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Type: Monografia (especialização)
Title: Modelo de estimação do valor residual de até cinco anos para veículos com potencial de locação
Authors: Geovane Rainoni Silva
First Advisor: Ilka Afonso Reis
Abstract: O setor de aluguel de veículos vem apresentando crescimento ao longo dos últimos anos, mesmo em um cenário macroeconômico adverso. Visando manter esse ritmo, é necessário adotar medidas que melhorem a competitividade e minimizem as incertezas futuras. Neste escopo, conseguir mensurar com maior acurácia o valor residual de um veículo (valor de venda após certo tempo de uso) aumenta a possibilidade de rentabilidade de uma companhia de aluguel de veículos de ponta a ponta, ou seja, garantindo a escolha das melhores opções de modelos de veículo para compra, criando competitividade ao aluguel e assegurando rentabilidade no momento da venda. Nesse sentido, este trabalho tem por objetivo estimar o valor residual de um modelo de veículo em até cinco anos, dado seu conjunto de características. Para compreendermos qual a relação existente entre as características de um veículo e sua desvalorização ao longo do tempo, a técnica estatística escolhida para se trabalhar foi a análise de regressão. Foram selecionados 49 modelos de veículos e, para a construção do banco de dados, foram utilizadas seis características dos veículos: Montadora, Motorização, Potência, Segmento, Nº Itens de Segurança e Nº Itens de Conforto. Foram construídos cinco modelos de regressão, um para cada período de tempo analisado. Os modelos de regressão foram capazes de explicar a influência das características de um modelo de veículo em sua desvalorização e também de estimar qual a desvalorização média esperada de um modelo de veículo após determinado período de utilização. A partir disto, espera-se que a tomada de decisão de uma companhia de aluguel de veículos em relação a compra de um determinado modelo de veículo e a definição do preço de aluguel possam ser baseadas em informações mais detalhadas sobre o valor residual do modelo de veículo analisado.
Abstract: The vehicle rental sector has been growing in recent years, even in an adverse macroeconomic scenario. In order to maintain this pace, it is necessary to adopt measures to improve competitiveness and minimise future uncertainties. In this scope, being able to measure with greater accuracy the residual value of a vehicle (sale value after a certain time of use) increases the possibility of profitability of a rental company of vehicles from end to end, that is, ensuring the choice of the best options of vehicle models for purchase, creating competitiveness to rent and ensuring profitability at the time of sale. n this sense, this work aims to estimate the residual value of a vehicle type in up to five years, given its set of characteristics. In order to understand the relationship between the characteristics of a vehicle and its devaluation over time, the statistical technique chosen to work was the regression analysis. A total of 49 vehicle types were selected and six vehicle characteristics were used for the construction of the database: assembler, motorization, Power, Segment, Security Items and Comfort Items. Five regression models were constructed, one for each time period analyzed. The regression models were able to explain the influence of the characteristics of a vehicle type on its devaluation and also to estimate the expected average depreciation of a vehicle type after a certain period of use. From this, wait-aif the decision of a vehicle rental company in relation to the purchase of a particular vehicle type and the definition of the rental price can be based on more detailed information on the residual value of the vehicle being analysed.
Subject: Estatística
Análise de regressão
Automóveis - Modelos
Aluguel
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
metadata.dc.publisher.program: Curso de Especialização em Estatística
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/31238
Issue Date: 31-Aug-2018
Appears in Collections:Especialização em Estatística

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