Как показывает статистика, некоторые подержанные машины уходят влёт, другие же, напротив, подолгу не могут найти покупателей. Эксперты выяснили, какие автомобили привлекают, а какие - отпугивают потребителей на вторичном рынке.
Быстро - не значит выгодно
Скорость перепродажи подержанной машины, как известно, зависит от многих факторов. Разумеется, чем популярнее марка и модель автомобиля, тем быстрее на него найдется покупатель. При этом среди множества аналогичных предложений он будет выбирать наиболее подходящий вариант по уровню оснащения, возрасту/пробегу и состоянию каждой конкретной машины. Окончательно же определит выбор выставленная продавцом цена, которая должна быть адекватна рынку.
"В первую очередь покупатель обращает внимание на цену, так как у него большой выбор среди похожих моделей с аналогичным набором технических характеристик. Также влияние оказывает год выпуска и пробег: чем старше автомобиль, тем ниже цена. Средний пробег машины на вторичном рынке - 15 тысяч км в год. Если эти показатели больше, то и цена, как правило, ниже. Один из приоритетных критериев - техническое состояние автомобиля. Сюда относится работа двигателя, состояние кузова, подвески, оптики, качество салона", - говорит генеральный директор АвтоСпецЦентр KIA Столица Дмитрий Константинов.
На сроки продажи автомобиля с пробегом помимо прочего влияют своевременное обслуживание машины, отсутствие ДТП, а также наличие оригинала ПТС, добавляет директор по продажам "Авилон. Автомобили с пробегом" Антон Демкин.
Между тем, оборачиваемость автомобилей на вторичке во многом зависит от сезонности и текущего уровня спроса. К примеру, быстрее всего подержанные машины "уходят" весной, тогда как зимой внимание покупателей перетягивают на себя распродажи прошлогодних автомобилей у дилеров. Соответственно, с повышением цен на рынке новых машин увеличивается спрос на бэушки, а значит, продать их можно быстрее и выгоднее.
"Нужно понимать, что скорость продажи - это не главный показатель успешной сделки. Высоколиквидные автомобили продаются быстро и с минимальным дисконтом от первоначальной цены. Просто высокая скорость продажи может свидетельствовать о том, что машина не слишком ликвидная, и продавец, понимая это, готов от нее избавиться быстро с существенным падением по цене", - рассуждает генеральный директор CarPrice Денис Долматов.
"Солярис" уходит влёт
Аналитики Авто.ру изучили, как быстро продаются автомобили с пробегом в различных ценовых сегментах. Так, среди предложений до 300 тысяч рублей наименьший срок размещения объявления на сайте у Hyundai Solaris - в среднем 16 дней. Чуть дольше - 17 дней - ищут своих новых владельцев Chevrolet Cruze, а замыкает тройку лидеров Lada Largus, на продажу которого уходит в среднем 23 дня. Как видно, по скорости перепродажи лидируют не самые массовые модели с пробегом, в то время как бестселлеры вторичного авторынка (вазовские Lada Samara, 2107 и Priora, а также иномарки Ford Focus и Toyota Corolla) уступают им по этому показателю.
Как поясняет технический специалист GiPA Россия Сергей Бочаров, такие автомобили как Hyundai Solaris и Chevrolet Cruze использовались в такси, а Lada Largus - в корпоративных парках, либо в частных перевозках, поэтому машин в хорошем техническом состоянии, с малым пробегом и остаточным ресурсом, не так много. И когда частное лицо выставляет предложение с личным автомобилем в хорошем состоянии, оно притягивает сразу большое количество желающих приобрести себе такую машину.
"А вот вазовские автомобили Samara, 2107 и Priora уже достаточно постарели и имеют не такое хорошее техническое состояние, как 5-6 летние Solaris, поэтому покупателям приходится долго искать и смотреть большое количество предложений, чтобы найти достойный экземпляр среди большого парка. То же самое и с Ford Focus: большую популярность получили автомобили второго поколения с 2005 года, состояние которых (особенно после работы в службе такси) уже не самое лучшее, поэтому продажи этой модели имеют больший срок. Toyota Corolla имеет большую остаточную стоимость, что мешает ей конкурировать по стоимости с тем же Focus, продавцы же в свою очередь не торопятся ни с продажей, ни со снижением цены", - комментирует Сергей Бочаров.
Подкупают дешевизной
Фото: Евгения Новоженина/ РИА Новости
В ценовом диапазоне 300-500 тысяч рублей лидером по скорости продаж неожиданно стал Ravon R2, который "уходит" в среднем за 20 дней. Объявление по продаже Nissan Juke размещается на сайте в среднем 25 дней. Чуть больше времени - 28 дней - приходится ждать покупателя "свежей" Hyundai Solaris. Кстати, это почти вдвое дольше, чем требуется на продажу более возрастного автомобиля этой модели стоимостью до 300 тысяч рублей.
Как говорит директор компании "ПодборАвто" Денис Еременко, Ravon R2 - очень дешевая иномарка и свежая по году выпуска. Видимо, поэтому люди выбирают ее и не берут в расчет качество и прочность этого автомобиля. Nissan Juke же всегда был любим и остается в приоритете у девушек, которые хотят приобрести себе кроссовер.
