Patrones de depreciación de la flota de vehículos livianos para una compañía arrendadora que opera en el mercado colombiano

Abstract

En la industria del arrendamiento de vehículos el valor de venta del activo al finalizar el contrato es una variable esencial para determinar la viabilidad del alquiler y, en consecuencia, la sostenibilidad del negocio. En Colombia no se encuentran trabajos enfocados a explorar alternativas metodológicas que permitan explicar el precio de venta de los vehículos en función de los diferentes atributos del activo y variables de mercado. Este trabajo tiene como propósito explicar el precio de venta de un automóvil en función de sus características y variables de mercado, con lo cual se busca determinar las variables que tienen mayor importancia en la determinación del precio al que se comercializa el activo, como complemento al criterio experto. Para lograr esto se exploran y comparan diferentes alternativas metodológicas, tales como la regresión lineal múltiple, modelo aditivo generalizado, regresión lineal con cluster, perceptrón multicapa y árboles de regresión, utilizando como criterios de comparación el nivel de ajuste y el error cuadrático medio. Uno de los principales resultados es que, en términos del ajuste y el error, el perceptrón multicapa es el mejor modelo para explicar el precio de venta, sin embargo, al ser sus resultados poco intuitivos al momento de interpretarlos, pierde terreno frente al modelo de regresión lineal múltiple clásico. (Texto tomado de la fuente)

In the vehicle leasing industry, the sale value of the asset at the end of the contract is an essential variable to determine the viability of the rental and, consequently, the sustainability of the business. In Colombia there are no works focused on exploring methodological alternatives that allow explaining the sale price of vehicles based on the different attributes of the asset and market variables. The purpose of this work is to explain the sale price of a car based on its characteristics and market variables, which seeks to determine the variables that are most important in determining the price at which the asset is marketed, as a complement to the expert judgement. To achieve this, different methodological alternatives are explored and compared, such as multiple linear regression, generalized additive model, linear regression with cluster, multilayer perceptron and regression trees, using the fit level and the mean square error as comparison criteria. One of the main results is that, in terms of adjustment and error, the multilayer perceptron is the best model to explain the sale price, however, since its results are not very intuitive when interpreting them, it loses ground compared to the model of classical multiple linear regression.