Il Sistema di Previsione dei Valori Residui

Nota metodologica

Terza versione – Settembre 2018

  • IL SISTEMA PREVISIVO QUATTRORUOTE
  • ASSUNZIONI BASE
  • CRITERI DI PROGETTAZIONE
  • IMPIANTO STATISTICO
  • MODELLO STATISTICO
  • CAMBIAMENTI MACRO ECONOMICI
  • INFLAZIONE
  • INDICI DI CONFIDENZA
  • COMPONENTE NON STATISTICA
  • PREVISIONI DI RITIRO
  • VEICOLI IMMATRICOLATI
  • PERFORMANCE
  • VCL
IL SISTEMA PREVISIVO QUATTRORUOTE

In un mercato sempre più dinamico e con formulazioni commerciali sempre più composite e integrate con strumenti finanziari, le necessità informative degli operatori del settore automotive non si risolvono più con la semplice disponibilità di una quotazione, ma richiedono sempre più una "visione" dell'andamento futuro che un veicolo, nuovo o già usato, avrà nel tempo.

Per questo motivo Quattroruote Market Analysis produce le previsioni delle quotazioni Quattroruote per i prossimi cinque anni. Previsioni che sono disponibili sui nostri prodotti professionali e sono alla base di analisi e studi per costruttori e aziende. A questo scopo è stato sviluppato il "Sistema di Previsione dei Valori Residui" (SPVR) progettato secondo questi principi generali:

  • calcolo di previsioni affidabili e solide, rispondenti ad un metodo statistico

  • possibilità di integrare nel processo informazioni esogene, cioè non disponibili nelle banche dati al momento della previsione

  • fornire risultati spiegabili e interpretabili agli operatori del settore.

SPVR è composto da varie parti, tra di loro collegate e se necessario interoperanti, sviluppate seguendo una consolidata metodologia e utilizzando le fonti informative delle banche dati Quattroruote.

L’impianto statistico è pensato per prevedere il valore residuo percentuale di vendita per tutte le autovetture (escluso i veicoli appartenenti al segmento delle speciali) e i Veicoli Commerciali Leggeri (VCL) venduti sul mercato italiano. Come risultato produce le previsioni delle quotazioni di vendita e delle quotazioni di ritiro per auto nuove (immatricolate nel momento di consultazione della previsione) o usate per un periodo temporale di 5 anni. …. LINK ALLE SINGOLE PARTI DEL DOCUMENTO PER NUOVO / USATO / RITIRO

Le previsioni, risultato nel modello statistico, vengono “arricchite” dagli esperti di Quattroruote attraverso un meccanismo di propagazione degli effetti, coerente ed ancorato ai parametri esplicativi del medesimo sistema statistico, per integrare fattori non presenti nei dati utilizzati dall'ambiente statistico LINK ALLA SEZIONE DESCRIZIONE DELLA COMPONENTE NON STATISTICA.

La verifica della bontà delle previsioni viene effettuata attraverso un confronto retrospettivo con le quotazioni dell’usato di Quattroruote: accurati processi di back-testing permettono di monitorare costantemente le performance del sistema.

ASSUNZIONI BASE

Al fine di soddisfare due dei principali requisiti di progetto, il modello SPVR è stato concepito garantendo la possibilità di integrare nel processo informazioni esogene e mutazioni di scenario macro economico. Aggiungendo, al meccanismo il calcolo di previsioni “ottimali” dal punto di vista statistico, informazioni per loro natura non strutturabili o che presentino andamenti non riscontrabili nell'andamento storico.

Per perseguire tali obiettivi il Sistema di Previsione Valori Residui è stato costruito collegando i processi di produzione dei dati in un flusso strutturato e organico, che nello specifico globalmente si possono identificare in questi momenti:

  1. il processo statistico di recepimento dell’informazione tecnico/economica

  2. la valutazione degli impatti di scenario macroeconomico

  3. l’integrazione delle informazioni esogene

  4. il inglobare con all'andamento dell’inflazione monetaria

Le fonti informative su cui è basato il sistema di previsione sono:

  • tutti i dati disponibili nella Banca Dati di Quattroruote (caratteristiche tecniche e commerciali normalizzate per tutti i veicoli, andamento dei listini e delle quotazioni, dati di immatricolazione, dati relativi al ciclo di vita dei prodotti e alle operazioni di restyling effettuate dalle case costruttrici) per quello che riguarda la componente statistica del sistema;

  • l’andamento misurato dell’inflazione monetaria in Italia

  • le informazioni raccolte da Quattroruote negli incontri con gli esperti del settore, provenienti dall'anteprima del mercato o comunque ricevute e rielaborate dagli analisti della redazione alla luce delle proprie specifiche competenze. Queste informazioni sono alla base delle eventuali correzioni apportate alle previsioni.

