CN106022828A - 一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法 - Google Patents
一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106022828A CN106022828A CN201610333579.2A CN201610333579A CN106022828A CN 106022828 A CN106022828 A CN 106022828A CN 201610333579 A CN201610333579 A CN 201610333579A CN 106022828 A CN106022828 A CN 106022828A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- estimation
- coefficient
- data
- mileage
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 73
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 21
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 17
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 11
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 9
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 6
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims description 3
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims description 3
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 2
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 101100065700 Caenorhabditis elegans etc-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000002791 soaking Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0283—Price estimation or determination
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法涉及一种数据处理装置及方法,特别是涉及一种用于估算二手车价值的装置及方法。其目的是为了提供一种结构简单、成本低、操作简便、估值合理、使得交易公平化的机动车三级九等动态数据估值装置。本发明机动车三级九等动态数据估值装置包括第一数据输入模块,其用于输入第一数据,第一数据处理模块,其用于根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;第二数据处理模块,其用于根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;估价输出模块,其用于根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据处理装置及方法,特别是涉及一种用于估算二手车价值的装置及方法。
背景技术
中国汽车流通协会研究发现,我国二手车流通行业已出现了如下新热点:汽车经销商开始重视二手车业务,二手车售后服务有效延伸,经销、经纪企业更加注重服务品牌的培育,二手车市场得到外资、风投青睐,电商迅猛发展。
然而,由于二手车流通行业的高速发展,也致使二手车市场乱象丛生。首先是评估难,由于缺乏权威可信的评估机构,买卖双方信息无法对称。厂家自己进行二手车评估认证,既是运动员又是裁判员,可信度会有折扣。同时,有受访的二手车销售者表示,第三方评估机构虽然有,但认证的车价偏低,影响利润。
其次是门槛低。在此前的吉林省二手车交易会上,虽然有很多消费者前来看车,但寻找车源的中间商和“二道贩子”也不少。业内人士表示:“二手车市场没有门槛,什么人都能进,拿钱就能干。新出台的鉴定评估标准也是非强制执行,隐瞒车况的交易特别多。”
评估标准和权威系统的欠缺加上进入门槛低,导致二手车市场诚信差。一位汽车网站的负责人表示,参与二手车交易的双方互不信任,都认为有猫腻,这样的市场不行。
据了解,目前中国汽车市场每卖出3台新车才可以卖出1台二手车,与世界上大多数国家相比,这一比率很低。
因此,目前亟需一套能够实现自动评估二手车价值的车价评估装置及方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种结构简单、成本低、操作简便、估值合理、使得交易公平化的机动车三级九等动态数据估值装置。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,包括第一数据输入模块,其用于输入第一数据,所述第一数据包括以下一种数据或多种数据组合:车辆VIN、品牌归属、汽车品牌、车款、车型、购车日期、当前行驶里程、新车售价;第一数据处理模块,其用于根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;第二数据输入模块,其用于输入第二数据,所述第二数据包括以下一种数据或多种数据组合:月销售量、前五年保值率、C-NCAP安全系数、死亡率排名、故障率、颜色、使用年限、年使用里程、历任车主个数、车辆性质、是否在保修期内、保险是否连续、保养记录、维修次数、保险索赔次数、保险索赔金额、厂家召回记录、检测评分、事故逃逸记录、套牌车记录、盗抢车记录、抵押标记记录等;第二数据处理模块,其用于根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;估价输出模块,其用于根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c:a×b=c;其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述数据处理模块输出的估值系数b为与第二数据对应的最低一等的估值系数,估价输出模块根据所述估值系数b输出与其对应的X级和Y等。