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移動平均とは

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情報通信技術

移動平均とは

Dynamics 365 for Finance and Operations は、特定の業務機能を管理する目的に特化したアプリケーションに発展しました。 これらの変更の詳細については、Dynamics 365 ライセンス ガイド を参照してください。

移動平均は、平均原則に基づく永久原価法であり、購買原価が変化するとき、在庫払出の原価は変化しません。 差額は資本化され、比例計算に基づきます。 残りの金額が経費となります。

移動平均を使用する場合、在庫の決済および在庫のマーキングはサポートされていません。 在庫原価計算は、在庫モデル グループとして移動平均がある製品には影響を与えず、トランザクション間で決済を生成しません

品目モデル グループ ページで、在庫モデル フィールドで、移動平均 がオンになっている品目モデル グループを設定します。

既定では、移動平均 を選択した場合、現物在庫の転記 フィールドと 資産在庫の転記 フィールドも選択されます。

転記 移動平均とは ページで、移動平均の価格差 に勘定を割り当てます。 原価を比例して経費処理する場合は、移動平均の価格差異 の勘定が使用できます。 これは、次の 2 つのシナリオで発生します。

  • これが起きるのは、購買入庫と仕入請求書の原価に差異があるためであり、また元の在庫数量と現在の手持在庫数量に差異があるためです。
  • トランザクションによって、在庫がマイナスからゼロになり、トランザクション原価と現在の移動平均原価との間に差異が生じます。

転記 ページの 在庫 タブで、勘定を 移動平均の原価の再評価 の勘定に割り当てます。生産に対して移動平均原価を新しいユニット単位で調節する場合は、移動平均の原価の再評価 の勘定を使用します。

リリースされた製品 ページで、移動平均品目モデル グループを製品に割り当てます。

在庫クローズプロセスは、会計期間のみを閉じます。 これは、品目モデル グループとして割り当てられた移動平均がある製品には影響しません。

移動平均原価計算方法への換算

製品は、移動平均在庫評価方法を使用するように変換できます。 このタイプの変換は、通常、現年度の最後の月を締めた後の年度の最後に行われます。 これには、製品の現在の価格モデルが使用されます。 在庫原価計算方法を、平均原価または標準原価に基づく原価計算方法から移動平均に基づくメソッドへ変更できます。

  1. 在庫数量と値が 0 (ゼロ) になるように調整します。
  2. 在庫金額と数量が 0 (ゼロ) の後に、品目モデル グループを移動平均に変更します。
  3. 数量と価格が在庫に戻るように調整します。

在庫原価計算方法を、移動平均方法から、先入れ先出し (FIFO) 方法、後入れ先出し (LIFO)、または加重平均方法には変更できません。

次の例では、移動平均原価計算方法を使用した効果について説明します。 コンフィギュレーションには次の 4 つがあります。

  • 発注書と比例して経理処理する原価との差異
  • 移動平均の製品および在庫調整
  • 生産での移動平均
  • 前の日付のトランザクションでの移動平均

発注書と比例して経理処理する原価との差異

  1. 数量 2、単価 10.00 の発注書を作成します。
  2. その製品の購買入庫を作成します。
  3. 数量 1、単価 10.00 の販売注文を作成します。
  4. 数量 2、単価 12.00 の発注書を作成します。

単価 2.00 の差額は、仕入請求書の転記時に、[移動平均の価格差異] 勘定に転記されます。 その理由は、2 つの製品を 20.00 の原価で購入したことによります。 製品の 1 つは、単価 10.00 で販売されました。 仕入請求書は、数量 2 が単価 12.00 で転記されました。 製品の単価は 14.00 で転記することはできません。

移動平均の製品および在庫調整

製品の移動平均原価を調整する必要がある場合、在庫調整は今日の日付に許可されます。 在庫調整の日付をさかのぼって、製品の移動平均原価を訂正することができません。 後続のトランザクションによる原価フローを設定することはできません。

  1. 移動平均原価の調整の対象となる製品を選択します。

移動平均の再評価 ページでは、製品に対して使用可能な在庫を確認できます。 選択した製品は、転記数量が 1、転記価格が 12.00、転記された単位原価が 12.00、そして単位原価が 12.00 です。

