定量预测是指利用历史数据或因素变量，通过数学模型对经济活动未来发展趋势进行量化分析的方法。其核心是通过数学统计技术揭示变量间的规律性联系，从而形成科学化的预测结论。

这一概念的形成源于现代管理科学对数据驱动决策的需求。从会计实务角度看，定量预测的权威性主要体现在三个方面：其方法论基础建立在严格的数理统计框架之上，如加权算术平均法通过自然数或项目频次作为权数计算测定值，趋势平均预测法基于算术平均数推导未来数值的延续性，指数平滑法则依据指标自身变化趋势赋予近期数据更大权重。这些方法均通过数学公式保证了计算过程的客观性。国际会计准则委员会将定量预测明确定义为"使用历史数据预测需求的数学模型"，强调其区别于主观判断的技术特征。在具体应用中，该方法通常适用于具有完备历史会计资料的场景，如资金需要量预测通过回归分析建立筹资规模与经营参数间的函数关系，成本预测采用高低点法计算单位变动成本和固定成本总额。定量预测的验证机制具有可重复性，例如一元线性回归预测法要求通过最小二乘法使预测直线与实际数据的偏差最小化，这种可量化的精度检验标准是定性方法无法实现的。值得注意的是，现代会计实践普遍建议将定量预测与定性分析结合使用，如在企业连续亏损的财务分析中，定量结果需结合政策支持等非财务因素综合评估，这既体现了定量预测的科学价值，也反映了其应用边界。当前主流会计软件已集成移动平均法、指数平滑法等预测工具，使得基于大数据分析的定量预测成为企业战略决策的标准配置。