(57)【要約】開示されるものは、地理特有モデルを介した、車両価格の集約および分析のための実施形態である。データは、郵便番号レベル等の種々の地理特有レベルで収集され、より優れたデータ分解能を提供してもよい。考慮されるデータセットとして、分界点データセットおよび車両取引に基づくデータセットが挙げられ得る。分界点データセットは、自動車購入挙動に影響を及ぼす消費者市場要因に基づき得る。車両取引は、その車両と類似特性を有する他の車両に対して、データセットに分類され得る。地理特有統計価格設定モデルが、次いで、特定の車両との類似特性に基づいて、データセットに適用され、その車両に対する価格推定を生成し得る。
2014521144.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理的領域の中において車両の価格を設定するための方法であって、該方法は、
コンピューティングデバイスにおいて、
回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用することであって、該第１の組の変数は、車両特有属性を表し、該第２の組の変数は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、および該第３の組の変数は、該地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客および人口統計学的要因を表す、ことと、
該回帰モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測される利益率を生成することと、
該予測される利益率を該車両のコストに適用することであって、該適用することにより、該地理的領域の中における該車両に対する地理特有価格推定を生成する、ことと
を含む、方法。
【請求項２】
観察の数を生成することと、
該観察の数に基づいて、前記回帰モデルからの結果を調節することであって、該調節することにより、地理的バイアスを考慮する、ことと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記観察の数は、時間的に加重された履歴データを利用して生成される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記地理的領域は、指定市場エリアを表す、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記地理的領域は、指定市場エリアよりも小さい、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記地理的領域は、郵便番号を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第３の組の変数は、地理特有社会経済的変数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
車両の価格を設定するためのシステムであって、該システムは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能な命令を記憶する少なくとも１つの一過性でないコンピュータ可読記憶媒体と
を備え、該命令は、
回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用することであって、該第１の組の変数は、車両特有属性を表し、該第２の組の変数は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の変数は、地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客および人口統計学的要因を表す、ことと、
該回帰モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測される利益率を生成することと、
該予測される利益率を該車両のコストに適用することであって、該適用することにより、該地理的領域の中における該車両に対する地理特有価格推定を生成する、ことと
を行う、システム。
【請求項９】
前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによってさらに翻訳可能であり、該命令は、
観察の数を生成することと、
該観察の数に基づいて、前記回帰モデルからの結果を調節することであって、該調節することにより、地理的バイアスを考慮する、ことと
を行う、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記観察の数は、時間的に加重された履歴データを利用して生成される、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記地理的領域は、指定市場エリアを表す、請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記地理的領域は、指定市場エリアよりも小さい、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記地理的領域は、郵便番号を表す、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記第３の組の変数は、地理特有社会経済的変数を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
コンピュータプログラム製品であって、該製品は、少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能である命令を記憶する少なくとも１つの一過性でないコンピュータ可読媒体を備え、該命令は、
回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用することであって、該第１の組の変数は、車両特有属性を表し、該第２の組の変数は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の変数は、地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客および人口統計学的要因を表す、ことと、
該回帰モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測される利益率を生成することと、
該予測される利益率を該車両のコストに適用することであって、該適用することにより、該地理的領域の中における該車両に対する地理特有価格推定を生成することと
を行う、コンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによってさらに翻訳可能であり、該命令は、
観察の数を生成することと、
該観察の数に基づいて、前記回帰モデルからの結果を調節することであって、該調節することにより、地理的バイアスを考慮する、ことと
を行う、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記観察の数は、時間的に加重された履歴データを利用して生成される、請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
前記地理的領域は、指定市場エリアを表す、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
前記地理的領域は、指定市場エリアよりも小さい、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
前記地理的領域は、郵便番号を表す、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（技術分野）
本開示は、概して、市場における車両の価格設定に関する。より具体的には、本明細書に開示される実施形態は、地理特有車両価格設定のためのシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連技術の背景）
車両を購入するとき、消費者は、多くの場合、車両に対する真の価値がどのようなものであり得るかを見出しおよび／または理解する際、問題に直面する。今日の車両市場は、車両の価格を設定するために、多数の方法を提案している。残念ながら、これらの方法は、多くの場合、車両に対して、非一貫した、または矛盾さえする価格を報告する。さらに、車両の価格設定のための従来の方法は、概して、国、米国国勢調査地域、および州等の行政境界に基づく。米国国勢調査地域より小さい地理的エリア内で車両を検索する消費者は、そのようなエリア内での価格設定データが、わずかである傾向があり、同一のモデルおよび装備品に対する車両価格が、エリア毎に大きく変動するという結果をもたらすため、さらなる課題に直面し得る。
【０００３】
問題を複雑にしているのは、消費者が、多くの場合、特定の車両に関して、十分な関連および／または正確な情報を有しておらず、車両の地域需要と可用性との間の相互依存を含む、そのような情報を理解していないという事実である。具体的実施例を用いて例証するために、特定の車両モデルおよび装備品に対して推奨される価格（例えば、＄２０，０００）は、その価格がどの程度影響を受けるか（「ある島の浜辺の町において、本車両モデルおよび装備品に対して、＄１９，０００は、妥当または不当な価格か？」）、またはその車両モデルが、ほぼ同一の価格における類似装備品を伴う別の車両モデルにどの程度匹敵するかを考慮していない場合がある。その結果、常時、改良の余地がある。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本明細書に開示される実施形態は、車両価格の推定のための地理特有モデルに対するシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品を提供する。いくつかの実施形態では、地理的領域は、米国国勢調査地域より小さい領域に分類され得る。例えば、地理的領域として、郵便番号集計エリア、サブ指定市場エリア、指定市場エリア、指定市場群、および指定市場領域が挙げられ得る。いくつかの実施形態では、車両取引もまた、考慮される。取引データは、種々のデータセットから集積されてもよい。いくつかの実施形態では、地理的領域および車両取引データが、次いで、統計モデルに適用され、車両価格を求めてもよい。
