KR100832604B1

KR100832604B1 - 차량 재판매가격 분석장치

Info

Publication number: KR100832604B1
Application number: KR1020027001249A
Authority: KR
Inventors: 야노세이이치; 히로베요시노부
Original assignee: 시스테무.로케이션 가부시키가이샤
Priority date: 2000-05-30
Filing date: 2001-05-25
Publication date: 2008-05-27
Also published as: CA2380523A1; WO2001093133A1; WO2001093133A9; CN101739644A; CN101739644B; CN1383521A; KR20020025205A; US20030105728A1; EP1286287A1; AU6062101A; EP1286287A4

Abstract

본 발명에 있어서의 차량 재판매가격 분석시스템은, 소정기간 내에 재판매된 기존 재판매차량에 관한 데이터를 추출하는 제 1 단계와, 제 1 단계에서 추출한 데이터를 사용하여, 차량재판매가격에 영향을 주고 있는 요인을 상관분석에 의해서 추출하는 제 2 단계와, 추출한 상기 요인과 기존 매각액에 관한 데이터와의 상관관계로부터 다중회귀식을 취득하는 제 3 단계를 가지며, 제 3 단계에서 취득한 다중회귀식을 재판매 전의 차량의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보예측에 사용하는 것으로, 인적경험에 의지하지 않고, 이미 재판매된 차량 등의 물품의 매각데이터로부터 재판매 전의 물품의 매각액 등을 객관적으로 예측할 수 있다.

Description

차량 재판매가격 분석장치 {VEHICLE RESALE PRICE ANALYSIS SYSTEM}

본 발명은, 기존 재판매차량에 관한 데이터를 사용하여 재판매 전의 차량의 매각액, 잔가액, 또는 잔가율에 관한 정보를 예측하는 차량 재판매가격 분석시스템, 기존 재판매차량에 관한 데이터를 사용하여 재판매 전의 차량의 잔가손익을 예측하는 잔가손익 분석시스템, 기존 재판매차량에 관한 데이터를 사용하여 사용계약기간 중의 차량에 관한 임의의 시점에서의 시가를 예측하는 자산평가시스템, 기존 재판매차량에 관한 데이터를 사용하여 신규계약차량에 관한 잔가를 설정하는 잔가설정시스템, 기존 재판매물품에 관한 데이터를 사용하여 신규계약물품에 관한 잔가를 설정하는 잔가설정시스템, 기존 재판매차량에 관한 데이터를 사용하여 신형차종에 관한 잔가를 설정하는 잔가설정시스템에 관한 것이다.

또한 본 발명은, 형식지정번호, 종류별구분번호, 또는 차종명 등의 특정차종을 골라내기 위한 차종특정정보와, 리스(lease)기간, 사용기간, 차량등록일, 리스계약일, 사용개시일, 주행거리, 또는 랭킹 등의 변동조건정보를 유저 어플리케이션에 있어서 입력함으로써, 잔가 데이터를 이용한 유저 어플리케이션 독자적인 출력정보를 얻기 위해서 이용되는 잔가산출프로그램, 이 잔가산출프로그램의 갱신방법, 이 잔가산출프로그램을 사용한 유저 어플리케이션 시스템에 관한 것이다.

일반적으로는, 사용계약만료 후의 차량의 재판매가격은, 차량의 초년도등록년이나 주행거리 등으로 경험적으로 판단되어, 이 판단에 기초하여 사용계약만료 후의 차량은, 중고판매업자에 판매되거나, 또는 입찰이나 경매에 출품되거나, 또는 폐기처분되고 있다.

그러나, 인적경험에 의한 재판매예상가격은, 반드시 명확한 근거가 있을리 없고, 판단자에 의한 예상가격의 격차도 작지 않다. 그리고 정확한 재판매예상을 할 수 없기 때문에, 불필요한 반송이나, 입찰이나 경매에서의 손실이 발생하고 있다.

한편, 리스(lease)계약, 렌탈(rental)계약, 또는 잔가부 론(loan)계약 등으로 의한 차량은, 재판매 시의 매각이익을 미리 잔가로서 설정하고 있지만, 이 설정잔가에 의한 손익은 매각 시에서 밖에 판단할 수 없는 것이 현상황이다.

다른 한편, 종래의 기업은, 경상이익의 실태와는 관계가 먼, 매상고가 중시되어, 자회사나 관련회사가 많을수록, 또 매상고가 클수록 좋다고 하는 견해가 대세를 차지하고 있었다. 그러나, 현재는, 주주에게 어느만큼 배당할 것인지가 중요한 요인이 되고 있어, 회사의 경영정보가 공개되어 있는 것이 큰 포인트가 되고 있다. 정보공개의 중요성은, 기업의 “랭킹”에도 해당한다. 그런데, 리스사업에 있어서는, 신규의 서비스를 제공하는 것이 중요하고, 재판매를 콘트롤하여 저비용으로 확실한 수익을 얻는 구조를 만드는 것에 의해 수익이 고정된다. 즉, 경쟁력 있는 잔가설정을 하는 것이 매우 중요한 요인이 된다. 또한 잔가설정을 합리적으 로 산출할 수 있고, 그 정보를 공개할 수 있으면, 계약기간중의 차량을 자산담보증권으로 하여 금융화할 수 있는 것도 생각된다. 이렇게, 잔가설정의 시스템을 구축하는 것은 대단히 중요한 의미를 가진다.

그래서 본 발명은, 인적 경험에 의지하지 않고, 이미 재판매된 차량등의 물품의 매각데이터로부터 재판매전의 물품의 매각액 등을 객관적으로 예측할 수 있는 물품 재판매가격 분석시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 재판매예정의 차량에 관하여 객관적인 예상매각액 등에 관한 정보를 얻을 수 있는 차량 재판매가격 분석시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 사용계약기간 중의 차량에 관해서 계약만료시점에서의 객관적인 잔가손익정보를 얻을 수 있는 잔가손익 분석시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 사용계약기간 중의 차량에 관해서 임의의 시점에서의 객관적인 시가정보를 얻을 수 있는 자산평가시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 잔가 예측정보를 얻을 수 있는 잔가설정시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 매각액 등을 얻기 위한 상관관계식 또는 상관관계를 대응시킨 테이블을 취득할 수 있는 기억매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 매각액 등을 얻을 수 있는 기억매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 매각액 등을 얻기 위한 상관관계식 또는 상관관계를 대응시킨 테이블을 취득할 수 있고, 또한 예측매각액 등의 기본이 된 기존 재판매차량에 관한 정보를 출력할 수 있는 기억매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 예측매각액 등의 기본이 된 기존 재판매차량에 관한 정보를 출력할 수 있는 표시장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관한 잔가액을 설정할 수 있는 잔가설정시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신규계약물품에 관한 잔가액을 설정할 수 있는 잔가설정시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 신형차종에 관한 잔가액을 설정할 수 있는 잔가설정시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 특수한 사유가 없는 평균적인 차량에 대한 예상매각액을 보다 정확하게 얻을 수 있는 차량 재판매가격 분석시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한 본 발명은, 잔가 데이터를 이용한 유저 어플리케이션 독자적인 출력정보를 얻기 위해서 이용할 수 있는 잔가산출 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 제 1 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구(mechanism), 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기 가스규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급 등의 차종 데이터를 갖는 차종 데이터베이스와; 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터를, 메이커명이나 차종명 등의 차량을 특정하는 차종 데이터 베이스와 함께 갖는 기존 재판매 차량 데이터베이스와; 상기 차종 데이터베이스 및 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터의, 소정기간 내에 재판매된 기존 재판매차량에 관한 데이터에 따라 상관관계식 등의 모듈이 취득되는 것과 함께, 정기적 또는 데이터 갱신시에는 상기 차종 데이터베이스 및 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터의 새로운 데이터에 따라 상기 모듈이 갱신되는 예상매각액산출수단과; 데이터를 입력 또는 선택시키는 입력수단과; 상기 입력수단에 따라 입력된 데이터에 기초하여, 상기 모듈을 이용하는 정보를 산출하는 제 1 연산처리수단과; 상기 입력수단에 따라 입력된 데이터에 기초하여, 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터 추출된 기존 재판매 차량의 실제 데이터로부터, 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준신차가격을 산출하는 제 2 연산처리수단과; 상기 제 1 연산처리수단 및 상기 제 2 연산처리수단에 따라 산출된 정보를 출력하는 출력수단을 구비하고, 상기 모듈은, 적어도 초년도 등록 또는 사용계약년으로부터의 경과월수 또는 사용계약기간 등의 실사용기간에 관한 데이터와 신차가격에 관한 데이터와의 상관관계를 산출하며, 상기 입력수단으로부터 데이터가 입력 또는 선택됨으로써, 상기 제 1 연산처리수단에서 상기 모듈을 이용하여 연산하고, 연산된 정보를 상기 출력수단에서 출력함과 함께, 상기 입력수단으로부터 입력 또는 선택된 데이터에 해당하는 기존 재판매차량에 관한 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매 차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준 신차가격을 상기 기존 재판매차량 데이터베이스로부터 추출된 상기 제 2 연산처리수단에서 연산하여 상기 출력수단에서 출력하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 2 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 제 1 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 모듈의 상관관계의 산출에 이용하는 데이터로서, 상기 실사용기간 중의 주행거리에 관한 데이터를 사용한 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 2 실시형태에 의하면, 이미 재판매된 차량에 관한 매각데이터 중에서, 매각액에 주는 영향이 큰 것을 이미 경험적으로 인식하고 있는 데이터인 주행거리에 관한 데이터를 실사용기간 및 신차가격에 관한 데이터와 함께 사용하여 재판매예정의 차량에 관해서 객관적인 예상매각액을 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 제 3 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 제 1 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 모듈의 상관관계의 산출에 이용하는 데이터로서, 상기 배기량에 관한 데이터를 이용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 4 실시형태는, 제 1 내지 제 3 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 기존 재판매차량을, 승용, 상용, 화물, 혹은 버스 등의 차량용도, 또는 세단 타입, 해치백(hatch back)타입, 혹은 원 박스 타입 등의 차량형상에 따라 구분하여, 구분한 상기 기존 재판매차량에 관한 데이터에 따라 상기 모듈의 상관관계가 산출되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 5 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 제 1 내지 제 3 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 제 1 연산수단에서는, 재판매 전의 차량의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 6 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 제 1 내지 제 3 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 제 1 연산수단에서는, 사용계약기간 중의 차량에 관한 임의의 시점에서의 잔가손익정보를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 6 실시형태에 의하면, 사용계약기간 중의 차량에 관하여 객관적인 잔가손익정보를 얻을 수 있다.
본 발명의 제 7 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 제 1 내지 제 3 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 제 1 연산수단에서는, 사용계약기간 중의 차량에 관한 임의의 시점에서의 시가정보를 연산하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 8 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 제 1 내지 제 3 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치에 있어서, 상기 제 1 연산수단에서는, 신규계약차량에 관한 잔가예상정보를 연산하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 제 9 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급 등의 차종 데이터를 갖는 차종 데이터베이스와; 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매 시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터를, 메이커명이나 차종명 등의 차량을 특정하는 차종 데이터 베이스와 함께 갖는 기존 재판매 차량 데이터베이스와; 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매 시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터로부터 도출하는 상관관계식 등의 모듈과; 데이터를 입력 또는 선택시키는 입력수단과; 상기 입력수단에 의해 입력된 데이터에 기초하여, 상기 모듈을 이용하는 재판매 전의 차량의 매각액, 잔가액, 또는 잔가율에 관한 정보를 산출하는 제 1 연산처리수단과; 상기 입력수단에 의해 입력된 데이터에 기초하여, 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터 추출된 기존 재판매 차량의 실 데이터로부터, 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준신차가격을 산출하는 제 2 연산처리수단과; 상기 제 1 연산처리수단 및 상기 제 2 연산처리수단에 따라 산출된 정보를 출력하는 출력수단을 구비하고, 상기 입력수단으로부터 데이터가 입력 또는 선택됨으로써, 상기 제 1 연산처리수단에서 상기 모듈을 이용하여 연산하고, 연산된 재판매시의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 상기 출력 수단에서 출력함과 함께, 상기 입력수단으로부터 입력 또는 선택된 데이터에 해당하는 기존 재판매차량에 관한 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매 차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준 신차가격을 상기 기존 재판매차량 데이터베이스로부터 추출된 상기 제 2 연산처리수단에서 연산하여 상기 출력수단에서 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 제 10 실시형태에 의한 차량 재판매가격 분석장치는, 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급 등의 차종 데이터를 갖는 차종 데이터베이스와; 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터를, 메이커명이나 차종명 등의 차량을 특정하는 차종 데이터베이스와 함께 갖는 기존 재판매 차량 데이터베이스와; 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터로부터 도출하는 상관관계식 등의 모듈과; 데이터를 입력 또는 선택시키는 입력수단과; 상기 입력수단에 따라 입력된 데이터에 기초하여, 상기 모듈을 이용하는 재판매 전의 차량의 매각액, 잔가액, 또는 잔가율에 관한 정보를 산출하는 연산처리수단과; 상기 연산처리수단에 따라 산출된 정보를 출력하는 출력수단을 구비하고, 상기 입력수단으로부터, 차종명, 형식지정번호, 또는 인정형식에 관한 데이터와, 리스 기간 혹은 사용기간, 초년도등록년, 예상주행거리, 사정, 또는 신차가격에 관한 데이터가 입력 또는 선택됨으로써, 상기 연산처리수단에서 상기 모듈을 이용하여 연산되고, 연산된 재판매시의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 상기 출력수단에서 출력함과 함께, 상기 입력수단으로부터 입력 또는 선택된 데이터에 해당하는, 매각율, 메이커명, 차종명, 차량형식, 배기량, 등급, 경과월수, 연식, 신차금액, 주행거리, 미션, 연료, 구동방식, 또는 매각년을 포함한 재판매차량에 관한 개별차량의 정보를 상기 차종 데이터베이스로부터 추출하여 상기 출력수단에 출력하는 것을 특징으로 한다.