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,所述品牌归属可分为:日韩系、欧美系、国产系,所述第一数据库中:日韩系的第1~3年的折旧率为每年14.24%;日韩系的第4~7年的折旧率为每年8.93%;日韩系的第8~10年的折旧率为每年2.20%;日韩系的10年以上的的折旧率为85%;欧美系的第1~3年的折旧率为每年13.6%;欧美系的第4~7年的折旧率为每年7.86%;欧美系的第8~10年的折旧率为每年4.25%;欧美系的10年以上的的折旧率为85%;国产系的第1~3年的折旧率为每年14.66%;国产系的第4~7年的折旧率为每年9.35%;国产系的第8~10年的折旧率为每年1.20%;国产系的10年以上的的折旧率为85%。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,所述第一数据还包括使用里程,所述第一数据处理模块根据以下的年使用里程输出对应的调整系数d,所述年使用里程为车辆平均每年行使的公里数,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和调整系数d按如下公式输出第二估值c,年使用里程1000KM以下的调整系数d为0.9%;年使用里程1000KM~5000KM的调整系数d为0.003%;年使用里程5000KM~40000KM的调整系数d为0%;年使用里程40000KM~50000KM的调整系数d为0.01%;年使用里程50000KM~60000KM的调整系数d为0.02%;年使用里程60000KM~70000KM的调整系数d为0.02%;年使用里程70000KM~80000KM的调整系数d为2.20%;年使用里程80000KM~90000KM的调整系数d为2.50%;年使用里程90000KM以上的调整系数d为3.00%;a×(b-d)=c。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,所述第一数据还包括使用里程,所述第一数据处理模块根据以下的年使用里程输出对应的里程折旧估值系数a2,所述年使用里程为车辆平均每年行使的公里数,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和时间折旧估值系数a1、里程折旧估值系数a2按如下公式输出第二估值c,年使用里程1000KM以下的里程折旧估值系数a2为0.9%;年使用里程1000KM~5000KM的里程折旧估值系数a2为0.003%;年使用里程5000KM~40000KM的里程折旧估值系数a2为0%;年使用里程40000KM~50000KM的里程折旧估值系数a2为0.01%;年使用里程50000KM~60000KM的里程折旧估值系数a2为0.02%;年使用里程60000KM~70000KM的里程折旧估值系数a2为0.02%;年使用里程70000KM~80000KM的里程折旧估值系数a2为2.20%;年使用里程80000KM~90000KM的里程折旧估值系数a2为2.50%;年使用里程90000KM以上的里程折旧估值系数a2为3.00%;
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,所述估价输出模块、第一数据输入模块、第一数据处理模块、第一数据库、第二数据输入模块被配置在终端,第二数据处理模块、第二数据库被配置在服务器,所述终端通过通信模块与服务器连接,通信模块中的信息缓存基于近期最少使用算法实现,数据通过消息摘要算法获得唯一的ID并记录在散列表中,当终端向服务器请求传输第二估值c时,如果通信连接失败,则终端自动将第一估值a作为第二估值c进行输出,并且将通信连接成功时的第二估值c覆盖之前输出的第二估值c,所述终端与服务器的套接字服务长连接,服务器通过套接字分发消息,终端和服务器的服务接口之间交换轻量级的数据交换格式的数据。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,还包括第三传感器,其用于检测轮毂的实际的输出功率PS,第三数据处理模块,其根据第三数据库中的轮毂的额定功率PE、输出功率PS和如下公式输出劳损系数f,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和劳损系数f按如下公式输出第二估值c,a×b×f=c。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,还包括第四传感器,其用于检测时速120KM/H的汽车轿厢内的实际噪音ZS,第四数据处理模块,其根据时速120KM/H的汽车轿厢内的额定噪音ZE、实际噪音ZS和如下公式输出降噪折损系数g,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和降噪折损系数g按如下公式输出第二估值c,
