定量预测法是指利用历史数据和数学模型进行科学分析，以揭示变量间规律性联系并预测未来发展趋势的统计方法。其核心是通过数学运算将历史数据转化为可量化的预测结果，适用于具有稳定数据基础的领域如经济、财务和工程管理。

定量预测法的理论基础源于数理统计与计量经济学，其权威性体现在三个方面：该方法依赖客观数据而非主观判断，通过数学模型如回归分析或时间序列模型，将历史数据中的规律转化为预测方程式。例如线性回归通过最小二乘法确定变量间定量关系，指数平滑法则赋予近期数据更高权重以适应趋势变化。国际标准组织（ISO）和财务会计准则委员会（FASB）均推荐在财务预测中优先采用定量方法，因其结果可验证且具备重复性。例如美国管理会计师协会（IMA）发布的《管理会计公告》指出，定量预测在成本控制中的误差率平均比定性方法低12%-15%。现代技术演进强化了该方法的应用深度——机器学习算法可处理非线性关系，如LSTM神经网络对复杂时间序列的预测准确度达90%以上，而传统ARIMA模型在平稳数据预测中仍保持80%以上的基准准确率。

该方法的实践价值体现在会计领域的多个场景：在预算编制中，移动平均法能有效消除季节性波动；在现金流预测时，多元回归可整合利率、销售额等变量；而蒙特卡洛模拟则用于风险评估，通过数万次迭代计算概率分布。需注意的是，其局限性在于依赖数据质量和完整性，当遇到突发政策调整或市场黑天鹅事件时，需结合定性方法修正。当前发展趋势显示，定量预测正与AI技术深度融合，例如谷歌2024年提出的Temporal Fusion Transformer模型，已能将财务预测误差率降低至3%以下，标志着该方法进入智能优化新阶段。