第九章 二手车模型
二手车估价模型算法 -回复
二手车估价模型算法-回复问题1: 什么是二手车估价模型算法？在二手车交易市场中，准确估价是买家和卖家都非常关注的问题。
二手车估价模型算法，是一种通过计算机程序来预测二手车价格的方法。
通过该算法，可以处理大量的数据，包括车辆的年龄、里程数、车况、车型等等信息，从而为二手车的买卖双方提供一个相对合理的价格参考。
问题2: 为什么需要二手车估价模型算法？估价模型算法的应用可以解决传统二手车交易中的一些问题。
首先，对于二手车买家来说，由于价格的不确定性，他们可能无法得知二手车的合理价格，这导致买家无法确定是否值得购买。
其次，对于二手车卖家来说，他们也难以确定一个合理的售价，这可能导致车辆无法迅速售出。
因此，一个准确可靠的二手车估价模型算法可以解决这些问题，使得买家和卖家之间的交易更加高效和公平。
问题3: 二手车估价模型算法的原理是什么？二手车估价模型算法主要基于机器学习的原理。
它通过训练一个模型，根据车辆的各种特征来预测二手车的价格。
这个模型可以是线性回归模型、决策树模型、随机森林模型等等。
在训练模型时，需要提供大量的二手车数据，包括车辆的基本信息（如年份、车型、里程数等）以及交易价格。
通过多次迭代训练，模型会逐渐调整自身的参数以最大程度地拟合数据，从而获得较好的预测效果。
问题4: 哪些特征对二手车估价模型算法的预测结果有影响？二手车估价模型算法的预测结果受到很多因素的影响。
首先是车辆的年份和里程数，这是二手车价格中最为直观的两个因素。
一般来说，年份越高、里程数越大，价格越低。
其次是车辆的车况，如是否事故过、维修记录等，这些都会对价格产生重要影响。
车型也是一个重要的因素，不同品牌和型号的二手车在市场上的价格差异较大。
问题5: 二手车估价模型算法的实际应用场景是怎样的？二手车估价模型算法可以应用于很多场景中，比如二手车交易平台、汽车经销商、金融机构等。
在二手车交易平台上，该算法可以提供给买家和卖家一个合理的价格参考，以帮助双方达成交易。
二手车如何评估我总结的数学模型
二手车如何评估我总结的数学模型二手车价钱困扰着太多买车的人和卖车的人。
说说国内什么缘故至今没形成一套统一的评估体系吧：各个城市的经济不同。
经济发达的城市，如北京上海广州等地，二手车比较多，反而廉价。
南方人偏爱日本车，因此日本车在南方卖的就贵;北方人喜爱公共车，因此公共车在北京就卖的好。
每辆二手车的车况又各有特点，不同的车况降价升价的标准也没有统一。
里程也各不相同，还有那么多调里程表的。
车辆之间买家和卖家的博弈水平也不同，就造成同一辆车能够卖出好几个价。
一、目前网上的重置本钱法无疑是最好的，确实是依照当前的新车价来按年份折旧，但却没给出具体折旧比。
显然那个折旧比不该该是一个定值，因为合伙品牌和自主品牌折旧比就必然不同，不同合伙品牌之间也未必相同。
二、还有依照里程弄得那个54321法，我自己把它说的转化成公式：二手车价钱=新车裸车价*(*千米数*千米数-*千米数+1)，只是和现实中的二手车成交价相较仍是有必然差距。
3、几乎所有的车商用的都是现行市价法，确实是看他人卖了同一辆多少钱，我就卖多少钱，他人收一辆那个品牌的车多少钱，我就多少钱收购。
若是样式不同，就依照配置等略微不同化处置。
天天在二手车市场上呆着，车商对大部份品牌不同年份的价钱都熟悉，但对一般消费者就难了，因此各类蒙着卖的现象此起彼伏，利用信息不对称来赚大钱。
还有的拿着事故车翻新后当好车来卖，真真因为这一小部份车商的行为而降低了真个二手车行业的诚信。
4、牛逼的都是最后出场。
接下来讲说我自己统计了几十万条数据得出的数学模型吧。
在标准车况下、标准里程(每一年万千米算)下，只用年份如何算各个品牌的二手车价钱。
若是车况太差或太好，在那个值上减钱或加钱就能够够了。
n年车龄的二手车价钱=n年的保值率*新车裸车价简单吧，大道至简确实是这么回事。
公共、本田、丰田、福特、雪佛兰、奥迪这6个品牌的保值率：第一年二手车价钱为当前新车裸车价的75%，第二年为70%，以后每一年5%递减。
二手车评估的基本原理
第一章 二手车评估的基本原理
17
2.二手车评估机构
按照我国政府1991年11月颁布的《国有资产评估管理办法》第九条 规定，资产评估公司、会计师事务所、审计事务所、财务咨询公司，必 须获有省级以上国有资产评估资格书，才能从事有资产评估业务。对其 他所有制的资产评估，也要对照《国有资产评估管办法》的规定执行。
