ПРИМЕНЕНИЕ КОМПОНЕНТНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ЦЕНУ АВТОМОБИЛЕЙ С ПРОБЕГОМ

APPLICATION OF COMPONENT ANALYSIS TO IDENTIFY THE MAIN FACTORS AFFECTING THE PRICE OF USED CARS

Nadezhda Pekeldina

student, Department of Information Systems in Economics, Volga State Technological University,

Russia, Yoshkar-Ola

Lyudmila Bakumenko

scientific supervisor, Doctor of Economics, Professor of the Department of Information Systems in Economics, Volga State Technological University,

Russia, Yoshkar-Ola

АННОТАЦИЯ

Стремительный рост цен на новые автомобили наблюдается в России уже в течение двух лет. В связи с этим у автолюбителя появляется разумное решение – приобрести автомобиль на вторичном рынке. В статье рассматривается применение метода регрессионного анализа на главные компоненты для выявления влияния основных технических характеристик автомобилей на формирование их цены на вторичном рынке. Были выделенные основные группы характеристик, влияющих на цену автомобиля на вторичном рынке. Выводы сделаны на основе проведения анализа методом главных компонент.

ABSTRACT

The rapid rise in prices for new cars has been observed in Russia for the past two years. In this regard, the motorist has a reasonable decision - to purchase a car in the secondary market. The article discusses the application of the regression analysis method for the main components to identify the influence of the main technical characteristics of cars on the formation of their prices in the secondary market. There were identified main groups of characteristics that affect the price of a car in the secondary market. The conclusions are made on the basis of the analysis by the method of principal components.

Ключевые слова: регрессионный анализ, метод главных компонент, вторичный рынок автомобилей, технические характеристики автомобилей.

Keywords: regression analysis, principal component analysis, car secondary market, car technical characteristics.

Актуальность работы обусловлена тем, что течение последних двух лет, в России наблюдается дефицит новых автомобилей в салонах официальных дилеров. Это происходит из-за резких колебаний курса рубля, дефицита машин у дилеров, прошедшей по стране пандемии и целой волны санкций в отношении нашей страны. Все эти факторы привели к росту цен автомобилей в салонах официальных дилеров за последний год от 20% до 40%. Так же можно сопоставить стоимость на некоторые ключевые модели с момента их появления на российском рынке с ценами на текущий момент. Разумеется, надо учитывать все случившиеся с автомобилями изменения по технической части и насыщению различным оборудованием. Всего за последние пять-семь лет, если ориентироваться на базовую стоимость, машины подорожали значительно. А некоторые иностранные модели практически в два раза. В связи с этим большинство автолюбителей вынуждены выбирать автомобиль на вторичном рынке.

Анализ цены автомобилей на вторичном рынке, а также анализ независимых переменных составляют саму цель данной работы. Для определения, какие именно из характеристик наиболее влияют на цену автомобиля на вторичном рынке, было решено провести компонентный анализ. Объектом исследования стали 56 автомобилей, представленных на вторичном рынке. Был выявлен ряд технических характеристик, которые влияют на цену автомобилей на вторичном рынке.

В работе зависимой переменной является y - Цена автомобиля на вторичном рынке (руб.), а независимыми переменными являются: Х1 – Срок службы владения(лет), Х2 - Объём двигателя(л.),  Х3 – Клиренс автомобиля(мм.), Х4 – Количество лошадиных сил(л.с), Х5 – Количество крутящего момента(Н*м),  Х6 – Налог в год(руб.),  Х7 – Объём багажника(л.),  Х8 – Масса автомобиля(кг.), Х9 – Расход топлива в городе на 100км.(л.), Х10 – Расход топлива по трассе на 100км.(л.), Х11 – Смешанный расход топлива на 100км.(л.), Х12 – Мощность двигателя(КВт).  В связи с небольшим количеством наблюдений – 56, и наличием между переменными взаимных корреляционных связей (наличие мультиколлинеарности), для проведения анализа использовался метод построения регрессии по главным компонентам.

Метод главных компонент (компонентный анализ) является частным случаем анализа факторного [1]. Именно поэтому он позволяет решать тот же круг задач, связанный с «сужением» признакового пространства; описанием совокупности объектов наблюдения непосредственно не измеряемыми, но объективно существующими интегральными характеристиками – главными компонентами; выявлением взаимосвязи наблюдаемых признаков с вновь полученными обобщающими показателями; прогнозировании изучаемого явления с помощью уравнения регрессии на главных компонентах и др. [2]

В первую очередь, укажем максимальное число факторов, равное количеству наших переменных, чтобы определить примерное число значимых факторов. Построив график «каменистой осыпи», было определено, что непрерывное падение замедляется на факторе 3.[3], собственные значения компонент больше единицы и процент накопленных дисперсий лежит в интервале 70%-80% (табл. 1). По ее результатам можно сделать вывод, что проводить анализ стоит для 3 факторов.

Таблица 1.

Накопленные дисперсии

Анализ факторных нагрузок с использованием вращения «Варимакс нормализованных», позволил выделить три главных фактора с процентом информативности для первого фактора - 88%; для второго фактора -73%; для третьего фактора -52%. Все показатели, формирующие главные компоненты являются удовлетворительными. Названия факторов были даны по составу нагружающих их факторов и представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Группы факторов

Для выявления влияния основных показателей (представленных главными компонентами) на цену автомобиля на вторичном рынке, был проведен регрессионный анализ. Полученное уравнение регрессии имеет вид:

Таблица итогов представлена в таблице 3. По данным таблицы можно сделать вывод, что важными факторами, оказывающими влияние на формирования цены автомобиля на вторичном рынке, являются технические характеристики и характеристики, характеризующие мощностные показатели двигателя автомобиля. Регрессионный коэффициент B для факторов положительный, следовательно, чем выше данные показатель, тем выше цена автомобиля.

Таблица 3.

Результаты регрессионного анализа

Полученное уравнение регрессии значимо, т.к. R2 = 0,74, F(3,52)=48,62. По полученному уравнению можно сделать вывод, что наиболее важными группами характеристик для определения цены автомобиля на вторичном рынке являются: мощностные характеристики двигателя и технические характеристики автомобиля. Результаты исследования можно использовать для дальнейшего анализа.

Список литературы:

1. Крамер, Н.Ш., Путко, Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов [Текст]/ Под рек.проф. Н.Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 311 с.
2. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/emiss (дата обращения 20.11.2022).
3. Харисова А.Ф., Бакуменко Л.П. Применение метода главных компонент для анализа производственных показателей на предприятиях // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2017. № 2 [Электронный ресурс]. URL: https://ekonomika.snauka.ru/2017/02/13907 (дата обращения: 26.11.2022).