Có tài liệu của một công ty như sau:

Tên hàng	Doanh thu (1.000 đồng) Năm 1994	Doanh thu (1.000 đồng) Năm 1995	Tỷ lệ % giảm giá hàng 1995 so với 1994
A	30.000	32.000	-2,0%
B	40.000	42.000	-3,0%

Tính chỉ số tổng hợp về giá cả (lấy quyền số kỳ gốc).

Để tính tổng doanh thu của cửa hàng trong tháng 6 so với tháng 5, cần có thông tin về doanh thu của tháng 5. Vì không có thông tin này, không thể so sánh và đưa ra kết luận về sự thay đổi doanh thu giữa hai tháng.

Mức độ bình quân qua thời gian của dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau được tính bằng trung bình cộng giản đơn của các mức độ trong dãy số. Công thức này cho phép tính toán giá trị trung bình mà không cần phải gán trọng số khác nhau cho từng mức độ, do khoảng cách thời gian giữa chúng là đều nhau. Các phương án khác không phản ánh đúng cách tính mức độ bình quân trong trường hợp này.

Lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân là một chỉ tiêu quan trọng trong thống kê, phản ánh mức độ biến động trung bình của một chỉ tiêu qua thời gian. Tuy nhiên, nó có một số hạn chế cần lưu ý.

Phương án A đúng vì lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân thực sự phản ánh sự biến động trung bình về trị số tuyệt đối của chỉ tiêu trong một khoảng thời gian nhất định.

Phương án B đúng vì lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân được tính bằng cách lấy hiệu giữa mức độ cuối cùng và mức độ đầu tiên, sau đó chia cho số kỳ (n-1). Do đó, nó chỉ phụ thuộc vào mức độ đầu tiên và mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.

Phương án D đúng vì bản chất của lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân là đại diện cho các lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn trong dãy số thời gian.

Phương án C sai. Mặc dù phản ánh sự biến động trung bình, nhưng lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân không phải lúc nào cũng hữu ích với mọi dãy số thời gian. Đặc biệt, khi dãy số có biến động lớn, không đều, hoặc có tính chu kỳ, thì lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân có thể không phản ánh chính xác xu hướng biến động thực tế. Trong những trường hợp như vậy, cần sử dụng các chỉ tiêu khác hoặc kết hợp nhiều chỉ tiêu để phân tích.

Phương pháp bình quân trượt (Moving Average) là một kỹ thuật dự báo thường được sử dụng để làm mịn chuỗi thời gian, loại bỏ các biến động ngắn hạn và làm nổi bật xu hướng dài hạn. Nó đặc biệt hữu ích khi dữ liệu có tính chất thời vụ hoặc các biến động ngẫu nhiên, vì nó tính trung bình của một số lượng nhất định các điểm dữ liệu liên tiếp, làm giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ. Do đó, phương pháp này phù hợp cho cả hiện tượng có tính thời vụ và không có tính thời vụ.

Công thức đã cho là công thức tính mức độ trung bình theo thời gian từ một dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau. Công thức này đặc biệt ở chỗ nó chia đôi giá trị của thời điểm đầu và thời điểm cuối trong dãy số. Điều này được thực hiện để tính trung bình chính xác hơn khi các thời điểm được đo cách đều nhau. Do đó, đáp án A là chính xác nhất.