中古車価格の決定要因に関する統計分析
2010SE087 加藤久嗣
指導教員：木村美善
表 1 普通車

はじめに

1

私は自分の車を買うにあたり，より価値を維持できる車が欲しいと思った．簡単に言えば，周りから長く高い評価でいられる車が欲しいと思ったのである．では車の価値とはどのように決まるのであろうか．新車時の価格は勿論その車の真価と言える．しかし，5 年経った車を新車時の価値で判断する人はいないだろう．シビックタイプ R の様に 5 年経っても新車時とほとんど変わらない価格で取引されている車も有れば，半額以下で売られる車種も有る．
つまり，車の価値は日々変動する中古相場で評価されており，将来の価値を予想するには中古車相場を研究する必要が有るのである．そこから欲しいモデルの買い時や最善策を検討し，これから車を購入する人に向けての指標を作りたいと思う．分析方法は，重回帰分析，主成分分析，因子

回帰分析結果

変数係数

標準誤差

interceptx4x5x7x8x10x11x12x13x14x16x17x18x19x20

−94.8
−6.74
0.59
0.1
−9.89
−7.36
−14.35−23.36
−4.32
−7.49
18.95
−19.78−10.01
10.92
8.61

31.1
0.54
0.013
0.018
0.75
2.53
2.89
3.61
3.55
2.42
3.41
2.89
3.46
4.07
4.96

p値
2.5×10−3
2.00×10−16
2.00×10−16
3.15×10−8
2.00×10−16
3.95×10−3
1.16×10−6
3.60×10−10
2.24×10−1
2.20×10−3
5.86×10−8
4.35×10−11
4.10×10−3
7.69×10−3
8.36×10−2

分析を行っている．
表 2 軽自動車

データについて

2Goo とカーセンサーから普通車と軽自動車に分けて普通車は 358 台，軽自動車は 156 台の情報から作成したデータを用いる ([3]，[4]，[5]，[6] 参照). 普通車の変数は x1（中古価格)，x2 (排気量)，x3 (燃費)，x4 (走行距離)，x5 (新車時価格)，x6 (全長)，x7 (全幅)，x8 (経年数)，x9 (ホンダ)，x10 (日産)，x11 (マツダ)，x12 (三菱)，x13 (スバル)，x14 (セダン)，
x15 (SUV)，x16 (スポーツ)，x17 (コンパクト)，x18 (型落ち)，
x19 (HV)，x20 (絶版) を使用． また，軽自動車は，大きさとタイプに差が見られないため x1 （価格），x2 (経年数)，x3 (新車時価格)，x4 (距離)，x5 (燃費)，x6 (型落ち)x7 (ナビ)，x8 (ダイハツ)，x9 (スズキ)，x10 (日産)，x11 (ホンダ)，x12 (マツダ)，x13 (スバル) を使用している．ダミー変数の都合で，普通車はトヨタ，ミニバンを変数として使用しておらず，
軽自動車は三菱を変数として使用していない．

重回帰分析

3x1（価格）を目的変数 y とし，x2 , · · · を説明変数として分析をそれぞれ行った．

3.1

普通車の分析

ステップワイズ変数選択を用いて，VIF(分散拡大要因)

回帰分析結果

変数

係数

標準誤差

interceptx2
x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13

7.58
−5.1
0.80
−2.68
−0.35
2.89
1.64
18.4
11.89
3.85
16.38
8.58
10.26

6.75
0.437
0.029
0.37
0.197
1.487
1.20
2.167
2.189
2.13
2.29
2.62
2.65

p値
0.263
2.00×10−16
2.00×10−16
8.44×10−11
7.94×10−2
5.41×10−2
1.74×10−1
2.36×10−14
2.34×10−70.73×10−2
4.35×10−11
1.34×10−3
1.62×10−4

ル，日産，マツダ，三菱の順となった．三菱は係数から非常にマイナス要素であると言える．タイプではスポーツが非常に強いプラス要素で続いてミニバン，SUV が並び，続いてセダン，コンパクトの順であった．また，型落ちはマイナス要素だが絶版はプラス要素であることも注目すべきである．これは趣味として旧車や希少価値を求める車好きな人が，最終型というネームバリューを求めて需要が生じていると考えられる．

を考慮しながら変数選択を行った．取り除いた変数は排気量，燃費，全長，ホンダ，SUV である．最小二乗法を用いてテコ比とクックの距離を考慮しながら外れ値を徐々に取

3.2

軽自動車の分析

普通車と同様に変数選択を行った結果，不要な変数は存り除くと表 1 の結果を得る．外れ値は高級セダンを中心と在しなかった．最小二乗法を用いて行った結果が表 2 でした 26 台となった．

ある．

分析結果．決定係数：0.9599，自由度調整済決定係数：

決定係数：0.9287，自由度調整済決定係数：0.9227 であ0.9582 である. メーカーの観点からはトヨタとホンダのる．軽も普通車と同様に三菱の車が最も値崩れしやすいと係数が近く，ともに値落ちしにくいと言える．続いてスバいう結果であった．また，普通車ではトヨタとホンダは並んでいたが，軽ではホンダが最もプラス要素となり，ダイ車種と迷った対抗馬の関係は第 1 主成分と第三主成分のプ

