二手车评估方法探讨英文翻译.doc
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毕业设计（论文）外文文献翻译
学院：
厦门理工学院机械与汽车工程学院
年级专业：
****汽车服务工程
姓名：
***
学号：
**********
附件：
Hedonicresalepricevaluationinautomotiveleasingindustry
指导老师评语：
指导教师签名：
年月日
经济学通报
第29卷，第3期
欧洲的二手车市场一目了然：
汽车租赁业转售价格评估的特征价格法
沙利文普拉多先生
法国科学研究中心的经济学家，法国巴黎西部大学教授，英国伦敦通用电气金融服务公司专家
【摘要】：
在汽车租赁行业里，合同期满时的销售损失风险和定价是通过预测转售价格的资产（剩余价值）来严重影响的。
我们应用特征价格的方法对欧洲汽车租赁建立档案，以估计汽车的转售价格分布。
特征价格法是通过对其属性进行估价的一种很好的估计价格方法。
在特征价格法的讨论中，我们提出了一个关于二手车市场的操作模式。
该操作模式被应用于四个欧洲国家（法国，德国，西班牙和英国），而且允许比较市场折旧模式和剩余价值风险的奥迪A4和福特福克斯这两个车型也期待着被分派。
引用：
“欧洲二手车市场一目了然：
汽车租赁业转售价格评估的特征价格法”，经济学通报，第29卷第3页2086-2099。
沙利文普拉多先生，（2009）
提交日期：
2009年12月。
出版日期：
2009年8月24日。
1前言
在汽车租赁行业中，合同有效期间内，由客户支付的很大一部分租金是市场价和剩余价值之间的差值。
租赁公司的盈亏取决于它是否准确地预测合同期满时的资产价值（公平市场价值）。
如果剩余价值预测高于租赁后期的资产实际价值，那么将会亏本。
相反的，如果剩余价值被预测地较低，那么会有一个获利的转售。
该车的预计转售价格在合同期满时表现为定价、损失风险和储量计算的一个关键组成部分。
我们提出一个业务应用方法去估计转售价格的分配。
为此，我们在一个主要的租赁公司的历史信息中应用特征价格模型（一个通过对其属性进行资产评估的方法）。
此外，我们根据车况以及国情来估计一辆车的资产价值。
福特福克斯C-Max和奥迪A4这两辆汽车的转售价格被评估于欧洲各市场（法国，德国，西班牙和英国）。
关于理论问题，Ohta和Griliches（1976）对特征价格模型用法做出了声明：
‘它具有“测量无理论”的气息，但必须记住特征价格法的有限愿望，不要在一个特定的市场里混淆它而试图提供一个完整结构的解释。
在参考研究下，方法论从剩余的售后服务转移到一个基本上包括该车属性的特征价格模型。
耶杰（1995）用这种方法来讨论一篇由赫费尔和普拉特写的且灵感来自于阿克曼（1973）方法的文章（1990）。
经过这些作者的努力，我们的方法主要是实证。
我们选择最合适的方法去现实模型结构并且选择具有统计和经济意义的变量模型结构。
2模型的一些特征
协同因素的解释是基于二手市场取代新的市场。
Berndt（1983）指出了关于二手市场Rosen鉴定问题的论点：
在特定的条件下，方程式参数可以直接反映需求（而不是消费或者供应），因此没有鉴定的问题。
结构的组合将由需求决定。
产品间价格差异将被清晰地解释为特定组合下的消费者评估的隐含措施。
因此和估计需求函数的参数一样，方程的协同因素是容易确定的。
因为总的数量是固定的（假设与新的市场没有重要的联系），因此方程仅仅反应二手车市场的需求。
可以得出两个主要的结论：
所有提到的汽车研究使用的是同个方程，同时二手市场业内通常认为只有在需求和供应特征非常相似的条件下新兴的二手车市场才能找到一个替代关系。
因此，我们提出了单一的方程，并排除了短期内（少于12个月）的汽车。
其他产品与价格相互影响：
