【摘 要】
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二手车交易市场虽在近年来快速发展,逐渐繁荣,但仍然存在很多问题。尤其是对于二手车交易价格的评估,各平台以及个人对交易价格评估方法存在差异,导致交易过程中出现很多困难。因此,为了减少交易时各平台随意定价的行为,怎样对二手车交易价格进行一个准确的估计,从而使二手车交易市场更加规范,就显得尤为必要。本文首先分析了国内外二手车交易市场的现状,接着确定了研究方法与思路。影响价格波动的既有外部原因也有内部原因
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二手车交易市场虽在近年来快速发展,逐渐繁荣,但仍然存在很多问题。尤其是对于二手车交易价格的评估,各平台以及个人对交易价格评估方法存在差异,导致交易过程中出现很多困难。因此,为了减少交易时各平台随意定价的行为,怎样对二手车交易价格进行一个准确的估计,从而使二手车交易市场更加规范,就显得尤为必要。本文首先分析了国内外二手车交易市场的现状,接着确定了研究方法与思路。影响价格波动的既有外部原因也有内部原因,外部主要是指政策、经济等这些宏观层面的因素,而内部原因是微观层面上的,主要是车辆自身的相关性质,比如品牌、行驶里数、使用时长等。由于外部因素不可控,人为无法干预,而内部因素在外部因素条件不变的情况下,直接决定着二手车的交易价格。故本文从影响二手车的内部因素入手,对相关变量进行分析处理后建模。针对当下主流的一些机器学习方法,本文首先选取了Light GBM、随机森林、极端随机森林三种单模型分别对二手车交易价格进行预测分析,所选用的数据为天池大数据竞赛网站上二手车价格数据,变量有车型,品牌,行驶公里数等。选用Python脚本对三种单模型分别进行建模评估,所得MAE分别为699.75、622.66、573.69。接着采用Stacking融合模型方法,将Light GBM、随机森林、极端随机森林作为模型的第一层,之后再基于逻辑回归进行融合,融合之后的MAE为588.62。通过比较,发现Stacking融合模型方法有较好的预测效果。因此,本文采用的融合模型具有一定的实际应用价值。
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