I fenomeni osservati in passato, opportunamente misurati e tradotti in fattori di svalutazione e traiettorie di riferimento, costituiscono un bacino informativo ampio ed affidabile per tracciare le dinamiche future, ma non sufficienti. In presenza di mutamenti, oppure di situazioni totalmente nuove e non riscontrabili nelle dinamiche passate è invece necessario integrare la miglior sintesi statistica con elementi informativi raccolti e rielaborati dagli esperti di Quattroruote Professional.

È importante sottolineare che il processo non è di natura autoreferenziale: le quotazioni dell’usato sono uno degli input delle previsioni e sono utilizzate nello storico per verificare la capacità predittiva del sistema. Non esiste, invece, alcun meccanismo di feed-back dalle previsioni alle quotazioni.

CRITERI DI PROGETTAZIONE

In estrema sintesi, i criteri alla base della progettazione di SPVR sono i seguenti:

  1. l’individuazione di “fattori di svalutazione”, individuati indipendentemente per le autovetture e per i VCL, sufficientemente generali e stabili nel tempo, ottenuti standardizzando le caratteristiche dei veicoli rispetto alle dinamiche del mercato (ad esempio trasformando alcune caratteristiche quantitative come la cilindrata, in caratteristiche ordinali da un massimo ad un minimo, indipendentemente dalla fotografia storica osservata) e sintetizzando tali caratteristiche in macro indicatori di specifici fenomeni: il ciclo di vita di un determinato modello, il fattore prestazionale, l’apprezzamento di alcune marche rispetto ad altre in particolari segmenti di mercato;

  2. l’aggiornamento “automatico” delle previsioni attraverso la combinazione dei fattori di svalutazione precedentemente individuati con le ultime quotazioni dell’usato disponibili al momento della previsione: questo meccanismo garantisce il costante allineamento del sistema con le più recenti dinamiche rilevate sul mercato. Alle versioni nuove, cioè alle novità del mercato, vengono associate le quotazioni dell’usato delle versioni “più simili” ad esse, già commercializzate nel periodo precedente;

  3. lo sviluppo, di specifici modelli di regressione per autovetture e VCL, specializzati nella previsione dei valori residui a 6, 12, 24, 36, 48 e 60 mesi (LINK al paragrafo 2);

  4. l’integrazione di scenari globali di mercato nella strutturazione della previsioni

  5. lo scorporo delle andamento inflattivo e nell’osservazione dell’andamento dei valori storici e la riproposizione dell’ultimo valore osservato per produrre le previsioni

  6. la strutturazione, per le autovetture e indipendentemente per i VCL, a valle della componente statistica, di parametri e regole che consentono agli analisti di Quattroruote di intervenire per integrare le previsioni con le informazioni in loro possesso (LINK paragrafo 4)

  7. la sistematizzazione di un accurato processo di manutenzione, strutturato in modo da poter recepire e integrare i cambiamenti di mercato attuali e futuri: l’inserimento o l’esclusione di fattori e/o di caratteristiche che compongono le previsioni ottenuto attraverso una costante analisi delle performance del sistema

IMPIANTO STATISTICO

L’attuale revisione del modello statistico di stima dei valori residui futuri, la terza negli oltre dieci anni di produzione di previsioni, si è resa opportuna sia per i diversi cambiamenti intercorsi nel mercato, per qualità dei beni che per mutate condizioni commerciali, che per l’esperienza maturata e la continua ricerca di metodi e sistemi sempre più moderni.

