CC BY
9ISSN 2223-4047
Вестник магистратуры. 2016. № 12-2(63)
УДК 519.237.5
В.Д. Зубарева
АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА СТОИМОСТЬ ГРУЗОВЫХ РОССИЙСКИХ АВТОМОБИЛЕЙ
Современный рынок предоставляет широкий выбор грузового транспорта, с различными характеристиками и широким стоимостным диапазоном. Потому целью работы является изучение факторов, влияющих на стоимость грузовиков, а также построение модели оценки их стоимости. В работе на основе корреляционного анализа выделены основные факторы, влияющие на стоимость грузовых машин; на основе регрессионного анализа построены модели оценки стоимости в различных категориях; на основе анализа случайной компоненты проверено качество моделей; в качестве апробации проведены оценки конкретных грузовиков.
Ключевые слова: статистический анализ; грузовой автотранспорт; модели оценки стоимости.
Развитие автомобильного рынка, и наметившаяся в последнее время тенденция роста числа автомобилей, наводит на мысль, о необходимости его изучения. Грузовые автомобили все чаще оказывают влияние на нашу жизнь, они встречаются во всех сферах экономики: от добычи угля на карьерах, до доставки продуктов в магазины. Всевозрастающий спрос на грузовые автомобили, наметил цель данной работы, а именно - анализ факторов, влияющих на стоимость грузовых автомобилей российского производства и построение модели оценки их стоимости.
Для решения поставленной задачи была составлена база данных на основе анализа рынка грузовых иностранных автомобилей в г. Саратове за сентябрь 2016 года, которая составила 90 записей. При этом в качестве переменных были рассмотрены следующие ценообразующие факторы: у - стоимость автомобиля (тыс.руб.); х1- марка (1-Камаз, 2-Ифу, 3-Маз, 4-Газ, 5-Зил); х2 - состояние (0-новая, 1-б/у); х3 - мощность (л.с.); х4 - пробег, (млн.); х5 - цвет; х<5 - климат контроль (0-нет, 1-есть); х7 - аудио система (0-нет, 1-есть); х8 - наличие люка (0-нет, 1-есть); х9 - подогрев сидений (0-нет, 1-есть); хш - объем двигателя (л);.
Проводя первичный анализ базы данных и используя описательные статистики [1], можно определить, что, в среднем, популярностью в г. Саратове пользуются грузовые автомобили марки Камаз, с климат-контролем, открытого типа, мощностью 280 л.с. и объемом двигателя 9 литров. Стоимость подобных автомобилей составляет в среднем 0,47 млн.руб.
Таблица 1
Корреляционная зависимость цены от факторов_
Факторы Xi Х2 Хз Х4 Х5 Хб Х7 Х8 Х9 Хю
Корреляция -0,29 0,388 0,293 -0,51 -0,13 0,332 0,527 0,407 0,213 0,545
Проводя корреляционный анализ связи переменных (табл. 1) [2], было выявлено, что факторами, наиболее влияющими на стоимость автомобиля, являются: состояние (х2), пробег (х4), наличие аудиосистемы (х7), и подогрев сидений (х9). Весомая корреляционная зависимость, была выявлена между х10 и х4, говорящая о том, что чем больше объем двигателя, тем больше мощность. Также существует большая зависимость между х4 и х2, что свидетельствует о том, что пробег тем больше, чем хуже состояние автомобиля, или иными словами, чем больше у него было лет эксплуатации.
Регрессионный анализ позволил построить следующее линейное уравнение оценки стоимости автомобилей [3]:
у= 0,62 - 0,04 х: -0,18 Х2+ 0,002 хз -0,71 Х4 -0,01 Х5 -0,01 Хб +0,11 Х7+0,02 хв -0,04 Х9+ 0,07 хю+е
© Зубарева В.Д, 2016.
Научный руководитель: Тиндова Мария Геннадиевна - кандидат экономических наук, доцент, Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия.
Вестник магистратуры. 2016. № 12-2(63).
ISSN 2223-4047
По критерию Стьюдента значимыми параметрами являются х4 (пробег), х2 (состояние) и х7 (наличие аудио системы). Коэффициент детерминации полученной модели составляет R2=0,71, и он является значимым по критерию Фишера.
Проверим ошибки модели на соответствие условиям Гаусса-Маркова. Поскольку математическое ожидание ошибок близко к нулю (М(Е)= -6,4 *10-12), то выполняется первое условие Гаусса-Маркова. Второе условие Гаусса-Маркова заключается в постоянстве дисперсий ошибок, т.е. в гомоскедастично-сти, которую можно проверить критерием Голдфелда-Квандта [4]. Поскольку полученные расчетные значения равны GQ=1,08 и GQ-1=0,92 и они меньше табличного Fтаб=1,98, то гипотеза о гомоскедастич-ности остатков принимается. Третье условие заключается в отсутствии автокорреляции остатков, что можно проверить теста Дарбина-Уотсотна [5]. Расчетное значение критерия равно DW=1,74. Табличные значения Dl=1,59, Du=1,73, промежуточные значения 4-01=2,41 и 4-Эи=2,27. В результате расчетное значение принадлежит интервалу от Du до 4-Эи, что свидетельствует об отсутствии автокорреляции. Предположение о нормальности остатков может быть проверено с помощью показателей асимметрии и эксцесса [6]: и, следовательно, гипотеза о нормальном распределении остатков принимается. Таким образом, полученную модель можно использовать для прогнозов. В качестве апробации работы модели рассмотрим оценку стоимости грузового автомобиля марки Зил, белого цвета, с климат контролем, люком и подогревом сидений, мощностью 280 л.с. и объемом двигателя 8 литров. В результате работы модели цена рассматриваемого автомобиля составит 0,46 млн.руб. Ошибка аппроксимации данной модели составила 7,4%.
В качестве заключения, можно отметить, что проведенный анализ позволил выделить основные ценообразующие факторы на рынке грузовых российских автомобилей, и выделить из них наиболее значимые. Также анализ позволил определить класс автомобилей, пользующихся популярностью у потребителей и построить оценочную модель 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 // 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 // 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 // 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.
ЗУБАРЕВА ВИКТОРИЯ ДМИТРИЕВНА - студент факультета экономической безопасности, Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия.
