CN107146108A - 确认二手车评估价格的方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种确认二手车评估价格的方法及设备，所述方法包括：S1：根据车辆对应的车型ID在找到对应的车型类别、基准价格以及影响系数；S2：根据车型类别和车辆所在地区，查找到对应的区域系数；S3：根据车辆的实际上牌时间、实际行驶里程、车龄函数、里程函数以及影响系数，计算差异系数；S4：通过公式评估价格＝基准价格*区域系数*差异系数得到评估价格。本发明方便人为干预调整，便于管理，结构性更强，更节约存储空间，计算速度快，可提高响应速度，并能保证输出结果可控，同时通过控制修正函数以及函数系数可保证结果输出的逻辑性正确。
Description
技术领域
本发明涉及一种二手车交易控制技术领域，具体涉及一种确认二手车评估价格的方法及设备。
背景技术
众所周知，二手车价格信息不透明是使得消费者面对二手车时望而却步的很重要原因，进而也成为阻碍二手车行业健康发展的一个重要因素。在整个二手车交易链条中，如何给出公允的价格参考成了二手车市场尤为迫切的需求，而目前采用传统评估师估值定价的方法存在效率低下，主观因素掺杂过多，人为信息采集渠道有限，经验定价有失偏颇等问题，在这样的背景下涌现出了很多二手车估值平台，如车300、公平价、汽车之家等，但二手车不同于新车，它具有非标准化的属性，随着用户数量的不断攀升，估值软件需要能满足对各种车型、不同上牌时间、不同行驶里程、不同地区等参数的组合下的特定车辆进行估值，并且需要满足接口调用时的高并发以及结果的逻辑性(例：其他参数都一样的情况下，行驶里程越长价格越低等逻辑)。
目前常用的评估二手车价值的方法为通过存储参数变量系数进行二手车价格的实时计算，多数二手车估值软件底层都是存储了如车型、车龄、里程、区域等若干参变量对于二手车价格影响的权重系数，当具体车型信息传递到系统中之后，会与事先存储好的系数矩阵进行乘机运算，这种存储和计算方法的弊端在于：1.当参变量系数过多时系数矩阵过于庞大，占用存储空间大；2.权重系数过于抽象，不便于管理或人工干预调整；3.在线上调用参数进行运算时也会存在系数矩阵运算量过大，当出现高并发时会存在响应速度过慢的情况。
因此，现有的二手车价值评估方法仍存在诸多改善的必要。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明提供了一种确认二手车评估价格的方法，包括如下步骤：
S1：根据车辆对应的车型ID在基准价格表中找到对应的车型类别、基准价格、默认上牌时间、默认行驶里程以及影响系数；
S2：根据车型类别和车辆所在地区，在区域系数表中查找到对应的区域系数；
S3：根据车辆的实际上牌时间、实际行驶里程、车龄函数、里程函数以及影响系数，计算实际上牌时间和实际行驶里程相对于默认上牌时间和默认行驶里程的差异系数；
S4：通过下述公式得到该二手车的评估价格：
评估价格＝基准价格×区域系数×差异系数。
其中，影响系数包括车龄影响系数及里程影响系数，且所述步骤S3中，差异系数的计算方法为：
差异系数＝exp(a+b)，其中，
a＝车龄影响系数×[AgeFunction(实际上牌时间)-AgeFunction(默认上牌时间)]；
b＝里程影响系数×[MileageFunction(实际行驶里程)–MileageFunction(默认行驶里程)]。
其中，所述基准价格表内存储的影响系数和基准价格根据估值模型输出定期更新。
本发明另外提供了一种确认二手车评估价格的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1：将车型ID、车型类别、默认上牌时间、默认行驶里程、影响系数及基准价格存储于基准价格表中；
S2：将车型类别、地区以及区域系数存储于区域系数表中。
其中，所述处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：
S3：根据估值模型输出定期更新所述影响系数和基准价格。
其中，所述影响系数包括车龄影响系数及里程影响系数。
本发明中，所谓的“车型”，具体到品牌车系年款和具体款型，例：上海大众帕萨特2013款1.8T双离合TSI尊荣版。
本发明中，所谓的“车型基准价格”，是指对应的车型在特定的上牌时间、里程数和地区情况下的当前市场价。
本发明中，所谓的“AgeFunction”，是一个车龄函数，自变量为车龄(上牌时间)，随着车龄的增加而递减。
本发明中，所谓的“MileageFunction”，是一个里程函数，自变量为行驶里程，随着行驶里程的增加而递减。
本发明提供的确认二手车评估价格的方法及设备，方便人为干预调整，便于管理，结构性更强，更节约存储空间，计算速度快，可提高响应速度，并能保证输出结果可控。
具体实施方式
为了对本发明的技术方案及有益效果有更进一步的了解，下面详细说明本发明的技术方案及其产生的有益效果。
本发明提供了一种确认二手车评估价格的方法，具体思路为：针对具体车型，通过事先指定的上牌时间和行驶里程以及地区得到基于以上给定信息的基准价格存储到表中，同时存储不同地区的区域系数(以基准价格对应的地区为1，其他区域的系数代表与基准地区的比值)，通过从估值模型中提取车龄(上牌时间)和行驶里程的影响系数，冗余到基准价格表中进行存储，随着原始数据的更新，定期更新基准价格表和影响系数(基于估值模型输出)，做到每一个价格都有具体的含义，便于人工干预纠偏；同时，当同一车型因出现不同上牌时间、里程和地区时，能够同时在基准价格基础上进行修正，大大提高计算效率能更好的支持高并发，提供软件响应速度，并且能够保证结果输出具有逻辑性，只需保证车龄和里程对价格的影响为递减即可。
