一般情况下，专家预测法的使用范围是当缺乏完整可靠的历史数据、存在大量难以量化的信息、定量预测方法难以做出较为准确预测的时候。当这些情况出现，使用专家预测方法是比较好的选择。当然，这种方法通常会受到专家的知识、经验、心理状态和综合分析能力等主观因素的影响，而且也难以从数量上给出比较精确的描述，这些都是该方法的局限性。如果缺乏专家支持或需要进行长期连续预测，那就可以考虑采用定量的经济预测方法。

（2）类比推理预测方法。类比推理预测是对预测对象和参照对象做类比推理而产生的一种预测思路，该方法所运用的主要原理就是类推性原理。通过类推性原理，可以把预测问题转化为对参照对象的研究，而这个参照对象都比预测对象超前发生，通过对参照对象进行研究，就可以对预测对象做出一定的预测。也就是说，如果预测对象同参照对象之间有一定的相同或相似的结构和发展模式，这样就可以推断预测对象未来的发展状况。

类比推理预测方法使用范围比较广，它既适用于同类对象之间的类推，也可以适用于不同对象之间的类推。使用该方法的关键是要分析样本之间是否存在相同或相似之处。该方法的好处就是推理过程清晰，使用它可以对经济系统的连续动态做出预测。但是，该方法在使用的时候需要有大量的代表性案例；同时，因为类比推理的结论具有或然性，所以在具体过程中要注意提高其结论的可靠性。

（3）因果关系预测方法。该方法的实质就是通过事物发展的因果关系来推测事物发展的趋势。在现实生活中，会有多种因素对经济活动形成影响和制约。所以，要研究经济变量（因变量）的行为，就需要从因果关系出发，找出影响该变量的主要因素（自变量），通过建立数学模型来寻找因变量与自变量之间的因果关系，然后根据自变量的变化趋势，预测因变量的变化趋势。

因果关系建模预测法在具体执行的过程中，要具有比较完整的数据资料系统，通常也具有较大的计算工作量。此外，采用基于历史数据回归的因果关系预测法往往存在一定的误差。因此，在应用这种方法进行预测的时候，就一定要注意控制模型的规模，同时也要理清系统中各要素相互之间的关系。

（4）时间序列预测方法。在实际中，经济现象非常复杂，往往在很多时候不容易找到影响预测目标的主要因素，而有时就是找到了主要影响因素，也可能缺乏必要的统计资料。在这些情况下，我们就可以考虑采用时间序列预测方法。

时间序列预测方法也称为外延法，在经济预测领域，该方法的应用是非常广泛的。这种方法在应用的时候，不需要考虑经济变量间的因果关系，只考虑变量自身随时间的变化规律。采用变量的历史统计资料，建立时间序列模型进行引申外推，预测其发展趋势。这种方法所采用的基本思想是这样的：通过时间序列的历史数据研究出现象随时间变化的规律，同时将这种规律延伸到未来，从而对未来做出预测。

时间序列预测方法的优势是简单易行，便于操作，只是其使用的是历史数据，所以通常使用这种方法进行短期预测是比较有效的。

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