【０００５】
いくつかの実施形態では、地理的領域の中における車両の価格を設定するための方法は、コンピューティングデバイスにおいて、回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用するステップを含んでもよい。第１の組の変数は、車両特有属性を表してもよく、第２の組の変数は、業界データならびに車両供給および需要を表してもよく、第３の組の変数は、地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす、地域レベル顧客および人口統計学的要因を表してもよい。第３の組の変数の実施例として、地理特有の社会経済的変数が挙げられ得る。予測される利益率が、回帰モデルからの結果に基づいて、車両に対して生成され、かつ車両のコストに適用され、地理的領域の中の車両に対する地理特有価格推定を生成してもよい。いくつかの実施形態では、回帰モデルからの結果は、時間的に加重された履歴データを利用して生成され得る、観察の数に基づいて調節され、地理的バイアスを考慮してもよい。地理的領域は、指定市場エリアを表す、またはそれより小さくてもよく、あるいは郵便番号またはいくつかの他の地理的境界を表してもよい。
【０００６】
本明細書に開示される実施形態を実装するソフトウェアは、１つ以上の一過性でないコンピュータ可読記憶媒体上に常駐し得る、好適なコンピュータ実行可能命令内に実装されてもよい。本開示内では、用語「コンピュータ可読媒体」は、少なくとも１つのプロセッサによって読み取られることができる、全タイプのデータ記憶媒体を包含する。コンピュータ可読媒体の実施例として、ランダムアクセスメモリ、読取専用メモリ、ハードドライブ、データカートリッジ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスケット、フラッシュメモリドライブ、光学データ記憶デバイス、コンパクトディスク読取専用メモリ、ならびに他の適切なコンピュータメモリおよびデータ記憶デバイスが挙げられ得る。
【０００７】
本明細書に開示される実施形態は、多くの利点を提供することができる。例えば、いくつかの実施形態では、地理特有モデルは、地理およびデータの両方を重視した車両推定を提供し得る。いくつかの実施形態では、車両取引データは、郵便番号レベルで収集されてもよい。これは、より大きな領域における取引データに加え、高データ分解能を提供し得る。これは、地理的領域に基づく、車両価格設定の明確なイメージを提示し得る。
【０００８】
本開示のこれらおよび他の側面は、以下の説明および付随の図面と併せて検討されることによって、さらに認識および理解されるであろう。しかしながら、以下の説明は、本開示の種々の実施形態およびその多数の具体的詳細を示すが、限定ではなく、例示として与えられることを理解されたい。多くの代用、修正、追加、および／または再配列が、その精神から逸脱することなく、本開示の範囲内で行われてもよく、本開示は、全てのそのような代用、修正、追加、および／または再配列を含む。
【０００９】
付随の本明細書の一部を形成する図面は、本開示のある側面を描写するために含まれる。図面に図示される特徴は、必ずしも、正確な縮尺で描かれていないことに留意されたい。本開示およびその利点のより完全な理解は、付随の図面（類似参照番号は、類似特徴を示す）と関連して検討される、以下の説明を参照することによって得られ得る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、車両データシステムを含む、トポロジの一実施形態を描写する。
【図２】図２は、データを車両価格に変換するモデルの一実施形態を描写する。
【図３】図３は、車両価格を求めるためにデータを使用するモデルの一実施形態を描写する。
【図４】図４は、地理的単位間の結合を決定するための方法の一例示的実施形態を図示する、流れ図を描写する。
【図５】図５は、隣接する地理的単位の一実施形態を描写する。
【図６】図６は、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ州ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓに対する例示的地理的単位の一実施形態を描写する。
【図７】図７は、消費者ベースの階層の一実施形態を描写する。
【図８】図８は、地理特有の価格推定を決定するための方法の一例示的実施形態を図示する、流れ図を描写する。
【図９】図９は、劣化要因に対する時間的加重関数の一実施形態を図示する、略図を描写する。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本開示ならびにその種々の特徴および有利な詳細は、付随の図面に図示され、以下の説明に詳述される、例示的、したがって、非限定的実施形態を参照して、より完全に説明される。公知のプログラミング技法、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、オペレーティングプラットフォーム、およびプロトコルの説明は、本開示を詳細において不必要に曖昧にしないように省略され得る。しかしながら、発明を実施するための形態および具体的実施例は、好ましい実施形態を示すが、限定ではなく、単なる例証として与えられることを理解されたい。本発明の根本概念の精神および／または範囲にある種々の代用、修正、追加、および／または並べ替えは、本開示から、当業者に明白となるであろう。
【００１２】
本明細書で使用されるように、用語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｅ（含む）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、「ｈａｓ（有する）」、「ｈａｖｉｎｇ（有する）」、またはその任意の他の変形例は、非排他的含有を網羅することが意図される。例えば、要素のリストを備える、プロセス、製品、物品、または装置は、必ずしも、それらの要素のみに限定されず、明示的にリストされていない、あるいはそのようなプロセス、プロセス、物品、または装置に固有の多の要素を含んでもよい。さらに、そうではないことが明示的に述べられない限り、「ｏｒ（または）」は、排他的「ｏｒ」ではなく、包含的「ｏｒ」を指す。例えば、条件ＡまたはＢは、いかのうちの任意の１つによって充足される：Ａは、真（または、存在）であって、Ｂは、偽（または、不在）である、Ａは、偽（または、不在）であって、Ｂは、真（または、存在）である、ならびにＡおよびＢの両方が、真の（または、存在）である。
【００１３】
加えて、本明細書に与えられる任意の実施例または例証は、いかようにも、それらがともに利用される任意の用語または複数の用語の制限、限定、またはその定義を表面するものとして、見なされない。代わりに、これらの実施例または例証は、ある特定の実施形態に関して説明されており、例証にすぎないものと見なされるべきである。当業者は、これらの実施例または例証とともに利用される任意の用語または複数の用語が、それとともに、または明細書のいずれかに与えられ得る、あるいは与えられない場合もある、他の実施形態ならびにその実装および適応を包含し、全てのそのような実施形態が、その用語または複数の用語の範囲内に含まれることが意図されることを理解するであろう。そのような非限定的実施例および例証を指定する用語として、「ｆｏｒ  ｅｘａｍｐｌｅ（例えば）」、「ｆｏｒ  ｉｎｓｔａｎｃｅ（例えば）」、「ｅ．ｇ．（例えば）」、「ｉｎ  ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施形態では）」、および同等物が挙げられるが、それらに限定されない。
【００１４】
図１は、本明細書に開示されるシステムおよび方法の実施形態を実装するために使用され得る、トポロジの一実施形態を描写する。トポロジ１００は、ネットワーク１７０を通して、コンピューティングデバイス１１０（例えば、コンピュータシステム、携帯情報端末、キオスク、専用端末、携帯電話、スマートフォン等）に連結される、車両データシステム１２０（本明細書では、ＴｒｕｅＣａｒシステムとも称される）と、在庫会社１４０における１つ以上のコンピューティングデバイス、相手先商標製品製造会社（ＯＥＭ）１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、外部情報ソース１８４、陸運局（ＤＭＶ）１８０、および１つ以上の関連付けられた販売場所、本実施形態では、自動車ディーラー１３０における１つ以上のコンピューティングデバイスとを含む、一式のエンティティを備える。ネットワーク１７０は、例えば、無線または有線通信ネットワーク、例えば、インターネットまたは広域ネットワーク（ＷＡＮ）、公衆交換電話網（ＰＴＳＮ）、あるいは任意の他のタイプの電子または非電子通信リンク、例えば、郵便、宅配便、もしくは同等物であってもよい。
【００１５】
車両データシステム１２０は、１つ以上のコンピュータ可読媒体上で具現化される命令を実行する中央処理ユニットを伴う、１つ以上のコンピュータシステムを備えてもよく、命令は、本明細書に開示される実施形態と関連付けられた機能性のうちの少なくともいくつかを行うように構成される。これらのアプリケーションとして、インターフェースモジュール１９２、データ収集モジュール１９４、および車両データシステム１２０によって利用される処理モジュール１９６を実装するように構成される、１つ以上のアプリケーション（１つ以上の一過性でないコンピュータ可読媒体上で具現化される命令）を備える、車両データアプリケーション１９０が挙げられ得る。さらに、車両データシステム１２０は、得られたデータ１２４を記憶するように動作可能なデータ記憶１２２と、動作の間決定されるデータ１２６と、一式のディーラーコストモデルまたは価格比モデル、あるいは本明細書に開示される実施形態と関連付けられた、またはそれらの実施形態の実装の間に決定された任意の他のタイプのデータを備え得る、モデル１２８とを含んでもよい。