（1）已报废或达到国家汽车报废标准的车辆； （2）在抵押期间或未经海关批准的海关监管的车辆； （3）在人民法院、人民检察院、行政执法部门依法查封、扣押期间的车 辆； （4）通过盗窃、抢劫、抢夺、诈骗等违法手段获得的车辆； （5）发动机号码、车辆识别代码（VIN码）与登记号码不相符，或有锉 改迹象的车辆；
第一章 二手车评估的基本原理
10
二手车评估的核心要点：
第一，二手车评估既是科学也是艺术与经验的结合。即是说，正 确的二手车技术状况鉴定、二手车价格的估计、推测与判断，必须依 赖于一套科学严谨的二手车评估理论和方法。但又不能完全拘泥于有 关的理论和方法，还必须依赖于评估人员的经验，因为二手车价格形 成的因素复杂、多变，不是任何人用数学公式能够计算出的。
二手车评估主体是指二手车评估业务的承担者即从事 二手车评估机构及专业评估人员。由于二手车评估直接 涉及当事人双方的权益，是一项政策性、专业性都很强 的工作，因此无论是对专业评估机构，还是对专业评估 人员都有较高的要求。
第一章 二手车评估的基本原理
15
1.二手车评估人员
由于汽车是技术含量极高的商品，二手车交易又属于特殊商品的流 通，与其它资产评估师相比，二手车鉴定评估师必定要具有以下条件。
第一章 二手车评估的基本原理
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（6）走私、非法拼（组）装的车辆； （7）没有办理必备证件、税费、保险和无有效机动车安全技术检 验合格标志的车辆，或手续不齐全的车辆； （8）在本行政辖区以外的公安机关交通管理部门注册登记的车辆； （9）国家法律、行政法规禁止经营的车辆。 此外，车辆上市交易前，必须先到公安交通管理机关申请临时检验， 经检验合格，在其行驶证上签注检验合格记录后，方可进行交易。检 验被交易车辆的车架号码和发动机号码的符号、数字及各种外文字母 的全部拓印，发现不一致或改动、凿痕、锉痕、重新打刻等人为改变 或毁坏的，对车辆一律扣留审查。
二手车市场中的价格预测模型构建指南
二手车市场中的价格预测模型构建指南在二手车市场中，准确预测汽车价格是买家和卖家都非常关注的问题。
由于二手车市场涉及众多影响价格的因素，构建一个可靠的价格预测模型具有一定挑战性。
本文将为您提供一份二手车市场中价格预测模型的构建指南，帮助您更好地理解和掌握这个过程。
一、数据收集与准备1. 核实数据来源：确保所使用的数据是真实、可信的，可以从二手车交易平台、汽车厂商、经销商或者数据提供商等获取数据。
2. 数据清洗与处理：对数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、空缺值的填补、异常数据的处理等，以保证数据的质量和准确性。
3. 特征选择：选择与二手车价格相关的特征数据，例如品牌、车型、车龄、行驶里程、排量、变速器等。
同时，还可以考虑添加一些衍生特征，如品牌的知名度、车辆是否事故车等。
二、特征工程特征工程是指对原始特征进行转换和组合，以提取更有价值的特征。
以下是几个常用的特征工程方法：1. 离散特征的处理：对于离散特征，可以采用独热编码（One-Hot Encoding）或者标签编码（Label Encoding）等方法进行处理，使其能够被机器学习模型识别和利用。
2. 连续特征的处理：对于连续特征，可以采用归一化或者标准化等方法进行处理，以消除不同尺度带来的影响。
3. 时间特征的处理：对于时间特征，可以提取出车龄、上牌时间等相关的特征，并转换为数值型特征。
4. 特征组合与构建：通过对已有特征的组合和衍生，构建新的特征，以提高模型的预测性能。
三、模型选择与训练1. 特征工程完成后，需要选择适合的价格预测模型。
常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型、梯度提升模型等。
根据实际需求和数据特点，选择合适的模型进行训练。
2. 划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，通常可以采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
训练集用于模型参数的训练和调优，测试集用于评估模型的预测性能。
3. 模型训练与调优：使用训练集对选择的模型进行训练，并根据不同的评估指标进行模型参数的调优，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
二手车估价模型与预测分析
二手车估价模型与预测分析近年来，二手车交易市场呈现出飞速增长的趋势，人们对于二手车的需求也在不断增加。