I principali fattori considerati come esplicativi e considerati nell'evoluzione sono:

  • l’analisi delle performances di back testing LINK
  • l’evoluzione dei metodi e algoritmi di machine e deep learning
  • la considerazione che i fattori macroeconomici possono avere impatti di forte mutamento nell’andamento dei valori di mercato delle auto usate

Le caratteristiche salienti dell’intervento di revisione sono le seguenti:

  1. il “core” di SPVR è risultato essere ancora valido ed è stata mantenuta nella nuova versione
  2. è stato aggiunto un sistema per consentire agli analisti e agli stakeholder di Quattroruote di valutare e modificare l’effetto della situazione macro-economica/congiunturale attuale sulle previsioni
  3. l’effetto dell’inflazione è stato scorporato dalle previsioni, in modo che possa essere chiaramente identificato e trattato
  4. l’analisi e l’utilizzo nel calcolo delle previsioni delle ultime quotazioni dell’usato disponibili è stato migliorato applicando dei modelli di “machine learning” per valutare le “novità” sul mercato (prive di quotazioni)
  5. ai modelli di regressione per le previsioni “cardine” è stato ulteriormente raffinato introducendo una maggiore granulosità dei punti della curva soggetti a stima
  6. i fattori di svalutazione e parametri dei modelli di regressione sono stati aggiornati al fine di comprendere le novità e le dinamiche più recenti del mercato, aggiornando gli algoritmi di calcolo e aggregazione delle variabili
  7. il sistema che consente agli analisti di Quattroruote di intervenire per integrare le previsioni con le informazioni in loro possesso è stato reso più efficace
  8. È stato costruito un indice di confidenza delle previsioni. Tale indice si basa su indicatori statistici e sulle informazioni disponibili per i vari allestimenti, e potrà essere fornito a corredo delle previsioni
MODELLO STATISTICO

Per utilizzare al meglio le informazioni disponibili e ottenere previsioni conformi ai criteri prefissati si è definito il percorso sotto descritto, aggiornando le stime con cadenza mensile.

Segmentazione preliminare che consente di separare i veicoli 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
  • marche Premium. 

In base alle caratteristiche sopra elencate, sono stati individuati quattro cluster di veicoli con diversi andamenti dei valori residui.  

Fattori latenti: sono stati individuati dei “fattori di svalutazione” che colgono la struttura esplicativa “generale” dell’andamento del mercato di veicoli usati 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 ad 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 le vetture:
    1. marca: apprezzamento della marca in termini mantenimento del valore.
    2. dimensione: categoria del veicolo rispetto ai sui attributi dimensionali quali l’altezza, la larghezza e la lunghezza.
    3. trazione & consumo: tipo di trazione in termini e livello di consumo ed emissioni.
    4. novità: misura del grado di novità ed innovazione delle caratteristiche tecniche e di equipaggiamento di ogni allestimento. È identificato contando il tempo da cui ogni caratteristica (ad esempio l’airbag laterale) è apparsa sul mercato.
    5. alimentazione: tipo di alimentazione
    6. restyling: numero e il tipo di restyling subiti dall'auto
    7. carrozzeria: tipo di carrozzeria
    8. potenza: indicatore sintetico legato ai diversi parametri di potenza del veicolo

 

Utilizzo delle ultime quotazioni disponibili: per consentire un aggiornamento “automatico” delle previsioni si considerano anche le quotazioni disponibili al momento della previsione

Si procede quindi al calcolo delle traiettorie di riferimento delle previsioni in base alle analisi svolte, partendo dai punti cardine, stimati dal modello di regressione lineare che assegna ad ogni fattore e alle quotazioni passate un peso nella determinazione delle previsioni. Si ottengono i valori che consentono alle sei 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 24, la quarta da 24 a 36, la quinta da 36 a 48 e la sesta da 48 a 60.

  • 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). Questa componente del processo è stata oggetto revisione al fine di migliorare l’integrazione degli interventi degli analisti nel sistema previsivo.
  • 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.
CAMBIAMENTI MACRO ECONOMICI

SPVR produce previsioni basate sull'andamento storico delle quotazioni: la relazione tra l’andamento passato (quotazioni) e l’andamento “futuro” (previsioni) dei valori residui è pertanto vincolato e influenzato da quanto già osservato (dando maggiore rilevanza a quanto osservato nei periodi più vicini alla formulazione della previsione).