"Nissan Juke - это нишевый автомобиль, и его покупают те водители, которым очень нравится дизайн модели, а поскольку на рынке этих машин не так много (конкурентов в этом классе тоже мало), то сроки продажи невелики. Сложнее дело обстоит с более молодым и дорогим Hyundai Solaris, рынок настолько ими насыщен, что у покупателей огромный выбор, сделать который они не могут быстро", - добавляет Сергей Бочаров.
Среди моделей стоимостью до 300 тысяч рублей дольше всех - порядка 50 дней - продаются седан Ford Taurus, а также внедорожники УАЗ-3162 ("Симбир") и Opel Frontera. В ценовом диапазоне 300-500 тысяч рублей аутсайдерами стали спорт-купе Mitsubishi Eclipse, внедорожники УАЗ-3151 ("Хантер") и Toyota 4Runner - они стоят на продаже в среднем от 50 до 55 дней.
По словам Дениса Еременко, Ford Taurus, а также внедорожники УАЗ "Симбир" и Opel Frontera с учетом возраста и их состояния уже мало кому интересны, разве что для использования на бездорожье после определенных переделок.
"Специфический Toyota 4Runner за 300-500 тысяч рублей - не самая завидная покупка, так же как и Mitsubishi Eclipse, поскольку это молодежная модель, что означает повышенный износ агрегатов и маловероятное полное регламентное техническое обслуживание. А отечественный УАЗ "Хантер" и вовсе известен своей легендарной "надежностью". Поэтому долгие сроки продажи объясняются техническим состоянием этих автомобилей", - констатирует Антон Демкин.
"Корейцы" против "премиума"
Что касается более дорогих автомобилей с пробегом стоимостью 500-800 тысяч рублей, быстрее всего - около 30 дней - продаются Volvo XC60, Kia Rio и Hyundai Solaris. А в сегменте 800 тысяч - 1,5 млн рублей лидерами по скорости реализации (32 дня) стали купе BMW 4-й Серии, Hyundai Creta и Infiniti JX. Стоит отметить, что в этих ценовых сегментах наравне с иномарками премиум-класса лидируют "свежие" корейские бестселлеры.
Как отмечает Сергей Бочаров, корейские машины в данных ценовых сегментах - практически новые автомобили, а машины премиум-класса с сопоставимыми ценниками - автомобили в возрасте 3-5 лет. То есть это тот срок, когда премиальные авто теряют максимальные значения от своей первоначальной цены и практически выравниваются по стоимости с массовыми иномарками, что приводит к высокому спросу. Если посмотреть на портрет покупателя, то он будет одинаков, с той лишь разницей что первые - приверженцы покупки новой машины, а вторые - предпочитают выбирать премиум авто с небольшим пробегом, но классом выше.
Впрочем, уровень оснащения премиальных иномарок уже в базовых комплектациях очень богатый, и машины среднего класса даже "в полном фарше" не всегда могут предложить те же функции, отмечает, в свою очередь, Денис Еременко.
Ждут не дождутся
Фото: Пресс-служба Mercedes-Benz.
Ну а дольше всего ищут новых владельцев подержанные автомобили премиум-класса стоимостью под 1,5 миллиона и выше - срок их продажи может достигать 50-70 дней. И это притом, что количество таких предложений в силу ограниченности премиального сегмента относительно невелико. Возможно, поэтому потребители подержанного премиума могут достаточно долго ждать интересующий их экземпляр, а продавцы, в свою очередь, не спешат снижать цену, поскольку скорость реализации для них не важна. Так, в числе "долгожителей" вторичного авторынка оказались Mercedes-Benz SL-Класса, Bentley Continental, Chrysler 300C, Land Rover Defender, Dodge RAM и др.
По мнению Дениса Еременко, все эти модели крайне неликвидны и мало кому нужны в силу многих факторов: высокой стоимости содержания, повышенного налога на лошадиные силы, "простоты" обслуживания и т.д. Поэтому такие машины можно продавать очень долго и сильно терять в цене.
"Дорогие автомобили, и правда, продаются дольше. Но в премиуме огромное влияние оказывает комплектация. Чем эксклюзивнее автомобиль, тем сложнее его продать. Мощный мотор - это высокий транспортный налог и дороговизна ремонта, обилие тюнинга - сложности с поиском запчастей. Не все покупатели готовы к таким затратам. К тому же обычно продавец хочет вернуть затраты, потраченные на тюнинг автомобиля, поэтому назначает очень высокую цену. Разумеется, через какое-то время приходит понимание, что вложенные деньги не вернуть, поэтому владелец либо снимает авто с продажи, либо продает его по цене, близкой к рыночной", - резюмирует Денис Долматов.
Все статьи
Б/у рынок растет за счет снижения доходов россиян, которые не успевают угнаться за ростом ценника на новые авто из салона. Рост цен на новые машины составил от 3 до 20% из-за увеличения акцизов, утилизационного сбора, смены модельных рядов и попытки компенсировать разницу курса валют. Россиянин все чаще не меняет автомобиль, а продолжает его эксплуатировать. Средний возраст машин растет и уже составляет больше 13 лет. Парк автомобилей стареет и теряет в цене. Продолжится ли эта тенденция и как развивается «вторичка», обсуждаем в материале.
