0シチュエーションの設定2007年1月から2012年9月の6年弱にわたる月次の軽自動車販売台数のデータです。感覚的に,これは季節性や無作為性を強く含むであろうデータのように思われます。このデータを用いて,移動平均による季節調整をおこない,トレンドを確認します。1アウトラインここでは,例示した時系列データを次のように考えます。3アウトライン以下,ここでおこなう季節調整のステップです。前半はt期の実測値(Xt)から季節性(St)を取り除き季節調整済みの実測値を導くことを,後半は季節調整済みの実測値から無作為性(R)を取り除き,トレンド循環値(T×C)を導くことを目的とします。計算するための準備です。7期目から上に7期,下に6期(いずれも当該行を含む)の移動平均を計算します。次に,この計算式を表の最下行から数えて6期目(12期分のスパンをとることのできる下限)までコピーします。2期分の平均を求めます。次に,この計算式を表の最下行から数えて7期目(2期分のスパンをとることのできる下限)までコピーします。5で移動平均(MA)をとる理由の1として,季節性をとりのぞくことがあります。下図のように,年間を通じてオンシーズン・オフシーズンが見られるような環境下では,各月の値が良かったのか悪かったのか,単純比較は難しいところです。季節が一巡する年間のスパンで平均や合計をとることによって,結果的にはオン・オフのムラは相殺される方向に力がはたらきます(データの平滑化)。いまひとつの理由として,無作為性をとりのぞくことがあります。これが排除される理由も,季節性と同じです。以上から,移動平均の値は季節性と無作為性の影響をとりのぞいた値とみることができます。次式であらわすことができます(MA=T×C)。実測値を中心化移動平均で除し,比を計算します。最下行までコピーします。実測値をXとしたとき,この比は上式のとおりX/MAであらわせます。このX/MA式に,先の乗法モデルの式および移動平均の式を代入し変形すると,下のように表せます。この比(S×R)が意味するものは無作為性を含む季節値です。7季節指数の計算(1)...ということで,ここからS×Rの無作為性(R)を除去して季節指数を求めます。単純な季節指数は,下の計算式で求められます。この式から,このケースの場合においては,最長5年の「比」の平均値を求め,季節指数を導くことになります(一般的な季節調整の手続き)。以下では,しばらくそのための作業が続きます。し,ここでは平均値を求めるにあたって,トリム平均(データ群から最低値および最高値を除外した上で求める平均)を用いるものとします(したがってこのケースの場合,正確には最長“3年”の平均値となります)。単純平均でなくトリム平均を用いる理由は,季節性を著しく振れさせるおそれのある“異常事態”の影響力を調整しようという試みです。いずれの平均を用いるべきかはケースバイケースで判断してください。ピボットテーブルを使って,年別月別の比のクロス表を作成します(ここでは別シートに作成しました)。8季節指数の計算(2)このクロス表をもとに,月ごとの「比」の最低値および最高値を12ヵ月分求めます。9季節指数の計算(3)上で求めた最低値と最大値を除いた「比」のトリム平均を計算します(ここではセルB14)。入力した計算式を残り11ヵ月分コピーします。10季節指数の計算(4)1月~12月のトリム平均を合計します。ここではおよそ11.95になりました。11季節指数の計算(5)このトリム平均の合計が,ちょうど12となるよう補正します(12ヵ月分の指数ゆえ)。下のように,「12」を「12ヵ月分のトリム平均の合計値(ここでは11.95)」で除したものを,1月のトリム平均に乗じます。入力した計算式を残り11ヵ月分コピーします。12季節指数の計算(6)念のため,補正した1月~12月のトリム平均を合計し検算してみます。この値が12になることを確認しておきます。13季節指数の計算(7)前の手順までに求めたトリム平均の補正値をコピーし,「季節指数」として元の表に行列を入れ替えて貼り付けます。12ヵ月分のデータを表の最下行まで繰り返し貼り付けていきます。季節指数をもとに実測値を補正します。「季節調整済の実測値」列の計算式は下図のとおりです。次に,この計算式を表の最下行までコピーします。ここで上記の比X/Sに,先に示した乗法モデルの式を代入すると,下のように変形できます。この季節調整済み実測値T×C×Rは季節性が取り除かれた値であることがわかります。季節調整がおこなわれる場合,一般的にはこのT×C×Rを求めることが目的とされます。ここまで面倒な計算を済ませたのなら,トレンド性(T)と循環性(C)からなる,純然な(?)パターンを確認しておいても損はないと思います(トレンド分析)。具体的には,このT×C×Rよりさらに無作為性(R)をも排除することを狙いとします。ここで再び移動平均を利用します。以下,その手続きです。求めると,前後に6期づつの欠落が生じてしまいます。トレンドの確認という観点に重きを置く場合には,同じ欠落でも後方のそれはできれば避けたいところです(過去の動向より直近の動向がもつ情報の重要性)。フィールライト(1995)]。その手続きの1として,ここではまず「3期移動平均」列を計算します。計算式は下図のとおりです。次に,この計算式を表の最下行から1行手前の行(3期分のスパンをとることのできる下限)までコピーします。手続きの2として,計算した3期移動平均をもとに3×3期移動平均を計算します。「3×3期移動平均」列の計算式は下図のとおりです。次に,この計算式を表の最下行から2行手前の行(3期分のスパンをとることのできる下限)までコピーします。17欠落データの対策(1)3×3期移動平均でも直近2期には対応できません。先のように,トレンド分析の観点からは直近の情報の欠落は避けたいところです。したがってあくまで姑息的ですが,欠落部分を埋める工夫を施します[前掲書]。2期前の「3×3期移動平均」の値については,下図のように「季節調整済の実測値」の3期移動平均にて代用します。18欠落データの対策(2)1期前については,「季節調整済の実測値」の2期移動平均値にて代用することとします。2期分のものですので,この値のままでは,ここで言う68期と69期の中間(言うなれば68.5期)のものとなってしまいます。そこで補正を加えます。補正については,直近2期の「3×3期移動平均」の差を2で除した値を適用するものとします。0.5期分に相当する値を加え,代用値として利用します。実測値」「3×3期移動平均」の3列のデータをヴィジュアライズすると,下のグラフのようになります(ここではピボットグラフを使用しています)。黒い線がトレンド循環値(T×C)です。この線を見る限り,2010年中盤から波の振れが従前と比べて大きくなっている様子がうかがえます。20追記(2013.6)季節指数を所与のものとして,その後のデータを加えてみます。あらたに求めたトレンド循環値は,下のハイライト部分に薄い緑の線で示しています。赤いマーカーは3x3移動平均線の転換点です。EPA法などが利用可能)その他の参照このサイトの関連How-toです。ウィンタース法による予測メインサイト「ひとりマーケティングのためのデータ分析」の予測ツールに関するHow-toです。トレンド分析ツールに関するHow-toです。