Rilevanti variazioni nella situazione macro-economica/congiunturale nazionale e internazionale possono suggerire di modificare la relazione tra previsioni e andamento storico.

Sebbene il sistema sia stato progettato per avere capacità adattative, per recepire fenomeni nuovi o cambiamenti strutturali di mercato prima che questi stessi fenomeni abbiano effetti sulle quotazioni stessi, è stato implementato un metodo che consente di:

  • modificare i livelli medi delle previsioni per uno più dei periodi “cardine” (previsioni a 6,12, 24, 36, 48 e 60 mesi)
  • preservare il valore aggiunto che la componente statistica del sistema previsivo è in grado di dare sulla base della storica più recente delle quotazioni, vale a dire il posizionamento degli allestimenti in base alle loro caratteristiche
  • correggere gli aspetti “macro” non prevedibili dall'andamento storico più recente delle quotazioni, vale a dire i livelli medi delle previsioni sulla base di variazioni della situazione macro-economica/congiunturale
INFLAZIONE

Al fine di avere una più chiara evidenza degli impatti dell’inflazione sulle previsioni è stata implementata una componente per lo scorporo e la gestione dell’inflazione.

La componente in questione:

  • depura i dati di input e l’algoritmo di calcolo delle previsioni dall’ effetto dell’inflazione utilizzando l’indice FOI (esclusi i tabacchi) mensile
  • consente di produrre previsioni a “moneta costante”, senza quindi gli effetti dell’inflazione
  • consente di produrre previsioni a cui viene applicata l’inflazione attuale.

Le previsioni finali saranno quindi calcolate sulla base dell’inflazione attuale.

INDICI DI CONFIDENZA

NON ANCORA DEFINITO

COMPONENTE NON STATISTICA

Le componenti non statistiche per le autovetture e per i VCL agiscono indipendentemente, ma sono definite secondo gli stessi criteri.

È prevista l’introduzione di informazioni provenienti da ulteriori canali rispetto a quelli di input strutturati. L’obiettivo è quello di cogliere, prima e meglio, dinamiche di mercato che si discostano da quanto già osservato in passato e sintetizzabile a livello statistico.

Le fonti disponibili

Le principali fonti di informazione monitorate, per integrare nel sistema previsivo le future variazioni di comportamento del mercato dell’auto, sono:

  • Cambiamenti di mercato e dei comportamenti del pubblico
    L’osservazione della comparsa a mercato di modelli totalmente nuovi per caratteristiche o che rappresentano una nuova nicchia di mercato per uno specifico costruttore, oppure l’evoluzione del panorama competitivo, piuttosto che nuove soluzioni tecniche, rappresentano delle distorsioni difficilmente intercettabili dalle serie storiche. Gli analisti monitorano il mercato tramite la visione anticipata dei modelli o tramite la percezione degli stessi nel pubblico attraverso canali come la rivista, i siti internet etc.
  • Cambiamenti normativi
    Variazioni normative, fiscali e legislative sono considerate in funzione del loro eventuale impatto nel mercato dell'auto.
  • Stakeholder
    Gli analisti di Quattroruote sono costantemente in contatto con gli Stakeholder del mercato automobilistico. Rappresentanti dei costruttori, dealer e commercianti di veicoli, noleggiatori e gestori di flotte, giornalisti con i quali scambiano continuamente notizie sia tramite specifici incontri che nell’ordinario dell’attività di osservazione del mercato.

Da queste fonti gli analisti di Quattroruote cercano di identificare le dinamiche non presenti in passato da integrare quindi nel processo previsivo, rispetto a quelle già osservate.   

Il metodo di intervento 

Gli interventi integrativi da parte degli analisti di Quattroruote vengono effettuati utilizzando il limiter: si tratta di un metodo, integrato nel modello previsivo, che garantisce un approccio simile, per certi aspetti, ai concetti come resistenza e supporto nell’analisi tecnica borsistica. Il concetto di fondo è quello di poter, ove necessario, riposizionare e limitare la dispersione delle previsioni di un gruppo di veicoli, forzando il sistema statistico a rispettare un vincolo minimo o massimo espresso in valore residuo percentuale.