Что было в 2018
Сколько денег потрачено
За 2018 год российские водители потратили 2,5 трлн рублей на б/у автомобили. В машинах это 5,42 млн подержанных экземпляров. Жители нашей страны потратили на б/у автомобили столько же денег, сколько и на новые, однако вторичный рынок больше в три раза — деньги в нем крутятся быстрее.
За прошедший год рынок увеличился на 2,3% по сравнению с предыдущим. Большинство купленных в 2018 году б/у автомобилей — иномарки. Их продажи выросли почти на 5%, а это 4 млн машин.
Какие марки пользовались спросом
Спрос на модели отечественного производства, наоборот, в 2018 году снизился на 4%. Безоговорочный лидер на рынке — «АвтоВАЗ» — 25,7% от общего числа купленных б/у машин. При этом продажи бренда LADA снизились до 1,4 млн проданных экземпляров. Лучше всего на «вторичке» продается семейство автомобилей LADA Samara. Следом — «классика», «десятка» и «Приора». После бренда LADA расположилась Toyota с 11% от общего числа продаж. Также среди самых популярных брендов оказались Mercedes-Benz, Nissan, KIA, Hyundai, BMW и Volkswagen.
Какой тип кузова был в приоритете
Чаще всего покупатели б/у машин выбирали седаны — 43,4% всех продаж. Следом по популярности идут кроссоверы, внедорожники и хэтчбеки. Не пользовались популярностью лифтбеки, пикапы, кабриолеты и купе.
Четверть всех продаж пришлось на Центральный федеральный округ. Столицу называют «донором подержанных автомобилей»: большинство б/у машин куплено в Москве. На втором месте — Приволжский ФО, где продается каждый пятый б/у автомобиль.
Интерес к электромобилям у россиян вырос в два раза по сравнению с 2017 годом: в 2018 было продано свыше 2,2 тыс. электрических экземпляров. Чаще всего электрокары перепродавали в Приморском крае. Следом за Приморьем идет Иркутск, Краснодарский край, Хабаровск и Амурская область. Москва не входит в пятерку лидеров. Рейтинг перепродаж электрокаров в 2018 году выглядит так:
- Nissan Leaf;
- Mitsubishi i-MiEV;
- Tesla Model S;
- BMW i3;
- LADA Ellada;
- Renault Twizy;
- Tesla Model X.
Средняя цена подержанного авто в 2018 году составила 497,5 тыс. рублей, и это на 4% ниже, чем в предыдущем году. За снижение средней стоимости мы благодарим провал продаж новых машин в 2015 году, и, как следствие, увеличение возрастных автомобилей на рынке.
Что будет в 2019
Рост рынка б/у автомобилей
Покупатель вынужден выбирать, покупать ли ему новый автомобиль в кредит или остановиться на подержанной машине. Рост цен на новые машины способствует увеличению рынка подержанных автомобилей. Повышающиеся НДС и ужесточение санкций играют не на руку рынку новых авто. В ближайшем будущем цены на новинки снижаться не будут, а значит, рынок б/у продолжит движение вверх.
В докризисный период на один проданный новый автомобиль приходилось два б/у авто. Сейчас на три новых автомобиля приходится 10 подержанных. В смутный период россияне выбирают недорогие автомобили. Возвращения к докризисному периоду в ближайшие три года не предвидится.
Увеличение прозрачности
Продажи иномарок на б/у рынке обгоняют по продажам отечественные авто с 2010 года. Эксперты прогнозируют, что в 2019 году наметившаяся тенденция сохранится: все больше россиян будут покупать подержанные иномарки вместо отечественных. При этом еще длительное время, скорее всего, лидерство сохранится за автомобилями из семейства LADA Samara.
Одна из основных тенденций не только 2019, но и ближайших трех лет — увеличение прозрачности на рынке подержанных машин. Покупатели хотят экономить, приобретая неновые машины, но не хотят при этом покупать кота в мешке. Эксперты уверены, что постепенно будет расти легальность продаж подержанных машин. Сейчас доля продаж через дилеров равна всего 15%, но постепенно она будет увеличиваться и к 2020 году должна составить не менее 30%.
Вторичный рынок для дилеров позволил многим автоцентрам остаться на плаву и не разориться в минувшем году. Доходность вторичного рынка выше на 10%, чем от продаж новинок, и именно это привлекает на рынок крупные дилерские сети, которые меняют рынок и представление покупателя о «вторичке». Еще несколько лет назад покупатель выбирал неновую машину практически вслепую, а сейчас автоцентры предлагают машины после ТО, с диагностической картой, проверенные юридически, с гарантией от дилера: почти как купить новую.
Вся подноготная б/у автомобиля доступна любому покупателю. И это главный тренд вторичного рынка.
Доступность информации о машинах
Современные технологии в продажах б/у авто — еще одно направление ближайшего развития всего рынка. Раньше, чтобы купить машину, нужно было или ехать на авторынок и к «серым» дилерам, или перерывать тысячи объявлений. Покупателю приходилось просматривать объявления, обзванивать десятки продавцов и объезжать все подобранные варианты лично.
