一种二手设备的估价方法与流程

本发明涉及估价技术领域，具体涉及一种二手设备的估价方法。

背景技术：

随着二手市场的发展，在二手市场交易过程中对二手设备的鉴定估价是核心工作，目前，对二手设备的估价多是依靠于经验进行价格估量，即由专家进行设备评估后给出相应的评估价格，该方法不仅带有个人主观性，也使得评判标准不一，造成估价的准确度下降。

少数技术采用现有的数据挖掘技术进行拟合评估，缺乏相关的二手设备知识、计算机智能化处理技术、经济学价值理论的支撑，导致估价系统普遍适应性很低，得出不准确的预测价格。

因此，现有的二手设备的估价存在以下缺陷：

1.经验性，即过多的依赖于专家的主观判断，造成预设价格随个人的意向而改变；

2.依赖性，即依赖于人工的数据收集与分析，数据量小，若数据存在问题，会对估价结果造成非常致命的影响；

3.固化性，得出一个固定的模式，无法随着市场及价格的波动及时变化。

4.普适性差，简单的数学拟合方式仅能解“点与线段”上的问题，所以普遍实用性很低。

技术实现要素：

针对目前二手设备估价的缺陷，本申请提供一种二手设备估价方法，包括步骤：

获取二手设备的型号，根据型号判断二手设备是否存在已知样本；

若存在已知样本，根据经济学价值定律模型对已知样本中二手设备进行估价；

若二手设备是未知样本，计算待售二手设备的设备能量，利用与该待售二手设备同品牌、不同型号的已知能量与成交价格的函数关系，计算出该待售二手设备的估价值。

一种实施例中，根据已知样本评估二手设备的价格，包括步骤：

提取已知样本中二手设备的第一特征值；

根据第一特征值计算已知样本中二手设备的最高价格和衰减系数；

根据最高价格和衰减系数通过经济学价值定律模型对已知样本中二手设备进行估价。

一种实施例中，第一特征值包括：二手设备的成交价格，根据第一特征值计算二手设备的最高价格和衰减系数，包括步骤：

计算已知样本中二手设备的寿龄；

根据衰减模型计算已知样本中二手设备的衰减系数，衰减模型为：φ_ja＝(1-A₃)×φ^Lt+A₃，其中，φ_ja为衰减系数，A₃为衰减残值，φ为衰减底数，L_t二手设备的寿龄；

计算已知样本中二手设备成交价格的平均价格；

计算已知样本中二手设备衰减系数的平均衰减系数；

根据平均价格和平均衰减系数计算二手设备的最高价格。

一种实施例中，第一特征值还包括二手设备的出厂日期、估价日期和工作小时数，计算已知样本中二手设备的寿龄包括步骤：

判断工作小时数是否确定；

若工作小时数确定，根据公式计算二手设备的寿龄；

若工作小时数不确定，根据公式计算二手设备的寿龄；

其中，L_t为二手设备的寿龄，W_t为工作小时数，D₁为估价日期，D₀为出厂日期，T_j为二手设备的使用周期，μ为二手设备自然损耗系数，α为在μ加上社会平均工作小时数。

一种实施例中，μ的取值为1.3，α的取值为4，T_j的取值为40。

一种实施例中，若二手设备是未知样本，计算待售二手设备的设备能量，包括步骤：

提取待售二手设备的第二特征值，第二特征值包括二手设备的重量和二手设备的功率，

通过能量模型根据第二特征值计算已知样本中二手设备的能量，

能量模型为：其中，I为能量，Weight为重量，Power为功率，T_i为采样周期，H为重量与功率的平衡系数。

一种实施例中，T_i的取值为0.2，H的取值为6。

一种实施例中，利用与该待售二手设备同品牌、不同型号的已知能量与成交价格的函数关系，计算出该待售二手设备的估价值，包括步骤：

根据已知样本中二手设备的能量估计未知样本中二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄；

根据衰减模型分别计算已知样本和未知样本中二手设备的衰减系数；

计算已知样本中成交价格的平均价格；

计算总样本量中二手设备的平均衰减系数；

根据平均价格和平均衰减系数计算未知样本中二手设备的最高价格；

根据最高价格和未知样本二手设备的衰减系数通过经济学价值定律模型对未知样本二手设备进行估价。

一种实施例中，根据已知样本中二手设备的能量估计未知样本中二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄，具体包括：

