Editoriale Domus

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Diamo valore al futuro

Il processo di produzione delle previsioni per
AUTOVETTURE e VEICOLI COMMERCIALI LEGGERI


Per utilizzare al meglio le informazioni disponibili e ottenere previsioni conformi ai criteri prefissati si è definito il seguente percorso, aggiornando le stime con cadenza mensile per l’auto e bimestrale per i VCL:

  • Segmentazione preliminare: al fine di ottenere previsioni più accurate e mirate si è effettuata una segmentazione preliminare, che consente di separare versioni con comportamenti di svalutazione sensibilmente diversi.

    Gli elementi che determinano queste macro differenze sono:
    • Anzianità del modello (da non confondersi con l’anzianità della versione o della singola vettura)
    • Segmento di appartenenza
    • Quota di immatricolato sul totale segmento

  • Definizione dei fattori latenti: a partire poi da questa ripartizione poi, per ottenere stime solide e stabili sono stati individuati dei “fattori latenti” che colgono la struttura esplicativa “generale” del fenomeno analizzato e sono in grado di adattarsi alle dinamiche del mercato.

    • Trasformazione delle variabili: le caratteristiche delle versioni sono state “standardizzate”, in modo da non essere più legate a un particolare istante temporale.
    • Analisi fattoriale: applicando la tecnica statistica dell’analisi fattoriale sono stati estratti otto fattori latenti in grado di sintetizzare gli elementi che discriminano una vettura da un’altra:
      1. Fattore anzianità modello
      2. Fattore restyling
      3. Fattore apprezzamento della marca
      4. Fattore prestazionale
      5. Fattore consumo e alimentazione
      6. Fattore carrozzeria
      7. Fattore novità equipaggiamento dell’allestimento
      8. Fattore impatto equipaggiamento sul listino (solo auto)
      9. Fattore dimensione a terra (solo VCL)
      10. Fattore apprezzamento tetto (solo VCL)
      11. Fattore portata e peso (solo VCL)

  • Utilizzo delle ultime quotazioni disponibili:per consentire un aggiornamento “automatico” delle previsioni si considerano, oltre ai “fattori latenti” precedentemente individuati, le quotazioni disponibili al momento della previsione per ogni versione.
    Alle versioni nuove o recenti sono state associate le quotazioni delle versioni “più simili”. Per definire le versioni simili si è analizzato l’archivio delle quotazioni e si sono individuati gli elementi che caratterizzano le versioni con comportamento di svalutazione “simile”. 

    L’elemento caratteristico delle quotazioni per i VCL è la presenza di una struttura gerarchica: si hanno degli allestimenti di riferimento per il mercato, su cui ci si focalizza nel determinare le quotazioni e altri allestimenti “satellite” per cui la quotazione è determinata considerando le differenze rispetto a quelli di riferimento. Il calcolo delle previsioni è stato definito in modo da essere coerente con la struttura gerarchica delle quotazioni dei VCL. Tale struttura è infatti recepita in fase di utilizzo delle quotazioni disponibili e nelle previsioni finali.

  • Calcolo delle previsioni: in base alle analisi svolte, è risultato efficace considerare cinque curve esponenziali per approssimare l’andamento delle previsioni: la prima da 1 a 6 mesi, la seconda da 6 a 12 mesi, la terza da 12 a 36, la quarta da 36 a 48 e la quinta da 48 a 60.

    Gli elementi preparati, cioè la classificazione ottenuta mediante la segmentazione preliminare, i “fattori latenti” e le quotazioni disponibili, sono stati utilizzati per stimare per ogni allestimento le quotazioni future a 6, 12, 36, 48 e 60 mesi. Per ognuno di questi punti è stato stimato un modello di regressione lineare che assegna ad ogni fattore e alle quotazioni passate un peso nella determinazione delle previsioni del valore residuo. Le regressioni sono state impostate in modo da garantire la loro coerenza. La regressione della previsione a 12 mesi è infatti stata fatta in modo che il risultato dipendesse dal valore della previsione a 6 mesi, allo stesso modo si è imposto che la previsione a 36 dipendesse da quella a 12 e così via.

    Mediante i modelli di regressione sopra descritti è possibile calcolare per ogni singola versione le previsioni del valore da 1 a n mesi dal momento dell’acquisto. Per stimare i modelli si sono considerate le quotazioni da 3 a 60 mesi, ciò fa si che i modelli siano “ottimizzati” per le previsioni da 3 a 60 mesi.

  • Integrazioni: sono stati strutturati dei parametri che consentono agli analisti di Quattroruote di intervenire per integrare le previsioni con le informazioni in loro possesso (si veda il successivo paragrafo 4 di questa nota metodologica).
  • Manutenzione: il sistema è strutturato in modo da percepire cambiamenti di mercato attuali e futuri, e modificare di conseguenza i suoi comportamenti: l’inserimento o l’esclusione di fattori e/o di caratteristiche che determinino le previsioni avverrà attraverso una costante analisi delle performance delle previsioni.