在工作中，评估专业人士经常会涉及评估标的企业由于各种原因遭受损失的价值确定。
　　在如何确定经济损失时常常使用的方法有3种：前后对比分析法(或价差法);标尺法(Yardstick);实际和预期收益对比法。前后对比分析法是将原告在侵权或违规之前的收入与该事件之后的收入作比较。任何在侵权或违规之后收入的减少都假定是由于该事件造成的。标尺法(Yardstick)是将损失企业的收益与具有相似业务、产品或者可比的计量模式的那些企业的收益相比较。实际和预期收益对比法是将公司经营的实际成果与预期的成果相对比，所谓预期的成果是指公司在损失期间不存在损失情况下的经营成果，即经营者所期待的经营成果。以上提到的三种方法是计量损失被广泛应用的模型。
　　运用这些模型的过程涉及了很多步骤，归结起来大致有以下10个步骤。它们是：1.历史数据的收集;2.趋势、季节性和噪声因素;3.预测过程;4.预测过程的解释;5.确定最终的损失;6.确定销售损失;7.固定和变动成本;8.资本成本;9.损失程度;10.损失价值的合理性。
　　这里只简单介绍评估过程中涉及到的第二步骤和第三步骤。
　　在评定经济损失时常常要进行损失周期和程度的判断，而且要将它们进行量化。进行量化的具体过程需要分析销售额变化和业绩下降的原因。下面，就分析中使用的一些工具和方法和大家分享一下。

　　趋势、季节性和噪声因素。
　　趋势表示的是数据长期变化水平。至于季节性，是每年的同一 时间的数据所呈现的一种有规律的变化模式。然而，在长期趋势下，会存在季节性的周期，该周期以数据波浪性运动的模式呈现。另外，噪声是指不属于以上其他部分的波动。
　　在进行销售损失分析时把月份数据转换成季度数据之后制图分析，由于数据取值区间增长，波动的噪声减少了49.6%。运用季度数据代替月份数据，降低噪音因素后，可以看出历史销售数据中仍有一个明显降低。这就说明企业在遭受损失事件后，的确经历了销售额的实质降低。
　　理解预测过程。一般情况下预测过程可以分成三步。第一，对数据进行季节性调整。第二，对季节性调整的数据进行线性回归，利用回归模型预测。第三，把根据季节性调整数据获得的预测值进行“还原”，得到 原始序列的预测值。在这一过程中用到七个经济指标，分别是失业率、住房开工率、消费者物价指数、国内生产总值、同步指数、零售销售和布伦特石油现货价格。除此之外，还有一系列不同的指标可以用来做相关分析，也会有与这些指标紧密相关的趋势存在。
　　通过趋势分析可以看出历史数据是否服从于既定的指标，也可以通过该趋势线解释到底发生了什么。一般情况下，如果至少五个连续的数据点表明了这一趋势，通常这种情况被看作是收益下降的始点。此外，趋势变化可以是任意值，例如，任意五个数据代表某一趋势。
　　此外，根据结构性变化的回归模型(季节指数模型)的统计分析表来看，t(TStat)统计量表示显著性程度，P值表示正常事件的概率。在日常业务中，销售收入减少的几率一般是一亿分之二。但是很小的几率是基于先前历史销售数据和销售、现货价格和季节性的关系统计推断出来的。
　　评估人员还可以借助趋势图表反映出趋势是如何变化的，即预期销售收入与实际收入之间是否存在强相关性。然而，销售收益的下降不是偶然的。通过调查发现其他问题不是造成收益下降的原因。只有通过跟踪趋势变化，我们才能跟踪销售收益的下降，通常趋势变化是成下降状态的，而模型也的确可以直观地告诉我们发生了什么。
　　综上所述，销售变化和业绩下降的因素多种多样，情况复杂多变。对于评估专业人士来说，掌握多种分析方法和技巧无疑能够更全面地看待问题，从而得出更准确的分析结果。