正答4
解説
正解は4です。
時系列モデルは、過去の実績値の並びから将来の値を予測する手法です。
移動平均法は、直近の一定期間の実績値を平均して予測します。
指数平滑法は、前回の予測値に実績値との差の一定割合（平滑化定数）を加えて、新しい予測値を求めます。
【選択肢別解説】
1：× 移動平均法では、平均する期間を長くするほど、短期的な変動はならされて影響が小さくなります。
影響が大きくなるという説明は逆です。
2：× 移動平均法は、変動をならして長期的な傾向（トレンド）を把握するのに向いています。
一方で、直近の変化には遅れて反応するので、説明が逆です。
3：× 指数平滑法では、平滑化定数が100%（1）に近いほど直前の実績値を重視し、0%に近いほど過去の予測値を重視します。
説明は逆です。
4：○ 指数平滑法は、新しい実績値ほど大きな重みを付け、古い実績値の重みを指数的に小さくします。
そのため、直近の実績値ほど予測に役立つと考えられる場合に有効です。
【ポイント】
指数平滑法の予測値は、前回の予測値＋平滑化定数×（前回の実績値－前回の予測値）で求めます。
平滑化定数を大きくすると直近の変化に敏感に、小さくすると安定した予測になります。