然而，二手车的价格估计一直是一个复杂而困难的问题。
在购买或销售二手车时，准确的价格估计对于买家和卖家都是至关重要的。
因此，开发一个可靠的二手车估价模型并进行预测分析是非常必要的。
为了准确估计二手车的价格，我们需要考虑多个因素。
首先，车的品牌和型号是影响价格的重要因素之一。
不同品牌和型号的车，由于各自的特点和市场认知度的差异，其价格也会有所不同。
因此，在建立估价模型时，我们需要考虑车辆的品牌和型号对价格的影响。
其次，车龄和里程数也是决定二手车价格的重要因素。
一般来说，随着车的使用时间的增长和里程数的累积，车的价值会逐渐下降。
因此，在估价模型中，我们需要考虑车龄和里程数对价格的影响，并建立相应的数学模型。
另外，车辆的外观和机械状况也会对二手车价格产生影响。
一个外观精美、机械状况良好的车辆，其价值会相对较高。
因此，在估价模型中，我们需要考虑车辆的外观和机械状况对价格的影响，这可以通过车辆的整体评分、车身颜色等因素来体现。
此外，车辆的变速器类型、驱动方式、加装的额外设备等因素也会对价格产生影响。
例如，手动变速器的车辆往往比自动变速器的车辆更便宜。
因此，在估价模型中，我们需要考虑这些附加因素对价格的影响。
为了建立二手车估价模型，我们可以采用机器学习的方法。
机器学习是一种利用数据和算法来完成特定任务的方法。
通过训练模型，我们可以利用历史数据训练出一个能够预测二手车价格的模型。
在训练模型时，我们需要采集并整理大量的二手车交易数据。
这些数据可以包括车辆的品牌、型号、车龄、里程数、外观评分、机械状况评分、变速器类型、驱动方式、附加设备等信息，以及对应的价格。
然后，我们可以利用这些数据来构建机器学习模型。
在构建机器学习模型时，我们可以选择适合的算法。
常用的算法包括线性回归、决策树、随机森林和神经网络等。
根据问题的特点和数据的特征，我们可以选择合适的算法进行模型训练。
第九章 二手车模型
9.1.3 复习：不完美信息动态博弈的子博弈
• 因为原博弈本身不会成为原博 弈的后续阶段，因此子博弈不 能从原博弈的第一个节点开始， 即原博弈不是自己的子博弈 • 包含所有在初始节点和终点， 但不包含不跟在此初始节点之 后的节点 • 不分割任何的信息集。
Ll
1
R
L
R
2
L
2
R
3
L
R
L
R
9.2 复习：完美贝叶斯均衡
第九章 不完全信息专题
二手车市场的博弈
9.1 复习：不完美信息动态博弈
9.1.1 概念和例子 9.1.2 不完美信息动态博弈的表示 9.1.3 不完美信息动态博弈的子博弈
9.1.1 复习：概念和例子
• 完美信息：博弈中后面阶段的玩家有关于前面阶段博弈进 程的充分信息 • 完美信息动态博弈：动态博弈中的所有玩家都有完美信息 的博弈 • 完全信息：各玩家对博弈结束时每个玩家的收益是完全清 楚的 • 不完美信息动态博弈的基本特征之一是玩家之间在信息方 面是不对称的
9.3.1 单一价格二手车交易博弈模型
基本假设：
Pc V P W
卖 好
1
不卖
差
1
1
卖 不卖 (0,0) (0,0)
2
买
不买
买
不买
(-C, 0)
(P, V-P) (0, 0)
(P-C, W-P)
单一价格二手车交易
9.3.2 均衡类型
• 市场完全失败：市场上所有的卖方，无论商 品好坏，都选择不卖 • 市场完全成功：质量好的商品的卖方将商品 投放市场，质量差的商品的卖方不敢将商品 投放市场 • 市场部分成功：所有的卖方，无论商品好坏， 都将商品投放市场，而买方也不管好坏商品 都买进 • 市场接近失败：所有好商品的卖方都将商品 投放市场，而只有部分“差”商品的卖方将 商品投放市场，同时买方以一定的概率随机 决定是否买进
62二手车市场模型
市场接近失败：所有好商品的卖方都将商品 投放市场，而只有部分“差”商品的卖方将 商品投放市场，同时买方以一定的概率随机 决定是否买进
合并均衡 分离均衡
混合均衡
1.3பைடு நூலகம்模型的纯策略精炼贝叶斯均衡
1、市场部分成功的合并均衡
卖方在车好时要高价，车差时要低价 买方买下卖方出售车 买方的判断是
p(g | h) 1, p(b | h) 0 p(g | l) 0, p(b | l) 1
其他均衡： 市场部分成功
C Ph pg (v Ph ) pb (w Ph ) 0
市场完全失败
pg pb 0.5
均衡：卖方在车好时选卖，车差时以0.5概率随机选 择卖或不卖
买方以0.5概率随机选择买或不买
买方的判断为 p(g | s) 2 , p(b | s) 1
3
3
市场类型归纳
