移动平均法是测定长期趋势变动的一种常用方法。

在分析时间序列数据中的长期趋势时，选择合适的方法非常重要。以下是对给定选项的分析：

A: **移动平均值法**
- **分析**：移动平均值法通过对数据进行平滑处理，消除短期波动以揭示长期趋势。对于有明显长期趋势的数据，移动平均法可以有效识别和分析趋势。
- **适用性**：适用于平滑时间序列数据，便于观察和分析长期趋势。

B: **向量自回归法**
- **分析**：向量自回归法（VAR）是一种多变量时间序列模型，适用于分析多个时间序列变量之间的动态关系。主要用于预测和捕捉变量间的相互影响。
- **适用性**：不直接用于分析单个时间序列的长期趋势。

C: **差分法**
- **分析**：差分法主要用于将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，以便于进一步分析。通常用于消除趋势和季节性。
- **适用性**：适用于数据的预处理，不直接用于长期趋势分析。

D: **固定效应法**
- **分析**：固定效应法一般用于面板数据分析，考虑个体特定效应，不适用于时间序列趋势分析。
- **适用性**：适用于面板数据研究，非时间序列的长期趋势分析。

**正确答案**：A: 移动平均值法

**专业分析**：对于长期趋势的分析，移动平均值法是直接且有效的方法。它能够通过平滑处理，消除数据中的短期波动，帮助分析师识别和理解长期趋势的变化。这使得移动平均值法成为分析长期趋势变动的首选工具。