Основою для будь-яких передбачень є обґрунтований аналіз (Liner, 1978). Обґрунтований аналіз включає якісне планування на всіх рівнях організації. Для того щоб виконати таке планування, необхідні оцінки потреб та інші надійні бази даних. У більшості випадків ці бази даних розробляються або підтримуються функціонуючими підрозділами або є в їхньому розпорядженні (напр., оновлені передбачення перепису). У більших адміністративно-територіальних одиницях бази даних можна автоматизувати і розробляти чи підтримувати централізовано або одержувати з інших джерел (таким джерелом є, напр., Інститут Тейло Мерфі при Університеті Вірджинії). У менших адміністративно-територіальних одиницях баз даних часом нема або вони обмежені чи, ще гірше, записи ведуться вручну або зберігаються лише за короткий термін.
Так само, як і при інших видах прогнозів, для передбачення доходів та видатків потрібні дані, і чим більше, тим краще. Не рекомендується, наприклад, робити прогнози на основі менше ніж чотирьох точок даних або часових періодів (напр., кварталів чи років). Чим більше точок даних, тим надійнішим вважається прогноз, принаймні при застосуванні лінійних методів прогнозування. Коли має місце відносна незмінність і взаємозв’язки відомі, прогнози будуть надійнішими, ніж в іншому випадку. Наприклад, знаючи кількість першокласників у Вірджинії, можна з відносно високою точністю оцінити, якою буде кількість випускників у 1997 році. Якщо до моделі прогнозування ввести додаткові фактори, скажімо рівень імміграції, це, безумовно, ускладнить прогноз, але він може стати точнішим порівняно з прогнозом, що базується лише на кількох факторах. Прогноз орієнтованого на результат керівника мусить, якщо це тільки можливо, включати всі фактори, які мають стосунок до справи, за умови існування надійних даних щодо цих факторів.
Прогнози можна класифікувати відповідно до напрямків їх використання (Bahl, Schroeder, 1979). Основним напрямком застосування прогнозів у місцевих органах влади є складання бюджету. Оскільки ці прогнози стосуються відносно невеликих періодів часу, вони не дуже придатні для таких речей, як економетричне моделювання. Аналіз розривів (аналіз дисбалансу між доходами та видатками) та аналіз впливу факторів (аналіз з метою визначення впливу політики або зовнішніх змінних на бюджет) більше підходять для методів середньо- та довготермінового прогнозування. При підготовці прогнозів, що застосовуються при складанні бюджету, майже завжди використовуються дані про динаміку за певний період часу.
Як правило, краще утримувати бази даних у деталізованому, а не агрегованому вигляді, бо агреговані не можна дезагрегувати, коли це буде потрібно для конкретного прогнозу. Наприклад, якщо дані про клієнтів — одержувачів конкретної послуги — включають дані про вік клієнта, але вони зберігаються у форматі, в якому дані відображаються лише в розрізі вікових груп (напр., від народження до 5 років, від 6 до 14, від 15 до 19, від 21 і більше) то весь наступний аналіз буде обмежено, по-перше, цими категоріями, а по-друге, тим, що всі, кому понад 21 рік, вважатимуться однією групою. Якщо ж у базі даних залишиться зазначення віку кожного клієнта, то дані можна буде агрегувати або дезагрегувати, залежно від потреб будь-якого наступного аналізу.