Сейчас представление об этой системе меняется. Теперь можно не тратить свое время на подбор б/у авто: всю информацию о машине можно получить онлайн через специальные сервисы, например, . В отчетах предоставляется полная информация об автомобиле: год выпуска, количество владельцев, пробег, наличие обременений (лизинг, залог) и ограничений ГИБДД, участие в ДТП и проч.
Так, проверка «Соляриса» 2018 года с пробегом более 49 тыс. км показала, что он использовался в такси, четыре раза попадал в ДТП, числится в залоге, имеет изменения в конструкции и неоплаченные штрафы:
Рынок б/у машин не так сильно зависит от кризиса, он стабильнее рынка новых авто: не проседает в тяжелые времена и не взлетает в богатые периоды. По прогнозам экспертов, в ближайшие три года рынок б/у не только сохранит уверенный рост, но и может перешагнуть самые оптимистичные сценарии. В 2019 ожидается рост минимум на 3%.
В прошлом месяце средняя стоимость автомобиля с пробегом снизилась на 6% по сравнению с прошлым годом и на 1% по сравнению с июнем 2017 года. Ценник машины в среднем составляет 566 тысяч рублей, информирует Авто.ру, ссылаясь на собственную статистику. Количество предложений продолжает увеличиваться.
Кроме того, увеличился средний возраст машин, представленных на вторичном рынке. Теперь он составляет 10 лет и 4 месяца, тогда как в июле прошлого года этот показатель составлял 9 лет и 7 месяцев.
Самой востребованной маркой на рынке автомобилей с пробегом остается Lada, доля спроса и предложения которой составляет 14% и 18%, соответственно. Значительно отстает Toyota, занявшая второе место с 7% и замыкает тройку Hyundai – 6% (спрос) и 4% (предложение).
На Топ-10 марок приходится 62% рынка: Lada, Toyota, Volkswagen, Hyundai, Nissan, Ford, Mercedes, Chevrolet, Kia и BMW. Чаще всего на площадке продается Ford Focus, но в десятку самых популярных входит восемь моделей Lada.
Наиболее предпочитаемый тип кузова на российском рынке – седан, доля которого составляет 41,8% по предложению и 40,2% по спросу. Кроссоверы и хэтчбеки на втором и третьем месте с долей 21-26% (спрос и предложение).
А. Л. Богданов
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЫНКА ПОДЕРЖАННЫХ АВТОМОБИЛЕЙ
Объектом данного исследования является рынок подержанных автомобилей, целью - построение модели формирования цены автомобиля на вторичном рынке с учетом различных факторов. Предложено два подхода к построению такой модели.
Объектом данного исследования является рынок подержанных автомобилей, целью - выявление факторов и оценки степени их влияния на цену подержанного автомобиля. Данные для исследования были получены с Web-сайта auto.ru - одного из крупнейших российских сайтов автомобильной тематики. Выбор этого сайта объясняется, во-первых, тем, что сайт обладает достаточно большой базой предложений, во-вторых, по каждому продаваемому автомобилю в базе имеется подробная информация о его характеристиках.
Размер загруженной с сайта выборки (5 мая 2005 г.) после удаления недостоверных и противоречивых данных составил 47175 записей о более чем 700 моделей 22 фирм-производителей. Большая часть выборки представляет собой предложения из Москвы (40434) и Санкт-Петербурга (4690). О каждом продаваемом автомобиле в выборке имеется следующая информация: название производителя (марка автомобиля), модель автомобиля, год выпуска, пробег, объем двигателя, тип двигателя (бензиновый/дизельный), тип привода (передний/задний/полный), тип кузова, цвет, возможность торга, информация о комплектации автомобиля (наличие магнитолы, подушек безопасности, систем ABS и ESP, сигнализации, центрального замка, отделке салона и т.д., всего 58 пунктов).
Фиктивные переменные Описание
D2 Airbag боковые
D3 Airbag д/водителя
D4 Airbag д/пассажира
D5 Airbag оконные
DS Авт. упр. светом
D9 Антипробуксовочная система
D10 Ау диоподготовка
D11 Багажник на крыше
D12 Блокировка заднего диф.
