预估业绩的核心方法包括定量分析和定性判断的结合。定量层面主要采用财务建模（如现金流折现模型）、时间序列分析（如ARIMA模型）和历史数据趋势外推；定性层面则需结合行业周期、政策导向及管理层战略。典型操作流程为：首先清洗企业过去3-5年财务报表数据，计算营收增长率、毛利率等关键指标的移动平均值；其次建立多情景假设模型，通常包含乐观、中性、悲观三种情景；最后通过蒙特卡洛模拟评估概率分布。对于上市公司，还需比对券商研报的盈利预测共识值，例如江苏银行2025年净利润预测中值为346亿元，同比增长8.7%。

这种方法的科学性建立在三方面依据上：金融数学领域研究证实，当预测周期在1-2年时，结合时间序列分析与基本面数据的混合模型准确率可达72%，远超单一模型。中国消费金融行业2025年资产规模预测显示，采用机器学习算法的机构其预测误差率比传统方法低3.8个百分点。监管文件要求金融机构使用压力测试和情景分析等工具，如《证券公司并表管理指引》明确将预测模型纳入风险管理体系。第三，实际案例证明有效性，蚂蚁消费金融通过大数据分析预判2024年净利润增长1907%，与实际结果偏差仅2.3%；而传统金融机构依赖人工经验预测的误差普遍超过15%。当前最前沿的预测技术已融合自然语言处理，通过分析财报电话会议文本情绪指数，可将盈利预测的及时性提升40%。需要注意的是，任何预测都需持续修正，例如每月跟踪PMI等先行指标的变化，这对零售业业绩预测尤为重要。