JP4643755B2

JP4643755B2 - Vehicle resale price analysis system

Info

Publication number: JP4643755B2
Application number: JP2010164335A
Authority: JP
Inventors: 誠一矢野; 好信広部
Original assignee: システム・ロケーション株式会社
Priority date: 2010-07-21
Filing date: 2010-07-21
Publication date: 2011-03-02
Anticipated expiration: 2020-05-30
Also published as: JP2010231826A

Description

本発明は、既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システム、既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の残価損益を予測する残価損益分析システム、既再販車両に関するデータを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価を予測する資産評価システム、既再販車両に関するデータを用いて新規契約車両に関する残価を設定する残価設定システム、既再販物品に関するデータを用いて新規契約物品に関する残価を設定する残価設定システム、既再販車両に関するデータを用いて新型車種に関する残価を設定する残価設定システムに関する。 The present invention relates to a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using data relating to a resold vehicle, and a vehicle before resale using data relating to a resale vehicle. Residual value profit and loss analysis system that predicts residual value profit and loss of the vehicle, asset evaluation system that predicts the market value at any point in time for the vehicle in use contract period using data on resold vehicles, new using data on resold vehicles Residual value setting system for setting the residual value for contracted vehicles, residual value setting system for setting the residual value for new contracted goods using data on already resold goods, and setting the residual value for new models using data on resold vehicles To a residual value setting system.

一般的には、使用契約満了後の車両の再販価格は、車両の初年度登録年や走行距離等から経験的に判断され、この判断に基づいて使用契約満了後の車両は、中古販売業者に販売され、又は入札会やオークション会へ出品され、又は廃棄処分されている。 In general, the resale price of a vehicle after the expiration of the usage contract is determined empirically based on the year of the vehicle's first year registration, mileage, etc. They are sold, sent to bidders and auctions, or discarded.

しかし、人的経験による再販予想価格は、必ずしも明確な根拠があるわけではなく、判断者による予想価格のばらつきも小さくない。そして正確な再販予想ができないために、無駄な搬送や、入札会やオークションでの損失を生じている。一方、リース契約、レンタル契約、又は残価付ローン契約等による車両は、再販時の売却利益をあらかじめ残価として設定しているが、この設定残価による損益は売却時でしか判断できないのが現状である。他方、従来の企業は、経常利益の実態とはかけ離れた、売り上げが重視され、子会社や関連会社が多いほど、又売り上げが大きいほどよいとの見方が大勢を占めていた。しかし、現在は、株主にどれだけ配当できるかが重要な要因となっており、会社の経営情報が公開されていることが大きなポイントになっている。情報公開の重要性は、企業の「格付け」にも当てはまる。ところで、リース事業にあっては、新規なサービスを提供することが重要で、再販をコントロールして低コストで確実な収益を得るしくみを作ることによって収益が固定する。すなわち、競争力ある残価設定を行うことが極めて重要な要因となる。また残価設定が合理的に算出でき、その情報を公開することができれば、契約期間中の車両を資産担保証券にして金融化できることも考えられる。このように、残価設定のシステムを構築することは非常に重要な意味を持つ。 However, the expected resale price based on human experience does not necessarily have a clear basis, and the variation in the expected price by the judge is not small. In addition, since accurate resale prediction cannot be performed, useless transportation and loss in auctions and auctions are caused. On the other hand, for vehicles based on lease contracts, rental contracts, residual value loan contracts, etc., the gain on sale at the time of resale is set as the residual value in advance. Currently. On the other hand, in the conventional enterprises, sales are far from the actual situation of ordinary profits, and the view that many companies have more subsidiaries and affiliated companies and the larger sales are better. However, at present, how much dividends can be distributed to shareholders is an important factor, and the management information of the company is made public. The importance of information disclosure also applies to corporate “ratings”. By the way, in the leasing business, it is important to provide a new service, and the revenue is fixed by creating a mechanism for obtaining a reliable revenue at a low cost by controlling resale. In other words, setting a competitive residual value is an extremely important factor. If the residual value can be reasonably calculated and the information can be disclosed, it is possible that the vehicle during the contract period can be financed with asset-backed securities. In this way, it is very important to build a system for setting the residual value.

そこで本発明は、人的経験に頼ることなく、既に再販された車両等の物品の売却データから再販前の物品の売却額等を客観的に予測することができる物品再販価格分析システムを提供することを目的とする。
また本発明は、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額等に関する情報を得ることができる車両再販価格分析システムを提供することを目的とする。
また本発明は、使用契約期間中の車両に関して契約満了時点での客観的な残価損益情報を得ることができる残価損益分析システムを提供することを目的とする。
また本発明は、使用契約期間中の車両に関して任意の時点での客観的な時価情報を得ることができる資産評価システムを提供することを目的とする。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な残価予測情報を得ることができる残価設定システムを提供することを目的とする。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができる記憶媒体を提供することを目的とする。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な売却額等を得ることができる記憶媒体を提供することを目的とする。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる記憶媒体を提供することを目的とする。
また本発明は、予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる表示装置を提供することを目的とする。
また本発明は、新規契約車両に関する残価額を設定することができる残価設定システムを提供することを目的とする。
また本発明は、新規契約物品に関する残価額を設定することができる残価設定システムを提供することを目的とする。
また本発明は、新型車種に関する残価額を設定することができる残価設定システムを提供することを目的とする。
また本発明は、特殊な事由を持たない平均的な車両に対する予想売却額をより正確に得ることができる車両再販価格分析システムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention provides an article resale price analysis system that can objectively predict the sale price of an article before resale from the sale data of an article such as a vehicle that has already been resold without relying on human experience. For the purpose.
It is another object of the present invention to provide a vehicle resale price analysis system that can obtain information on an objective expected sale amount and the like regarding a vehicle to be resold.
It is another object of the present invention to provide a residual value profit / loss analysis system capable of obtaining objective residual value profit / loss information at the time of expiration of a contract for a vehicle in a usage contract period.
It is another object of the present invention to provide an asset evaluation system capable of obtaining objective market price information at an arbitrary time point for a vehicle in a usage contract period.
It is another object of the present invention to provide a residual value setting system capable of obtaining objective residual value prediction information regarding a new contract vehicle.
It is another object of the present invention to provide a storage medium capable of acquiring a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a new contract vehicle or a table in which the correlation is associated.
It is another object of the present invention to provide a storage medium that can obtain an objective sale amount for a new contract vehicle.
In addition, the present invention can acquire a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a new contract vehicle or a table in which the correlation is associated, and a resold vehicle from which the estimated sale amount or the like is based It is an object of the present invention to provide a storage medium that can output information on the information.
It is another object of the present invention to provide a display device that can output information related to a resold vehicle that is the basis of the estimated sale price.
It is another object of the present invention to provide a residual value setting system capable of setting a residual value related to a new contract vehicle.
It is another object of the present invention to provide a residual value setting system capable of setting a residual value related to a new contract article.
Another object of the present invention is to provide a residual value setting system capable of setting a residual value related to a new model.
It is another object of the present invention to provide a vehicle resale price analysis system that can more accurately obtain an expected sale amount for an average vehicle having no special reason.