D13 Бортовой компьютер
D15 Д/о багажника
D16 Д/о бензобака
D17 Датчик дождя
D1S Иммобилайзер
D19 Катализатор
D20 Климат-контроль
D21 Кондиционер
D22 Корректор фар
D23 Круиз-контроль
D24 Ксеноновые фары
D25 Лебедка
D26 Легкосплавные диски
D2S Навигационная система
D29 Обогрев зеркал
ОПИСАНИЕ ПЕРЕМЕННЫХ
Введем обозначения: PRICE - цена автомобиля (SUSA); AGE - возраст (число лет); PROBEG - пробег (lO OOO км); DRVOL - объем двигателя; DIZEL - фиктивная переменная, обозначающая тип двигателя (O -бензиновый, 1 - дизельный); PT0, PT1, PTl - фиктивные переменные, обозначающие тип привода (задний, передний, полный привод); NEW - равна 1 для новых автомобилей и 0 - для подержанных; RU - равна 1, если автомобиль российского производства, O - в противном случае; KZ0, KZ1,...,KZ12 - переменные, обозначающие тип кузова (седан, хэтчбек, универсал, купе, пикап, комби, кабриолет, мини-вэн, стретч, родстер, тарга, фургон, вседорожник); MO, M1,...,M22 - фиктивные переменные, обозначающие марку автомобиля (Audi, BMW, Daewoo, Dodge, Ford, Honda, Hyundai, Lexus, Mazda, Mercedes, Mitsubishi, Nissan, Opel, Peugeot, Renault, Subaru, Suzuki, Toyota, Volkswagen, Volvo, ВАЗ, ГАЗ); TORG - равна 1, если продавец допускает возможность торга, и O - в противном случае; Dl, D2,..., D5S - фиктивные переменные, принимающие значение 1 при наличии соответствующей опции в автомобиле и O - в противном случае. Полное описание переменных приведено в табл. 1.
Таблица 1
Фиктивные переменные Описание
D30 Обогрев сидений
D31 Омыватель фар
D32 Отделка под дерево
D33 Парктроник
D34 Подлокотник передний
D35 Противотуманные фары
D36 Разд. спинка задн. сидений
D37 Регул. сид. вод. по высоте
D3S Регул. сид. пасс. по высоте
D39 Регулировка руля
D40 Салон (велюр)
D41 Салон (кожа)
D42 Сигнализация
D43 Сотовый телефон
D44 Тонированные стекла
D45 Фаркоп
D46 Центральный замок
D47 Электроантенна
D4S Электрозеркала
D49 Электропривод вод. сиденья (есть)
D50 Электропривод вод. сиденья (с памятью)
D51 Электропривод пасс. сиденья
D52 Электростекла (все)
D53 Электростекла (передние)
D54 Магнитола (есть)
D55 Магнитола (с ОБ)
D56 Магнитола (с МР3)
D57 СБ-чейнджер (есть)
D5S СБ-чейнджер (с МР3)
ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ ЦЕНЫ ПОДЕРЖАННОГО АВТОМОБИЛЯ
Рассмотрим следующее регрессионное уравнение
ln(PRICE) = а + ^ PX +е. (1)
Здесь - факторы; а - некоторая константа; Pi -неизвестные параметры; е - случайная составляющая, учитывающая неучтенные в модели факторы и возможные ошибки в данных. Параметры Рг- имеют следующий смысл: при фиксированных значениях остальных факторов изменение i-го фактора на единицу приводит к изменению цены в среднем на Рг- х 100 %
(приблизительно). Параметр а не имеет какой-либо экономической интерпретации. Регрессионное уравнение (1) можно использовать для построения модели цены некоторой определенной автомодели. Построение заключается в оценке неизвестных параметров а и Рг- по методу наименьших квадратов .
Основной проблемой здесь является определение «наилучшего» уравнения регрессии - уравнения, содержащего наибольшее число значащих факторов имеющее наиболее высокое значение коэффициента детерминации и имеющее непротиворечивую экономическую интерпретацию. Для решения этой проблемы можно использовать подходы «от частного к общему» и «от общего к частному» , но, как известно , ни один из них не гарантирует получения правильной с экономической точки зрения спецификации модели. Поэтому при выборе между альтернативными моделями предпочтение следует отдавать той, что имеет непротиворечивую экономическую интерпретацию.
Процесс построения модели рассмотрим на примере автомобиля ВАЗ 2109. Эта модель выпускается в модификациях с типом кузова седан и хэтчбек. Диаграммы рассеяния цена/возраст и цена/пробег приве- ного коэффициента детерминации равно 0,82, что го-
дены на рис. 1 и 2. ворит о достаточно хорошем качестве подгонки. КоВ качестве первого приближения построим мо- эффициент перед переменной AGE показывает, что с
дель, в которую включим следующие факторы: воз- увеличением возраста автомобиля на один год его цена
раст, пробег, тип кузова и переменную TORG. Ре- при прочих равных условиях уменьшается в среднем
зультаты оценивания параметров в эконометрическом на 9,57%. Коэффициент перед переменной PROBEG
пакете EViews приведены в табл. 2. показывает, что с увеличением пробега на 10000 км
цена автомобиля при прочих равных условиях Таблица 2 уменьшается в среднем на 0,55%. Коэффициент перед переменной KZ1 показывает, что модель с кузовом хэтчбек при прочих равных условиях стоит на 9,16% дешевле модели с кузовом седан. Переменная TORG оказалась незначимой.
