趋势外推法是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法的总称，用于科技、经济和社会发展的预测。
趋势外推法是一种基于历史数据进行未来预测的方法，通过分析时间序列中的变化趋势来推断未来的走势，这种方法假设未来是过去和现在的延续，适用于渐进式变化而非跳跃式变化的预测对象，以下是趋势外推法的详细解释：
1、定义与原理
定义：趋势外推法，又称趋势延伸法，是根据预测变量的历史时间序列揭示出的变动趋势外推将来，以确定预测值的一种预测方法。
原理：决定事物过去发展的因素在很大程度上也决定该事物未来的发展，其变化不会太大；事物发展过程一般都是渐进式的变化，而不是跳跃式的变化，掌握事物的发展规律，依据这种规律推导，就可以预测出它的未来趋势和状态。
2、基本步骤
选择预测参数：根据预测目标选择合适的预测参数。
收集必要数据：收集与预测参数相关的历史时间序列数据。
拟合曲线：利用收集到的数据拟合出一个合适的函数曲线，反映预测对象的变化趋势，实际预测中最常采用的是一些比较简单的函数模型，如线性模型、指数曲线、生长曲线、包络曲线等。
趋势外推：根据拟合的曲线进行趋势外推，预测未来的数值。
预测说明：对预测结果进行说明，包括预测的准确性、可靠性等。
研究预测结果在制订规划和决策中的应用：将预测结果应用于实际的规划和决策过程中。
3、常用模型
线性模型：用于描述随时间按恒定增长率变化的事物，如果散点构成的曲线非常近似于直线，则可按直线规律外推。
指数曲线模型：当描述某一客观事物的指标或参数在散点图上的数据点构成指数曲线或近似指数曲线时，表明该事物的发展是按指数规律或近似指数规律变化。
生长曲线模型：可以描述事物发生、发展和成熟的全过程，是情报研究中常用的一种方法，生物群体的生长以及某些经济现象都符合或近似生长曲线的变化规律。
包络曲线模型：描述整个技术系统的发展过程，一项单元技术有功能特性上限，而由一系列先后相继的单元技术构成的整个技术系统不会因单元技术达到性能上限而停止发展。
4、局限性与注意事项
局限性：趋势外推法假设未来是过去和现在的延续，这在当今不确定性变量增多的大背景下存在一定的局限性，对于跳跃式变化或存在明显季节性波动的时间序列，趋势外推法可能不适用。
注意事项：在使用趋势外推法时，需要确保所选的函数模型能够较好地反映预测对象的变化趋势，还需要考虑数据的质量和完整性，以避免预测结果出现偏差。
5、实际应用案例
- 在科技预测中，趋势外推法可用于分析新技术可能出现的时机以及验证规划中制订的技术参数指标是否合理。
- 在经济预测中，趋势外推法可用于预测商品销售量、居民储蓄存款余额等经济指标的未来走势。
趋势外推法是一种基于历史数据进行未来预测的有效方法，通过分析时间序列中的变化趋势来推断未来的走势，在应用该方法时需要注意其局限性和假设条件，并结合实际情况进行灵活调整。