本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータを抽出する第１のステップと、前記第１のステップで抽出したデータを用いて、車両再販価格に影響を与えている要因を相関分析によって抽出する第２のステップと、抽出した前記要因と既売却額に関するデータとの相関関係から重回帰式を取得する第３のステップとを有し、前記第３のステップで取得した重回帰式を再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報予測に用いることを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータを抽出する第１のステップと、前記第１のステップで抽出したデータを用いて、新車価格と売却額又は売却額を新車価格で除した残価率との相関関係を示す第１の方程式データを取得する第２のステップと、前記第１のステップで抽出したデータを用いて、走行距離と売却額又は売却額を新車価格で除した残価率との相関関係を示す第２の方程式データを取得する第３のステップと、前記第１の方程式データ及び前記第２の方程式データを用いて平均走行距離を考慮した第１の補正方程式データを取得する第４のステップと、前記第１の方程式データ及び前記第２の方程式データを用いて平均新車価格を考慮した第２の補正方程式データを取得する第５のステップと、前記第１の補正方程式データと前記第２の補正方程式データを用いて、車種データ又は車種に応じて決定する人気指数データと残価率又は売却額との相関関係を示す第３の方程式データを取得する第６のステップとを有し、前記第３の方程式データを再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報予測に用いることを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと新車価格に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、前記実使用期間中の走行距離に関するデータを用いたことを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、前記排気量に関するデータを用いたことを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、軽自動車か否かによって区分し、区分した前記既再販車両に関するデータを用いたことを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、高級車か否かを自動車税区分によって区分し、区分した前記既再販車両に関するデータを用いたことを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、前記既再販車両を、乗用、商用、貨物、若しくはバス等の車両用途、又はセダンタイプ、ハッチバックタイプ、若しくはワンボックスタイプ等の車両形状によって区分し、区分した前記既再販車両に関するデータを用いたことを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
本発明の残価損益分析システムは、車両再販価格分析システムによって取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での残価損益情報を出力することを特徴とする。
本発明の資産評価システムは、車両再販価格分析システムによって取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価情報を出力することを特徴とする。
本発明の残価設定システムは、車両再販価格分析システムによって取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて新規契約車両に関する残価予想情報を出力することを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、車両再販価格分析システムによって再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するために使用するデータを記憶していることを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、車両再販価格分析システムに用いるデータを記憶していることを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムに用いるデータを記憶した記憶媒体であって、所定期間内に再販された既再販車両に関し、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを記憶していることを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムに用いるデータを記憶した記憶媒体であって、所定期間内に再販された既再販車両に関し、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを記憶していることを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムに用いるデータを記憶した記憶媒体であって、所定期間内に再販された既再販車両に関し、少なくとも排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを記憶していることを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムに用いるデータを記憶した記憶媒体であって、所定期間内に再販された既再販車両に関し、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと新車価格に関するデータとを記憶していることを特徴とする。
本発明は、記憶媒体において、前記実使用期間中の走行距離に関するデータを記憶していることを特徴とする。
本発明は、記憶媒体において、前記排気量に関するデータを記憶していることを特徴とする。
本発明は、記憶媒体において、軽自動車か否かによって区分可能なデータを記憶していることを特徴とする。
本発明は、記憶媒体において、自動車税区分に関するデータを記憶していることを特徴とする。
本発明は、記憶媒体において、乗用、商用、貨物、若しくはバス等の車両用途、又はセダンタイプ、ハッチバックタイプ、若しくはワンボックスタイプ等の車両形状によって区分可能なデータを記憶していることを特徴とする。
本発明の表示装置は、記憶媒体に記憶されたデータを表示することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、記憶媒体に記憶されたデータを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
請求項２９記載の本発明の残価損益分析システムは、請求項１８から請求項２６のいずれかに記載の記憶媒体に記憶されたデータを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での残価損益情報を出力することを特徴とする。
本発明の資産評価システムは、記憶媒体に記憶されたデータを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価情報を出力することを特徴とする。
本発明の残価設定システムは、記憶媒体に記憶されたデータを用いて新規契約車両に関する残価予想情報を出力することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、既再販車両に関して少なくとも初年度登録からの経過期間又は使用期間、車種又は車種に応じて決定する人気指数、新車価格、再販時の売却額、及び再販時の走行距離の相関関係から導き出した相関関係式又は前記相関関係を対応づけたテーブルを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、初年度登録からの経過期間又は使用期間と、車種又は車種に応じて決定する人気指数と、新車価格と、走行距離とに関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
本発明の物品再販価格分析システムは、既再販物品に関して少なくとも製造若しくは販売時期又は使用期間、販売価格、再販時の売却額、及び再販時の実使用データの相関関係から導き出した相関関係式又は前記相関関係を対応づけたテーブルを用いて再販前の物品の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する物品再販価格分析システムであって、製造若しくは販売時期からの経過期間又は使用期間と、販売価格と、実使用とに関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、車種名、型式指定番号、又は認定型式に関するデータと、リース期間若しくは使用期間、初年度登録年、予想走行距離、査定、又は新車価格に関するデータとを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、既再販車両に関して少なくとも新車価格、再販時の売却額、又は再販時の走行距離の相関関係から導き出した相関関係式又は前記相関関係を対応づけたテーブルを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、新車価格又は走行距離に関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
本発明の物品再販価格分析システムは、既再販物品に関して少なくとも販売価格、再販時の売却額、又は再販時の実使用データの相関関係から導き出した相関関係式又は前記相関関係を対応づけたテーブルを用いて再販前の物品の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する物品再販価格分析システムであって、販売価格又は実使用に関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報とともに、既再販車両に関する個別車両の情報を出力することを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、既再販車両に関する個別車両の情報として、売却率、メーカー名、車種名、車両形状、排気量、グレード、経過月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動方式、又は売却年を含むことを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報とともに、既再販車両に関する平均走行距離、平均売却額、平均売却率、若しくは平均新車価格、又は既再販車両のうち所定偏差値内の既再販車両に関する標準走行距離、標準売却額、標準売却率、若しくは標準新車価格を出力することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、車種名、型式指定番号、又は認定型式に関するデータと、リース期間若しくは使用期間、初年度登録年、予想走行距離、査定、又は新車価格に関するデータとを入力又は選択することで、再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報とともに、売却率、メーカー名、車種名、車両形状、排気量、グレード、経過月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動方式、又は売却年を含む既再販車両に関する個別車両の情報を出力することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、既再販車両に関する少なくとも新車価格及び再販時の売却額の相関関係から再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、前記新車価格を一方の軸とし、前記売却額又は前記売却額を前記新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、前記グラフ上に、前記既再販車両に関する前記新車価格と前記売却額又は前記残価率との実データを表示するとともに、前記新車価格と前記売却額又は前記残価率との相関関係を表示することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、既再販車両に関する少なくとも再販時の売却額及び再販時の走行距離の相関関係から再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、前記走行距離を一方の軸とし、前記売却額又は前記売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、前記グラフ上に、前記既再販車両に関する前記走行距離と前記売却額又は前記残価率との実データを表示するとともに、前記走行距離と前記売却額又は前記残価率との相関関係を表示することを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、既再販車両に関する少なくとも再販時の売却額及び車種又は車種に応じて決定する人気指数の相関関係から再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、前記車種又は前記人気指数を一方の軸とし、前記売却額又は前記売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、前記グラフ上に、前記既再販車両に関する前記車種又は前記人気指数と前記売却額又は前記残価率との実データを表示するとともに、前記車種又は前記人気指数と前記売却額又は前記残価率との相関関係を表示することを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、前記相関関係を、初年度登録からの経過期間又は使用期間別に複数表示することを特徴とする。
本発明は、車両再販価格分析システムにおいて、前記相関関係は、前記既再販車両に関する実データから回帰分析により得られた方程式で規定されることを特徴とする。
本発明の物品再販価格分析システムは、既再販物品に関する少なくとも販売価格及び再販時の売却額の相関関係から再販前の物品の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する物品再販価格分析システムであって、前記販売価格を一方の軸とし、前記売却額又は前記売却額を前記販売価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、前記グラフ上に、前記既再販物品に関する前記販売価格と前記売却額又は前記残価率との実データを表示するとともに、前記販売価格と前記売却額又は前記残価率との相関関係を表示することを特徴とする。
本発明の物品再販価格分析システムは、既再販物品に関する少なくとも再販時の売却額及び再販時の実使用データの相関関係から再販前の物品の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する物品再販価格分析システムであって、前記実使用データを一方の軸とし、前記売却額又は前記売却額を販売価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、前記グラフ上に、前記既再販物品に関する前記実使用データと前記売却額又は前記残価率との実データを表示するとともに、前記実使用データと前記売却額又は前記残価率との相関関係を表示することを特徴とする。
本発明の物品再販価格分析システムは、既再販物品に関する少なくとも再販時の売却額及び機種又は機種に応じて決定する人気指数の相関関係から再販前の物品の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する物品再販価格分析システムであって、前記機種又は前記人気指数を一方の軸とし、前記売却額又は前記売却額を販売価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、前記グラフ上に、前記既再販物品に関する前記機種又は前記人気指数と前記売却額又は前記残価率との実データを表示するとともに、前記機種又は前記人気指数と前記売却額又は前記残価率との相関関係を表示することを特徴とする。
本発明は、物品再販価格分析システムにおいて、前記相関関係を、製造若しくは販売時期からの経過期間又は使用期間別に複数表示することを特徴とする。
本発明は、物品再販価格分析システムにおいて、前記相関関係は、前記既再販物品に関する実データから回帰分析により得られた方程式で規定されることを特徴とする。
本発明の残価損益分析システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて再販前の車両の残価損益を予測する残価損益分析システムであって、使用契約期間中の車両に関する新車価格、月間平均走行距離、使用契約満了時の想定走行距離又は想定使用期間から再販時の予想売却額を演算し、前記予想売却額と使用契約時に設定した予定売却額とから残価損益を出力することを特徴とする。
本発明の残価損益分析システムは、メーカ名、機種グレード、物品型式、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、販売価格、使用契約満了後の売却額、再販時の実使用状況、再販時の査定評価等の既再販物品に関するデータを用いて再販前の物品の残価損益を予測する残価損益分析システムであって、使用契約期間中の物品に関する販売価格、月間使用状況、使用契約満了時の想定使用状況又は想定使用期間から再販時の予想売却額を演算し、前記予想売却額と使用契約時に設定した予定売却額とから残価損益を出力することを特徴とする。
本発明は、残価損益分析システムにおいて、前記予想売却額を、現在又は過去の再販市場での相場を基準に契約満了時点での再販市場相場を予測して設定した相対値を乗じて演算したことを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、残価損益分析システムに用いるデータを記憶していることを特徴とする。
本発明の資産評価システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価を予測する資産評価システムであって、使用契約期間中の車両に関する新車価格、月間平均走行距離、使用契約満了時の想定走行距離、任意の時点での想定走行距離、又は想定使用期間から任意の時点での予想売却額を演算し、前記予想売却額から使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価を出力することを特徴とする。
本発明の資産評価システムは、メーカ名、機種グレード、物品型式、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、販売価格、使用契約満了後の売却額、再販時の実使用状況、再販時の査定評価等の既再販物品に関するデータを用いて使用契約期間中の物品に関する任意の時点での時価を予測する資産評価システムであって、使用契約期間中の物品に関する販売価格、月間使用状況、使用契約満了時の想定使用状況又は想定使用期間から任意の時点での予想売却額を演算し、前記予想売却額から使用契約期間中の物品に関する任意の時点での時価を出力することを特徴とする。
本発明は、資産評価システムにおいて、前記予想売却額を、現在又は過去の再販市場での相場を基準に任意の時点での再販市場相場を予測して設定した相対値を乗じて演算したことを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、資産評価システムに用いるデータを記憶していることを特徴とする。
本発明の残価設定システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて新規契約車両に関する残価を設定する残価設定システムであって、使用契約期間中の車両に関する新車価格、月間平均走行距離、使用契約満了時の想定走行距離又は想定使用期間から新規契約車両に関する予想売却額を演算し、前記予想売却額から新規契約車両に関する残価額を出力することを特徴とする。
本発明の残価設定システムは、メーカ名、機種グレード、物品型式、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、販売価格、使用契約満了後の売却額、再販時の実使用状況、再販時の査定評価等の既再販物品に関するデータを用いて新規契約物品に関する残価を設定する残価設定システムであって、使用契約期間中の物品に関する販売価格、月間使用状況、使用契約満了時の想定使用状況又は想定使用期間から新規契約物品に関する予想売却額を演算し、前記予想売却額から新規契約物品に関する残価額を出力することを特徴とする。
本発明は、残価設定システムにおいて、前記予想売却額を、現在又は過去の再販市場での相場を基準に契約満了時点での再販市場相場を予測して設定した相対値を乗じて演算したことを特徴とする。
本発明の残価設定システムは、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード、認定型式、型式指定番号、類別区分番号、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、通称型式、定員と積載量、エンジン型式、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、自動車税区分、重量税、保険クラス、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを用いて新型車種に関する残価を設定する残価設定システムであって、前記新型車種の車種用途及び新車価格と、既車両に関する車種用途及び新車価格とを比較して最も近い既車種又は人気指数を選定し、選定した既車種又は人気指数をもとに新型車種に関する残価額を出力することを特徴とする。
本発明の記憶媒体は、残価設定システムに用いるデータを記憶していることを特徴とする。
本発明の車両再販価格分析システムは、メーカー名、落ち年数、車種、車両形状、排気量、燃料、グレード、ミッション、及び駆動方式等の車両スペックと、再販された車両毎の売却額とに関するデータを用いて再販前の車両の売却額、残価額、又は残価率に関する情報を予測する車両再販価格分析システムであって、前記車両スペックによって選択された既再販車両の前記売却額の平均値から所定範囲内の標準偏差にある既再販車両を再度選択し、その再度選択された既再販車両の売却額の平均値を標準売却額とし、前記標準売却額を予想売却額とすることを特徴とする。 The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. A vehicle resale price analysis system for predicting information on a residual value rate, wherein a first step of extracting data relating to a reselled vehicle resold within a predetermined period, and the first step Using the extracted data, a multiple regression equation is obtained from the second step of extracting the factor affecting the vehicle resale price by correlation analysis and the correlation between the extracted factor and data on the amount sold. And a multiple regression equation acquired in the third step is used for information prediction relating to an expected sale price, an expected residual value, or an expected residual value rate of the vehicle before resale.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. A vehicle resale price analysis system for predicting information on a residual value rate, wherein a first step of extracting data relating to a reselled vehicle resold within a predetermined period, and the first step Using the extracted data, a second step of obtaining first equation data indicating a correlation between a new car price and a sale price or a residual value ratio obtained by dividing the sale price by the new car price; and in the first step, Using the extracted data, a third step of obtaining second equation data indicating a correlation between a travel distance and a sale price or a residual value ratio obtained by dividing the sale price by a new vehicle price; and the first equation data And a fourth step of obtaining first correction equation data considering an average mileage using the second equation data, and an average new vehicle price using the first equation data and the second equation data. 5th step of acquiring the second correction equation data taking into account, and using the first correction equation data and the second correction equation data, the vehicle type data or the popularity index data determined according to the vehicle type A third step of obtaining third equation data indicating a correlation with the residual value rate or the sale price, and the third equation data is used as the estimated sale price, the expected residual value of the vehicle before resale, or It is used for the information prediction regarding an expected residual value rate.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. This is a vehicle resale price analysis system that predicts information on residual value rate, and is at least the first year registration or usage contract year from the data on resold vehicles resold within a given period. The expected sale of the vehicle before resale using data on the actual usage period such as the number of months elapsed or the usage contract period, data on the displacement, data on the new vehicle price, and data on the mileage during the actual usage period It is characterized by acquiring a correlation formula or a table associating correlations for obtaining information on the amount, expected residual value, or expected residual value rate.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. This is a vehicle resale price analysis system that predicts information on residual value rate, and is at least the first year registration or usage contract year from the data on resold vehicles resold within a given period. Using the data on the actual usage period such as the number of months elapsed or the usage contract period, the data on the displacement, and the data on the mileage during the actual usage period, Alternatively, a correlation formula for obtaining information on the expected residual value rate or a table in which the correlation is associated is acquired.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. A vehicle resale price analysis system that predicts information on residual value ratios, which includes at least data related to emissions and new data from data on resold vehicles resold within a given period. A correlation formula or correlation for obtaining information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale using the data on the price and the data on the mileage during the actual use period. It is characterized in that a correlated table is acquired.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. This is a vehicle resale price analysis system that predicts information on residual value rate, and is at least the first year registration or usage contract year from the data on resold vehicles resold within a given period. Correlation to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of vehicles before resale using data on actual use period such as the number of months elapsed or contract of use and data on new car price A table in which formulas or correlations are associated is acquired.
The present invention is characterized in that, in the vehicle resale price analysis system, data relating to the travel distance during the actual use period is used.
The present invention is characterized in that in the vehicle resale price analysis system, data relating to the displacement is used.
The present invention is characterized in that in the vehicle resale price analysis system, data is classified according to whether the vehicle is a light vehicle, and the classified data on the already resold vehicle is used.
The present invention is characterized in that, in the vehicle resale price analysis system, whether or not the vehicle is a luxury vehicle is classified according to a vehicle tax classification, and the classified data regarding the resold vehicle is used.
In the vehicle resale price analysis system, the present invention classifies the already resold vehicle according to vehicle use such as passenger, commercial, freight, or bus, or a vehicle shape such as a sedan type, hatchback type, or one box type. The data relating to the already resold vehicle is used.
In the vehicle resale price analysis system, the present invention outputs information related to an expected sale amount, an expected residual value, or an expected residual value rate of a vehicle before resale using a table that correlates the acquired correlation formula or correlation. It is characterized by that.
The residual value profit / loss analysis system of the present invention outputs residual value profit / loss information at an arbitrary time point regarding the vehicle during the use contract period using the correlation formula acquired by the vehicle resale price analysis system or a table in which the correlation is associated. It is characterized by doing.
The asset evaluation system of the present invention outputs market price information at an arbitrary time point regarding a vehicle during a use contract period using a correlation formula acquired by the vehicle resale price analysis system or a table in which the correlation is associated. And
The residual value setting system of the present invention outputs residual value forecast information relating to a newly contracted vehicle using a correlation formula acquired by a vehicle resale price analysis system or a table in which the correlation is associated.
The storage medium of the present invention obtains a correlation formula or a table in which correlations are obtained in order to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale by the vehicle resale price analysis system. It is characterized by storing data to be used for the purpose.
The storage medium of the present invention stores data used in the vehicle resale price analysis system.
The storage medium of the present invention is a storage medium that stores data used for a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using data on already resold vehicles. As for existing resale vehicles that have been resold within a specified period, at least data related to the actual use period such as the number of months since the first year registration or use contract year or use contract period, data related to displacement, and data related to new vehicle prices And data relating to the travel distance during the actual use period.
The storage medium of the present invention is a storage medium that stores data used for a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using data on already resold vehicles. With regard to existing resold vehicles that have been resold within a predetermined period, at least data relating to the actual use period such as the number of months since the first year registration or use contract year or the use contract period, data relating to the displacement, and the actual use period It is characterized by memorizing data relating to the traveling distance inside.
The storage medium of the present invention is a storage medium that stores data used for a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using data on already resold vehicles. As for the resold vehicles that have been resold within a predetermined period, at least data relating to the displacement, data relating to the new vehicle price, and data relating to the travel distance during the actual use period are stored.
The storage medium of the present invention is a storage medium that stores data used for a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using data on already resold vehicles. In relation to existing resold vehicles that have been resold within a specified period, at least data relating to the actual use period such as the number of months since the first year registration or use contract year or the use contract period, and data relating to the new vehicle price are stored. It is characterized by.
The present invention is characterized in that the storage medium stores data relating to the travel distance during the actual use period.
The present invention is characterized in that data relating to the displacement is stored in a storage medium.
The present invention is characterized in that the storage medium stores data that can be classified according to whether the vehicle is a light vehicle.
The present invention is characterized in that data relating to automobile tax classification is stored in a storage medium.
The present invention is characterized in that the storage medium stores data that can be classified according to vehicle use such as passenger, commercial, cargo, or bus, or vehicle shape such as sedan type, hatchback type, or one box type. To do.
The display device of the present invention displays data stored in a storage medium.
The vehicle resale price analysis system according to the present invention is characterized in that it uses the data stored in the storage medium to output information relating to the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale.
A residual value profit / loss analysis system according to a twenty-ninth aspect of the present invention is the data stored in the storage medium according to any one of the eighteenth to twenty-sixth aspects of the present invention. It is characterized by outputting residual value profit / loss information.
The asset evaluation system of the present invention is characterized in that it uses the data stored in the storage medium to output market price information at an arbitrary point in time regarding the vehicle during the use contract period.
The remaining value setting system of the present invention is characterized by outputting remaining value prediction information relating to a new contract vehicle using data stored in a storage medium.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes at least the elapsed period or use period from the first year registration, the popularity index determined according to the vehicle type or vehicle type, the new vehicle price, the amount sold at the time of resale, and the This is a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using a correlation formula derived from the correlation of mileage or a table that associates the correlation. By entering or selecting data on the elapsed period or usage period since the first year registration, the car model or popularity index determined according to the car model, the new car price, and the mileage, the expected sale amount at the time of resale, the forecast Information on residual value or expected residual value rate is output.
The article resale price analysis system of the present invention is a correlation formula derived from the correlation of at least the production or sale period or use period, the sale price, the sale amount at the time of resale, and the actual use data at the time of resale for the already resold article, An article resale price analysis system that predicts information on the sale price, residual value, or residual value rate of an article before resale using a table that correlates the correlation, and the elapsed period or use period from the time of manufacture or sale In addition, by inputting or selecting data relating to the selling price and actual use, information on the expected sale amount, the expected residual value, or the expected residual value rate at the time of resale is output.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. A vehicle resale price analysis system that predicts information on residual value rates, including data on model name, model designation number, or certified model, lease period or usage period, year of first year registration Expected mileage, assessment, or expected sale amount at resale by inputting or selecting data concerning new vehicle price, and outputs the information about the expected remaining price, or estimated remaining value rate.
The vehicle resale price analysis system of the present invention uses a correlation formula derived from a correlation of at least a new car price, a sale price at the time of resale, or a mileage at the time of resale, or a table in which the correlation is associated with the resold vehicle. This is a vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale price, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale, and the expected sale price at the time of resale by inputting or selecting data on the new car price or mileage. , Information on expected residual value or expected residual value rate is output.
The article resale price analysis system of the present invention provides a correlation formula derived from a correlation of at least a sale price, a sale price at the time of resale, or actual use data at the time of resale, or a table in which the correlation is associated with the resold article. An article resale price analysis system that predicts information on the sale price, residual value, or residual value rate of an item before resale, and inputs or selects data related to the sale price or actual use. Information on the amount, the expected residual value, or the expected residual value rate is output.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. A vehicle resale price analysis system that predicts information on residual value rates, with information on the expected sale amount, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale, as well as individual vehicles related to resold vehicles And outputs the information.
In the vehicle resale price analysis system, the present invention provides information on individual vehicles related to resold vehicles, such as sale rate, manufacturer name, vehicle type, vehicle shape, displacement, grade, elapsed months, year, new vehicle price, mileage , Including mission, fuel, drive system, or year of sale.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle use, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Yearly, contract period, new car price, amount sold after expiration of contract, mileage at resale, mileage at resale, data on reselled vehicles such as appraisal at resale, etc. A vehicle resale price analysis system that predicts information on the residual value rate, which includes information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale, as well as the average run on already resold vehicles. Output the distance, average sale price, average sale rate, or average new car price, or standard mileage, standard sale price, standard sale rate, or standard new car price for resold vehicles that are within a specified deviation value among resold vehicles. It is characterized by.
The vehicle resale price analysis system of the present invention inputs or inputs data related to the model name, model designation number, or certified model, and data relating to the lease period or use period, first year registration year, estimated mileage, assessment, or new vehicle price. By selecting, information on the expected sale amount, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale, as well as sale rate, manufacturer name, model name, vehicle shape, displacement, grade, number of months elapsed, year, new vehicle It is characterized by outputting information on individual vehicles related to resold vehicles including the amount, mileage, mission, fuel, drive system, or year of sale.
The vehicle resale price analysis system of the present invention predicts information on the sale price, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale from the correlation between at least the new car price and the sale price at the time of resale. The analysis system displays a graph with the new vehicle price as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the new vehicle price as the other axis, and the existing price is displayed on the graph. The actual data of the new vehicle price and the sale amount or the residual value rate relating to the resale vehicle is displayed, and the correlation between the new vehicle price and the sale amount or the residual value rate is displayed.
The vehicle resale price analysis system of the present invention predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale from the correlation between at least the amount of sale at the time of resale and the travel distance at the time of resale regarding the already resold vehicle. In the vehicle resale price analysis system, the travel distance is set as one axis, and the sale price or the sale price divided by the new car price is displayed as a graph with the remaining value rate as the other axis. In addition to displaying actual data of the travel distance and the sale amount or the residual value rate regarding the resold vehicle, a correlation between the travel distance and the sale amount or the residual value rate is displayed. .
The vehicle resale price analysis system according to the present invention is based on the relationship between at least the resale price of a resold vehicle at the time of resale and the popularity index determined according to the vehicle type or vehicle type, the sale amount of the vehicle before resale, the residual value, or the residual value rate. A vehicle resale price analysis system for predicting information on the vehicle, wherein the vehicle type or the popularity index is one axis, and the sale price or the sale price divided by the new car price is the graph with the other axis And displaying actual data of the vehicle type or the popularity index and the sale amount or the residual value rate relating to the resold vehicle, and the vehicle type or the popularity index and the sale amount or the remaining amount on the graph. The correlation with the price is displayed.
In the vehicle resale price analysis system, the present invention is characterized in that a plurality of the correlations are displayed for each elapsed period or use period since the first year registration.
In the vehicle resale price analysis system according to the present invention, the correlation is defined by an equation obtained by regression analysis from actual data related to the resold vehicle.
The article resale price analysis system of the present invention predicts information on the sale price, residual value, or residual value rate of an article before resale from the correlation between at least the sale price of the resold article and the sale price at the time of resale. The analysis system displays a graph with the sales price as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the sales price as the other axis, and the existing price is displayed on the graph. The actual data of the sales price and the sale amount or the residual value rate regarding the resale article is displayed, and the correlation between the sales price and the sale amount or the residual value rate is displayed.
The article resale price analysis system of the present invention predicts information on the sale price, residual value, or residual value rate of an article before resale from the correlation between at least the sale price at the time of resale and the actual usage data at the time of resale. A resale price analysis system to display the graph with the actual use data as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the sale price as the other axis, And displaying the actual data of the actual use data and the sale amount or the residual value rate regarding the resold goods, and displaying the correlation between the actual use data and the sale amount or the residual value rate. It is characterized by.
The article resale price analysis system of the present invention is based on the relationship between at least the amount of resale at the time of resale and the popularity index determined according to the model or model, the sale price of the article before resale, the residual value, or the residual value rate An article resale price analysis system for predicting information on a graph with the model or the popularity index as one axis, and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the sales price as the other axis And displaying actual data of the model or the popularity index and the sale amount or the residual value rate related to the already resold article, and the model or the popularity index and the sale amount or the remaining amount on the graph. The correlation with the price is displayed.
In the article resale price analysis system, the present invention is characterized in that a plurality of the correlations are displayed for each elapsed period or use period from the manufacturing or sales period.
In the article resale price analysis system according to the present invention, the correlation is defined by an equation obtained by regression analysis from actual data relating to the already resold article.
The residual value profit and loss analysis system of the present invention includes manufacturer name, vehicle model name, vehicle application, vehicle shape, vehicle model grade, certification model, model designation number, classification category number, mission, drive system, displacement, number of doors, common model, Capacity and loading capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust gas regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, use contract year, expiration of use contract Remaining profit and loss forecast for vehicles before resale using data on resold vehicles such as year, use contract period, new car price, sale amount after use contract expires, mileage at resale, appraisal evaluation at resale This is a profit and loss analysis system that calculates the new vehicle price, average monthly mileage, estimated mileage at the end of the usage contract, or estimated sales amount at the time of resale from the estimated usage period. And outputs the remaining value profit and loss from the planned sale amount was set at the time of use agreement and the expected sale amount.
The residual value profit and loss analysis system of the present invention includes the manufacturer name, model grade, product type, usage contract year, expiration date of the usage contract, usage contract period, sales price, sales amount after expiration of the usage contract, and actual usage status at the time of resale. Residual value profit / loss analysis system that predicts residual value profit / loss of goods before resale using data on already resold goods such as appraisal evaluation at the time of resale, which includes sales price, monthly usage status, An expected sale amount at the time of resale is calculated from an assumed usage situation or an assumed usage period at the time of expiration of the use contract, and residual value profit / loss is output from the expected sale amount and the planned sale amount set at the time of the use contract.
In the residual value profit and loss analysis system, the present invention calculates the expected sale amount by multiplying a relative value set by predicting a resale market price at the time of expiration of the contract based on a market price in the current or past resale market. It is characterized by that.
The storage medium of the present invention stores data used in the residual value profit / loss analysis system.
The asset evaluation system of the present invention includes manufacturer name, vehicle type name, vehicle application, vehicle shape, vehicle type grade, certified model, model designation number, category classification number, mission, drive system, displacement, number of doors, common model, capacity and Load capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, supercharger, roof shape, exhaust emission regulations, body size, automobile tax classification, weight tax, insurance class, contract year of use, expiration year of contract, Use the data on resold vehicles such as the usage contract period, new vehicle price, sale price after expiration of the usage contract, mileage at the time of resale, assessment assessment at the time of resale, etc. A forecasting asset valuation system that includes new vehicle prices, average monthly mileage, estimated mileage at the end of the usage contract, estimated mileage at any point in time, Characterized in that calculates a predicted sales amount at any time from an expected period of use, to output the market at any time about the vehicle in use contract period from the expected sale amount.
The asset evaluation system of the present invention includes manufacturer name, model grade, product type, usage contract year, expiration date of usage contract, usage contract period, sales price, sales amount after expiration of usage contract, actual use status at the time of resale, resale This is an asset evaluation system that predicts the market price at any point in time for goods in use contract period using data on already resold goods such as appraisal evaluation at the time. Calculating the expected sale amount at an arbitrary point of time based on the assumed use status or assumed use period at the end of the use contract, and outputting the market price at an arbitrary point in time for the goods during the use contract period from the expected sale amount And
According to the present invention, in the asset evaluation system, the expected sale amount is calculated by multiplying a relative value set by predicting a resale market price at an arbitrary time point based on a market price in a current or past resale market. Features.
The storage medium of the present invention stores data used for an asset evaluation system.
The residual value setting system of the present invention includes manufacturer name, vehicle model name, vehicle application, vehicle shape, vehicle model grade, certified model, model designation number, category classification number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, capacity And load capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust emission regulations, body size, vehicle tax classification, weight tax, insurance class, contract year of use, year of expiration of use contract Residual value setting system that sets the residual value related to newly contracted vehicles using data related to resold vehicles such as usage contract period, new vehicle price, sale price after expiration of usage contract, mileage at resale, assessment evaluation at resale, etc. The new vehicle price, average monthly mileage, estimated mileage at the end of the usage contract, or estimated usage period Calculated by, and outputs the remaining value concerning new contract vehicle from the expected sale amount.
The residual value setting system of the present invention includes a manufacturer name, model grade, article model, usage contract year, expiration date of the usage contract, usage contract period, sales price, sale amount after expiration of the usage contract, actual usage status at the time of resale, This is a residual value setting system that sets the residual value for new contracted goods using data on already resold goods such as assessment evaluation at the time of resale, and the sales price, monthly usage status, and usage contract expiration date for the goods during the usage contract period The expected sale amount for the new contract article is calculated from the assumed use situation or the assumed use period, and the residual value for the new contract article is output from the expected sale price.
In the residual value setting system, the present invention calculates the expected sale amount by multiplying a relative value set by predicting a resale market price at the time of expiration of the contract based on a market price in the current or past resale market. It is characterized by.
The residual value setting system of the present invention includes manufacturer name, vehicle model name, vehicle application, vehicle shape, vehicle model grade, certified model, model designation number, category classification number, mission, drive system, displacement, number of doors, popular model, capacity And load capacity, engine type, number of cylinders of engine, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust emission regulations, body size, vehicle tax classification, weight tax, insurance class, contract year of use, year of expiration of use contract This is a residual value setting system that sets the residual value for new models using data on existing resale vehicles such as usage contract period, new vehicle price, sale price after expiration of usage contract, mileage at resale, assessment evaluation at resale, etc. The vehicle type application and new vehicle price of the new model are compared with the vehicle type application and new vehicle price related to the existing vehicle, and the closest existing vehicle type or popularity index is selected, and the selected existing vehicle type or person is selected. And outputs the remaining value concerning new vehicle type the index based.
The storage medium of the present invention stores data used for a residual value setting system.
The vehicle resale price analysis system of the present invention includes data on vehicle specifications such as manufacturer name, years of failure, vehicle type, vehicle shape, displacement, fuel, grade, mission, and drive system, and the amount sold for each resold vehicle. A vehicle resale price analysis system that predicts information on the sale amount, residual value, or residual value rate of a vehicle before resale using an average value of the sale value of already resold vehicles selected by the vehicle specification Re-selecting a resold vehicle that has a standard deviation within a predetermined range, and setting the average value of the resale of the resold vehicle selected again as a standard sale amount, and the standard sale amount as an expected sale amount To do.

