Würde die Vergangenheit keine Hinweise für die Zukunft beinhalten und wären Entwicklungsprozesse zufällig und sich schnell verändernd, so wären Prognosen und damit planendes und vorausschauendes Handeln unmöglich. Für die Prognose von Entwicklungen haben sich verschiedene Methoden etabliert. Z. B. bauen extrapolative Verfahren auf der Stetigkeit und der Trägheit von Entwicklungen auf. Sie versuchen, Gesetzmäßigkeiten zu erkennen, Einflussgrößen zu isolieren und Kausalketten bzw. Ereignisabfolgen aufzubauen, um daraus künftige Entwicklungen abzuleiten. Entwicklungsabhängige Prognosen sollen noch genauer als Szenarios aufzeigen, welche mögliche Entwicklung eine Problemstellung nehmen könnte, wenn zu bestimmten Zeitpunkten bestimmte Entscheidungen getroffen werden. Dabei sind Unsicherheiten, die in der Vorhersage und beim Treffen von Entscheidungen immer vorhanden sind, explizit in solchen Vorhersagen enthalten.

Um solche Unsicherheiten weiter zu minimieren, können netzwerkanalytische Methoden als Ergänzung bestehender Prognosealgorithmen eingesetzt werden. So ist es möglich, u. a. aus der Untersuchung sozialer Netzwerkstrukturen eines Landes, einer Region oder einer Stadt auf „Dichte“ und „Festigkeit“ einer bestimmten Gruppe von Menschen (z. B. Kunden eines Unternehmens) zu schließen. Bei der Untersuchung dieser Netzwerkstrukturen werden verschiedene Faktoren definiert und untersucht. So haben z. B. neben der Unternehmensdichte und -struktur einer Region beispielsweise auch die sozialen Verbindungen in Familie und Verwandtschaft sowie Freundschafts- und Kollegennetzwerke einen nicht unerheblichen Einfluss auf die weitere Entwicklung.

Für die Verfasser einer Prognose liegt das Hauptaugenmerk darauf, eine möglichst „passgenaue“ Beschreibung der zukünftigen Entwicklung abzugeben. Bevölkerungstendenzen werden von verschiedenen Einflüssen bestimmt, die sich nicht immer voraussagen lassen.

Makroanalyse

Grundlage der Erstellung von Prognosen ist die Kenntnis der momentanen Bevölkerungsstatistik  durch Volkszählungen, wie z. B. der Mikrozensus oder die Daten des Einwohnermeldeamtes. Solche Daten liegen in meist frei verfügbaren Sekundärstatistiken vor und müssen nicht mehr z. B. durch eine Haushaltsbefragung erhoben werden. Da diese Daten meist auch für die Vergangenheit vorliegen, können Trends z. B. linear fortgeschrieben werden. Mit diesen sogenannten makroanalytischen Ansätzen ist eine einfache Abschätzung der momentanen Bevölkerungszusammensetzung einer bestimmten Region auf Gemeinde- oder Kreisebene möglich.

Mikroanalyse

Die Unsicherheit, die den makroanalytischen Berechnungen anhaftet, kann durch mikroanalytische Simulationsmodelle verringert werden. Hierzu müssen allerdings Angaben über einzelne Haushaltsmitglieder vorliegen, um Aussagen über die Ursachen der Entstehung und Veränderung von Haushalten, Partnerschaften, Familien oder Wohngemeinschaften treffen zu können.

Deterministische Methoden

Die häufigste Form der Prognosen sind, deterministische Modelle, Zeitreihen- bzw. Längsschnittfortschreibungen bzw. Projektionen von Trends. Sie beruhen auf der Überlegung, dass die in der Vergangenheit beobachteten Zusammenhänge sich auch in Zukunft fortsetzen werden und führen von vorgegebenen demographischen Variablen einer bestimmten zeitlichen Dekade über einen funktionalen Zusammenhang zu einer entsprechenden Bevölkerungsentwicklung in der Zukunft.

Meist sind diese Prognosen tendenziell größerer Subjektivität unterworfen, da die gegenwärtigen Beziehungen ohne Berücksichtigung möglicher Randeinflüsse in die Zukunft übertragen werden. Damit ist die Aussagekraft derartiger Prognosen von vornherein eingeschränkt und die Ergebnisse sind leicht angreifbar.

Stochastische Methoden

Durch ausgefeiltere, stochastische Methoden, die komplexere mathematische Modelle nutzen, wird versucht, genauere Vorhersagen treffen zu können. Diese Verfahren eignen sich auch besonders für kleinere Populationen, wie z. B. Kunden eines regionalen Versorgers, und für seltene Ereignisse, bei denen der Zufall eine entscheidende Rolle spielen kann. Eine Form der stochastischen Prognose ist die Regressionsschätzung: In bestimmten Beobachtungsgebieten werden Zusammenhänge und deren jeweilige Stärke festgestellt, die als Ursache und Wirkung gedeutet werden. Diese können zudem mit unterschiedlichen Kurvenverläufen berechnet werden und sind nicht nur auf lineare Verläufe beschränkt.

Netzwerkanalytische Methoden

Wenn die Bevölkerungsentwicklung als Strukturkette betrachtet wird, in der eine bestimmte Anzahl von Faktoren exponentielle Auswirkungen auf deren Entwicklung hat, gilt es zunächst, diese Variablen und Faktoren zu spezifizieren und in Beziehung zueinander zu setzen. Für die Bevölkerungsprognose mit netzwerkanalytischen Verfahren müssen also zunächst Variablen bzw. Faktoren, am Prozess beteiligte Akteure und die Verbindungen zwischen diesen definiert werden. Beginnend auf der Makroebene (z. B. auf den Ebenen Staat, Politik, Organisation) können die Akteure und deren Verbindungen bis hin zur Mikroebene (z. B. die Sozialstruktur innerhalb der Familien) verfeinert werden. Mittels Graphentheorie und Netzwerkanalyse können bestimmte Parameter wie „Dichte“ und „Festigkeit“ für die gebildeten Akteursnetzwerke berechnet werden. Diese stehen dann als Ergänzung einer stochastischen Prognose als weitere Einflussgröße zur Verfügung.

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