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文檔簡介
基于多元線性回歸下的二手車估價轉(zhuǎn)讓模型獲獎科研報告摘
要:隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,二手車的交易也漸漸走向興旺,但與此同時我國二手車交易市場存在嚴(yán)重不對稱問題,價格評估體系也不可靠。而在國外,二手車市場相對成熟,擁有完善的法規(guī)體系,多樣的交易方式,信息公開透明和合理的價格評估體系。因此分析并建立合理的二手車估價轉(zhuǎn)讓模型尤為重要,本文就是針對二手車的各種因素給出其估價轉(zhuǎn)讓模型。根據(jù)地區(qū),品牌,里程等多個影響二手車價格的因素,為建立在多個變量下的單個變量的變化,我選擇使用SPSS軟件中的多元線性回歸分析來計(jì)算二手車買賣價格。計(jì)算之前我首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,然后將自變量和因變量導(dǎo)入SPSS軟件進(jìn)行分析得到了二手車買賣價格模型。為驗(yàn)證此模型,后又用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練回歸,其最后的準(zhǔn)確率達(dá)到了0.9996,證明此模型還是非??煽康摹?/p>
關(guān)鍵詞:SPSS軟件;多元線性回歸;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.二手車價格的計(jì)算模型
1.1模型的建立
1.1.1多元線性回歸[1][2][3]
首先從瓜子二手車直賣網(wǎng)[4]我們獲得一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行接下來的計(jì)算。計(jì)算之前,首先將無關(guān)的變量剔除掉,如上牌地,車主信息等數(shù)據(jù)剔除掉。再利用Excel篩選功能和替換剔除掉錯誤、串行的數(shù)據(jù)。
剔除掉部分?jǐn)?shù)據(jù)后,我們選擇用Excel數(shù)據(jù)透明表將大量數(shù)據(jù)簡單分類,整合,對一些區(qū)間內(nèi)有較大空缺的數(shù)據(jù)我們進(jìn)行補(bǔ)錄,盡量使數(shù)據(jù)更具代表性和一般性。
多元線性回歸的基本原理和基本計(jì)算過程與一元線性回歸相同,但由于自變量個數(shù)多,計(jì)算相當(dāng)麻煩,一般在實(shí)際中應(yīng)用時都要借助統(tǒng)計(jì)軟件,本文我們選擇使用SPSS軟件進(jìn)行分析。由于各個自變量的單位代表的實(shí)際意義不同,則其單位很可能不一樣,因此自變量前系數(shù)的大小并不能說明該因素的重要程度,更簡單地來說,同樣的工資收入,如果用元為單位就比用百元為單位所得的回歸系數(shù)要小,但是這種情況下工資水平對消費(fèi)的影響程度并沒有改變,所以得想辦法將各個自變量化到統(tǒng)一的單位上來,即歸一化。在單位標(biāo)準(zhǔn)化后,這時的回歸方程稱為標(biāo)準(zhǔn)回歸方程,回歸系數(shù)稱為標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù),表示如下:
y=β1x*1+β2x*2+…+βkx*k
根據(jù)以上多元線性回歸模型的理論,我選擇使用SPSS軟件進(jìn)行二手車價格的多元線性回歸。操作步驟如下:首先設(shè)置自變量和因變量,設(shè)置好各個參數(shù),然后進(jìn)行回歸分析。
根據(jù)得到的輸入/移去的變量表我們可以直觀看出經(jīng)輸入/移去變量之后,只剩下了新車價格和里程這兩個影響因素。
然后根據(jù)系數(shù)矩陣可得新車價格和二手車價格成正相關(guān),里程與其成負(fù)相關(guān)。且根據(jù)系數(shù)我們可以得到二手車價格和影響因素之間的關(guān)系為:
由上表可見Sig也就是顯著性水平很低即不確定度接近于0,很低,也就是說模型比較可靠。
1.2對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,它能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二手車價格評估優(yōu)化算法,其特征在于,選取三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為原型,采用“類分塊-蒙特卡洛法”對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏層的神經(jīng)元的選擇過程進(jìn)行優(yōu)化,建立二手車價格評估模型【5】。
據(jù)此可知,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)置好參數(shù),其中包括4個輸入層、9個隱含層和1個輸出層。
選取所得數(shù)據(jù)中的900組數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),選取剩余的100組左右的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。根據(jù)最后的預(yù)測對比圖可看出此模型預(yù)測的二手車價格和真實(shí)值非常接近,再由下圖可知最終數(shù)據(jù)與真實(shí)值擬合的效果非常好,且相關(guān)系數(shù)R=0.9996。
綜上所述兩個模型所得結(jié)果準(zhǔn)確率都較高,對比其結(jié)果和實(shí)際意義可知BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二手車價格計(jì)算更為準(zhǔn)確。
結(jié)束語:
我們選擇用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來驗(yàn)證結(jié)果,得到的準(zhǔn)確率較高,說明模型較為可靠,但同時BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練還需要進(jìn)一步
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