Pg (V P) Pb (W P)
0
市场 部分 成功
市场接 近失败
或 完全失败
卖方选择卖，不管车子好差 买方选择买，只要卖方卖 买方的判断是
p(g | s) pg , p(b | s) pb
条件：差车概率很小 买到差车损失不大
伪装费用较小 P C
2、市场完全成功的分离均衡
卖方在车好时卖，车差时不卖 买方选买，只要卖方卖 买方的判断为
p(g | s) 1, p(b | s) 0
市场 完全 成功
P
C
市场 完全 成功
单一价格二手车交易的解
2 双价二手车交易
2.1 双价二手车交易博弈模型 2.1 模型的均衡
二手车价格预测模型研究
二手车价格预测模型研究随着汽车的普及，越来越多的人开始选择二手车来满足自己的出行需求。
对于卖车者而言，他们需要准确地评估自己车辆的价值并尽可能地以高价出售。
而对于买车者而言，他们则需要找到一个合适的二手车以尽可能地获得性价比最高的产品。
在这样的市场背景下，一个准确预测二手车价格的模型显得尤为重要。
因为只有预测准确了，卖车者才能卖到一个合适的价格，同时买车者也才能找到一个合适的车子。
一. 二手车价格的预测因素有哪些？在建立二手车价格预测模型之前，我们首先需要了解二手车价格的预测因素，以便为模型的构建提供参考依据。
以下是影响二手车价格的主要因素：1. 原车价值：原车价值是指购车时的价格，是二手车价格的最重要的因素之一。
2. 车龄：车龄越长，车子的价值就越低。
3. 行驶里程：行驶里程也是影响二手车价格的一个重要因素，车子行驶的里程数越多，车子的使用寿命就越短。
4. 排量和燃油类型：排量越大、油耗越高的车子价格相对较高。
5. 车况：车况是影响二手车价格的一个非常重要的因素，好的车况可以保证车子的市场价格相对较高。
6. 车型：不同的车型在市场上的受欢迎程度不同，所以也会影响到车子的价格。
7. 地域：地域是影响二手车价格的一个关键因素，不同地区的消费习惯和经济状况也会影响二手车的价格。
二. 建立基于机器学习算法的二手车价格预测模型对于二手车价格的预测，传统的统计学方法可能会出现一些局限性。
这时候可以考虑使用机器学习算法。
机器学习算法可以自动学习特征，并从这些特征中学习相关的二手车预测模型。
1. 数据集的构建建立二手车价格预测模型，需要一张包含足够样本和相关数据的数据集。
数据集中的每个样本都应该包含一些关键的二手车特征，比如车龄、行驶里程、车辆品牌、燃油类型等。
在准备样本数据时，我们需要应用特定的数据清洗步骤，以确保所有数据的质量和准确性。
2. 特征选取特征选取是机器学习模型的关键步骤，它决定了哪些特征能够对模型进行编码，以便在提供预测时更好地查找这些特征。
基于“双价二手车模型”的农产品电商区域品牌建设
云南农业大学学报（社会科学），２０１７，１１（５）：６４－６８ｈｔｔｐ：／／ｘｂ ｙｎａｕ ｅｄｕ ｃｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＹｕｎｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｎｎｄｘｂｓｋ＠ｑｑ ｃｏｍ 收稿日期：２０１７－０２－２０ 修回日期：２０１７－０３－２１ 网络出版日期：２０１７－１０－１７ Ｔ１１：４０ 基金项目：湖南省委党校行政学院系统２０１７年社会科学规划课题“‘新零售’背景下湖南农业电商品牌化发展的问题与对策研究”（２０１７ＤＸ００６）；湖南省社会科学成果评审委员会重点委托课题（创新课题）“基于人本城镇化的湖南“五化同步”发展路径研究”（ＸＳＰＣＸ００７）；湖南省省情决策咨询课题“基于演化经济学视角的湖南新兴产业培育发展研究”（１６ＪＣＤ０４７）；湖南省省情决策咨询课题“洞庭湖生态经济区制度建设研究”（２０１５ＢＺＺ１１５）。
作者简介：杨燕曦（１９８２—），女，云南昭通人，讲师，主要从事区域经济、发展经济学研究。
网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／５３．１０４４．Ｓ．２０１７１０１７．１１４０．０２４．ｈｔｍｌＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００４－３９０Ｘ（ｓ） ２０１７ ０５ ０１２基于“双价二手车模型”的农产品电商区域品牌建设杨燕曦（中共湖南省委直属机关党校，湖南长沙４１０００１）摘要：在电商交易平台上，农产品大致可以分为“不可退换的农产品”和“可退换的农产品”两大类。
这两类产品在交易博弈时，具有各自不同的博弈特点。
