【月別平均法】

解析手法の役割

 月別平均法は、時系列データの季節性を調べる解析手法で、季節変動指数S季節変動調整済み系列TCIを算出します。

適用できるデータ形態と時期数

月次データと四半期データに適用できます。
月次データの月数は24ヵ月以上、四半期データの期数は8期以上です。

具体例 

下記表は住宅販売会社A営業支店における住宅の販売戸数のデータです。

季節変動指数Sの求め方

このデータで季節変動の求め方を説明します。
上記の販売戸数のデータ表を下記に示すように、月別年別のデータ表にします。
月ごとに横計と月別平均を算出します。
 各月の月別平均を合計した値を12(ヵ月)で割り全体平均を求めると10(戸)です。月別平均を全体平均で割った値が季節変動指数Sです。
  
●留意点
・2年未満(月次は24ヵ月未満、四半期データは8期未満)のデータに月別平均法を適用した場合、そこから得られた季節変動指数Sは2年足らずのデータから求められたもので信憑性は薄く、適用しないのが通常です。
・季節変動指数はEPA法という解析手法でも算出できます。
・EPA法のSは毎年変化しますが、月別平均法のSは毎年同じです。
Sからわかること

・季節変動指数Sは1を基準に大きいと売れる月、小さいと売れない月と判断できます。

季節変動調整済み系列TCIの求め方

求められた12個の季節変動指数Sを右の表の該当する月の所に記入します。
 販売戸数(TCSI)を季節変動指数(I)で割ることによって、季節変動調整済み系列TCIが求められます。
 【計算例】 2005年1月のTCI=TCSI÷S=3÷0.5=6.0(戸)
 他の月のTCIは右で示します。

TCIからわかること

季節変動調整済み系列TCIのグラフを描きます。

TCIは季節の影響を除去したところで、販売戸数が売れているかいないかが把握できます。
例えば、2007年1月の販売戸数は8戸と低い売上になっていますが、これは、1月は売れないという季節性によるものです。季節の影響を除去したTCIでは16戸となり、売れない1月にしては売れた(頑張った)ということです。