  1. ここで、単位原価 フィールドを 16.00 に更新します。 システムは残りのフィールドを計算します。
  2. 調整が転記されます。

伝票の決済 ページで、移動平均の原価の再評価の勘定に転記された 4.移動平均とは 00 の調整を確認できます。

生産での移動平均

移動平均で、生産された品目がサポートされます。 運用環境で移動平均の使用を計画する場合は、生産管理パラメーター ページの 見積原価価格の使用 を選択する必要があります。 すなわち、見積時に計算された原価価格が、実際の BOM 計算原価価格の代わりに使用されるということです。

前の日付のトランザクションでの移動平均

  1. 数量 1、原価 20.00 の移動平均製品の在庫調整を作成します。
  2. 製品の在庫トランザクション履歴は、次のようになります。
    • 在庫トランザクションは 1、原価は 16.00、転記日付は 1 月 15 日、トランザクションの日付は 1 月 15 日。
    • 在庫調整は 1、原価は 20.00、転記日付は 1 月 1 日、トランザクションの日付は 1 月 15 日。
  3. 調整を転記します。

在庫トランザクション ページで、製品の現在の移動平均が 16.00 移動平均とは のままで、4.00 が経費として処理されたことを確認できます。 過去の日付で転記することが可能ですが、原価の差額は経費として処理され、移動平均原価には影響しません。

マイナス在庫残高

新しい残高は負またはゼロです

新しい手持在庫数量が負であるかゼロである場合、トランザクションは現在の平均原価で原価計算されます。 購買価格と現在の平均原価との間に差異がある場合は、移動平均の価格差 に転記されます。

新しい残高は正です

トランザクション後に新しい手持在庫数量が正の場合は、次の表に示すように、トランザクションは 2 つの部分に分割され、別の方法で原価が計算されます。

パート 説明
マイナスから 0 の数量 在庫では、品目の現在の移動平均原価ではなく、手持在庫残高をマイナスからゼロまで増やす入庫数量のトランザクション原価ではなく、品目の現在の移動平均原価が使用されます。 取引コストと現在の移動平均原価との間に差異がある場合は、移動平均の価格差 に転記されます。
ゼロから正の数量 在庫では、入庫数量のその部分に対してトランザクション原価が使用され、手持在庫の残高がゼロから正に増加します。
移動平均とは

在庫金額レポート

この移動平均の例では、製品の現在の移動平均の計算をサポートするために、在庫金額のレポートが印刷されます。 [在庫金額] レポートは、トランザクションを古い順に印刷して、原価とともに、製品の移動平均原価計算をサポートできます。 レポートは、製品の移動平均原価を表示します。 在庫金額のレポート ダイアログ ボックスで、日付範囲を使用すると、トランザクション時間転記日付 でレポートを並び替えることができます。 転記日付 オプションは、従来から使用されているレポートの印刷方法です。 トランザクションが時刻 オプションは、トランザクションが報告され、製品の移動平均原価が更新される実際の日付です。 移動平均原価計算を経時的に表示する場合は、トランザクション時刻で並べ替え オプションを使用して、[在庫金額レポート] を印刷します。 次の表は、トランザクション時刻で並べ替え オプションを使用してレポートを印刷した製品のトランザクションを表示しています。

移動平均とは
トランザクションの時刻 トランザクション タイプ 梱包明細から 金額 平均単位原価
10 月 1 日 期首残高 0 0.00 0.00
10 月 8 日 9 月 28 日 さかのぼった日付の入庫 1 16.00 16.00
10 月 3 日 10 月 移動平均とは 移動平均とは 3 日 購買入庫 2 20.00 12.00
10 月 5 日 10 月 5 日 販売注文 -1 -10.00 13.00
10 月 7 日 10 月 7 日 仕入請求書 2.00 14.00
10 月 8 日 10 月 8 日 移動平均の再評価 4.00 16.00
10 月 31 日 小計 2 32.00 16.00