根据采样周期对已知样本中二手设备的能量进行采样；

采用一元三次函数，拟合样本能量与市场成交价格的函数曲线；

将所述待售二手设备的设备能量代入所述一元三次函数，获得待售二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄。

一种实施例中，衰减残值的范围是：大于等于10％，小于等于50％，所述根据衰减模型计算已知样本中二手设备的衰减系数之前，还包括在范围内搜索衰减残值的最优值的步骤：

对衰减残值进行初始化；

更新衰减残值，并利用更新的衰减残值计算样本量中二手设备的估价绝对误差的绝对值的平均值；

判断当前的估价误差的绝对值的平均值是否是最大值，若是，当前的衰减残值为最优值。

依据上述实施例的估价方法，由于利用现有的经济学价值定律模型，对二手设备的最高价格和最优衰减率进行评估，在评估中，不仅结合了历史数据，还结合了二手设备的相关知识，并采用设备能量作为未知样本中二手设备的估价基础，与现有的估价方法相比，本申请的估价方法不依赖于专家经验、不同于手工数据分析，而是以计算机智能化模型对海量的二手市场交易数据的分析方法，可以随时优化经济学价值定律模型的参数，使得预测的结果非常接近于实际价格，误差率更小。

附图说明

图1为二手设备的估价方法的流程图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

以二手设备市场近期、海量交易数据的计算机智能分析为基础，本例对待售二手设备市场交易价格的估价提出一种二手设备的估价方法，其流程图如图1所示，具体包括如下步骤。

S1：获取待估价的二手设备的型号，根据型号判断二手设备是否存在已知样本。

二手设备已经发生过二手交易时，该交易数据包括：型号、销售价格、最高价格、衰减系数、估价价格等；本例基于大数据将已发生交易的二手设备分类后存入相应类型的样本库中，以作为后续同类型的二手设备估价参数。

因此，对于需要待估价的二手设备，需要先获取该二手设备的型号，然后根据该型号判断二手设备是否存在已知样本，并根据判断结果通过步骤S2或步骤S3进行相应的估价。

S2：若存在已知样本，根据经济学价值定律模型对已知样本中二手设备进行估价。

本步骤具体包括如下步骤：

S21：提取已知样本中二手设备的第一特征值。

本步骤中，第一特征值为二手设备的成交价格、出厂日期、估价日期和工作小时数。

S22：根据第一特征值计算已知样本中二手设备的最高价格和衰减系数。

先根据工作小时数是否确定计算已知样本中二手设备的寿龄，具体的，判断工作小时数是否确定；若工作小时数确定，根据公式计算二手设备的寿龄；若工作小时数不确定，根据公式计算二手设备的寿龄。

其中，L_t为二手设备的寿龄，W_t为工作小时数，D₁为估价日期，D₀为出厂日期，T_j为二手设备的使用周期，μ为二手设备自然损耗系数，α为在μ加上社会平均工作小时数，根据经验μ的取值为1.3，α的取值为4，T_j的取值为40。

再根据衰减模型计算已知样本中二手设备的衰减系数，衰减模型为：φ_ja＝(1-A₃)×φ^Lt+A₃，其中，φ_ja为衰减系数，A₃为衰减残值，φ为衰减底数，其属于经验常数，L_t为二手设备的寿龄。