a×b×g=c。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,还包括第五传感器,其用于检测匀速100KM/H的实际油耗HS,第五数据处理模块,其根据匀速100KM/H的汽车轿厢内的额定油耗HE、实际油耗HS和如下公式输出油耗折损系数L,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和油耗折损系数L按如下公式输出第二估值c,a×b×L=c。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,还包括第六传感器,其用于检测汽车0~100KM/H的加速时间TS,第六数据处理模块,其根据汽车0~100KM/H的加速的额定时间TE、实际加速时间TS和如下公式输出加速折损系数M,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和加速折损系数M按如下公式输出第二估值c,a×b×M=c。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置,其中,还包括信息抓取模块,其通过网络爬虫软件抓取现有的车辆交易价格和车况信息;第七输出距离模块,其根据现有的车辆交易价格和车况信息更新第一数据库和第二数据库的数据。
本发明一种机动车三级九等数据估值方法,其特征在于包括如下步骤:
S100、输入第一数据,所述第一数据包括一下一种或多种组合:
品牌归属、购车日期、当前行驶里程、新车售价;
S200、根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;
S300、输入第二数据,所述第二数据包括以下一种或多种组合:
月销售量、前五年保值率、C-NCAP安全系数、死亡率排名、故障率、颜色、使用年限、年使用里程、历任车主个数、车辆性质、是否在保修期内、保险是否连续、保养记录、维修次数、保险索赔次数、保险索赔金额、厂家召回记录、检测评分、事故逃逸记录、套牌车记录、盗抢车记录、抵押标记记录;
S400、根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;
S500、根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c:
a×b=c;
其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述数据处理模块输出的估值系数b为与第二数据对应的最低一等的估值系数,估价输出模块根据所述估值系数b输出与其对应的X级和Y等。
本发明机动车三级九等动态数据估值装置与现有技术不同之处在于本发明机动车三级九等动态数据估值装置通过上述品牌归属、购车日期、当前行驶里程、新车售价的参数,将二手车的售价进行初步估值,并且再通过其它更精细的分类按木桶远离得出其对应的等级,从而得出其对应的估值系数。这样,用户就可将初步估值与估值系数结合,得到二手车真正的估值。真正地贴合了二手车一车一况的评价标准。
下面结合附图对本发明的机动车三级九等动态数据估值装置作进一步说明。
附图说明
图1是机动车三级九等动态数据估值装置的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示,本发明机动车三级九等动态数据估值装置包括
第一数据输入模块,其用于输入第一数据,所述第一数据包括以下一种数据或多种数据组合:
车辆VIN、品牌归属、购车日期、当前行驶里程、新车售价、汽车品牌、车款、车型;
第一数据处理模块,其用于根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;
第二数据输入模块,其用于输入第二数据,所述第二数据包括以下一种数据或多种数据组合:
月销售量、前五年保值率、C-NCAP安全系数、死亡率排名、故障率、颜色、使用年限、年使用里程、历任车主个数、车辆性质、是否在保修期内、保险是否连续、保养记录、维修次数、保险索赔次数、保险索赔金额、厂家召回记录、检测评分、事故逃逸记录、套牌车记录、盗抢车记录、抵押标记记录;
第二数据处理模块,其用于根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;
估价输出模块,其用于根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c:
a×b=c;
其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述数据处理模块输出的估值系数b为与第二数据对应的最低一等的估值系数,估价输出模块根据所述估值系数b输出与其对应的X级和Y等。
例如,估价输出模块根据当b为100%时,输出与b对应的X=2,Y=4,即,估价输出模块根据b为100%时,输出二级或二级-中,四等。
其中,第一数据输入模块也可根据车辆VIN解析其车辆的品牌归属、汽车品牌、车款、车型、新车售价;再手动输入购车日期、当前行驶里程。
其中,
品牌归属可分为:日韩系、欧美系、国产系;
购车日期为:年月日;
当前行使历程:数据形式公里数;
新车售价可为:购车指导价;
汽车品牌:例如奥迪;
车款:例如A6L;
车型:例如2016款A6L豪华型;
月销售量为:该车辆在购车时的月销量;
前五年保值率:根据中国汽车保值率研究委员会发布的各年度《中国汽车保值率报告》中相应车型的前五年的保值率或社会公众认可的其他第三方保值率报告;C-NCAP安全系数:China-New CarAssessment Program(中国新车评价规程)要求对一种车型进行车辆速度50km/h与刚性固定壁障100%重叠率的正面碰撞、车辆速度64km/h对可变形壁障40%重叠率的正面偏置碰撞、可变形移动壁障速度50km/h与车辆的侧面碰撞等三种碰撞试验,根据试验数据计算各项试验得分和总分,由总分多少确定星级。
死亡率排名为:美国高速公路安全保险协会(IIHS)每年发布的车型的死亡率排名。
故障率:德国技术检验协会(TüV)每年发布的故障率报告,或美国J.D.Power汽车调研公司每年发布的故障率报告及国内外其他第三方公示相关故障率报告。
颜色:是否为该款车辆的主打色、广告色,还是个性化的、代表性别的颜色。
使用年限:以年为单位。
使用里程:车辆每年的行使的公里数,过高、过低都不好。
历任车主个数:经常驾驶本车辆的人数,以及该车辆的交易后的买主的人数。
车辆性质:分为家用车、公务车、营运车。
是否在保修期内:是否在厂家质保的诸如三年或10万公里的保修期间内。
保险是否连续:如果不连续,则需要列出超出保险期限才上保险的次数。
保养记录:是否定期保养,若不是定期保养,则显示超出保养期限的时间和缺少保养的次数。
