汽車價值因素分析

康勝　周玉江　方正磊　任兆偉　顧芳照　曲彩紅

摘 要：2000年以來，私人汽車開始快速的進入我們國家的各個家庭，隨之而來的中國市場快速增長，在2015年之后出現了緩慢增速的局面，汽車各廠商開始著重的去考慮消費者的購車需求及習慣，從而設計并生產出符合消費者需求的產品，在日后的市場競爭中，也能取得一席之地。為了使消費者在計劃以及有預算購買汽車時，能夠不僅在汽車產品本身的固有價格進行考量，而且能夠從道路測試、五年費用、可靠性等級等方面的因素進行綜合評估，根據此研究報告，可以參考性的選擇性價比接近最高的汽車產品進行購買。

關鍵詞：汽車數據統計;汽車差異性分析;價值回歸分析;建議方法

研究數據將根據《消費者報告》雜志提供的部分數據進行汽車某階段相對價值因素進行分析，采用的數據值情況包括如下：

● 汽車規格分類數據;

● 車主五年的費用成本，含折舊、燃油、維修及保養等，且每輛車每年在假定固有總行駛路程12000英里的前提下得到的每英里平均費用;Cost/Mile;

● 道路超過50次的測試分數和評估值（總分100分）;Road-Test Score;

● 可靠性等級數據（分五個等級）;Predicted Reliability;

● 汽車價值分由五年費用、道路測試、可靠性等級三個數據綜合評比得出。Cost

1 數據基本情況

1.1 數值數據

▲ Size按照規格不同，分成小轎車、家庭轎車、高檔轎車三類;可靠性等級分五級，如下圖：

▲ 描述性統計分析：

由表中的描述性統計數據中可以看到：

◆ 汽車價格（price）：

√小轎車：正負三個標準差的范圍為12917.97～28917.5，偏度為1.322460904>0，數據分布右偏，峰度>0，為尖峰分布;

√家庭轎車：正負三個標準差的范圍為10122.85～37009.05，偏度為-0.22712949<0，數據分布左偏，峰度<0，為扁平分布;

√高檔轎車：正負三個標準差的范圍為26054.39～44457.31，偏度為-0.496931208<0，數據分布左偏，峰度<0，為扁平分布。

2 差異分析

不同類型的汽車，五年費用差異性分析

（假設方差具有齊次性）

● 通過求得MSA和MSE，使MSA/MSE求得F分布值，當F>Fa，拒絕H0，F

● 假設H0：1= 2 Ha：1≠2 α置性水平（0.05）

五年費用單因素分析表

從方差分析表中可以看出F大于F crit，所以拒絕H0假設，不同規格的汽車五年費用存在顯著性差異。

不同規格對汽車五年費用的影響效應占總效應的75.80%（SSA/SST），而殘差效應則占（1-75.80%）24.2%。

R=0.8706，表明不同規格與五年費用之間有著高等以上的關系密度，還有其他因素影響差異性。

3 小汽車與大汽車價值比較

在第三章節中，涉及的F檢驗，只能夠檢驗兩個樣本之間是否存在顯著性差異，但是不能具體的判斷哪個樣本價值更高，下面使用假設檢驗中的雙樣本同（異）方差進行假設檢驗，如果求出的P單尾小于α臨界，拒絕H0假設，如果P單尾大于α臨界，接受H0假設。

分別對不同規格的汽車（小轎車、家庭轎車、高檔轎車）進行雙樣本方差假設檢驗：

● 假設樣本方差具有齊次性，服從正態分布。

①兩兩對比（五年費用）：從成本分值上來說，越小越有價值

②假設H0： 1-2≤0? Ha： 1-2 >0? α置信水（0.05）

t-檢驗： 雙樣本等方差假設-五年費用

總結：在五年費用使用價值上，小轎車低運營成本價值高于其他兩個大轎車，其中，家庭轎車高于高檔轎車。

4 價值影響因素分析

《消費者報告》雜志提供的價值分數統計量，是根據汽車車主五年的費用、汽車道路綜合測試分數以及預測可靠性等級提出的，針對以上抽樣數據，進行分層相關系數和線性回歸分析：

通過下圖散點圖，可以看出車主五年費用與價值分數成負相關關系，通過相關系數可以看出相關強度為比較強

由于散點圖不能提供充分的證據證明車主費用、道路測試、可靠性等級與汽車價值分數的顯著的相關性，需要用更為準確的方法來檢驗這種相關顯著，由于價值分數是隨機因變量，受到車主費用、道路測試、可靠性等級三個固定的自變量的影響，下面使用多元回歸進行分析和檢驗。

據統計如下表4：

①從多元回歸分析結果可以得到相關多元線性回歸方程為：

Y=1.2444-2.0433 β1+0.0114 β2+0.1651 β3

√Step 1 - Entering variable： Predicted Reliability

F大于Fα，表明可靠性等級與汽車價值分值有著統計顯著性相關

√Step 2 - Entering variable：Cost/Mile

通過進一步的比較，F大于Fa，表明五年費用值與汽車價值分值有著統計顯著性相關，因為涉及兩個自變量，無法確定具體的顯著相關因子，通過進行T分布檢驗，T（predicted reliability）大于Tα/2，表明可靠性等級與汽車價值分值有著統計顯著性相關，而T（cost/mile）小于Tα/2，表明五年費用與汽車價值分值有顯著統計學負相關

√Step 3-Entering variable：Road-Test Score

通過進一步比較，F大于Fα，表明道路測試分值與汽車價值分值有著統計顯著性相關，因為涉及三個自變量，無法確定具體的顯著相關因子，通過進行T分布檢驗，T（predicted reliability）大于Tα/2，表明可靠性等級與汽車價值分值有著統計顯著性相關，而T（cost/mile）小于Tα/2，表明五年費用與汽車價值分值無顯著統計學相關，T（Road-Test Score）大于Tα/2，表明道路測試分值與汽車價值分值有著統計顯著性相關。

總結：五年費用、道路測試和可靠性等級都是影響汽車價值分值的相關因素，通過回歸方程的斜率β可以看到，五年費用斜率最大，影響最大（負相關），可靠性等級其次（正相關），最后是道路測試（正相關）。

5 結論建議

針對小轎車、家庭轎車、高檔轎車這三類轎車在價格、五年費用、道路測試、可靠性等級這幾個方面的評估，我們發現每類轎車都有各自的優勢，通過系統性的數據分析，對每個價值要素進行加權賦分值并從高到低的進行排序，得出如下參考分值表：

例：當客戶只考慮價格和道路測試兩個參數時，按如下表格計算：

√得到綜合評分最高的是家庭轎車，小轎車次之，所以優選家庭轎車。

汽車廠商也在努力的降低產品的制造成本（比如汽車大梁的改造，采用模塊化設計，汽車車身的輕量化），提高產品的安全性，穩定性，價格隨著時間的推移，不會成為汽車價值的主要影響因素，未來消費者會更多的關注汽車性能、穩定性、安全性、日常維護使用成本等方面。

參考文獻：

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