以上のように本発明によれば、人的経験に頼ることなく、既に再販された車両等の物品の売却データから再販前の物品の売却額等を客観的に予測することができる物品再販価格分析システムを提供することができる。
また本発明は、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額等に関する情報を得ることができる車両再販価格分析システムを提供することができる。
また本発明は、使用契約期間中の車両に関して契約満了時点での客観的な残価損益情報を得ることができる残価損益分析システムを提供することができる。
また本発明は、使用契約期間中の車両に関して任意の時点での客観的な時価情報を得ることができる資産評価システムを提供することができる。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な残価予測情報を得ることができる残価設定システムを提供することができる。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができる記憶媒体を提供することができる。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な売却額等を得ることができる記憶媒体を提供することができる。
また本発明は、新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる記憶媒体を提供することができる。
また本発明は、予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる表示装置を提供することができる。
また本発明は、新規契約車両に関する残価額を設定することができる残価設定システムを提供することができる。
また本発明は、新規契約物品に関する残価額を設定することができる残価設定システムを提供することができる。
また本発明は、新型車種に関する残価額を設定することができる残価設定システムを提供することができる。
また本発明は、特殊な事由を持たない平均的な車両に対する予想売却額をより正確に得ることができる車両再販価格分析システムを提供することができる。 As described above, according to the present invention, an article resale price that can objectively predict the sale price of an article before resale from the sale data of an article such as a vehicle that has already been resold without relying on human experience. An analysis system can be provided.
In addition, the present invention can provide a vehicle resale price analysis system that can obtain information on an objective expected sale amount and the like regarding a vehicle to be resold.
In addition, the present invention can provide a residual value profit / loss analysis system that can obtain objective residual value profit / loss information at the time of expiration of a contract for a vehicle in a usage contract period.
In addition, the present invention can provide an asset evaluation system that can obtain objective market price information at an arbitrary point in time for a vehicle in a usage contract period.
Further, the present invention can provide a residual value setting system capable of obtaining objective residual value prediction information regarding a new contract vehicle.
In addition, the present invention can provide a storage medium that can acquire a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a new contract vehicle or a table that associates the correlation.
In addition, the present invention can provide a storage medium capable of obtaining an objective sale amount or the like for a new contract vehicle.
In addition, the present invention can acquire a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a new contract vehicle or a table in which the correlation is associated, and a resold vehicle from which the estimated sale amount or the like is based The storage medium which can output the information regarding can be provided.
Moreover, this invention can provide the display apparatus which can output the information regarding the resale vehicle used as the origin of the estimated sale amount.
The present invention can also provide a residual value setting system that can set a residual value related to a new contract vehicle.
In addition, the present invention can provide a residual value setting system that can set a residual value related to a new contract article.
In addition, the present invention can provide a residual value setting system capable of setting a residual value relating to a new model.
In addition, the present invention can provide a vehicle resale price analysis system that can more accurately obtain an expected sale amount for an average vehicle having no special reason.

本発明の一実施例による車両再販価格分析システムを含む全体構成を示すブロック図The block diagram which shows the whole structure containing the vehicle resale price analysis system by one Example of this invention. 本発明の一実施例による残価算出方程式の取得方法を示す処理フローProcessing flow showing a method for acquiring a residual value calculation equation according to an embodiment of the present invention 本実施例によるＸ軸を新車価格としＹ軸を売却額とした散布図Scatter chart with X axis as new car price and Y axis as sale price 本実施例によるＸ軸を走行距離としＹ軸を売却残価率とした散布図Scatter chart with the X-axis as travel distance and Y-axis as the residual value ratio on sale according to this example 本実施例によるＸ軸を新車価格としＹ軸を平均距離換算売却額とした散布図Scatter chart with X-axis as new car price and Y-axis as average distance conversion sales amount 本実施例によるＸ軸を走行距離としＹ軸を平均新車価格換算売却残価率とした散布図Scatter chart with the X-axis as travel distance and the Y-axis as the average new car price conversion residual value ratio according to this embodiment 本実施例によるランクをＸ軸としＡＲＺをＹ軸とした散布図Scatter plot with rank according to this embodiment as X axis and ARZ as Y axis 図７の正規方程式の調整を行なった散布図Scatter plot with adjustment of normal equation in Fig. 7 本発明の他の実施例による残価算出方程式の取得方法を示す処理フローProcessing flow showing a method for obtaining a residual value calculation equation according to another embodiment of the present invention 本実施例による、経過月数、排気量、新車価格、月間走行距離を項目として選択した場合の重決定指数を示すグラフThe graph which shows the heavy decision index at the time of selecting the number of elapsed months, displacement, new car price, and monthly mileage as an item by this example 本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両、又は新規契約時の特定車両について、予想売却額や予想残価率を得る画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram for obtaining an expected sale amount and an expected residual value rate for a specific vehicle during a contract period or a specific vehicle at the time of a new contract. 本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram for predicting the residual value profit and loss based on the expected residual value for a specific vehicle during the contract period 本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の車両について、車種別の残価損益を予想する画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram for predicting the residual value profit / loss of each vehicle type for a vehicle in a contract period 本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram for predicting the residual value profit and loss based on the expected residual value for a specific vehicle during the contract period 本発明の一実施例によるシステムにおいて、契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram for predicting the residual value profit and loss based on the expected residual value for a specific vehicle during the contract period 本発明の一実施例によるシステムにおいて、新車価格と落札価格との傾向をリース期間別に表した画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram showing trends in new vehicle prices and successful bid prices by lease period. 本発明の一実施例によるシステムにおいて、走行距離と残価率との傾向をリース機関別に表した画面イメージ図In the system according to an embodiment of the present invention, a screen image diagram showing trends in mileage and residual value rate by lease organization. 本発明の一実施例によるシステムにおいて、リース期間と残価率との傾向を表した画面イメージ図The screen image figure showing the tendency of a lease period and a residual value rate in the system by one example of the present invention.

