可以用时间序列分析的
时间序列是对某一统计指标，按照相等时间间隔的顺序搜集整理其指标值而形成的一组统计数据。一般认为，一个时间序列中包含四种变动因素：长期趋势变动、季节性变动、周期性变动和不规则变动。
一般可对时间序列各变动因素关系做二种不同的假设，即加法关系假设或乘法关系假设，由此形成了相应的加法模型或乘法模型。
季节性变动的分析方法依时间序列是否存在明显增或减的趋势而异。若时间序列无明显增长趋势，可采用“同月（季）平均法”；反之，可采用“移动平均数比率法”。季节性变动分析就是研究和测定统计指标随季节变动的规律性。
同月（季）平均法就是计算时间序列中统计指标各月（季）的平均数与总平均数之比，即月（季）指数，以此反映统计指标由于受季节变动因素的影响而高于或低于时间序列的总平均水平的程度。
移动平均数比率法适用于具有明显长期趋势变动因素存在的时间序列的季节变动分析。该方法通过计算移动平均数，如12个月的移动平均数或4个季度的移动平均数，以此消除季节变动和某些周期变动和不规则变动的影响，然后计算月（季）的实际指标值与相应的的移动平均数的百分比，即月（季）指数，从而反映统计指标由于受季节变动因素的影响而形成的季节变化规律性。
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