具体的，请分别参见表1及表2，分别为本发明所欲使用的基准价格表及区域系数表。
表1：本发明所欲使用的基准价格表
| 车型ID | 车型类别 | 默认上牌时间 | 默认行驶里程 | 车龄影响系数 | 里程影响系数 | 基准价格 |
| 1 | 1 | Jun-11 | 90000 | 1.01 | 0.95 | ￥100.000 |
| 2 | 1 | Jun-12 | 75000 | 0.97 | 1.02 | ￥110.000 |
| …… | …… | …… | …… | …… | …… | …… |
表2：本发明所欲使用的区域系数表
| 车型类别 | 地区 | 区域系数 |
| 1 | 上海 | 0.95 |
| 2 | 上海 | 1.01 |
| …… | …… | …… |
基于上述发明构思，本发明提供的确认二手车评估价格的方法，包括如下步骤：
S1：根据车辆对应的车型ID在基准价格表中找到对应的车型类别、基准价格、默认上牌时间、默认行驶里程、车龄影响系数及里程影响系数。该基准价格表内存储的车龄影响系数、里程影响系数及基准价格根据估值模型输出定期更新，从而实现估值模型和估值接口输出之间的低耦合连接，相对于现有存储变量权重系数的计算方案，可使估值模型优化和接口结果输出独立性更强，存储结果更简单明了。
S2：根据车型类别和车辆所在地区，在区域系数表中查找到对应的区域系数。
S3：根据车辆的实际上牌时间、实际行驶里程、车龄函数、里程函数以及影响系数，计算实际上牌时间和实际行驶里程相对于默认上牌时间和默认行驶里程的差异系数；具体计算方法为：
差异系数＝exp(a+b)，其中，
a＝车龄影响系数×[AgeFunction(实际上牌时间)-AgeFunction(默认上牌时间)]；
b＝里程影响系数×[MileageFunction(实际行驶里程)–MileageFunction(默认行驶里程)]。
S4：通过下述公式得到该二手车的评估价格：
评估价格＝基准价格*区域系数*差异系数。
因此，为了实现上述计算方法，本发明另外提供了一种确认二手车评估价格的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1：将车型ID、车型类别、默认上牌时间、默认行驶里程、车龄影响系数、里程影响系数及基准价格存储于基准价格表中；
S2：将车型类别、地区以及区域系数存储于区域系数表中；
S3：根据估值模型输出定期更新车龄影响系数、里程影响系数及基准价格。
本发明中，所谓的“估值接口”是指通过传递指定参数数值，从而得到相应估值结果的程序。
本发明的有益效果是：
1、实现了估值模型和估值接口输出之间的低耦合连接，相对于现有存储变量权重系数的计算方案，让估值模型优化和接口结果输出独立性更强，使存储结果更简单明了。
2、方便人为干预调整，便于管理，结构性更强，更节约存储空间，计算速度快，可提高响应速度，并能保证输出结果可控，同时通过控制修正函数以及函数系数可保证结果输出的逻辑性正确。
虽然本发明已利用上述较佳实施例进行说明，然其并非用以限定本发明的保护范围，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围之内，相对上述实施例进行各种变动与修改仍属本发明所保护的范围，因此本发明的保护范围以权利要求书所界定的为准。
Claims (6)
1.一种确认二手车评估价格的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：根据车辆对应的车型ID在基准价格表中找到对应的车型类别、基准价格、默认上牌时间、默认行驶里程以及影响系数；
S2：根据车型类别和车辆所在地区，在区域系数表中查找到对应的区域系数；
S3：根据车辆的实际上牌时间、实际行驶里程、车龄函数、里程函数以及影响系数，计算实际上牌时间和实际行驶里程相对于默认上牌时间和默认行驶里程的差异系数；
S4：通过下述公式得到该二手车的评估价格：
评估价格＝基准价格×区域系数×差异系数。
2.如权利要求1所述的确认二手车评估价格的方法，其特征在于，影响系数包括车龄影响系数及里程影响系数，且所述步骤S3中，差异系数的计算方法为：
差异系数＝exp(a+b)，其中，
a＝车龄影响系数×[AgeFunction(实际上牌时间)-AgeFunction(默认上牌时间)]；
b＝里程影响系数×[MileageFunction(实际行驶里程)–MileageFunction(默认行驶里程)]。
3.如权利要求1或2所述的确认二手车评估价格的方法，其特征在于：所述基准价格表内存储的影响系数和基准价格根据估值模型输出定期更新。
4.一种确认二手车评估价格的设备，包括存储器、处理器以及存储在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
S1：将车型ID、车型类别、默认上牌时间、默认行驶里程、影响系数及基准价格存储于基准价格表中；
S2：将车型类别、地区以及区域系数存储于区域系数表中。
5.如权利要求4所述的确认二手车评估价格的设备，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：
S3：根据估值模型输出定期更新所述影响系数和基准价格。
6.如权利要求4或5所述的确认二手车评估价格的设备，其特征在于：所述影响系数包括车龄影响系数及里程影响系数。
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