Оценки автоаукционов Японии при описании состояния автомобиля
На различных аукционах существуют различные системы оценок. Есть аукционы где оценки отсутствуют вовсе. Покупатель просматривают перед торгами аукционные листы и их на основании предлагают максимальные ставки на автомобиль. Торги длятся до тех пор, пока не останется одна ставка. Автомобиль с пробегом более 100.000 по дорогам Японии автоматически теряет 0,5 балла и стоит заметно дешевле, чем например авто с пробегом 98.000. Битый и восстановленный в Японии автомобиль (оценка R, A) стоит значительно дешевле безаварийного. Именно такие авто покупают для перепродажи в России. В случае если после приобретения авто в течении 7 дней будет выявлено отклонение качества автомобиля заявленному в листе аукциона, автомобиль возвращается на аукцион.
Расшифровка шестибальной оценки автоаукциона USSS | Лучшая из возможных оценок. Автомобиль новый или возрастом до 1 года, в отличном состоянии. |
6 | Отличное состояние, ремонт не нужен (возраст до 3 лет и пробег не более 30 000 км). |
5 | Возраст автомобиля не имеет четких ограничений, но при очень хорошем состоянии. При минимальном ремонте или даже после тщательной уборки такой автомобиль будет соответствовать оценке <6>. |
4,5 | Автомобиль так же, как и в оценке <5>, может быть любого возраста, но в очень хорошем состоянии, ремонт не нужен. |
4 | Хорошее состояние, но необходим мелкий незначительный ремонт (как правило, кузовные царапины) |
3,5 | Автомобиль любого возраста, но в хорошем состоянии с пробегом от 100 000км. Есть более заметные царапины и/или небольшие поверхностные повреждения кузова. Также иногда может быть сервисная книжка с историей обслуживания, включающей ремонт или замену некоторых запчастей. |
3 | Автомобиль в удовлетворительном состоянии, необходим ремонт или у машины большой пробег, больше 130 000 км |
2 | Плохое состояние, такие авто, как правило, покупаются ради запчастей. |
1 | Серьезные дефекты (Топляк, коррозия или повреждения солью, битая градом и т.д.) |
R | Битая, но восстановленная машина |
RA | Сильно битая, но восстановленная машина |
R1 | Комплекс от до <1> |
RA1 | Комплекс от до <1> |
*** | Битые и не восстановленные машинки, авто на запчасти, авто <не находу> |
Оценки автоаукционов:
салона На большинстве японских аукционов внешнее состояние и состояние салона оцениваются отдельно друг от друга. Если в аукционной оценке используются в основном цифры, то в оценке салона используются латинские буквы от A до D.
При этом они означают следующее:
A — безукоризненное состояние
B — несущественнные загрязнения
C — несущественные загрязнения и незначительное количество пятен и следов от сигарет
D — салон грязный, пятен и следов от сигарет довольно много.
Оценки автоаукционов:
состояния кузоваКузов | Оценка | Характер повреждения |
| Царапины | А1 | царапина длиной до 5 см. |
А2 | Царапина длиной до 20 см. | |
А3 | Царапина длиной свыше 20 см. | |
| Вмятины (маленькие) | Е | 1-2 маленькие вмятины |
| Вмятины | U1 | Вмятина размером около 3 см (мяч для гольфа) |
U2 | Вмятина размером 10 см. | |
U3 | Вмятина больших размеров. | |
| Восстановления | W1 | Все сделано отлично. |
W2 | Заметны неровности окрашивания. | |
W3 | Неровности окрашивания бросаются в глаза, необходимо перекрасить кузов. | |
| Прочие | S1 | Большая площадь заржавела. |
S2 | Значительные области затронуты ржавчиной. | |
C1 | Большая площадь подверглась коррозии. | |
C2 | Значительные области подверглись коррозии. |
Бампер | Оценка | Разъяснения |
| Царапины | А1 | На бампере есть царапины. |
А2 | Одна треть поверхности бампера покрыта царапинами. | |
А3 | Царапин очень много. | |
| Трещины | Y1 | Есть трещины в двух местах. |
Y2 | Трещин довольно много. | |
Y3 | Очень много трещин, есть восстановленные. | |
| Вмятины | U1 | Небольшие вмятины, продавленности, потертости |
U2 | Вмятины. | |
U3 | Большие вмятины, большие продавленности, значительные потертости. | |
| Восстановления | W1 | Все восстановлено хорошо. |
W2 | Заметны неровности в местах восстановления. | |
W3 | Восстановлено криво, требуется перекрасить бампер. |
- A, B — царапина
- E или U — вмятина
- S — ржавчина, коррозия
- Y — дыра
- W, P — сколы краски либо закрашенные неровности
- X — элемент кузова нуждается в замене
- XX — элемент кузова заменен.