삭제

도 1은, 본 발명의 일실시예에 의한 차량재판매가격분석 시스템을 포함하는 전체구성을 나타내는 블록도,

도 2는, 본 발명의 하나의 실시예에 의한 잔가산출방정식의 취득방법을 나타내는 처리플로우,

도 3은, 본 실시예에 의한 X축을 신차가격으로 하여 Y축을 매각액으로 한 산포도,

도 4는, 본 실시예에 의한 X축을 주행거리로 하여 Y축을 매각잔가율로 한 산포도,

도 5는, 본 실시예에 의한 X축을 신차가격으로 하여 Y축을 평균거리환산 매각액으로 한 산포도,

도 6은, 본 실시예에 의한 X축을 주행거리로 하고 Y축을 평균신차가격환산 매각잔가율로 한 산포도,

도 7은, 본 실시예에 의한 순위를 X축으로 하여 ARZ를 Y축으로 한 산포도,

도 8은, 도 7의 정규방정식의 조정을 한 산포도,

도 9는, 본 발명의 다른 실시예에 의한 잔가산출방정식의 취득방법을 나타내는 처리플로우

도 10은, 본 실시예에 의한, 경과월수, 배기량, 신차가격, 월간주행거리를 항목으로서 선택한 경우의 다중결정지수를 나타내는 그래프,

도 11은, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 계약기간 중의 특정한 차량, 또는 신규계약 시의 특정차량에 관해서, 예상매각액이나 예상잔가율을 얻는 화면이미지도,

도 12는, 본 발명의 하나의 실시예에 의한 시스템에 있어서, 계약기간 중의 특정한 차량에 관해서, 예상잔가를 바탕으로 잔가손익을 예상하는 화면이미지도,

도 13은, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 계약기간 중의 차량에 관해서, 차종별의 잔가손익을 예상하는 화면이미지도,

도 14는, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 계약기간 중의 특정한 차량에 관해서, 예상잔가를 바탕으로 잔가손익을 예상하는 화면이미지도,

도 15는, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 계약기간 중의 특정한 차량에 관해서, 예상잔가를 바탕으로 잔가손익을 예상하는 화면이미지도,

도 16은, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 신차가격과 낙찰가격과의 경향을 리스기간별로 나타낸 화면이미지도,

도 17은, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 주행거리와 잔가율과의 경향을 리스기간별로 나타낸 화면이미지도,

도 18은, 본 발명의 일실시예에 의한 시스템에 있어서, 리스기간과 잔가율과의 경향을 나타낸 화면이미지도,

도 19는, 본 발명의 일실시예에 의한 잔가산출 시스템의 개략구성을 설명하기 위한 개념도이다.

이하, 본 발명의 일실시예에 관해서 도면에 따라서 설명한다.

우선, 본 발명에 있어서, 사용계약이란 리스계약, 렌탈계약, 또는 잔가부 대부(loan)계약 등과 같이 소정기간사용 또는 소유를 허락하는 계약을, 사용계약만료란, 리스나 렌탈기간의 종료나 중도해약에 의한 계약종료를 의미하고 있다.

이하 본 발명의 실시예의 설명으로서는, 렌탈계약만료 후에 입찰회나 경매로 재판매된 차량데이터에 근거하는 차량 재판매가격 분석시스템을 예로 설명한다.

도 1은, 동 실시예에 의한 차량 재판매가격 분석시스템을 포함하는 전체구성을 나타내는 블록도이다.

재판매지원시스템(10)은, 지원측차량 재판매시스템(11)과 입찰시스템(12)을 구비하고 있다. 지원측차량 재판매시스템(11)은, 차종 데이터베이스(13)와, 기존 재판매차량 데이터베이스(14)와, 예상매각액 산출시스템(15)을 구비하고 있다.

여기서, 차종데이터베이스(13)는, 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급(차종명, 등급명), 인정형식, 통칭형식(형식지정번호, 유별구분번호), 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 정원, 적재량, 엔진형식(원동기형식인 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기 가스규제, 본체 사이즈, 본체 색상, 자동차세구분, 중량세, 보험등급, 인기지수, 차량용도, 차량형상, 발매시기, 발매종기 등의 데이터를 갖고 있다. 여기서 인기지수란, 차종별로 구분한 분류 중에서 잔가율에 의해서 순위분류한 지수이다. 예컨대 카로오라(Corolla)와 시빅(Ci vic)의 잔가율이 동등하고, 써니(Sunny)의 잔가율이 카로오라보다 2순위 낮은 경우에는, 카로오라의 인기지수가 25, 시빅의 인기지수가 25, 써니의 인기지수가 22로 설정된다. 차량용도란, 용도에 의한 차량의 분류이며, 승용차, 밴, 버스, 트럭 등으로 분류된다. 차량형상이란, 도어수나 외형형상에 따른 분류이며, 예컨대, 4도어+트렁크이면 쎄단(Sedan)(SD), 2도어+테일게이트(Tailgate)(4도어 사양없음)이면 , 해치 백(HB), 2도어+트렁크이면 쿠페(Coupe)또는 스포츠(CP), 2∼4도어+텔게이트 또는 4도어 베이스의 풀본넷이면, 본넷웨건(Bonnet Wagon)(BW), 3∼4도어+텔게이트 또는 세미캡오버이면, 캡웨건(CW)이 된다.

또한, 기존 재판매차량 데이터베이스(14)는, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료 후의 매각액, 재판매 시의 주행거리, 재판매 시의 사정평가 등의 기존 재판매차량에 관한 데이터를 갖고 있다.

또한, 예상매각액 산출시스템(15)은, 차종데이터베이스(13) 및 기존 재판매차량 데이터베이스(14)의 데이터로부터 다중회귀식, 상관관계식, 또는 상관관계를 대응시킨 테이블을 취득하고, 재판매 전의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 산출한 시스템이다.

또한, 입찰 시스템(12)은, 국내입찰회, 해외입찰회, 인터넷을 이용한 웹 상에서의 입찰회, 경매, 점포 등에서의 소매를 선택하여 출품하는 시스템이다. 예컨대, 입찰 시스템(12)으로부터 입찰회장의 입찰회장 시스템(16)에 대하여 출품차량에 관한 출품데이터의 송신을 한다.

리스회사 등에서 이용되는 이용측 시스템(20)에는, 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)을 갖고 있다. 이 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)은, 신규계약차량에 관한 잔가를 설정하는 잔가설정 시스템(22)과, 잔가 시뮬레이션을 하는 잔가 시뮬레이션 시스템(23)을 갖고 있다. 여기서 잔가 시뮬레이션 시스템(23)으로서는, 예컨대 재판매 전의 차량의 잔가손익을 예측하는 잔가손익 분석시스템(24)이나, 사용계약기간 중의 차량에 관한 임의의 시점에서의 시가를 예측하는 자산평 가시스템(25)이 있다.

이용측 시스템(20)에는, 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)외에도, 리스계약 시 등에 사용하는 견적 시스템(26), 기간(基幹)시스템(27)을 갖고 있다. 여기서 기간시스템(27)에는, 리스성약(成約)데이터를 받아들이는 리스계약 데이터베이스(28)를 구비하고 있다. 또한, 이용측 시스템(20)에는 출품지원 시스템(29)을 갖고 있다. 이 출품지원 시스템(29)은, 계약이 만료한 차량, 또는 바람직하게는 소정기간 경과 후에 계약이 만료할 예정의 차량에 관한 계약만료 데이터를 입찰시스템(12)에 송신하는 시스템이다.

다음에, 입찰회 등으로의 출품데이터의 흐름에 관해서 설명한다.

계약이 만료한 차량, 또는 바람직하게는 소정기간 경과 후에 계약이 만료할 예정인 차량에 관한 계약만료 데이터가 기간시스템(27)으로부터 출품지원 시스템 (29)에 보내여진다. 출품지원 시스템(29)에서는, 계약만료데이터를 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)에 송신한다. 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)은, 출품지원 시스템(29)에 대하여 최신의 데이터에 근거하여, 예상매각액데이터를 송신한다. 이 예상매각액데이터를 수신한 출품지원 시스템(29)은, 입찰 시스템(12)에 대하여 계약만료데이터에 예상매각액데이터(매각희망가격)를 포함한 출품 데이터를 송신한다. 입찰 시스템(12)에서는, 수신한 출품데이터에 근거하여, 국내입찰회, 해외입찰회, 인터넷을 이용한 웹 상에서의 입찰회, 경매, 점포 등에서의 소매 중에서 최적의 매각처를 선택하여, 예컨대 국내입찰회를 선택한 경우에는 입찰회장 시스템에 출품데이터를 송신한다.

다음에, 입찰된 재판매차량 데이터의 흐름에 관해서 설명한다.

입찰된 재판매차량 데이터는, 입찰회장 시스템(16)으로부터 기존 재판매차량 데이터베이스(14)에 보내여진다. 기존 재판매차량 데이터베이스(14)에 보내어진 재판매차량 데이터는, 정기적으로 예상매각액산출 시스템(15)에 쓰임과 동시에, 정기적으로 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)에 갱신 데이터로서 송신된다.

