時系列分析（移動平均・指数平滑）とは？
時系列分析（移動平均・指数平滑）とは、時間順に並んだデータから、趨勢、季節変動、不規則変動を分けて把握し、将来を予測する手法。移動平均は一定期間の平均で変動をならし、指数平滑は直近の値ほど重みを大きくする。需要予測と在庫計画の基礎となる。
じけいれつぶんせき（いどうへいきん・しすうへいかつ）
時系列分析（移動平均・指数平滑）の意味
時間順に並んだデータから、趨勢、季節変動、不規則変動を分けて把握し、将来を予測する手法。移動平均は一定期間の平均で変動をならし、指数平滑は直近の値ほど重みを大きくする。需要予測と在庫計画の基礎となる。
時系列分析（移動平均・指数平滑）の具体例
過去36か月の出荷実績から季節指数を求め、12月は年平均の1.6倍と算出する。指数平滑の平滑化係数を0.3に設定して直近の変化に追従させ、需要予測の誤差率を12%から7%へ改善して安全在庫を圧縮する。
時系列分析（移動平均・指数平滑）は試験でどう引っ掛けられる？
移動平均は期間を長く取るほど滑らかになるが、変化への反応が遅れる。また過去の傾向が続く前提に立つため、販売チャネルの変更や新製品投入のような構造変化があった時点より前のデータは、そのまま使えない。
時系列分析（移動平均・指数平滑）と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。