这也是对原有动态数列进行修匀，来测定其长期趋势的一种较为简单的方法。这个方法就是采用逐项递推移动的方法，分别计算一系列移动的序时平均数，形成一个新的派生的序时平均数动态数列，来代替原有的动态数列。在这个新的动态数列中，短期的偶然因素引起的变动被削弱了，从而呈现出明显的长期趋势。

现仍以表4-14某企业生产机器台数资料，采取3项和5项移动平均数分别进行修匀，计算其各个移动平均数（见表4-17所示）。

表4-17　某企业各月生产机器台数的移动平均数

应用移动平均法分析长期趋势时，应注意下列四点：

（一）用移动平均法对原动态数列修匀，修匀程度的大小，与原数列移动平均的项数多少有关

例如，用5项移动平均比3项移动平均修匀程度更大些（如图4-1）。这就是说，修匀的项数越多，效果越好，即趋势线越为平滑。

(www.daowen.com)

图4-1　移动平均法趋势线配合图

（二）移动平均法所取项数的多少，应视资料的特点而定

原有动态数列如有循环周期，则移动平均的项数以循环周期的长度为准。事实证明，当移动平均的时期长度等于周期长度或其整倍数时，它就能把周期的波动完全抹掉。例如，当数列资料为季资料时，可采用4项移动平均；若根据各年的月份资料，则应取12项移动平均，这样可消除受季节变动的影响，能较为准确地揭示现象发展的长期趋势。

（三）移动平均法，采用奇数项移动比较简单，一次即得趋势值

如表4-17所示，3项移动中第一个移动平均数为（41+42+52）÷3=45（台），即可对正为2月份的原值。第二个移动平均数为（42+52+43）÷3=45.7（台），即可对正为3月份的原值等。采用偶数项移动平均时，由于偶数项移动平均数都是在两项中间位置，所以要将第一次移动的平均值再进行两项“移正平均”，得出移正值动态数列，以显示现象变动趋势。由于偶数项移动平均比较复杂，因此，一般常以奇数项为长度。

（四）移动平均后的数列，比原数列项数要减少

移动时采用的项数愈多，虽能更好地进行修匀，但所得趋势值的项数就愈少。一般情况下，移动平均项数与趋势值的项数关系为：趋势值项数=原数列项数-移动平均项数+1。如上例，原数列项数为12，采取3项移动平均所得趋势值项数=12-3+1=10（项）。如采用5项移动平均则趋势值项数=12-5+1=8（项），要比原有数列少4项。因此，为了便于看出现象的发展趋势，要视具体情况，以确定移动平均的项数不宜太多。