Индекс УДК 519.862.6
Дата публикации: 16.11.2016

Анализ факторов, влияющих на стоимость грузовых автомобилей

Analysis of factors affecting the value of the truck

Зубарева В.И., Демидова О.Ю., Максимов А.А.
1. Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Саратов
2. Саратовский социальк.ф.-м..н., доцент кафедры прикладной информатики и программной инженерии
3. Саратовского государственного технического университета им. Ю.А. Гагаринано-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Саратов
Zubareva V.I., Demidova O.Yu., Maximov A.A.
1. Saratov socio-economic Institute (branch) REU them G. V. Plekhanov, Saratov
2. Saratov socio-economic Institute (branch) REU them G. V. Plekhanov, Saratov
3. Phys.-m.D., associate Professor, Department of applied Informatics and software engineering, Saratov state technical University them Yuri Gagarin
Аннотация: В работе проведён эконометрический анализ рынка грузового автотранспорта в саратовской области. На основе корреляционного анализа отобраны основные ценообразующие факторы; на основе регрессионного анализа построены оценочные модели; на основе проверки остатков на выполнимость условий Гаусса-Маркова проверена адекватность полученных моделей. В результате проведена оценка стоимости грузовых автомобилей, ошибки аппроксимации которого составила около 8%.

Abstract: The authors conducted an econometric analysis of the market of trucks in the Saratov region. On the basis of correlation analysis, they took the main pricing factors, based on regression analysis they built a valuation model; on the basis of verification of balances on the feasibility conditions of Gauss-Markov, the authors verified the adequacy of the obtained models. As a result estimation of cost of trucks, the error of approximation which is around 8%.
Ключевые слова: эконометрический анализ; оценка стоимости; грузовой автотранспорт

Keywords: econometric analysis; valuation; commercial vehicles


Введение. В настоящее время ведение любого бизнеса невозможно представить без использования грузового транспорта как способа доставки грузов и материалов. Современные грузовые автомобили отличаются надёжными и мощными двигателями, большой грузоподъёмностью, а также возможностью работать в любых экстремальных условиях.

Целью работы является анализ факторов, влияющих на стоимость грузовых автомобилей и построение модели оценки их стоимости.

Методология. Для решения поставленной задачи была составлена база данных на основе анализа рынка грузовых автомобилей в г. Саратове за август-сентябрь 2016 года, которая составила 200 записей. При этом в качестве переменных были рассмотрены следующие ценообразующие факторы для машин иностранного производства: y – стоимость (тыс.руб.); х1 – модель; х2 – состояние (0-новая, 1-б/у); х3 – мощность (л.с.); х4 – пробег, (млн.км); х5 – тип кузова; х6 – климат контроль (0-нет, 1-есть); x7 — аудио система (0-нет, 1-есть); x8 – наличие люка (0-нет, 1-есть); x9 – количество дверей; x10 – объем двигателя. Для машин российского производства переменной х5 был цвет, х9 – подогрев сидений (0-нет, 1-есть), остальные переменные совпадали.

Проводя первичный анализ базы данных и используя описательные статистики [1], можно определить, что из иностранных грузовиков популярностью пользуются автомобили марки Man, с климат-контролем, закрытого типа, мощностью 340 л.с. и объемом двигателя 11 л. Стоимость подобных автомобилей составляет в среднем 0,75 млн.руб. Из российских – автомобили марки «КАМАЗ», с климат-контролем, открытого типа, мощностью 280 л.с. и объемом двигателя 9 л., стоимость которых составляет в среднем 0,47 млн.руб.

Таблица 1

Корреляционное влияние факторов на цену

 

Иномарки

факторы

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Х7

Х8

Х9

Х10

корреляция

-0,229

-0,883

0,542

-0,21

0,286

0,274

0,337

0,31

-0,49

0,455

российские

факторы

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Х7

Х8

Х9

Х10

корреляция

-0,29

0,388

0,293

-0,51

-0,13

0,332

0,527

0,407

0,213

0,545

 

Проведя корреляционный анализ связи переменных (табл. 1) [2], было выявлено, что факторами наиболее влияющими на стоимость автомобилей иностранного производства являются: состояние (х2), мощность (х3), количество дверей (х9), и объем двигателя (х10). Весьма значительная, и согласующуюся со здравым смыслом корреляционная зависимость, была обнаружена между переменными х10 и х3, свидетельствующая о том, что чем больше объем двигателя, тем больше мощность. Также большая зависимость присутствует между х5 и х10, что подразумевает под собой, взаимосвязь определенного типа кузова с количеством дверей, например у крана не может быть четыре двери, а у рефрижератора – две.