トランザクション時間で並べ替え オプション使用して、一般会計と在庫を一致させることはできません。 レポートは、転記日付 オプションを使用して印刷する必要があります。

movmean

M = 移動平均とは movmean( A , k ) は局所 k 点における平均値の配列を返します。各平均値は、長さ k のスライディング ウィンドウにわたる A の隣接要素から計算されます。 k が奇数である場合、ウィンドウは現在位置にある要素を中心にして配置されます。 k が偶数である場合、ウィンドウは現在の要素および直前の要素を中心にして配置されます。ウィンドウを埋めるのに十分な数の要素がない場合、ウィンドウ サイズは自動的に端点で打ち切られます。ウィンドウが打ち切られた場合、平均値はウィンドウを埋めている要素のみから取得されます。 M は A と同じサイズです。

A がベクトルである場合、 movmean はベクトル A の長さに沿って演算します。

A が多次元配列の場合、 移動平均とは movmean は、サイズが 1 に等しくない A の最初の次元に沿って演算します。

M = movmean( A , 移動平均とは [kb kf] ) は長さが kb+kf+1 のウィンドウにおける平均値を計算します。このウィンドウには現在位置の要素、 kb 個前までの要素、 kf 個後までの要素が含まれます。

M = movmean( ___ , dim ) は、前述の任意の構文について、演算の対象とする A の次元を指定します。たとえば、 A が行列である場合、 移動平均とは movmean(A,k,2) は A の列に沿って動作し、各行の k 個の要素の移動平均値を計算します。

M = movmean( ___ , nanflag ) は、前述の任意の構文について NaN 値を計算に含めるか除外するかを指定します。 movmean(A,k,'includenan') はすべての NaN 値を計算に含めますが、 movmean(A,k,'omitnan') はこれらを無視するため、より少ない点で平均値を計算します。

M = movmean( ___ , Name,Value ) は、名前と値のペアの引数を 1 つ以上使用して、移動平均に追加のパラメーターを指定します。たとえば、 x が時間値のベクトルである場合、 movmean(A,k,'SamplePoints',x) は x の時間を基準とする移動平均を計算します。

ベクトルの中心移動平均値

行ベクトルの 3 点の中心移動平均値を計算します。端点でウィンドウ内の要素数が 3 より少ない場合、使用可能な要素の平均値を取得します。

ベクトルの末尾移動平均値

行ベクトルの 3 点の末尾移動平均値を計算します。端点でウィンドウ内の要素数が 3 より少ない場合、使用可能な要素の平均値を取得します。

行列の移動平均

行列の各行に対して 3 点の中心移動平均値を計算します。ウィンドウは最初の行で始まり、行の終わりまで横方向にスライドし、それから 2 行目に移動して同様に繰り返します。次元引数は 2 であるため、ウィンドウは A の列を横断する方向にスライドします。

NaN 要素を含むベクトルの移動平均

NaN 要素を 2 つ含む行ベクトルの 移動平均とは 3 点の中心移動平均値を計算します。

NaN 値を除外して平均値を再計算します。 movmean が NaN 要素を破棄する場合、ウィンドウ内の残りの要素から平均が取得されます。

移動平均のサンプル点

時間ベクトル t に従って、 A のデータの 3 時間中心移動平均を計算します。

フルウィンドウの平均値のみを返す

行ベクトルの 3 点の中心移動平均値を計算しますが、使用する要素が 3 点より少ない計算を出力から破棄します。言い換えれば、3 要素をすべて含むウィンドウから計算された平均値のみを返し、端点での計算を破棄します。

A — 入力配列
ベクトル | 行列 | 多次元配列

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical

k — ウィンドウの長さ
数値または duration スカラー

ウィンドウの長さ。数値または duration スカラーとして指定します。 k が正の整数値スカラーである場合、中心平均には現在位置の要素とその周囲の要素が含まれます。

たとえば、 movmean(A,3) は局所 3 点における平均値の配列を計算します。

movmean(A,3) computation. The elements in the sample window are 1, 3, and 5, so the resulting local mean is 3.