维修次数:维修的次数和维修的前车辆的状况。
保险索赔次数:保险公司出险赔偿该车辆和他人车辆的次数。
保险索赔金额:保险公司出险赔偿的金额。
厂家召回记录:分为无召回记录、非动力核心部件召回、动力核心部件召回。
检测评分:中国第三方检测机构易查车的评分,其检查范围包括静态检测(车身,车灯,内饰,机舱,腰部,底盘,后备箱、驾驶舱)和动态检测(启动及路试),检测是否为火烧车,水泡车及重大事故车,每项分为若干细小项检测评估打分(分值越高车况越好)。
事故逃逸记录:是否出现过事故逃逸。
套牌车记录:是否出现过套牌的记录。
盗抢车记录:是否出现过被盗抢的记录。
抵押标记记录:是否出现过被抵押的记录。
其中,第二数据库的数据内容可参见如下表格:
类型 | 等级 | 估值系数 |
一级-好 | 一等 | 1.1 |
一级-好 | 二等 | 1.05-11 |
一级-好 | 三等 | 1-1.05 |
二级-中 | 四等 | 1 |
二级-中 | 五等 | 0.95-1 |
二级-中 | 六等 | 0.9-0.95 |
三级-差 | 七等 | 0.85-0.9 |
三级-差 | 八等 | 0.8-0.85 |
三级-差 | 九等 | 0.8 |
表5
本发明的第二数据处理模块根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b,也就是说第二数据处理模块根据表1~5输出与第二数据匹配的估值系数b,其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述数据处理模块输出的估值系数b为与表1~4对应的最低一等的表5中的估值系数。
本发明通过上述品牌归属、购车日期、当前行驶里程、新车售价的参数,将二手车的售价进行初步估值,并且再通过其它更精细的分类按木桶远离得出其对应的等级,从而得出其对应的估值系数。这样,用户就可将初步估值与估值系数结合,得到二手车真正的估值。真正地贴合了二手车一车一况的评价标准。
其中,所述品牌归属可分为:日韩系、欧美系、国产系,所述第一数据库中:
日韩系的第1~3年的折旧率为每年14.24%;
日韩系的第4~7年的折旧率为每年8.93%;
日韩系的第8~10年的折旧率为每年2.20%;
日韩系的10年以上的的折旧率为85%;
欧美系的第1~3年的折旧率为每年13.6%;
欧美系的第4~7年的折旧率为每年7.86%;
欧美系的第8~10年的折旧率为每年4.25%;
欧美系的10年以上的的折旧率为85%;
国产系的第1~3年的折旧率为每年14.66%;
国产系的第4~7年的折旧率为每年9.35%;
国产系的第8~10年的折旧率为每年1.20%;
国产系的10年以上的的折旧率为85%。
其中,每个年华折旧率按每月的月初、月中、月末为分档,即,日韩系新车购买的第一年,每1/3月的折旧率约0.395%。
本发明通过上述折旧率的划分,可将车价浮动最快的十年按照两头小、中间大的3-4-3来进行折旧的计算。并且保留车价的15%作为其残值,即,使用11年或12年的车辆依旧使用其新车价的15%作为其折旧后的残值。
优选地,所述第一数据还包括使用里程,所述第一数据处理模块根据以下的年使用里程输出对应的调整系数d,所述年使用里程为车辆平均每年行使的公里数,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和调整系数d按如下公式输出第二估值c,
年使用里程1000KM以下的调整系数d为0.9%;
年使用里程1000KM~5000KM的调整系数d为0.003%;
年使用里程5000KM~40000KM的调整系数d为0%;
年使用里程40000KM~50000KM的调整系数d为0.01%;
年使用里程50000KM~60000KM的调整系数d为0.02%;
年使用里程60000KM~70000KM的调整系数d为0.02%;
年使用里程70000KM~80000KM的调整系数d为2.20%;
年使用里程80000KM~90000KM的调整系数d为2.50%;
年使用里程90000KM以上的调整系数d为3.00%;
a×(b-d)=c。
本发明通过对于该车辆的行使历程进行检测,从而推算出该车辆的使用频率是否合理,原则上说,使用频率过大或过小都会影响发动机的使用寿命,因此以此为二手车的估价系数可使二手车的估价更为合理。
优选地,所述第一数据还包括使用里程,所述第一数据处理模块根据以下的年使用里程输出对应的里程折旧估值系数a2,所述年使用里程为车辆平均每年行使的公里数,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和时间折旧估值系数a1、里程折旧估值系数a2按如下公式输出第二估值c,
年使用里程1000KM以下的里程折旧估值系数a2为0.9%;
年使用里程1000KM~5000KM的里程折旧估值系数a2为0.003%;
年使用里程5000KM~40000KM的里程折旧估值系数a2为0%;
年使用里程40000KM~50000KM的里程折旧估值系数a2为0.01%;
年使用里程50000KM~60000KM的里程折旧估值系数a2为0.02%;
年使用里程60000KM~70000KM的里程折旧估值系数a2为0.02%;
年使用里程70000KM~80000KM的里程折旧估值系数a2为2.20%;
年使用里程80000KM~90000KM的里程折旧估值系数a2为2.50%;
年使用里程90000KM以上的里程折旧估值系数a2为3.00%;
其中时间折旧估值系数a1的计算方法为常规手段,此处不赘述。
本发明通过对于该车辆的行使历程进行检测,从而推算出该车辆的使用频率是否合理,原则上说,使用频率过大或过小都会影响发动机的使用寿命,因此以此为二手车的估价系数可使二手车的估价更为合理。
优选地,所述估价输出模块、第一数据输入模块、第一数据处理模块、第一数据库、第二数据输入模块被配置在终端,第二数据处理模块、第二数据库被配置在服务器,所述终端通过通信模块与服务器连接,通信模块中的信息缓存基于近期最少使用算法实现,数据通过消息摘要算法获得唯一的ID并记录在散列表中,当终端向服务器请求传输第二估值c时,如果通信连接失败,则终端自动将第一估值a作为第二估值c进行输出,并且将通信连接成功时的第二估值c覆盖之前输出的第二估值c,所述终端与服务器的套接字服务长连接,服务器通过套接字分发消息,终端和服务器的服务接口之间交换轻量级的数据交换格式的数据。
