Majandusprognoos on termin, mida kasutatakse mis tahes meetodite kohta, mida kasutatakse majanduse tulevaste liikumiste ennustamiseks. Prognoos võib keskenduda majanduse konkreetsele osale või hõlmata majanduse kui terviku liikumise ennustamist. Sageli varieerub prognoosimisprotsessi osana kasutatav strateegia, mis põhineb eeldustel, mis on tehtud majanduses või konkreetses majandussektoris hetkel toimuva kohta.
Üks majandusprognoosimise näide on protsess, mida tuntakse majandusliku baasanalüüsina. See lähenemisviis hõlmab vaadeldavate tegevuste eraldamist kahte klassi või kategooriasse. Üks on tuntud kui põhiline ja see on seotud majandusharudega, mis ekspordivad kaupu ja teenuseid majandusest. Teine on tuntud kui mittepõhitööstus ja see on seotud nende ettevõtete mõjuga majandusele, mis toetavad põhitööstusi. Selline liigitusvorm võimaldab hinnata ekspordi tulevast mõju kohalikule majandusele, võimaldades kogukonda jäävat tulu tekitada.
Shift-share analüüs on teine vahend majanduse prognoosimise ülesande juhtimiseks. Selle strateegia puhul keskendutakse muutustele, mis toimuvad majanduses või vaadeldavas majanduse osas. See saavutatakse nende muudatuste dekonstrueerimise ja nende tekitatud mõju hindamisega. Näiteks võib tootmistehase sulgemise ja sellele järgnenud mitme kogukonna elanike töötuse kohta üksikasjalikult uurida selle mõju kohalikule majandusele. Neid andmeid saab seejärel kasutada selle sündmuse jätkuva mõju prognoosimiseks majandusele järgmise kuu, aasta või viie aasta jooksul.
Majandusprognoosidele on mitmeid teisi lähenemisviise. Maakasutuse prognoosimine keskendub linnapiirkonnas toimuva liikumise ulatuse ja tüübi ennustamisele. Võrdlusklasside prognoosimisel vaadeldakse teatud tüüpi kavandatud tegevuse võimalikke tulemusi, võrreldes olukorda sarnaste tegevustega, mis on sarnases keskkonnas juba toimunud. Paljudes lähenemisviisides kasutatakse teatud tüüpi sisend-väljundmudelit, mis võimaldab kohaliku majanduse olukorraga seotud ressursside sisenemist ja väljumist.
Kõikide majandusprognooside vormide puhul on oluline kasutada täpseid ajaloolisi ja kaasaegseid andmeid. Ilma kõiki olulisi tegureid hoolikalt kaalumata muutub nõudluse prognoosi täpsuse arvutamine keeruliseks, kui mitte võimatuks. Selle tulemusena on saadud prognoos palju vähem tõenäoline ja muudab kogu pingutuse kasutuks.