다음에, 차량 재판매가격 분석시스템(10,21)에서의 데이터갱신에 관해서 설명한다. 우선, 차종데이터베이스(13)는, 새롭게 생산되는 신형차종이 발표 또는 생산될 때마다, 신형차종에 관한 차량데이터를 추가갱신한다. 여기서 신형차량에는, 형식인정번호가 변경이 된 경우를 포함한다. 차종데이터베이스(13)에 격납된 데이터는, 정기적으로 예상매각액산출 시스템(15)에 쓰임과 동시에, 정기적 또는 데이터갱신이 이루어졌을 때에 이용측차량 재판매가격 분석시스템(21)에 갱신 데이터로서 송신된다. 또한, 예상매각액산출 시스템(15)에 관해서도 정기적으로 새로운 데이터에 의해서 갱신되어, 갱신된 상관관계식 등의 모듈은 갱신데이터로서 이용측차량 재판매가격 분석시스템에 보내여진다.

또, 리스계약 데이터베이스(28)의 데이터는, 잔가 시뮬레이션 시스템(23)으로의 각종 분석에 사용할 수 있다.

다음에 도 2 내지 도 8을 이용하여, 차량 재판매가격의 분석에 사용하는 잔가산출방정식의 취득방법의 일 실시예에 관해서 설명한다.

도 2는 잔가산출방정식의 취득방법을 나타내는 처리 플로우이다.

우선 제1 단계로서, 기존 재판매차량에 관한 판매실적데이터를 준비하고, 기 존 재판매차량에 관한 소정의 데이터를 추출한다(S1).

여기서 추출하는 데이터는, 차종데이터, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료 후의 매각액, 재판매 시의 주행거리 등의 기존 재판매차량에 관한 데이터이다. 여기서 차종 데이터란, 메이커명, 차종명, 인정형식, 차량형상, 배기량, 연료, 시프트, 구동방식, 도어수, 등급 등 차량을 특정하는 데이터이다. 사용계약년과 사용계약의 만료년과 사용계약기간에 있어서는, 사용계약에 의해서 결정되는 데이터이고, 반드시 이들 모든 데이터를 필요로 하는 것이 아니라, 예컨대 초년도등록 등의 다른 데이터와 동시에, 계약기간이나 계약시기 또는 계약만료시기를 판단할 수 있는 데이터이면 된다. 또, 차량명, 인정형식, 배기량, 차량형상, 연료, 시프트, 구동방식, 도어수, 및 장비나 그 외 등급이나 등급 옵션 등의 데이터에 있어서는, 중량세를 정하기 위해서 차량에 부착되어 있는 형식지정번호와 종류별구분번호에서 추정할 수 있기 때문에, 이들 개별데이터 대신에 형식지정번호와 유별구분번호를 데이터로서 사용할 수도 있다. 또한, 차량 검사증에 기재되어 있는 차체번호, 초년도등록, 등록번호 및 차량 검사 기한일 등의 데이터를 포함하는 것이 바람직하다. 신차가격이란, 신차 시의 표준판매가격이다. 지역에 의해서 표준판매가격이 다른 경우에는, 기준이 되는 지역에서의 표준판매가격을 쓰지만, 지역격차를 고려하여도 좋다. 또한, 반드시 표준판매가격인 경우뿐만 아니라, 실제판매가격을 사용할 수도 있다. 또한, 에어콘나 네비게이션시스템 등 신차납차 시에 각종 장비를 구비하고 있는 경우에는, 이들 장비에 의해서 차량가치가 달라지기 때문에, 이들 장비품을 포함한 판매가격을 신차가격으로서 취급하 는 것이 바람직하다.

데이터를 추출하는 소정기간은, 경기, 마켓의 동향, 상품 싸이클, 데이터모수(母數, parameter)등을 고려하여 결정한다. 즉, 경기나 마켓의 동향에 있어서는, 변동이 크면 기간을 짧게 설정하는 것이 바람직하다. 또한 상품 싸이클에 대해서는, 싸이클기간이 길면 기간을 길게 설정하더라도 좋다. 데이터모수에 있어서는, 통계처리를 할 수 있기에 충분한 수가 존재하는 것이 중요하다. 예컨대, 매각일(입찰회 개최일)이 과거 2년 이내의 매각데이터를 추출한다.

또, 물품에 관한 실사용데이터란, 대상물품에 관한 사용상태에 관한 데이터이고, 차량에 있어서는 주행거리 외에, 상처나 패인 부분, 도장상태 등의 상황데이터이다. 이 실사용데이터에는, 개인이나 법인, 법인에 있어서도 리스, 렌탈 등의 사용자구분을 포함한다. 또한 실사용데이터는, 사용기간이나 사용조건, 사용용도, 또는 사용기간 중에 추가된 장비품이나 부속비품에 관한 데이터이어도 좋다. 예컨대 퍼스널 컴퓨터나 설비기기 등에 있어서는, 이들 기기를 조작하는 소프트웨어의 유무 등도 실사용데이터로서 가치를 갖는다.

다음에 제 2 단계로서, 데이터의 정규화를 행한다(S2). 우선 데이터의 정규화를 행하기 위하여, 데이터의 편중을 수정한다. 데이터의 편중을 없애기 위하여, 데이터를 무작위로 추출한다. 편중이 있으면 편중의 원인을 고려하여, 이론적으로 데이터선택을 수정하고, 혹은 데이터의 추가를 행한다.

또한, 데이터의 정규화를 위하여, 유찰차(流札)나 미출품 차를 고려한다. 즉, 사용기간만료 후, 재판매를 할 수 없었던 유찰차나 미출품차는, 리스크(risk) 로서 생각하고 데이터 대상에서는 제외(삭제)한다. 또, 차종마다 유찰차나 미출품차 등의 류찰데이터를 집계하여, 상품의 특성별이나 마켓별로 류찰율을 산출해놓으면 된다.

다음에 제 3 단계로서, 상품특성이나 마켓을 고려하여 잔가테이블의 구분설정을 행한다(S3). 즉 기존 재판매물품을, 상품의 특성 또는 마켓별로 구별한다. 본 실시예에서는, 차량을, 승용, 상용, 화물, 혹은 버스 등의 차량용도, 또는 세단 타입, 해치 백 타입, 혹은 원박스 타입 등의 차량형상에 따라 구분하여 하나의 구분을 선택한다. 그리고, 예컨대 차량용도가 승용으로 구분되는 데이터를 추출한다.

다음에 제 4 단계로서, 분석의 대상으로 하는 분석대상기간을 설정한다(S4). 예컨대, 리스기간마다 분류하여, 몇 개의 카테고리로 구분한다. 그리고 데이터 모수가 많은 기간을 대표기간로서 몇 개를 선택한다. 또, 사용기간이 격차가 많은 경우, 연속적인 경우는, 각 카테고리별 또는 상품의 싸이클별 등을 고려하여 적절한 기간을 선택한다. 예컨대, 과거의 매각데이터로부터 3,4,5년 리스만료차를 선택하여, 그 중에서 3년 리스만료차를 대상으로서, 매각시의 경과기간이 35∼37개월인 데이터를 대표기간으로서 추출한다.

다음에 제 5 단계로서, 매각데이터중, 판매 시에 알 수 있는 항목 혹은 설정할 수 있는 항목을 여러 가지 각도로 상관분석하여, 양/음의 상관관계가 있는 것을 픽업하여 산포도를 작성한다(S5).

여기서 차량에 관해서는, 초년도등록으로부터의 경과기간 또는 사용기간, 차 종 또는 차종에 따라서 결정하는 인기지수, 신차가격, 재판매 시의 매각액, 재판매 시의 주행거리, 및 주행거리 이외의 실사용데이터를 항목으로서 픽업하여, 각각의 사이에서의 상관관계를 고려할 수 있다. 또, 차량에 관해서는, 신차가격과 매각액 또는 매각액을 신차가격으로 나눈 잔가율과의 관계, 주행거리와 매각액 또는 매각액을 신차가격으로 나눈 잔가율과의 관계, 및 차종데이터 또는 차종에 따라 결정하는 인기지수 데이터와 잔가율 또는 매각액의 상관관계가, 상관관계가 높은 것을 실제의 분석으로부터 얻을 수 있었다.

여기서 물품에 관해서는, 판매시기 또는 사용기간, 판매가격, 재판매 시의 매각액, 및 재판매 시의 실사용 데이터를 항목으로서 픽업하여, 각각의 사이에서의 상관관계를 고려할 수 있다. 또, 이것들의 항목 중에서, 판매가격과 매각액 또는 매각액을 판매가격으로 나눈 잔가율과의 상관관계, 실사용데이터와 매각액 또는 매각액을 판매가격으로 나눈 잔가율과의 상관관계, 및 차종데이터 또는 차종에 따라 결정하는 인기지수데이터와 잔가율 또는 매각액과의 상관관계를 고려하는 것이 바람직하다.

이렇게 하여 작성하는 산포도를 도 3, 도 4에 나타낸다.

본 실시예에서는, 제4 단계(S4)로 추출한 데이터를 사용하여, X축을 신차가격, Y축을 매각액으로서 도 3에 나타내는 산포도를, X축을 주행거리, Y축을 매각잔가율로서 도 4에 나타내는 산포도를 각각 작성한다.

다음에 제 6 단계로서, 각각의 산포도면으로부터 근사곡선(정규방정식)을 작성하여 경향을 함수화한다(S6).

본 실시예에서는, 도 3 및 도 4에서 근사곡선(정규방정식 fa(x), fb(x))을 작성하여, 경향을 함수화하여 방정식데이터를 취득한다.

여기서, fa(x)란, 신차가격과 매각액과의 상관관계를 나타내는 방정식데이터이고, fb(x)란, 주행거리와 매각액을 신차가격으로 나눈 잔가율과의 상관관계를 나타내는 방정식데이터이다.

다음에 제 7 단계에서, 각각의 정규방정식을 이용하여 서로 평균치에 베이스를 보정하여 보정방정식 데이터를 취득한다(S7). 이 보정방정식데이터에 의해서, 취득한 각각의 정규방정식으로부터 상호의 영향을 제거하고, 보다 XY의 상관에 관하여 정확한 정규방정식을 취득한다.

구체적으로는, 우선 데이터C3 전체의 평균신차가격과 평균주행거리를 산출한다. 그리고 이 평균신차가격과 평균주행거리를 사용하여, 평균거리환산매각액과 평균신차가격 환산매각잔가율을 하기식에 의해서 구한다.

평균거리환산매각액=fa(신차가격)-fb(실주행거리)*[신차가격]+fb(평균주행거리)*[신차가격]

평균신차가격환산 매각잔가율=fb(실주행거리)-fa(신차가격)/[신차가격]+fa(평균신차가격)/[신차가격]

그리고, X축을 신차가격, Y축을 평균거리환산 매각액으로서 도 5의 산포도를, X축을 주행거리, Y축을 평균신차가격환산 매각잔가율로서 도 6의 산포도를 작성하고, 도 5, 도 6에서 평균치의 상관에 관해서 회귀분석에 의해 근사곡선(정규방정식 fa'(x), fb'(x))을 작성하여 경향을 함수화한다.

여기서, 정규방정식 fa'(x)는 평균주행거리를 고려한 보정방정식데이터이고, fb'(x)는 평균신차가격을 고려한 보정방정식데이터이다.

다음에 제 8 단계로서, 제 7 스텝에서 취득한 정규방정식을 이용하여, 매각 데이터의 신차가격, 주행거리에서 계산에 따라서 표준예상매각액을 취득한다(S8).

표준예상매각액은 하기 식으로서 취득할 수가 있다.