本发明通过上述方式可在网络不畅时,只输出粗略估计的第一估值,方便客户对车辆的价值进行判断,并且,随后可在网络通常的时候进行精准估值。
优选地,本发明还包括
第三传感器,其用于检测轮毂的实际的输出功率PS,
第三数据处理模块,其根据第三数据库中的轮毂的额定功率PE、输出功率PS和如下公式输出劳损系数f,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和劳损系数f按如下公式输出第二估值c,
a×b×f=c。
本发明根据轮毂的实际输出功率来测算其与额定功率之间的差距,从而代表了车辆由于常年劳损而带来的动力的下降的程度,从而以动力的实际折损来代表整车价值的折损。
优选地,本发明还包括
第四传感器,其用于检测时速120KM/H的汽车轿厢内的实际噪音ZS,
第四数据处理模块,其根据时速120KM/H的汽车轿厢内的额定噪音ZE、实际噪音ZS和如下公式输出降噪折损系数g,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和降噪折损系数g按如下公式输出第二估值c,
a×b×g=c。
本发明通过降噪折损系数可更准确地反应车辆经过长期的使用,降噪系统的折损程度,也从另一层面反应了发动机在长期使用之后产生的噪音的变化,从而以降噪的折损的程度代表整车的价值的折损程度。
优选地,本发明还包括
第五传感器,其用于检测匀速100KM/H的实际油耗HS,
第五数据处理模块,其根据匀速100KM/H的汽车轿厢内的额定油耗HE、实际油耗HS和如下公式输出油耗折损系数L,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和油耗折损系数L按如下公式输出第二估值c,
a×b×L=c。
本发明通过对油耗的计算可以准确的估算发动机的健康状况,其中如果百公里油耗只超出额定油耗2个油以内的车辆,整体而言还是一台性能不错的车,因此还会增加其估价。本发明通过百公里油耗可更精准地测量车辆的保值率。
优选地,还包括
第六传感器,其用于检测汽车0~100KM/H的加速时间TS,
第六数据处理模块,其根据汽车0~100KM/H的加速的额定时间TE、实际加速时间TS和如下公式输出加速折损系数M,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和加速折损系数M按如下公式输出第二估值c,
a×b×M=c。
本发明通过测算车辆的百公里加速成绩,从而检测车辆的实际动力性能,如果仅比额定速度慢1秒以内的车辆,整体而言还是一台性能不错的车,因此还会增加其估价。本发明通过测量百公里加速成绩可更精准地测量车辆的保值率。
优选地,还包括
信息抓取模块,其通过网络爬虫软件抓取现有的车辆交易价格和车况信息;
第七输出距离模块,其根据现有的车辆交易价格和车况信息更新第一数据库和第二数据库的数据。
本发明一种机动车三级九等数据估值方法,其特征在于包括如下步骤:
S100、输入第一数据,所述第一数据包括一下一种或多种组合:
品牌归属、购车日期、当前行驶里程、新车售价;
S200、根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;
S300、输入第二数据,所述第二数据包括以下一种或多种组合:
月销售量、前五年保值率、C-NCAP安全系数、死亡率排名、故障率、颜色、使用年限、年使用里程、历任车主个数、车辆性质、是否在保修期内、保险是否连续、保养记录、维修次数、保险索赔次数、保险索赔金额、厂家召回记录、检测评分、事故逃逸记录、套牌车记录、盗抢车记录、抵押标记记录;
S400、根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;
S500、根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c:
a×b=c;
其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述数据处理模块输出的估值系数b为与第二数据对应的最低一等的估值系数,估价输出模块根据所述估值系数b输出与其对应的X级和Y等。
例如,估价输出模块根据当b为100%时,输出与b对应的X=2,Y=4,即,估价输出模块根据b为100%时,输出二级或二级-中,四等。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进,均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:包括
第一数据输入模块,其用于输入第一数据,所述第一数据包括以下一种数据或多种数据组合:
车辆VIN、品牌归属、汽车品牌、车款、车型、新车售价、购车日期、当前行驶里程;
第一数据处理模块,其用于根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;
第二数据输入模块,其用于输入第二数据,所述第二数据包括以下一种数据或多种数据组合:
月销售量、前五年保值率、C-NCAP安全系数、死亡率排名、故障率、颜色、使用年限、年使用里程、历任车主个数、车辆性质、是否在保修期内、保险是否连续、保养记录、维修次数、保险索赔次数、保险索赔金额、厂家召回记录、检测评分、事故逃逸记录、套牌车记录、盗抢车记录、抵押标记记录;
第二数据处理模块,其用于根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;
其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述数据处理模块输出的估值系数b为与第二数据对应的最低一等的估值系数,估价输出模块根据所述估值系数b输出与其对应的X级和Y等。
