АНАЛИТИЧЕСКИЕ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧЕ ОПТИМАЛЬНОЙ ПОКУПКЕ АВТОМОБИЛЯ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

ANALYTICAL AND NUMERICAL METHODS OF MATHEMATICAL PROGRAMMING IN THE PROBLEM OF OPTIMAL CAR PURCHASE IN THE ROSTOV REGION: FORECASTING

Vladislav Piskovatskov

student, Department of Applied Mathematics, Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

Natalia Azimova

senior lecturer, Department of Applied Mathematics, Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

АННОТАЦИЯ

На основе уже имеющихся данных можно построить прогнозирование цены автомобилей.

ABSTRACT

Based on the already available data, it is possible to build a prediction of the price of cars.

Ключевые слова: автомобиль, цена, возраст, пробег, математическая модель, независимые переменные, связь переменных, коэффициент корреляции.

Keywords: car, price, age, mileage, mathematical model, independent variables, relationship of variables, correlation coefficient.

С помощью случайной величины можно сделать прогнозирование цены автомобилей (рис. 1). Синим цветом обозначены фактические данные, а оранжевым – прогнозируемые.

Рисунок 1. Прогноз цены автомобилей

Случайная составляющая в цене автомобиля на avito.ru играет очень важное значение, ведь при разных обстоятельствах бывают отклонения цены, от среднерыночной в большую или меньшую сторону на значения, превышающие 60%. Это подтверждается практикой и если появляется автомобиль, ниже среднерыночной стоимости, то он продается гораздо быстрее, чем тот, цена которого выше средней.

По характеру шума видно, что случайная составляющая сгенерирована качественно на основе полученной F(x): если на графике фактические и сгенерированные данные отображать одним цветом, неоднородность случайной составляющей в цене заметить практически невозможно (рис. 2).

Рисунок 2. Прогноз цены автомобиля

Аналогичные вычисления выполнены также для друг распространенных на рынке марок автомобилей. Однако объем исследованных выборок (именно числа марок) пока не достаточен для выполнения сколь-нибудь надежной систематизации результата для вторичного рынка автомобилей в целом.

Однако отработанная математическая методика в сочетании с автоматизированным сбором данных с электронных объявлений принципиально позволяет оперативно анализировать рынок и выявлять выгодные предложения.

Список литературы:

1. Бундаев В.В. Решение задач линейной оптимизации с использованием MathCad и Excel.: Издательство ВСГТУ, 2006. – 20 с.