CENTER FOR ECONOMIC RESEARCH

Обзор цен на вторичном рынке автомобилей в Узбекистане: что влияет на стоимость авто

Целью данного исследования является оценка степени влияния различных характеристик авто на цены подержанных автомобилей.

Анализ показал, какие факторы преимущественно участвуют в формировании цен на вторичном рынке авто в Узбекистане. Исследование имеет прикладную научную значимость определения состояния отечественного вторичного автомобильного рынка.

Введение

Вторичный рынок авто играет центральную роль на рынке торговли автомобилями. В Узбекистане общее число легковых автомобилей составляет более 3 млн. единиц. На вторичном рынке в год осуществляется примерно 400-500 тыс. контрактов купли-продажи. Объем рынка в год примерно составляет $2 млрд. С этой точки зрения, является важным изучение факторов формирования цен на автомобили на вторичном рынке.

Количество оформленных и переоформленных автотранспортных средств в Узбекистане

(январь 2018=100% )

Долгое время в Узбекистане цены на автомобили не зависели от года выпуска, однако в последнее время ситуация начала меняться. Это во многом объясняется сокращением барьеров при покупки нового авто.

Предварительный анализ показал, что в среднем износ автомобиля на один год снижает цену примерно на $600. Однако, этот метод не учитывает другие характеристики автомобиля и нелинейность взаимосвязи между ценой и годом выпуска, когда снижение цены ускоряется по мере устаревания авто. Поэтому сделана попытка использования альтернативного метода, который учитывает эти недостатки.

Метод Веб-скрейпинг

Для анализа вторичного автомобильного рынка Узбекистана был использован веб-скрейпинг с использованием методов машинного обучения, который ориентирован на структурирование данных.

По мере постепенного перехода к цифровой экономике главную роль играет своевременная и качественная информация о том, что происходит в киберпространстве. Большие данные с каждым годом становятся все более важными, и для любой современной организации, а также для правительств решения задач с использованием больших данных являются одним из ключевых аспектов управления.

Однако объем данных, доступных в глобальной сети Интернет, огромен, по некоторым данным, в 2020 году может достигнуть 40 триллионов гигабайт, и эта цифра будет расти еще быстрее. Благодаря современным цифровым технологиям, таким как веб-скрейпинг, машинное обучение и инструменты искусственного интеллекта, извлечение информации из Интернета значительно упрощается.

Справочно: Веб-скрейпинг (web-scraping) – автоматическое извлечение и сбор данных из Интернета. Наиболее распространенные виды использования веб-скрейпинга включают в себя веб-индексацию, сбор данных, мониторинг и сравнение цен в электронной торговле, исследования рынка, анализ продукции, сбор информации о продажах, онлайновое присутствие и отслеживание репутации, а также прослушивание в социальных сетях.

Средняя цена автомобилей по марке и годам в долларах США

(получены методом Веб-скрейпинг)

Марка

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

Chevrolet Captiva, 2 позици

16593

19000

-

24000

-

-

-

Chevrolet Captiva, 3 позици

19271

20122

20740

19500

-

-

-

Chevrolet Captiva, 4 позици

20071

21143

24728

25364

28492

35000

36500

Chevrolet Cobalt, 1 позици

7338

7721

8516

8472

8610

8850

-

Chevrolet Cobalt, 2 евро

8107

8025

8306

8043

9471

9742

10467

Chevrolet Cobalt, 2 позици

7971

8150

8459

8768

9141

9647

10041

Chevrolet Cobalt, 3 позици

8292

8379

9231

9236

8225

10273

9982

Chevrolet Cobalt, 4 позици

8184

9029

9350

9967

9813

10595

11349

Chevrolet Damas

6181

6372

6666

7150

7282

7779

8046

Chevrolet Labo

-

7450

8063

8280

8748

9186

9007

Chevrolet Lacetti

9213

9262

10000

10900

12233

11235

12413

Chevrolet Lacetti, 1 позиция

8695

9072

9387

9728

10255

11258

11883

Chevrolet Lacetti, 1 позиция

9176

8936

9618

10383

10765

11271

11965

Chevrolet Lacetti, 2 позиция

9009

9215

10000

10100

10889

11105

11833

Chevrolet Lacetti, 3 позиция

9545

10063

9680

11554

11853

12757

13881

Chevrolet Malibu 2

-

-

-

23978

26212

27457

28051

Chevrolet Malibu, 2 позиция

14977

15466

16493

22700

27438

23934

28857

Chevrolet Malibu, 3 позиция

16033

16900

17750

28000

26350

26789

28352

Chevrolet Matiz

4688

4470

4283

5554

5042

-

-

Chevrolet Matiz Best, 2 позиция

5100

4813

6000

5433

5189

-

-

Chevrolet Matiz Best, 3 позиция

4543

5063

5404

5513

5108

-

-

Chevrolet Matiz, 1 позиция

4394

4493

4055

4862

5216

-

-

Chevrolet Matiz, 2 позиция

4435

4504

4765

5180

4875

6000

-

Chevrolet Matiz, 3 позиция

4812

4746

4580

5367

5667

5792

-

Chevrolet Matiz, 4 позиция

4639

4942

5275

5271

5950

-

-

Chevrolet Nexia 2

6551

7259

6643

7300

8203

-

-

Chevrolet Nexia 3, 2 позици

-

-

7816

7985

8037

8375

8819

Chevrolet Nexia 3, 4 позици

9000

 

