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    基于DHGF模型的舊機(jī)動車評估方法

    2014-02-28 01:37:43彭金栓邵毅明
    關(guān)鍵詞:動力性白化機(jī)動車

    徐 磊,彭金栓,邵毅明

    (重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸工程重點(diǎn)實驗室,重慶 400074)

    隨著近年來我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,汽車產(chǎn)業(yè)不斷壯大,二手機(jī)動車的交易量也不斷增加。截止2012年底,我國汽車保有量達(dá)1.2億輛,而2012全年舊機(jī)動車交易額達(dá)3 595億元。舊機(jī)動車市場的穩(wěn)定與繁榮,為優(yōu)化汽車產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高汽車工業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度等方面做出了巨大的貢獻(xiàn)[1]。但是,我國當(dāng)前舊機(jī)動車市場存在諸多問題亟待解決:相關(guān)政策法規(guī)不健全,缺乏相應(yīng)的制度約束;交易雙方信息不對稱,影響了舊機(jī)動車評估價格的準(zhǔn)確性;評估體系不完善,缺乏科學(xué)有效的評估方法,其中最主要的原因是缺乏一套行之有效的舊機(jī)動車評估方法及鑒定體系,使得評估價值嚴(yán)重悖離其真實交易價格。目前我國在舊機(jī)動車評估當(dāng)中應(yīng)用的多是以簡單的折舊理論為基礎(chǔ)的評價方法,考慮因素較為單一,具有較大的隨意性,不能準(zhǔn)確反映其市場特征[2-4]。筆者嘗試基于DHGF模型研究舊機(jī)動車評估問題,降低舊機(jī)動車評估當(dāng)中的主觀成分,為客觀、公正地評估舊機(jī)動車價格提供客觀依據(jù)與決策支持。

    1 DHGF模型

    DHGF模型綜合了德爾菲法(Delphi)、層次分析法(AHP)、灰色預(yù)測法(Gray Prediction)以及模糊評價法(Fuzzy Evaluation)等理論方法的優(yōu)勢,并規(guī)避了各自的缺陷,其具體步驟如下[5]。

    1.1 構(gòu)建指標(biāo)體系,確定評價標(biāo)準(zhǔn)集合

    搜集待評價對象基本信息,基于Delphi法,采用背對背的通信方式征詢專家意見,確定評價指標(biāo)體系?;跍y度理論,綜合確定各評價標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)的測度值,確定評價標(biāo)準(zhǔn)集合為:

    Y=Y1,Y2,…,Ym

    (1)

    1.2 確定指標(biāo)權(quán)重

    對于構(gòu)建的指標(biāo)體系,綜合相關(guān)專家的意見,基于層次分析法對相關(guān)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行判定,構(gòu)建判定矩陣,得到歸一化后的模糊加權(quán)子集:

    W=w1,w2,…,wn

    (2)

    1.3 構(gòu)建對象的評價矩陣

    假定有r位專家參與評價工作,第l位專家對指標(biāo)i的評價得分為dli(1≤l≤r),則最終構(gòu)成的評價矩陣為:

    (3)

    1.4 確定灰類白化函數(shù)

    根據(jù)1.1中確定的j類評價標(biāo)準(zhǔn)集合,構(gòu)建其對應(yīng)的灰類白化函數(shù),進(jìn)一步求出評價矩陣元素dli隸屬于評價標(biāo)準(zhǔn)j的灰權(quán)重fj(dli),延伸得到評價矩陣對應(yīng)的灰統(tǒng)計量nij及總灰統(tǒng)計數(shù)ni[6]。

    1.5 確定評估灰權(quán)重及權(quán)矩陣

    對于評價指標(biāo)i,綜合所有專家對該指標(biāo)的評價得分,確定其隸屬于評價標(biāo)準(zhǔn)j的灰權(quán)重vij,且vij=nij/ni,進(jìn)一步可求得灰權(quán)矩陣:

    (4)

    1.6 模糊評判

    采取模糊評價方法對評估對象所屬的評價等級進(jìn)行判斷。根據(jù)以上步驟,可得:

    R=W·V=(R1,R2,…,Rm)

    (5)

    根據(jù)最大隸屬度原則,確定最終的評判結(jié)果。

    2 舊機(jī)動車評估指標(biāo)