【００１６】
車両データシステム１２０は、例えば、コンピューティングデバイス１１０におけるユーザからのクエリを受信し、それに応答する、在庫会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１７０、ＤＭＶ１８０またはディーラー１３０とインターフェースをとり、データを取得する、あるいは車両データシステム１２０によって得られた、または決定されたデータを、在庫会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データソース１８４、またはディーラー１３０のいずれかに提供するように構成される１つ以上のインターフェース１９２を利用することを含め、幅広い機能性を提供し得る。所与の状況において利用される特定のインターフェース１９２は、車両データシステム１２０によって実装される機能性、任意の特定のエンティティと通信するために利用されるネットワーク１７０のタイプ、得られる、または提示される、データのタイプ、データがエンティティから得られる時間間隔、種々のエンティティにおいて利用されるシステムのタイプ等に依存し得ることを理解されるであろう。したがって、これらのインターフェースは、例えば、ウェブページ、ウェブサービス、データがオペレータによって入力または同様にアクセスされ得る、データ入力またはデータベースアプリケーション、あるいは特定の状況において利用されることが所望される、ほぼ任意の他のタイプのインターフェースを含んでもよい。
【００１７】
一般に、次いで、これらのインターフェース１９２を使用して、車両データシステム１２０は、在庫会社１４０、製造業者１５０、販売データ会社１６０、金融機関１８２、ＤＭＶ１８０、外部データソース１８４、またはディーラー１３０のうちの１つ以上を含む、種々のソースからデータを取得し、そのようなデータをデータ記憶１２２に記憶してもよい。本データは、次いで、車両データシステム１２０によって、グループ化、分析、または別様に処理され、同様に、データ記憶１２２内に記憶される、所望のデータ１２６またはモデル１２８を決定してもよい。コンピューティングデバイス１１０におけるユーザは、提供されるインターフェース１９２を通して、車両データシステム１２０にアクセスし、該当する場合、ユーザが適用を所望する所望の車両構成または誘因データ等、あるパラメータを指定してもよい。車両データシステム１２０は、ユーザ指定パラメータに基づいて、データ記憶１２２内の特定の一式のデータを選択し、処理モジュール１９６およびモデル１２８を使用して、一式のデータを処理し、インターフェースモジュール１９２を使用して、選択されたデータセットおよび処理から決定されたデータを用いて、インターフェースを生成し、これらのインターフェースをユーザのコンピューティングデバイス１１０においてユーザに提示することができる。より具体的には、一実施形態では、インターフェース１９２は、非常に直感的かつ有用様式において、選択されたデータセットをユーザに視覚的に提示し得る。
【００１８】
特に、一実施形態では、視覚的インターフェースは、選択されたデータセットの少なくとも一部を、参照価格データ点（例えば、仕切り価格、ＭＳＲＰ、ディーラー手数料、市場平均、インターネット平均等）と比較して、定量化可能価格または価格範囲（例えば、「平均」、「良」、「優良」、「高過ぎる」等）を反映する、価格曲線、棒グラフ、柱状グラフ等として、提示してもよい。これらのタイプの視覚的提示の使用は、ユーザが、具体的車両構成に関連する価格データをより理解することを可能にし得る。加えて、実質的に同じ様式において、異なる車両構成に対応するデータを提示することによって、ユーザは、異なる車両構成と関連付けられた価格データ間の比較を容易に行うことができる。ユーザが提示されたデータを理解するようさらに支援するために、インターフェースはまた、提示されたデータを決定するために利用された誘因に関連するデータ、またはそのような誘因がどのように提示されたデータを決定するために適用されたかを提示してもよい。
【００１９】
トポロジ１００内の種々の他のエンティティを参照すると、ディーラー１３０は、ＯＥＭ１５０のうちの１つ以上によって製造された車両の小売店であってもよい。販売、財務、部品、サービス、在庫、および事務処理業務ニーズの追跡または別様に管理するために、ディーラー１３０は、ディーラー管理システム（ＤＭＳ）１３２を採用してもよい。多くのＤＭＳ１３２は、アクティブサーバページ（ＡＳＰ）ベースであるため、取引データ１３４は、直接、ＤＭＳ１３２から、データがＤＭＳシステム１３２から読み出されることを可能にする、「キー」（例えば、ＤＭＳシステム１３２内のアクセス権設定を伴う、ＩＤおよびパスワード）を用いて、取得されてもよい。多くのディーラー１３０はまた、ネットワーク１７０を経由してアクセスされ得る、１つ以上のウェブサイトを有してもよく、ディーラー１３０に関する価格データが、任意の所定の、すなわち、先行価格を含め、それらのウェブサイト上に提示されてもよい。本価格は、典型的には、「値段交渉なしの」価格（すなわち、交渉を伴わない価格）であって、車両データシステム１２０によって、「適正」価格と見なされ得る。
【００２０】
在庫会社１４０は、ディーラー１３０（例えば、そのようなデータをＤＭＳ１３２から取得する）のうちの１つ以上から在庫データを取得および記憶し得る、１つ以上の在庫調査会社、在庫管理会社、またはリスト集約会社であってもよい。在庫調査会社は、典型的には、ディーラーによって委託され、ＤＭＳ１３２からデータを引き出し、ウェブサイト上および他のシステムによって使用するために、データをフォーマットする。在庫管理会社は、ディーラーの代わりに、在庫情報（写真、説明、仕様）を手動でアップロードする。リスト集約会社は、在庫コンテンツを表示するウェブサイトを「抽出する」またはその「リンクを張り」、リスティングウェブサイト（例えば、ＡｕｔｏＴｒａｄｅｒ．ｃｏｍ、ＦｏｒｄＶｅｈｉｃｌｅｓ．ｃｏｍ等）から直接フィードを受信することによって、そのデータを得る。
【００２１】
ＤＭＶ１８０は、クラスタ的に、ユーザが車両に関連するデータを提供する、任意のタイプの政府エンティティを含み得る。例えば、ユーザが、車両を購入すると、税金および権原取得目的のために、その州（例えば、ＤＭＶ、州務長官等）に登録しなければならない。本データは、典型的には、車両属性（例えば、型式年度、製造業者、型式、走行距離等）および税金目的のための販売取引価格を含む。
【００２２】
金融機関１８２は、車両の購入に関与する当事者に任意のタイプの金融サービスを提供する、銀行、貯蓄貸付組合、信用金庫等の任意のエンティティであってもよい。例えば、購入者は、車両を購入するとき、金融機関からのローンを利用し得るが、ローンプロセスは、通常、２つのステップを要求する。すなわち、ローンの申請およびローンの契約である。これらの２つのステップは、金融機関が、ローンのリスクプロファイルを適切に査定および理解するために、車両および消費者情報を利用し得る。典型的には、ローンの申請およびローンの契約は両方とも、車両の提案および実際の販売価格を含む。
【００２３】
販売データ会社１６０は、任意のタイプの車両販売データを収集する、任意のエンティティを含んでもよい。例えば、配給提携した販売データ会社は、特定のディーラー１３０のＤＭＳ１３２システムから新品および中古品販売取引データを集約する。これらの会社は、他のデータ会社、ディーラー、およびＯＥＭによるデータの内部分析または外部購入の目的のため、収集されたデータを配給するために、ディーラー１３０からデータを読み出すことを可能にする、ディーラー１３０との正式な契約を締結し得る。
【００２４】
製造業者１５０は、ディーラー１３０によって販売される車両を実際に構築する、それらのエンティティである。その車両の価格を導き出すために、製造業者１５０は、ディーラー手数料および価格の一般的指標として使用されるべき、車両およびそれらの車両のオプションの両方に対する仕切り価格およびメーカー希望小売価格（ＭＳＲＰ）を提供してもよい。これらの固定価格は、製造業者によって設定され、地理的地域によって、若干変動し得る。
【００２５】
外部情報ソース１８４は、任意の数の他の種々のソース、オンライン、またはその他を備えてもよく、他のタイプの所望のデータ、例えば、車両、価格、人口統計学的、経済情勢、市場、地域、消費者等に関するデータを提供してもよい。
【００２６】
ここでは、トポロジ１００内に描写される種々のエンティティの全てが、本明細書に開示される実施形態において、必要なわけではなく、または所望されるわけでもなく、トポロジ１００内に描写されるエンティティに関して説明される機能性の一部は、単一エンティティに組み合わせられてもよく、または完全に排除されてもよいことに留意されたい。加えて、いくつかの実施形態では、トポロジ１００内に示されない他のデータソースが、利用されてもよい。トポロジ１００は、したがって、例示にすぎず、いかようにも、本明細書に開示される実施形態にいかなる限定も課すものと捉えられるべきではない。
【００２７】
図２は、データを車両価格に変換するモデルの一実施形態を描写する。本実施例では、モデルは、多数のソースからデータを集約してもよく、データをＴｒｕｅＣａｒシステム上の地理特有車両価格に変換してもよい。
【００２８】