[kb kf] — 方向指定ウィンドウの長さ
2 つの要素を含む数値または duration 行ベクトル

方向指定ウィンドウの長さ。2 つの要素を含む数値または duration 行ベクトルとして指定します。 kb と kf が正の整数値スカラーの場合、計算は kb+kf+1 個の要素に対して行われます。この計算には、現在位置にある要素、その前にある kb 個の要素、その後にある kf 個の要素が含まれます。

たとえば、 movmean(A,[2 1]) は局所 4 点における平均値の配列を計算します。

movmean(A,[2 1]) computation. The elements in the sample window are 4, 1, 3, and 5, so the resulting local mean is 3.25.

dim — 演算の対象の次元
正の整数スカラー

演算の対象の次元。正の整数のスカラーとして指定します。次元を指定しない場合、既定値はサイズが 1 より大きい最初の配列次元です。

次元 dim は movmean が沿って動作する次元、つまり指定されたウィンドウがスライドする方向を示します。

m 行 n 列の入力行列 A を考えます。

movmean(A,k,1) は、 A の各列について k 要素の移動平均値を計算し、 m 行 n 列の行列を返します。

movmean(A,k,1) column-wise operation

movmean(A,k,2) は、 A の各行について k 要素の移動平均値を計算し、 m 行 n 列の行列を返します。

movmean(A,k,2) row-wise operation

nanflag — NaN の条件 移動平均とは
'includenan' (既定値) | 'omitnan'

'includenan' — 平均値の計算に入力の NaN を含めるため、 NaN が出力されます。

'omitnan' — 入力にあるすべての NaN 値を無視します。ウィンドウに NaN 値しか含まれていない場合、 movmean は NaN を返します。

名前と値の引数

引数のオプションのペアを Name1=Value1. NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名で、 Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後になければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用してそれぞれの名前と値を区切り、 Name を引用符で囲みます。

例: M = movmean(A,k,'Endpoints','fill')

Endpoints — 先頭および末尾のウィンドウを処理する方法
'shrink' (既定値) | 'discard' | 'fill' | 数値または論理スカラー

'Endpoints' 値説明
'shrink' 入力の端点付近のウィンドウのサイズを縮小し、既存の要素のみを含めます。
'discard' ウィンドウが既存の要素と完全にはオーバーラップしていない場合、平均は出力されません。
'fill' 存在しない要素を NaN に置き換えます。
数値または論理スカラー存在しない要素を指定した数値または論理値に置き換えます。

データ型: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | logical | char | string

SamplePoints — 平均を計算するためのサンプル点
ベクトル

平均を計算するためのサンプル点。ベクトルとして指定します。サンプル点は A のデータの位置を表します。サンプル点は等間隔でサンプリングされている必要はありません。既定では、サンプル点ベクトルは [1 2 3 . ] です。

移動ウィンドウはサンプル点を基準として定義されます。サンプル点は並べ替えられていなければならず、また一意の要素を含んでいなければなりません。たとえば、 t が入力データに対応する時間のベクトルである場合、 movmean(rand(1,10),3,'SamplePoints',t) には t(i)-1.5 から t(i)+1.5 までの時間間隔を表すウィンドウがあります。

サンプル点ベクトルのデータ型が datetime または duration である場合、移動ウィンドウの長さの型は 移動平均とは duration でなければなりません。

サンプル点の間隔が不均一で、 'Endpoints' の名前と値のペアを指定する場合、値は 'shrink' でなければなりません。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | datetime | duration

移動平均とは? 移動平均線の見方と計算式

Excel

情報通信技術

移動平均とは

  • 単純移動平均(SMA)
  • 指数移動平均(EMA)

単純移動平均(SMA)

単純移動平均とは、ある一定期間における平均値のことです。これらを繋いだものが単純移動平均線です。英語では「Simple Moving Average」といい、SMAと略されます。

単純移動平均(SMA)の計算式

5日間移動平均の計算式

エクセルで単純移動平均を求めるには、過去 移動平均とは W 個分のセル範囲に対して平均値を計算します。

エクセルによる単純移動平均
ABC
1日付終値単純移動平均(5日)
29月1日899
39月2日900
49月3日902
59月4日907
69月5日912=AVERAGE(B2:B6)
79月8日910=AVERAGE(B3:B7)
89月9日906=AVERAGE(B4:B8)
99月10日901=AVERAGE(B5:B9)
109月11日898=AVERAGE(B6:B10)
119月12日900=AVERAGE(B7:B11)