표준예상매각액=fa'(신차가격)+fb'(실주행거리)*[신차가격]-k

단, k는 하기에 의해서 정해지는 거리상수이다.

k(거리상수)=fb(평균주행거리)*[신차가격]

또, 이 표준예상매각액을 예상매각액으로 할 수 있으나, 더욱 상품의 특성/마켓별구분을 함으로써, 보다 정확한 예상매각액을 취득할 수가 있다.

다음에 제 9 단계로서, 예상매각액취득을 위한 함수화를 행한다(S9).

우선, 상품의 특성/마켓별로 구분하여 그룹분류하여 잔가테이블의 그룹으로 한다. 그리고 실제의 매각액과 이론적인 표준예상매각액의 차이를 취득하여, 그룹별로 잔차를 반영시킨다. 즉, 분석한 결과만으로는 완전히 보완할 수 없는 각각의 그룹이 가지는 특성이 가져오는 가치 또는 인기를 고려한다.

구체적으로는, 실제의 매각액/신차가격으로부터 이론적인 표준예상매각액/신차가격을 마이너스하여 실제의 매각잔가율과 이론적인 매각잔가율의 차이를 취득하여 차종별에 평균하여 양의 방향으로 내림차순으로 순위매김한다.

즉, 우선 제 4 단계에서 추출한 데이터의 개개의(매각액-표준예상매각액)/신차가격=RZ를 구한다. 여기서 RZ를 편차로 하여, 매각액-표준예상매각액을 Z로 한 다.

그리고, 제 4 단계로 추출한 데이터의 차종별 차량형상별 RZ의 표준편차 (HRZ)를 구한다. 그리고, 차종별 차량형상별로 (RZ-HRZ)에서 (RZ+HRZ)를 구하고, RZ(편차)의 평균편차(ARZ)를 구한다. 그 후 평균편차(ARZ)가 정방향으로 내림차순으로 차종별 차량형상별의 그룹을 지수화하여 인기지수데이터를 취득한다.

그리고, 이 인기지수데이터를, 순위를 X축, ARZ를 Y축으로서, 도 7에 나타내는 산포도를 작성하여, 평균치의 상관에 관해서 회귀분석에 의해 정규방정식 (fc(x))을 취득한다.

다음에 제 10 단계로서 정규방정식의 조정을 한다(S10). 이 정규방정식의 조정은, 판매 시에는 알 수 없는 요인 혹은 설정할 수 없는 요인에 의하여 일어나는 소모도의 차이를 동일 그룹의 매각액/신차가격의 분산을 이용하여 판단함으로써 행한다.

구체적으로는, 표준편차=소모도의 차

사정(査定)으로 여기고, 사전에 반환 시의 정도를 상정하는 경우는 편차치와 사정평점을 연동시켜 잔차에 반영시킨다. 그렇지 않은 경우는 리스크 헤지(risk hedge)를 고려하고, 일정기준에 의해 순위 다운시킨다(도 8).

즉, 표준편차=소모도의 차 사정으로 여기고, 예컨대 분정평점 2을 편차치 45로 정의해두면, 사정예상평점 2에서 편차치 45의 잔가율(fc(x)에서 주어지는 값은 편차치 50)을 취득하는 것이 가능해진다. 또한 리스크 헤지를 위하여 전체적으로 편차치 47을 표준과 정의해두면 이론적으로 편차치 3구간분의 이익이 확보되게 된 다. 이 리스크 헤지를 위한 처리는, 이론적인 평균판매가가 실제의 평균판매가가 되도록 순위를 떨어뜨려 조정하는 것이다.

다음에 제 11 단계에서, 별도의 소정기간의 선택의 필요성을 판단한다(S11). 즉, 이미 선택되어 있는 구분과는 별도의 대표기간에 관해서, 함수를 소득해야 할 때에는, 단계4에 되돌아가 두 번째 대표기간을 설정한다. 실제로 선택되어 있는 잔가테이블의 구분 내에서는, 별도의 대표기간을 설정할 필요가 없는 경우에는 단계12에 옮긴다.

다음에 제 12 단계에서, 별도의 구분설정의 필요성을 판단한다(S12). 이미 선택한 잔가테이블의 구분을 변경하여 별도의 구분에 대하여 함수를 취득해야하는 경우에는, 단계3에 되돌아가 다시 별도의 구분을 설정한다. 여기서, 별구분의 설정이 필요없으면, 방정식데이터의 취득을 종료한다.

또, 신형기종을 추가해야 하는 경우에는, 기존 기종과 비교해서, 차종용도와 신차가격에서 동등 클래스라고 여겨지는 차종 또는 인기지수를 베이스로 종합적으로 가장 가까운 기종의 인기지수를 적용한다. 구체적인 하나의 방법으로서는, 신형차종을 추가하는 경우에는, 차종별 차량형상별의HRZ 또는 ARZ를 참고로, 동등이라고 상정되는 차종별 차량형상별 그룹의 인기지수를 적용한다. 또한, 신형차종에는, 형식인정번호가 변경되는 경우의 차종변경도 포함한다.

또한, 임의기간의 예상표준매각액은, 이 임의기간전후의 가장 가까운 기간에서 통계분석된 대표기간에서 각각 예상표준매각액을 취득하여, 그 사이는 비례하는 것으로 하여 방정식을 결정하여 산출한다. 대표기간이 임의기간 전후의 어느 한쪽 밖에 없는 경우는, 대표기간이 존재하는 측의 임의기간에 가까운 쪽에서 2개의 대표기간을 선택하여 3가지의 기간은 비례하는 것으로서 산출한다.

그리고, 샘플링된 기간에 관하여, 잔가테이블의 그룹에 픽업되어 회귀분석된 조건을 부여하면 예상표준매각액이 출력가능해진다.

구체적으로는, 샘플링된 기간에 관해서 신차가격·예상주행거리·차종(순위) 등의 데이터를, 잔가테이블의 그룹에 픽업되어 회귀분석된 정규방정식에 부여하면 예상매각액을 얻을 수 있다.

예상표준매각액은, 하기 식에서 구할 수 있다.

예상표준매각액=fa'(신차가격)+fb'(실주행거리)*[신차가격]-k+차종별 차량형상별 그룹의 ARZ*[신차가격]+차종별 차량형상별 그룹의 HRZ/10*((지정편차치)-50)* [신차가격]

또, 일정의 경향을 나타내는 사유에 대해서는 고려하는 것이 바람직하다.

차량에 있어서는, 연식에 의해서 평가가 좌우된다고 하는 특수성을 가진다. 따라서, 차량에 관해서의 재판매각액을 예측하기 위해서는, 이 특수성이 떨어지는 년수를 고려한 감액을 하는 것이 중요하게 진다. 예컨대, 초년도 등록이 12월의 3년 리스만료차를 다음달에 매각한 경우의 차량은, 4년의 연식으로 떨어지게 된다. 이와 같이, 연식으로 평가하는 경우가 많은 물품에 있어서는, 약간의 매각액감소가 생기는 것을 고려한다.

또한, 예상표준매각액은 순수한 매각액이기 때문에, 잔가로서 필요에 따라, 매각경비, 매각이익 등의 간접경비, 또는 전략상품 등의 전략적 이익을 부가하고 증감액을 결정하는 것이 바람직하다.

또한, 예상표준매각액의 리스크 헤지로서 그룹별데이터의 분산 및 표준편차를 이용하여 편차치환산에 의한 가격의 증감을 하는 것이 바람직하다.

다음에, 도 9를 사용하여, 차량 재판매가격의 분석에 사용하는 잔가산출방정식의 취득방법의 다른 실시예에 관해서 설명한다.

도 9는 잔가산출방정식의 취득방법을 나타내는 처리 플로우이다. 또, 도 2에 나타내는 실시예와 동일 단계에서는 동일부호를 붙이고 설명을 생략한다.

제 5 단계에서 상기 실시예와 같이 산포도를 작성하더라도 좋지만, 잔가율에 영향을 주고 있다고 생각되는 데이터를 상관분석함으로써, 항목을 선택하여도 좋다.

제 6 단계에서는, 어림잡은 항목에 대하여 다중회귀분석하여, 상관을 확인하여 적절한 항목을 선택한다(S16).

매각일(입찰회개최일)이 과거 2년 이내의 매각데이터를 추출하여 다중회귀분석한 결과, 경과월수, 월간주행거리, 신차가격, 배기량, 경자동(light automatic)구분(660 CC 이하인가의 여부), 자동차세구분(고급차=3000 CC 이상인가의 여부), 차량용도구분(승용인가의 여부), 신고구분(경과월수가 30개월 이하인가의 여부), 연료(가솔린인가의 여부), ABS 장비인가의 여부에 관해서 상관을 찾아낼 수 있었다. 그 외, 특정차종구분(여기서는, 특히 인기정도가 높은, 예컨대 카로오라나 스프린터(Sprinter)등의 특별한 경향을 나타내는 차종·차량형상인지의 여부를 구분하는 것)에 대해서도 고려할 경향을 나타낸다.

여기서, 경과월수, 월간주행거리, 신차가격, 배기량에 있어서는, 독립변수로 하고, 경자동구분, 자동차세구분, 차량형상구분, 신고구분, 연료구분, 특정차종구분에 있어서는, “1” 이거나 또는 “0”의 더미변수로 하였다.

각각의 선택된 항목과 잔가율을 회귀분석하여, 경우에 따라 직선회귀에 잘 맞도록 데이터를 지수화(대수, 누승, 지수 등에 따른 지수화)한다. 예컨대 경과월수에 대해서는, 대수로 지수화한다.

그리고, (자연데이터-평균치)/표준편차=표준화데이터로 하여, 데이터를 총계상의 표준화데이터로 한다.

그리고, 선택된 항목과 잔가율과의 상관관계를 다중회귀분석에 의해 구하여, 항목마다의 편회귀계수, 절편(상수항)의 수치를 취득한다.

제 7 단계로서, 신뢰할 수 있는 결과인지 아닌지를 결정계수, 중결정계수, t 검정 등에 의해 평가한다(S17).

제 8 단계에서, 편회귀계수, 절편(상수항)의 수치를 다중회귀식에 맞추고, 선택된 항목으로부터 이론잔가율을 구하여, 실제의 잔가율과의 차를 잔차로서 구한다(S18).

제 9 단계로서, 잔가율을 결정한다(S19).

카테고리별로 잔차의 평균, 표준편차를 구하고 이론잔가율로 한다. 그리고, 표준편차를 사전에는 예상할 수 없는 요인에서의 매각액의 변동요소, 혹은 현행에서는 규칙성을 파악할 수 없는 요인에서의 매각액의 변동요소로 정의하고, 사용방법, 사용장소, 사용자 등으로부터 감안하여, 리스크 헤지와 겸하여 합하고, 예측되 는 마모도의 차=사정으로서 이론잔가율에 가감산하여 잔가율을 결정한다.

예컨대, 마모도의 차를 5단계로 정의(1 = 편차치 40, 2 = 편차치 45, 3 = 편차치 50, 4 = 편차치 55, 5 = 편차치 60)하고 예상사정평점으로 하여, 이론잔가율을 편차치 50 으로서 예상사정평점에서 이론잔가율에 가감진하여 잔가율을 구한다.

또, 신형차종의 추가의 경우 등에 대해서는 상기 실시예와 마찬가지이므로 설명을 생략한다.

이상의 단계에 의해 구해진 다중회귀식, 카테고리별의 인기지수 및 표준편차, 차종데이터베이스를 이용하여, 차종데이터베이스에서의 차종의 특정, 계약경과월수, 예상월간주행거리, 신차가격, 예상사정평점으로부터 계약만료 후의 매각가격을 산출할 수가 있다.