図３は、車両価格を求めるために使用されるデータの一実施形態を描写する。本実施例では、種々のタイプのデータが、地理特有車両価格の計算のための種々のソースによって供給され、および／またはそこから得られてもよい。一実施形態では、収集される複数のタイプのデータとして、取引データ、コンフィギュレータデータ３００、オフセットデータ３０５、国勢調査データ３１５、顧客およびディーラー誘因３２５、および業界データ３３５を含んでもよい。一実施形態では、取引データは、販売日、年式、製造業者、型式、車両装備品、取引ＭＳＲＰ（希望小売価格）、取引請求書、報告価格、報告コスト、販売までの日数、ならびに顧客およびディーラー郵便番号を含む、新しい車両取引に関する詳細を含有してもよい。
【００２９】
一実施形態では、コンフィギュレータデータ３００は、装備品別の車両の一般的特徴を含有してもよい。例示的特徴として、ボディタイプ、ベースＭＳＲＰ、ベース請求書、排気量およびシリンダの数、燃料タイプ、およびドアの数が挙げられ得る。
【００３０】
一実施形態では、オフセットデータ３１５は、ＭＳＲＰからのオフセットとして報告される、販売代理店によって提案される車両の価格を含んでもよい。これらは、ディーラーオフセットと称され得る。
【００３１】
一実施形態では、顧客およびディーラー誘因データ３２５は、日付、場所、および車両装備品別ディーラーおよび顧客現金誘因を含んでもよい。一実施形態では、誘因が、現在、ユーザによって規定される車両装備品および場所に対して有効である場合、価格は、適宜、調節されてもよい。
【００３２】
一実施形態では、業界データ３３は、製造業者および型式別自動車業界データを含んでもよい。例示的自動車業界データとして、販売数、費やされた誘因額、在庫、および車両の供給日数が挙げられ得る。
【００３３】
ＴｒｕｅＣａｒシステムで収集された種々のタイプのデータは、種々の方法で車両取引に加えることができる。例えば、図３に示されるように、コンフィギュレータデータ３００およびオフセットデータ３０５は、装備品＿ｉｄを使用して、加えられてもよい。国勢調査データ３１５は、郵便番号を使用して、加えられてもよい。顧客およびディーラー誘因データ３２５は、日付、装備品＿ｉｄ、および郵便番号を使用して、加えられてもよい。業界データ３３５は、日付および製造業者／型式を使用して、加えられてもよい。車両取引３４５は、データ分析３５０において使用され、車両に対するＴｒｕｅＣａｒ平均価格を生成してもよい。
【００３４】
車両取引アクティビティは、米国全土にわたって、広範囲に変動し得、人口、消費者ベースの車両需要、およびディーラーの密度の関数であり得る。１０平方マイル等の固定サイズの地理的エリアでは、人口密度の高い都市領域では、多数の車両取引を見られ得るが、人口密度の低い地方エリアでは、殆どまたは全く取引が見られない。加えて、ある車両特性に対する需要もまた、広範囲に変動し得る。このようなものとして、外国で生産された車両に対する市場シェアは、米国におけるラストベルト地域として知られるものにおけるものより小規模である傾向があることが挙げられ得る。
【００３５】
非地理特有実施形態では、車両価格推定は、標準的行政および政治的境界に従って行われ得る。行政および政治的境界の実施例として、米国州および米国国勢調査地域が挙げられ得る。本明細書に開示される実施形態では、車両価格推定は、指定市場エリア（ＤＭＡ）レベルにおいて、可能である場合、より小さい地理的エリアにわたって、行われ得る。より具体的には、本明細書に開示される実施形態は、自動車購入挙動に影響を及ぼす要因により大きく基づき得る、地理的分界点を利用する。ＤＭＡは、重複しない消費者ベースの地理的クラスタであって、ＴｒｕｅＣａｒ需要が測定される郵便番号と連結され、米国陸塊の平方インチ毎に網羅する、単純な階層的地理的構造の構築を可能にし得る。いくつかの実施形態では、階層的地理的構造は、以下のステップにおいて説明され得る。
【００３６】
（１）ＤＭＡ対郵便番号：  ＤＭＡへの郵便番号のマッピングは、ＤＭＡを構築した機関である、Ｎｉｅｌｓｏｎ  Ｍｅｄｉａ  Ｒｅｓｅａｒｃｈから取得した。２０１０年現在、マッピングは、公知の４２，３３３の郵便番号を１つ残らず含んでいるわけではなく、したがって、車両消費者が居住し得る、米国の陸塊を完全に網羅していなかった。本状況を是正するために、一実施形態では、一致していない郵便番号が、ＤＭＡに割り当てられる。割り当ては、一致していない郵便番号を同一の最初の３桁を伴う全ての一致している郵便番号と比較することによって行われ得る。例えば、郵便番号９０４０１をＤＭＡにマップするために、「９０４」から開始する全郵便番号と比較し、３桁一致を伴う郵便番号と同一のＤＭＡに割り当てられ、この場合、一致した郵便番号および一致していない郵便番号の地理的中心間の距離は、最小であった。
【００３７】
（２）郵便番号対郵便番号集計エリア（ＺＣＴＡ）：  一実施形態では、データが収集され得る最小地理的単位は、郵便番号であってもよい。米国に住所を有する全ての潜在的または実際の車両購入者はまた、異なる郵便番号を有するが、郵便番号は、配達ルートに基づいており、異なるポリゴンではないため、必ずしも、明示的地理的境界を有するわけではない。米国国勢調査局は、重複しない、米国の陸塊全体を含有する、一式のポリゴンに米国を区画分けする、郵便番号集計エリア（ＺＣＴＡ）を作成した。一実施形態では、全郵便番号は、各郵便番号の地理的中心が、ＺＣＴＡポリゴン内にあるかどうかの決定に基づいて、その適切なＺＣＴＡにマップされる。一実施形態では、郵便番号の図心が、ＺＣＴＡポリゴン内にあるかどうかを決定することによって、全ての郵便番号をＺＣＴＡに割り当て、より重要なこととして、明示的空間関係を使用して、任意の２つのＺＣＴＡが境界を共有するかどうかを決定することが可能であるよう実行可能であり得る。
【００３８】
（３）ＤＭＡ対サブＤＭＡ：  一実施形態では、ＤＭＡは、非重複ポリゴンに分割され、その構築が、行政境界より消費者購入挙動に有利に働く、より小さい領域を作成することができる。ＤＭＡをより小さいエリアに分割するために（結果として生じるエリアは、「サブＤＭＡ」と呼ばれ得る）以下のステップがとられる。
【００３９】
ステップ１：  規定の時間周期（例えば、２０１０年７月３１日に終了する１６週間の周期）の間のデータセット内に、少なくともいくつかの車両取引（例えば、２０）があった任意のＺＣＴＡは、それが属するＤＭＡのサブＤＭＡとなることができる。
【００４０】
ステップ２：  車両取引規則に基づいて、識別可能なサブＤＭＡが存在しない場合、ＤＭＡは、分割されなくてもよく、したがって、ＤＭＡと同じである、１つのみのサブＤＭＡを含有してもよい。
【００４１】
ステップ３：  その地理的中心が、相互のある距離（例えば、１００マイル）内にある、対のＺＣＴＡ、ｉおよびｊ毎に、６次元空間−社会経済的差異が、以下の式
【００４２】
【数１】
2014521144.tif 000003
おいて算出され得、ここで、ＧＣＤｉ，ｊは、ＺＣＴＡ図心ｉとｊとの間の大円距離であり得、ｐ＝１，...，５指数はそれぞれ、ＺＣＴＡの再スケーリングされた（［０，１］にわたって）特徴を表し得る。数値形式に変換された全特徴は、次いで、以下
【００４３】
【数２】
2014521144.tif 000004
のように、［０，１］にわたって境界されたスケールに基づいて表されることができる。
【００４４】
一例示的実施形態では、ｐは、以下の表の中の次の特徴
【００４５】
【表１】
2014521144.tif 000005
を表し得る。
【００４６】
ステップ４：  車両取引に基づいて、サブＤＭＡとして指定されない任意のＺＣＴＡに対して、そのＺＣＴＡは、空間覚において隣接し、かつその隣接性間に最小値ｄｉ，ｊを有する、サブＤＭＡと結合されることができる。これは、図４に説明されるような再帰的プロセスであり得る。
【００４７】
ステップ４００では、同一のＤＭＡ内に少なくとも２つのＺＣＴＡが存在するかどうかの決定が、行われ得る。同一のＤＭＡ内に少なくとも２つのＺＣＴＡが存在する場合、ステップ４０５において、少なくとも１つのＺＣＴＡが、サブＤＭＡであるための基準を満たすかどうか、決定が行われ得る。同一のＤＭＡ内に少なくとも２つのＺＣＴＡが存在しない場合、ステップ４１０において、ＤＭＡの結合は存在し得ない。サブＤＭＡであるための基準を満たす、少なくとも１つのＺＣＴＡが存在する場合、ステップ４１５において、サブＤＭＡに割り当てられないＺＣＴＡが存在するかどうか、決定が行われ得る。サブＤＭＡであるための基準を満たす、少なくとも１つのＺＣＴＡが存在しない場合、ステップ４２０において、ＺＣＴＡの結合は存在し得ない。サブＤＭＡに割り当てられないＺＣＴＡが存在する場合、ステップ４２５において、サブＤＭＡに割り当てられないＺＣＴＡが、割り当てられたサブＤＭＡを伴うＺＣＴＡに隣接するかどうか、決定が行われ得る。サブＤＭＡに割り当てられないＺＣＴＡが存在しない場合、ステップ４３０において、ＺＣＴＡの結合は存在し得ない。割り当てられたサブＤＭＡを伴うＺＣＴＡに隣接する、サブＤＭＡに割り当てられないＺＣＴＡが存在する場合、ステップ４３５において、両方とも、割り当てられたサブＤＭＡを含むように、割り当てられたサブＤＭＡを伴うＺＣＴＡへの割り当てられたサブＤＭＡを伴わないＺＣＴＡの結合が存在し得る。割り当てられたサブＤＭＡを伴うＺＣＴＡに隣接する、サブＤＭＡに割り当てられないＺＣＴＡが存在しない場合、ステップ４４０において、ＺＣＴＡの結合は存在し得ない。図４におけるＺＣＴＡを結合する本方法は、図５に示される実施例によって理解され得る。
【００４８】
図５は、ＺＣＴＡ「Ａ」、ＺＣＴＡ「Ｂ」、およびＺＣＴＡ「Ｃ」として、３つのＺＣＴＡを描写する。図４における方法を図５におけるＺＣＴＡ領域に適用する際、「Ａ」、「Ｂ」、および「Ｃ」は、ステップ４００におけるものと同一のＤＭＡ内のＺＣＴＡであり得る。次に、ステップ４０５におけるように、「Ａ」が、有効ＺＣＴＡであって、サブＤＭＡであるための基準を満たすことが、決定され得る。ステップ４１５に進み、「Ｂ」および「Ｃ」が、サブＤＭＡに未だ割り当てられていないＺＣＴＡであることが、決定され得る。ステップ４２５の決定において、「Ｂ」が、「Ａ」および「Ｃ」の両方に隣接することが分かり得る。「Ｃ」は、「Ａ」に隣接しない。本実施例では、ステップ４３５におけるように、サブＤＭＡが、「Ａ」および「Ｂ」の両方を含むように、最初に、「Ｂ」が、「Ａ」に加わり得る。「Ｂ」が、「Ａ」と結合すると、ステップ４３５におけるように、サブＤＭＡ内のＺＣＴＡのうちの１つと隣接するため、「Ｃ」が、次いで、サブＤＭＡに加わり得る。