本発明の第１の実施の形態による車両再販価格分析システムは、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータを抽出する第１のステップと、前記第１のステップで抽出したデータを用いて、車両再販価格に影響を与えている要因を相関分析によって抽出する第２のステップと、抽出した前記要因と既売却額に関するデータとの相関関係から重回帰式を取得する第３のステップとを有する。そして、この第３のステップで取得した重回帰式を、再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報予測に用いるものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きい要因を相関分析によって抽出し、この抽出した要因を売却額に関するデータとの相関関係から重回帰式を得ることで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額等に関する情報を得ることができる。
本発明の第２の実施の形態による車両再販価格分析システムは、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータから取得した、新車価格と売却額又は売却額を新車価格で除した残価率との相関関係を示す第１の方程式データと、走行距離と売却額又は売却額を新車価格で除した残価率との相関関係を示す第２の方程式データとをもとに、平均走行距離を考慮した第１の補正方程式データと、平均新車価格を考慮した第２の補正方程式データを得、この第１の補正方程式データと第２の補正方程式データから、車種データ又は車種に応じて決定する人気指数データと残価率又は売却額との相関関係を示す第３の方程式データを取得する。そして、この第３の方程式データから再販前の車両の予想売却額を得るものである。なお、この車両の予想売却額は、車種又は車種に応じて決定する人気指数、新車価格、及び走行距離に関するデータを入力することで得ることができる。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである車種又は車種に応じて決定する人気指数、新車価格、及び走行距離に関するデータを分析して、相関関係を方程式データとして設定することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第３の実施の形態による車両再販価格分析システムは、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである実使用期間、排気量、新車価格、及び前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第４の実施の形態による車両再販価格分析システムは、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである実使用期間、排気量、及び前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第５の実施の形態による車両再販価格分析システムは、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである排気量、新車価格、及び前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第６の実施の形態による車両再販価格分析システムは、所定期間内に再販された既再販車両に関するデータの中から、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと新車価格に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである実使用期間及び新車価格に関するデータとを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第７の実施の形態は、第６の実施の形態である車両再販価格分析システムにおいて、実使用期間中の走行距離に関するデータを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである走行距離に関するデータを実使用期間及び新車価格に関するデータとともに用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第８の実施の形態は、第６の実施の形態である車両再販価格分析システムにおいて、排気量に関するデータを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているデータである排気量に関するデータを実使用期間及び新車価格に関するデータとともに用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第９の実施の形態は、第３から第８の実施の形態である車両再販価格分析システムにおいて、軽自動車か否かを区分して再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、軽車両を他の車両と区分することで、軽自動車固有の低価格帯での影響を考慮して再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第１０の実施の形態は、第３から第８の実施の形態である車両再販価格分析システムにおいて、高級車か否かを自動車税区分によって区分して再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、税区分によっていわゆる高級車両を他の車両と区分することで、高級車固有の高価格帯での影響を考慮して再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第１１の実施の形態は、第３から第８の実施の形態である車両再販価格分析システムにおいて、車両用途や車両形状によって区分して再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するものである。このように本実施の形態は、車両用途や車両形状によって区分することで、目的や人気等の影響を考慮して再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することで、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第１２の実施の形態は、第３から第１１の実施の形態である車両再販価格分析システムで取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力するものである。本実施の形態によれば再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を得ることができる。
本発明の第１３の実施の形態による残価損益分析システムは、第３から第１１の実施の形態である車両再販価格分析システムで取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での残価損益情報を出力するものである。本実施の形態によれば使用契約期間中の車両に関して客観的な残価損益情報を得ることができる。
本発明の第１４の実施の形態による資産評価システムは、第３から第１１の実施の形態である車両再販価格分析システムで取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価情報を出力するものである。本実施の形態によれば使用契約期間中の車両に関して客観的な時価情報を得ることができる。
本発明の第１５の実施の形態による残価設定システムは、第３から第１１の実施の形態である車両再販価格分析システムで取得した相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを用いて新規契約車両に関する残価予想情報を出力するものである。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な残価予測情報を得ることができる。
本発明の第１６の実施の形態による記憶媒体は、第３から第１１の実施の形態である車両再販価格分析システムによって再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得するために使用するデータを記憶している。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができる。
本発明の第１７の実施の形態による記憶媒体は、第３から第１１の実施の形態である車両再販価格分析システムに用いるデータを記憶している。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な売却額等を得ることができる。
本発明の第１８の実施の形態による記憶媒体は、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを記憶している。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第１９の実施の形態による記憶媒体は、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと、排気量に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを記憶している。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２０の実施の形態による記憶媒体は、少なくとも排気量に関するデータと、新車価格に関するデータと、前記実使用期間中の走行距離に関するデータとを記憶している。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２１の実施の形態による記憶媒体は、少なくとも初年度登録又は使用契約年からの経過月数又は使用契約期間等の実使用期間に関するデータと新車価格に関するデータとを記憶している。本実施の形態によれば新規契約車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２２の実施の形態は、第２１の実施の形態における記憶媒体において、実使用期間中の走行距離に関するデータを記憶している。本実施の形態によれば既再販車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２３の実施の形態は、第２１の実施の形態における記憶媒体において、排気量に関するデータを記憶している。本実施の形態によれば既再販車両に関して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２４の実施の形態は、第１８から第２３の実施の形態における記憶媒体において、軽自動車か否かによって区分可能なデータを記憶している。本実施の形態によれば既再販車両に関して軽自動車固有の低価格帯での影響を考慮して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２５の実施の形態は、第１８から第２３の実施の形態における記憶媒体において、自動車税区分に関するデータを記憶している。本実施の形態によれば既再販車両に関して高級車固有の高価格帯での影響を考慮して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２６の実施の形態は、第１８から第２３の実施の形態における記憶媒体において、乗用、商用、貨物、若しくはバス等の車両用途、又はセダンタイプ、ハッチバックタイプ、若しくはワンボックスタイプ等の車両形状によって区分可能なデータを記憶している。本実施の形態によれば既再販車両に関して目的や人気等の影響を考慮して客観的な売却額等を得るための相関関係式又は相関関係を対応づけたテーブルを取得することができ、また予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２７の実施の形態による表示装置は、第１８から第２６の実施の形態における記憶媒体に記憶されたデータを表示することで、予測売却額等の元となった既再販車両に関する情報を出力することができる。
本発明の第２８の実施の形態による車両再販価格分析システムは、第１８から第２６の実施の形態における記憶媒体に記憶されたデータを用いて再販前の車両の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力することで、客観的な売却額等を出力することができる。
本発明の第２９の実施の形態による残価損益分析システムは、第１８から第２６の実施の形態における記憶媒体に記憶されたデータを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での残価損益情報を出力することで、客観的な残価損益情報を出力することができる。
本発明の第３０の実施の形態による資産評価システムは、第１８から第２６の実施の形態における記憶媒体に記憶されたデータを用いて使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価情報を出力することで、客観的な時価情報を出力することができる。
本発明の第３１の実施の形態による残価設定システムは、第１８から第２６の実施の形態における記憶媒体に記憶されたデータを用いて新規契約車両に関する残価予想情報を出力することで、客観的な残価予想情報を出力することができる。
本発明の第３２の実施の形態による車両再販価格分析システムは、初年度登録からの経過期間又は使用期間と、車種又は車種に応じて決定する人気指数と、新車価格と、走行距離とに関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力するものである。
本発明の第３３の実施の形態による物品再販価格分析システムは、製造若しくは販売時期からの経過期間又は使用期間と、販売価格と、実使用とに関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力するものである。
本発明の第３４の実施の形態による車両再販価格分析システムは、車種名、型式指定番号、又は認定型式に関するデータと、リース期間若しくは使用期間、初年度登録年、予想走行距離、査定、又は新車価格に関するデータとを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力するものである。
本発明の第３５の実施の形態による車両再販価格分析システムは、新車価格又は走行距離に関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力するものである。
本発明の第３６の実施の形態による物品再販価格分析システムは、販売価格又は実使用に関するデータを入力又は選択することで再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を出力するものである。
本発明の第３７の実施の形態による車両再販価格分析システムは、再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報とともに、既再販車両に関する個別車両の情報を出力するものである。
本発明の第３８の実施の形態は、第３７の実施の形態における車両再販価格分析システムにおいて、既再販車両に関する個別車両の情報として、売却率、メーカ名、車種名、車両形状、排気量、グレード、経過月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動方式、又は売却年を含むものである。
本発明の第３９の実施の形態による車両再販価格分析システムは、再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報とともに、既再販車両に関する平均走行距離、平均売却額、平均売却率、若しくは平均新車価格、又は既再販車両のうち所定偏差値内の既再販車両に関する標準走行距離、標準売却額、標準売却率、若しくは標準新車価格を出力するものである。
本発明の第４０の実施の形態による車両再販価格分析システムは、車種名、型式指定番号、又は認定型式に関するデータと、リース期間若しくは使用期間、初年度登録年、予想走行距離、査定、又は新車価格に関するデータとを入力又は選択することで、再販時の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報とともに、売却率、メーカー名、車種名、車両形状、排気量、グレード、経過月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動方式、又は売却年を含む既再販車両に関する個別車両の情報を出力するものである。
本発明の第４１の実施の形態による車両再販価格分析システムは、新車価格を一方の軸とし、売却額又は売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に、既再販車両に関する新車価格と売却額又は残価率との実データを表示するとともに、新車価格と売却額又は残価率との相関関係を表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している新車価格と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
本発明の第４２の実施の形態による車両再販価格分析システムは、走行距離を一方の軸とし、売却額又は売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に、既再販車両に関する走行距離と売却額又は残価率との実データを表示するとともに、走行距離と売却額又は残価率との相関関係を表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している走行距離と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
本発明の第４３の実施の形態による車両再販価格分析システムは、車種又は人気指数を一方の軸とし、売却額又は売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に、既再販車両に関する車種又は人気指数と売却額又は残価率との実データを表示するとともに、車種又は人気指数と売却額又は残価率との相関関係を表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している車種又は人気指数と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
本発明の第４４の実施の形態は、第４１から第４３の実施の形態における車両再販価格分析システムにおいて、相関関係を、初年度登録からの経過期間又は使用期間別に複数表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している新車価格と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、初年度登録からの経過期間又は使用期間によっての相違をあわせて認識することができる。
本発明の第４５の実施の形態は、第４１から第４３の実施の形態による車両再販価格分析システムにおいて、相関関係を既再販車両に関する実データから回帰分析により得られた方程式で規定したものである。
本発明の第４６の実施の形態による物品再販価格分析システムは、販売価格を一方の軸とし、売却額又は売却額を販売価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に既再販物品に関する販売価格と売却額又は残価率との実データを表示するとともに、販売価格と売却額又は残価率との相関関係を表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している販売価格と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の物品に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
本発明の第４７の実施の形態による物品再販価格分析システムは、走行距離を一方の軸とし、売却額又は売却額を販売価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に既再販物品に関する実使用データと売却額又は残価率との実データを表示するとともに、実使用データと売却額又は残価率との相関関係を表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している実使用データと売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の物品に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
本発明の第４８の実施の形態による物品再販価格分析システムは、機種又は人気指数を一方の軸とし、売却額又は売却額を販売価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に既再販物品に関する機種又は人気指数と売却額又は残価率との実データを表示するとともに、機種又は人気指数と売却額又は残価率との相関関係を表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している機種又は人気指数と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の物品に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
本発明の第４９の実施の形態は、第４６から第４８の実施の形態による物品再販価格分析システムにおいて、相関関係を製造若しくは販売時期からの経過期間又は使用期間別に複数表示するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している販売価格と売却額又は残価率との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、製造若しくは販売時期からの経過期間又は使用期間によっての相違をあわせて認識することができる。
本発明の第５０の実施の形態は、第４６から第４８の実施の形態による物品再販価格分析システムにおいて、相関関係を既再販物品に関する実データから回帰分析により得られた方程式で規定したものである。
本発明の第５１の実施の形態による残価損益分析システムは、使用契約期間中の車両に関する新車価格、月間平均走行距離、使用契約満了時の想定走行距離又は想定使用期間から再販時の予想売却額を演算し、前記予想売却額と使用契約時に設定した予定売却額とから残価損益を出力するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データを用いて再販時の予想売却額を演算し、この予想売却額と使用契約時に設定した予定売却額とから再販時における残価損益を予測することができる。このように客観的データから契約満了時点での残価損益を予測することができるので、例えば契約時から現在までに車両に対する評価が低下して累積的な損失を生じる危険性等を事前に予想できる。従って、契約満了時に生じうる損益をあらかじめ把握することで、新たな契約での適正な残価設定を行うことができる。
本発明の第５２の実施の形態による残価損益分析システムは、使用契約期間中の物品に関する販売価格、月間使用状況、使用契約満了時の想定使用状況又は想定使用期間から再販時の予想売却額を演算し、前記予想売却額と使用契約時に設定した予定売却額とから残価損益を出力するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データを用いて再販時の予想売却額を演算し、この予想売却額と使用契約時に設定した予定売却額とから再販時における残価損益を予測することができる。このように客観的データから契約満了時点での残価損益を予測することができるので、例えば契約時から現在までに物品に対する評価が低下して累積的な損失を生じる危険性等を事前に予想できる。従って、契約満了時に生じうる損益をあらかじめ把握することで、新たな契約での適正な残価設定を行うことができる。
本発明の第５３の実施の形態は、第５１から第５３の実施の形態による残価損益分析システムにおいて、予想売却額を、現在の再販市場での相場を基準に契約満了時点での再販市場相場を予測して設定した相対値を乗じて演算したものである。本実施の形態によれば、契約満了時点での残価損益をより正確に予測することができる。
本発明の第５４の実施の形態による記憶媒体は、第５１から第５３の実施の形態による残価損益分析システムに用いるデータを記憶している。
本発明の第５５の実施の形態による資産評価システムは、使用契約期間中の車両に関する新車価格、月間平均走行距離、使用契約満了時の想定走行距離、任意の時点での想定走行距離、又は想定使用期間から任意の時点での予想売却額を演算し、前記予想売却額から使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価を出力するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データを用いて再販時の予想売却額を演算し、この予想売却額から任意の時点での時価を予測することができる。
本発明の第５６の実施の形態による資産評価システムは、使用契約期間中の物品に関する販売価格、月間使用状況、使用契約満了時の想定使用状況又は想定使用期間から任意の時点での予想売却額を演算し、前記予想売却額から使用契約期間中の物品に関する任意の時点での時価を出力するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データを用いて再販時の予想売却額を演算し、この予想売却額から任意の時点での時価を予測することができる。
本発明の第５７の実施の形態は、第５５から第５６の実施の形態による資産評価システムにおいて、予想売却額を、現在の再販市場での相場を基準に契約満了時点での再販市場相場を予測して設定した相対値を乗じて演算したものである。本実施の形態によれば、任意の時点での時価をより正確に予測することができる。
本発明の第５８の実施の形態による記憶媒体は、第５５から第５７の実施の形態による資産評価システムに用いるデータを記憶している。
本発明の第５９の実施の形態による残価設定システムは、使用契約期間中の車両に関する新車価格、月間平均走行距離、使用契約満了時の想定走行距離又は想定使用期間から新規契約車両に関する予想売却額を演算し、前記予想売却額から新規契約車両に関する残価額を出力するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データを用いて新規契約車両に関する予想売却額を演算し、この予想売却額から新規契約車両に関する残価額を設定することができる。
本発明の第６０の実施の形態による残価設定システムは、使用契約期間中の物品に関する販売価格、月間使用状況、使用契約満了時の想定使用状況又は想定使用期間から新規契約物品に関する予想売却額を演算し、前記予想売却額から新規契約物品に関する残価額を出力するものである。このように本実施の形態は、既に再販された物品に関する売却データを用いて新規契約物品に関する予想売却額を演算し、この予想売却額から新規契約物品に関する残価額を設定することができる。
本発明の第６１の実施の形態は、第５９から第６０の実施の形態による残価設定システムにおいて、予想売却額を、現在又は過去の再販市場での相場を基準に契約満了時点での再販市場相場を予測して設定した相対値を乗じて演算したものである。本実施の形態によれば、新規契約物品に関する残価額をより正確に予測することができる。
本発明の第６２の実施の形態による残価設定システムは、新型車種の車種用途及び新車価格と、既車両に関する車種用途及び新車価格とを比較して最も近い既車種又は人気指数を選定し、選定した既車種又は人気指数をもとに新型車種に関する残価額を出力するものである。このように本実施の形態は、新型車種の車種用途及び新車価格と、既車両に関する車種用途及び新車価格とから最も近い既車種又は人気指数を選定することで、この選定した既車種又は人気指数をベースに新型車種に関する残価額を設定することができる。
本発明の第６３の実施の形態による記憶媒体は、第５９から第６２の実施の形態による残価設定システムに用いるデータを記憶している。
本発明の第６４の実施の形態による車両再販売価格分析システムは、車両スペックによって選択された既再販車両の売却額の平均値から所定範囲内の標準偏差にある既再販車両を再度選択し、その再度選択された既再販車両の売却額の平均値を標準売却額とし、標準売却額を予想売却額とするものである。本実施の形態によれば、売却額の平均値から所定範囲内の標準偏差にある既再販車両を再度選択することで、特殊な事由によって再販された車両を除外することができる。従って、特殊な事由を持たない平均的な車両に対する予想売却額をより正確に得ることができる。 The vehicle resale price analysis system according to the first embodiment of the present invention uses a first step of extracting data relating to a resold vehicle resold within a predetermined period, and the data extracted in the first step. A second step of extracting a factor affecting the vehicle resale price by correlation analysis, and a third step of acquiring a multiple regression equation from the correlation between the extracted factor and data relating to the amount sold. Have. Then, the multiple regression equation acquired in the third step is used for information prediction regarding the expected sale price, the expected residual value, or the expected residual value rate of the vehicle before resale. As described above, in the present embodiment, factors that have a large influence on the sale price are extracted from the sale data related to vehicles that have already been resold by correlation analysis, and the extracted factors are extracted from the correlation with the data related to the sale price. By obtaining the multiple regression equation, it is possible to obtain information regarding an objective expected sale amount and the like regarding the vehicle to be resold.
The vehicle resale price analysis system according to the second embodiment of the present invention obtains a new car price and a sale price or a residual price ratio obtained by dividing a sale price by a new car price, obtained from data relating to a resold vehicle resold within a predetermined period. The average mileage based on the first equation data indicating the correlation between the mileage and the second equation data indicating the correlation between the mileage and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the new car price The first correction equation data taking into account the first correction equation data and the second correction equation data taking into account the average new vehicle price are obtained, and determined from the first correction equation data and the second correction equation data according to the vehicle type data or the vehicle type The third equation data indicating the correlation between the popularity index data and the residual value rate or the sale price is acquired. Then, the expected sale price of the vehicle before resale is obtained from the third equation data. The expected sale price of this vehicle can be obtained by inputting data relating to the vehicle type or popularity index determined according to the vehicle type, new vehicle price, and travel distance. As described above, this embodiment is a popularity that is determined according to a vehicle type or a vehicle type, which is data that has already been empirically recognized that it has a large influence on the sale price, among sales data related to vehicles that have already been resold. By analyzing the data relating to the index, the new vehicle price, and the mileage, and setting the correlation as equation data, it is possible to obtain an objective expected sale price for the vehicle to be resold.
The vehicle resale price analysis system according to the third embodiment of the present invention includes at least the number of months elapsed from the first year registration or use contract year or the use contract period from among the data on already resold vehicles resold within a predetermined period. Using the data related to the actual use period, the data related to the displacement, the data related to the new vehicle price, and the data related to the mileage during the actual use period, etc. A correlation formula for obtaining information on the residual value rate or a table in which the correlation is associated is acquired. As described above, the present embodiment is the data that has been empirically recognized that it has a great influence on the sale price from the sale data regarding the vehicles that have already been resold, and the actual use period, displacement, and new vehicle price. And a correlation formula or correlation for obtaining information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale using the data on the mileage during the actual use period. By acquiring the table, it is possible to obtain an objective expected sale amount for the vehicle to be resold.
The vehicle resale price analysis system according to the fourth embodiment of the present invention includes at least the number of months since the first year registration or use contract year or the use contract period from among the data relating to resold vehicles resold within a predetermined period. Using the data on the actual use period, etc., the data on the displacement, and the data on the mileage during the actual use period, information on the expected sale amount, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale A correlation formula for obtaining or a table associating the correlation is acquired. As described above, the present embodiment is the data that has been empirically recognized that the influence on the sale price is large among the sale data related to the vehicles that have already been resold, Acquire a correlation formula or a table that correlates the correlation to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale using the data on the mileage during the actual use period By doing so, it is possible to obtain an objective expected sale amount for the vehicle to be resold.
The vehicle resale price analysis system according to the fifth embodiment of the present invention includes at least data relating to the displacement, data relating to the new vehicle price, and the actual use period from among the data relating to resold vehicles resold within a predetermined period. A table that correlates correlation formulas or correlations to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of vehicles before resale using data on the mileage in is there. In this way, the present embodiment is the data that has already been empirically recognized that the sale amount related to the vehicle that has already been resold has a large effect on the sale price. Obtain a correlation formula or a table that correlates the correlation to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale using the data on the mileage during the period of use This makes it possible to obtain an objective expected sale price for the vehicle scheduled for resale.
The vehicle resale price analysis system according to the sixth embodiment of the present invention includes at least the number of months elapsed from the first year registration or use contract year or the use contract period from among the data relating to resold vehicles resold within a predetermined period. Correlating correlation formulas or correlations to obtain information on the expected sale amount, expected residual value, or expected residual value rate of vehicles before resale using data on the actual usage period such as Get the table. As described above, the present embodiment includes data relating to the actual use period and the new vehicle price, which is data that has already been empirically recognized from among the sale data relating to vehicles that have already been resold, and that the influence on the sale price is large. Is used to obtain a correlation formula or a table that correlates the correlation to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale. You can get a reasonable expected sale price.
In the vehicle resale price analysis system according to the sixth embodiment, the seventh embodiment of the present invention uses the data relating to the travel distance during the actual use period to estimate the expected sale amount and the expected residual value of the vehicle before resale. Alternatively, a correlation formula for obtaining information on the expected residual value rate or a table in which the correlation is associated is acquired. As described above, the present embodiment uses the data relating to the mileage, which is data that has already been empirically recognized from the sale data related to the vehicles that have already been resold, that the influence on the sale price is large. Scheduled for resale by obtaining a correlation formula or a table that correlates the correlation to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale using data on the new car price An objective expected sale amount can be obtained for any vehicle.
In an eighth embodiment of the present invention, in the vehicle resale price analysis system according to the sixth embodiment, an estimated sale amount, an expected residual value, or an expected residual value of a vehicle before resale using data relating to the displacement is used. A correlation formula for obtaining information on the rate or a table in which the correlation is associated is acquired. As described above, in the present embodiment, the data on the exhaust amount, which is data that has already been empirically recognized that the influence on the sale price is large among the sale data on the vehicles that have already been resold. Scheduled for resale by obtaining a correlation formula or a table that correlates the correlation to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate of the vehicle before resale using data on the new car price An objective expected sale amount can be obtained for any vehicle.
According to the ninth embodiment of the present invention, in the vehicle resale price analysis system according to the third to eighth embodiments, whether or not the vehicle is a light vehicle is classified and the expected sale amount and the expected residual value of the vehicle before resale. Alternatively, a correlation formula for obtaining information on the expected residual value rate or a table in which the correlation is associated is acquired. In this way, the present embodiment distinguishes light vehicles from other vehicles, taking into account the effects in the low price range unique to light vehicles, and the expected sale price, expected residual value, or expected value of the vehicle before resale. By obtaining a correlation formula for obtaining information on the residual value rate or a table in which the correlation is associated, an objective expected sale amount can be obtained for the vehicle scheduled for resale.
According to the tenth embodiment of the present invention, in the vehicle resale price analysis system according to the third to eighth embodiments, whether the vehicle is a luxury vehicle is classified according to the automobile tax classification, and the expected sale price of the vehicle before resale. , A correlation equation for obtaining information on the expected residual value or the expected residual value rate, or a table in which the correlation is associated. In this way, the present embodiment distinguishes so-called luxury vehicles from other vehicles by tax classification, taking into account the impact of high prices unique to luxury vehicles, and the expected sale amount and remaining balance of vehicles before resale. By obtaining a correlation formula for obtaining information on the price or the expected residual value rate or a table in which the correlation is associated, an objective expected sale amount can be obtained for the vehicle to be resold.
In an eleventh embodiment of the present invention, in the vehicle resale price analysis system according to the third to eighth embodiments, an expected sale amount and an expected residual value of a vehicle before resale are classified according to the vehicle use and the vehicle shape. Alternatively, a correlation formula for obtaining information on the expected residual value rate or a table in which the correlation is associated is acquired. As described above, according to the present embodiment, the information on the expected sale price, the expected residual value, or the expected residual value rate of the vehicle before resale is taken into account by considering the influence of the purpose, popularity, etc. By acquiring a correlation formula or a table in which correlations are associated with each other, it is possible to obtain an objective expected sale amount for a vehicle scheduled for resale.
In the twelfth embodiment of the present invention, the prediction of the vehicle before resale is performed using the correlation formula acquired by the vehicle resale price analysis system according to the third to eleventh embodiments or the table in which the correlation is associated. Information on the sale price, expected residual value, or expected residual value rate is output. According to the present embodiment, an objective expected sale amount can be obtained for a vehicle scheduled for resale.
The residual value profit / loss analysis system according to the thirteenth embodiment of the present invention uses a correlation formula or a table in which correlations are associated with each other acquired in the vehicle resale price analysis system according to the third to eleventh embodiments. The residual value profit / loss information at an arbitrary time point regarding the vehicle during the use contract period is output. According to the present embodiment, it is possible to obtain objective residual value profit / loss information regarding the vehicle during the usage contract period.
The asset evaluation system according to the fourteenth embodiment of the present invention uses a correlation agreement or a table in which correlations obtained by the vehicle resale price analysis system according to the third to eleventh embodiments are used. The current price information at an arbitrary time point regarding the vehicle during the period is output. According to the present embodiment, it is possible to obtain objective market price information regarding the vehicle during the use contract period.
The residual value setting system according to the fifteenth embodiment of the present invention is novel using a correlation formula acquired by the vehicle resale price analysis system according to the third to eleventh embodiments or a table associating the correlation. The residual value forecast information regarding the contracted vehicle is output. According to the present embodiment, objective residual value prediction information can be obtained for a new contract vehicle.
The storage medium according to the sixteenth embodiment of the present invention relates to an expected sale amount, an expected residual value, or an expected residual value rate of a vehicle before resale by the vehicle resale price analysis system according to the third to eleventh embodiments. Data used to acquire a correlation formula for obtaining information or a table in which correlations are associated is stored. According to the present embodiment, it is possible to acquire a correlation formula or a table in which a correlation is associated with the new contract vehicle in order to obtain an objective sale amount or the like.
The storage medium according to the seventeenth embodiment of the present invention stores data used in the vehicle resale price analysis system according to the third to eleventh embodiments. According to the present embodiment, it is possible to obtain an objective sale amount or the like for a new contract vehicle.
The storage medium according to the eighteenth embodiment of the present invention includes at least data relating to the actual use period such as the number of months since the first year registration or use contract year or the use contract period, data relating to the displacement, and data relating to the new vehicle price. And data relating to the travel distance during the actual use period. According to the present embodiment, it is possible to obtain a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a newly contracted vehicle or a table in which the correlation is associated, and to obtain an existing sale price or the like. Information about resale vehicles can be output.
The storage medium according to the nineteenth embodiment of the present invention includes at least data relating to the actual use period such as the number of months since the first year registration or use contract year or the use contract period, data relating to the displacement, and the actual use period. It stores data on the mileage inside. According to the present embodiment, it is possible to obtain a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a newly contracted vehicle or a table in which the correlation is associated, and to obtain an existing sale price or the like. Information about resale vehicles can be output.
The storage medium according to the twentieth embodiment of the present invention stores at least data relating to the displacement, data relating to the new vehicle price, and data relating to the travel distance during the actual use period. According to the present embodiment, it is possible to obtain a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a newly contracted vehicle or a table in which the correlation is associated, and to obtain an existing sale price or the like. Information about resale vehicles can be output.
The storage medium according to the twenty-first embodiment of the present invention stores at least data relating to the actual use period such as the number of months since the first year registration or use contract year or the use contract period, and data relating to the new vehicle price. According to the present embodiment, it is possible to obtain a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a newly contracted vehicle or a table in which the correlation is associated, and to obtain an existing sale price or the like. Information about resale vehicles can be output.
In the twenty-second embodiment of the present invention, data relating to the travel distance during the actual use period is stored in the storage medium in the twenty-first embodiment. According to the present embodiment, it is possible to acquire a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a resold vehicle or a table in which the correlation is associated, and the existing sale basis that is the basis of the predicted sale amount or the like. Information about resale vehicles can be output.
In the twenty-third embodiment of the present invention, data relating to the displacement is stored in the storage medium in the twenty-first embodiment. According to the present embodiment, it is possible to acquire a correlation formula for obtaining an objective sale amount or the like for a resold vehicle or a table in which the correlation is associated, and the existing sale basis that is the basis of the predicted sale amount or the like. Information about resale vehicles can be output.
In the twenty-fourth embodiment of the present invention, data that can be classified by whether or not the vehicle is a light vehicle is stored in the storage medium in the eighteenth to twenty-third embodiments. According to the present embodiment, a correlation formula or a table in which correlations are associated with each other to obtain an objective sale amount and the like in consideration of the effects in the low price range unique to mini vehicles with respect to resold vehicles. It is also possible to output information on the resold vehicle that is the basis of the estimated sale price.
In the twenty-fifth embodiment of the present invention, data related to automobile tax classification is stored in the storage medium in the eighteenth to twenty-third embodiments. According to the present embodiment, a correlation formula or a table in which correlations are associated with each other to obtain an objective sale amount and the like in consideration of the influence in the high price range unique to luxury cars regarding resold vehicles. It is also possible to output information on the resold vehicle that is the basis of the estimated sale price.
In the twenty-sixth embodiment of the present invention, the storage medium in the eighteenth to twenty-third embodiments uses a vehicle such as passenger, commercial, cargo, or bus, or a sedan type, hatchback type, one-box type, etc. The data which can be classified according to the vehicle shape is stored. According to the present embodiment, it is possible to obtain a correlation formula or a table in which correlations are associated with each other to obtain an objective sale amount in consideration of the influence of the purpose, popularity, etc. regarding the resold vehicle, It is possible to output information relating to the resold vehicle that is the basis of the estimated sale price.
The display device according to the twenty-seventh embodiment of the present invention relates to a resold vehicle on which the estimated sale amount and the like are based by displaying the data stored in the storage medium in the eighteenth to twenty-sixth embodiments. Information can be output.
The vehicle resale price analysis system according to the twenty-eighth embodiment of the present invention uses the data stored in the storage medium in the eighteenth to twenty-sixth embodiments to estimate the expected sale price, the expected residual value of the vehicle before resale, Alternatively, an objective sale amount or the like can be output by outputting information on the expected residual value rate.
The residual value profit / loss analysis system according to the twenty-ninth embodiment of the present invention uses the data stored in the storage medium in the eighteenth to twenty-sixth embodiments to store the residual value at any point in time during the use contract period. By outputting the profit / loss information, objective residual value profit / loss information can be output.
The asset evaluation system according to the thirtieth embodiment of the present invention uses the data stored in the storage medium according to the eighteenth to twenty-sixth embodiments to obtain market price information at an arbitrary point in time regarding the vehicle during the use contract period. By outputting, objective market price information can be output.
The residual value setting system according to the thirty-first embodiment of the present invention outputs residual value prediction information relating to a new contract vehicle using data stored in the storage medium in the eighteenth to twenty-sixth embodiments, Objective residual value forecast information can be output.
The vehicle resale price analysis system according to the thirty-second embodiment of the present invention provides data relating to the elapsed period or use period since the first year registration, the popularity index determined according to the vehicle type or vehicle type, the new vehicle price, and the travel distance. Is input or selected to output information on the expected sale amount, the expected residual value, or the expected residual value rate at the time of resale.
The article resale price analysis system according to the thirty-third embodiment of the present invention can predict the resale by inputting or selecting data relating to the elapsed period or use period from the time of manufacture or sale, the sale price, and actual use. Information on the sale price, expected residual value, or expected residual value rate is output.
The vehicle resale price analysis system according to the thirty-fourth embodiment of the present invention is the vehicle type name, model designation number, or data related to the certified model, lease period or use period, first year registration year, expected mileage, assessment, or new vehicle By inputting or selecting data relating to the price, information on the expected sale amount, the expected residual value, or the expected residual value rate at the time of resale is output.
The vehicle resale price analysis system according to the thirty-fifth embodiment of the present invention inputs or selects data relating to a new car price or mileage to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale. Output.
The article resale price analysis system according to the thirty-sixth embodiment of the present invention inputs or selects data relating to the sale price or actual use to obtain information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale. Output.
The vehicle resale price analysis system according to the thirty-seventh embodiment of the present invention outputs information on individual vehicles related to already-sold vehicles together with information on the expected sale price, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale. is there.
The thirty-eighth embodiment of the present invention is the vehicle resale price analysis system according to the thirty-seventh embodiment, in which information on individual vehicles related to resold vehicles includes sale rate, manufacturer name, vehicle type name, vehicle shape, displacement, It includes grade, number of months elapsed, year, new car price, mileage, mission, fuel, drive system, or year of sale.
The vehicle resale price analysis system according to the thirty-ninth embodiment of the present invention includes the information on the expected sale price, the expected residual value, or the expected residual value rate at the time of resale, as well as the average mileage, average sale price, average The sale rate, the average new car price, or the standard mileage, the standard sale amount, the standard sale rate, or the standard new car price regarding the resold vehicle within a predetermined deviation value among the resold vehicles is output.
The vehicle resale price analysis system according to the 40th embodiment of the present invention includes a vehicle type name, model designation number, or data relating to a certified model, lease period or use period, first year registration year, expected mileage, assessment, or new vehicle. By entering or selecting data related to prices, information on the expected sale amount, expected residual value, or expected residual value rate at the time of resale, as well as the sale rate, manufacturer name, model name, vehicle shape, displacement, grade, progress Information on individual vehicles related to resold vehicles including the number of months, year, new car price, mileage, mission, fuel, drive system, or year of sale is output.
The vehicle resale price analysis system according to the forty-first embodiment of the present invention displays a graph with the new vehicle price as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the new vehicle price as the other axis, On the graph, the actual data of the new vehicle price and the sale amount or the residual value rate regarding the resold vehicle is displayed, and the correlation between the new vehicle price and the sale amount or the residual value rate is displayed. As described above, this embodiment correlates between the new vehicle price and the sales amount or the residual value rate, which has already been empirically recognized from the sales data regarding the vehicles that have already been resold, that the impact on the sales amount is large. It is possible to visually grasp the relationship and to recognize an objective expected sale amount for the vehicle scheduled for resale.
The vehicle resale price analysis system according to the forty-second embodiment of the present invention displays a graph using the mileage as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the new car price as the other axis, On the graph, the actual data of the travel distance and the sale amount or the residual value rate regarding the resold vehicle is displayed, and the correlation between the travel distance and the sale amount or the residual value rate is displayed. As described above, in the present embodiment, the correlation between the mileage and the sale amount or the residual value rate, which has already been empirically recognized from the sale data relating to the vehicles that have already been resold, has a large effect on the sale amount. It is possible to visually grasp the relationship and to recognize an objective expected sale amount for the vehicle scheduled for resale.
The vehicle resale price analysis system according to the forty-third embodiment of the present invention displays a graph with the vehicle type or popularity index as one axis and the sale price or sale price divided by the new vehicle price as the other axis. On the graph, the actual data of the vehicle type or popularity index related to the resold vehicle and the sale amount or the residual value rate is displayed, and the correlation between the vehicle type or popularity index and the sale amount or the residual value rate is displayed. is there. As described above, the present embodiment has the vehicle type or popularity index and the sales amount or the residual value ratio, which have already been empirically recognized from the sales data relating to the vehicles that have already been resold, that the impact on the sales amount is large. Can be visually grasped, and an objective expected sale amount can be recognized for the vehicle to be resold.
In the vehicle resale price analysis system in the forty-first to forty-third embodiments, a forty-fourth embodiment of the present invention displays a plurality of correlations for each elapsed period or use period since the first year registration. As described above, this embodiment correlates between the new vehicle price and the sales amount or the residual value rate, which has already been empirically recognized from the sales data regarding the vehicles that have already been resold, that the impact on the sales amount is large. It is possible to visually grasp the relationship and to recognize the difference depending on the elapsed period from the first year registration or the usage period.
In the forty-fifth embodiment of the present invention, in the vehicle resale price analysis system according to the forty-first to forty-third embodiments, the correlation is defined by an equation obtained by regression analysis from actual data relating to already-sold vehicles. is there.
The article resale price analysis system according to the forty-sixth embodiment of the present invention displays a graph with the sale price as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the sale price as the other axis. On the graph, actual data between the sales price and the sale amount or the residual value rate regarding the resold goods is displayed, and the correlation between the sales price and the sale amount or the residual value rate is displayed. As described above, in the present embodiment, the correlation between the selling price and the selling price or the residual value ratio, which has already been empirically recognized from the sales data regarding the already resold goods, has a large effect on the selling price. It is possible to visually grasp the relationship and to recognize an objective expected sale amount for the item to be resold.
The article resale price analysis system according to the 47th embodiment of the present invention displays a graph with the mileage as one axis and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the sale price by the sale price as the other axis. The actual data of the resold goods and the actual data of the sales amount or the residual value rate are displayed on the graph, and the correlation between the actual usage data and the sales amount or the residual value rate is displayed. As described above, this embodiment is based on the relationship between the actual use data and the sale amount or the residual value rate, which have already been empirically recognized from the sale data regarding the already resold items. The correlation can be grasped visually, and an objective expected sale amount can be recognized for the item to be resold.
The article resale price analysis system according to the forty-eighth embodiment of the present invention displays a graph with the model or popularity index as one axis and the remaining value ratio obtained by dividing the sale price or sale price by the sales price as the other axis. On the graph, the actual data of the model or popularity index and the sale amount or residual value rate regarding the resold goods is displayed, and the correlation between the model or popularity index and the sale amount or residual value rate is displayed. . As described above, in the present embodiment, the model or popularity index that has already been empirically recognized as having a large influence on the sale price, and the sale price or the residual value ratio among the sale data relating to the already resold goods. Can be visually grasped, and an objective expected sale amount can be recognized for an article to be resold.
In the forty-ninth embodiment of the present invention, in the article resale price analysis system according to the forty-sixth to forty-eighth embodiments, a plurality of correlations are displayed for each elapsed period or use period from the manufacturing or sales period. As described above, in the present embodiment, the correlation between the selling price and the selling price or the residual value ratio, which has already been empirically recognized from the sales data regarding the already resold goods, has a large effect on the selling price. It is possible to visually grasp the relationship, and to recognize the difference depending on the elapsed time from the production or sales time or the usage period.
In the 50th embodiment of the present invention, in the article resale price analysis system according to the 46th to 48th embodiments, the correlation is defined by an equation obtained by regression analysis from actual data relating to already resold goods. is there.
The residual value profit / loss analysis system according to the fifty-first embodiment of the present invention provides a new vehicle price, a monthly average mileage, an assumed mileage at the time of expiration of the use contract or an expected sale at the time of resale from the vehicle during the use contract period. The amount is calculated, and the residual value profit / loss is output from the estimated sale amount and the planned sale amount set at the time of the use contract. As described above, this embodiment calculates the expected sale amount at the time of resale using the sale data relating to the already resold goods, and the residual value at the time of resale is calculated from this expected sale amount and the planned sale amount set at the time of use contract. Profit and loss can be predicted. In this way, it is possible to predict residual value profit and loss at the time of contract expiration from objective data.For example, the risk of a cumulative loss resulting from a decline in the evaluation of the vehicle from the time of contract to the present is predicted in advance. it can. Therefore, it is possible to set an appropriate residual value in a new contract by grasping in advance the profit and loss that may occur when the contract expires.
The residual value profit / loss analysis system according to the fifty-second embodiment of the present invention provides a sales price, a monthly usage status, an assumed usage status at the time of expiration of the usage contract, or an estimated sale amount at the time of resale from the usage usage period. And the residual value profit / loss is output from the estimated sale amount and the planned sale amount set at the time of the use contract. As described above, this embodiment calculates the expected sale amount at the time of resale using the sale data relating to the already resold goods, and the residual value at the time of resale is calculated from this expected sale amount and the planned sale amount set at the time of use contract. Profit and loss can be predicted. In this way, it is possible to predict residual value gains and losses at the time of contract expiration from objective data, so it is possible to predict in advance, for example, the risk of a decline in the evaluation of goods from the time of contract to the present and a cumulative loss. it can. Therefore, it is possible to set an appropriate residual value in a new contract by grasping in advance the profit and loss that may occur when the contract expires.
According to a fifty-third embodiment of the present invention, in the residual value profit / loss analysis system according to the fifty-first to fifty-third embodiments, the expected sale amount is calculated based on the current market price in the resale market. It is calculated by multiplying the relative value set by predicting the market price. According to the present embodiment, it is possible to predict the residual value profit and loss at the time of expiration of the contract more accurately.
The storage medium according to the 54th embodiment of the present invention stores data used in the residual value profit / loss analysis system according to the 51st to 53rd embodiments.
The asset evaluation system according to the 55th embodiment of the present invention provides a new vehicle price, a monthly average mileage, an assumed mileage when the use contract expires, an assumed mileage at an arbitrary time, or an assumption regarding the vehicle during the use contract period. An expected sale amount at an arbitrary time point is calculated from the use period, and a market price at an arbitrary time point regarding the vehicle during the use contract period is output from the expected sale amount. As described above, the present embodiment can calculate the expected sale price at the time of resale using the sale data relating to the already resold goods, and can predict the market price at an arbitrary time from the expected sale price.
The asset evaluation system according to the fifty-sixth embodiment of the present invention provides a sales price, a monthly usage status, an assumed usage status at the time of expiration of the usage contract, or an estimated sale amount at an arbitrary time from the assumed usage duration. Is calculated, and the market price at an arbitrary point in time for the article in the use contract period is output from the expected sale price. As described above, the present embodiment can calculate the expected sale price at the time of resale using the sale data relating to the already resold goods, and can predict the market price at an arbitrary time from the expected sale price.
According to a 57th embodiment of the present invention, in the asset evaluation system according to any of the 55th to 56th embodiments, the expected sale amount is calculated from the resale market price at the time of expiration of the contract based on the current market price in the resale market. This is calculated by multiplying the relative value set by prediction. According to the present embodiment, the market price at an arbitrary time point can be predicted more accurately.
The storage medium according to the 58th embodiment of the present invention stores data used for the asset evaluation system according to the 55th to 57th embodiments.
The residual value setting system according to the 59th embodiment of the present invention is based on a new vehicle price, a monthly average mileage, an assumed mileage at the time of expiration of the use contract or an assumed use period, and an expected sale on a new contract vehicle. The amount is calculated, and the residual value relating to the newly contracted vehicle is output from the expected sale amount. As described above, according to the present embodiment, it is possible to calculate an expected sale amount relating to a new contract vehicle using sale data relating to an already resold item, and to set a residual value relating to the new contract vehicle from the expected sale amount.
The residual value setting system according to the sixty-sixth embodiment of the present invention is based on the sales price, the monthly usage status, the expected usage status when the usage contract expires, or the expected sales amount for the new contracted product from the expected usage period. Is calculated, and the residual value related to the new contract article is output from the estimated sale price. As described above, according to the present embodiment, it is possible to calculate an expected sale amount relating to a new contract article using sale data relating to an already resold article, and to set a residual value relating to the new contract article from the expected sale amount.
According to a sixty-first embodiment of the present invention, in the residual value setting system according to the sixty-sixth to sixty-sixth embodiments, the expected sale amount is determined based on the market price in the current or past resale market, and resale at the time of contract expiration. It is calculated by multiplying the relative value set by predicting the market price. According to the present embodiment, it is possible to predict the remaining value related to the new contract article more accurately.
The residual value setting system according to the sixty-second embodiment of the present invention selects the closest existing vehicle type or popularity index by comparing the vehicle type application and new vehicle price of the new model with the vehicle type application and new vehicle price related to the existing vehicle, The residual value for the new model is output based on the selected existing model or popularity index. As described above, the present embodiment selects the existing vehicle type or popularity index by selecting the closest existing vehicle type or popularity index from the vehicle type usage and new vehicle price of the new model and the vehicle type usage and new vehicle price related to the existing vehicle. Based on the above, the residual value for the new model can be set.
The storage medium according to the 63rd embodiment of the present invention stores data used in the residual value setting system according to the 59th to 62nd embodiments.
The vehicle resale price analysis system according to the sixty-fourth embodiment of the present invention again selects a resold vehicle that has a standard deviation within a predetermined range from the average value of the resale price of the resold vehicle selected according to the vehicle specifications, The average value of sales of the resold vehicles selected again is set as the standard sales price, and the standard sales price is set as the expected sales price. According to the present embodiment, by selecting again a resold vehicle that has a standard deviation within a predetermined range from the average value of the sales amount, it is possible to exclude a vehicle that has been resold for a special reason. Therefore, it is possible to more accurately obtain an expected sale price for an average vehicle having no special reason.

