تحلیل صنعت خودرو، با بهره‌گیری از بهترین تکنیک‌های مدل‌سازی سری‌هاي زمانی و مدل‌سازی اقتصادسنجی/علیتی انجام گرفته است. بدیهی است شكل دقیق مدل سری‌هاي زمانی از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است و داده‌ها با توجه به ویژگی‌های غالب آن صنعت ارزیابی می‌شوند.
تكنيك مورد استفاده در همه تحليل‌ها، بردارهای خودرگرسيون هستند. بردارهای خودرگرسيون اجازه پيش‌بيني متغیری را با استفاده از چیزی بیش از تغییرات خود متغیر به عنوان اطلاعات توصیفی می‌دهند.
البته معمولآً پيش‌بيني برخی از متغیرهای فرعی صنعت مورد نظر، با استفاده از تغییرات پیشین (سابقه) متغیر انجام می‌شود که چنین تحلیل تک‌متغیره‌ای را مدل‌سازی تک‌متغیره می‌گویند. در تحلیل‌های موجود، از پرکاربردترین و معمول‌ترین شکل مدل‌های تک‌متغیره استفاده می‌شود که به آن مدل میانگین متحرک خودرگرسيون (ARMA) می‌گویند.
در تحلیل‌های انجام‌شده عمدتاً از برآوردکننده‌های کمینه مجذورات خطی (OLS) و از روش کل به جزء به منظور جلوگیری از وابستگی به بررسی‌های غیرعینی و افزایش استفاده از بررسی‌های عینی استفاده شده است.
باید توجه داشت که دخالت انسان نقش لازم و مؤثری در تمام تحلیل‌ها و تکنیک‌های پيش‌بيني ایفا می‌کند. دانش انسان در مورد صنعت، كمك مي‌كند داده‌های ناهماهنگ، نقاط عطف، مشکلات ساختاری و ویژگی‌های موقتی برخی داده‌ها کشف شوند که روش‌های کاملاً مکانیکی پيش‌بيني قادر به شناخت آن‌ها نیستند.
گزارش تحلیل صنعت خودرو ایران
فصل سوم 2024
همراه با پیش‌بینی 10 ساله تا سال 2033
کارشناسان معتقدند علی‌رغم چالش‌های روزافزونی که صنعت خودروی ایران با آن مواجه است، این صنعت در سال تقویمی شمسی مصادف با سالهای 2025-2024 (که از مارس 2024 آغاز شده)، همچنان تاب آوری مناسبی در برابر این مشکلات خواهد داشت. مشکلاتی که منشأ بروز آن‌ها از ریسک شروع یک جنگ گسترده منطقه‌ای تا موانع بالقوه در مسیر واردات خودروهای خارجی و قطعات خودرو، متفاوت هستند. دو عامل در کنار یکدیگر به رشد فروش وسایل نقلیه در ایران کمک خواهند کرد که یکی رشد قدرتمند تولید خودرو در سال مالی 2023-2022 و دیگر بهبود سطح دسترسی به وسایل نقلیه برند خارجی است. این دو موضوع باعث خواهند شد تا رشد تولید خودرو در ایران که برآورد می‌شود در سال مالی 2024-2023 به میزان 12/4درصد رشد کرده باشد، در سال مالی 2025-2024 یک نرخ رشد 7/1درصدی را تجربه کند. [ادامه]
گزارشهای قدیمی تر 
