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チョコレート販売数など、季節性のある統計は「前年比」を見る
2月のチョコレートの売れ行きが好調だったか否かを知りたいとき、1月の売上と比べても意味がありません。バレンタインデーがあるので、増えているに決まっているからです。
このように、季節性のあるものについては、前年同月と比較することで好調だったか否かを判断するのが一般的です。去年の2月にもバレンタインデーがあったので、平等の条件で比較できるからです。
「8月は夏休みだから旅行需要が増える」「12月はボーナスが出るから消費が多い」等々の季節要因は数多くありますが、それらは前年比を計算することで簡単に除去できるため、前年比は大変便利なのです。しかし、注意すべきことも少なからずあります。
前年比を見るときは「前年の特殊要因」に要注意
昨年8月にオリンピックがあったとします。きっと、テレビが多く売れたはずです。すると、今年の8月のテレビ販売台数の前年比はマイナスになる可能性が高いでしょう。それを見て「今月はテレビ販売が不振だった」と考えるのは誤りです。
前年に特殊要因があった場合には「2年前、3年前の8月と比べてみよう」ということが可能なので、実害は大きくないのですが、前年同月にオリンピックがあったことを覚えていなければ、誤った判断をしてしまう可能性があるでしょう。
こうした問題を回避するためには、後述の「季節調整値」を見る習慣をつけておくとよいかと思います。経済統計が発表される際に季節調整値も発表されることが多いので、それを見るわけです。
「わが社のテレビ販売台数が好調だったか否か」を判断するためには、季節調整値を自分で計算しなければならず、若干面倒ですが、後述の簡便法によりパソコンで簡単に計算できますので、計算してみてはいかがでしょうか。
前年比だけ見ていては、事態の変化に気づきにくい!?
石油ショックが来て消費者物価指数が100から120になって（20％上がった）、そのまま推移したとします。物価の前年比は12カ月にわたってプラスで、その後はゼロになります。
1年後にゼロになった前年比を見て「ようやく石油ショックの影響が消えてインフレが収まった」と考えるのは誤りです。石油ショックの翌日から物価は「高値で安定」していたわけですから。
もうひとつの例として、物価が毎月1％ずつ下がっている国があるとします。あるときから急に物価が毎月1％ずつ上がり始めたとした場合、物価の前年比がプラスになるのは半年後です。前年比を見ていると、物価が上昇に転じたことに気づくのが半年遅れるわけです。
消費者物価指数は、チョコレートと異なり、季節性がそれほど大きくないので、後述の季節調整値を求めなくても、物価指数そのものをグラフに描いて眺めるだけで、なにが起きているのか概ね正しく理解することができるでしょう。同様に、季節性が大きくないものは、グラフに描いてみるのがよいと思います。
「季節調整値」の簡便な算出方法
上記のように、前年比を見ることは、便利ですがリスクもあります。そうしたリスクを避けるためには、「季節調整値」を見るとよいでしょう。「2月は普段の3倍チョコレートが売れるから、2月の売上を3で割った値をグラフに描き込もう」といった作業をするわけです。
2月のチョコレート売上が普段の何倍なのかを計算するために、プロは複雑な方法を使っているようですが、素人がパソコンで簡単に計算できる簡便法がありますので、参考にしていただければ幸いです。
まず、過去10年分のチョコレートの売上高のデータを用意します。合計120個のデータがあるので、その平均を計算します。次に、毎年2月の売上高のデータだけを取り出します。合計10個のデータがあるので、その平均を計算します。あとは、2月の平均を全部の平均で割ればよいわけです。2月の売上が普段の3倍であることがわかれば、毎年の2月の売上を3で割った値が季節調整値となります。
季節調整値は、前月と比較することが可能なので、前月比で何％増えたのか、という数字をしばしば耳にしますが、それだと「前月も好調だったから前月比ゼロだった」といったことがわかりません。
季節調整値が求まったら、ぜひグラフを描いてみましょう。チョコレートの売上高そのものをグラフにすると、毎年2月のところが高い山になって、なんだかよくわかりませんが、季節調整値ならばグラフにすれば「最近好調だ」「最近不調だったが、今月は並だった」といったことが一目でわかりますから。
今回は、以上です。なお、本稿はわかりやすさを重視しているため、細部が厳密ではない場合があります。ご了承いただければ幸いです。
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