Прогнозирование является одним из основных этапов управленческого процесса. Прогнозирование позволяет предвидеть (предвосхищать) возможные последствия принимаемых решений, а также тенденции развития проблемных ситуаций. Согласно Г.Тейлу, прогноз - "это некоторое суждение относительно неизвестных, особенно будущих событий".

Наиболее развитым видом прогнозирования является технологическое. Технологическое прогнозирование можно разделить на изыскательское (поисковое) и нормативное. Изыскательское прогнозирование ориентируется на установление основных тенденций развития существующей ситуации. Примером изыскательского прогнозирования может служить прогнозирование в области электроники, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий, начиная от квантовой электроники и кончая мгновенно осуществляемой всемирной связью.

Нормативное прогнозирование ориентируется на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится. Примером нормативного прогнозирования может служить прогнозирование в области космоса, когда прогнозируемый процесс представляется в виде последовательного перемещения технологий от понимания проблемы космоса как среды, которая служит на благо человеку, до конкретных средств ее решения.

Для изыскательского прогнозирования характерно использование таких методов, как экстраполяция, моделирование, метод исторической аналогии, описания сценариев и т.д. К числу основных методов, используемых для нормативного прогнозирования, следует прежде всего отнести методы ПАТТЕРН, "Дельфи", метод прогнозного графа и др.

Многие прогнозы осуществляются группами экспертов. Процесс экспертного прогнозирования можно разделить на следующие этапы: подготовка к разработке прогноза; анализ ретроспективной информации об объектах прогнозирования; определение наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объектов прогнозирования; разработка прогноза и оценка ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом отрезке времени; непосредственная разработка прогноза на основе информации, полученной на предыдущих этапах; априорная и апостериорная оценка качества прогноза; послепрогнозная работа с подготовленными материалами.

При прогнозировании развития проблемных ситуаций и оценки проблемных ситуаций широкое применение находит метод сценариев. Сценарий дает возможность оценить наиболее вероятный ход событий. Сценарии, разрабатываемые специалистами, позволяют на том или ином уровне достоверности определять возможные тенденции развития взаимосвязи между существующими факторами, формировать картину возможных состояний, к которой может прийти ситуация под влиянием тех или иных последствий.

Считается, что первым сценарии для прогнозирования развития сложных систем использовал Г.Канн. Первые из разработанных сценариев носили описательный характер. В дальнейшем метод сценариев был развит за счет использования более точных качественных и количественных моделей.

Среди формальных методов прогнозирования можно выделить детерминированно-экстраполяционные, вероятностно-экстраполяционные и методы системной динамики. Детерминированно-экстраполяционные методы основаны на аналитическом продолжении кривой изменения какого-либо показателя или характеристики на некоторый интервал времени будущего. Среди методов этой группы можно отметить широко используемый метод временных рядов, заключающийся в том, что значение показателя или характеристики в прогнозируемый момент времени определяется по известным значениям этого показателя или характеристики в прошедший момент времени. Часто в такого рода методах используются весовые коэффициенты при известных значениях показателей или характеристик, зависящие от интервала времени прогноза. Использование временных рядов (особенно при долгосрочном прогнозировании) позволяет учесть вклад сезонных и циклических факторов в закономерности изменения количественных характеристик.

Среди вероятностно-экстраполяционных методов прогнозирования можно отметить методы линейной и нелинейной регрессии, а также метод Байеса. Заметим, однако, что точность прогнозирования довольно сильно зависит не только от объекта, используемой статистической информации, но и от длительности интервала прогнозирования. И в любом случае чем больше этот интервал, тем выше погрешность прогноза (ниже его достоверность).