以下、本発明の一実施例について図面に基づいて説明する。
まず本発明において、使用契約とはリース契約、レンタル契約、又は残価付ローン契約等のように所定期間使用又は所有を許諾する契約のことを、使用契約満了とはリースやレンタル期間の終了や中途解約による契約終了を意図している。
以下本発明の実施例の説明では、レンタル契約満了後に入札会やオークションで再販された車両データに基づく車両再販価格分析システムを例に説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
First, in the present invention, the use contract is a contract that permits use or ownership for a predetermined period such as a lease contract, a rental contract, or a residual value loan contract, and the expiration of the use contract means that the lease or rental period ends. It is intended to terminate the contract due to mid-term cancellation.
In the following description of the embodiments of the present invention, a vehicle resale price analysis system based on vehicle data resold at auction or auction after the rental contract expires will be described as an example.

図１は、同実施例による車両再販価格分析システムを含む全体構成を示すブロック図である。
再販支援システム１０は、支援側車両再販システム１１と入札支援システム１２とを備えている。
支援側車両再販システム１１は、車種データベース１３と、既再販車両データベース１４と、予想売却額算出システム１５とを備えている。
ここで、車種データベース１３は、メーカ名、車種名、車両用途、車両形状、車種グレード（車種名、グレード名）、認定型式、通称型式（型式指定番号、類別区分番号）、ミッション、駆動方式、排気量、ドア数、定員、積載量、エンジン型式（原動機型式）、エンジンの気筒数、エンジン機構、タイヤサイズ、過給器、ルーフ形状、排ガス規制、ボディーサイズ、ボディーカラー、自動車税区分、重量税、保険クラス、人気指数、車両用途、車両形状、発売始期、発売終期等のデータを有している。ここで人気指数とは、車種別に区分した分類中で残価率によってランク分けした指数である。例えばカローラとシビックとの残価率が同等で、サニーの残価率がカローラより２ランク低い場合には、カローラの人気指数が２５、シビックの人気指数が２５、サニーの人気指数が２２と設定される。車両用途とは、用途による車両の分類であり、乗用車、バン、バス、トラック等に分類される。車両形状とは、ドア数や外形形状による分類であり、例えば、４ドア＋トランクであればセダン（ＳＤ）、２ドア＋テールゲイト（４ドア仕様なし）であればハッチバック（ＨＢ）、２ドア＋トランクであればクーペ又はスポーツ（ＣＰ）、２〜４ドア＋テールゲイト又は４ドアベースのフルボンネットであればボンネットワゴン（ＢＷ）、３〜４ドア＋テールゲイト又はセミキャブオーバであればキャブワゴン（ＣＷ）となる。
また既再販車両データベース１４は、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離、再販時の査定評価等の既再販車両に関するデータを有している。
また予想売却額算出システム１５は、車種データベース１３及び既再販車両データベース１４のデータから重回帰式、相関関係式、又は相関関係を対応づけたテーブルを取得し、再販前の予想売却額、予想残価額、又は予想残価率に関する情報を算出するシステムである。
また入札システム１２は、国内入札会、海外入札会、インターネットを利用したｗｅｂ上での入札会、オークション、店舗等での小売を選択して出品するシステムである。例えば、入札システム１２から入札会場の入札会場システム１６に対して出品車両に関する出品データの送信を行う。 FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration including a vehicle resale price analysis system according to the embodiment.
The resale support system 10 includes a support side vehicle resale system 11 and a bid support system 12.
The support-side vehicle resale system 11 includes a vehicle type database 13, an already resold vehicle database 14, and an expected sale amount calculation system 15.
Here, the vehicle model database 13 includes manufacturer name, vehicle model name, vehicle application, vehicle shape, vehicle model grade (vehicle model name, grade name), certified model, common model (model designation number, category classification number), mission, drive system, Displacement, number of doors, capacity, load capacity, engine type (motor model), number of engine cylinders, engine mechanism, tire size, turbocharger, roof shape, exhaust emission regulations, body size, body color, vehicle tax classification, weight It has data such as tax, insurance class, popularity index, vehicle use, vehicle shape, start of sale, end of sale. Here, the popularity index is an index that is ranked by the residual value rate in the classification classified by vehicle type. For example, if the residual value rate of Corolla and Civic are the same, and the residual value rate of Sunny is 2 rank lower than Corolla, the popularity index of Corolla is set to 25, the popularity index of Civic is set to 25, and the popularity index of Sunny is set to 22. Is done. The vehicle use is a classification of vehicles according to the use, and is classified into passenger cars, vans, buses, trucks, and the like. The vehicle shape is classified according to the number of doors and the outer shape. For example, a sedan (SD) if 4 doors + trunk, a hatchback (HB) if 2 doors + tailgate (no 4 door specification), 2 doors. + Trunk coupe or sports (CP), 2-4 doors + tailgate or 4 door base full bonnet bonnet wagon (BW), 3-4 door + tailgate or semi cab over cab wagon (CW).
The resold vehicle database 14 also relates to resold vehicles such as the use contract year, the expiration date of the use contract, the use contract period, the new car price, the sale price after the use contract expires, the mileage at the time of resale, and the assessment evaluation at the time of resale. I have data.
Further, the expected sale price calculation system 15 acquires a multiple regression formula, a correlation formula, or a table that associates the correlation from the data of the vehicle type database 13 and the already resold vehicle database 14, and calculates the expected sale price before resale and the expected remaining price. This is a system for calculating information on value or expected residual value rate.
The bidding system 12 is a system for selecting and submitting domestic bidding, overseas bidding, bidding on the web using the Internet, auction, retail at a store, and the like. For example, the bidding system 12 transmits the exhibition data regarding the exhibition vehicle to the bidding site system 16 of the bidding site.

リース会社等で利用される利用側システム２０には、利用側車両再販価格分析システム２１を有している。この利用側車両再販価格分析システム２１は、新規契約車両に関する残価を設定する残価設定システム２２と、残価シュミレーションを行う残価シュミレーションシステム２３とを有している。ここで残価シュミレーションシステム２３としては、例えば再販前の車両の残価損益を予測する残価損益分析システム２４や、使用契約期間中の車両に関する任意の時点での時価を予測する資産評価システム２５がある。
利用側システム２０には、利用側車両再販価格分析システム２１の他に、リース契約時等に用いる見積もりシステム２６、基幹システム２７を有している。ここで基幹システム２７には、リース成約データを格納するリース契約データベース２８を備えている。
また利用側システム２０には出品支援システム２９を有している。この出品支援システム２９は、契約が満了した車両、又は好ましくは所定期間経過後に契約が満了する予定の車両に関する契約満了データを入札システム１２に送信するシステムである。 The use side system 20 used by a leasing company or the like has a use side vehicle resale price analysis system 21. The user-side vehicle resale price analysis system 21 includes a residual value setting system 22 that sets a residual value related to a new contract vehicle, and a residual value simulation system 23 that performs residual value simulation. Here, as the residual value simulation system 23, for example, a residual value profit / loss analysis system 24 that predicts residual value profit / loss of a vehicle before resale, or an asset evaluation system 25 that predicts a market price at an arbitrary time point regarding a vehicle during a usage contract period. There is.
In addition to the use side vehicle resale price analysis system 21, the use side system 20 includes an estimation system 26 and a backbone system 27 that are used at the time of lease contract. Here, the basic system 27 includes a lease contract database 28 for storing lease contract data.
The user side system 20 has an exhibition support system 29. The exhibition support system 29 is a system that transmits contract expiration data to the bidding system 12 regarding a vehicle whose contract has expired, or preferably a vehicle whose contract is scheduled to expire after a predetermined period.

次に、入札会等への出品データの流れについて説明する。
契約が満了した車両、又は好ましくは所定期間経過後に契約が満了する予定の車両に関する契約満了データが基幹システム２７から出品支援システム２９に送られる。出品支援システム２９では、契約満了データを利用側車両再販価格分析システム２１に送信する。利用側車両再販価格分析システム２１は、出品支援システム２９に対して最新のデータに基づく予想売却額データを送信する。この予想売却額データを受信した出品支援システム２９は、入札システム１２に対して契約満了データに予想売却額データ（売却希望価格）を含めた出品データを送信する。入札システム１２では、受信した出品データに基づき、国内入札会、海外入札会、インターネットを利用したｗｅｂ上での入札会、オークション、店舗等での小売の中から最適な売却先を選択し、例えば国内入札会を選択した場合には入札会場システムに出品データを送信する。 Next, the flow of exhibition data to a bid party will be described.
Contract expiration data relating to a vehicle whose contract has expired, or preferably a vehicle whose contract is scheduled to expire after a predetermined period of time, is sent from the backbone system 27 to the exhibition support system 29. The exhibition support system 29 transmits the contract expiration data to the use side vehicle resale price analysis system 21. The use side vehicle resale price analysis system 21 transmits the expected sale price data based on the latest data to the exhibition support system 29. The exhibition support system 29 that has received the expected sale price data transmits the exhibition data including the expected sale price data (desired sale price) in the contract expiration data to the bidding system 12. The bidding system 12 selects an optimal sales destination from domestic bidding, overseas bidding, bidding on the web using the Internet, auction, retail at a store, etc. based on the received exhibition data. When domestic bidding is selected, the exhibition data is sent to the bidding site system.

次に、入札された再販車両データの流れについて説明する。
入札された再販車両データは、入札会場システム１６から既再販車両データベース１４に送られる。既再販車両データベース１４に送られた再販車両データは、定期的に予想売却額算出システム１５に用いられるとともに、定期的に利用側車両再販価格分析システム２１に更新データとして送信される。 Next, the flow of resold vehicle data that has been bid will be described.
The tendered resale vehicle data is sent from the tender hall system 16 to the already resold vehicle database 14. The resale vehicle data sent to the already resold vehicle database 14 is regularly used in the expected sale amount calculation system 15 and is periodically transmitted as update data to the use side vehicle resale price analysis system 21.

