Перспективный анализ финансового состояния предприятия представляет собой изучение его финансово-хозяйственной деятельности с целью определения финансового состояния этого предприятия в будущем. Перечень прогнозируемых показателей может ощутимо варьировать. В качестве объектов прогнозирования могут выступать, например, выручка от продаж, прибыль, себестоимость продукции.

В зависимости от вида используемой модели все методы прогнозирования можно подразделить на группы. Первая группа включает в себя методы экспертных оценок, которые предусматривают многоступенчатый опрос экспертов по специальным схемам и обработку полученных результатов с помощью инструментария экономической статистики. Вторая группа использует стохастические методы, предполагающие вероятностный характер как прогноза, так и самой связи между исследуемыми показателями. Вероятность получения точного прогноза растет с ростом числа эмпирических данных. Эти методы занимают ведущее место с позиции формализованного прогнозирования и существенно варьируют по сложности используемых алгоритмов.

Стохастические методы можно разделить на три типовые группы. К первой группе относятся динамические и авторегрессионные модели, применяемые для анализа данных, представленных в виде временного ряда. Вторая группа используется для анализа данных, представленных в виде пространственно-временной совокупности, когда ряды динамики недостаточны по своей длине для построения статистически значимых прогнозов и в прогнозе следует учесть влияние факторов, различающихся по экономической природе и их динамике. В этом случае применяется многофакторный регрессионный анализ. К третьей группе относятся детерминированные методы, предполагающие наличие функциональных связей.

В том случае, когда выборка содержит достаточно большое количество наблюдений либо известны факторы, оказывающие существенное влияние на наблюдаемую величину, лучше всего работают первая и вторая группы методов. Для них существует хорошо разработанный математический аппарат, позволяющий строить прогнозы с достаточной степенью точности. В противоположной ситуации, если исходные данные практически отсутствуют, для оценки исследуемого значения привлекают экспертов. Существенным недостатком данного метода является низкая надежность оценки экспертов.