또, 카테고리별도의 인기지수·표준편차, 경자동차구분, 자동차세구분(고급차), 차량형상구분은 차종데이터베이스로부터 취득할 수 있고, 신고구분은 계약경과월수로부터 연산처리에 의해서 취득할 수가 있다.

도 10에, 매각일이 과거 2년 이내의 매각데이터(데이터수는 35,000건)를 추출하여 다중회귀분석한 결과의, 고려한 항목별의 다중결정지수를 나타낸다. 또, 전제조건으로서, 경자동구분, 자동차세구분, 차량용도구분, 신고구분, 연료구분, 특정차종구분에 있어서는 더미(dummy)변수로서 고려하였다. 선택한 항목 경과월수, 배기량, 신차가격, 월간주행거리이다.

실시예 1은, 경과월수, 배기량, 신차가격, 및 월간주행거리를 모두 고려한 것, 실시예 2는, 경과월수, 신차가격, 및 월간주행거리를 고려한 것, 실시예 3은, 경과월수, 배기량 및 월간주행거리를 고려한 것, 실시예 4는, 경과월수, 배기량, 및 신차가격을 고려한 것, 실시예5는, 배기량, 신차가격, 및 월간주행거리를 고려한 것, 실시예 6은, 경과월수와 신차가격을 고려한 것, 실시예 7은, 신차가격과 월간주행거리를 고려한 것, 실시예 8은, 경과월수와 배기량을 고려한 것, 실시예 9는, 배기량과 월간주행거리를 고려한 것이다.

도 10에 나타낸 바와 같이, 4항목을 고려한 실시예 1이 가장 일치율이 높지만, 실시예 2에 대해서는 3항목임에도 불구하고 실시예 1에 가까운 일치율을 보이고 있다.

또한, 실시예 3, 실시예 4, 실시예 6에 관해서도, 이어서 중결정지수가 높은 결과가 되어 있다. 특히 실시예 6 에서는 2항목임에도 불구하고 높은 일치율을 보이고 있다.

다음에 도 11 내지 도 18을 사용하여, 매각액, 잔가손익, 자산의 예측이나 신규계약차량의 잔가결정 등의 분석 시스템에 관해서 설명한다. 도 11 내지 도 18은, 어느 것이나 동 시스템의 화면이미지도이다.

도 11은, 예컨대 계약기간중의 특정한 차량, 또는 신규계약 시의 특정차량에 관해서, 예상매각액이나 예상잔가율을 얻는 화면이미지도이다.

동 도면에서는, 차량명 “카로오라”, 사양 “디젤 DX 4FAT 2WD”, 리스기간 “60”개월, 등록예정일 “00/05/15”, 예상주행거리 “100”000 km, 격부 “3”, 및 신차금액 “1,272”000엔을 입력함으로써, 예상매각액 “191”000엔, 표준매각액 “197”000엔, 평균매각액 “186”000엔, 예상잔가율 “15.0%”, 표준매각율 “15.6%”, 평균매각율 “14.7%”, 표준매각액 및 표준매각율의 대상이 된 기존 재판매차량대수 “12대”, 기존 재판매차량대수 “12대”의 표준거리 “102”000 km, 평균매각액 및 평균매각율의 대상이 된 기존 재판매차량대수 “18대”, 이 기존 재판매차량대수 “18대”의 평균거리 “101”000 km, 및 과거의 매각차량(낙찰액, 매각율, 메이커, 차종, 차량용도, 배기량, 등급, 월수, 연식, 신차금액, 주행거리, 미션, 연료, 구동, 개최연월)을 출력표시하는 것이다.

차종명 “카로오라”및 수단 “디젤 DX 4FAT 2WD”에 관해서는, 풀다운방식으로 선택하여 입력할 수도 있다. 또한, 동 도면에서는 “카로오라”및 수단 “디젤 DX 4FAT 2WD”를 입력함으로써, 메이커명 “도요타”, 인정형식 “KA-CE106V”, 차량형상 “BV”, 배기량 “2000”을 표시하고 있지만, “카로오라”및 수단“디젤 DX 4FAT 2WD”의 입력대신에, 메이커 “도요타”, 인정형식 “KA-CE106V”, 차량형상 “BV”, 배기량 “2000”을 입력하는 것이라도 좋다. 또한, “카로오라” 및 사양 “디젤 DX 4FAT 2WD”의 입력대신에, 형식지정번호나 종류별 구분번호를 입력하는 것이어도 좋다.

또한, 예상주행거리 “100”000 km에 대해서는, 입력하지 않고 리스기간 “60”개월과 링크시켜 출력하도록 하여도 좋다. 신차금액 “1,272”000엔에 관해서도, 차종이나 수단에 의해서 결정가능한 항목이고, 미리 차종명 등과 대응시킨 데이터베이스로부터 출력표시시킬 수도 있다. 격부 “3”이란, 사정평가이나, 예컨대 리스자 등의 사용자나, 사용지, 또는 사용목적(상용인가 자가용인가 등)에 의한 구분이다.

“예상매각액”과 “예상잔가율”에 있어서는, 상기 실시예에 의해서 미리 취득한 방정식데이터나 다중회귀식을 사용하여 계산하고 출력한 것이다. 한편, “평균매각액”과 “평균매각율”과 “평균거리”는, “차종명”에 의해서 특정된 차량과 일치하는 기존 재판매 차량의 실데이터로부터 계산하고 출력한 것이다. 동 도면의 경우에는, 해당하는 차량이 18대 있는 것을 나타내고 있다. 이에 대하여, “표준매각액”과 “표준매각율”과 “표준거리”는, (실데이터 평균치)/표준편차로서, 데이터의 편중을 수정한 것이다. 동 도면의 경우에는, 수정후의 해당하는 차량이 12대인 것을 나타내고 있다.

또 출력은, 예상매각 또는 예상잔가율을 나타내는 것으로 충분하지만, 예상매각액과 예상잔가율과의 양쪽을 나타내는 것으로, 잔가 등을 파악하기 쉽다는 효과를 나타낸다. 또한, 표준매각액, 평균매각액, 표준매각율, 평균매각율 등을 나타내는 것으로, 예상매각액이나 예상잔가율의 정확성을 파악하기 쉽고 동시에, 차종에 의한 특이성의 유무 등을 파악할 수 있다.

또한, 과거의 매각차량(낙찰액, 매각율, 메이커, 차량, 차량형상, 배기량, 등급, 월수, 연식, 신차금액, 주행거리, 미션, 연료, 구동, 개최연월)을 일람표시함으로써, 평균치보다 비싸게 되는 요인이나 낮게 되는 요인을 확인할 수가 있다.

도 12는, 예컨대 계약기간 중의 특정한 차량에 관해서, 예상잔가를 바탕으로 잔가손익을 예상하는 화면이미지도이다.

본 실시예는, 현행시장을 기준으로 계약만료의 시점에서의 마켓을 예측하고, 상대평가에 의한 상대치를 설정한다. 그리고, 미매각의 계약 데이터로부터 그 시 점에서의 예상표준매각액을 구하여, 계약만료의 시점의 상대치를 걸어 계약만료의 시점에서의 예상표준매각액을 구한다. 그리고, 계약잔가액과 예상표준매각액에 따라 잔가손익을 얻는 것이다.

구체적으로는, 미매각의 계약 데이터의 신차가격, 상정주행거리, 차종명, (반환 시 예정사정평점)에서 그 시점에서의 예상표준매각액을 구하고, 계약만료시점의 상대치를 걸어 계약만료의 시점에서의 예상표준매각액을 구한다. 그리고, 계약잔가액-예상표준매각액에 의해서, 회계단위를 기준에 적절한 관리단정도 및 상품의 특성/마켓별, 차종별에 정리하여 관리단위마다의 잔가손익을 구한다.

동 도면에서는, 현재계약중의 차종명 “카로오라”에 관해서, 차량형상별, 연도별의 “계약잔가”, “예상잔가” 및 “잔가손익”을 표시하고 있다.

여기서, “계약잔가”란 계약 시에 설정한 잔가이고, “예상잔가”와는 상기 실시예에 따라 사전에 취득한 방정식데이터나 다중회귀식을 사용하여 계산하여 출력한 잔가이다. “잔가손익”은, “계약잔가”와 “예상잔가”라는 차이고, 제로에 가까우면, 계약 시에 설정한 잔가대로에 매각 예상이 있고, 손익을 발생시키지 않는 것을 의미한다.

예컨대, “카로오라 BV”는, 2000년에 계약이 만료하는 차량에 대해서는, “968”의 이익 발생이 예측되지만, 2003년에 계약이 만료하는 차량에 대해서는, “9039”의 손출을 발생시킨다는 예측이 된다는 것을 나타낸다.

또, 동 도면에서는, 차종별표시로 하고 있지만, 계약차량 전부를 대상으로 하거나, 특정한 메이커명에 의한 표시로 할 수도 있다. 또한, 판매점구분이나 판 매원구분을 데이터 베이스에 등록해놓음으로써 판매점별이나 판매원별의 잔가손익을 출력할 수도 있다. 또한 동 도면에서는 생략하고 있지만, 대상차량수를 표시함으로써, 차량당 손익을 알 수도 있다.

도 13은, 계약기간중의 차량에 관하여, 차종별의 잔가손익을 예상하는 화면이미지도이다. 동 도면에 도시하는 바와 같이, 차종 및 차량형상별로, 잔가손익을 표시하고 있다. 이와 같이, 차종 및 차량형상별로 잔가손익을 표시함으로써, 각각의 손익상황을 비교할 수 있다.

도 14, 도 15는, 예컨대 계약기간 중의 특정한 차량에 관해서, 예상잔가를 바탕으로 잔가손익을 예상하는 화면이미지도이고, 도 12와 동등한 것이다.

도 14 및 도 15에 있어서는, 경기변동대응이 가능한 시스템인 점에서 특징을 갖고 있다. “2000년”내지 “2006년”의 연도표시란의 상부란에 “100 %” 표시가 있으나, 모두 “100%”표시인 경우에는, 경기변동을 가미하고 있지 않는 것을 나타내고 있다.

이 경기변동에 있어서는, 다른 경제상황분석 데이터 등을 기초로 한 변동율을 표시시키고, 또한 각각의 예상잔가에도 적용하는 것도 가능하다.

그 외, 미래시장의 변동, 판매량의 변동 등의 잔가에 미래변동요소를 부여함으로써, 잔가 그룹(관리단위, 기종)마다 예상표준매각액이 변동하도록 하여 잔가손익이 어떻게 될까에 관해서 시뮬레이션할 수도 있다. 이러한 시뮬레이션에 있어서는, 예정판매량(예산)을 줌으로써 미래를 포함하여 시뮬레이션하는 것이 바람직하다.

상기의 시뮬레이션에 의해서, 적정화 방향의 결정을 할 수 있다.

즉, 잔가손익을 지정금액으로 할지, 잔가손익을 지정율확보할지, 계약신차가격에 정율회수할지, 계약마다 정율회수인지, 계약마다 정액회수인지를 결정할 수 있다.

또한, 신차가격마다의 판매예상대수를 주는 범위에서 잔가 그룹 또는 기종(차종)을 지정한 경우에는, 지정한 잔가 그룹 또는 기종(차종)마다에 신차금액, 판매예상대수를 준다. 잔가 그룹 또는 기종(차종)마다에 신차금액, 판매예상대수를 줄 수 있으면 보다 정밀도가 증대한다. 판매예상을 주지 않는 경우에는 판매실적을 대용할 수가 있다.