Хотите купить автомобиль на автоаукционе Японии?
Пишите. Звоните. Обращайтесь.
| Звоните WhatsApp Viber +7 902 064 4380 | Обращайтесь: papa-tron | Пишите: [email protected] |
| 3D/5D | Три, пять дверей |
| 4WD | Полноприводной автомобиль |
| 4C, 5C | 4, 5 скоростная механическая коробка переключения передач, рычаг на рулевой колонке |
| 5F | 5 скоростная механическая коробка переключения передач, рычаг на полу салона |
| 5spd | 5 скоростная механическая коробка переключения передач |
| AAC | Кондиционер с климат контролем |
AB. SRS |
Подушка безопасности |
| ABS | Антиблокировочная тормозная система |
| AC | Кондиционер |
| Aero | Полный аэро-обвес автомобиля |
| AFC | Озонатор воздуха |
| AT | Автоматическая коробка переключения передач |
| AW | Алюминиевые литые колесные диски |
| C4, C5 | 4, 5 скоростная механическа коробка переключения передач, рычаг на рулевой колонке |
| CA | Автоматическа коробка переключения передач, рычаг на рулевой колонке |
| CA(T) | Автоматическа коробка переключения передач, рычаг на рулевой колонке |
| CAT | Автоматическа коробка переключения передач, рычаг на рулевой колонке |
| CD | Проигрыватель компакт-дисков |
| CS | Кассетный стерео магнитофон |
| CVT | Вариатор |
| EVC | Контроллер ограничения оборотов двигателя (для форсированных двигателей) |
| F4, F5, F6 | 4, 5, 6-ступенчатая механическая коробка передач |
| FA | Автоматическа коробка переключения передач, рычаг на полу салона |
| FA(T), FAT | Автоматическа коробка переключения передач, рычаг на полу салона |
| G bird | Антикаррозийное покрытие |
| GPS | Навигационная система |
| HR | Высокая крыша |
| HT | Седан |
| LD | Самоблокирующийся дифференциал |
| LSD | Дифференциал с повышенным внутренним трением |
| MD | Проигрыватель мини-дисков |
| MT | Механическая коробка переключения передач |
| NAVI | Навигационная система |
| PS | Гидроусилитель руля |
| PW | Электрические стеклоподъемники |
| SQ | Секвентальная коробка передач (типтроник, стептроник) |
| RS | Задний спойлер |
| SD | Седан |
| SR | Люк |
| SRS | Воздушная подушка безопасности |
| ST | Стереомагнитола |
| T | Наличие запасного колеса |
| TCS | Система контроля покрытия дороги |
| TRC | Система контроля покрытия дороги |
| TV | Телевизор |
Оценка автомобиля на аукционе Манхейм
Аукционная система Manheim по продаже автомобилей с пробегом имеет довольно серьезную систему оценки продаваемых лотов, состояние которых отражается в аукционных листах:
Оценка 5, Extra Clean – отлично.
Оценка 4, Clean – хорошо; в основном это автомобили с пробегом до 50000 миль, не имеющие каких-либо нареканий по механической части, кузову или салону. Аукционная цена выше среднего.
Оценка 3, Average – средне; основная масса продаваемых автомобилей имеет эту оценку, которая указывает о достаточно хорошем техническом состоянии (большая часть этих авто еще находятся на гарантийном обслуживании на территории США).
Оценка 2, Rough — ниже среднего; как правило, автомобили с большими пробегами или видимыми дефектами кузова или салона.
Оценка 1 – плохо; автомобиль, находящийся в аварийном состоянии.
Стоимость автомобиля формируется в процессе аукциона. Дата аукциона указана в соответствующей графе. В назначенный день проводятся торги на площадке аукциона и в Интернете, с помощью которого Вы и имеете возможность выкупать заинтересовавшую технику. Начальная стоимость лота указана на странице с описанием или устанавливается аукционным ведущим.
Приняв участие в аукционе, Вы можете сами формировать цену заинтересовавшего автомобиля в процессе ON LINE торга, исходя из собственных интересов. Выигрывает тот участник, кто ставит ставку завершающую торг, цена изменяется в сторону увеличения.