ハツ (トヨタ) が二番手となった．続いてスズキ，スバル， ロット図から見ると近い関係に有るため，迷った理由がよマツダ，日産である．知名度ではトヨタと同格と言える日

く理解できる．このように車選びは人それぞれ重視する点

産だが，普通車でも中間層であり，軽では三菱と最下位をは異なるが，この分析で車に疎い人にも安易に知っている競っている．これは三菱と日産が KMKV という合弁会社車種を購入してもらうのでは無く，対抗馬の提案が明確にを設立するほどの近い関係にあるため，市場に反映されたできる様になったので，これから中古車を探す人には有力と考えられる．逆にスバルはトヨタと提携しているため， なガイドラインをとして使えそうである．
トヨタに近い値になっていると考えられる．外れ値は 5 台と少なく，傾向も見られなかった．

4.2

軽自動車の分析

普通車と同様に分析を行った．第 6 主成分までの累積寄

3.3

考察

与率が約 75% であった．第 1 主成分は価格面とダイハツ

2 つの重回帰分析より，値落ちしづらい車は普通車はト の軸であり，ダイハツは他のメーカーよりも元値が高価でヨタ，ホンダのスポーツカー，ミニバン，SUV と言える． あると考えられる．第 2 主成分は使用度，第 3 主成分以降
現在発売されている車種で言えば 86，BRZ，ランドクルー はメーカーを表しており，全体的に主成分の構成が普通車ザー，フォレスター，ステップワゴンなどが買い得であり， の主成分と似ている結果であった．中古車の主成分は普通
逆に三菱のコンパクト（コルト等）は値落ちしやすいので 車でも軽でも同じような構成となっており，この観点で分新車で買うのは得策では無いという見方ができる．軽自類分けができるということである．

動車ではタイプがほぼ無いので，メーカー選びが新車を購5入する際に最も大切である．こちらは近年 NBOX などを発表し，軽自動車に力を入れているホンダがベストであろう．逆に三菱，日産の軽自動車はリセールバリューが他社製品に比べて悪くなると予想できるため，購入時はそれを考慮して検討すべきではないだろうか. また，最小二乗法は外れ値の影響を受けやすい性質があるので，信頼性を高めるためにロバスト推定の一つであるＭＭ推定を用いて再度分析を行った．最小二乗法とＭＭ推定で外れ値の比較をすると，若干の差は生じているが大きな違いは無かった．
これは最小二乗法で分析する際に複数回にわけて徐々に外れ値を取り除く手法で行ったため，ロバスト推定に近い値になっていたと予想できる．

因子分析
主成分分析の結果と比較するために因子数で因子分析を行った．固有値を考慮して釈可能な範囲で因子数を設定した結果，普通車は 6 因子，軽は 5 因子となった．特徴的であったのは，普通車の第 3 因子がスポーツと絶版を重視しており，これは趣味としての車の価値を表していると予想できる．他の因子も主成分分析と似ているものの，選択されるメーカーなどが異なっていたため，主成分分析のみでなく因子分析も考慮することで新たなイメージを得ることができた．

6まとめ
本研究で，中古車の価格に影響する条件を知る事ができ

4

主成分分析

た．特に，来春車を購入しようと考えている人には有益な

4.1

普通車の分析

研究の主成分プロットで欲しい車のイメージをしてもら分析結果が得られたのではないだろうか．具体的には，本重回帰分析で使用したデータを使い主成分分析を行っい，重回帰分析により買い得であるかの判断と将来の予た．第 6 主成分までを分析してみたところ，累積寄与率は測できる価値を考慮して，車種を選択することが最善であ

約 70% であった．第 1 主成分は車格を表す軸，第 2 主成ると考えられる．本研究で自動車の消費者にとって非常に分は使用度を表す軸，第 3 主成分はセダンを重視した車種有益な情報を得ることができた．しかし，中古車市場は常のタイプを表す軸，第 4 主成分はハイブリット搭載かを表に変化しており，今後も日々動向を研究することが必要です軸，第 5 主成分以降はメーカーを表す軸となった．分析ある．

結果から気が付く点は，この結果が消費者が中古車を選ぶ

参考文献

際の基準にとても似ている事である．ディーラーに就職した先輩に中古車を検討する顧客の傾向を聞いたところ，選ぶ基準は第 1 に車のサイズ，第 2 に年式，第 3 に用途，第4 に燃費，メーカーは気にしない人もいるという事であった．このことから，今回の分析結果を第 1 主成分から順に[1] 林知己：市場を測る，勉誠出版株式会社，2004．
[2] 金明哲：Ｒによるデータサイエンス，森北出版株式会社，2007．

見ていくことで顧客が求めるイメージから具体的な車種の[3] カーセンサー東海版 2013vol.8，リクルートホールディングス，2013

絞り込みができそうである．各主成分のプロット図を見る[4] カーセンサー net，http://www.carsensor.net/と，中古車情報誌に有る「何故この車を選んだか」，「迷った車種は」などのアンケート特集記事と近似した結果となった．例えばサイズと用途の兼ね合いで検討した人が選んだ[5] Goo 東海版 vol.1055，プロトコーポレーション，2013[6] Goonet，http://www.goo-net.com/market/