Добавим в модель факторы D1, D2,..., D58 и повторно произведем оценку параметров, исключая последовательно незначащие факторы в соответствии с методом «от общего к частному». Результат оценивания приведен в табл. 3. Как видно из таблицы, новая модель получилась лучше предыдущей: скорректированный коэффициент детерминации равен 0,84. Коэффициенты перед переменными AGE, PROBEG и KZ1 остались значимыми и изменились незначительно. Коэффициент перед переменной TORG оказался
ALPHA AGE PROBEG KZ1 TORG 8,847406 -0,095726 -0,005521 -0,091577 0,012405 0,010334 856,1205 0,000967 -98,97453 0,000784 -7,043760 0,004708 -19,45046 0,008820 1,406509 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,1597
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0,823463 0,823253 0,135187 61,40574 1961,463 1,744911 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 8,274289 0,321558 -1,162831 -1,153736 3918,210 0,000000
0 4 8 12 16 20 24
Рис. 1. Диаграмма цена/возраст
12000 10000 8000
0 4 8 12 16 20 24
PROBEG Рис. 2. Диаграмма цена/пробег
Как видно из таблицы, значение скорректирован-
Таблица 3
Dependent Variable: LOG(PRICE) Method: Least Squares Included observations: 3365
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ALPHA 8,777030 0,011135 788,2484 0,0000
AGE -0,092950 0,000952 -97,66733 0,0000
PROBEG -0,007003 0,000756 -9,262149 0,0000
KZ1 -0,080293 0,004580 -17,53211 0,0000
TORG 0,023634 0,008443 2,799281 0,0052
D10 0,030518 0,005863 5,204758 0,0000
D13 0,034216 0,010227 3,345643 0,0008
D15 0,042650 0,013579 3,140945 0,0017
D22 0,024459 0,007286 3,356796 0,0008
D26 0,038207 0,005461 6,996574 0,0000
D35 0,016877 0,007272 2,320622 0,0204
D44 0,022819 0,004655 4,902135 0,0000
D45 0,027283 0,008625 3,163398 0,0016
D46 0,015448 0,004953 3,118926 0,0018
D47 0,025603 0,011280 2,269820 0,0233
R-squared 0,839828 Mean dependent var 8,274289
Adjusted R-squared 0,839159 S.D. dependent var 0,321558
S.E. of regression 0,128961 Akaike info criterion -1,254171
Sum squared resid 55,71335 Schwarz criterion -1,226885
Log likelihood 2125,143 F-statistic 1254,646
Durbin-Watson stat 1,879215 Prob(F-statistic) 0,000000
МОДЕЛЬ ИНДЕКСА ПОДЕРЖАННОГО АВТОМОБИЛЯ
Пусть Р0 - цена подержанного автомобиля, а Рп - точно такого же нового. Рассмотрим безразмерную величину I = 1п(Р0)/1п(Рп), называемую в дальнейшем индексом. Логично предположить, что изменение индекса связано с процессом старения автомобиля, т.е. зависит от времени и интенсивности использования автомобиля:
I = а + рЛвБ + уРКОББО + е.
Предположим также, что износ со временем автомобилей различных производителей происходит по-разному:
I = а + Y, Mß AGE + у PROBEG + e,
значимым. Ему можно дать следующую интерпретацию: продавец, указавший в объявлении возможность торга, в среднем заранее завышает цену на 2,36%. Коэффициенты перед переменными из набора комплектация получились значимыми на 5%-м уровне и положительными, что соответствует здравому смыслу (наличие в автомобиле дополнительных опций должно увеличивать его стоимость).
По графику остатков (рис. 3) видно, что ошибки прогноза хаотично расположены вокруг нуля, что свидетельствует в пользу правильной спецификации модели. Средняя ошибка прогноза цены составила 318,73 доллара, или 8,58%. Заметим, что влияние на стоимость автомобиля каждого из факторов TORG, D10, D13, D15, D22,
D26, D35, D44, D45, D46 и D47 по отдельности получилось меньше средней ошибки прогноза, тем не менее все они являются значимыми на 5%-м уровне и не могут быть исключены из модели.
1,2 0,8 -0,4 -0,0 -0,4 -0,8 Н -1,2 -1,6
где Mi - фиктивная переменная, соответствующая марке автомобиля; а, р,- и у - оцениваемые параметры.
Имеющиеся в выборке данные не позволяют рассчитать индекс, так как не удается найти для каждого подержанного автомобиля идентичный новый. Поэтому индекс подержанного автомобиля будем вычислять, рассчитывая величину Рп как средневзвешенную цену новых автомобилей той же марки и модели. В имеющейся выборке индексы удалось рассчитать для 28794 автомобилей. Результаты оценивания параметров модели (2) приведены в табл. 4.