次に、車両再販価格分析システム１０、２１でのデータ更新について説明する。
まず、車種データベース１３は、新たに生産される新型車種が発表又は生産される毎に、新型車種に関する車種データを追加更新する。ここで新型車種には、型式認定番号が変更になった場合を含む。車種データベース１３に格納されたデータは、定期的に予想売却額算出システム１５に用いられるとともに、定期的又はデータ更新がされた時に利用側車両再販価格分析システム２１に更新データとして送信される。また、予想売却額算出システム１５についても定期的に新たなデータによって更新され、更新された相関関係式等のモジュールは更新データとして利用側車両再販価格分析システムに送られる。
なお、リース契約データベース２８のデータは、残価シュミレーションシステム２３での各種分析に用いられる。 Next, data update in the vehicle resale price analysis systems 10 and 21 will be described.
First, the vehicle type database 13 additionally updates vehicle type data related to a new model every time a new model is newly produced or produced. Here, the new model includes the case where the model certification number is changed. The data stored in the vehicle type database 13 is regularly used in the expected sale amount calculation system 15 and is transmitted as update data to the user-side vehicle resale price analysis system 21 periodically or when data is updated. Further, the expected sale amount calculation system 15 is also periodically updated with new data, and the updated module such as the correlation equation is sent as update data to the use side vehicle resale price analysis system.
The data in the lease contract database 28 is used for various analyzes in the residual value simulation system 23.

次に図２から図８を用いて、車両再販価格の分析に用いる残価算出方程式の取得方法の一実施例について説明する。
図２は残価算出方程式の取得方法を示す処理フローである。
まず第１ステップとして、既再販車両に関する販売実績データを準備し、既再販車両に関する所定のデータを抽出する（Ｓ１）。
ここで抽出するデータは、車種データ、使用契約年、使用契約の満了年、使用契約期間、新車価格、使用契約満了後の売却額、再販時の走行距離等の既再販車両に関するデータである。ここで車種データとは、メーカ名、車種名、認定型式、車両形状、排気量、燃料、シフト、駆動方式、ドア数、グレード等車両を特定するデータである。使用契約年と使用契約の満了年と使用契約期間については、使用契約によって決定されるデータであり、必ずしもこれら全てのデータを必要とするものではなく、例えば初年度登録等の他のデータとともに、契約期間や契約時期又は契約満了時期が判断できるデータであればよい。なお、車種名、認定型式、排気量、車両形状、燃料、シフト、駆動方式、ドア数、及び装備やその他グレードやグレードオプション等のデータについては、重量税を決めるために車両に付されている型式指定番号と類別区分番号とから推定することができるため、これらの個別データの代わりに型式指定番号と類別区分番号をデータとして用いることもできる。また、車検証に記載されている車体番号、初年度登録、登録番号及び車検期限日等のデータを含むことが好ましい。新車価格とは、新車時の標準販売価格である。地域によって標準販売価格が異なる場合には、基準となる地域における標準販売価格を用いるが、地域格差を考慮してもよい。また、必ずしも標準販売価格である場合だけでなく、実売価格を用いることもできる。また、エアコンやナビゲーションシステム等新車納車時に各種装備を備えている場合には、これら装備によって車両価値が異なるために、これら装備品を含めた販売価格を新車価格として取り扱うことが好ましい。
データを抽出する所定期間は、景気、マーケットの動向、商品サイクル、データ母数等を考慮して決定する。すなわち、景気やマーケットの動向については、変動が大きければ期間を短く設定することが好ましい。また商品サイクルについては、サイクル期間が長ければ期間を長く設定してもよい。データ母数については、統計処理ができるに十分な数が存在することが重要である。例えば、売却日（入札会開催日）が過去２年以内の売却データを抽出する。
なお、物品に関する実使用データとは、対象物品に関する使用状態に関するデータであり、車両にあっては走行距離の他に、傷や窪み、塗装状態等の状況データである。この実使用データには、個人や法人、法人にあってもリース、レンタル等の使用者区分を含む。また実使用データは、使用期間や使用条件、使用用途、又は使用期間中に追加された装備品や付属備品に関するデータであってもよい。例えばパソコンや設備機器等にあっては、これら機器を操作するソフトウエアの有無等も実使用データとして価値を有する。 Next, an embodiment of a method for obtaining a residual value calculation equation used for analyzing a vehicle resale price will be described with reference to FIGS.
FIG. 2 is a processing flow showing a method for acquiring a residual value calculation equation.
First, as a first step, sales result data relating to already resold vehicles is prepared, and predetermined data relating to already resold vehicles is extracted (S1).
The data extracted here is data relating to resold vehicles such as vehicle type data, use contract year, use contract expiration year, use contract period, new vehicle price, sale price after use contract expiration, mileage at the time of resale, and the like. Here, the vehicle type data is data for specifying a vehicle such as manufacturer name, vehicle type name, certified model, vehicle shape, displacement, fuel, shift, drive system, number of doors, grade, and the like. The usage contract year, the expiration date of the usage contract, and the usage contract period are data determined by the usage contract, and not all these data are required. For example, together with other data such as the first year registration, Any data that can determine the contract period, contract time, or contract expiration time may be used. In addition, data such as vehicle model name, certified model, displacement, vehicle shape, fuel, shift, drive system, number of doors, equipment and other grades and grade options are attached to the vehicle to determine weight tax. Since it can be estimated from the model designation number and the category classification number, the model designation number and the category classification number can be used as data instead of these individual data. Moreover, it is preferable to include data such as the vehicle body number, the first year registration, the registration number, and the vehicle inspection deadline date described in the vehicle verification. The new car price is a standard selling price at the time of a new car. When the standard selling price varies depending on the region, the standard selling price in the reference region is used, but regional disparity may be considered. Further, not only the standard selling price but also the actual selling price can be used. In addition, when various equipment such as an air conditioner and a navigation system is provided at the time of delivery of the new vehicle, the vehicle value varies depending on these equipments. Therefore, it is preferable to treat the selling price including these equipment as the new car price.
The predetermined period for extracting data is determined in consideration of economic conditions, market trends, product cycles, data parameters, and the like. In other words, it is preferable to set a short period for economic and market trends if the fluctuation is large. As for the product cycle, if the cycle period is long, the period may be set longer. It is important that there is a sufficient number of data parameters for statistical processing. For example, sale data whose sale date (bidding date) is within the past two years is extracted.
In addition, the actual use data relating to the article is data relating to the use state relating to the target article. This actual use data includes user classifications such as lease and rental even for individuals, corporations and corporations. In addition, the actual use data may be data relating to the use period, use conditions, use application, or equipment and accessory equipment added during the use period. For example, in the case of a personal computer or equipment, the presence or absence of software for operating these devices has value as actual usage data.

次に第２ステップとして、データの正規化を行う（Ｓ２）。まずデータの正規化を行うために、データの偏りを修正する。
データの偏りをなくすために、データを無作為に抽出する。偏りがあれば偏りの原因を考慮して、理論的にデータ選択を修正し、あるいはデータの追加を行う。
また、データの正規化のために、流札車や未出品車を考慮する。すなわち、使用期間満了後、再販ができなかった流札車や未出品車は、リスクとして考えデータ対象からは除外（削除）する。なお、車種ごとに流札車や未出品車等の流札データを集計し、商品の特性別やマーケット別に流札率を算出しておくとよい。 Next, as a second step, data normalization is performed (S2). First, in order to normalize the data, the data bias is corrected.
Randomly extract data to eliminate data skew. If there is a bias, theoretically correct the data selection or add data in consideration of the cause of the bias.
In addition, for the normalization of data, a bidet car and an unlisted car are considered. In other words, after the expiration of the period of use, betting or unlisted vehicles that could not be resold are considered as risks and excluded (deleted) from the data target. In addition, it is good to collect the tag data of the tag car and the unlisted car for each vehicle type, and calculate the tag price rate for each product characteristic and each market.

次に第３ステップとして、商品特性やマーケットを考慮して残価テーブルの区分設定を行う（Ｓ３）。すなわち既再販物品を、商品の特性又はマーケット別に区別する。本実施例では、車両を、乗用、商用、貨物、若しくはバス等の車両用途、又はセダンタイプ、ハッチバックタイプ、若しくはワンボックスタイプ等の車両形状によって区分して一つの区分を選択する。そして、例えば車両用途が乗用に区分されるデータを抽出する。 Next, as a third step, a residual value table is set in consideration of product characteristics and a market (S3). That is, already resold goods are distinguished according to the characteristics of the product or the market. In the present embodiment, a vehicle is classified according to vehicle use such as passenger, commercial, cargo, or bus, or a vehicle shape such as a sedan type, hatchback type, or one-box type, and one division is selected. Then, for example, data in which the vehicle usage is classified as riding is extracted.

次に第４ステップとして、分析の対象とする分析対象期間を設定する（Ｓ４）。例えばリース期間毎に分類し、いくつかのカテゴリーに区分する。そしてデータ母数の多い期間を代表期間としていくつかセレクトする。なお、使用期間のばらつきが多い場合、連続的な場合は、各カテゴリー別もしくは商品のサイクル別等を考慮し適切な期間をセレクトする。例えば、過去の売却データから３，４，５年リース満了車をセレクトし、その中で３年リース満了車を対象として、売却時の経過期間が３５〜３７ヶ月のデータを代表期間として抽出する。 Next, as a fourth step, an analysis target period to be analyzed is set (S4). For example, it classifies by lease period and divides into several categories. Then select several periods with a large data parameter as representative periods. If there are many variations in the usage period or if it is continuous, an appropriate period is selected in consideration of each category or product cycle. For example, select 3, 4 or 5 year lease expired cars from the past sale data, and for those 3 year lease expired cars, data with an elapsed time of sale of 35 to 37 months is extracted as a representative period. .

次に第５ステップとして、売却データの内、販売時に知りうる項目もしくは設定できる項目を色々な角度で相関分析し、正／負の相関関係があるものをピックアップして散布図を作成する（Ｓ５）。
ここで車両に関しては、初年度登録からの経過期間又は使用期間、車種又は車種に応じて決定する人気指数、新車価格、再販時の売却額、再販時の走行距離、及び走行距離以外の実使用データを項目としてピックアップし、それぞれの間での相関関係を考慮することができる。なお、車両に関しては、新車価格と売却額又は売却額を新車価格で除した残価率との関係、走行距離と売却額又は売却額を新車価格で除した残価率との関係、及び車種データ又は車種に応じて決定する人気指数データと残価率又は売却額との相関関係が、相関関係が高いことを実際の分析から得ることができた。
ここで物品に関しては、販売時期又は使用期間、販売価格、再販時の売却額、及び再販時の実使用データを項目としてピックアップし、それぞれの間での相関関係を考慮することができる。なお、これらの項目の中で、販売価格と売却額又は売却額を販売価格で除した残価率との相関関係、実使用データと売却額又は売却額を販売価格で除した残価率との相関関係、及び車種データ又は車種に応じて決定する人気指数データと残価率又は売却額との相関関係を考慮することが好ましい。
このようにして作成する散布図を図３、図４に示す。
本実施例では、第４ステップ（Ｓ４）で抽出したデータを使用し、Ｘ軸を新車価格、Ｙ軸を売却額として図３に示す散布図を、Ｘ軸を走行距離、Ｙ軸を売却残価率として図４に示す散布図をそれぞれ作成する。 Next, as a fifth step, among sales data, items that can be known at the time of sale or items that can be set are subjected to correlation analysis at various angles, and those having positive / negative correlations are picked up to create a scatter diagram (S5). ).
For vehicles, the elapsed period or usage period from the first year registration, the popularity index determined according to the vehicle type or vehicle type, the new vehicle price, the amount sold at the time of resale, the mileage at the time of resale, and actual use other than the mileage Data can be picked up as items and the correlation between them can be taken into account. Regarding vehicles, the relationship between the new vehicle price and the residual value ratio obtained by dividing the sale amount or the sale amount by the new vehicle price, the relationship between the mileage and the residual value rate obtained by dividing the sale amount or the sale amount by the new vehicle price, and the vehicle type It was possible to obtain from the actual analysis that the correlation between the popularity index data determined according to the data or the vehicle type and the residual value rate or the sale price is highly correlated.
Here, with respect to the articles, the sales period or use period, the selling price, the sale amount at the time of resale, and the actual use data at the time of resale can be picked up as items, and the correlation between them can be considered. Among these items, the correlation between the selling price and the sale price or the residual value ratio obtained by dividing the selling price by the selling price, the actual use data and the residual value ratio obtained by dividing the selling price or the sale price by the selling price, and It is preferable to consider the correlation between the vehicle price data or the popularity index data determined according to the vehicle type and the residual value rate or the sale price.
Scatter charts created in this way are shown in FIGS.
In this embodiment, using the data extracted in the fourth step (S4), the X-axis is the new car price, the Y-axis is the sale price, the scatter diagram shown in FIG. The scatter diagram shown in FIG. 4 is created as the value rate.

次に第６ステップとして、各々の散布図から近似曲線（正規方程式）を作成し傾向を関数化する（Ｓ６）。
本実施例では、図３及び図４からそれぞれ近似曲線（正規方程式ｆａ（ｘ）、ｆｂ（ｘ））を作成し、傾向を関数化して方程式データを取得する。
ここで、ｆａ（ｘ）とは、新車価格と売却額との相関関係を示す方程式データであり、ｆｂ（ｘ）とは、走行距離と売却額を新車価格で除した残価率との相関関係を示す方程式データである。 Next, as a sixth step, an approximate curve (normal equation) is created from each scatter diagram and the tendency is converted into a function (S6).
In the present embodiment, approximate curves (normal equations fa (x), fb (x)) are created from FIGS. 3 and 4, respectively, and the trend is converted into a function to obtain equation data.
Here, fa (x) is equation data indicating the correlation between the new car price and the sale price, and fb (x) is the correlation between the mileage and the residual value rate obtained by dividing the sale price by the new car price. It is the equation data which shows a relationship.

次に第７のステップとして、各々の正規方程式を利用し相互に平均値にベースを補正して補正方程式データを取得する（Ｓ７）。この補正方程式データによって、取得した各々の正規方程式から相互の影響を取り除き、よりＸＹの相関に関して正確な正規方程式を取得する。
具体的には、まずデータＣ３全体の平均新車価格と平均走行距離を算出する。そしてこの平均新車価格と平均走行距離を用いて、平均距離換算売却額と平均新車価格換算売却残価率を下記式によって求める。
平均距離換算売却額＝ｆａ（新車価格）−ｆｂ（実走行距離）＊［新車価格］＋ｆｂ（平均走行距離）＊［新車価格］
平均新車価格換算売却残価率＝ｆｂ（実走行距離）−ｆａ（新車価格）／［新車価格］＋ｆａ（平均新車価格）／［新車価格］
そして、Ｘ軸を新車価格、Ｙ軸を平均距離換算売却額として図５の散布図を、Ｘ軸を走行距離、Ｙ軸を平均新車価格換算売却残価率として図６の散布図をそれぞれ作成し、図５、図６から平均値の相関について回帰分析により近似曲線（正規方程式ｆａ’（ｘ）、ｆｂ’（ｘ））を作成し傾向を関数化する。
ここで、正規方程式ｆａ’（ｘ）は平均走行距離を考慮した補正方程式データであり、ｆｂ’（ｘ）は平均新車価格を考慮した補正方程式データである。 Next, as a seventh step, each normal equation is used to mutually correct the base to the average value to obtain correction equation data (S7). With this correction equation data, mutual effects are removed from each acquired normal equation, and a more accurate normal equation with respect to XY correlation is acquired.
Specifically, first, the average new vehicle price and average travel distance of the entire data C3 are calculated. Then, using the average new car price and the average mileage, the average distance conversion sale amount and the average new car price conversion sale residual value ratio are obtained by the following formula.
Average distance conversion sale amount = fa (new car price)-fb (actual mileage) * [new car price] + fb (average mileage) * [new car price]
Average new car price conversion residual value ratio = fb (actual mileage)-fa (new car price) / [new car price] + fa (average new car price) / [new car price]
Then, the scatter diagram of Fig. 5 is created with the X-axis as the new car price, the Y-axis as the average distance converted sale price, and the scatter diagram of Fig. 6 as the X-axis as the travel distance and the Y axis as the average new car price converted sale residual value ratio. Then, approximate curves (normal equations fa ′ (x), fb ′ (x)) are created by regression analysis for the correlation of the average values from FIGS. 5 and 6, and the tendency is converted into a function.
Here, the normal equation fa ′ (x) is correction equation data in consideration of the average travel distance, and fb ′ (x) is correction equation data in consideration of the average new vehicle price.

次に第８のステップとして、第７のステップで取得した正規方程式を利用し、売却データの新車価格、走行距離から計算によって標準予想売却額を取得する（Ｓ８）。
標準予想売却額は下記式にて取得することができる。
標準予想売却額＝ｆａ’（新車価格）＋ｆｂ’（実走行距離）＊［新車価格］−ｋ
ただし、ｋは下記によって定まる距離定数である。
ｋ（距離定数）＝ｆｂ（平均走行距離）＊［新車価格］
なお、この標準予想売却額を予想売却額とすることもできるが、更に商品の特性／マーケット別区分を行うことで、より正確な予想売却額を取得することができる。 Next, as an eighth step, using the normal equation obtained in the seventh step, a standard expected sale amount is obtained by calculation from the new vehicle price and travel distance of the sale data (S8).
The standard expected sale price can be obtained by the following formula.
Standard expected sale price = fa '(new car price) + fb' (actual mileage) * [new car price] -k
However, k is a distance constant determined by the following.
k (distance constant) = fb (average mileage) * [new car price]
Although the standard expected sale price can be used as the expected sale price, more accurate forecast sale price can be acquired by further classifying the product characteristics / market.

次に第９のステップとして、予想売却額取得のための関数化を行う（Ｓ９）。
まず、商品の特性／マーケット別に区分してグループ分けし残価テーブルのグループとする。そして実際の売却額と理論的な標準予想売却額の差を取得し、グループ別に残差を反映させる。すなわち、分析した結果だけでは補いきれない各々のグループが持つ特性がもたらす価値又は人気を考慮する。
具体的には、実際の売却額／新車価格から理論的な標準予想売却額／新車価格をマイナスし実際の売却残価率と理論的な売却残価率との差を取得し車種別に平均し正の方向に多い順にランク付けする。
すなわち、まず第４ステップで抽出したデータの個々の（売却額−標準予想売却額）／新車価格＝ＲＺを求める。
ここでＲＺを偏差とし、売却額−標準予想売却額をＺとする。
そして、第４ステップで抽出したデータの車種別車両形状別ＲＺの標準偏差（ＨＲＺ）を求める。そして、車種別車両形状別に（ＲＺ−ＨＲＺ）から（ＲＺ＋ＨＲＺ）を求めて、ＲＺ（偏差）の平均偏差（ＡＲＺ）を求める。その後平均偏差（ＡＲＺ）が正方向に多い順に車種別車両形状別のグループを指数化し人気指数データを取得する。
そして、この人気指数データを、ランクをＸ軸、ＡＲＺをＹ軸として図７に示す散布図を作成し、平均値の相関について回帰分析により正規方程式（ｆｃ（ｘ））を取得する。 Next, as a ninth step, a function for obtaining the expected sale price is formed (S9).
First, the product is divided into groups according to the characteristics / markets of the products to form groups in the residual value table. Then, the difference between the actual sale amount and the theoretical standard expected sale amount is obtained, and the residual is reflected by group. In other words, the value or popularity brought about by the characteristics of each group that cannot be compensated only by the analysis results is considered.
Specifically, the theoretical standard expected sale price / new car price is subtracted from the actual sale price / new car price, and the difference between the actual sale residual value ratio and the theoretical sale residual value ratio is obtained and averaged for each vehicle type. Rank in descending order in the positive direction.
That is, first, the individual (sales amount−standard expected sale amount) / new vehicle price = RZ of the data extracted in the fourth step is obtained.
Here, let RZ be a deviation, and let Z be the sale amount−standard expected sale amount.
And the standard deviation (HRZ) of RZ classified by vehicle type vehicle shape of the data extracted at the 4th step is calculated. Then, (RZ + HRZ) is obtained from (RZ-HRZ) for each vehicle type, and an average deviation (ARZ) of RZ (deviation) is obtained. Thereafter, the groups according to vehicle shape are indexed in order of increasing average deviation (ARZ) in the positive direction, and popularity index data is acquired.
Then, a scatter diagram shown in FIG. 7 is created using the popularity index data with the rank as the X axis and ARZ as the Y axis, and a normal equation (fc (x)) is obtained by regression analysis for the correlation of the average values.