Funzionamento del “limiter”

 Tramite l’uso del limiter è data possibilità agli analisti di applicare un livello minimo o massimo di VR % per un determinato gruppo di infocar. Per ogni gruppo di veicoli possono essere espressi al massimo vincoli per due periodi e per ognuno di questi può essere imputato o un limite minimo o un limite massimo, oppure entrambi.

Una volta poi applicato il limite ad un gruppo di veicoli il sistema provvederà a distribuire le previsioni di quel gruppo in modo coerente sia al rispetto del vincolo sia alla distribuzione dei valori che il sistema statistico aveva previsto per quel gruppo di veicoli.

Nella nuova versione del sistema previsivo, la parte del processo che per ogni allestimento, modifica tutte le previsioni in base a limite imposto, è stata migliorata in modo da garantire maggiore coerenza tra l’andamento dei valori previsti dal sistema statistico con il vincolo imposto.

Esempi di casi di intervento

Per meglio comprendere quindi il funzionamento del limiter si fornisce, solo a titolo esemplificativo, un caso d’uso.

Potrebbe essere necessario per un determinato modello applicare un vincolo alle previsioni a 36 mesi. Le previsioni del sistema statistico per le diverse versioni e motorizzazioni del modello a 36 mesi vanno da un minimo del 40,9% ad un massimo del 47% in VR%, il vincolo che si vuole applicare impone un valore minimo a 36 mesi del 45%. Applicato questo vincolo il limiter  ridistribuirà i VR % delle varie versioni a partire da un valore minimo di 45% (il limite) ad un massimo del 48,6%.

Come è possibile osservare l’applicazione del vincolo riduce l’ampiezza della distribuzione dei valori, in altro modo si può anche dire che il limiter impone maggiore variazione all'infocar più distanti dal limite del vincolo, mentre la variazione si riduce per quegli infocar più vicini o interni al vincolo. È da notare come la presenza di una sola previsione oltre al limite imposto, cambi tutte le previsioni degli infocar soggetti al vincolo stesso.

 

Nel grafico qui sopra è possibile osservare come cambia la distribuzione dei valori del modello una volta applicato il limiter, sia in valore residuo % che in valore residuo €. Si osservi che i precedenti valori (in rosso) presentano una distribuzione più ampia (limiti del box), ma che fin da prima esistevano veicoli con previsioni superiori al limite stesso.

Azzeramento costante e controllo

 I casi dove sono stati applicati i limiti sono costantemente monitorati, in quanto i limiti devono tendere ad anticipare dei fenomeni che al loro verificarsi entrano nelle possibilità predittive del sistema statistico, e quindi sono intercettati dallo stesso. Pertanto limiti applicati su un gruppo di veicoli, se identificano correttamente le future dinamiche di mercato, appena queste diventano osservabili direttamente sul mercato sono intercettati dal motore statistico e rappresentati dalle previsioni che lo stesso produce. Quindi il vincolo diventa superfluo e inoperoso.

In ogni caso il costante controllo sulle performance del sistema è effettuato sia sulle previsioni con il limiter che senza.

 

 

PREVISIONI DI RITIRO

Affiancate alle previsioni di vendita, vengono fornite anche le previsioni di ritiro. Il differenziale tra le due previsioni è detto valore di ritiro.

Il valore di ritiro è calcolato in base alla seguente formula:

Valore di ritiro = Costi fissi + Costo finanziario + Rischi commerciali

dove

  • Costi fissi: costi sostenuti dal dealer per gestire la compravendita di un veicolo. Tali valori vengono concordati e verificati con il mercato.
  • Costo finanziario: costo degli oneri finanziari per a durata della giacenza dell’auto ritirata
  • Rischi commerciali: valore che il dealer deve garantirsi per coprire i rischi commerciali derivati dalla compravendita.

 

VEICOLI IMMATRICOLATI

Il sistema oltre a consentire di prevedere valori residui per autovetture nuove (immatricolate oggi), contiene anche l’evoluzione di tutti i veicoli già immatricolati nel passato.

Il limite temporale di queste previsioni è 5 anni.

Operativamente è quindi possibile ritrovare, per ogni veicolo usato immatricolato da 1 fino a 59 mesi, della previsione di svalutazione fino al raggiungimento del 60° mese di anzianità. Le previsioni per l’usato per autovetture e VCL sono definite mediante due sistemi che seppure indipendenti sono del tutto analoghi.