상기 조건을 설정후 계산함에 의해 관리단위, 잔가테이블, 잔가 그룹 또는 기종(차량)마다에 예상표준매각액+조정액이 잔가로서 설정된다. 관리단위기간마다 재계산하는 리스크, 이익, 간접비 등에 대해서도 고려하는 것이 바람직하다.

도 16 내지 도 18는, 예상매각액이나 예상잔가율의 전체경향을 얻는 화면이미지도이다. 도 16는 신차가격과 날찰가격과의 경향을 리스기간별로 나타낸 화면이미지도, 도 17는 주행거리와 잔가율과의 경향을 리스기간별로 나타낸 화면이미지도, 도 18는 리스기간과 잔가율과의 경향을 나타낸 화면이미지도이다.

도 16은 신차가격을 한편의 축으로 하여, 낙찰가격을 다른쪽의 축으로 한 그래프를 표시하여, 그래프상에, 기존 재판매차량에 관한 신차가격과 낙찰가격의 실제데이터를 표시함과 동시에, 신차가격과 낙찰가격과의 상관관계를 나타내고 있다. 신차가격과 낙찰가격과의 상관관계와, 그 기초가 된 실데이터는, 3년 리스의 경우 와 5년 리스의 경우에 색채를 변경하여 표시하고 있다. 또한, 낙찰가격(매각액)에 대해서는, 매각액을 신차가격으로 나눈 잔가율이어도 좋다.

도 16에 나타내는 실시예에서는 이미 재판매된 차량에 관한 매각 데이터 중에서, 매각액에 주는 영향이 큰 것을 이미 경험적으로 인식하고 있는 신차가격과의 상관관계를 시각적으로 파악할 수 있음과 동시에, 재판매예정의 차량에 관하여 객관적인 예상매각액을 인식할 수가 있다.

도 17은 주행거리를 한쪽 축으로 하여, 매각액을 신차가격으로 나눈 잔가율을 다른쪽의 축으로 한 그래프를 표시하여, 그래프 상에, 기존 재판매 차량에 관한 주행거리와 잔가율과의 실데이터를 표시함과 동시에, 주행거리와 잔가율과의 상관관계를 표시하고 있다. 주행거리와 잔가율과의 상관관계와, 그 기초가 된 실제데이터는, 3년 리스의 경우와 5년 리스의 경우에 색채를 변경하여 표시하고 있다. 또, 잔가율에 있어서는, 낙찰가격(매각액)이어도 좋다.

도 17에 나타내는 실시예에서는, 이미 재판매된 차량에 관한 매각데이터 중에서, 매각액에 주는 영향이 큰 것을 이미 경험적으로 인식하고 있는 주행거리와의 상관관계를 시각적으로 파악하는 것이 가능함과 동시에, 재판매예정의 차량에 관하여 객관적인 예상매각액을 인식할 수 있다.

도 18은 리스기간을 한쪽의 축으로 하여, 매각액을 신차가격으로 나눈 잔가율을 다른쪽의 축으로 한 그래프를 표시하며, 그래프상에 기존 재판매차량에 관한 주행거리와 잔가율과의 실데이터를 표시함과 동시에, 주행거리와 잔가율과의 상관관계를 표시하고 있다. 또, 잔가율에 대해서는, 낙찰가격(매각액)이어도 좋다.

도 18에 나타내는 실시예에서는, 이미 재판매된 차량에 관한 매각 데이터 중에서, 매각액에 주는 영향이 큰 것을 이미 경험적으로 인식하고 있는 리스기간과의 상관관계를 시각적으로 파악할 수 있음과 동시에, 재판매예정의 차량에 관하여 객관적인 예상매각액을 인식할 수 있다.

또, 이미 상관관계의 분석에 있어서 설명한 도 3 내지 도 8에 관해서도, 예상매각액이나 예상잔가율의 전체경향을 얻는 화면이미지도로서 표시함으로써 상기와 동일한 효과를 발휘할 수 있다.

이하 본 발명의 일실시예에 의한 잔가산출 프로그램을 이용한 시스템에 관해서, 도면을 사용하여 설명한다. 도 19는, 본 발명의 일실시예에 의한 잔가산출프로그램을 이용한 시스템의 개략구성을 설명하기 위한 개념도이다.

서버측 시스템(110)과 클라이언트측 시스템(120)은 인터넷 등의 통신회선 (100)을 통해 접속되어 있다.

우선, 서버측 시스템(110)에 관해서 설명한다. 서버측 시스템(110)은, 잔가산출 프로그램 및 이 잔가산출프로그램에 사용하는 데이터를 정기적으로 갱신하여, 각 유저에게 분배하는 기능을 구비하며, 잔가계산식산출조건정의단계, 잔가계산식산출단계, 및 배신데이터작성단계로 구성된다.

잔가계산식산출조건정의단계는, 잔가계산의 조건정의를 하기 위하여, 데이터추출조건입력처리(111), 카테고리항목지정처리(112), 계산변수항목지정처리(113), 및 데이터추출/변환처리(114)를 한다.

데이터추출조건입력처리(111)로서는, 잔가산출의 기초가 되는 차량매각실적 데이터를 짜내는 데이터추출조건을 지정한다. 여기서는, 추출하는 데이터로서, 현재에서 2년 전까지의 차량매각실적데이터를 대상으로 한다. 데이터를 추출하는 소정기간은, 경기, 마켓의 동향, 상품 싸이클, 데이터 모수 등을 고려하여 결정한다. 즉, 경기나 마켓의 동향에 있어서는, 변동이 크면 기간을 짧게 설정하는 것이 바람직하다. 또한 상품 싸이클에 있어서는, 싸이클기간이 길면 기간을 길게 설정하면 된다. 데이터 모수에 있어서는, 통계처리를 할 수 있기에 충분한 수가 존재하는 것이 중요하다. 데이터추출조건에 등록가능한 항목은, 차량매각데이터로서 등록되어 있는 항목이고, 예컨대, 경과월수, 월간주행거리, 신차가격, 배기량, 경자동구분(660 CC 이하인가의 여부), 자동차세구분(고급차=3000 CC 이상인가의 여부), 차량용도구분(승용인가의 여부), 신고구분(경과월수가 30개월 이하인가의 여부), 연료(가솔린인가의 여부), ABS 장비인가의 여부 등이다.

여기서, 차량매각 데이터로서는, 메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급(차량명, 등급명), 인정형식, 통칭형식(형식지정번호, 유별구분번호), 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 정원, 적재량, 엔진형식(원동기형식), 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기 가스규제, 본체 크기, 본체 색상, 자동차세구분, 중량세, 보험등급, 인기지수, 차량용도, 차량형상, 발매시기, 발매종기 등의 항목을 데이터로서 갖고 있다. 여기서 인기지수란, 차량별로 구분한 분류 중에서 잔가율에 따라 순위분류한 지수이다. 예컨대 카로오라와 시빅의 잔가율이 동등하고, 써니의 잔가율이 카로오라보다 2순위 낮은 경우에는, 카로오라의 인기지수가 25, 시빅의 인기지수가 25, 써니의 인기지수가 22로 설정된다. 차량용도 란, 용도에 의한 차량의 분류이고, 승용동, 밴, 버스, 트럭 등으로 분류된다. 또한, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매 시의 주행거리, 재판매 시의 사정평가 등의 기존 재판매차량에 관한 데이터를 갖고 있다.

카테고리항목지정처리(112)로서는, 잔가산출의 다중회귀분석용 카테고리항목과 인기지수용의 2패턴의 카테고리항목, 및 실측치(Y치)를 지정한다. 여기서는, 다중회귀분석용 카테고리로서, 다중회귀 계산변수항목에 대하여 변동경향이 달라진다고 추정한 항목을 구분1 내지 구분5항목으로 정의하고, 정의된 항목의 조합으로 그룹화한다. 예컨대 차량형상 그룹은 SD/HT/HB/CP/CO, CW/PW, CV/BV의 3 그룹, 및 그 외의 그룹으로 나눈다. 여기서, 차량형상 그룹이란, 도어수나 외형형상에 의한 분류이고, 예컨대, 4도어+트렁크이면, 쎄단(SD), 2도어+텔게이트(4도어 사양없음)이면 해치 백(HB), 2도어+트렁크이면 쿠페 또는 스포츠(CP), 2∼4도어+텔게이트 또는 4도어 베이스의 풀본넷이면 본넷 웨건(BW), 3∼4도어+텔게이트 또는 세미캡오버이면 캡웨건(CW)이 된다. 연료구분은, 가솔린차인가의 여부로 구분한다. 고급차구분은 동일차종명의 평균차량본체가격이 소정금액, 예컨대 250만엔을 넘느냐의 여부로 구분한다. 한편, 인기지수용 카테고리로서는, 다중회귀계산용 계산변수항목에 대하여, 변동경향은 유사하지만, 종속변수가 다르다고 추정한 항목을 카테고리1 내지 카테고리5항목으로 정의한다. 예컨대, 차량명/메이커명, 형상, 미션구분(AT차인지의 여부)을 정의한다. 실측치(Y치)로서는, 종속변수를 구하고자 하는 대상항목으로 하여, 매각액 또는 매각율중 어느 한쪽을 지정한다. 여기서의 매각율이 란 매찰액/신차가격으로 한다. 또, 구분1 내지 구분5 및 카테고리1 내지 카테고리 5의 값은, 서버측 시스템에서 임의로 설정할 수 있으므로, 시장환경의 변화에 따라, 모든 각도부터의 계산이 가능하다.

계산변수항목지정처리(113)에서는, 다중회귀계산에서 사용하는 종속변수항목 (계산변수항목)을 지정한다. 또한, 독립변수, 더미변수 및 더미변수의 변수조건을 지정한다. 여기서는, 독립변수로서, 차량본체가격(스코어치), 배기량(스코어치), 경과월수(LOG의 스코어치), 월간주행거리(스코어치)를 쓴다. 한편, 더미변수로서 경구분(경차량인가의 여부), 연식이 떨어진 구분(등록월이 11월부터 12월인지의 여부)으로 한다. 기타 더미변수로서, 자동차세구분, 차량형상구분, 신고구분, 연료구분, 특정차종구분을 사용할 수 있다.

정의할 수 있는 계산변수항목은, 수치 또는 소수점으로 나타낼 수 있는 항목으로 최대 20항목이고, 독립변수가 더미변수의 어느 한쪽의 변수인지를 지정한다. 독립변수란, 차량매각실적데이터의 항목치를 그대로 계산하여 사용하는 항목이고, 또한, 다중회귀계산시에는, 그대로의 값을 사용하는 것은 아니고, 스코어치로 변환하여 종속변수로서 계산된다. 독립변수항목에 대해서는, 종속변수를 정의항목으로서 그대로 사용(스코어치)할지, 또한 LOG 변환(LOG 스코어치)하여 사용할지를 지정한다. 더미변수란, 변환방법(여기서는, 주행거리가 2만보다 큼)을 지정하여, 논리치로서 정의하는 종속변수이고, 독립변수와 달리, 스코어치에는 하지 않는다.

데이터추출/변환처리(114)에서는, 잔가산출의 기초가 되는 차량매각실속데이터를 데이터추출조건에 따라서 추출한다. 또한, 카테고리항목설정처리 및 계산변 수항목지정처리에 있어서의 변환분수(더미변수)를, 변환조건에 따라서 데이터변환한다.

잔가계산식산출단계는, 잔가계산식 산출조건 정의단계에서 조건정의한 차량매각추출데이터, 계산변수항목데이터, 계산카테고리데이터에 따라서, 경과월수가 17개월보다 큰 데이터를 대상으로 하는 경우와, 경과월수가 43개월 미만의 데이터를 대상으로 하는 경우의 2 패턴으로 다중회귀분석처리(잔가계산식산출)를 한다. 처리순서는, 잔가산출1(다중회귀분석계산)처리(115), 인기지수진출처리(116), 잔가산출2(다중회귀분석계산)처리(117)의 순으로 행하여진다.