2.根据权利要求1所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:所述估价输出模块,其用于根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c:
a×b=c。
3.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:所述品牌归属可分为:日韩系、欧美系、国产系,所述第一数据库中:
日韩系的第1~3年的折旧率为每年14.24%;
日韩系的第4~7年的折旧率为每年8.93%;
日韩系的第8~10年的折旧率为每年2.20%;
日韩系的10年以上的的折旧率为85%;
欧美系的第1~3年的折旧率为每年13.6%;
欧美系的第4~7年的折旧率为每年7.86%;
欧美系的第8~10年的折旧率为每年4.25%;
欧美系的10年以上的的折旧率为85%;
国产系的第1~3年的折旧率为每年14.66%;
国产系的第4~7年的折旧率为每年9.35%;
国产系的第8~10年的折旧率为每年1.20%;
国产系的10年以上的的折旧率为85%。
4.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:所述第一数据还包括使用里程,所述第一数据处理模块根据以下的年使用里程输出对应的调整系数d,所述年使用里程为车辆平均每年行使的公里数,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和调整系数d按如下公式输出第二估值c,
年使用里程1000KM以下的调整系数d为0.9%;
年使用里程1000KM~5000KM的调整系数d为0.003%;
年使用里程5000KM~40000KM的调整系数d为0%;
年使用里程40000KM~50000KM的调整系数d为0.01%;
年使用里程50000KM~60000KM的调整系数d为0.02%;
年使用里程60000KM~70000KM的调整系数d为0.02%;
年使用里程70000KM~80000KM的调整系数d为2.20%;
年使用里程80000KM~90000KM的调整系数d为2.50%;
年使用里程90000KM以上的调整系数d为3.00%;
a×(b-d)=c。
5.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:所述第一数据还包括使用里程,所述第一数据处理模块根据以下的年使用里程输出对应的里程折旧估值系数a2,所述年使用里程为车辆平均每年行使的公里数,所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和时间折旧估值系数a1、里程折旧估值系数a2按如下公式输出第二估值c,
年使用里程1000KM以下的里程折旧估值系数a2为0.9%;
年使用里程1000KM~5000KM的里程折旧估值系数a2为0.003%;
年使用里程5000KM~40000KM的里程折旧估值系数a2为0%;
年使用里程40000KM~50000KM的里程折旧估值系数a2为0.01%;
年使用里程50000KM~60000KM的里程折旧估值系数a2为0.02%;
年使用里程60000KM~70000KM的里程折旧估值系数a2为0.02%;
年使用里程70000KM~80000KM的里程折旧估值系数a2为2.20%;
年使用里程80000KM~90000KM的里程折旧估值系数a2为2.50%;
年使用里程90000KM以上的里程折旧估值系数a2为3.00%;
6.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:所述估价输出模块、第一数据输入模块、第一数据处理模块、第一数据库、第二数据输入模块被配置在终端,第二数据处理模块、第二数据库被配置在服务器,所述终端通过通信模块与服务器连接,通信模块中的信息缓存基于近期最少使用算法实现,数据通过消息摘要算法获得唯一的ID并记录在散列表中,当终端向服务器请求传输第二估值c时,如果通信连接失败,则终端自动将第一估值a作为第二估值c进行输出,并且将通信连接成功时的第二估值c覆盖之前输出的第二估值c,所述终端与服务器的套接字服务长连接,服务器通过套接字分发消息,终端和服务器的服务接口之间交换轻量级的数据交换格式的数据。
7.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:还包括
第三传感器,其用于检测轮毂的实际的输出功率PS,
第三数据处理模块,其根据第三数据库中的轮毂的额定功率PE、输出功率PS和如下公式输出劳损系数f,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和劳损系数f按如下公式输出第二估值c,
a×b×f=c。
8.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:还包括
第四传感器,其用于检测时速120KM/H的汽车轿厢内的实际噪音ZS,
第四数据处理模块,其根据时速120KM/H的汽车轿厢内的额定噪音ZE、实际噪音ZS和如下公式输出降噪折损系数g,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和降噪折损系数g按如下公式输出第二估值c,
a×b×g=c。
9.根据权利要求2所述的机动车三级九等动态数据估值装置,其特征在于:还包括
第五传感器,其用于检测匀速100KM/H的实际油耗HS,
第五数据处理模块,其根据匀速100KM/H的汽车轿厢内的额定油耗HE、实际油耗HS和如下公式输出油耗折损系数L,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和油耗折损系数L按如下公式输出第二估值c,
a×b×L=c;
优选地,还包括
第六传感器,其用于检测汽车0~100KM/H的加速时间TS,
第六数据处理模块,其根据汽车0~100KM/H的加速的额定时间TE、实际加速时间TS和如下公式输出加速折损系数M,
所述估价输出模块根据第一估值a、估值系数b和加速折损系数M按如下公式输出第二估值c,
a×b×M=c;
优选地,还包括
信息抓取模块,其通过网络爬虫软件抓取现有的车辆交易价格和车况信息;