文章从博弈论的视角，利用“双价二手车模型”和“有退款保证的双价二手车模型”分别对这两类农产品进行了博弈分析。
研究发现：“不可退换农产品”卖家在短期内由于是一次博弈，所以会倾向于以高价提供劣质产品，但是在长期内，这种行为将对区域品牌的建设带来严重的不良影响；而“可退换农产品”由于完善的售后机制，将使市场实现完全成功的完美的贝叶斯均衡。
二手车评估模型及其应用
二手车评估模型及其应用一、前言随着社会经济的发展和技术的不断革新，二手车市场逐渐兴起，并且发展迅速，受到越来越多人的关注和喜爱。
然而，对二手车的评估一直是令人头疼的问题。
本文将介绍二手车评估模型及其应用，为广大二手车买卖方提供参考。
二、二手车评估模型1.基础模型二手车评估模型有很多种，其中最基础的模型是测量二手车的年龄、里程数、车况以及车主的个人记录来确定车的价值。
然而，这些因素仍有一定的局限性，因为车的品牌、型号、生产年份以及汽车市场的供求情况逐渐成为二手车价格的主要因素。
2.机器学习模型机器学习模型则基于数据统计，包括市场数据、车型和车况，可以预测二手车的价格。
这种模型使用算法来识别有效的变量，然后计算价格，使整个过程更加自动化和精确。
3.多维模型多维模型将多种不同的回归模型融合在一起，比较周全地评估车辆的价值。
这种模型可以纳入不同的变量，例如基础模型的年龄和里程数，以及机器学习模型的市场数据和比较分析。
4.专业评估模型不同于前面几种模型，专业评估模型是基于专业评估师的经验和知识，来生成二手车的估值。
对市场的了解以及针对特定车辆的了解可以在确定价格时发挥关键作用。
这种模型在高端市场和特定类型的车中比较流行。
三、二手车评估模型应用1.买卖二手车在卖二手车时，了解车辆估值类别及可能的价格范围，会帮助车主更好地定价以及卖出车辆。
在买二手车时，先通过市场上的二手车评估工具来知道车辆的价格，然后进行购买时可以规避一些糟糕的交易。
2.保险索赔二手车估值模型还可用于确定车辆的保险索赔款项。
若发生事故，车主可以使用估值模型来确定实际价值，以保证索赔款项的准确性。
3.车贷质押在贷款质押二手车时，借款人可以使用估值模型来确定车辆的价值。
这将是金融机构决定可借款额度的关键因素。
四、结论二手车评估模型是购买和出售二手车的业界标准。
如此精确的定价和评估工具可以有助于车主更好地卖出车辆和买入车辆，同时也可以帮助保险公司确定车辆的实际价值。
微观经济学第9章市场失灵与微观经济政策
在信息不对称本身不可能完全消除的前提下，减轻其所导致的效率损失的主要办法是设计有效的激励机制，以最大限度的降低代理成本。
1
所谓激励机制，将代理人的收益（或风险）与委托人的利益（或风险）联系在一起的，以防道德风险的机制。
2
设计有效的激励机制
总结
外部经济[External economies]
外部不经济[External diseconomies]
第三节 外部性 一、外部性及其对市场效率的影响
外部不经济对市场有效性的影响
私人成本 [Private Cost] 社会成本 [Social Cost] 负外部性导致社会成本高于私人成本。
对垄断的管制：递增成本
MC
MR
D=AR
P
Pm
Pc
Pz
Qm
Qz
Qc
Q
AC
教材P372 图11-2
对垄断的管制：递减成本
MC
MR
D=AR
P
Pm
Pc
Pz
Qm
Qz
Qc
Q
AC
教材P373 图11-3
03
02
01
反托拉斯法[Antitrust legislation]
——取缔垄断行径、贸易限制和那些旨在抬高价格或取消竞争的厂商勾结行为的各种法律。
04
逆向选择的结果
01
04
02
03
三、信息不对称与道德风险
道德风险产生的原因也是信息不对称，所不同的是，它并不是由签约前就给定的外生信息分布不对称所直接引起的，而是由于签约后交易一方的行为不被另一方准确地观察或臆测到，从而在最大限度地增进自身效用时作出不利于他人的行动。
所以，与逆向选择相关的信息不对称被称之为事前的信息不对称；与道德风险相关的信息不对称被称之为事后的信息不对称。
二手车价格评估模型论文
二手车价格评估模型研究摘要目前我国的二手车价格评估体系还处于萌芽状态，整个二手车鉴定评估行业还没有一套科学、统一、严谨的鉴定方法和评估理论。
本着简化实用的原则，选取二手宝马车价格及其影响因素作为样本数据，抽取对价格影响较为显著的变量，采用一系列统计分析方法，试图建立能够较为合理清晰的反映二者关系的统计模型。
关键词二手车路径分析回归模型价格评估一、模型一：多元回归模型1.变量的处理基于经验考虑，车龄和行驶里程数一般存在较强正相关，为避免多重共线性，首先对这两个变量进行相关性检验。
