Работа посвящена исследованию возможностей прогнозирования рейтинга политических партий на коротких временных рядах с помощью данных социологических опросов ВЦИОМ по выборной тематике. Рассмотрены три основные группы методов: трендовое моделирование, экспертные оценки, аналитическое моделирование. В результате теоретического анализа и проведенных экспериментов выявлена низкая точность прогнозов, полученных только с помощью методов, относящихся к группе трендового моделирования. Поэтому предложена методика, позволяющая повысить точность прогнозирования за счет корректировки полученных в результате логарифмической аппроксимации прогнозов. С помощью иерархической кластеризации находится вектор значений, состоящий из коэффициентов уравнений аппроксимации и описывающий наиболее «похожую» электоральную ситуацию в прошлом. Затем «остаток», вычисленный как разница суммы прогнозных значений и 100%, пропорционально перераспределяется в соответствии с участниками избирательной кампании. Для прогнозирования рейтинга партий, где значения временного ряда не превышают 5%, предпочтительнее применять метод среднего темпа роста.