    二手機(jī)動車評估是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。目前常用的評估方法是機(jī)動車外觀檢測與線上檢測結(jié)合的方法,其中線上檢測是更為可靠的方法。為了便于評估操作,需要確定統(tǒng)一的評估指標(biāo)體系。遵循便于量化,可比性、可測性較強(qiáng),簡潔有效等基本原則,筆者將二手車評估指標(biāo)簡化為使用年限、動力性、燃油經(jīng)濟(jì)性、制動性等。相對于行駛里程,使用年限這一參數(shù)更易獲取,且與其他指標(biāo)的重復(fù)性更低。隨著使用年限的增加,愈接近于車輛規(guī)定的報廢期限,車輛的評估價值越低。

    筆者主要依靠汽車綜合檢測提供的參數(shù)值評價舊機(jī)動車動力特性。設(shè)在額定扭矩工況下校正驅(qū)動輪輸出功率與其額定功率的比值為ηVM,在GB 18565—2001中規(guī)定了每種類型車輛該參數(shù)對應(yīng)的額定值ηMr,則定義動力性參數(shù)k,且滿足:

    (6)

    依此評價舊機(jī)動車動力性能。依托多工況燃油消耗量檢測試驗,借助燃油消耗儀等設(shè)備測定燃油消耗量及行駛時間等,進(jìn)一步得到百公里燃油消耗量L,可據(jù)此衡量舊機(jī)動車的燃油經(jīng)濟(jì)性[7]。

    評價汽車制動性的指標(biāo)包括制動效能、制動效能穩(wěn)定性以及制動時方向穩(wěn)定性等。在舊機(jī)動車評估中,主要依據(jù)制動減速度、制動力以及制動距離等參數(shù)評價其制動性能,其中制動力是最常用的指標(biāo)。為減小機(jī)動車線上檢測時制動參數(shù)測量誤差對評估的影響,定義制動力系數(shù)為:

    (7)

    式中:B為綜合檢測得到的制動力總和,M為機(jī)動車整備質(zhì)量。

    一般而言,為保證車輛具備在危險發(fā)生前快速停車的安全性能,制動力系數(shù)需大于0.6,其值越大越好。為了便于參與評價的專家給出評估得分,需要確定每款待評車輛的理想制動力系數(shù)。表1給出了從監(jiān)測站獲得的25輛五菱某款商用車的制動力系數(shù)值,由均值統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn),隨著使用時間的增加,構(gòu)件間磨損加劇,導(dǎo)致制動力系數(shù)逐漸減小。結(jié)合表中參數(shù)值可將該款車型的理想制動力系數(shù)確定為75%[8]。

    表1 五菱某款車型制動力系數(shù)時序特性Table 1 Time series characteristics of braking force coefficient for a certain car of Wuling

    3 評估過程

    3.1 構(gòu)建評價指標(biāo)體系

    根據(jù)上節(jié)的內(nèi)容,所建立的評價指標(biāo)體系為:H=(H1,H2,H3,H4),其中H1為使用年限,H2為動力性,H3為經(jīng)濟(jì)性,H4為制動性。

    3.2 確定各評價指標(biāo)權(quán)重值

    邀請相關(guān)專家對各個評價指標(biāo)打分,對其重要程度進(jìn)行比較,得到評判矩陣,基于層次分析法確定各評價指標(biāo)權(quán)重,如表2。最大特征根λmax=4.038 2,CI=0.012 7,RI=0.9,CR=0.014 1<0.1,通過一致性檢驗,最終可以得到各評價指標(biāo)權(quán)重集合為W=(0.470 7,0.300 8,0.075 7,0.152 8)。

    表2 權(quán)重判斷矩陣Table 2 Judgment matrix of index weight

    3.3 確定評價等級

    依據(jù)測度理論,結(jié)合專家意見,將舊機(jī)動車評估結(jié)果分為4個等級,即{優(yōu),良,一般,較差},然后確定該評價對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)集合Y={9,8,6,4}。

