传统的分析都是侧重于表现过去发生了什么，而要知道未来将发生什么，就要用到预测方法进行分析。

预测方法分为定性法和定量法，定性法偏主管经验判断，定量法侧重客观的计算方式。

定量法可分为移动平均法、指数平滑法、线性回归、对数趋势等。

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延滞率预测

关联推测法

定性法，借由历史数据加上经验判断预测未来延滞率的走向。

为减少人员误判，使用相关系数试算M1和M2延滞率的相关程度。一般相关系数低于0.4表示两者相关度性过低。

由M1递延率线型推测M2递延率趋势

移动平均法

将时间序列带入算数平均的一种改良方法，依据最近一定期间的实际数字，次第推移计算平均值。借此预测未来趋势。

计算方式：预测值=（N为移动期数）

N值越大，越不受偶发因素和季节因素影响，能反映长期趋势。N越小对近期变化敏感度较高。使用时可同时观察，这种方法适合预测单期数字，且预测期数不宜过多。

移动平均法

加权移动平均

计算方式：预测值=（W1、W2…Wn为权重，且相加等于1）

越接近现在的数字对未来的预测力越大，权值也应该越大。

线性回归

优点：对长期趋势有很好的预测效果，不受预测期数限制，看起来比较清晰。

缺点：并非所有的实际问题都能用线性关系描述。

线性回归

对数趋势

大多指标都不能一直直线增长，达到某一程度时增长率将会放缓，如业务增长和延滞率。

使用对数趋势可以更好地凸显这种比率上的关系。

对数趋势

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转呆账金额预测

常用于催收单位，一般使用历史累计递延率往后推算未来转呆账金额。

转呆账金额预测

如上图，假设转呆账时点为M7，则：

次1期转呆账金额预测值=本月M6金额*近N月平均M6递延率

次2期转呆账金额预测值=本月M5金额*近N月平均M5至转呆账累计递延率

次3期转呆账金额预测值=本月M4金额*近N月平均M4至转呆账累计递延率

次4期转呆账金额预测值=本月M3金额*近N月平均M3至转呆账累计递延率

次5期转呆账金额预测值=本月M2金额*近N月平均M2至转呆账累计递延率

次6期转呆账金额预测值=本月M1金额*近N月平均M1至转呆账累计递延率

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全期损失率预测

主要目的：了解全期结束后，拨贷金额有多少会转为呆账。此时要推算产品周期结束后N期的累计损失率。

全期损失率预测