Методи прогнозування звітності, у свою чергу, поділяються на методи, у яких кожна стаття прогнозується окремо виходячи з її індивідуальної динаміки, і методи, що враховують існуючий взаємозв'язок між окремими статтями як у межах однієї форми звітності, так і з різних форм. Дійсно, різні рядки звітності повинні змінюватися в динаміці узгоджено, тому що вони характеризують ту саму економічну систему .

У залежності від виду використовуваної моделі всі методи прогнозування можна підрозділити на три великі групи (див. додаток Б):

1. Методи експертних оцінок, що передбачають багатоступінчасте опитування експертів по спеціальних схемах і обробку отриманих результатів за допомогою інструментарію економічної статистики. Це найбільш прості і досить популярні методи, історія яких нараховує не одне тисячоріччя. Застосування цих методів на практиці, звичайно, полягає у використанні досвіду і знань торгових, фінансових, виробничих керівників підприємства. Як правило, це забезпечує ухвалення рішення найбільш простим і швидким чином. Недоліком є зниження чи повна відсутність персональної відповідальності за зроблений прогноз. Експертні оцінки застосовуються не тільки для прогнозування значень показників, але й в аналітичній роботі, наприклад, для розробки вагових коефіцієнтів, граничних значень контрольованих показників і т.п..

2. Стохастичні методи, що припускають імовірнісний характер як прогнозу, так і самого зв'язку між досліджуваними показниками. Імовірність одержання точного прогнозу росте з ростом числа емпіричних даних. Ці методи займають провідне місце з позиції формалізованого прогнозування й істотно варіюють по складності використовуваних алгоритмів. Найбільш простий приклад - дослідження тенденцій зміни обсягу продажів за допомогою аналізу темпів зростання показників реалізації. Результати прогнозування, отримані методами статистики, піддані впливу випадкових коливань даних, що може іноді приводити до серйозних прорахунків.

Стохастичні методи можна розділити на три типові групи, що будуть названі нижче. Вибір для прогнозування методу тієї чи іншої групи залежить від безлічі факторів, у тому числі і від наявних вихідних даних.

Перша ситуація - наявність тимчасового ряду - зустрічається на практиці найбільше часто: фінансовий менеджер чи аналітик має у своєму розпорядженні дані про динаміку показника, на підставі яких потрібно побудувати прийнятний прогноз. Іншими словами, мова йде про виділення тренда. Це можна зробити різними способами, основними з яких є простий динамічний аналіз і аналіз за допомогою авторегресійних залежностей.

Друга ситуація - наявність просторової сукупності - має місце в тому випадку, якщо з деяких причин статистичні дані про показник відсутні або є підстава думати, що його значення визначається впливом деяких факторів. У цьому випадку може застосовуватися багатофакторний регресійний аналіз, що представляє собою поширення простого динамічного аналізу на багатомірний випадок.

Третя ситуація - наявність просторово-тимчасової сукупності - має місце в тому випадку, коли: а) ряди динаміки недостатні по своїй довжині для побудови статистично значимих прогнозів; б) аналітик має намір врахувати в прогнозі вплив факторів, що розрізняються по економічній природі і їх динаміці. Вихідними даними служать матриці показників, кожна з яких являє собою значення тих самих показників за різні періоди чи на різні послідовні дати.

3. Детерміновані методи, що припускають наявність функціональних чи жорстко детермінованих зв'язків, коли кожному значенню факторної ознаки відповідає цілком визначене невипадкове значення результативної ознаки. Як приклад можна привести залежності, реалізовані в рамках відомої моделі факторного аналізу фірми Дюпон. Використовуючи цю модель і підставляючи в неї прогнозні значення різних факторів, наприклад виручки від реалізації, оборотності активів, ступеня фінансової залежності й інших, можна розрахувати прогнозне значення одного з основних показників ефективності - коефіцієнта рентабельності власного капіталу.

Іншим наочним прикладом служить форма звіту про прибутки і збитки, що представляє собою табличну реалізацію жорстко детермінованої факторної моделі, що пов'язує результативну ознаку (прибуток) з факторами (доход від реалізації, рівень витрат, рівень податкових ставок і ін.).

Тут не можна не згадати про ще одну групу методів, заснованих на побудові динамічних імітаційних моделей підприємства. У такі моделі включаються дані про плановані закупівлі матеріалів і комплектуючих, обсягах виробництва і збуту, структурі витрат, інвестиційної активності підприємства, податковому оточенні і т.д. Обробка цієї інформації в рамках єдиної фінансової моделі дозволяє оцінити прогнозний фінансовий стан группї з дуже високим ступенем точності. Реально такого роду моделі можна будувати тільки з використанням персональних комп'ютерів, що дозволяють швидко робити величезний обсяг необхідних обчислень. Однак ці методи не є предметом даної роботи, оскільки повинні мати під собою набагато більш широке інформаційне забезпечення, чим бухгалтерська звітність підприємства, що унеможливлює їхнє застосування зовнішніми аналітиками.

Формалізовані моделі прогнозування фінансового стану підприємства зазнають критики по двох основних моментах: (а) у ході моделювання можуть, а фактично і повинні бути розроблені кілька варіантів прогнозів, причому формалізованими критеріями неможливо визначити, який з них краще; (б) будь-яка фінансова модель лише спрощено виражає взаємозв'язки між економічними показниками. Насправді ці тези навряд чи мають негативний відтінок; вони лише вказують аналітику на існуючі обмеження будь-якого методу прогнозування, про які необхідно пам'ятати при використанні результатів прогнозу [26].

Основними критеріями при оцінці ефективності моделі, використовуваної в прогнозуванні, служать точність прогнозу і повнота представлення