Статистические закономерности влияют на точность прогнозирования социально-экономических процессов следующим образом:

1. Обобщение данных за определённый период времени позволяет создать на основе этого обобщения модель процесса. 2 Модель описывается в виде аналитически выраженной тенденции развития (экстраполяция тренда) или в виде функциональной зависимости от одного или нескольких факторов-аргументов (уравнения регрессии). 2
2. Определение ожидаемого значения прогнозируемого показателя, величины или признака на основе найденных закономерностей. 2

Однако полученные результаты не могут рассматриваться как нечто окончательное, так как при их оценке и использовании должны приниматься во внимание факторы, условия и ограничения, которые не участвовали в описании и построении модели. 2

Также успешность статистического анализа развития экономических процессов во многом зависит от правильности построения временных рядов. 3 Например, слишком короткие временные ряды могут значительно сузить группу применимых методов и моделей, а слишком длинные — усложнить вычисления. 3