Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ МОСКОВСКОГО РЫНКА ПОДЕРЖАННЫХ АВТОМОБИЛЕЙ (BMW, MERCEDES, AUDI)

Мрочко А.А. 1
1 Финансовый университет при правительстве Российской Федерации
В данной работе исследовался рынок подержанных автомобилей с целью выявления факторов су-щественно влияющих на цену автомобилей. Так как в условиях кризиса люди предпочитают уменьшать свои траты, многие потребители приобретают подержанные автомобили, а не новые. В нашей работе была решена задача выбора модели автомобиля определенного класса, с учетом минимизации потерей стоимости этого автомобиля в процессе его эксплуатации. Было установлено, что автомобиле под маркой Audi теряют в своей стоимости меньше всего.
Audi
BMW
Mercedes
регрессия
рынок подержанных автомобилей
Эконометрический анализ
1) Богданов А.Л. «Эконометрический анализ рынка подержанных автомобилей», Вестник Томского государственного университета, 2006. Т. 87, № 5. с 56-62
2) Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие/В.А.Бывшев. – М.: Финансы и статисти-ка, 2008. , № 2. с 123-127
3) Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач. – 2-е изд., испр. и доп. М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2012. с 140-157
4) Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: ком-пьютерное моделирование: учеб. пособие. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2011. № 3. с 49-58

Научный руководитель Орлова И.В.

Введение

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.

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.

Диаграмма 1-Цена возраст

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.

Диаграмма 2-Цена-возраст (2)

Диаграмма 3-Цена-пробег

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.

 

Коэффициенты

P-Значение

Y-пересечение

1156149,091

4,5596E-195

Пробег

-0,164336602

0,030298222

Количество лет

-69591,01915

3,6244E-194

Объем Двигателя

49030,50039

1,15093E-16

Седан

4347,539362

0,804983162

Универсал

20980,76785

0,381332852

Тип двигателя

-1965,054896

0,838211487

Таблица 1-Регрессия

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:

Y=-0,164X1-69591,02X2+49030,5X3+1156149,091

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:

Дисперсионный анализ

 

 

 

 

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

6

4E+13

6,6E+12

612,315

3,5454E-274

Остаток

698

7,5E+12

1,1E+10

 

 

Итого

704

4,7E+13

 

 

 

Таблица 2-Дисперсионный анализ

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.

Индекс подержанного автомобиля

Пусть P0 – цена подержанного автомобиля, а Pn – 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, a1i, a2 – неизвестные параметры,

AGE - возраст автомобиля (число лет),

Mi – 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:

 

Индекс подержанного авто

Коэффецент детерминации

Mercedes E-classe

-0,007808915

0,802832616

Audi A6

-0,011442919

0,936769588

BMW 5 serie

-0,009077712

0,533906515

Таблица 3-Индексы

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.

Заключение

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.


Библиографическая ссылка

Мрочко А.А. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ МОСКОВСКОГО РЫНКА ПОДЕРЖАННЫХ АВТОМОБИЛЕЙ (BMW, MERCEDES, AUDI) // Международный студенческий научный вестник. – 2015. – № 6. ;
URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=14270 (дата обращения: 20.10.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074