由于车龄和行驶里程数不一定服从正态分布，所以采用非参数方法，对车龄和公里数进行非参数相关性检验，结果二者肯德尔相关系数较高，在0.01显著性水平下显著相关，因此对二者进行计算，求出每年使用，非参数相关性检验表明age和avemil肯德尔相关系数较低，在0.01显著性水平下不能拒绝原假设，二者无显著相关。
因为引入回归模型的虚拟变量要比系列的类数少一个，为选取最显著的虚拟变量，所以对系列的四种类型进行两两比较的检验结果显示，车系为ciconv的车和其他三种类型的宝马车均有显著差异，因此对于定性变量type，将ci、i、xi设为虚拟变量，ciconv 系数默认为0。
2.建立模型建立以二手车价格（price）为因变量，使用车龄（age），行驶里程数（mileage）为自变量，考虑到变量选取的全面性，将车型（mod el）和系列（ci、i、xi）都作为虚拟变量引入多元回归模型。
其中拟合优度为80.71%，调整后的拟合优度为80.16%，模型拟合较好；f统计量147.097，在0.05的显著性水平下拒绝变量系数均为零的原假设，模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立；各解释变量的t检验均拒绝显著性水平为0.05的原假设，说明解释变量在95%的水平下影响显著。
3.模型解析：（1）当车龄增加一年，价格下降－2166.632元；年平均公里数增加一公里，价格下降0.429元；（2）当系列为ci时，比其他系列价额下降5795.462，系列为i时，比其他系列价格下降7480.185，车系为xi时，比其他系列价格下降5494.729，说明系列为ciconv的二手车相对于其它系列售价更贵，而系列为i的二手车相对于其他系列售价更便宜；（3）型号model为325的二手车比款式为330的二手车售价低3184.515元。
二手车残值预估模型
二手车残值预估模型二手车残值预估模型的设计和应用越来越受到关注。
随着人们对二手车市场需求的增长和对汽车残值的关注，二手车残值预估模型提供了一种重要的参考工具，帮助人们更好地理解和评估二手车的价值。
本文将介绍一个基于机器学习的二手车残值预估模型的设计和应用。
首先，对于二手车残值预估模型的设计来说，数据的采集和处理非常重要。
模型的预测结果依赖于历史数据的质量和多样性。
因此，需要收集尽可能多的二手车的相关数据，包括车型、品牌、年份、里程数、保养记录等。
同时还可以考虑引入一些其他可能影响残值的因素，比如车辆事故记录、汽车维修记录等。
这些数据可以通过多种渠道收集，比如二手车交易平台、汽车行业数据库等。
其次，为了构建一个准确的预测模型，需要对数据进行预处理和特征工程。
预处理过程包括数据的清洗、缺失值的填充和异常值的处理。
在数据清洗的过程中，可以去除重复值、异常值和噪声，从而提高数据的质量。
在特征工程的过程中，需要根据实际情况选择合适的特征，并进行特征的转换和组合。
比如，可以将车龄、行驶里程数等连续型特征进行离散化处理，以便更好地表示其对车辆残值的影响。
接下来，选取合适的机器学习算法来建立预测模型。
常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
在模型的选择过程中，需要考虑模型的性能和运行时间等因素。
通常采用交叉验证和网格搜索等方法来评估和选择最佳的模型。
在构建模型的过程中，可以采用特征选择的方法来进一步优化模型的性能。
最后，通过应用模型来进行二手车残值的预测和评估。
对于每辆二手车，可以将其特征输入到模型当中，得到其预测的残值。
值得注意的是，模型的预测结果仅仅是对二手车残值的一个估计。
实际的二手车残值往往受到供需关系、市场变化、车况等多种因素的影响。
因此，在使用预测模型的结果时，需要结合实际情况进行综合考虑。
综上所述，二手车残值预估模型在二手车市场中具有重要的意义。
通过对历史数据的分析和学习，可以建立一个准确的预测模型，帮助人们更好地理解和评估二手车的价值。
二手车交易实务9课件
第二节 二手车交易流程
一、验车
检查车辆和行驶证上的内容是否一致，对车辆的合法 性进行验证。检查无误后，填写《车辆检验单》，进入 检验手续阶段。
2．转入登记
（1）机动车转入登记的条件 ①现车主的住所属于本地车管所登记规定范围的； ②转入机动车符合国家机动车登记规定的。 （2）转入登记规定 机动车所有人必须在90日内携带车辆及档案资料到住所地 车辆管理所申请机动车转入登记。 （3）转入登记程序 提出申请→交验车辆→车辆管理所受理申请→审核资料→ 在《机动车登记证书》上记载转入登记事项→核发机动车 号牌、《机动车行驶证》和检验合格标志。
