社会的发展，愈是需要对未来的把握，预测科学的地位亦就日益显得重要。但是，根据现有的预测理论和技术进行的经济预测分析却远没有达到人们所预期的效果。特别是在宏观经济领域，更多的认为是有比没有强。为了提高预测的准确性和应用范围，预测学家把考虑到的因素尽可能地扩充，把预测模型越做越大。1939年，荷兰计量经济学家丁伯根编制的第一个宏观经济计量模型只有50个方程，64个变量，现在，几百个方程，几千个变量也已不罕见了，并且还有继续加大的趋势。尽管如此，预测效果并不见得有明显的提高。有的学者尖锐地指出：“大量的事实已经表明，在现实的经济中产生的结果与专家们所预测的结果相差甚远。这些专家利用大规模的经济模型、高深的数学、大型计算机等，但预测还是被证明错了——大大地错了。”预测学的这种状况，使人想起维纳在《控制论》一书第二版序言 中描述本世纪初关于非线性电机工程的研究工作所写的一段话：“陷入了一种类似于托勒密天文系统的最后阶段的那种状态，那时的托勒密天文学是本轮上再套以本轮，修正上面再加修正，直到那庞大的杂凑的结构最后在自力重复的作用下被压垮。”
　　 这就很自然的提出一个问题：经济预测结果与实际情形大相径庭的原因是什么？它涉及到预测理论、预测方法、计算工具、政治经济政系与社会心理等等因素，但是作更进一步探究，我们把视角投向经济预测理论的假定条件，问题的解决就显露曙光。
　　 透视现有的预测理论和方法，他们的一个基本假定前提就是把社会经济现象视为随机的。通过大数现象的统计观察，从中求出平均比例分布，来把握经济现象的这种不确定性，本文拟就运用模糊数学的思想否定这个前提，用模糊现象取而代之。
　　 根据逻辑思维方法，对这个问题的论证必需经过两个步骤。其一，论证随机现象和模糊的异同。从前不少人常把这两个现象混为一谈，由美国数学家扎德建立起来的模糊数学不仅给予了科学的区分，而且还成为一种有效的定量工具，得以解决实际问题；其二，阐述经济现象更多表现为模糊性，至此问题予于论证。
　　 在模糊数学还没有创立起来时，人们把确定性归结为随机性，把模糊性看作是一种特殊的随机性，相应把预测客体当作 随机现象来处理，这就使预测学误入歧途。其实，随机性和模糊性是两种不同质的不确性，它们各自在数学中导出一种彼此渗透又相互区别的处理方法。从模糊数学思想看，模糊性是比随机性更为基本的不确定性。
　　 1、从概念关系和内涵方面来分析。随机性和必然性相对，刻画的是认识对象概率出现条件方面的不确定性，而认知关于对象在类属和性态方面的定义却是完全确定的。模糊性则和精确性、明晰性相对。表征着对象在认识中界限分辨的不确定性，即对象在类属、性态方面的定义是不精确、不明晰的。随机性和模糊性的关系见下图:
　　 2、从逻辑基础方面来分析。随机性是因果律的高缺，认识对随机现象的把握服从排中律。模糊性是排中律的亏缺，对这些逻辑上不排中的量，就必须用特别的模糊集合论来描述。
　　 3、从信息意义方面来分析，随机性或者是反映构成总体的大量个体处于各种不同状态或者是表征若干（甚至一个）个体处于各种不同状态。实质上这两个方面都只涉及到量的问题。模糊性是从质的角度去把握对象的可能性分布（即程度、水平问题），以量见质，关系到信息的语义问题。扎德认为：“人类推理所依据的信息本质上是可能性的，而不是概率性的。”比起随机性、模糊性在人类认识的机制里有着重要的多的作用于。”
　　 既然随机现象与模糊现象有着质的区别，我们就可以论证经济现象更多表现为模糊性了。
　　 从历史上看，数学方法向经济科学的渗透开始确实是为了摆脱经济学中某些基本概念和推理方法的模糊性与主观随意性，即希望实现经济学从定性到定量、从描述科学到精密科学的转变。但是仔细考察与经济有关的“数量”概念，我们将发现在经济学研究中使用扎德意义下的模糊概念和方法更符合客观实际。
　　 1、经济学中有些量，并不是某个真实量的具体观测值。如国民收入这个指标，并不是真的把每一个国民收入统计起来再累加得到的，而是在某些假定条件下用具体资料计算出来的，这些假定即实际计算方法，在经济学家之间看法并不一致。假定条件之一表现为所各自依据的经济理论。当前实行市场经济体制下的国家，他们统计的国民收入依据理论是凯恩斯的宏观经济学，而实行计划经济体制下的国家所依据的理论是马克思主义经济学，两种理论必然带来对国民收入两种不同的理解，因而国民收入统计指标明显有着理论假定的痕迹，不可能是真实量的具体观测值，具有模糊性。
　　 2、经济分析所依据的许多概念，本质上不是精确的而是模糊的。例如，对企业规模的划分（大、中、小型）、经济效益的评估、产品质量的估价。服务态度评判以及小康水平的提法如此等等，所有这些，细究起来都是模糊的。如果考虑到在现实生活中，从心理、感情、经验、习惯经常起作用，那就应该承认，经济现象确有某些重要特性是物理世界根本不同的，同本质以属于力学的经典数学或随机数学方法来描述经济现象，在某些情况下是很不适宜的，用经典数学方法建立起来的预测模型之所以并不总能十分满意地接近实际经济现象，其症结或许在此。
　　 由上可知，经济现象更多表现为模糊，而不是随机的。如果假定经济现象具有模糊性成立，那么，随机性的处理方法——随机数学，必然被模糊性的处理方法——模糊数学所替代，随之而来的一系列预测理论和方法必然发生变更。也只有如此，预测的准确性方可能得到根本性的改观。模糊数学通过模糊集合方法加以数量处理模糊现象，刻划事物类属边界和性态问题，依靠某物对某类集合隶属程度的渐近分析，提示事物的可能性分布，从而深层次认识不确定现象，这就预示模糊数学在预测科学中应用的前景将是广泛而深远的。