잔가산출 1처리(115)에서는, 다중회귀분석 카테고리별(이하, 카테고리별이라 약기)의 차량매각추출데이터와, 더미변수실속데이터를 기초로, 평균치, 표준편차, 및 스코어치를 산출한다. 평균치는, 카테고리별로 계산변수항목의 평균치를 산출한다. 카테고리별 SUM(계산변수항목의 값)/카테고리별의 데이터건수로 구한다. 표준편차는, 카테고리별로 계산변수항목의 표준편차를 산출한다. X=SUM({카테고리별의 계산변수항목의 값-상기 산출의 카테고리별의 평균치}²)을 사용하고, 여기서, 표준편차는, √(X / 카테고리별데이터건수)로 구한다. 스코어치(독립변수항목만)는, 실적데이터마다(카테고리별 / 계산변수항목별)에 스코어치 또는 LOG 스코어치를 산출한다. 스코어치 또는 LOG 스코어치의 지정은, 전술한 계산변수항목지정처리(113)로 한다. 스코어치=(변수항목의 실적치-카테고리별평균) / 카테고리별표준편차로 구한다. 단, (변수항목의 실적치-카테고리별평균)은 절대치가 아니다. LOG 스코어치=(LOG 변수항목의 실적치-카테고리별 LOG치평균) / 카테고리별 LOG 표준편차로 한다. 단, LOG 변수항목의 실적치-카테고리별 LOG치평균은 절대치는 아니다. 또한, 스코어치 또는 LOG 스코어치는, 독립변수항목간의 계수단위를 맞추기 위하여 다중회귀분석계산의 변수항목로서 사용한다. 다중회귀분석용계수는, 대상실측 데이터를 차량매각추출데이터로 하고, 다중회귀용분석종속변수를 계산변수항목(독립변수는 스코어치 또는 LOG 스코어치를 사용)으로 하고, 실측치(Y치)는 차량매각추출데이터(매각율 또는 매각액)로 한 조건으로 산출한다.

인기지수진출처리(116)로서는, 차량매각추출데이터에 잔가산출1처리(115)로 산출한 다중회귀분석계수데이터를 사용하고, 다중회귀분석카테고리별의 인기지수 카테고리별(이하, 카테고리별로 약기)로 인기지수를 산출한다. 산출순서는, 잔차 단계, 평균치 단계, 카테고리별잔차표준편차 단계, 인기지수 단계의 순으로 한다. 잔차 단계에서 실적매각율(또는 낙찰액)-이론매각율(또는 낙찰액)로 잔차를 구한다. 평균치 단계에서는, 카테고리별로 잔차의 평균치를 산출한다. 카테고리별의 SUM(잔차)/카테고리별의 데이터건수로 구한다.

카테고리별잔차표준편차 단계에서는, 카테고리별로 잔차의 표준편차를 산출한다. 산출 표준편차는 잔가산출(유저측기능)의 조건의 격부로 사용한다. X=SUM( {카테고리별잔차치-상기 산출의 카테고리별의 평균치}²)을 사용하고, 여기서, 표준편차는, √(X/카테고리별데이터건수)로 구한다. 인기지수 단계에서는, 인기지수 카테고리별로 잔차의 평균치를 산출한다. 인기지수는 인기지수 카테고리별의 SUM( 상기 산출의 잔차)/인기지수 카테고리별의 데이터건수로 한다. 상기산출 값을 인기지수치로서 실속 데이터마다 부가하여, 잔가산출2(다중회귀분석)의 변수항목으로서 사용한다. 단, 인기지수 카테고리별의 데이터건수에 의해서 잔가산출(유저측기능)로 사용하는 인기지수의 값은 달라진다.

잔가산출 2처리(117)에서는 잔가산출1처리(115)에서 산출한 스코어화계산변수항목에 인기지수항목을 가한 변수를 계산항목변수로 한다. 실측치(Y치)는 잔가산출 1처리(115)로 산출한 값을 사용한다. 인기지수용 카테고리별의 데이터중, 5보다 작은 데이터는 제외한다. 상기의 데이터를 대상으로 다중회귀용데이터를 산출한다.

배신데이터작성 단계는, 유저에게 데이터배신을 행하기 위하여, 데이터를 CSV 형식 파일로 작성한다. 여기서, 배신 파일중, 차량매각추출데이터와 신형차종데이터는 차분데이터(신규에 발생한 데이터)만 대상으로 하고, 잔가산출관련데이터는 데이터내용전체를 대상으로 한다. 또, 유저배신데이터는 인터넷회선을 이용한 웹에서 수신할 수가 있다. 여기서, 차종데이터베이스는, 새로 생산되는 신형차종이 발표 또는 생산될 때마다, 신형차량에 관한 차량데이터를 추가갱신한다. 여기서 신형차종에는, 형식인정번호가 변경된 경우를 포함한다.

다음에, 유저측 시스템(120)에 관해서 설명한다. 유저측 시스템(120)은, 배신데이터수신/갱신기능(121)과, 배신데이터수신/갱신기능(121)에서 데이터를 추출하는 잔가산출프로그램(잔가산출 DLL)(122)과, 이 잔가산출 프로그램(122)을 이용한 각종 어플리케이션으로 구성된다.

각종 어플리케이션으로서는, 지정조건차종잔가조회기능(123), 계약 데이터괄잔가산출기능(124), 잔가 시뮬레이션산출기능(125), 잔가 시뮬레이션조회기능(126) 및 기타 어플리케이션기능(127)이 있다.

배신데이터수신 / 갱신기능(121), 서버측 시스템(110)에서 준비한 CSV 형식 파일의 신형차종 데이터, 차량매각추출 데이터, 및 잔가산출관련 데이터를, 인터넷회선을 이용한 웹에서 수신할 수 있고，그 수신데이터를 기초로 해당데이터를 갱신한다. 여기서 배신되는 파일중, 차량매각추출데이터와 신형차종데이터는 차분데이터만이 대상이 되고, 잔가산출관련 데이터는 데이터내용전체가 대상이 되어, 각각 갱신된다. 신형차종 데이터는 차량데이터로서 데이터베이스에 등록된다.

잔가산출프로그램(122)은, 잔가산출기능과 차량데이터베이스검색기능을 구비하고 있다.

잔가산출프로그램(122)에서는, 유저 어플리케이션부터의 잔가(예상매각액)산출 요구에 대하여, 차종데이터베이스의 선택결실로부터 잔가산출 결과를 복귀 값으로서 반환한다. 잔가산출 결과를 이용한 고유의 어플리케이션에 이용할 수 있다.

이 잔가산출프로그램(122)은, 모듈화되어, DLL 파일나 COM 파일형식 등의 형식으로 공급되며, 차량 데이터베이스검색기능과 잔가산출 기능을 갖는다. 차량데이터베이스검색기능은, 1차검색프로그램과 2차검색프로그램이 있고, 1차검색프로그램은, 메이커부번(付番)의 통칭형식 혹은 차량 검사증 기재의 형식지정번호(혹은 인정형식)로 유별구분번호로부터 차량을 특정하는 기능이며, 2차검색프로그램은, 1차검색프로그램으로 특정할 수 없는 경우, 또는 1차검색프로그램으로 필요한 정보가 주어지지 않는 경우에, 검사서브항목중에서 차대 NO, 인정형식(1차검색기능에 이용한 경우 대상외), 차종명, 형상, 연료, 미션, 배기중, 차량본체가격, 차량중량, 및 최대적재량 등의 섬사서브항목 중에서 주어진 정보에 대하여 검색하는 기능이다. 한편, 잔가산출 기능은, 주어진 데이터와 차기데이터베이스검색결과로부터 얻어지는 정보에서 다중회귀식을 이용하여 잔가를 산출한다.

여기서 잔가산출 기능은, 예컨대 지정조건차량잔가조회기능(125) 등의 각종 어플리케이션부터의 지정차량조건정보를, 해당하는 다중회귀 카테고리 / 인기지수 카테고리의 다중회귀분석을 이용한 잔가산출 계산식을 선택하고, 선택잔가산출식에 계산항목을 맞도록 하여, 잔가(예상매각액)를 산출한다. 지정하는 차종조건정보의 항목은, 시장동향에 따라 임의로 설정가능하지만, 예컨대 이하와 같은 차종조건정보를 설정할 수 있다.

차량특정정보로서는, 형식지정번호, 유별구분번호, 또는 메이커차종명이나 사양 등을 지정하여, 특정인 등급차종정보를 선택한다. 또한, 선택 등급차종정보로부터의 검색항목으로서는, 메이커명, 차종명, 형상, 연료구분(가솔린차인지의 여부), 미션구분(AT차인지의 여부), 신차가격, 배기량, 및 초년도등록년을 사용할 수 있다. 한편, 변동조건정보로서는, 거리, 리스기간(매각예정일), 및 격부(1 내지 5 )를 설정할 수가 있다.

사용하는 잔가산출 계산식은, 경과월수가 24개월 또는 그 이상인 데이터를 대상으로 하는 경우와 23개월 또는 그 미만의 데이터를 대상으로 하는 경우의 두 가지 패턴으로 한다. 다중회귀 카테고리·인기 카테고리로서는, 서버측 시스템과 마찬가지이다. 인기지수는 인기지수 카테고리별의 대수에 따라 조정계수로 승산한다. 지정격부에 의해서 인기지수의 표준편차를 기초로 조정계산된다.

지정조건차종잔가조회기능(123)으로서는, 지정차종조건의 내용의 검색을 행하고, 격부지정으로 경기변동계수를 가하여 산출하고, 화면표시 및 리스트출력한다. 그리고, 특정차종 및 경과월수 등의 변동정보의 변경에 따른 잔가(예상매각액)를 참조한다. 여기서, 검색을 위한 입력정보로서는, 차종특정정보와 변동조건정보가 있다. 차량특정정보로는, 형식지정번호/유별구분번호 또는 메이커/차량명/사양 중 어느 하나를 지정함으로서 특정차종을 뽑아넣는다. 또, 이 조건에서 해당 차종데이터가 복수 존재하는 경우는, 윈도우일람표시함으로써 특정차종을 뽑는다. 변동조건정보에서는, 리스기간(경과월수), 등록예정일(연식이 떨어지는 구분), 주행거리, 및 격부를 지정한다. 한편, 출력정보로서는, 예상매각액(잔가산출), 표준매각액, 평균매각액, 예상잔가율, 표준매각율, 평균매각율, 표준거리, 평균거리 및 인기 레벨을 표시한다. 또한, 차량매각 데이터보다 소정조건을 만족하는 차량매각실적데이터의 일람을 표시할 수도 있다.

계약 데이터괄잔가산출기능(124)으로는, 유저계약 데이터(CSV 형식)를 입력하고, 예상잔가결과를 지정 파일에 출력하여, 다수데이터의 일괄잔가산출을 하는 경우에 사용한다.

잔가시뮬레이션산출기능(125)으로는, 유저소유데이터(CSV 형식)를 입력하고, 차종/형상별로 소정기간(금년도에서 7년간에 계약만료년이 되는 차종)의 계약매가, 예상잔가, 잔가손익(예상잔가-계약매가), 및 시가잔가(지금 판 경우의 잔가)를 산 출한다.