Illustriamo graficamente il risultato a cui si perviene con l’estensione di SPVR ai veicoli usati:

Come si può osservare, se il veicolo è nuovo (1^ barra) la previsione della svalutazione dal 1° fino al 60° mese di anzianità che il sistema fornisce è quella calcolata per il nuovo.

Per ogni veicolo acquistato da 1 a 59 mesi le previsioni vengono fornite estendendo i risultati ottenuti per il nuovo e connettendole, tramite una retta di interpolazione, al valore dell’ultima quotazione disponibile. Tale sistema di connessione tra previsioni del nuovo e quotazioni passate fa si che sia garantita la coerenza tra le due tipologie di valutazioni e consente di usufruire del contenuto informativo offerto da entrambe.

Se prendiamo in esame un veicolo acquistato 6 mesi fa (2^ barra) avremo già a disposizione una serie di quotazioni (porzione blu della barra); l’estensione di SPVR fornisce quindi 54 previsioni di svalutazione a partire dal 7° mese di anzianità del veicolo e fino al raggiungimento del 60° mese di anzianità (porzione gialla della barra).

Per i veicoli immatricolati da 12 mesi, per i quali si ha un numero di quotazioni maggiore, si producono 48 previsioni di svalutazione ovvero quelle relative ai periodi compresi tra il 13° e il 60° mese di anzianità.

Si procede in questo modo, fornendo le previsioni per i veicoli di anzianità via via crescente, fino ad arrivare ai veicoli con 59 mesi di anzianità (penultima barra): per esse si produce una sola previsione relativa al 60° mese di anzianità.

Ovviamente, per i veicoli che hanno 60 mesi o più di anzianità non si fornisce nessuna previsione avendo coperto interamente i 5 anni di vita, che è il periodo temporale complessivo coperto dall'analisi previsiva.

Il sistema è stato inoltre impostato in modo da garantire la coerenza delle previsioni, qualora si esaminino dei veicoli uguali ma immatricolati in momenti distinti.

Infine, per ogni veicolo ed ogni mese di immatricolazione, il sistema fornisce non solo la curva delle previsioni delle quotazioni future, della quale si è finora trattato, ma anche la curva delle previsioni delle quotazioni di ritiro da parte dei concessionari: tale curva viene calcolata come differenza tra la prima ed i valori di ritiro previsti dal sistema e descritti nel precedente paragrafo.

Nell'ambito della revisione del sistema previsivo l’algoritmo per il calcolo delle previsioni dell’usato è stato aggiornato in modo da garantire la coerenza tra le previsioni del nuovo e le quotazioni del passato.

PERFORMANCE

Sono state definite delle procedure che, ogni volta che vengono prodotte le previsioni, mediante il Sistema di Previsione dei Valori Residui, vengono attivate per verificare le performance del sistema stesso.

La verifica delle performance viene fatta con la stessa metodologica per le autovetture e per i VCL.

Le verifiche si basano sul confronto tra le previsioni prodotte e le quotazioni dell’usato di Quattroruote e si basano su una logica di back - testing.

Per back – testing si intende il confronto tra le previsioni fatte in passato con le corrispondenti quotazioni disponibili al momento della verifica.

Ad esempio, la verifica per le previsioni a 36 mesi viene fatta secondo la seguente logica:

  • si considerano le previsioni a 36 mesi che erano state prodotte 36 mesi fa
  • si considerano le quotazioni ad oggi disponibili per allestimenti immatricolati 36 mesi fa (quotazioni di Quattroruote per l’usato di 36 mesi)
  • si confrontano le previsioni con le quotazioni considerate.
    Il confronto viene fatto calcolando il rapporto tra lo scarto previsioni-quotazioni e il valore di listino al momento dell’immatricolazione:

(previsione  a 36 mesi- quotazione usato a 36 mesi)/ listino di 36 mesi fa

Tale logica viene applicata a tutte le previsioni e si producono dei risultati che consentono di monitorare costantemente la qualità delle previsioni prodotte e di valutare la necessità di interventi di manutenzione/aggiornamento del sistema.

