预测模型指的是利用过去的数据和统计方法来预测未来趋势或结果的数学模型。在金融、市场营销、物流、人力资源等领域，有许多常用的预测模型。其中，线性回归模型和时间序列模型是最为常见和广泛应用的两种模型。线性回归模型是一种基于线性关系假设的统计模型，通过拟合现有数据集中的线性方程，来对新数据集中的结果进行预测。而时间序列模型则是用于预测未来一段时间内某一指标的变化趋势的方法，它使用历史数据中的变量来预测未来的变量值。除了线性回归模型和时间序列模型外，还有其他常见的预测模型，如随机游走模型和神经网络模型等。这些模型都有着各自的特点和适用场景，在实际应用中起到了重要的作用。