    3.4 獲得評估對象的評價矩陣

    現(xiàn)以重慶某舊機(jī)動車市場的1輛上海大眾朗逸2011款2.0L AT 品悠版為評估對象,開展舊機(jī)動車評估工作,并驗證評估模型的有效性。該車輛上牌時間為2012年2月,購買價格為12.68萬元,評估當(dāng)日重置價格P為11.90萬元,車輛使用性質(zhì)為家用轎車,累計行駛里程約為50 000 km,車輛維護(hù)狀況良好,按規(guī)定對各評價指標(biāo)進(jìn)行了相應(yīng)的線上檢測,經(jīng)過對應(yīng)的換算,提取相應(yīng)的指標(biāo)參數(shù)。其中,使用年限為1.5 a,動力性參數(shù)k為0.91,百公里燃油消耗量為8.9 L,制動力系數(shù)為71.2%。依據(jù)以上確定的各評估參數(shù)值,邀請熟悉舊機(jī)動車評估的4位專家對該車輛各評估指標(biāo)進(jìn)行逐一打分,采取滿分10分制。需要特別指出的是,對于使用年限指標(biāo),其值越小,對應(yīng)的分值越高?;谝陨蠝?zhǔn)則,最終得到相應(yīng)的評估矩陣為:

    3.5 確定灰類白化函數(shù),構(gòu)建灰權(quán)矩陣

    定義fk第k類白化函數(shù),fk(dli)為評估矩陣元素dli在fk投影后的白化值。假定yk為fk對應(yīng)函數(shù)值,x為矩陣元素值,則fk可以分解為:

    基于樣本評估矩陣及以上構(gòu)建的白化函數(shù),可以得到各評估指標(biāo)隸屬于各評價標(biāo)準(zhǔn)的灰統(tǒng)計值,以下舉例給出具體算法。對于動力性指標(biāo)H2,設(shè)其統(tǒng)計量隸屬于“優(yōu)”、“良”、“一般”、“較差”的灰統(tǒng)計值分別為n21,n22,n23,n24,則有:

    n21=f1(d12)+f1(d22)+f1(d32)+f1(d42)=

    3.888 9

    n22=f2(d12)+f2(d22)+f2(d32)+f2(d42)=

    3.500 0

    n23=f3(d12)+f3(d22)+f3(d32)+f3(d42)=

    2.000 0

    n24=f4(d12)+f4(d22)+f4(d32)+f4(d42)=0

    動力性指標(biāo)H2的灰統(tǒng)計總量n2=n21+n22+n23+n24=9.388 9,則動力性指標(biāo)H2映射于“優(yōu)”的隸屬度v21=n21/n2=0.414 2,映射于“良”、 “一般”、“較差”的隸屬度v22、v23、v24分別為0.372 8,0.213 0及0。同理,可以得到其他評估指標(biāo)映射于各評價標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度,則最終構(gòu)成用于模糊評價的灰權(quán)矩陣如下:

    3.6 模糊評判

    根據(jù)以上各步驟,有R=W·V=(0.403 9, 0.371 2,0.221 3,0.003 6),即該舊機(jī)動車評估結(jié)果映射于“優(yōu)”、“良”、“一般”、“較差”等評價標(biāo)準(zhǔn)的綜合隸屬度分別為0.403 9,0.371 2,0.221 3,0.003 6。根據(jù)最大隸屬度原則,可以認(rèn)為該舊機(jī)動車的最終評估結(jié)果為“優(yōu)”[9]。假定該舊機(jī)動車評估評估價格為M(單位為萬元),評估日其重置成本為P,則有:M=P·(R·YT)/10=9.46,即評估價值為9.46萬元。經(jīng)征詢該舊機(jī)動車所在評估市場專業(yè)咨詢師,該舊機(jī)動車內(nèi)部估價約為9.3萬元,與筆者基于DHGF模型得到的評估價值較為接近,表明該模型可以廣泛應(yīng)用于舊機(jī)動車評估,具備較強(qiáng)的適用性。

    4 結(jié) 語

    筆者綜合德爾菲法、層次分析法、灰色預(yù)測法以及模糊評價法等,構(gòu)建了DHGF 四元評價模型,并將之用于舊機(jī)動車評估過程,評估結(jié)果與車輛真實的市場交易結(jié)果非常契合。結(jié)論表明DHGF模型較好地融合了各類子方法的優(yōu)勢,并有效規(guī)避了各自缺陷,在未來可以廣泛的應(yīng)用于舊機(jī)動車評估,從而可以有效減弱舊機(jī)動車估價當(dāng)中的主觀成分,保證評估的科學(xué)性、可靠性。

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