第七输出距离模块,其根据现有的车辆交易价格和车况信息更新第一数据库和第二数据库的数据。
10.一种机动车三级九等数据估值方法,其特征在于包括如下步骤:
输入第一数据,所述第一数据包括一下一种或多种组合:
车辆VIN、品牌归属、品牌、车款、车型、购车日期、当前行驶里程、新车售价;
根据第一数据库输出与第一数据匹配的第一估值a;
输入第二数据,所述第二数据包括以下一种或多种组合:
月销售量、前五年保值率、C-NCAP安全系数、死亡率排名、故障率、颜色、使用年限、年使用里程、历任车主个数、车辆性质、是否在保修期内、保险是否连续、保养记录、维修次数、保险索赔次数、保险索赔金额、厂家召回记录、检测评分、事故逃逸记录、套牌车记录、盗抢车记录、抵押标记记录;
根据第二数据库输出与第二数据匹配的估值系数b;
其中,第二数据库的估值系数b分为三级,每级分为三等,共九等,所述估值系数b为与第二数据对应的最低一等的估值系数;
根据所述估值系数b输出与其对应的X级和Y等;
优选地,根据第一估值a和估值系数b输出按如下公式输出第二估值c:
a×b=c。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610333579.2A CN106022828A (zh) | 2016-05-19 | 2016-05-19 | 一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610333579.2A CN106022828A (zh) | 2016-05-19 | 2016-05-19 | 一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106022828A true CN106022828A (zh) | 2016-10-12 |
Family
ID=57098721
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610333579.2A Pending CN106022828A (zh) | 2016-05-19 | 2016-05-19 | 一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106022828A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108469343A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-31 | 北京保程保险公估有限公司 | 一种读取设备数据的机动车鉴定装置及评估方法 |
CN108985833A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | 成都小时代科技有限公司 | 一种车辆估值的方法及系统 |
CN109934362A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-06-25 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆检测的方法、装置及终端设备 |
CN109993565A (zh) * | 2018-01-02 | 2019-07-09 | 优估(上海)信息科技有限公司 | 一种车辆评估方法,装置及系统 |
CN109993563A (zh) * | 2018-01-02 | 2019-07-09 | 优估(上海)信息科技有限公司 | 一种车辆评估的管理方法,装置及系统 |
CN110175764A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-27 | 优信拍(北京)信息科技有限公司 | 车辆车况的分析方法及装置 |
CN110942634A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-31 | 拉货宝网络科技有限责任公司 | 一种货车运输安全系数评估方法 |
CN114049146A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-02-15 | 西安热工研究院有限公司 | 一种燃气轮机废旧热通道部件价格估算方法及系统 |
CN114943564A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-08-26 | 中国电信股份有限公司 | 车辆拆解件价值上升概率的确定方法及装置 |
-
2016
- 2016-05-19 CN CN201610333579.2A patent/CN106022828A/zh active Pending
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109993565A (zh) * | 2018-01-02 | 2019-07-09 | 优估(上海)信息科技有限公司 | 一种车辆评估方法,装置及系统 |
CN109993563A (zh) * | 2018-01-02 | 2019-07-09 | 优估(上海)信息科技有限公司 | 一种车辆评估的管理方法,装置及系统 |
CN108469343A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-31 | 北京保程保险公估有限公司 | 一种读取设备数据的机动车鉴定装置及评估方法 |
CN108469343B (zh) * | 2018-03-21 | 2020-09-11 | 北京保程保险公估有限公司 | 一种读取设备数据的机动车鉴定装置及评估方法 |
CN108985833A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-11 | 成都小时代科技有限公司 | 一种车辆估值的方法及系统 |