Таблица 4
■ LOG(PRICE) Residuals
Рис. 3. График остатков
Dependent Variable: IDXPRICE Method: Least Squares Included observations: 28794
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
ALPHA 0,999821 0,000233 4290,870 0,0000
AGE*M0 -0,015290 0,000104 -147,1760 0,0000
AGE*M1 -0,014012 8,93E-05 -156,9820 0,0000
AGE*M2 -0,009440 0,000198 -47,58022 0,0000
AGE*M3 -0,014539 0,000686 -21,19981 0,0000
AGE*M4 -0,009960 0,000137 -72,94191 0,0000
AGE*M5 -0,010939 0,000169 -64,60249 0,0000
AGE*M6 -0,008104 0,000230 -35,22352 0,0000
AGE*M7 -0,011521 0,000216 -53,24322 0,0000
AGE*M8 -0,007242 0,000825 -8,773554 0,0000
AGE*M9 -0,013029 0,000106 -122,6546 0,0000
AGE*M10 -0,010993 0,000108 -101,7212 0,0000
AGE*M11 -0,011134 9,66E-05 -115,2724 0,0000
AGE*M12 -0,011676 8,54E-05 -136,7619 0,0000
AGE*M13 -0,012877 0,000314 -41,04783 0,0000
AGE*M14 -0,010665 0,000174 -61,13954 0,0000
AGE*M15 -0,016336 0,000240 -67,98064 0,0000
AGE*M16 -0,008689 0,000246 -35,28486 0,0000
AGE*M17 -0,011942 9,45E-05 -126,3381 0,0000
AGE*M18 -0,010433 7,76E-05 -134,3959 0,0000
AGE*M19 -0,013430 0,000241 -55,66306 0,0000
AGE*M20 -0,010890 5,55E-05 -196,3888 0,0000
AGE*M21 -0,019084 0,000119 -159,7062 0,0000
PROBEG -0,000795 3,46E-05 -22,98319 0,0000
R-squared 0,844103 Mean dependent var 0,932866
Adjusted R-squared 0,843979 S.D. dependent var 0.053447
S.E. of regression 0,021111 Akaike info criterion -4.877166
Sum squared resid 12,82264 Schwarz criterion -4.870274
Log likelihood 70240,56 F-statistic 6772.848
Durbin-Watson stat 1,350200 Prob(F-statistic) 0.000000
Как видно из таблицы, все коэффициенты получились значимыми. Значение параметра a близко к единице, что соответствует смыслу индекса (новый автомобиль с нулевым пробегом и нулевым возрастом имеет индекс, равный 1). Скорректированный коэффициент детерминации равен 0,S4, средняя ошибка прогноза индекса составила 1,61%.
Полученный результат позволяет построить рейтинг производителей по скорости снижения индекса автомобиля с возрастом: Mazda (-0,0072), Hyundai (-0,0081), Suzuki (-0,0086), Daewoo (-0,0094), Ford (-0,0099), Volkswagen (-0,0104), Renault (-0,0106), ВАЗ (-0,0108), Honda (-0,0109), Mitsubishi (-0,0109), Nissan (-0,0111), Lexus (-0,0115), Opel (-0,0116), Toyota (-0,0119), Peugeot (-0,0128), Mercedes (-0,0130), Volvo (-0,0134), BMW (-0,0140), Dodge (-0,0145), Audi (-0,0152), Subaru (-0,0163), ГАЗ (-0,0190). Таким образом, покупателю автомобиля, планирующему через некоторое время его продать, наиболее выгодным будет покупка автомобиля фирмы Mazda.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В статье рассмотрено две модели зависимости цены подержанного автомобиля от параметров. Из первой модели следует, что основным фактором, влияющим на цену автомобиля, является его возраст. Остальные факторы оказывают менее значимое влияние, в том числе такой на первый взгляд важный фактор, как пробег, что согласуется с мнением экспертов (http://caragent.ru/info/odometer.shtm1). Тем не менее пренебрегать ими не следует, так как совокупный их вклад может быть существенным. Добавим также, что в выборке отсутствовали и, следовательно, не вошли в модель такие важные факторы, как состояние кузова, двигателя, салона и ходовой части, информация о том, какой хозяин по счету и был ли автомобиль в аварии. Возможно, их учет сделал бы модель более точной.
Вторая модель позволила оценить качественное различие автомобилей разных производителей. По результатам оценивания модели построен рейтинг производителей автомобилей по скорости падения цены с возрастом.
ЛИТЕРАТУРА
1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2004.
2. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2004.
3. ДрайперН., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.
Статья представлена кафедрой математических методов и информационных технологий в экономике экономического факультета Томского государственного университета, поступила в научную редакцию «Кибернетика» 31 мая 2005 г.
Падение российского рынка новых автомобилей практически сошло на нет. Если в мае отставание от показателей прошлого года составляло 6,7%, а в июне - 3,3%, то результат сентября близок к погрешности: минус 0,2%. По данным Ассоциации европейского бизнеса, в сентябре официальными дилерами было продано 157129 легковушек и легких коммерческих автомобилей - всего на 242 штуки меньше, чем годом ранее.
За три квартала этого года в России реализован 1 млн 271 тысяча машин против 1 млн 297 тысяч годом ранее - спад составил 2%. При этом шесть из девяти месяцев были с отрицательной динамикой. А самым успешным стал третий квартал, за который реализовано 443 тысячи новых автомобилей.
Продажи новых автомобилей в России в 2016-2019 гг.
Динамика лидеров рынка колеблется около нуля. Лада за девять месяцев увеличила продажи на 2% (до 265 тысяч машин), Kia и Hyundai зафиксировали скромную прибавку примерно на 0,5% (168 и 132 тысячи автомобилей), а у Renault спад на 1%, до 102 тысяч. Ford почти распродал легковые автомобили (в сентябре их реализовано только 362 штуки), но на освободившуюся рыночную площадку тянутся «китайцы». Haval и Geely с более чем трехкратным ростом продаж уже обогнали других игроков из КНР и продают намного больше машин, чем Suzuki или Peugeot.