【００４９】
一実施形態では、合計１９４１のサブＤＭＡおよび１９１のＤＭＡが特定され得る。図６は、ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ（ＣＡ）のＤＭＡが、図４に前述のステップを使用して、どのように１５３のサブＤＭＡに分割され得るかの実施例を提供する。
【００５０】
（４）ＤＭＡ対ＤＭＡ群：  ＺＣＴＡのサブＤＭＡへのクラスタ化において使用される、ポリゴンの結合に類似するアプローチを使用して、ＤＭＡ群が、空間的隣接性および社会経済的特性の類似性に基づいて、隣接するＤＭＡを結合することによって、構築され得る。一例示的区別として、ＤＭＡ群は、相互から最大２５０マイルのＤＭＡを含有し得る。ＤＭＡ群は、米国州に類似する地理的実体として作用し得るが、行政境界より均一に定寸され、車両購入挙動を反映し得る。一実施形態では、これらの規則を適用後、１３１のＤＭＡ群が存在し得、いくつかは、単一ＤＭＡを含有する。
【００５１】
（５）ＤＭＡ群−ＤＭＡ領域：  ＤＭＡのＤＭＡ群へのクラスタ化において使用される、ポリゴンの結合に類似するアプローチを使用して、ＤＭＡ領域は、空間的隣接性および社会経済的特性の類似性に基づいて、隣接するＤＭＡ群を結合することによって、構築され得るが、但し、１つの例外として、ＤＭＡ領域は、相互から最大５００マイルのＤＭＡ群を含有し得る。ＤＭＡ領域は、米国国勢調査領域に類似する地理的実体として作用し得るが、行政境界より均一に定寸され、車両購入挙動を反映し得る。一実施形態では、これらの規則を適用後、１２のＤＭＡ領域が存在し得る（Ａｌａｓｋａ、Ｈａｗａｉｉ、および米国大陸の陸塊を網羅する、１０のその他）。
【００５２】
実施例として、前述の消費者ベースの階層は、図７に示されるような順番となり得る。本実施例では、階層７００は、最小領域として、郵便番号７０２を利用する。ＺＣＴＡ７０４、サブＤＭＡ７０６、ＤＭＡ７０８、ＤＭＡ群７１０、ＤＭＡ領域７１２、および米国全土７１４は、郵便番号７０２の上流に位置付けられる。本階層はまた、郵便番号→ＺＣＴＡ→サブＤＭＡ→ＤＭＡ→ＤＭＡ群→ＤＭＡ領域→米国全土として見られ得る。
【００５３】
米国に法的に登録された車両は全て、他の情報の中でもとりわけ、以下の車両特徴を含有する、一意の車両識別番号（ＶＩＮ）を有する：
・年式
・製造業者
・型式
・ボディタイプ。
【００５４】
これらの車両特徴の組み合わせは、ＹＭＭＢと称され得、添字ｑによって示され得る。さらに、異なる車両に対する指数は、指数ｉによって示され得、その車両が、ｑによって示されるＹＭＭＢ組み合わせを有する場合、ｉ∈ｑと記載され得る。さらに、ｍによって示される車両製造業者に対して、ｉ∈ｍを記載することによって、個々の車両が、その製造業者に属することの表示となり得る。
【００５５】
一実施形態では、地理特有価格推定を提供するために、単に、特定の地理的エリア内の具体的車両に対する全取引を要約することが考えら得る。本アプローチには、２つの複雑性が存在する。第１に、要約統計量を算出するために利用可能な取引データは、全車両取引の約４０％を表すにすぎず、したがって、取引人口ではなく、サンプルとして見なされ得る。第２に、年式、製造業者、型式、装備品、およびオプションのあらゆる可能な組み合わせに対して、各組み合わせに対して利用可能な取引の数は、少なすぎて、車両価格に関する推論を引き出すことはできない場合がある。
【００５６】
多様な車両およびエリアに対して、高品質の価格設定推定を提供するために、「地理特有」の柔軟な定義として、地理およびデータの両方が重視され得る。その超高分解能では、車両取引データは、郵便番号レベルで収集され得る。徐々に粗分解能レベルにおいて、上記で詳述された空間的階層は、以下となり得る：
郵便番号→ＺＣＴＡ→サブＤＭＡ→ＤＭＡ→ＤＭＡ群→ＤＭＡ領域→米国全土。
【００５７】
分解能の最高レベルにおける価格設定の推定は、品質基準が満たされることを前提として、可能となり得る。図８は、価格推定の実施例を提供する。一実施形態では、推定価格の標準誤差は、サンプルサイズに逆比例し得るので、
【００５８】
【化１】
2014521144.tif 000006
であって、ここで、ｎｑは、ビンｑにおける観察の数であり得る。
【００５９】
ステップ８００では、最小閾値ｎｑ≧２０が、ＹＭＭＢビンｑ毎に満たされ得る、地理的分解能の決定が行われ得る。ステップ８０５において、ビンｑに対して、最小閾値が、郵便番号レベルで満たされる場合、地理特有価格推定が、ステップ８１０において、郵便番号に対して算出され得る。観察の数は、ステップ８１５において、２０未満である場合、ステップ８２０において、観察の数が、全国レベルにおいて、２０未満であるかどうか、決定が行われ得る。観察の数が、全国レベルにおいて、２０未満である場合、価格は、ステップ８２５において、本モデルを使用して、推定されない。２０未満の観察の数が、全国レベルではない場合、次のレベルアップ時の観察の数が、ステップ８３０において、算出される。本階層的評価は、最小閾値ｎｑが満たされるまで、継続する。閾値が、最高レベル、すなわち、全国レベルで満たされない場合、価格は、本モデルを使用して、推定されない。
【００６０】
地理特有価格モデル化  取引データを類似特性を有する車両のビン、すなわち、ＹＭＭＢビンに分類後、以下の操作を使用して、車両価格設定のための統計価格設定モデルが、利用され得る。
（ａ）地理特有レベルにおいて、容認可能信頼性を伴って、推論を引き出すために必要とされる十分な観察の数を生成するための時間的に加重された履歴データの使用。
（ｂ）消費者挙動における地理的差異を考慮するための地理特有の社会経済的変数の使用。例示的地理特有の社会経済的変数として、平均所得および平均住宅価格が挙げられ得る。
（ｃ）車両価格の供給および需要の影響の考慮。例えば、車両の販売速度および供給日数。
（ｄ）車両特有属性。車両特有属性の実施例として、エンジンタイプおよび駆動タイプが挙げられ得る。
（ｅ）観察された地理的バイアスを反映するために、空間的に平滑化される、混合効果回帰モデルの適用。
【００６１】
１．履歴観察の時間的加重  全履歴取引ｙｉが、地理特有モデル化プロセスにおいて使用され得る。しかしながら、非常に遠い過去に生じた取引の使用は、特に、新車市場が、誘因の存在、季節的変動、または２０１０「Ｃａｓｈ−ｆｏｒ−Ｃｌｕｎｋｅｒｓ（買い替え新車購入者助成制度）」政策のような政策等の最近の変化に直面する場合、紛らわしい結果を生じさせ得る。一実施形態では、より最近の取引に焦点を当て、それによって、より迅速に変化を捉えるために、時間的加重が、以下のように、その年数に基づいて、各観察に割り当てられ得る：
ｗｉ＝ｅ−φｉ、ここで、Ａｉは、価格設定モデルが実行されるときの観察ｙｉの年数（週単位）であり得る。図９は、種々の劣化要因φに伴う加重の実施例を示す。任意のＹＭＭＢビンｑに対して、地理特有領域内で加重された観察の数は、
【００６２】
【化２】
2014521144.tif 000007
であり、閾値（本実施例では、ｎｑ≧２０）が、任意のビン／地理特有組み合わせに対して満たされるかどうか決定するために使用され得る。
【００６３】
劣化要因φの適切な値と、また、履歴観察が使用されない、最小観察年数を選定することが重要となり得る。図９は、線９００が、０．００に設定された要因φに対する時間的加重関数を表し、線９１０が、０．０１に設定された要因φに対する時間的加重関数を表し、線９２０が、０．０５に設定された要因φに対する時間的加重関数を表し、線９３０が、０．１０に設定された要因φに対する時間的加重関数を表し、線９４０が、０．２０に設定された要因φに対する時間的加重関数を表すグラフを描写する。実施例として、φ＝｛０、．１、．２．、３．、４．５、．６、．７｝と４、８、１２、および１６週間の週数のカットオフ値の種々の組み合わせが、過去の実績の分析において検討された。４週間を超えるデータの使用は、数週間前に終了したディーラーおよび顧客誘因の持続が、未だ分析内に残っていた結果、他の組み合わせを下回った。本実施例では、過去の実績の分析に基づいて、φ＝０．５の値が使用され得、分析時から４週間以前のいかなる観察も使用され得ない。
【００６４】
２．地理特有の社会経済的データ  消費者需要は、その地域人口の特性および嗜好に基づいて、地理毎に変動し得るため、我々のデータ提供者および米国国勢調査局（その２０００年の１０年毎の国勢調査に基づく）から得られた地理特有情報を含む、一式の変数ｚが、使用され得る。このようなものとして、以下が挙げられ得る：１）全国の割合と比較した地方における地方世帯の割合、２）全国平均住宅価格と比較した地方における平均住宅価格、３）全国就労率と比較した地方における就労率の割合、４）地方における具体的製造業者に対する車両販売代理店の数。
【００６５】
３．在庫データ  消費者需要とディーラー供給との間の不均衡は、価格に影響を及ぼし得るため、地理特有モデルでは、カレンダーおよび在庫が、考慮され、以下を含む、一式の変数ｙを含み得る：１）販売前に車両が敷地内で費やした日数、２）過去４週間以内におけるＹＭＭＢの販売数（販売速度）、３）個々の取引が月末に生じることを示すフラグ、４）費やされた全体的誘因と比較した特定の製造業者型式に対して提案された業界全体の誘因、および５）特定の製造業者および型式の供給日数。
【００６６】
４．車両特有データ  各車両における構造および価格設定差異を考慮するために、以下を含む、一式の変数ｘが、考慮され得る：１）オプションを伴わない、ベース車両のＭＳＲＰの自然対数、２）オプションを伴う車両とベース車両とのＭＳＲＰの比の自然対数、３）販売領域内の車両に対して利用可能な顧客現金と報告コストの比、４）販売領域内の車両に対して利用可能なディーラー現金と報告コストの比、５）コストと比較した、取引時に利用可能なディーラー現金とディーラー現金の４週間平均との間の差異、５）コストと比較した、取引時に利用可能な顧客現金と顧客現金の４週間平均との間の差異、６）ＳＵＶ、バン、またはトラック等の車両ボディタイプ）、および７）車両のエンジン内のシリンダの数。