内容提要
1
二手车交易类型
2
二手车交易流程
3 办理车辆转移过户登记手续
4
办理其他税、证变更
一、二手车交易类型
二手车交易类型
收购和销售
经纪
拍卖
直接交易
二手车交易类型
收购
销售
二手车的收购是指 二手车经销企业与 卖方达成车辆收购 意向，签订收购合 同，并按收购合同 向卖方支付车款， 从而获得车辆处置 权的交易行为。
（1）车辆基本信息 （2）重要技术配置及参数 （3）是否为事故车 （4）车辆状况描述 （5）质量保证
五、交纳手续费
俗称过户费，即在二手车交易市场中办理交 易过户业务相关手续的服务费用。 目前，很多二手车交易市场的服务费是按照 汽车的排量来进行定额收取的。
六、开具二手车销售统一发票
❖ 销售发票又被称为“过户发票”，其有效期为 一个月，买卖双方应在此期间内，到车辆管理 部门办理机动车行驶证、机动车登记证的相关 变更手续。
西方经济学 第9章 市场失灵与微观经济政策1
市场失灵
☆ 案例讨论 市场失灵的例子
交通信号灯为每个经过路口的人 提供服务。 提供服务。
你会愿意支付购买和维护信号灯的费用吗？ 你会愿意支付购买和维护信号灯的费用吗？
绝大多数人的回答是：“不愿意” 绝大多数人的回答是： 不愿意” 。 为什么呢？ 为什么呢？
市场失灵和政府失灵
市场失灵
二、信息不对称与逆向选择
逆向选择[Adverse Selection]是指在信息不 逆向选择 是指在信息不 对称情况下， 对称情况下 ， 参与交易的一方比对方更多地了 解他自己的特性， 解他自己的特性 ， 或者是拥有更多的关于可以 影响交易的契约关系结果的某些信息(或知识 或知识) 影响交易的契约关系结果的某些信息 或知识 ， 这些私人信息(或知识 或知识)足以决定他所采取的行 这些私人信息 或知识 足以决定他所采取的行 动是恰当的， 动是恰当的 ， 但其他人却不能直接或间接地完 全观察到。 在这种情况下， 全观察到 。 在这种情况下 ， 他有可能隐藏自己 的私人信息， 的私人信息 ， 甚至借此向他人提供不真实的信 息以获取私利。 息以获取私利。
三、信息不对称与道德风险
道德风险[Moral Hazard] 道德风险 道德风险可定义为： “道德风险可定义为：从事经济活动 的人在最大限度地增进自身效用时作出不 利于他人的行动。 利于他人的行动 。 道德风险存在于下列情 由于不确定性和不完全的、 况 ： 由于不确定性和不完全的 、 或者限制 的合同使负有责任的经济行为者不能承担 全部损失（ 或利益） ， 因而他们不承受他 全部损失 （ 或利益 ） 们的行动的全部后果， 同样地， 们的行动的全部后果 ， 同样地 ， 也不享有 行动的所有好处。 行动的所有好处。”
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Ll 1 R
2R 2
L
L
R
3
• 不分割任何的信息集。
LR
LR
9.2 复习：完美贝叶斯均衡
9.2.1 完美贝叶斯均衡定义 9.2.2 均衡要求的初步解释 9.2.3 关于判断形成的进一步解释
9.2.1 复习：完美贝叶斯均衡定义
• 在不完美信息动态博弈中纳什均衡和子博弈完 美纳什均衡都不能解决问题，需要引进新的均 衡概念
p(g) p(s | g)
p(s)
p(g) p(s | g) p(b) p(s | b)
0.51 2 0.51 0.5 0.5 3
三方三阶段不完全信息动态博弈
1
F
B
2
(2,0,0)
L(p)
R(1-p)
3
U
DU
D
(1,2,1) (3,3,3,) (0,1,2) (0,1,1)
9.3 单一价格二手车模型
• 卖方在车好时卖，车差时不卖 • 买方选买，只要卖方卖 • 买方的判断为
条件：
p(g | s) 1, p(b | s) 0
PC
3、市场完全失败的合并均衡
• 卖方选择不卖 • 买方选择不买 • 买方的判断为：
p(g | s) 0, p(b | s) 1
第九章 不完全信息专题
二手车市场的博弈
9.1 复习：不完美信息动态博弈1.3 不完美信息动态博弈的子博弈
9.1.1 复习：概念和例子
• 完美信息：博弈中后面阶段的玩家有关于前面阶段博弈进 程的充分信息
• 完美信息动态博弈：动态博弈中的所有玩家都有完美信息 的博弈
单一价格二手车交易
9.3.2 均衡类型
• 市场完全失败：市场上所有的卖方，无论商 品好坏，都选择不卖