Самыми продаваемыми автомобилями в России остаются Лада Гранта (97 тысяч) и Веста (83,5 тысячи). На третьем месте - Kia Rio (69 тысяч), но спрос, в отличие от Лад, падает. А еще из рейтинга двадцати пяти самых продаваемых моделей выпала Chevrolet Niva - в этом году сбыт таких внедорожников упал на четверть.
Продажи легковых и легких коммерческих автомобилей в России в январе-сентябре 2019 года (в сравнении с тем же периодом 2018-го)
| Марка | 9 месяцев 2019 г., шт. | 9 месяцев 2018 г., шт. | Динамика |
|---|---|---|---|
| Лада | 265200 | 259129 | +2% |
| Kia | 168141 | 167490 | 0% |
| Hyundai | 132248 | 131683 | 0% |
| Renault | 102479 | 103294 | –1 % |
| Volkswagen | 81593 | 80145 | +2% |
| Toyota | 74394 | 77816 | –4 % |
| Skoda | 61483 | 57473 | +7% |
| Nissan | 48674 | 57946 | –16 % |
| ГАЗ | 42422 | 41704 | +2 % |
| Mercedes-Benz | 30721 | 32665 | –6 % |
| BMW | 30236 | 26157 | +16% |
| Mitsubishi | 28840 | 31203 | –8 % |
| УАЗ | 26331 | 27029 | –3 % |
| Ford | 25969 | 38212 | –32 % |
| Mazda | 21816 | 22424 | –3 % |
| Datsun | 16514 | 13702 | +21% |
| Chevrolet | 16270 | 21161 | –23 % |
| Lexus | 15610 | 17988 | –13% |
| Audi | 11346 | 11447 | –1% |
| Haval | 7024 | 1838 | +282% |
| Geely | 6341 | 1936 | +228% |
| Land Rover | 5992 | 6880 | –13% |
| Volvo | 5896 | 5218 | +13% |
| Subaru | 5251 | 5554 | –5 % |
| Suzuki | 4734 | 4051 | +17% |
| Chery | 4244 | 4179 | +2% |
| Porsche | 4200 | 3432 | +22% |
| Lifan | 3472 | 11227 | –69% |
| Peugeot | 3351 | 4245 | –21% |
| Infiniti | 2797 | 3566 | –22% |
| Citroen | 2265 | 2792 | –19% |
| Mini | 1854 | 1725 | +7% |
| Genesis | 1563 | 1253 | +25% |
| Jeep | 1373 | 1190 | +15% |
| Honda | 1339 | 3536 | –62% |
| Jaguar | 1311 | 1796 | –27% |
| Changan | 1306 | 1281 | +2% |
| Zotye | 1213 | 2047 | –41% |
| Dongfeng | 1166 | 999 | +17% |
| FAW | 960 | 1073 | –11% |
| Fiat | 869 | 855 | –8% |
| Cadillac | 669 | 772 | –13% |
| smart | 611 | 621 | –2% |
| Isuzu | 597 | 497 | +20% |
| IVECO | 295 | 400 | –26 % |
| Brilliance | 172 | 124 | +39 % |
| Foton | 160 | 267 | –40% |
| Hawtai | 40 | 90 | –56 % |
| Chrysler | 36 | 55 | –35 % |
| SsangYong | 4 | 81 | –95 % |
| Ravon | 0 | 5184 | - |
Топ-25 самых популярных автомобилей в России в январе-сентябре 2019 года (в сравнении с тем же периодом 2018-го)
| Модель | 9 месяцев 2019 г., шт. | 9 месяцев 2018 г., шт. | Динамика |
|---|---|---|---|
| Лада Гранта | 96974 | 70186 | +38% |
| Лада Веста | 83502 | 76189 | +10% |
| Kia Rio | 69349 | 75071 | –8% |
| Hyundai Creta | 51969 | 49683 | +5 % |
| Hyundai Solaris | 45284 | 50317 | –10% |
| Volkswagen Polo | 42413 | 42804 | –1% |
| Лада Ларгус | 31663 | 32440 | –2% |
| Renault Duster | 27649 | 31643 | –13% |
| Kia Sportage | 26068 | 24619 | +6% |
| Skoda Rapid | 25600 | 25813 | –1% |
| Volkswagen Tiguan | 25441 | 23132 | +10% |
| Renault Logan | 25181 | 22168 | +14% |
| Toyota Camry | 25046 | 22986 | +9% |
| Лада 4х4 | 23464 | 23819 | –1% |
| Renault Sandero | 22102 | 23681 | –7% |
| Лада XRAY | 21582 | 26292 | –18% |
| Toyota RAV4 | 21270 | 23281 | –9% |
| Renault Kaptur | 20145 | 22799 | –12% |
| Kia Optima | 19494 | 14813 | +32% |
| Nissan Qashqai | 18195 | 16010 | +14% |
| Skoda Kodiaq | 17517 | 9413 | - |
| Skoda Octavia | 17313 | 17725 | –2% |
| Mitsubishi Outlander | 17114 | 17266 | –1% |
| Hyundai Tucson | 16413 | 15978 | +3% |
| Mazda CX-5 | 15945 | 15750 | +1% |