Для грузовиков отечественного производства наиболее влияющими на цену являются состояние (х2), пробег (х4), наличие аудио-системы (х7) и подогрев сидений (х9).

Проводя регрессионный анализ [3], были построены следующие оценочные модели:

— для иностранных грузовиков:

у= 4,36 -0,01 x1 -4,44 x2+ 0,001 x3 -0,20 x4 -0,02 x5 -0,15 x6-+0,26 x7 -0,08 x8 -0,06 x9+ 0,02 x10+ε

где значимыми по критерию Стьюдента параметрами являются x4, x2 и x11; коэффициент детерминации составляет R2=0,93, и он является значимым по критерию Фишера;

— для российских грузовиков:

у= 0,62 — 0,04 x1 -0,18 x2+ 0,002 x3 -0,71 x4 -0,01 x5 -0,01 x6 +0,11 x7+0,02 x8 -0,04 x9+ 0,07 x10+ε

где значимы x4, x2 и x7; R2=0,71 и он значим.

Проверим ошибки полученных моделей на соответствие условиям Гаусса-Маркова:

— для иностранных грузовиков:

* поскольку математическое ожидание ошибок M(E)=7,6*10-12, то выполняется первое условие Гаусса-Маркова;

* второе условие Гаусса-Маркова заключается в постоянстве дисперсий ошибок, т.е. в гомоскедастичности, которую можно проверить критерием Голдфелда-Квандта [4]: GQ=1,308<Fтаб=1,65 и GQ-1=0,764< Fтаб=1,65, то гипотеза о гомоскедастичности остатков принимается;

* третье условие заключается в некоррелированности остатков, что можно проверить с помощью критерия Дарбина-Уотсона [5]: расчётное значение критерия равно dw=2,223, табличные значения dL =1,57, dU=1,75, а 4-dU=2,25, 4-dL =2,43 и поскольку , то остатки независимы;

* четвертое условие состоит в предположение о нормальности остатков, что можно проверить с помощью показателей асимметрии и эксцесса [6]:

и , следовательно, гипотеза о нормальном распределении остатков принимается;

— для российских грузовиков:

* M(E)= -6,4 *10-12, т.е. первое условие выполняется;

* GQ=1,08<Fтаб=1,98 и GQ-1=0,92< Fтаб=1,98, т.е. второе условие выполняется;

* , т.е. третье условие выполняется;

* и , т.е. выполняется четвертое условие.

Результат. Таким образом, построенные модели адекватны и могут быть использованы в процессе оценки стоимости грузовых автомобилей. В качестве примера работы модели оценим грузовой автомобиль марки Mercedes, типа самосвал, с климат контролем и люком, мощностью 240 л.с. и объемом двигателя 6 литров. В результате работы первой модели цена рассматриваемого автомобиля составит 0,8 млн.руб. Ошибка аппроксимации данной модели составила 8,7%. Аппроксимация второй модели составила 7,4%.

Вывод. В качестве заключения, можно отметить, что проведенный анализ позволил выделить основные ценообразующие факторы на рынке грузовых автомобилей, показал их зависимость от страны-производителя и марки автомобиля. Также анализ позволил определить класс наиболее популярных у потребителей автомобилей и построить оценочные модели для определения их стоимости.

Библиографический список

1) Тиндова М.Г., Журавская К.Г. Модель определения залоговой стоимости автотранспортных средств // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2014. №5 (54). С. 138-141.
2) Рябченко А.А., Тиндова М.Г. Регрессионные модели сравнительного подхода в оценке автотранспорта // В сборнике: Информационно-телекоммуникационные системы и технологии Всероссийская научно-практическая конференция. 2015. С. 262.
3) Жичкин К.А. Источники ущерба при нецелевом использовании земель сельскохозяйственного назначения и их фиксация при определении размера потерь // В сборнике: Инновационное развитие аграрной науки и образования. Сборник трудов Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию чл.-корр. РАСХН, Заслуженного деятеля науки РСФСР и РД, профессора М.М. Джамбулатова. 2016. С. 252-261.
4) Тиндова М.Г., Журавская К.Г. Анализ определения залоговой стоимости транспортных средств на основе математических моделей // В сборнике: Проблемы экономики, организации и управления в России и мире Материалы VI международной научно-практической конференции. Ответственный редактор Уварина Н.В.. 2014. С. 220-223.
5) Тиндова М.Г. Анализ сезонности в модели прогноза платных услуг населению в РФ // Вестник торгово-технологического института. 2016. № 10. С. 115-120.
6) Мендель А.В., Фадеева Н.П. Статистические методы и мониторинг социально-экономического развития муниципальных образований // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2013. Т.4. №1(73). С. 318-322.