【００６７】
５．混合効果回帰モデル  混合効果回帰モデルは、同一のビンｑ内のその４週間平均値と比較した
【００６８】
【化３】
2014521144.tif 000008
として定義される利益率（ｍｒ）に対して構築され得る。コスト値は、以下のような取引ＭＳＲＰおよびコスト調節要因の積に基づき得、
ｃｏｓｔｉ＝ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎＭＳＲＰｉ  ｘ  ｃｏｓｔ  ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ  ｆａｃｔｏｒｑ
および、コスト調節要因は、ビンｑ内の全車両にわたって算出され得、ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ＿ＭＳＲＰと比較した車両コストの平均比を反映する（両方とも、オプションを含む）。
【００６９】
本モデルは、以下のような単純な式
【００７０】
【数３】
2014521144.tif 000009
によって要約され得る。
【００７１】
前述の式では、集合ｘ内の特徴は、車両属性等の利益率に影響を及ぼす、一式の変数を表し得、集合ｙは、業界データならびに車両供給および需要を表し得、集合ｚは、地域レベル顧客および人口統計学的情報を表し得、ならびに業界レベルデータα０は、大域的切片項であり得、αｍは、ｉ∈ｍであるときのみ適用される製造業者レベル切片であり得、
【００７２】
【化４】
2014521144.tif 000010
は、特定のＹＭＭＢビンｑに対する利益率の４週間加重平均を示し得る。時間窓の幅のオプションは、異なる窓が、価格予測正確度を改善することが決定される場合、経時的に変動し得る。公知の地理的バイアスを調節するために、誤差項εｉが、以下のように、２つの部分に分解され得る：
【００７３】
【数４】
2014521144.tif 000011
ここで、ｇｉ，ｊは、観察ｉと全観察ｊとの間の大円距離（そのサブＤＭＡの地理的中心間の距離に基づいて算出される）であり得、Ｋは、観察が異なるサブＤＭＡ内にある場合、
【化５】
2014521144.tif 000012
であり、そうでなければ、０であるようなカーネルであり得、εｊは、全ての他の観察からの誤差項であり得、−１≦ρ≦１は、残差が空間的に相関する程度であり得、ｅｉは、推定された空間的自己相関が除去された後に存在する残差であり得る。
【００７４】
以下の地理特有価格推定モデル
【００７５】
【数５】
2014521144.tif 000013
が、次いで、時間的加重平方残差の最小和：
【００７６】
【化６】
2014521144.tif 000014
をもたらす、推定されるパラメータ
【００７７】
【化７】
2014521144.tif 000015
、およびρを見出すために、加重最小二乗推定法（ＯＬＳ）を使用して推定され得る。回帰式の結果が与えられると、ビンｑにおける車両の予測される利益率は、したがって、
【００７８】
【化８】
2014521144.tif 000016
となり得、ここで、
【００７９】
【化９】
2014521144.tif 000017
は、本モデルから生じる予測される利益率であり得る。取引ｉにおける車両に対する最終推定価格は、したがって、
【００８０】
【化１０】
2014521144.tif 000018
となり得る。
【００８１】
地方エリア内のビンｑにおける任意の車両に対する価格を推定するために、以下が使用されて、
【００８２】
【化１１】
2014521144.tif 000019
ベース車両（すなわち、オプションなしで）に対する価格を表示してもよい（ウェブサイト上に）。
【００８３】
本開示は、具体的実施形態に関して説明されたが、これらの実施形態は、単に、例示であって、本明細書に開示される本発明の制限ではない。本発明の図示される実施形態の本明細書における説明は、要約および概要における説明を含め、包括的であること、または本発明を本明細書に開示される精密な形態に限定することを意図しない（および、特に、要約または概要内の任意の特定の実施形態、特徴、または機能の包含は、発明の範囲をそのような実施形態、特徴、または機能に限定することを意図しない）。むしろ、説明は、当業者に、要約または概要に説明される任意のそのような実施形態特徴または機能を含め、本発明を任意の特に説明される実施形態、特徴、または機能に限定せず、本発明を理解するための背景を提供するために、例示的実施形態、特徴、および機能を説明することを意図する。本発明の具体的実施形態およびその実施例は、例示的目的のためだけに本明細書に説明されるが、種々の均等修正も、当業者が認識および理解するであろうように、本発明の精神および範囲内において可能である。示されるように、これらの修正は、本発明の図示される実施形態の前述の説明に照らして、本発明に行われてもよく、本発明の精神および範囲内に含まれるものとする。したがって、本発明は、その特定の実施形態を参照して、本明細書に説明されるが、様々な修正、種々の変更および代用が、前述の開示内で意図され、いくつかの事例では、記載されるような本発明の範囲および精神から逸脱することなく、本発明の実施形態のいくつかの特徴が、他の特徴の対応する使用を伴わずに、採用されるであろうことを理解されるであろう。したがって、多くの修正は、特定の状況または材料を本発明の本質的範囲および精神に適合させるために行われ得る。
【００８４】
全体を通しての「ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施形態）」、「ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（ある実施形態）」、または「ａ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（具体的実施形態）」、あるいは類似専門用語の参照は、実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造、または特性が、少なくとも、一実施形態に含まれ、必ずしも、全実施形態に存在しなくてもよいことを意味する。したがって、語句「ｉｎ  ｏｎｅ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（一実施形態では）」、「ｉｎ  ａｎ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（ある実施形態では）」、または「ｉｎ  ａ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（具体的実施形態では）」、あるいは本明細書全体を通した種々の場所における類似専門用語の個別の表出は、必ずしも、同一の実施形態を参照するわけではない。さらに、任意の特定の実施形態の特定の特徴、構造、または特性は、任意の好適な様式において、１つ以上の他の実施形態と組み合わせられてもよい。本明細書に説明および図示される実施形態の他の変形例および修正も、本明細書の教示に照らして可能であって、本発明の精神および範囲の一部として見なされるべきであることを理解されたい。
【００８５】
本明細書の説明では、多数の具体的詳細が、構成要素および／または方法の実施例等、本発明の実施形態の完全理解を提供するために提供される。しかしながら、当業者は、実施形態が、具体的詳細のうちの１つ以上を伴わずに、あるいは他の装置、システム、アセンブリ、方法、構成要素、材料、部品、および／または同等物を伴って、実践可能であり得ることを認識するであろう。他の事例では、公知の構造、構成要素、システム、材料、または動作は、本発明の実施形態の側面を曖昧にすることを回避するために、具体的には、詳細に図示または説明されない。本発明は、特定の実施形態を使用することによって図示され得るが、これは、任意の特定の実施形態ではなく、本発明をそれに限定するわけでもなく、当業者は、付加的実施形態が、容易に理解可能であって、本発明の一部であることを認識するであろう。
【００８６】
Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、アセンブリ言語等を含む、任意の好適なプログラミング言語を使用して、本明細書に説明される本発明の実施形態のルーチン、方法、またはプログラムを実装することができる。手続き指向またはオブジェクト指向等、異なるプログラミング技法を採用することができる。任意の特定のルーチンが、単一コンピュータ処理デバイスまたは複数のコンピュータ処理デバイス、単一コンピュータプロセッサまたは複数のコンピュータプロセッサ上で実行することができる。データは、単一記憶媒体内に記憶される、または複数の記憶媒体を通して分散されてもよく、単一データベースまたは複数のデータベース（または、他のデータ記憶技法）内に常駐してもよい。ステップ、動作、または算出は、特定の順番で提示され得るが、本順番は、異なる実施形態では、変更されてもよい。いくつかの実施形態では、複数のステップが、本明細書に順次的として示される範囲において、代替実施形態におけるそのようなステップのいくつかの組み合わせは、同時に、行われてもよい。本明細書に説明される動作のシーケンスは、オペレーティングシステム、カーネル等の別のプロセスによって中断、一時停止、または別様に制御されることができる。ルーチンは、オペレーティングシステム環境内において、または独立ルーチンとして、動作することができる。本明細書に説明される機能、ルーチン、方法、ステップ、および動作は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または任意のそれらの組み合わせにおいて行われることができる。
【００８７】