次に第１０のステップとして正規方程式の調整を行う（Ｓ１０）。この正規方程式の調整は、販売時には分からない要因若しくは設定できない要因にて起こる消耗度の差を同一グループの売却額／新車価格の分散を利用して判断することで行う。
具体的には、標準偏差＝消耗度の差≒査定と考え、事前に返却時の程度を想定する場合は偏差値と査定評点を連動させ残差に反映させる。そうでない場合はリスクヘッジを考えて、一定基準によりランクダウンさせる（図８）。
すなわち、標準偏差＝消耗度の差≒査定と考え、例えば査定評点２を偏差値４５と定義付けておけば、査定予想評点２から偏差値４５の残価率（ｆｃ（ｘ）から与えられる値は偏差値５０）を取得することが可能となる。またリスクヘッジのため全体的に偏差値４７を標準と定義づけておけば理論的に偏差値３区間分の利益が確保されることになる。このリスクヘッジのための処理は、理論的な平均売価≦実際の平均売価となるようにランクを落として調整するものである。 Next, the normal equation is adjusted as a tenth step (S10). The adjustment of the normal equation is performed by determining the difference in the degree of wear caused by a factor that is not known at the time of sale or a factor that cannot be set, by using the sales amount / new car price variance of the same group.
Specifically, it is assumed that the standard deviation = the difference in the degree of consumption≈assessment, and when the degree at the time of return is assumed in advance, the deviation value and the assessment score are linked and reflected in the residual. If not, consider risk hedging and rank down according to certain criteria (Figure 8).
That is, assuming that the standard deviation = the difference in the degree of wear≈assessment, for example, if the assessment score 2 is defined as the deviation value 45, the value given from the residual value rate (fc (x)) of the deviation value 45 from the expected assessment score 2 Can obtain the deviation value 50). Further, if the deviation value 47 is defined as a standard for risk hedging as a whole, the profit for the three deviation value sections is theoretically secured. This risk hedging process is adjusted by lowering the rank so that the theoretical average selling price ≦ the actual average selling price.

次に第１１のステップとして、別の所定期間の選択の必要性を判断する（Ｓ１１）。すなわち、既に選択されている区分とは別の代表期間について、関数を所得する必要があるときは、ステップ４に戻って再度代表期間を設定する。現に選択されている残価テーブルの区分内においては、別の代表期間を設定する必要がない場合にはステップ１２に移る。 Next, as an eleventh step, the necessity of selecting another predetermined period is determined (S11). That is, when it is necessary to earn a function for a representative period different from the already selected category, the process returns to step 4 to set the representative period again. If it is not necessary to set another representative period in the category of the remaining value table currently selected, the process proceeds to step 12.

次に第１２のステップとして、別の区分設定の必要性を判断する（Ｓ１２）。既に選択した残価テーブルの区分を変更して別の区分について関数を取得する必要がある場合には、ステップ３に戻って再度別の区分を設定する。ここで、別区分の設定が必要なければ、方程式データの取得を終了する。 Next, as a twelfth step, the necessity of setting another category is determined (S12). If it is necessary to change the category of the remaining value table that has already been selected and acquire a function for another category, the procedure returns to step 3 to set another category again. Here, if it is not necessary to set another category, the acquisition of equation data is terminated.

なお、新型機種を追加する必要がある場合には、既存機種と比べて、車種用途と新車価格とから同等クラスと思われる車種又は人気指数をベースに総合的に一番近い機種の人気指数を適用する。具体的な一つの方法としては、新型車種を追加する場合には、車種別車両形状別のＨＲＺ又はＡＲＺを参考に、同等と想定される車種別車両形状別グループの人気指数を適用する。なお、新型車種には、型式認定番号が変更になる場合の車種変更も含む。
また、任意期間の予想標準売却額は、この任意期間前後の一番近い期間で統計分析された代表期間から各々予想標準売却額を取得し、その間は比例するものとして方程式を決定して算出する。代表期間が任意期間前後のどちら側にしかない場合は、代表期間が存在する側の任意期間に近い方から２つの代表期間を選び３つの期間は比例するものとして算出する。
そして、サンプリングされた期間に関し、残価テーブルのグループにピックアップされて回帰分析された条件を与えれば予想標準売却額が出力可能となる。
具体的には、サンプリングされた期間に関して新車価格・予想走行距離・車種（ランク）等のデータを、残価テーブルのグループにピックアップされ回帰分析された正規方程式に与えれば予想売却額を得ることができる。
予想標準売却額は、下記式により求めることができる。
予想標準売却額＝ｆａ’（新車価格）＋ｆｂ’（実走行距離）＊［新車価格］−ｋ＋車種別車両形状別グループのＡＲＺ＊［新車価格］＋車種別車両形状別グループのＨＲＺ／１０＊（（指定偏差値）−５０）＊［新車価格］ When it is necessary to add a new model, compared to the existing model, the popularity index of the model closest to the overall model based on the model or popularity index that is considered to be the same class based on the vehicle model application and the new vehicle price. Apply. As a specific method, when a new model is added, the popularity index of the group by vehicle type by vehicle type assumed to be equivalent is applied with reference to HRZ or ARZ by vehicle type by vehicle type. The new model includes a model change when the model certification number is changed.
In addition, the expected standard sale amount for an arbitrary period is calculated by obtaining the expected standard sale amount from the representative period statistically analyzed in the nearest period before and after this arbitrary period, and determining the equation as proportional between them. . When the representative period is only on either side of the arbitrary period, two representative periods are selected from the side closer to the arbitrary period on the side where the representative period exists, and the three periods are calculated to be proportional.
Then, regarding the sampled period, the estimated standard sale price can be output by giving the condition of being picked up by the group of the residual value table and subjected to the regression analysis.
Specifically, if the data such as new car price, expected mileage, car type (rank), etc. for the sampled period is given to the normal equation that is picked up in the residual value table group and regression analyzed, the expected sale price can be obtained. it can.
The expected standard sale amount can be obtained by the following formula.
Expected standard sale price = fa ′ (new car price) + fb ′ (actual mileage) * [new car price] −k + ARZ of vehicle type by vehicle type group * [new car price] + HRZ / 10 * of vehicle type group by vehicle type ((Designated deviation value) -50) * [New car price]

なお、一定の傾向を示す事由については考慮することが好ましい。
車両にあっては、年式によって評価が左右されるという特殊性を有する。
従って、車両についての再販売却額を予測するためには、この特殊性である落ち年数を考慮した減額を行うことが重要となる。
たとえば初年度登録が１２月の３年リース満了車を翌月に売却した場合の車両は、４年の年式落ちになる。このように、年式で評価する場合が多い物品にあっては、若干の売却額減を生じる事を考慮する。
また、予想標準売却額は純粋な売却額であるため、残価として必要に応じ、売却経費、売却利益等の間接経費、又は戦略商品等の戦略的利益を付加して増減額を決定することが好ましい。
また、予想標準売却額のリスクヘッジとしてグループ別データの分散および標準偏差を利用し偏差値換算による価格の増減を行うことが好ましい。 In addition, it is preferable to consider the reason for showing a certain tendency.
The vehicle has a special feature that the evaluation depends on the year.
Therefore, in order to predict the resale rejection amount for the vehicle, it is important to reduce the amount in consideration of the peculiar age.
For example, if the first year registration sells a 3-year lease expired vehicle in December in the following month, the vehicle will be 4 years old. In this way, it is considered that there is a slight decrease in the sale price for articles that are often evaluated by year.
In addition, since the expected standard sale price is pure sale price, the increase / decrease amount should be determined by adding the selling expenses, indirect expenses such as profit on sale, or strategic profits such as strategic products as the residual value. Is preferred.
Moreover, it is preferable to increase or decrease the price by converting the deviation value by using the variance of the data by group and the standard deviation as a risk hedge of the expected standard sale price.

次に、図９を用いて、車両再販価格の分析に用いる残価算出方程式の取得方法の他の実施例について説明する。
図９は残価算出方程式の取得方法を示す処理フローである。なお、図２に示す実施例と同一ステップには同一符号を付して説明を省略する。
第５ステップでは、上記実施例と同様に散布図を作成してもよいが、残価率に影響を与えていると思われるデータを相関分析することで、項目を選択してもよい。 Next, another embodiment of a method for acquiring a residual value calculation equation used for analyzing a vehicle resale price will be described with reference to FIG.
FIG. 9 is a processing flow showing a method for acquiring a residual value calculation equation. The same steps as those in the embodiment shown in FIG.
In the fifth step, a scatter diagram may be created in the same manner as in the above embodiment, but an item may be selected by performing a correlation analysis on data that seems to affect the residual value rate.

第６ステップでは、あたりをつけた項目に対し重回帰分析し、相関を確かめ適切な項目を選択する（Ｓ１６）。
売却日（入札会開催日）が過去２年以内の売却データを抽出して重回帰分析した結果、経過月数、月間走行距離、新車価格、排気量、軽自動区分（６６０ＣＣ以下かそうでないか）、自動車税区分（高級車＝３０００ＣＣ以上かそうでないか）、車両用途区分（乗用かそうでないか）、新古区分（経過月数が３０ヶ月以下かそうでないか）、燃料（ガソリンか否か）、ＡＢＳ装備か否か、について相関を見いだすことができた。その他、特定車種区分（ここでは、特に人気度合いが高い、例えばカローラやスプリンター等の特別な傾向を示す車種・車両形状か否かを区分するもの）についても考慮すべき傾向を示した。
ここで、経過月数、月間走行距離、新車価格、排気量については、独立変数とし、軽自動区分、自動車税区分、車両形状区分、新古区分、燃料区分、特定車種区分については、「１」か又は「０」のダミー変数とした。
各々の選択された項目と残価率とを回帰分析し、場合により直線回帰によく当てはまるようにデータを指数化（対数、累乗、指数等による指数化）する。例えば経過月数については、対数で指数化する。
そして、（生データ−平均値）／標準偏差＝標準化データとし、データを統計上の標準化データにする。
そして、選択された項目と残価率との相関関係を重回帰分析により求め、項目ごとの偏回帰係数、切片（定数項）の数値を取得する。 In the sixth step, multiple regression analysis is performed on the items with hits, the correlation is confirmed, and appropriate items are selected (S16).
As a result of extracting regression data from the sale date (date of tender meeting) within the past two years and performing multiple regression analysis, the number of months elapsed, monthly mileage, new car price, displacement, light automatic classification (660CC or less or not) ), Automobile tax classification (luxury car = 3000CC or not), vehicle usage classification (passenger or not), new and old classification (elapsed months or less or not), fuel (gasoline or not ), I was able to find a correlation as to whether or not it is equipped with ABS. In addition, there is a tendency to be taken into consideration for specific vehicle type classification (here, classification of whether the vehicle type / vehicle shape is particularly popular, such as a Corolla or a sprinter, which shows a special tendency).
Here, the elapsed months, monthly mileage, new vehicle price, and displacement are independent variables, and “1” for light automatic classification, automobile tax classification, vehicle shape classification, old and new classification, fuel classification, and specific vehicle classification. Or a dummy variable of “0”.
Regression analysis is performed on each selected item and the residual value rate, and the data is indexed (indexed by logarithm, power, index, etc.) so as to be applicable to linear regression in some cases. For example, the number of months elapsed is indexed logarithmically.
Then, (raw data−average value) / standard deviation = standardized data, and the data is statistically standardized data.
Then, a correlation between the selected item and the residual value rate is obtained by multiple regression analysis, and a partial regression coefficient and an intercept (constant term) numerical value are obtained for each item.

第７ステップとして、信頼おける結果かどうかを決定係数、重決定係数、ｔ検定等により評価する（Ｓ１７）。
第８ステップとして、偏回帰係数、切片（定数項）の数値を重回帰式に当てはめ、選択された項目から理論残価率を求め、実際の残価率との差を残差として求める（Ｓ１８）。
第９ステップとして、残価率を決定する（Ｓ１９）。
カテゴリー別に残差の平均、標準偏差を求めて理論残価率とする。そして、標準偏差を事前には予想できない要因での売却額の変動要素、もしくは現行では規則性を把握できない要因での売却額の変動要素と定義し、使用方法、使用場所、使用者等から勘案し、リスクヘッジと兼ね合せ、予測される摩耗度の差＝査定として理論残価率に加減算して残価率を決定する。
例えば、摩耗度の差を５段階に定義（１＝偏差値４０、２＝偏差値４５、３＝偏差値５０、４＝偏差値５５、５＝偏差値６０）して予想査定評点とし、理論残価率を偏差値５０として予想査定評点から理論残価率に加減算して残価率を求める。
なお、新型車種の追加の場合などについては上記実施例と同様であるので説明を省略する。 As a seventh step, whether or not the result is reliable is evaluated by a determination coefficient, a multiple determination coefficient, a t-test or the like (S17).
In the eighth step, the partial regression coefficient and the intercept (constant term) are applied to the multiple regression equation, the theoretical residual value rate is obtained from the selected item, and the difference from the actual residual value rate is obtained as the residual (S18). ).
As a ninth step, a residual value rate is determined (S19).
Obtain the average and standard deviation of residuals for each category and use them as the theoretical residual value rate. The standard deviation is defined as the variable factor of the sale amount due to factors that cannot be predicted in advance, or the variable factor of the sale amount due to factors that cannot be grasped at present. Combined with risk hedging, the residual value rate is determined by adding or subtracting to the theoretical residual value rate as an estimated difference in wear level = assessment.
For example, the difference in the degree of wear is defined in five stages (1 = deviation value 40, 2 = deviation value 45, 3 = deviation value 50, 4 = deviation value 55, 5 = deviation value 60). The residual value rate is obtained by adding or subtracting the residual value rate to the theoretical residual value rate from the predicted assessment score with a deviation value of 50.
The case of adding a new model is the same as in the above embodiment, and the description thereof is omitted.

以上のステップにより求められた重回帰式、カテゴリー別の人気指数及び標準偏差、車種データベースを利用し、車種データベースからの車種の特定、契約経過月数、予想月間走行距離、新車価格、予想査定評点から契約満了後の売却価格を算出することができる。
なお、カテゴリー別の人気指数・標準偏差、軽自動車区分、自動車税区分（高級車）、車両形状区分は車種データベースから取得することができ、新古区分は契約経過月数から演算処理によって取得することができる。
図１０に、売却日が過去２年以内の売却データ（データ数は３５，０００件）を抽出して重回帰分析した結果の、考慮した項目別の重決定指数を示す。なお、前提条件として、軽自動区分、自動車税区分、車両用途区分、新古区分、燃料区分、特定車種区分についてはダミー変数として考慮した。選択した項目は、経過月数、排気量、新車価格、月間走行距離である。
実施例１は、経過月数、排気量、新車価格、及び月間走行距離を全て考慮したもの、実施例２は、経過月数、新車価格、及び月間走行距離を考慮したもの、実施例３は、経過月数、排気量及び月間走行距離を考慮したもの、実施例４は、経過月数、排気量、及び新車価格を考慮したもの、実施例５は、排気量、新車価格、及び月間走行距離を考慮したもの、実施例６は、経過月数と新車価格を考慮したもの、実施例７は、新車価格と月間走行距離を考慮したもの、実施例８は、経過月数と排気量を考慮したもの、実施例９は、排気量と月間走行距離を考慮したものである。
図１０に示すように、４項目を考慮した実施例１が最も一致率が高いが、実施例２については３項目にも係わらず実施例１に近い一致率を示している。
また、実施例３，実施例４，実施例６についても、次いで重決定指数が高い結果となっている。特に実施例６では２項目であるにも係わらず高い一致率を示している。 Using the multiple regression equation obtained by the above steps, popularity index and standard deviation by category, vehicle type database, identification of vehicle type from vehicle type database, number of elapsed months of contract, estimated monthly mileage, new vehicle price, estimated assessment score Can be used to calculate the sale price after the contract expires.
The popularity index / standard deviation by category, light vehicle classification, automobile tax classification (luxury car), and vehicle shape classification can be obtained from the vehicle type database, and the old and new classification should be obtained from the number of months elapsed in the contract. Can do.
FIG. 10 shows a multiple determination index for each item considered as a result of a multiple regression analysis by extracting sales data (the number of data is 35,000) within the past two years. As preconditions, light automatic classification, automobile tax classification, vehicle usage classification, old and new classification, fuel classification, and specific vehicle classification are considered as dummy variables. The selected items are elapsed months, displacement, new car price, and monthly mileage.
Example 1 considers all elapsed months, displacement, new vehicle price, and monthly mileage, Example 2 considers elapsed month, new vehicle price, and monthly mileage, Example 3 In consideration of elapsed months, displacement and monthly travel distance, Example 4 considers elapsed months, displacement and new vehicle price. Example 5 considers displacement, new vehicle price and monthly travel. In consideration of distance, Example 6 considers elapsed months and new vehicle price, Example 7 considers new vehicle price and monthly mileage, and Example 8 shows elapsed months and displacement. In consideration, Example 9 considers the displacement and the monthly travel distance.
As shown in FIG. 10, Example 1 considering four items has the highest matching rate, but Example 2 shows a matching rate close to Example 1 regardless of three items.
Moreover, Example 3, Example 4, and Example 6 also have the next highest result of the multiple determination index. In particular, Example 6 shows a high coincidence rate despite having two items.

