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

Аналіз підходів до формування базового прогнозу вартості вживаних автомобілів

dc.contributor.authorПущал, І. І.uk
dc.contributor.authorБогач, І. В.uk
dc.contributor.authorPushchal, I. I.en
dc.contributor.authorBogach, I. V.en
dc.titleАналіз підходів до формування базового прогнозу вартості вживаних автомобілівuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationПущал І. І., Богач І. В. Аналіз підходів до формування базового прогнозу вартості вживаних автомобілів // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28767.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28767
dc.identifier.udc004.42
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54486
dc.description.abstractУ роботі розглянуто основні підходи до формування базового прогнозу вартості вживаних автомобілів.uk
dc.description.abstractThe paper examines the main approaches to forming a baseline forecast of used car prices. It analyzes the use of market listing data, vehicle technical characteristics, as well as combined approaches to estimating the initial value. The advantages and disadvantages of each approach are identified, taking into account accuracy, completeness of input data, and suitability for further forecasting. It is concluded that the combined approach is the most appropriate for forming a baseline forecast, as it allows consideration of both the current market conditions and the characteristics of a specific vehicle.en
dc.subjectвживані автомобіліuk
dc.subjectбазовий прогнозuk
dc.subjectпрогнозування вартостіuk
dc.subjectринкові оголошенняuk
dc.subjectтехнічніхарактеристикиuk
dc.subjectкомбінований підхідuk
dc.subjectused carsen
dc.subjectbaseline forecasten
dc.subjectvalue forecastingen
dc.subjectmarket listingsen
dc.subjecttechnical characteristicsen
dc.subjectcombinedapproachen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesInternational Valuation Standards Council. IVS 105: Valuation Approaches and Methods. 2016.en
dc.relation.referencesAmik 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.en
dc.relation.referencesLessmann S., Vo S. Car Resale Price Forecasting: The Impact of Regression Method, Private Information, and Heterogeneity on Forecast Accuracy. International Journal of Forecasting. 2017.en
dc.relation.referencesBergmann S., Feuerriegel S. Machine Learning for Predicting Used Car Resale Prices Using Granular Vehicle Equipment Information. Expert Systems with Applications. 2025.en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:06:25Z
dc.date.available2026-09-17T10:06:25Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
28767.pdf
Розмір:
415,62 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: