基于多元线性回归下的二手车估价转让模型

摘  要：随着我国汽车产业的快速发展，二手车的交易也渐渐走向兴旺，但与此同时我国二手车交易市场存在严重不对称问题，价格评估体系也不可靠。而在国外，二手车市场相对成熟，拥有完善的法规体系，多样的交易方式，信息公开透明和合理的价格评估体系。因此分析并建立合理的二手车估价转让模型尤为重要，本文就是针对二手车的各种因素给出其估价转让模型。根据地区，品牌，里程等多个影响二手车价格的因素，为建立在多个变量下的单个变量的变化，我选择使用SPSS软件中的多元线性回归分析来计算二手车买卖价格。计算之前我首先对数据进行了预处理，然后将自变量和因变量导入SPSS软件进行分析得到了二手车买卖价格模型。为验证此模型，后又用BP神经网络进行了训练回归，其最后的准确率达到了0.9996，证明此模型还是非常可靠的。

关键词：SPSS软件;多元线性回归;BP神经网络

1.二手车价格的计算模型

1.1模型的建立

1.1.1多元线性回归 [1] [2] [3]

首先从瓜子二手车直卖网[4]我们获得一部分数据进行接下来的计算。计算之前，首先将无关的变量剔除掉，如上牌地，车主信息等数据剔除掉。再利用Excel筛选功能和替换剔除掉错误、串行的数据。

剔除掉部分数据后，我们选择用Excel数据透明表将大量数据简单分类，整合，对一些区间内有较大空缺的数据我们进行补录，尽量使数据更具代表性和一般性。

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件，本文我们选择使用SPSS软件进行分析。……