本明細書に説明される実施形態は、ソフトウェア、またはハードウェア、または両方の組み合わせにおいて、制御論理の形態で実装されることができる。制御論理は、情報処理デバイスに、種々の実施形態に開示される一式のステップを行うよう指示するように適合された複数の命令として、コンピュータ可読媒体等の情報記憶媒体内に記憶されてもよい。本明細書に提供される本開示および教示に基づいて、当業者は、本発明を実装するための他の手法および／または方法を理解するであろう。
【００８８】
ソフトウェアプログラミングまたはコード内に、本明細書に説明されるステップ、動作、方法、ルーチン、またはその一部のいずれかを実装することもまた、本発明の精神および範囲内であって、そのようなソフトウェアプログラミングまたはコードは、コンピュータ可読媒体内に記憶されることができ、プロセッサによって、コンピュータに、本明細書に説明されるステップ、動作、方法、ルーチン、またはその一部のいずれかを行わせるように動作されることができる。本発明は、１つ以上の汎用デジタルコンピュータ内のソフトウェアプログラミングまたはコードを使用することによって実装されてもよく、特定アプリケーション向け集積回路、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ、光学的、化学的、生物学的、量子力学的、またはナノ加工システム、構成要素および機構が、使用されてもよい。一般に、本発明の機能は、当技術分野において公知のような任意の手段によって達成することができる。例えば、分散またはネットワーク化システム、構成要素、および回路を使用することができる。別の実施例では、データの通信または転送（または別様に、ある場所から別の場所に移動する）は、有線、無線、または任意の他の手段によるものであってもよい。
【００８９】
「コンピュータ可読媒体」は、命令実行システム、装置、システム、またはデバイスによって、あるいはそれと併せて使用するために、プログラムを含有、記憶、通信、伝搬、もしくはトランスポートすることができる、任意の媒体であってもよい。コンピュータ可読媒体は、限定ではなく、単なる一例として、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、または半導体システム、装置、システム、デバイス、伝搬媒体、あるいはコンピュータメモリであることができる。そのようなコンピュータ可読媒体は、概して、機械可読であって、ヒト可読（例えば、ソースコード）または機械可読（例えば、オブジェクトコード）であり得る、ソフトウェアプログラミングまたはコードを含むであろう。
【００９０】
「プロセッサ」は、データ、信号、または他の情報を処理する、任意のハードウェアシステム、機構、または構成要素を含む。プロセッサは、汎用中央処理ユニット、複数の処理ユニット、機能性を達成するための専用回路、または他のシステムを伴うシステムを含むことができる。処理は、地理的場所に限定される、または時間的制限を有する必要はない。例えば、プロセッサは、「リアルタイム」、「オフライン」、「バッチモード」等でその機能を行うことができる。処理の一部は、異なる時間および異なる場所で、異なる（または、同一の）処理システムによって行うことができる。
【００９１】
また、図面／図に描写される要素のうちの１つ以上は、特定のアプリケーションに従って有用であるようなある場合には、より分離される、または統合される様式において、実装される、あるいは除去される、または動作不能にさえされ得ることを理解されたい。加えて、図面／図の任意の信号矢印は、別様に具体的に記載されない限り、限定ではなく、例示にすぎないと見なされるべきである。
【００９２】
さらに、用語「ｏｒ（または）」は、本明細書で使用されるように、別様に示されない限り、概して、「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」を意味すると意図される。本明細書で使用されるように、以下の請求項を含め、「ａ」または「ａｎ」（および、先行詞が「ａ」または「ａｎ」であるときは、「ｔｈｅ」）によって先行される用語は、別様に請求項内で明確に示されない限り、そのような用語の単数形および複数形の両方を含む（すなわち、「ａ」または「ａｎ」の参照は、単数形のみまたは複数形のみを明確に示す）。また、本明細書の説明および以下の請求項全体を通して使用されるように、「ｉｎ（の中に）」の意味は、文脈によって明確に別様に示されない限り、「ｉｎ（の中に）」および「ｏｎ（の上に）」を含む。本開示の範囲は、以下の請求項およびその法的均等物によって決定されるべきである。
【図１】
2014521144.tif 000020
【図２】
2014521144.tif 000021
【図３】
2014521144.tif 000022
【図４】
2014521144.tif 000023
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年4月4日(2014.4.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理的領域の中において車両の価格を設定するための方法であって、該方法は、
ネットワーク上で複数のコンピューティングデバイスに通信可能に接続されたコンピュータによって、履歴車両取引データを、類似特性を有する車両のビンに分類することと、
各ビンにおける観察の数が最小閾値を満たす地理的分解能を決定することと、
少なくとも該地理的分解能を有する地理的領域の中において車両に対する地理特有価格推定を計算することと
を含み、
該計算することは、
該地理的分解能で地理特有価格推定モデルを適用することであって、該地理特有価格推定モデルは、少なくとも、第１の組の特徴、第２の組の特徴、および第３の組の特徴を有し、該第１の組の特徴は、利益率に影響を及ぼす変数の組を表し、該変数の組は、車両特有属性を含み、該第２の組の特徴は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の特徴は、該地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客、業界レベルデータおよび人口統計学的要因を表す、ことと、
該地理特有価格推定モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測された利益率を生成することと、
該車両に対する該予測された利益率と該車両のコストとに基づいて、該地理的領域の中における該車両に対する該地理特有価格推定を生成することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記地理的領域に対して地理的バイアスを考慮するために、前記地理特有価格推定モデルからの結果を調節することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記調節することは、年数に基づいて前記観察の数の各々に時間的加重を適用することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記地理的領域は、指定市場エリアを表すか、指定市場エリアよりも小さいか、または、郵便番号を表す、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記地理特有価格推定モデルは、顧客挙動における地理的差異を考慮するための地理特有社会経済的変数をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
車両の価格を設定するためのシステムであって、該システムは、
少なくとも１つのプロセッサと、
命令を記憶する少なくとも１つの一過性でないコンピュータ可読記憶媒体と
を備え、
該命令は、
履歴車両取引データを、類似特性を有する車両のビンに分類することと、
各ビンにおける観察の数が最小閾値を満たす地理的分解能を決定することと、
少なくとも該地理的分解能を有する地理的領域の中において車両に対する地理特有価格推定を計算することと
を行うように該少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能であり、
該計算することは、
該地理的分解能で地理特有価格推定モデルを適用することであって、該地理特有価格推定モデルは、少なくとも、第１の組の特徴、第２の組の特徴、および第３の組の特徴を有し、該第１の組の特徴は、利益率に影響を及ぼす変数の組を表し、該変数の組は、車両特有属性を含み、該第２の組の特徴は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の特徴は、該地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客、業界レベルデータおよび人口統計学的要因を表す、ことと、
該地理特有価格推定モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測された利益率を生成することと、
該車両に対する該予測された利益率と該車両のコストとに基づいて、該地理的領域の中における該車両に対する該地理特有価格推定を生成することと
を含む、システム。
【請求項７】
前記命令は、前記地理的領域に対して地理的バイアスを考慮するために、前記地理特有価格推定モデルからの結果を調節することを行うように前記少なくとも１つのプロセッサによってさらに翻訳可能である、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記調節することは、年数に基づいて前記観察の数の各々に時間的加重を適用することを含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記地理的領域は、指定市場エリアを表すか、指定市場エリアよりも小さいか、または、郵便番号を表す、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記地理特有価格推定モデルは、顧客挙動における地理的差異を考慮するための地理特有社会経済的変数をさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