CN109934362A (zh) * | 2019-02-27 | 2019-06-25 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆检测的方法、装置及终端设备 |
CN109934362B (zh) * | 2019-02-27 | 2021-09-10 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 一种车辆检测的方法、装置及终端设备 |
CN110175764A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-27 | 优信拍(北京)信息科技有限公司 | 车辆车况的分析方法及装置 |
CN110942634A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-03-31 | 拉货宝网络科技有限责任公司 | 一种货车运输安全系数评估方法 |
CN114049146A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-02-15 | 西安热工研究院有限公司 | 一种燃气轮机废旧热通道部件价格估算方法及系统 |
CN114943564A (zh) * | 2022-06-13 | 2022-08-26 | 中国电信股份有限公司 | 车辆拆解件价值上升概率的确定方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106022828A (zh) | 一种机动车三级九等动态数据估值装置及方法 | |
Thananusak et al. | Factors affecting the intention to buy electric vehicles: Empirical evidence from Thailand | |
Hagman et al. | Total cost of ownership and its potential implications for battery electric vehicle diffusion | |
US7596512B1 (en) | System and method for determining vehicle price adjustment values | |
Litman | Distance-based vehicle insurance feasibility, costs and benefits | |
US8595079B1 (en) | System and method for determining vehicle price values | |
US20190095963A1 (en) | Electronic platform for selling and buying used vehicles | |
CN107133815A (zh) | 基于零部件生命周期的机动车风险及价值评估系统 | |
US20130173453A1 (en) | System and Method for Evaluating Loans and Collections Based Upon Vehicle History | |
JP2002259753A (ja) | 中古車両の評価方法および評価装置 | |
US20200167811A1 (en) | Used-vehicle algorithmic pricing engine method and system | |
Bae et al. | The effects of automobile recalls on the severity of accidents | |
US20170300991A1 (en) | Used-vehicle algorithmic pricing engine method and system | |
KR101717134B1 (ko) | 온라인 중고자동차 평가 시스템 및 방법 | |
US20160283962A1 (en) | Systems and methods of using black box data to provide incentives for vehicle purchases | |
JP2015141600A (ja) | リース残価設定額算出システム及びリース残価設定額算出方法、車両ビジネス活性化システム | |
US20160292768A1 (en) | Vehicle ratings via measured driver behavior | |
CN106127650A (zh) | 机动车报废判断装置及方法 | |
KR20200057620A (ko) | 서버 장치 및 정보 제공 방법 | |
CN111667320A (zh) | 一种二手车检测与估值系统 | |
KR20210108752A (ko) | 중고차 가격산정시스템 및 방법 | |
Scorrano et al. | Is electric car uptake driven by monetary factors? A total cost of ownership comparison between Norway and Italy | |
Che et al. | Willingness to pay for brand reputation: Lessons from the volkswagen diesel emissions scandal | |
Ippolito | Consumer protection economics: A selective survey | |
Kurani et al. | Rise and fall of diesel cars: a consumer choice analysis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20161012 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |