月別平均法

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、四半期データ、年次データ、日別データなど全ての時間変数に適用できます。
データの時期数はどのデータ形態も4以上です。

＜具体例＞　下記表は売上本数のデータです。

季節変動指数Ｓの求め方

具体例のデータで季節変動の求め方を説明します。
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

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（TCSI）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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