VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

(1) Объектом исследования данной работы является рынок подержанных автомобилей, целью - выявление факторов и оценки степени их влияния на цену подержанного автомобиля. Данные для исследования были взяты с сайта auto.ru. Данный сайт содержит крупнейшую базу данных по предложениям продажи подержанных автомобилей на российском рынке.

(2)По данной базе данных была произведена выборка предложений о продажи автомобилей Mercedes E-класса. Размер данной выборки позволяет сделать вывод о том, что все будущие расчеты будут максимально точными, а данные максимально достоверными.

В качестве объекта исследования, был выбран московский рынок подержанных автомобилей. Целью данного исследования является получения информации о том, какие факторы больше всего влияют на цену автомобиля. Для данного исследования мы выбрали Mercedes-Benz E-class, так как данный автомобиль максимально насыщен различными технологическими новинками, которые способны повлиять на цену автомобиля.

На диаграммы рассеяния (цена-возраст), можно сделать вывод, что имеется разрыв в цене автомобиля 1,2 млн и 1,6 млн рублей. Это свидетельствует о неоднородности выборки. Объем выборки соответствующий автомобилям с повышенной ценой составляет 6,6 % от общего объема выборки. Поэтому для исследования мы ограничимся наиболее представительной частью выборки.

Диаграммы рассеяния цена-возраст, цена пробег приведены ниже.(след)

Для нашего исследования мы взяли следующие факторы: Цена, Год, Пробег, Возраст, Объем двигателя, Тип кузова, Тип двигателя.

Далее с помощью Exel и регрессионного анализа проведем анализ нашей базы данных [3,4]. Регрессионный анализ применяется для того, чтобы узнать, какие факторы значимы и существенно влияют на цену, а какие нет. (след)

С помощью получившихся результатов мы можем сделать вывод, что переменные тип кузова и тип двигателя не значимы, и мы можем их исключить из нашего уравнения регрессии. Следовательно уравнение регрессии имеет вид:

Из него видно, что с каждым пройденным километром машина теряет в стоимости 16 копеек, с каждым годом эксплуатации машина теряет в стоимости 69, 591 тысяч рублей, а каждый дополнительный литр двигателя увеличивает стоимость автомобиля на 49,030 тысяч рублей.

Результаты дисперсионного анализа модели приведены в таблице:

На основании Критерия Фишера делаем вывод, что уравнение регрессии является статистически значимым.

Высокое значение коэффициента детерминации (R²) показывает, что 84 % вариации параметра цена обусловлено факторами, включенными в регрессионную модель.

Пусть P₀ - цена подержанного автомобиля, а P_n - точно такого же нового. Рассмотрим безразмерную величину . Данный индекс изменяется в процессе старения автомобиля, то есть зависит от времени и интенсивности использования автомобиля. Математически это предположение можно записать следующим образом [1]:

? (1)

Предполагая также, что износ со временем автомобилей различных производителей происходит по-разному, получаем спецификацию нашей модели:

? (2)

гдеa₀, a_1i, a₂ - неизвестные параметры,

AGE - возраст автомобиля (число лет),

M_i - фиктивная переменная, обозначающая марку автомобиля (Mercedes, BMW, Audi),

PROBEG - пробег (в тыс. км),

u - случайная составляющая, учитывающая воздействие неучтенных в модели факторов.

С помощью инструмента регрессионный анализ проанализируем 3 различные базы данных, взятые с сайта Auto.ru. Для анализа мы взяли автомобили марок: Mercedes, BMW, Audi. Целью нашего анализа является: нахождение наиболее выгодного автомобиля, чья цена будет наиболее высокой в долгосрочной перспективе. Для более точного анализа мы берем один класс каждой марки - бизнес класс (E-class, 5 серия, А6). Из регрессионного анализа мы можем видеть индексы подержанных автомобилей для каждой марки: (cлед)

Индекс показывает, как автомобиль теряет в цене за каждый год (чем меньше индекс, тем больше машина потеряла в цене). Минимальный индекс у Mercedes E-classe, максимальный у Audi A6. Отсюда следует, что Audi A6 самый выгодный автомобиль для последующей перепродажи.

В первой части нашей работы мы рассматривали, какие факторы существенно влияют на цену автомобиля. В условиях обширного предложения на современном рынке, потребитель должен максимально грамотно подобрать подходящий автомобиль, не переплачивая за ненужные опции. Наш анализ вывел, что существенно влияют на уменьшение цены пробег автомобиля и его возраст, а на увеличение стоимости, объем двигателя.

Во второй части нашей работы мы анализировали рынок автомобилей бизнес класса. Когда человек покупает данное авто, то тратит не малые деньги и не хочет, чтобы его авто через пару лет стоило в два раза меньше от его первоначальной стоимости. Для этого мы рассчитали индексы подержанных автомобилей для трех премиальных немецких марок: Mercedes-Benz, BMW, Audi. Из анализа видно, что наиболее выгодный автомобиль для дальнейшей перепродажи - это Audi, а наиболее невыгодный - Mercedes.

Литература

1. Богданов А.Л. «Эконометрический анализ рынка подержанных автомобилей», Вестник Томского государственного университета, 2006
2. Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие/В.А.Бывшев. - М.: Финансы и статистика, 2008
3. Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач. - 2-е изд., испр. и доп. М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2012. - 140 с.
4. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2011. - 389 с.
5. Орлова И.В., Филонова, Е.С., Агеев А.В. ЭКОНОМЕТРИКА
   Компьютерный практикум для студентов третьего курса, обучающихся по специальностям 080105.65 «Финансы и кредит», 080109.65 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» / Москва, 2011.
6. http://auto.ru/