機率保證下，以預測模型對原始數據所產生的擬合誤差為基礎，使預測值落在一個由下限和上限構成的區間之內。