Berndt（1983）在需求分析的基础上定义一个框架，讨论了收入基于价格质量调整的案例：
商品的质量（例如，燃油消耗率）取决于另一个商品的数量（或者价格）。
Berndt认为我们可以通过特定的测试程序（例如：
车用燃油价格的变化）来测试相关（或者不相关）的价格假设。
燃油价格在汽车使用的全部费用中占了很大分量，因此每月的燃油消耗构成了我们的模型。
多重共线性是特征价格法模型的主要论点。
在汽车领域，物理特性通常是相关的（比如四个车轮与燃油容量相关）。
根据GaussMarkov定理，OLS的方差是最小的。
因此，参数的相关性对预测的应用起到了重要的作用。
对于非经济意义的变量最简单的解决方法是排除风险变量（如与发动机功率、排量、燃油消耗以及燃料箱容量等）。
Triplett（1969）强调了另外一个问题。
因为少量的变量可以解释几乎所有的变化（例如：
汽车的重量与发动机的功率和价格相关），所以在特征价格法模型里有偏差的风险，而且在他的“trickledown”假设中大量的创新将被忽视。
所以，可供我们选择的模型范围包括了四个方面的贬值效果：
新旧程度，原装备的价值，市场价格的影响以及小车纯物理的特性。
转售价格=fct（已使用年限，已使用里程数，月平均里程数）
+fct（价格表，预定的价格乘以表的价格）
+fct（汽油泵的价格，工业商品的指标，销售时间）
+fct（小车的物理特性）
哪种函数类型？
罗森（1974）强调函数类型是一种以实践和经验为基础的事情。
同样的逻辑下，格莱理基和奥森（1976）为他们的退化研究选择半对数模型，因为它能提供合适的数据。
大多数的文献提议使用log函数模型，其他的此类研究则采用了log-log函数模型，而伯克斯和阔克斯的实验也被用来跟其他有用的模型进行对比。
我们按照格莱理基和奥森的情况（适合数据）以及实践实验结果，它使我们推导出了靠琳和卡宾的线性函数（1972）。
他们的线性模型包括多种物理的可变量列如马力，长度，使它能够近似于一种非线性函数模型，平方变量型和立方变量型以及log变量也被采用为外在的可变量。
当然其中也包括了交叉项（即互相影响的部分）。
不易察觉的细微品位上的差别产生了异方差：
我们根据巴蒂克的方法，其中包括工业商品的指数，被用以作为商业形式下买家的代理人。
（我们提议用一种以时间为限制量的转换）。
因为大多数的买家是专业的，他们被季节性的市场影响。
我们用了以四分之一为基础的季节变量。
最后，为了控制不易察觉的细微特征（比如对名牌的感觉和名声），我们也添加了厂家效应。
3数据和模型
统计模型根据国家的不同有细微的差别。
真正的转售价格被以表明新旧程度为第一组群变量表达出来：
由于著名的汽车折旧这一财产的非线性函数模型，汽车的车龄和里程被放入log函数模型里去。
汽车使用的强度也是一项指标，每月能开的里程数，也被包括在内而且是非常重要的指标。
第二组群变量涉及到汽车原来的定价。
定价的柜变量也被添加进去了（原价越高，转售价格降幅越大）。
这种效果被通过用厂家的多种标价的虚变量（也叫名义变数）介绍出来。
跟市场信息相关的变量是接下来的第三变量群：
柴油机的泵的价格，工业产品的指数以及销售的季度时间。
最后这组变量包括的是纯物理特征，这些特征是在国与国之间有细微差别的。
（平均耗油量，车体类型，座位数量，马力，油箱容量，汽车传动装置，车门数量）。
为了符合特征价格法的价格，我们对四个欧洲国家的市场（法国，德国，西班牙，和英国）采用了该模型，而且该模型采用的数据时从2004年1月1日到2008年12月31号特定时间间隔主要租赁公司得来的。
其中统计的资料是以销售于各种渠道的汽车随机抽样为事实基础的（拍卖，经销商，私人销售等等）。
汽车的车龄从1到10年，驾驶过的里程从一千道四万公里。