再计算已知样本中二手设备成交价格的平均价格和已知样本中二手设备衰减系数的平均衰减系数，根据该平均价格和平均衰减系数即可计算二手设备的最高价格。

其中，二手设备的最高价格的计算公式为：其中，P_h为最高价格，AP已知样本中二手设备的平均价格，Aφ为已知样本中二手设备的平均衰减系数。

S23：根据最高价格和衰减系数通过经济学价值定律模型对已知样本中二手设备进行估价。

通过步骤S22计算的最高价格和衰减系数根据经济学价值定律模型对二手设备进行估价：P_w＝P_h×φ_ja，其中，P_w为被评估设备价格，即估价价格。

S3：若二手设备是未知样本，计算待售二手设备的设备能量，利用与该待售二手设备同品牌、不同型号的已知能量与成交价格的函数关系，计算出该待售二手设备的估价值。

本步骤具体包括如下步骤：

S31：计算待售二手设备的设备能量。

提取待售二手设备的第二特征值，第二特征值包括二手设备的重量和二手设备的功率；

通过能量模型根据第二特征值计算已知样本中二手设备的能量；

本例的能量模型为：其中，I为能量，Weight为重量，Power为功率，T_i为采样周期，H为重量与功率的平衡系数，具体的，T_i的取值为0.2，H的取值为6。

S32：根据已知样本中二手设备的能量估计未知样本中二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄。

本步骤具体包括：

根据采样周期对已知样本中二手设备的能量进行采样；

采用一元三次函数，拟合样本能量与市场成交价格的函数曲线，其中，对于已售出的二手设备，其市场成交价格中包括对其估价时所需的参数，如，二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄等，因此，根据该函数曲线可以找出某一样本能量所对应的参数；

根据能量模型计算未知样本中二手设备的能量，虽然未知样本中二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄未知，但是，其自身的重量和功率是已知的，所以，可以根据参量模型计算未知样本中二手设备的能量；

将待售二手设备的设备能量代入一元三次函数，获得待售二手设备的衰减残值、衰减底数和寿龄。

S33：根据衰减模型分别计算已知样本和未知样本中二手设备的衰减系数。

其中，已知样本中二手设备的衰减系数根据自身的衰减残值、衰减底数和寿龄计算其衰减系数，而未知样本中二手设备的衰减系数根据步骤S32中的估计值计算其衰减系数。

S34：计算已知样本中二手设备成交价格的平均价格。

S35：计算样本总量中二手设备的平均衰减系数。

先根据衰减模型φ_ja＝(1-A₃)×φ^Lt+A₃计算样本总量中二手设备的衰减系数，然后再求出平均衰减系数。

S36：根据平均价格和平均衰减系数计算未知样本中二手设备的最高价格。

将步骤S34和S35计算出的值代入二手设备的最高价格的计算公式即可求出未知样本中二手设备的最高价格。

S37：根据最高价格和未知样本二手设备的衰减系数通过经济学价值定律模型对未知样本二手设备进行估价。

即将步骤S36中的值最高价格及步骤S33中未知样本中二手设备的衰减系数代入经济学价值定律模型P_w＝P_h×φ_ja，即可获得未知样本中二手设备的估价值。

进一步，为达到提高估价的精确性，本例通过确定φ_ja＝(1-A₃)×φ^Lt+A₃中的A₃的最优值，使得衰减模型更精确；具体的，根据经验及多次计算可知本例的衰减残值A₃的范围是：大于等于10％，小于等于50％，首先，对衰减残值进行初始化；再更新衰减残值，并利用更新的衰减残值计算样本量中二手设备的估价误差的绝对值的平均值；判断当前的估价误差的绝对值的平均值是否是最大值，若是，当前的衰减残值为最优值。

具体搜索最优值的过程是：设置初始值：A₃＝0.5，φ＝99.47％，μ＝1.3，α＝4，T_j＝40，根据A₃＝A₃-1％对衰减残值进行更新，并利用更新的衰减残值计算样本量中二手设备的估价误差的绝对值的平均值：其中，N为样本总量，|AVE|为估价误差的绝对值的平均值，再判断当前的估价误差的绝对值的平均值是否是最大值，若是，则当前的误差残值为最优值。

由于本例的估价方法通过对以往交易数据的分析得出更加精确的衰减系数模型，并基于设备能量模型对未知样本中二手设备进行估价，经过测试，本例的估价方法对二手设备的估价准确率达到13％，获得了非常好的预测效果，而且，估价过程中，不依赖于专家经验及数据分布，使得预测结果非常接近于实际价格。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。