因果关系预测方法

因果关系预测方法因果关系方法通过建立销售收入与因果关系预测独立于公司之外的一些特定变量之间的因果关系预测关系来预测销售收入。很多时候，这种关系涉及广泛的经济数据，比如国民生产总值（GNP）或就业率。举例来说，水泥的需求与GNP增长密切相关，因而水泥行业预测很大程度上依赖于对GNP增长的估计。其他情况下，人口因素可能影响公司未来的销售收入。比如，美国的老龄化趋势必然导致养老院成为增长性的行业。对因果关系预测另一些公司而言，因果关系预测与行业相关的因素则会推动收入增长，比如新屋开工会带动家具的销售。

公司特有的因素可能也有因果关系，在酒店业，一家连锁酒店未来的销售收入会受到因果关系预测其新酒店建设计划的影响。因果关系预测电脑芯片生产商的销售收入会受到其新生产车间的影响。

量化这些因果关系涉及运用回归公式或计量经济学计算。将未来销售收入与过去观察不到的因果关系预测变量联系起来的客户调查和可行性研究，因果关系预测则可以作为以上结果的补充。比如，2007年以后拉斯维加斯的酒店客房价格下跌。一份旅客调查可以对这种未来与因果关系预测新开业酒店客房供给之间的联系进行量化。因果关系预测因果关系预测既适用于处于企业生命周期的稳定或衰退阶段的企业，也适用于周期型或防御型行业中的企业。因果关系预测由于有足够长的过往业绩与外部变量相联系，因果关系预测一家处于成长阶段后期的企业通常可以使用因果关系预测方法。