<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Формування структури вхідних даних для базового прогнозу вартості вживаних автомобілів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Анотація

The paper considers the features of forming the input data structure for a baseline forecast of used car value. The feasibility of using market data from online listings, vehicle technical characteristics, and their combination within a combined approach is analyzed. It is determined that market listings make it possible to take into account the current situation in the used car market, but require cleaning and relevance checking. Technical characteristics allow a more accurate description of a specific vehicle, but without the market component they do not fully reflect the current price situation. It is substantiated that the most appropriate solution is the use of a combined data structure that includes both market and technical parameters and can be used as a basis for further value forecasting.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Пущал І. І., Богач І. В. Формування структури вхідних даних для базового прогнозу вартості вживаних автомобілів // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29703.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. International Valuation Standards Council. IVS 105: Valuation Approaches and Methods. 2016.
  2. Amik F. R., Lanard A., Ismat A., Momen S. Application of Machine Learning Techniques to Predict the Price of Pre-Owned Cars in Bangladesh. Information. 2021.
  3. Lessmann S., Vo S. Car Resale Price Forecasting: The Impact of Regression Method, Private Information, and Heterogeneity on Forecast Accuracy. International Journal of Forecasting. 2017.
  4. Bergmann S., Feuerriegel S. Machine Learning for Predicting Used Car Resale Prices Using Granular Vehicle Equipment Information. Expert Systems with Applications. 2025.