汽车的长距离行驶里程和短车龄时间被认为是租赁公司的转售统计数据（车龄集中在24，36和48月，里程集中在八万到十二万公里之间），这些统计数据被看做是组成样本的一大部分。
所有的货币价值（转售价格，柴油价格）通过通货膨胀进行调整。
根据公司在市场里占据的地位，数据的量在计算上以国别有重大的不同，但在计算上却是足量的了（法国112,875辆，德国7398辆，西班牙14,674辆，英国33,506辆）
4实证结果
所有的都有重大的经济价值。
不同于可供参考的相关实验在汽车市场采用的特征价格模型，我们不让我们的分析仅仅局限于一部分或一种版本的汽车。
结果，那被表达的差额（R的平方）稍微有点偏低（而且如果是采用了以更加稳定的新车市场为样本进行的研究这种结果更甚）。
为了消除厂家效应，该统计数据包括了好几家按国别不同的厂家的名字（法国：
9家，德国：
4家，西班牙：
6家，英国：
8家）。
被表达的OLS回归变量是处在0.75和0.8之间。
其特征增加了小车的质量（引擎的马力，车座位数，等等）以及该产品的工业生产指数（作为财政预算要多少变化的代表）有积极的信号作用。
根据特征价格理论，油价是驾驶的额外消费，所以对它也有消极作用。
车龄、行驶的里程和使用强度（每月驾驶了多远，太远更易折旧）降低了转售价格，它是产品的报废和使用的相互影响的决定因素。
轻微的季节性效应存在于所有的销售市场。
那著名也更具使用价值的德国制造汽车（优点造成了效应）被所有国家所证实。
对福特福克斯和奥迪A4车的分析给了我们额外的信息：
根据从历史上的销售找到的销售数量信息，法国、德国和西班牙有相同的货币（欧元）和结果来消除小车转售价格的分布不均。
这四国的样本有两个共同的厂家：
奥迪和福特。
我们选择了福特福克斯（C-max1800TDCI115Ghia5P）和奥迪A4（1.9Tdi130Pack4P）的特性作为基础用来比较4国销售市场。
这些被提供于该模型的信息可以被总结为两大要素。
一方面，汽车更高的使用价值在合同期结束揭示了在转售生意中更好的销售机会。
另一方面，更加不稳定意味着在转售价格的不稳定，所以再销售中有更高风险。
存储结果：
首先的一个3年车龄组以及9万公里车辆他们存储的方法上的分析，强调了三点。
首先，奥迪A4在每个国家比福特福布斯车更有使用价值。
而前文提到的，德国制造的汽车受益于“优势车效应”，它们是威望的对象而且享有好质量车的美名。
其次，在所有市场里的高标准偏差揭示了一个巨大的不稳定因素。
众所周知二手市场不是一个斤斤计较的财政市场,它说明了汽车作为公司的资产负债表里的一种资产，存在一个巨大的风险。
第三，在德国，汽车拥有更高的使用价值。
转售里的高价构成了租赁行业的一个好因素;然而德国市场也有更高的标准差额，从而导致了在销售里有着更高的损失风险。
图形结果显示:
这个分布图通过使用年限和里程数给出一个附加的贬值视角。
当我们修改使用年限和里程数时，这个差值是不会造成经济上的差异（无论其货币、使用年限、行驶里程数，行业标准怎么的偏离，其价格依旧不会超过两欧元）。
使用年限和里程数是没有增加其波动性的。
关于平均折旧率，德系车与里程数高度相关，但西班牙车则不会。
令人惊讶的是，使用年限的图形分析影响着车辆，显示表明英系车严重地受使用水准所影响。
而水平不好的结果是，12个月车龄将会转售出一个有24个月车龄的价格。
5总结
特征价格法的理论已经被广泛地应用在汽车市场分析中。
我们讨论并且提出一个在二手汽车租赁行业里其剩余价值是一个关键参数的应用。
该模型以变量属性为基础,以便估计出转售价格的分布。
聚焦于福特福克斯和奥迪A4这两款车的贬值模式,这种方法根据租赁公司有效的转售信息说明了不同级别二手车的损失概率。
这种方法还允许市场
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