対移動平均比率法
まず、過去のデータから各季節ごとの季節指数を求める。次に、傾向を延長し、それに季節指数を掛けて予測値を得る。
需要などの変動は、傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動などに分解される。
対移動平均比率法では、時系列データ A を傾向変動 (F) と季節変動 (E) の積として捉える。1周期分(例えば1年分)のデータの平均値は、季節変動を除去した値になる。平均値を取る範囲をずらしていくと滑らかな系列(移動平均)B が得られる。そして、原データ A の平均値 B に対する比(対移動平均比率)C を季節ごとに平均した値(季節別平均値)D を正規化して、季節ごとの係数である季節指数 E を知る。
元の時系列データ A を季節指数 E で割れば、季節変動を取り除いた滑らかな系列 F が得られる(F には循環変動と不規則変動だけが残っている)。これを回帰分析して、傾向変動(トレンド)とする(傾向推定)。将来を予測するときは、まず回帰式によって傾向値 F を延長して将来の傾向値 f を推測(外挿)し、次に各季節の季節指数 E を掛けて予測値を得る。
「季節変動」は、必ずしも1年を周期とする季節に限らず、1週を周期とする曜日(曜日変動)でもよい。(竹安らは、これらを総括して「期間変動」と呼んでいる。そのとき、季節指数を「期間指数」と呼ぶ。)循環の周期が一定している変動ならば、この方法が適用できる。