時系列予測の手法別解説
【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と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。
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