次に図１１から図１８を用いて、売却額、残価損益、資産の予測や新規契約車両の残価決定などの分析システムについて説明する。図１１から図１８は、いずれも同システムの画面イメージ図である。
図１１は、例えば契約期間中の特定の車両、又は新規契約時の特定車両について、予想売却額や予想残価率を得る画面イメージ図である。
同図では、車種名「カローラ」、仕様「ディーゼルＤＸ４ＦＡＴ２ＷＤ」、リース期間「６０」ヶ月、登録予定日「００／０５／１５」、予想走行距離「１００」千ｋｍ、格付け「３」、及び新車金額「１，２７２」千円を入力することで、予想売却額「１９１」千円、標準売却額「１９７」千円、平均売却額「１８６」千円、予想残価率「１５．０％」、標準売却率「１５．６％」、平均売却率「１４．７％」、標準売却額及び標準売却率の対象となった既再販車両台数「１２台」、この既再販車両台数「１２台」の標準距離「１０２」千ｋｍ、平均売却額及び平均売却率の対象となった既再販車両台数「１８台」、この既再販車両台数「１８台」の平均距離「１０１」千ｋｍ、及び過去の売却車両（落札額、売却率、メーカー、車種、車両用途、排気量、グレード、月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動、開催年月）を出力表示するものである。
車種名「カローラ」及び仕様「ディーゼルＤＸ４ＦＡＴ２ＷＤ」については、プルダウン方式で選択して入力することもできる。また、同図では「カローラ」及び仕様「ディーゼルＤＸ４ＦＡＴ２ＷＤ」を入力することで、メーカー名「トヨタ」、認定型式「ＫＡ−ＣＥ１０６Ｖ」、車両形状「ＢＶ」、排気量「２０００」を表示しているが、「カローラ」及び仕様「ディーゼルＤＸ４ＦＡＴ２ＷＤ」の入力に代えて、メーカー名「トヨタ」、認定型式「ＫＡ−ＣＥ１０６Ｖ」、車両形状「ＢＶ」、排気量「２０００」を入力するものであってもよい。また、「カローラ」及び仕様「ディーゼルＤＸ４ＦＡＴ２ＷＤ」の入力に代えて、型式指定番号や類別区分番号を入力するものであってもよい。
また、予想走行距離「１００」千ｋｍについては、入力することなくリース期間「６０」ヶ月とリンクさせて出力するようにしてもよい。新車金額「１，２７２」千円についても、車種や仕様によって決定可能な項目であり、あらかじめ車種名などと対応づけたデータベースから出力表示させることもできる。格付け「３」とは、査定評価であるが、例えばリース者等の使用者や、使用地、又は使用目的（商用か自家用か等）による区分である。
「予想売却額」と「予想残価率」については、上記実施例によってあらかじめ取得した方程式データや重回帰式を用いて演算して出力したものである。一方、「平均売却額」と「平均売却率」と「平均距離」は、「車種名」によって特定された車両と一致する既再販車両の実データから演算して出力したものである。同図の場合には、該当する車両が１８台あることを示している。これに対し、「標準売却額」と「標準売却率」と「標準距離」は、（実データ−平均値）／標準偏差として、データの偏りを修正したものである。同図の場合には、修正後の該当する車両が１２台あることを示している。
なお出力は、予想売却額又は予想残価率を示すことで充分であるが、予想売却額と予想残価率との双方を示すことで、残価等を把握しやすいという効果を奏する。また、標準売却額、平均売却額、標準売却率、平均売却率等を示すことで、予想売却額や予想残価率の正確性を把握しやすいとともに、車種による特異性の有無などを把握することができる。
また、過去の売却車両（落札額、売却率、メーカー、車種、車両形状、排気量、グレード、月数、年式、新車金額、走行距離、ミッション、燃料、駆動、開催年月）を一覧表示することで、平均値より高くなる要因や低くなる要因を確認することができる。 Next, an analysis system for sale price, residual value profit / loss, asset prediction, and determination of the residual value of a new contract vehicle will be described with reference to FIGS. FIGS. 11 to 18 are screen image diagrams of the system.
FIG. 11 is a screen image diagram for obtaining an expected sale amount and an expected residual value rate for, for example, a specific vehicle during a contract period or a specific vehicle at the time of a new contract.
In the figure, the model name “Corolla”, the specification “Diesel DX 4FAT 2WD”, the lease period “60” months, the scheduled registration date “00/05/15”, the expected mileage “100” thousand km, the rating “3”, And the new car amount “1,272” thousand yen, the expected sale amount “191” thousand yen, the standard sale amount “197” thousand yen, the average sale amount “186” thousand yen, the expected residual value ratio “15. 0% ", standard sale rate" 15.6% ", average sale rate" 14.7% ", standard sale amount and standard sale rate," 12 units "already sold, this number of already sold vehicles The standard distance of “12” is “102” thousand km, the average resale vehicle number and the average sale rate are “18”, and the average distance of this resale vehicle number “18” is “101” thousand. km and past vehicles sold (successful bid, sale rate, manufacturer, vehicle type, Both applications, the exhaust amount, grade, number of months, year, new car price, mileage, transmission, fuel, drive, and outputs display to hold month and year).
The vehicle type name “Corolla” and the specification “Diesel DX 4FAT 2WD” can be selected and input by a pull-down method. Also, in this figure, “Corolla” and the specification “Diesel DX 4FAT 2WD” are entered to display the manufacturer name “Toyota”, certified model “KA-CE106V”, vehicle shape “BV”, and displacement “2000”. However, instead of inputting the “Corolla” and the specification “Diesel DX 4FAT 2WD”, the manufacturer name “Toyota”, the certified model “KA-CE106V”, the vehicle shape “BV”, and the displacement “2000” are input. It may be. Moreover, it may replace with the input of "Corolla" and specification "diesel DX 4FAT 2WD", and may input a model designation number and a classification classification number.
Further, the estimated travel distance “100” thousand km may be linked to the lease period “60” months without being input. The new car amount “1,272” thousand yen is also an item that can be determined depending on the car type and specifications, and can be output and displayed from a database associated with the car type name in advance. The rating “3” is an assessment evaluation, and is classified according to, for example, a user such as a leaser, a place of use, or a purpose of use (commercial or private use).
The “expected sale price” and “expected residual value ratio” are calculated and output using equation data and multiple regression equations obtained in advance in the above embodiment. On the other hand, the “average sale price”, “average sale rate”, and “average distance” are calculated and output from actual data of resold vehicles that match the vehicle specified by the “model name”. In the case of the same figure, it shows that there are 18 corresponding vehicles. On the other hand, “standard sale price”, “standard sale rate”, and “standard distance” are obtained by correcting the data bias as (actual data−average value) / standard deviation. In the case of the figure, it shows that there are 12 corresponding vehicles after correction.
The output is sufficient to indicate the expected sale amount or the expected residual value rate, but by showing both the expected sale amount and the expected residual value rate, there is an effect that it is easy to grasp the residual value and the like. In addition, by showing the standard sale price, average sale price, standard sale rate, average sale rate, etc., it is easy to grasp the accuracy of the expected sale amount and the expected residual value rate, and also grasp whether there is specificity by vehicle type be able to.
In addition, past sales vehicles (successful bid amount, sale rate, manufacturer, vehicle type, vehicle shape, displacement, grade, number of months, year, new vehicle price, mileage, mission, fuel, drive, date held) By doing so, it is possible to confirm a factor that becomes higher or lower than the average value.

図１２は、例えば契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図である。
本実施例は、現行市場を基準に契約満了の時点での市場を予測し、相対評価による相対値を設定する。そして、未売却の契約データからその時点での予想標準売却額を求め、契約満了の時点の相対値をかけ契約満了の時点での予想標準売却額を求める。そして、契約残価額と予想標準売却額によって残価損益を得るものである。
具体的には、未売却の契約データの新車価格、想定走行距離、車種名、（返却時予定査定評点）からその時点での予想標準売却額を求め、契約満了時点の相対値をかけ契約満了の時点での予想標準売却額を求める。そして、契約残価額−予想標準売却額によって、会計単位を基準に適切な管理単位および商品の特性／マーケット別、車種別にまとめ管理単位ごとの残価損益を求める。 FIG. 12 is a screen image diagram for predicting residual value profit / loss based on the expected residual value, for example, for a specific vehicle during the contract period.
In this embodiment, the market at the time of expiration of the contract is predicted based on the current market, and a relative value is set by relative evaluation. Then, an expected standard sale amount at that time is obtained from unsold contract data, and a relative value at the time of contract expiration is multiplied to obtain an expected standard sale amount at the time of contract expiration. Then, the residual value profit / loss is obtained by the contract residual value and the expected standard sale amount.
Specifically, the expected standard sale amount at that time is calculated from the new vehicle price, estimated mileage, model name, and (scheduled assessment score at the time of return) of unsold contract data, and the contract expires by applying the relative value at the end of the contract The expected standard sale amount at the time of Then, based on the contract residual value minus the expected standard sale amount, the management unit and the product characteristic / market by vehicle type and the vehicle type are summed up to determine the residual value profit / loss for each management unit based on the accounting unit.

同図では、現在契約中の車種名「カローラ」について、車両形状別、年度別の「契約残価」、「予想残価」及び「残価損益」を表示している。
ここで、「契約残価」とは契約時に設定した残価であり、「予想残価」とは上記実施例によってあらかじめ取得した方程式データや重回帰式を用いて演算して出力した残価である。「残価損益」は、「契約残価」と「予想残価」との差であり、ゼロに近ければ、契約時に設定した残価通りで売却見込みがあり、損益を生じていないことを意味する。
例えば、「カローラＢＶ」は、２０００年に契約が満了する車両については、「９６８」の利益を生じる予測になるが、２００３年に契約が満了する車両については、「９０３９」の損出を生じる予測になることを示している。
なお、同図では、車種別表示としているが、契約車両全てを対象としたり、特定のメーカー名による表示とすることもできる。
また、販売店区分や販売員区分をデータベースに登録しておくことで販売店別や販売員別の残価損益を出力することもできる。また同図では省略しているが、対象車両数を表示することで、車両当たりの損益を知ることもできる。
図１３は、契約期間中の車両について、車種別の残価損益を予想する画面イメージ図である。同図に示すように、車種及び車両形状別に、残価損益を表示している。このように、車種及び車両形状別に残価損益を表示することで、それぞれの損益状況を比較することができる。 In the figure, “contract residual value”, “expected residual value”, and “remaining profit / loss” for each vehicle type and year are displayed for the model name “Corolla” currently under contract.
Here, “contract residual value” is the residual value set at the time of contract, and “expected residual value” is the residual value calculated and output using the equation data or multiple regression equation obtained in advance in the above embodiment. is there. “Residual value gain / loss” is the difference between “contract residual value” and “expected residual value”. If it is close to zero, it means that there is a prospect of sale according to the residual value set at the time of contract, and no profit or loss has occurred. To do.
For example, “Corolla BV” is expected to generate a profit of “968” for a vehicle whose contract expires in 2000, but a loss of “9039” for a vehicle whose contract expires in 2003 It shows that it becomes a prediction.
Although the vehicle type display is shown in the figure, it is possible to display all contracted vehicles or display by a specific manufacturer name.
In addition, by registering the dealer category and the salesperson category in the database, it is possible to output the residual value profit / loss for each dealer and each salesperson. Although omitted in the figure, the profit / loss per vehicle can be known by displaying the number of target vehicles.
FIG. 13 is a screen image diagram for predicting residual value profit / loss for each vehicle type for the vehicle in the contract period. As shown in the figure, residual value gains and losses are displayed for each vehicle type and vehicle shape. In this way, by displaying the residual value profit / loss by vehicle type and vehicle shape, it is possible to compare the profit / loss status of each.

図１４、図１５は、例えば契約期間中の特定の車両について、予想残価を元に残価損益を予想する画面イメージ図であり、図１２とほぼ同様なものである。
図１４及び図１５においては、景気変動対応が可能なシステムである点で特徴を有している。
「２０００年」〜「２００６年」の年度表示欄の上部欄に「１００％」表示があるが、全て「１００％」表示の場合には、景気変動を加味していないことを示している。
この景気変動については、他の経済状況分析データ等を元にした変動率を表示させ、またそれぞれの予想残価にも適用することも可能である。
その他、未来市場の変動、販売量の変動等の残価に未来変動要素を与えることにより、残価グループ（管理単位、機種）ごとに予想標準売却額が変動するようにし残価損益がどのようになるかについてシュミレーションすることもできる。このようなシュミレーションにおいては、予定販売量（予算）を与えることによって未来を含めシュミレーションすることが好ましい。
上記のシュミレーションによって、適正化方向の決定を行うことができる。
すなわち、残価損益を指定金額にするか、残価損益を指定率確保するか、契約新車価格に定率回収するか、契約ごとに定率回収か、契約ごとに定額回収かを決定することができる。
また、新車価格ごとの販売見込台数を与える範囲で残価グループ又は機種（車種）を指定した場合には、指定した残価グループ又は機種（車種）ごとに新車金額、販売見込台数を与える。残価グループ又は機種（車種）ごとに新車金額、販売見込台数を与えることができればより精度が増す。販売見込を与えない場合には販売実績を代用することができる。
上記条件を設定後計算することにより管理単位、残価テーブル、残価グループ又は機種（車種）ごとに予想標準売却額＋調整額が残価として設定される。管理単位期間ごと再計算するリスク、利益、間接費等についても考慮することが好ましい。 FIG. 14 and FIG. 15 are screen image diagrams for predicting residual value profit / loss based on the expected residual value, for example, for a specific vehicle during the contract period, and are substantially the same as FIG.
14 and 15 are characterized in that they are systems capable of dealing with economic fluctuations.
“100%” is displayed in the upper column of the year display column from “2000” to “2006”, but when all are “100%”, it indicates that the business fluctuation is not taken into consideration.
Regarding this economic fluctuation, it is possible to display the fluctuation rate based on other economic situation analysis data and to apply it to each expected residual value.
In addition, by giving future fluctuation factors to residual values such as future market fluctuations and sales volume fluctuations, etc., how the expected standard sale amount varies for each residual value group (management unit, model) You can also simulate what will happen. In such simulation, it is preferable to perform simulation including the future by giving a planned sales amount (budget).
The optimization direction can be determined by the above simulation.
In other words, it is possible to decide whether to set the residual value profit or loss to the specified amount, to secure the specified value for the residual value profit or loss, to collect the fixed rate to the contract new car price, to collect the fixed rate for each contract, or to collect the fixed amount for each contract. .
In addition, when a residual value group or model (vehicle type) is specified within a range that gives the expected sales volume for each new vehicle price, the new vehicle price and the expected sales volume are given for each specified residual value group or model (vehicle type). If the new car amount and the expected sales volume can be given for each residual value group or model (model), the accuracy increases. If sales prospects are not given, sales results can be substituted.
By calculating after setting the above conditions, the expected standard sale amount + adjustment amount is set as the residual value for each management unit, residual value table, residual value group, or model (vehicle type). It is preferable to take into account risks, profits, overhead costs, etc. that are recalculated for each management unit period.

図１６〜図１８は、予想売却額や予想残価率の全体傾向を得る画面イメージ図である。図１６は新車価格と落札価格との傾向をリース期間別に表した画面イメージ図、図１７は走行距離と残価率との傾向をリース機関別に表した画面イメージ図、図１８はリース期間と残価率との傾向を表した画面イメージ図である。
図１６は新車価格を一方の軸とし、落札価格を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に、既再販車両に関する新車価格と落札価格との実データを表示するとともに、新車価格と落札価格との相関関係を表示している。
新車価格と落札価格との相関関係と、その基礎となった実データとは、３年リースの場合と５年リースの場合で色彩を変更して表示している。なお、落札価格（売却額）については、売却額を新車価格で除した残価率であってもよい。
図１６に示す実施例では、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している新車価格との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を認識することができる。 16 to 18 are screen image diagrams for obtaining the overall tendency of the expected sale amount and the expected residual value rate. FIG. 16 is a screen image showing trends in new car prices and successful bid prices by lease period, FIG. 17 is a screen image showing trends in mileage and residual value rates by lease institution, and FIG. 18 is lease periods and residual value rates. It is a screen image figure showing the tendency.
FIG. 16 shows a graph with the new vehicle price on one axis and the successful bid price on the other axis. On the graph, the actual data of the new vehicle price and the successful bid price for the resold vehicle is displayed, and the new car price and the successful bid price are displayed. The correlation with the price is displayed.
The correlation between the new vehicle price and the successful bid price and the actual data that is the basis of the correlation are displayed in different colors for the 3-year lease and the 5-year lease. The winning bid price (sales amount) may be a residual value ratio obtained by dividing the selling price by the new vehicle price.
In the embodiment shown in FIG. 16, the correlation with the new car price that has already been empirically recognized from the sale data on the vehicles that have already been resold has been empirically recognized to have a large impact on the sale price. In addition, the objective sale price can be recognized for a vehicle that is scheduled for resale.

図１７は走行距離を一方の軸とし、売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に、既再販車両に関する走行距離と残価率との実データを表示するとともに、走行距離と残価率との相関関係を表示している。走行距離と残価率との相関関係と、その基礎となった実データとは、３年リースの場合と５年リースの場合で色彩を変更して表示している。なお、残価率については、落札価格（売却額）であってもよい。
図１７に示す実施例では、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識している走行距離との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を認識することができる。 FIG. 17 shows a graph with the remaining value rate obtained by dividing the mileage by one vehicle price and the sale price divided by the new vehicle price on the other axis. In addition to displaying data, the correlation between mileage and residual value rate is displayed. The correlation between the mileage and the residual value rate and the actual data on which the mileage is based are displayed in different colors for the 3-year lease and the 5-year lease. The residual value rate may be a successful bid price (sales amount).
In the embodiment shown in FIG. 17, the correlation with the travel distance that has already been empirically recognized from the sale data relating to the vehicles that have already been resold has been empirically recognized as having a large effect on the sale price. In addition, the objective sale price can be recognized for a vehicle that is scheduled for resale.

図１８はリース期間を一方の軸とし、売却額を新車価格で除した残価率を他方の軸としたグラフを表示し、グラフ上に、既再販車両に関する走行距離と残価率との実データを表示するとともに、走行距離と残価率との相関関係を表示している。なお、残価率については、落札価格（売却額）であってもよい。
図１８に示す実施例では、既に再販された車両に関する売却データの中から、売却額に与える影響が大きいことを既に経験的に認識しているリース期間との相関関係を視覚的に把握することができるとともに、再販予定の車両に関して客観的な予想売却額を認識することができる。
なお、既に相関関係の分析において説明した図３〜図８についても、予想売却額や予想残価率の全体傾向を得る画面イメージ図として表示することで上記と同様の効果を奏することができる。
なお、上記実施例において説明した走行距離については、総走行距離の他、例えば月間や年間等の所定期間内の平均走行距離とすることによって更に実使用状況を的確に表すことができる。
また、上記実施例では、車両を例にして説明したが、車両以外の、船舶や工作機械、設備機器、パソコン等の物品についても適用することができる。また本発明における物品とは、プログラムなどのソフトであってもよく、必ずしも動産でなくても、家屋やビル等の不動産や、設備を含む概念である。 FIG. 18 shows a graph in which the lease period is one axis and the residual value ratio obtained by dividing the sale amount by the new vehicle price is the other axis. In addition to displaying data, the correlation between mileage and residual value rate is displayed. The residual value rate may be a successful bid price (sales amount).
In the embodiment shown in FIG. 18, the correlation with the lease period that has already been empirically recognized from the sale data relating to the vehicles that have already been resold has been empirically recognized as having a large impact on the sale price. In addition, the objective sale price can be recognized for a vehicle that is scheduled for resale.
3 to 8 already described in the analysis of the correlation, the same effects as described above can be obtained by displaying them as screen image diagrams for obtaining the overall tendency of the expected sale amount and the expected residual value rate.
In addition, about the travel distance demonstrated in the said Example, an actual use condition can be expressed further more accurately by making it an average travel distance in predetermined periods, such as a month and a year, for example besides a total travel distance.
Moreover, in the said Example, although demonstrated taking the vehicle as an example, it is applicable also to articles, such as a ship, a machine tool, equipment, and a personal computer other than a vehicle. In addition, the article in the present invention may be software such as a program, and is a concept including real estate such as a house or a building and equipment, not necessarily movable property.

１０再販支援システム１１支援側車両再販システム１２入札支援システム１３車種データベース１４既再販車両データベース１５予想売却額算出システム１６入札会場システム２０利用側システム２１利用側車両再販価格分析システム２２残価設定システム２３残価シュミレーションシステム２４残価損益分析システム２５資産評価システム２６見積もりシステム２７基幹システム２８リース契約データベース２９出品支援システム DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Resale support system 11 Support side vehicle resale system 12 Bid support system 13 Vehicle type database 14 Existing resale vehicle database 15 Expected sale price calculation system 16 Auction site system 20 User side system 21 User side vehicle resale price analysis system 22 Residual value setting system 23 Residual value simulation system 24 Residual value profit and loss analysis system 25 Asset evaluation system 26 Estimate system 27 Core system 28 Lease contract database 29 Exhibition support system

Claims

A resale vehicle price analysis system on the support side, which includes a resale vehicle database, a vehicle type database, and an expected sale price calculation system;
A vehicle resale price analysis system including a use side vehicle resale price analysis system to which update data is transmitted from the support side vehicle resale price analysis system,
The resale vehicle database is
There are multiple sales data for vehicles after the expiration of the usage contract, sales data for vehicles at the time of resale, and actual usage data indicating the usage status of the vehicles,
The vehicle type database has vehicle use or vehicle shape data,
The expected sale price calculation system uses the actual usage data for each category determined by the vehicle usage or the vehicle shape based on the data of the vehicle type database and the resold vehicle database, and after the usage contract expires. And obtaining a correlation between the vehicle sales amount data and the vehicle sales amount data at the time of resale, and storing the acquired correlation in a storage medium,
The expected sale price calculation system includes a classification determined by a vehicle use or a vehicle shape of the target vehicle, a correlation stored in the storage medium, and a use contract of the target vehicle for a target vehicle for calculating an expected sale price. Calculate and output the expected sale amount of the target vehicle after expiration of the use contract based on the assumed usage situation at the time of expiration,
The expected sale amount calculation system transmits update data of the resold vehicle database or the vehicle type database to the use side vehicle resale price analysis system when the already resold vehicle database or the vehicle type database is updated or periodically. And
The expected sale amount calculation system acquires the correlation again using the update data acquired from the resold vehicle database and the vehicle type database, and stores the correlation stored in the storage medium by the acquired correlation. Update
The expected sale price calculation system sends the updated correlation to the user-side vehicle resale price analysis system,
The user side vehicle resale price analysis system is:
Using the updated data and the correlation transmitted from the support side vehicle resale price analysis system, the residual value profit / loss information or the market value information about the vehicle under use contract or the vehicle before resale, or the newly contracted vehicle A vehicle resale price analysis system that outputs residual value forecast information .

The system for calculating the expected sale amount uses the multiple regression analysis to determine the correlation using the sale amount data of the vehicle after the expiration of the use contract and the sale amount data of the vehicle at the time of the resale. car both resale price analysis system according to claim 1.

The target vehicle drive both resale analysis system according to claim 1, characterized in that the new vehicle type.