• 市场完全成功：质量好的商品的卖方将商品 投放市场，质量差的商品的卖方不敢将商品 投放市场
• 市场部分成功：所有的卖方，无论商品好坏， 都将商品投放市场，而买方也不管好坏商品 都买进
• 市场接近失败：所有好商品的卖方都将商品 投放市场，而只有部分“差”商品的卖方将 商品投放市场，同时买方以一定的概率随机 决定是否买进
一个策略组合和相应的判断满足下列4个要求，称 为一个“完美贝叶斯均衡”：
要求3：在均衡路径上的信息集处，“判断” 由贝叶斯法则和各玩家的均衡策略决定 要求4：在不处于均衡路径上的信息集处， “判断”由贝叶斯法则和各玩家在此处可能 有的均衡策略决定
9.2.2 均衡要求的初步解释
1、判断的必要性 2、序列理性要求——实质是利益最大化要求 3、判断与策略的一致性：符合策略和BAYES法则
• 纳什均衡和子博弈完美纳什均衡分析方法，反 应函数和逆推归纳法等同样也要改进、变化
一个策略组合和相应的判断满足下列4个要求，称 为一个“完美贝叶斯均衡”：
要求1：在各个信息集，轮到选择的玩家必须具有一个关于 博弈达到该信息集中每个节点可能性的“判断”。对非单节 点信息集，一个“判断”就是博弈达到该信息集中各个节点 可能性的概率分布，对单节点信息集，则可理解为“判断达 到该节点的概率为1”
好1差
1 不卖 1
卖
卖
不卖
2
(0,0) (0,0)
买 不买 买 不买
(2,1) (0,0) (1,-1) (-1,0)
二手车交易扩展形
9.1.3 复习：不完美信息动态博弈的子博弈
• 因为原博弈本身不会成为原博
弈的后续阶段，因此子博弈不 能从原博弈的第一个节点开始， 即原博弈不是自己的子博弈
• 包含所有在初始节点和终点， 但不包含不跟在此初始节点之 后的节点
（包括均衡路径和非均衡路径上）
复习：什么是“均衡路径上的信息集”？
在均衡路径上的信息集：如果博弈按照均衡 策略进行，则该信息集会以正的概率达到。
不在均衡路径上的信息集：博弈按均衡策略 进行时绝对不可能达到，或者达到的概率为0。
R
1
(1,3)
L(p)
M(1-p)
2
U
DU
D
(2,1) (0,0,) (0,0) (0,1)
1、均衡策略组合：“玩家1第一 阶段L，玩家2第二阶段U”
均衡路径上判断：p=1
2、均衡策略组合：“玩家1第一 阶段R，玩家2第二阶段D”
不存在与该策略组合一致的 不在均衡路径上判断，因此该 策略组合不可能构成完美贝叶 斯均衡。
9.2.3 关于二手车交易的进一步解释
好1差
1 不卖 1
p(g | s) p(g) p(s | g)
9.3.1 单一价格二手车交易博弈模型 9.3.2 均衡的类型 9.3.3 模型的纯策略完美贝叶斯均衡 9.3.4 模型的混合策略完美贝叶斯均衡
9.3.1 单一价格二手车交易博弈模型
基本假设：
Pc V P W
好1差
1 不卖 1
卖
卖
不卖
2
(0,0) (0,0) 买 不买 买 不买
(P, V-P) (0, 0) (P-C, W-P) (-C, 0)
合并均衡 分离均衡
混合均衡
9.3.3 模型的纯策略完美贝叶斯均衡
1、市场部分成功的合并均衡
• 卖方选择卖，不管车子好差 • 买方选择买，只要卖方卖 • 买方的判断是
p(g | s) pg , p(b | s) pb
条件：差车概率很小 买到差车损失不大
伪装费用较小 P C
2、市场完成成功的分离均衡
卖
卖
不卖
p(s)
2
买 不买 买 不买
p(g) p(s | g)
p(g) p(s | g) p(b) p(s | b)
二手车交易扩展形
具体例子：
车况好差：好车差车各占一半 双方策略：好车一定卖，差车有一半概率卖出时选择卖
p(s | g) 1
p(s b) 0.5
p(g) p(b) 0.5
p(g | s) p(g) p(s | g)
要求2：给定各玩家的“判断”， 他们的策略必须是“序 列理性”的。即在各个信息集，给定轮到选择玩家的判断和 其他玩家的“后续策略”，该玩家的行为及以后阶段的“后 续策略”，必须使自己的收益或期望收益最大。此处所谓 “后续策略”即相应的玩家在所讨论信息集以后的阶段中， 针对所有可能情况如何行为的完整计划
• 完全信息：各玩家对博弈结束时每个玩家的收益是完全清 楚的
• 不完美信息动态博弈的基本特征之一是玩家之间在信息方 面是不对称的
9.1.2 复习：不完美信息博弈的表示
多节点信息集扩展形表示
好天气75%
0 坏天气25% 1
(-7000) (-10000) (-16000) (-10000)
运输路线扩展形