コンピュータプログラム製品であって、該製品は、命令を記憶する少なくとも１つの一過性でないコンピュータ可読媒体を備え、該命令は、
データ記憶デバイスに記憶された履歴車両取引データを、類似特性を有する車両のビンに分類することと、
各ビンにおける観察の数が最小閾値を満たす地理的分解能を決定することと、
少なくとも該地理的分解能を有する地理的領域の中において車両に対する地理特有価格推定を計算することと
を行うように少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能であり、
該計算することは、
該地理的分解能で地理特有価格推定モデルを適用することであって、該地理特有価格推定モデルは、少なくとも、第１の組の特徴、第２の組の特徴、および第３の組の特徴を有し、該第１の組の特徴は、利益率に影響を及ぼす変数の組を表し、該変数の組は、車両特有属性を含み、該第２の組の特徴は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の特徴は、該地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客、業界レベルデータおよび人口統計学的要因を表す、ことと、
該地理特有価格推定モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測された利益率を生成することと、
該車両に対する該予測された利益率と該車両のコストとに基づいて、該地理的領域の中における該車両に対する該地理特有価格推定を生成することと
を含む、コンピュータプログラム製品。
【請求項１２】
前記命令は、前記地理的領域に対して地理的バイアスを考慮するために、前記地理特有価格推定モデルからの結果を調節することを行うように前記少なくとも１つのプロセッサによってさらに翻訳可能である、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３】
前記調節することは、年数に基づいて前記観察の数の各々に時間的加重を適用することを含む、請求項１２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
前記地理的領域は、指定市場エリアを表すか、指定市場エリアよりも小さいか、または、郵便番号を表す、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
前記地理特有価格推定モデルは、顧客挙動における地理的差異を考慮するための地理特有社会経済的変数をさらに含む、請求項１１に記載のコンピュータプログラム製品。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本開示のこれらおよび他の側面は、以下の説明および付随の図面と併せて検討されることによって、さらに認識および理解されるであろう。しかしながら、以下の説明は、本開示の種々の実施形態およびその多数の具体的詳細を示すが、限定ではなく、例示として与えられることを理解されたい。多くの代用、修正、追加、および／または再配列が、その精神から逸脱することなく、本開示の範囲内で行われてもよく、本開示は、全てのそのような代用、修正、追加、および／または再配列を含む。
本願明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
地理的領域の中において車両の価格を設定するための方法であって、該方法は、
コンピューティングデバイスにおいて、
回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用することであって、該第１の組の変数は、車両特有属性を表し、該第２の組の変数は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、および該第３の組の変数は、該地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客および人口統計学的要因を表す、ことと、
該回帰モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測される利益率を生成することと、
該予測される利益率を該車両のコストに適用することであって、該適用することにより、該地理的領域の中における該車両に対する地理特有価格推定を生成する、ことと
を含む、方法。
（項目２）
観察の数を生成することと、
該観察の数に基づいて、前記回帰モデルからの結果を調節することであって、該調節することにより、地理的バイアスを考慮する、ことと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記観察の数は、時間的に加重された履歴データを利用して生成される、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記地理的領域は、指定市場エリアを表す、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記地理的領域は、指定市場エリアよりも小さい、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記地理的領域は、郵便番号を表す、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記第３の組の変数は、地理特有社会経済的変数を含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
車両の価格を設定するためのシステムであって、該システムは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能な命令を記憶する少なくとも１つの一過性でないコンピュータ可読記憶媒体と
を備え、該命令は、
回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用することであって、該第１の組の変数は、車両特有属性を表し、該第２の組の変数は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の変数は、地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客および人口統計学的要因を表す、ことと、
該回帰モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測される利益率を生成することと、
該予測される利益率を該車両のコストに適用することであって、該適用することにより、該地理的領域の中における該車両に対する地理特有価格推定を生成する、ことと
を行う、システム。
（項目９）
前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによってさらに翻訳可能であり、該命令は、
観察の数を生成することと、
該観察の数に基づいて、前記回帰モデルからの結果を調節することであって、該調節することにより、地理的バイアスを考慮する、ことと
を行う、項目８に記載のシステム。
（項目１０）
前記観察の数は、時間的に加重された履歴データを利用して生成される、項目９に記載のシステム。
（項目１１）
前記地理的領域は、指定市場エリアを表す、項目８に記載のシステム。
（項目１２）
前記地理的領域は、指定市場エリアよりも小さい、項目８に記載のシステム。
（項目１３）
前記地理的領域は、郵便番号を表す、項目９に記載のシステム。
（項目１４）
前記第３の組の変数は、地理特有社会経済的変数を含む、項目８に記載のシステム。
（項目１５）
コンピュータプログラム製品であって、該製品は、少なくとも１つのプロセッサによって翻訳可能である命令を記憶する少なくとも１つの一過性でないコンピュータ可読媒体を備え、該命令は、
回帰モデルを第１の組の変数、第２の組の変数、および第３の組の変数に適用することであって、該第１の組の変数は、車両特有属性を表し、該第２の組の変数は、業界データおよび車両の供給と需要を表し、該第３の組の変数は、地理的領域の中における自動車購入挙動に影響を及ぼす地域レベル顧客および人口統計学的要因を表す、ことと、
該回帰モデルからの結果に基づいて、該車両に対する予測される利益率を生成することと、
該予測される利益率を該車両のコストに適用することであって、該適用することにより、該地理的領域の中における該車両に対する地理特有価格推定を生成することと
を行う、コンピュータプログラム製品。
（項目１６）
前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによってさらに翻訳可能であり、該命令は、
観察の数を生成することと、
該観察の数に基づいて、前記回帰モデルからの結果を調節することであって、該調節することにより、地理的バイアスを考慮する、ことと
を行う、項目１５に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１７）
前記観察の数は、時間的に加重された履歴データを利用して生成される、項目１６に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１８）
前記地理的領域は、指定市場エリアを表す、項目１５に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目１９）
前記地理的領域は、指定市場エリアよりも小さい、項目１５に記載のコンピュータプログラム製品。
（項目２０）
前記地理的領域は、郵便番号を表す、項目１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【国際調査報告】
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