КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
Формування структури вхідних даних для базового прогнозу вартості вживаних автомобілів
Ігор Ігорович Пущал, Ілона Віталіївна Богач

Остання редакція: 2026-06-04

Анотація


У роботі розглянуто особливості формування структури вхідних даних для базового прогнозу вартості вживаних автомобілів. Проаналізовано доцільність використання ринкових даних з онлайн-оголошень, технічних характеристик транспортних засобів та їх поєднання в межах комбінованого підходу. Визначено, що ринкові оголошення дозволяють врахувати актуальну ситуацію на вторинному автомобільному ринку, однак потребують очищення та перевірки релевантності. Технічні характеристики дають змогу точніше описати конкретний автомобіль, але без ринкової складової не відображають поточну цінову ситуацію. Обґрунтовано, що найбільш доцільним є використання комбінованої структури даних, яка поєднує ринкові та технічні параметри й може бути використана як основа для подальшого прогнозування вартості.



Formation of an input data structure for used car price forecasting

Abstract

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.


Ключові слова


вживані автомобілі; вхідні дані; базовий прогноз; прогнозування вартості; ринкові оголошення; технічні характеристики; комбінована структура даних; used cars; input data; baseline forecast; value forecasting; market listings; technical characteristics

Посилання


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., Voß 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.


Повний текст: PDF