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财务预测的方法主要有传统的预测分析方法和现代的数据科学预测分析方法。

传统的预测分析方法主要是采用传统经济学里的统计学计算方法，包括单变量回归模型、多变量回归模型、时间序列模型、灰色模型等，可以研究财务道理，寻找新的预测关系，实现预测结果可靠有效和稳定性好，大多建立模型也不需要很多数据支持，很适合小数据预测分析以及数据结构较简单的预测分析场景。

而现代的数据科学预测分析方法，主要采用机器学习领域的复杂的统计模型，包括决策树、神经网络、支持向量机、k-means聚类等，可以以近似能力更强的方式刻画复杂的关系，并且通过大量数据训练出模型，实现更准确的预测效果，特别是当数据结构较复杂时，有利于挖掘更多的非线性关系。

拓展知识：

为了更加有效地获取准确的预测结果，在建立预测模型时，要能有效地选择合适的参数，并且针对不同的预测场景，可以选择多种不同的模型，比如在多变量回归模型中，既可以选择线性回归，也可以选择非线性回归；在财务预测中，既可以采用统计性模型，也可以采用复杂模型，例如深度学习等，来实现更准确的预测效果。