エクセルによる単純移動平均
ABC
1日付終値単純移動平均(5日)
29月1日899
39月2日900
49月3日902
59月4日907
69月5日912=AVERAGE(OFFSET(B6, 0, 0, -5, 1))
79月8日910=AVERAGE(OFFSET(B7, 0, 0, -5, 1))
89月9日906=AVERAGE(OFFSET(B8, 0, 0, -5, 1))
99月10日901=AVERAGE(移動平均とは 移動平均とは OFFSET(B9, 0, 0, -5, 1))
109月11日898=AVERAGE(OFFSET(B10, 0, 0, -5, 1))
119月12日900=AVERAGE(OFFSET(B11, 0, 0, -5, 1))

指数移動平均(EMA)

指数平滑移動平均とは、直近の終値に近いほど指数関数的に重みを付けた平均のことです。直近の値動きに対して、単純移動平均より敏感に反応します。英語では「Exponential Moving Average」といい、EMAと略されます。指数平滑移動平均(Exponential Smoothing Moving Average)ともいいます。

指数平滑移動平均(EMA)の計算式

α は平滑化係数(smoothing factor)または忘却係数(forgetting factor)といいます。0 ≦ α ≦ 1 の範囲であれば任意の値にすることができますが、一般的には次の値を取ります。

移動平均線

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【SBI FXTRADE及び積立FX(店頭外国為替証拠金取引)】
店頭外国為替証拠金取引は、取引金額(約定代金)に対して少額の取引必要証拠金をもとに取引を行うため、取引必要証拠金に比べ多額の利益を得ることもありますが、その一方で短期間のうちに多額の損失を被る可能性があります。外貨での出金はできません。経済指標の結果によっては価格が急激に変動し、思わぬ損失が生ずるおそれがあります。また、その損失の額が預託した証拠金の額を上回ることもあります。取引価格、スワップポイント等は提供するサービスによって異なり、市場・金利情勢の変化等により変動しますので、将来にわたり保証されるものではありません。取引価格は、買値と売値に差があります。決済方法は反対売買による差金決済となります。店頭外国為替証拠金取引にあたっては必要な証拠金の額は提供するサービス及び取引通貨ペアごとに異なり、取引価格に応じた取引額に対して一定の証拠金率(「SBI FXTRADE」個人のお客様:4%(レバレッジ25倍)、ただし、ロシアルーブル/円およびブラジルレアル/円は10%(レバレッジ10倍)、法人のお客様:一般社団法人金融先物取引業協会が毎週発表する通貨ペアごとの為替リスク想定比率*(通貨ペアごとにそれぞれレバレッジが異なります)、「積立FX」個人および法人のお客様:100%(レバレッジ1倍)、50%(レバレッジ2倍)、33.334%(レバレッジ3倍))の証拠金が必要となります。
*為替リスク想定比率は、金融商品取引業等に関する内閣府令第117条第31項第1号に規定される定量的計算モデルを用い算出します。
【オプションFX(店頭通貨オプション取引)】
店頭通貨オプション取引は店頭外国為替証拠金取引の通貨を原資産とし、原資産の値動きやその変動率に対する予測を誤った場合等に損失が発生します。また、オプションの価値は時間の経過により減少します。当社が提示するオプションの取引価格は、買値と売値に差があります。当社の提供する店頭通貨オプション取引の決済方法は反対売買による清算となり、また、NDO(ノンデリバラブル・オプション)であるため権利行使日に権利行使価格と実勢価格による反対売買を行います。
【暗号資産CFD(店頭暗号資産証拠金取引)】
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*暗号資産リスク想定比率は、金融商品取引業等に関する内閣府令第117条第51項第1号に規定される定量的計算モデルを用い算出します。
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今日からはじめる
Excelデータ分析!第2回
~移動平均と季節調整で
データの本質を見極める~

今日からはじめるExcelデータ分析!第2回~移動平均と季節調整でデータの本質を見極める~

専門的な知識がなくてもできるExcelを使った簡単なデータ分析方法を全3回にわたってご紹介しています。
第1回目の記事ではデータの特徴を表す数値である3つの代表値、「平均値」「中央値」「最頻値」についてご紹介しました。第2回目となる今回は、平均値の応用となる「移動平均」「季節調整」を使った時系列データの分析方法をご紹介します。時系列データを分析することでそのデータの「傾向」を読み取ることができます。そして傾向がわかれば「予測」ができます!