8478

8498

8907

9461

10182

Chevrolet Spark, 1 позиция

5302

6205

5931

6000

7000

-

8165

Chevrolet Spark, 2 евро позиция

5989

6127

6859

6955

6968

7321

7776

Chevrolet Spark, 2 позиция

5932

6027

6311

6515

6843

7124

7500

Chevrolet Spark, 3 позиция

6022

6235

6336

7140

7528

7714

8714

Chevrolet Spark, 4 позиция

6050

6672

8167

7413

7863

8565

8846

Chevrolet Tracker, 2 позици

-

-

-

-

17000

18948

19814

Daewoo Damas

5000

-

-

-

-

-

7782

Daewoo Lacetti

9500

8217

9487

9094

-

-

-

Daewoo Matiz (Standart)

4363

4441

4583

5050

-

-

-

Daewoo Matiz Best

   

4550

5000

5500

-

-

Daewoo Nexia

5936

5761

6200

-

-

-

8429

Daewoo Nexia II

6364

6529

6543

-

-

-

-

Kia Carnival

-

22915

27199

26500

32833

35000

37500

Ravon Nexia R3

-

-

8205

8028

8487

8098

10079

Ravon R4

7908

8200

9500

9094

9570

10014

10534

ВАЗ (Lada) Largus

9061

10455

11214

12249

12825

13918

13624

ВАЗ (Lada) Vesta

-

8200

10500

10669

11429

12507

13382

ВАЗ (Lada) Нива

8000

7129

-

11584

10200

10800

12140

Описание данных

Источником полученных данных являются сайты электронной коммерции и торговые платформы Узнета. В результате были собраны данные примерно по 20 тыс. транспортным средствам. Каждое транспортное средство имеет свою цену, модель, год выпуска, тип двигателя, пробег, цвет и другие параметры.

Первичные данные были очищены от противоречивых моментов, не влияя на общую структуру базы данных, после чего число наблюдений осталось на уровне более 10 тыс.

Характеристика авто

кол. наб.

сред.знач.

станд.отк.

мин.знач

макс.знач.

цена

10863

7500

4382

750

65000

год выпуска

10863

2012

6

1990

2020

пробег

10863

112752

109496

1

500000

наличие кондиционера

10863

0,05

0,22

0

1

тонировка

10863

0,04

0,20

0

1

bluetooth

10863

0,02

0,15

0

1

линзованная оптика

10863

0,01

0,08

0

1

сигнализация

10863

0,01

0,12

0

1

Другие параметры

Согласно результатам метода эконометрического моделирования, при прочих равных условиях (при сравнении авто одинаковой марки, позиции, места продажи и цвета), износ авто на один год приводит к снижению его стоимости в среднем примерно на $300-400. При этом анализ показал, что дистанция не оказывает значительного влияния на цену. Это может объяснятся тем, что год выпуска может уже отражать пробег или же распространенностью практики подкручивать показатель на одометре назад. Такую точку зрения разделяют и другие эксперты в этой сфере.

Средний уровень пробега в разрезе года выпуска автомобилей

Источник: расчеты авторов, используя данные Интернета.

При этом, для машин одинаковой марки, позиции, года выпуска, аксессуарными принадлежностями тонирование увеличивает цену в среднем примерно на $350. До настоящего времени для получения разрешения самого распространенного вида тонировки потребовалось платить примерно $220, а также дополнительно расходы на установку, что подтверждает достоверность полученных результатов. Наличие кондиционера завышает цену авто на $170-200, аудио системы – на $100-120, блютуза – на $240, линзованной оптики на автомобилях премиум класса – на $420.

При этом, не выявлено существенной разницы между ценами подержанного автомобиля с наличием сигнализации и без нее. Аналогичная картина наблюдается и случае штор, противотуманных фар, ксенона, датчиков света, гидравлики руля, рейлинга.

При сравнении автомобилей с одинаковыми параметрами, разница в стоимости «Каптивы» 4-ой и 1-ой позиций составляет примерно $9500 долл., Кобальта 4-ой и 1-ой позиций – 1400 долл, «Кобальта» евро и национального выпуска – $300, «Ласетти» 3-ей и 1-ой позиций – $700., «Ласетти» ГБО и без ГБО – $400.

Разница между «Малибу 2» и «Малибу 1» второй позиции составляет примерно $9000. Для марок «Матиз» и «Нексия 2» позиция автомобиля практически не влияет на цену, разница может достигать максимум $100-150.

Также серия «Донс» и «Сонс» для марки «Нексия 2» играет маловажную роль в ценах на данные автомобили. Для «Спарка» разница в стоимости 4-ой и 1-ой позиций на вторичном рынке составляет $1200, а евро выпуск увеличивает цену на $300.

Средние цены на автомобили различных моделей и позиций

При прочих равных условиях, на цены автомобилей влияет и цвет. Коричневый, черный, мокрый асфальт и красный добавляют в цену. Из этого видно, что черный цвет перестал быть источником неудобства и роста издержек на мойку, а, скорее всего, позиционируется как символ пафосности.

Отсутствие белого цвета среди лидеров может объяснятся тем, что белый может способствовать росту ликвидности (интенсивности купли-продажи) автомобиля, а не цены.

Резюмируя, можно отметить, что переход к использованию больших данных использую интернет источники информации позволяет более системно и широкомасштабно анализировать рынки и определить факторы, объясняющие состояние рынков.

Бахтиёр Исмаилов, Бахтишод Хамидов, ЦЭИР

...
Леонид Полищук, заместитель директора Центра IRIS Университета штата Мэриленд, США

"ЦЭИР является "общим (коллективным) ресурсом" для доноров и международных организаций в Узбекистане. Центр удерживает лидерство среди местных институтов, занимающихся анализом государственной политики. ЦЭИР достиг организационной зрелости, аккумулировал ценные активы, среди которых особую важность занимают потенциал, опыт, репутация и доверие партнеров, достаточно эффективные информационные и коммуникационные каналы, профессиональная команда аналитиков, а также знания и опыт в области управления исследовательскими проектами."