以前、移動平均について書いた記事がこちらです。
今回は、移動年計との違いについての考察です
１．移動年計
PQ（売上）やMQ（粗利総額）の12ヶ月分の合計額（1年間分の合計）を毎月ひと月ずづ移動させて計算します。
ですから常に過去１年間分のPQやMQが集計されるために、月々の変動や季節変動・季節特性等に影響されず純粋にデータの推移を見ることができます。
この推移（変化）とは、前年同月との差額ということになります。
また、PQとVQとFのデータさえ揃えれば毎月の「年次決算」が可能になります。
マイツールでは移動年計のコマンドはありませんが、MAVコマンドをちょっと工夫すれば一発で年計も出せます。
移動年計グラフは、一度上がり始めると3ヶ月またはそれ以上、上昇し続け、下がり始めると、3ヶ月またはそれ以上下がり続ける傾向（法則性）があります。
データの傾向を知るうえで、もっと知られてもいい分析手法です。
２．移動平均
上記の移動年計を12で割って、1ヶ月平均を算出したものが移動平均です。
一般に、管理会計は売上高（PQ）までなので移動年計で十分に用は足ります。
というか、そこまでしか出来ません。
戦略MQ会計にはQの概念が登場します。
P・V・Mまで出せるから移動平均の意味が出てきます。
もちろんPQ・VQ・MQ・F・Gを移動平均にしてもそれは意味を持ちます。（年計と同じことですから）
結論から云えば、移動平均のほうがランクが上の分析ができるといえます。
ただし、Qの対象の選定には注意が必要です。
Qの対象を何にするべきか？
Qをある程度、カテゴリー別に分類しないとPとVが意味のないデータになってしまいます。
３．マイツールでやってみよう。
MAVコマンドを使うときの原則は、４つあります。
その１）少なくても3年分（36ヶ月）のデータを用意する。
その理由としては、季節特性をならすためと長期的傾向（24ヶ月）と短期的傾向（12ヶ月）の両方を見るためです。
その２）まずTMで季節特性を確かめる。
具体的にはTMコマンドで横軸に年度別、縦軸に月別のデータを整理し、
それをGドン（6番の折れ線グラフに）します。
そうするとその企業や製品の季節特性が顕著に現れます。
これを確認した後に、MAVコマンドでそれを消去していきます。
その３）3ヶ月間続く傾向は、その後もしばらくは続く。 これは法則といっていいです。
その４）12ヶ月と24ヶ月のMAVを出して、ゴールデンクロスとデッドクロスを確認する。
とくにデットクロスの出現には、すぐに手を打つ必要があります。
5要素のうち何がデットクロスを引き起こしたのか？
どの要素を改善するべきなのか？
そのためには、PVQFの4要素別に利益Gに対する貢献度を時系列で分析することになります。（利益寄与差分析と言います）
そうすることで、どの要素がGの悪化に与したのか？がわかります。（犯人探し）
詳しくは次回のブログで取り上げます。
４．まとめ
移動年計と移動平均のもつ性質は同じです。
12ヶ月の総計とその1ヶ月平均ですから。
両方とも、その傾向を掴むのに優れた機能を発揮します。（時系列分析）
この２つは、分析の対象にするデータによって使い分けることになります。
移動年計はデータの総計（合計）ですから、PQやMQ、FやGに有効です。
そして移動平均は総計しては見えにくくなったり、意味がなくなる対象（単位）、
すなわちPやVやQ及び、m率、v率の分析に有効となります。
MGで戦略を学び、マイツールで実践（分析）する。
データ分析は歴史を学ぶことと同じで、過去を知ることは、未来を知る（予測する）ことです。
知的ワーカー（リコモン）には、データサイエンスの資質は必要条件です。
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〈初出日2022.0125〉