I monitoraggi vengono fatti sia per le previsioni prodotte mediante la sola componente statistica del sistema che per le previsioni “finali” (quelle effettive) sulle quali può essere intervenuto il “limiter”. In questo modo oltre alla valutazione sulle previsioni “finali” è possibile effettuare un controllo sui limiti imposti e sul rapporto tra la componente statistica e quella non statistica.

VCL

VEDI SOLO DIFFERENZE CON AUTO (SOLO PER DIFFERENZA)

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 bimestrale:

 

  1. 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 il segmento e la dimensione.
    Sono stati individuati sei gruppi di allestimenti con diversi andamenti dei valori residui.

    Le sei tipologie individuate presentano le seguenti caratteristiche:

    • Cluster1:
      • Valori medi: Furgoni Leggeri-Medi , segmenti 1f, 2f, 3f
    • Cluster2:
      • Valori residui medio bassi in testa, bassi in coda: Furgoni Pesanti , segmento 4f
    • Cluster3
      • Valori residui alti: Cabinati Leggeri e Pick-up, segmenti 2c e 7c
    • Cluster4
      • Valori residui medio bassi in testa, medio bassi in coda: Cabinati Medi-Pesanti , segmenti 3c, 4
    • Cluster5
      • Valori residui medio bassi in testa e in coda, bassi al centro: Combi Leggeri e Pesanti, segmenti 2k, 4k
    • Cluster6
      • Valori residui medio alti: Combi Medi, segmenti 3k
  2. Definizione dei fattori latenti: 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 nove fattori latenti in grado di sintetizzare gli elementi che discriminano una vettura da un’altra.
      1. Fattore Alimentazione e Carrozzeria
        Apprezzamento del tipo di alimentazione in termini di impatto sul listino (a parità di marca e modello, scarto tra listino medio per tipo di alimentazione e listino medio) e del tipo di carrozzeria (a parità di segmento, scarto tra listino medio per tipo di carrozzeria e listino medio).
      2. Fattore Dimensione
        Informazioni relative alla dimensioni del veicolo, quali l’altezza, la larghezza, lunghezza.
      3. Fattore Marca
        Apprezzamento del tipo di marca in termini di impatto sul listino (a parità di segmento e fascia di peso, scarto tra listino medio per marca e listino medio).
      4. Fattore Trazione
        Apprezzamento del tipo di trazione in termini di impatto sul listino (a parità di tipo carrozzeria e fascia di peso, scarto tra listino medio per tipo di trazione e listino medio).
      5. Fattore Consumi e Potenza
        Questo fattore sintetizza gli aspetti legati al livello di consumi e alla potenza dei veicoli
      6. Fattore Tipo Omologazione
        Apprezzamento del tipo di omologazione in termini di impatto sul listino (a parità di tipo di carrozzeria e fascia di peso, scarto tra listino medio per tipo di omologazione e listino medio).
      7. Fattore Tipo Tetto
        Apprezzamento del tipo di tetto in termini di impatto sul listino (a parità di marca e modello, scarto tra listino medio per tipo di tetto e listino medio).
      8. Fattore Novità
        Tale fattore misura il grado di novità ed innovazione delle caratteristiche tecniche e di equipaggiamento di ogni allestimento. Esso è calcolato contando il numero di mesi dal momento in cui ogni caratteristica (ad esempio l’airbag laterale) è apparsa sul mercato. Per ogni allestimento si considera poi l’anzianità della caratteristica più giovane, l’anzianità media delle caratteristiche, il numero di caratteristiche “giovani”.
      9. Fattore Restyling
        Fattore che esprime informazioni inerenti il numero e il tipo di restyling.

  3. 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”. Tale processo è stato migliorato, sviluppando dei modelli di “machine learning” per ottimizzare l’adattamento alle dinamiche del mercato. 

  4. Calcolo delle previsioni:
    • in base alle analisi svolte, è risultato efficace considerare sei 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 24, la quarta da 24 a 36, la quinta da 36 a 48 e la sesta 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, 24, 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.

  5. 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 5 di questa nota metodologica). Questa componente del processo è stata oggetto di revisione al fine di migliorare l’integrazione degli interventi degli analisti nel sistema previsivo.
  6. 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.