預測方法有定性預測和定量預測兩種。定性預測主要是指各種調查方法，如重點調查、典型調查、抽樣調查、專家意見調查等。定量預測則主要有以下幾種。

　　一、時間序列預測法

　　所謂時間序列就是按時間順序排列的、反映某種安全現(xiàn)象發(fā)展變化情況的統(tǒng)計數據。在企業(yè)安全管理中，我們經常要與時間序列打交道。如按年度連續(xù)排列起來的事故起數，按季度排列起來的某類事故起數等。時間序列預測法，就是根據時間序列變動的方向和程度向前延伸來推斷下一期或以后若干時期可能的變化情況的一類預測方法。所以，時間序列預測法也稱趨勢外推法或歷史延伸法。這是目前安全預測中常用的一類定量預測方法。目前常用的時間序列預測有以下幾種。???

　　1．算術移動平均法

　　這種方法是假設預測值與近幾期的實際值有關，而與前幾期或較遠期無關。因此可以用最近幾個時期的移動平均值作為下一期的預測值、預測公式是：

?

　　式中? X_t——t期的預測值；

　　X—t期之前各期的實際值；

　　n——所用資料的期數。

　　這種方法的預測誤差與所用資料的期數即n值有關。一般說，n值愈大，預測誤差愈大；反之，n值愈小，預測誤差愈小。

　　在實際安全預測中，”值的選擇，主要取決于預測的目的和實際數據的特點。如果要求預測值比較精確，n應取的小一點，可在3～5之間，反之，如果想得到事物變化的大致趨勢，”可取得大一些，可在10—30之間。如果實際數據上下波動不大，n值也可以取得大一些。

　　這種方法由于側重考慮了近期實際情況對預測期的影響，因此預測比簡單平均法要準確些，但一般也只宜用于短期預測。

　　2．加權移動平均法

　　簡單平均法和移動平均法只利用過去的時間序列值進行預測，而且算術平均只能假設這些數據對未來值有同等影響。但是，實際情況是復雜的。由于各種偶然因素，各個時期的數據對未來發(fā)展變化的影響往往不一定是相等的。為了彌補這一缺點，就產生了加權移動平均法。

　　加權移動平均法是指對整個時間序列進行加權平均進行預測的一種方法。它的基本原理是以一定的權數來區(qū)別每期對未來發(fā)展情。況影響的大小，以便能更正確地反映事物發(fā)展變化的實際，使預測更準確一些。其預測公式是：

?

　　運用加權移動平均法進行預測，關鍵在于權數的選擇。一般規(guī)律是：對近期數據資料的加權數值較大，遠期則較小。至于大小的程度，完全取決于預測人員對時間序列的全面了解和分析。因此，權數的確定常常帶有經驗性。在實際預測中一般都是采用多算幾個不用權數加以比較，擇優(yōu)選定。