잔가시뮬레이션조회기능(126)으로는, 지정차종/형상별의 잔가 시뮬레이션결과를 화면표시 및 리스트출력한다. 또한, 차종/형상 또는 형상단위마다에 소정기간(금년도에서 7년간 계약만료 하는 차종)의 계약매가, 예상잔가, 잔가손익, 시가잔가를 표시/리스트출력한다. 또, 경기변동대응으로서, 해마다 퍼센트율지정을 할 수 있고, 예상잔가, 시가잔가를 재계산하는 것이 바람직하다.

본 실시예에서는, 서버측 시스템(110)으로부터 클라이언트측 시스템(120)에 대하여, 신형차종데이터, 차량매각추출데이터, 및 잔가산출관련데이터를 정기적으로 배신하는 경우로 설명하였지만, 잔가산출관련데이터만을 클라이언트란 시스템 (120)에 대하여 배신하여도 좋다. 이 경우에는, 차량데이터, 차량매각추출데이터에 대해서는, 클라이언트측 시스템(120)에서 독자적으로 보유하는 데이터를 이용할 수도 있다. 또한, 차량데이터, 차량매각추출데이터에 대해서는, 서버측 시스템(11 0)에 보유해 놓고, 이용 시마다 데이터를 참조하여 이용할 수도 있다. 또한, 이들 배신데이터에 대해서는, 반드시 통신망을 이용한 배신이어야만 한다는 한정은 없고, 기록매체를 이용하여 배신하여도 좋다.

또, 서버측 시스템(110)으로부터 클라이언트측 시스템(120)에 대하여, 잔가산출프로그램을 배신하는 방법이더라도 좋다. 이 경우에는 잔가산출관련데이터의 배신으로 대신할 수도 있다.

또 도 11 내지 도 18을 사용하여 설명한 실시예는, 어느 것이나 잔가산출프로그램을 이용한 것이러도 좋다.

또, 상기 실시예에 있어서 설명한 주행거리에 대해서는, 총주행거리 외에도, 예컨대 월간이나 연간 등의 소정기간내의 평균주행거리로 함으로써, 더욱 실사용상황을 적확하게 나타내는 것이 가능한다.

또한, 상기 실시예에서는, 차량을 예로 설명하였지만, 차량 이외의, 선박이나 공작기계, 설비기기, 퍼스널 컴퓨터 등의 물품에 관해서도 적용할 수가 있다. 또한 본 발명에 있어서의 물품과는, 프로그램 등의 소프트이어도 좋고, 꼭 동산이 아니더라도, 가옥이나 빌딩 등의 부동산이나, 설비를 포함하는 개념이다.

이상과 같이 본 발명에 의하면, 인적경험에 의지하지 않고, 이미 재판매된 차량 등의 물품의 매각데이터로부터 재판매전의 물품의 매각액 등을 객관적으로 예측할 수가 있는 물품재판매 가격분석 시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명은, 재판매예정의 차량에 관하여 객관적인 예상매각액 등에 관한 정보를 얻을 수 있는 차량재판매가격분석 시스템을 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 사용계약기간중의 차량에 관하여 계약만료시점에서의 객관적인 잔가손익정보를 얻을 수 있는 잔가손익분석시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명은, 사용계약기간중의 차량에 관하여 임의의 시점에서의 객관적인 시가정보를 얻을 수 있는 자산평가 시스템을 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 잔가예측정보를 얻을 수 있는 잔가설정 시스템을 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 매각액 등을 얻기 위한 상 관관계식 또는 상관관계를 대응시킨 테이블을 취득할 수 있는 기억매체를 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 매각액 등을 얻을 수 있는 기억매체를 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관하여 객관적인 매각액 등을 얻기 위한 상관관계식 또는 상관관계를 대응시킨 테이블을 취득할 수가 있고, 또한 예측매각액 등의 기초가 된 기존 재판매차량에 관한 정보를 출력할 수 있는 기억매체를 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 예측매각액 등의 기초가 된 기존 재판매차량에 관한 정보를 출력할 수 있는 표시장치를 제공할 수 있다.

또한 본 발명은, 신규계약차량에 관한 잔가액을 설정할 수 있는 잔가설정 시스템을 제공할 수가 있다.

또한 본 발명은, 신규계약물품에 관한 잔가액을 설정할 수 있는 잔가설정 시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명은, 신형차량에 관한 잔가액을 설정할 수 있는 잔가설정시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명은, 특수한 사유를 갖지 않는 평균적인 차량에 대한 예상매각액을 보다 정확히 얻을 수 있는 차량 재판매가격 분석시스템을 제공할 수가 있다. 또한 본 발명은, 인적경험에 의지하는 일없이, 이미 재판매된 차량 등의 물품의 매각 데이터로부터 재판매전의 물품의 매각액 등을 객관적으로 예측할 수 있는 각종 시스템에 이용할 수 있는 잔가산출프로그램을 제공할 수 있다.

Claims

메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구(mechanism), 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기 가스규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급 등의 차종 데이터를 갖는 차종 데이터베이스와,

사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터를, 메이커명이나 차종명 등의 차량을 특정하는 차종 데이터와 함께 갖는 기존 재판매 차량 데이터베이스와,

상기 차종 데이터베이스 및 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터의, 소정기간 내에 재판매된 기존 재판매차량에 관한 데이터에 따라 상관관계식 등의 모듈이 취득되는 것과 함께, 정기적 또는 데이터 갱신시에는 상기 차종 데이터베이스 및 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터의 새로운 데이터에 따라 상기 모듈이 갱신되는 예상매각액산출수단과,

데이터를 입력 또는 선택시키는 입력수단과,

상기 입력수단에 따라 입력된 데이터에 기초하여, 상기 모듈을 이용하는 정보를 산출하는 제 1 연산처리수단과,

상기 입력수단에 따라 입력된 데이터에 기초하여, 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터 추출된 기존 재판매 차량의 실 데이터로부터, 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준신차가격을 산출하는 제 2 연산처리수단과,

상기 제 1 연산처리수단 및 상기 제 2 연산처리수단에 따라 산출된 정보를 출력하는 출력수단을 구비하고,

상기 모듈은, 적어도 초년도 등록 또는 사용계약년으로부터의 경과월수 또는 사용계약기간 등의 실사용기간에 관한 데이터와 신차가격에 관한 데이터와의 상관관계를 산출하고,

상기 입력수단으로부터 데이터가 입력 또는 선택됨으로써, 상기 제 1 연산처리수단에서 상기 모듈을 이용하여 연산하고, 연산된 정보를 상기 출력수단에서 출력함과 함께, 상기 입력수단으로부터 입력 또는 선택된 데이터에 해당하는 기존 재판매차량에 관한 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매 차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준 신차가격을 상기 기존 재판매차량 데이터베이스로부터 추출된 상기 제 2 연산처리수단에서 연산하여 상기 출력수단에서 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 모듈의 상관관계의 산출에 이용하는 데이터로서, 상기 실사용기간 중의 주행거리에 관한 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
제 1 항에 있어서,

상기 모듈의 상관관계의 산출에 이용하는 데이터로서, 상기 배기량에 관한 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 기존 재판매차량을, 승용, 상용, 화물, 혹은 버스 등의 차량용도, 또는 세단 타입, 해치 백 타입, 혹은 원 박스 타입 등의 차량형상 데이터에 따라 구분되며, 구분된 상기 기존 재판매 차량에 관한 데이터에 따라 상기 모듈의 상관관계가 산출되는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 제 1 연산수단에서는, 재판매 전의 차량의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 제 1 연산수단에서는, 사용계약기간 중의 차량에 관한 임의의 시점에서의 잔가손익정보를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 제 1 연산수단에서는, 사용계약기간 중의 차량에 관한 임의의 시점에서의 시가정보를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 제 1 연산수단에서는, 신규계약차량에 관한 잔가예상정보를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석장치.
메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급 등의 차종 데이터를 갖는 차종 데이터베이스와,

사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매 시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터를, 메이커명이나 차종명 등의 차량을 특정하는 차종 데이터와 함께 갖는 기존 재판매 차량 데이터베이스와,

메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매 시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터로부터 도출하는 상관관계식 등의 모듈과,

데이터를 입력 또는 선택시키는 입력수단과,

상기 입력수단에 의해 입력된 데이터에 기초하여, 상기 모듈을 이용하는 재판매 전의 차량의 매각액, 잔가액, 또는 잔가율에 관한 정보를 산출하는 제 1 연산처리수단과,

상기 입력수단에 의해 입력된 데이터에 기초하여, 상기 기존 재판매 차량 데이터베이스로부터 추출된 기존 재판매 차량의 실 데이터로부터, 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준신차가격을 산출하는 제 2 연산처리수단과,

상기 제 1 연산처리수단 및 상기 제 2 연산처리수단에 따라 산출된 정보를 출력하는 출력수단을 구비하고,

상기 입력수단으로부터 데이터가 입력 또는 선택됨으로써, 상기 제 1 연산처리수단에서 상기 모듈을 이용하여 연산되고, 연산된 재판매시의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 상기 출력 수단에서 출력함과 함께, 상기 입력수단으로부터 입력 또는 선택된 데이터에 해당하는 기존 재판매차량에 관한 평균주행거리, 평균매각액, 평균매각율, 혹은 평균신차가격, 또는 기존 재판매 차량 중 소정편차치 내의 기존 재판매 차량에 관한 표준주행거리, 표준매각액, 표준매각율, 혹은 표준 신차가격을 상기 기존 재판매차량 데이터베이스로부터 추출된 상기 제 2 연산처리수단에서 연산하여 상기 출력수단에서 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석 장치.
메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급 등의 차종 데이터를 갖는 차종 데이터베이스와,

사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터를, 메이커명이나 차종명 등의 차량을 특정하는 차종 데이터와 함께 갖는 기존 재판매 차량 데이터베이스와,

메이커명, 차종명, 차량용도, 차량형상, 차종등급, 인정형식, 형식지정번호, 유별구분번호, 미션, 구동방식, 배기량, 도어수, 통칭형식, 정원과 적재량, 엔진형식, 엔진의 기통수, 엔진기구, 타이어 크기, 과급기, 루프형상, 배기가스 규제, 본체 크기, 자동차세구분, 중량세, 보험등급, 사용계약년, 사용계약의 만료년, 사용계약기간, 신차가격, 사용계약만료후의 매각액, 재판매시의 주행거리, 재판매시의 사정평가 등의 기존 재판매 차량에 관한 데이터로부터 도출하는 상관관계식 등의 모듈과,

데이터를 입력 또는 선택시키는 입력수단과,

상기 입력수단에 따라 입력된 데이터에 기초하여, 상기 모듈을 이용하는 재판매 전의 차량의 매각액, 잔가액, 또는 잔가율에 관한 정보를 산출하는 연산처리수단과,

상기 연산처리수단에 따라 산출된 정보를 출력하는 출력수단을 구비하고,

상기 입력수단으로부터, 차종명, 형식지정번호, 또는 인정형식에 관한 데이터와, 리스 기간 혹은 사용기간, 초년도등록년, 예상주행거리, 사정, 또는 신차가격에 관한 데이터가 입력 또는 선택됨으로써, 상기 연산처리수단에서 상기 모듈을 이용하여 연산되고, 연산된 재판매시의 예상매각액, 예상잔가액, 또는 예상잔가율에 관한 정보를 상기 출력수단에서 출력함과 함께, 상기 입력수단으로부터 입력 또는 선택된 데이터에 해당하는, 매각율, 메이커명, 차종명, 차량형식, 배기량, 등급, 경과월수, 연식, 신차금액, 주행거리, 미션, 연료, 구동방식, 또는 매각년을 포함한 재판매차량에 관한 개별차량의 정보를 상기 차종 데이터베이스로부터 추출하여 상기 출력수단에 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 재판매가격 분석 장치.
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