目の前のデータに一喜一憂しない!
移動平均で長期的な傾向を見極める

まず、移動平均とは文字のとおり「期間を移動しながら平均をとっていくこと」です。直近3ヶ月の売上が不規則に変動している場合でも、長期的にみたときには売上が伸びている可能性もあります。それを確かめるためには、次の2つの変動要因を取り除く必要があります。

1. 季節変動 :曜日や季節など一定のサイクルで繰り返される規則的な変動要因
2. 無作為変動 :気温や天候など、一時的な変動要因や不規則な変動要因

移動平均を示したグラフ

Excelで移動平均を求めてみよう

Step1. 時系列データを整理する
Step2. [データ分析]機能を使って移動平均を求める
Step3. 結果をグラフで表示する

Step1. 時系列データを整理する

時系列データを整理する

Step2. [データ分析]機能を使って移動平均を求める

[データ分析]機能を使って移動平均を求める1

[データ分析]機能を使って移動平均を求める2

[OK]をクリックすると、計算された値が表示されます。数値が入ったセルを見ると「AVERAGE関数」が入っています。C13のセルには「=AVERAGE(B2:B13)」と入っていますが、C14には「=AVERAGE(B3:B14)」と入っており、以降も範囲を移動しながら各月の平均値が計算されています。なお、C2からC12のセルに表示された「#N/A」は計算に必要なデータが不足しているためのエラー表示となります。

[データ分析]機能を使って移動平均を求める3

Step3. 結果をグラフで表示する

結果をグラフで表示する

季節調整でデータの本質が見えてくる!

移動平均を使ってデータ全体の推移がわかりましたが、もっと細かい視点でデータを分析したいときには「季節調整」が有効です。世の中の人やモノの動きには季節的な要因(例:夏のレジャーやクリスマスなど)が大きく影響します。データに現れる季節的な要因を表す数値を「季節変動値」といい、この季節変動値を取り除くことを「季節調整」といいます。

たとえば、遊園地で3月に新しいアトラクションがオープンした結果、3月の売上が前月比200%だったとします。「すごい!2月の2倍も売上が伸びた!」とぬか喜びしては危険です。3月は春休みや卒業旅行などで毎年お客さんが多く、売上も伸びる月なので、新アトラクションのおかげで売上が伸びたかどうかは判断できません。この場合、季節的な要因を取り除くことで前月との比較の精度があがります

季節がどれくらい影響しているかわかる
「季節変動値」をExcelで求めてみよう

「季節変動値」をExcelで求めてみよう1

「季節変動値」をExcelで求めてみよう2

これで、各月の季節変動値が求められました。この数値だけでもおおよその季節要因の影響度がわかります。ここからさらに季節調整を行うために、「トリム平均」という平均を使って季節変動値の平均「季節指数」を求めていきます。トリム平均は最大値と最小値を除外して計算する平均のことをいいます。前回説明したように、平均は「外れ値」の影響を受けやすいという弱点がありました。トリム平均はこの外れ値を排除できるメリットがあります。

精度の高い平均「トリム平均」を求める

トリム平均1

トリム平均2

トリム平均3

補正トリム平均の合計が「12」になったことを確認しましょう。ここで求めた「補正トリム平均」を「季節指数」と呼びます。この季節指数を使って元のデータから季節要因を排除していきます。

ミクロな視点でデータを分析する

季節調整1

季節調整2

Winスクールには、ビジネスの現場で扱うさまざまなデータをExcelを使って分析する手法と、データや数値を正しく理解するための統計に関する知識が学べる「Excelビジネスデータ分析」という講座があります!今回ご紹介した「移動平均」と「季節調整」についてもさらに詳しく学ぶことができますので、もし興味を持っていただけたら一度「無料体験・説明会」または「電話・オンライン説明会」にご参加ください。

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