移動平均法と指数平滑法とは？
移動平均法と指数平滑法とは、時系列データの短期変動をならして傾向を捉える予測手法。移動平均は直近n期の単純平均を取る方法、指数平滑法は直近の実績に平滑化定数αを掛け、残りを前回予測値に掛けて足し合わせる方法で、古いデータの影響が指数的に減衰する。
いどうへいきんほうとしすうへいかつほう
移動平均法と指数平滑法の意味
時系列データの短期変動をならして傾向を捉える予測手法。移動平均は直近n期の単純平均を取る方法、指数平滑法は直近の実績に平滑化定数αを掛け、残りを前回予測値に掛けて足し合わせる方法で、古いデータの影響が指数的に減衰する。
移動平均法と指数平滑法の具体例
需要予測で前回予測100・実績120・α=0.3なら、次回予測は0.3×120＋0.7×100＝106となる。αを大きくすると変化に素早く追随し、小さくすると安定するので、需要の変動の性質に合わせて調整する。
移動平均法と指数平滑法は試験でどう引っ掛けられる？
指数平滑法は過去データを全部保持する必要がなく、前回予測値と最新実績だけで再帰的に計算できる点が利点である。また移動平均は期間nを長くするほど滑らかになるが、その分だけ変化への反応が遅れる。どちらも傾向の追随が遅れるため、明確な上昇トレンドがある系列では系統的に低く予測しがちな点も押さえる。
移動平均法と指数平滑法と関連する用語
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。