Один из наиболее простых приемов сглаживания заключается в расчете скользящих, или, как иногда их называют, подвижных средних. Применение последних, позволяет сгладить периодические и случайные колебания и тем самым выявить присутствующую в развитии тенденцию.

Пусть динамический ряд состоит из уровней yt, t = 1, ..., n. Для каждых m последовательных уровней этого ряда (т < n) можно подсчитать среднюю величину. Вычислив значение средней для первых т уровней, переходят к расчету средней для уровней y2, ..., yт+i, затем y3, ..., ym+2 и т. д. Таким образом, интервал сглаживания, т. е. интервал, для которого подсчитывается средняя, как бы скользит по динамическому ряду с шагом, равным единице. Если т нечетное число, а предпочтительнее брать именно нечетное число уровней, поскольку в этом случае расчетное значение уровня окажется в центре интервала сглаживания и им легко заменить конкретное фактическое значение, то для определения скользящей средней можно записать следующую формулу:

,

где -  значение скользящей средней для момента t, yi - фактическое значение уровня в момент i; i -  порядковый номер уровня в интервале сглаживания; m - интервал сглаживания (период скольжения).

В данной работе было проведено сглаживание двух изучаемых динамических рядов 3-х и 5-ти членными скользящими средними.

Таблица. Сглаживание динамики объема экспорта Франции за 1993- 2005 г.г. с помощью скользящей средней.

Таблица. Сглаживание динамики объема импорта Франции за 1993- 2005 г.г. с помощью скользящей средней.

На представленных графиках отчетливо видно, что выравнивание с периодом скольжения пять лет, дает лучшие результаты. Чем больше период скольжения, тем более отчетливо проявляется основная тенденция, то есть более эффективно выравнивание.

Однако при большем периоде скольжения есть и недостатки. При увеличении периода скользящей средней сокращается исходный динамический ряд. А сокращение длины динамического ряда снижает вероятность построения удовлетворительной трендовой модели.