Метод экспоненциального сглаживания является весьма эффективным и надежным методом прогнозирования. Основные достоинства метода состоят в возможности учета весов исходной информации, в простоте вычислительных операций, в гибкости описания различных динамик процессов. Этот метод дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту наблюдения. Метод нашел наибольшее применение как метод для реализации среднесрочных прогнозов.

Метод вероятностного моделирования базируется на методе экспоненциального сглаживания. При достаточном количестве исходной информации вероятностная модель может дать вполне надежный прогноз. Эта модель отличается большой простотой и наглядностью. Оценки, получаемые с помощью этой модели, имеют вполне конкретный смысл. Недостатком модели является требование большого количества наблюдений и изучение начального распределения, что может привести к неправильным оценкам.

Метод адекватного сглаживания является обобщением обычного экспоненциального сглаживания. При наличии достаточной информации можно получить надежный прогноз на интервал больший, чем при обычном экспоненциальном сглаживании. Но это лишь при очень длинных рядах, в противном случае существует риск получить весьма приблизительный прогноз. Этим и определяются возможности его использования в реальной практике.

Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования отражают индивидуальные суждения специалистов относительно перспектив развития объекта и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Методы экспертных оценок используются для анализа объектов и проблем, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается математической формализации, то есть на которые трудно разработать адекватную модель.