4 х 2 — 2 колеса
4 X 4 — 4 колеса
/ C — Кондиционер
ACS — Активный комфортабельные сиденья
ALT — Алюминиевой отделкой
ARH — Регулируемая высота Ride
ARP — Адаптивная Пакет Ride
AWD — Полный привод
AXL — Адаптивные фары ксеноновые
Книги — Может включать или не включать службы записи
BXL — Би-ксеноновые фары
CD — Проигрыватель компакт-дисков
ИЗМ. PKG — Удобство пакета
CS — Комфорта
CTL — Контроль
DMG — Поврежденные
DSC — Контроль за направлением стабильности
EDC — Electronic Damping Control
Дополнительных клавиш — Мастер key/K1, К2; Remotes/R1, R2 (в зависимости от количества ключей вернулся с транспортного средства)
FDRS — Сложить Задние сиденья
GR — Больше, чем
HS — Обогрев сидений
HSW — Подогрев рулевого колеса
HT — Съемный Hardtop
HUD — Head-Up дисплей
INOP — Не работающий
L / F — Левый фронт «
L / R — Левая задняя
LUX МЕСТ — Роскошные Гостиный Пакет
MCC — Руководство Климат-контроль
MULT — Несколько
NAV — Навигационная система
Нет книг — Нет книг
OBC — Бортовой компьютер
OEM — Первичной комплектации
PDC — Автостоянка Distance Control
НДР — Краска менее Дент Удаление
PERF PKG — Комплект
PREM PKG — Премиум-пакет
Premium Sound — DSP, HK, М аудио, L7
PREV — Предыдущая
PWR — Питание
RCS — Задние сиденья Комфорт
R / F — Правая передняя
РИТ — Задний Обогрев сидений
R / R — Правый задний
RP — Защиты от опрокидывания
РПЛ — Заменить
RPLD — Заменены
RVS — Задние вентилируемые сиденья
SCRT — Scratch
SLF — Раздвижные нагрузка на пол
SLS — Самовыравнивающиеся Задняя подвеска
SMG — Последовательное ручной коробкой передач
С.
П. — Запасного колеса
SPT PKG — Спортивный Пакет
ППП/ PREM PKG — Спорт/ Premium Package-ППП/ PREM PKG
SS — Тенты
ST — Steptronic передачи
SUBSTD — Нестандартные Ремонт
TPM — Монитора давления автошины
WT — Отделка салона деревом
XL — Ксенон
Российский аукционный дом
Москва2326 Санкт-Петербург1538
Южный федеральный округ
Республика Адыгея30 Ростовская область382 Республика Калмыкия1 Астраханская область117 Волгоградская область220 Севастополь4 Крым79 Краснодарский край601Сибирский федеральный округ
Алтайский край311 Республика Тыва (Тува)36 Томская область164 Красноярский край648 Новосибирская область378 Республика Хакасия167 Кемеровская область171 Республика Алтай24 Омская область248 Иркутская область192Уральский федеральный округ
Тюменская область385 Курганская область109 Ямало-Ненецкий автономный округ58 Челябинская область297 Ханты-Мансийский автономный округ559 Свердловская область602Центральный федеральный округ
Ивановская область123 Калужская область146 Тверская область205 Тульская область132 Московская область2749 Владимирская область157 Рязанская область168 Белгородская область55 Смоленская область342 Тамбовская область70 Орловская область79 Липецкая область54 Воронежская область172 Ярославская область277 Курская область115 Костромская область176 Брянская область37Приволжский федеральный округ
Республика Удмуртия101 Нижегородская область691 Саратовская область251 Республика Марий Эл38 Самарская область554 Республика Мордовия55 Пензенская область68 Пермский край232 Ульяновская область164 Республика Чувашия32 Республика Башкортостан335 Кировская область110 Оренбургская область130 Республика Татарстан498Северо-Кавказский федеральный округ
Республика Чечня21 Республика Кабардино-Балкария56 Республика Северная Осетия (Алания)65 Ставропольский край200 Республика Карачаево-Черкессия7 Республика Дагестан67Северо-Западный федеральный округ
Республика Коми48 Калининградская область157 Республика Карелия90 Новгородская область90 Ленинградская область538 Ненецкий автономный округ3 Вологодская область206 Мурманская область146 Псковская область246 Архангельская область60Дальневосточный федеральный округ
Магаданская область22 Еврейская автономная область17 Сахалинская область78 Хабаровский край158 Забайкальский край74 Камчатский край100 Приморский край195 Республика Саха (Якутия)187 Амурская область84 Республика Бурятия87 Чукотский автономный округ8Знакомство с аукционером
Создание выборки данных
Приведенный ниже код генерирует вектор выигравших ставок Win_bid с соответствующим количеством ставок n_bids и набором наблюдаемых ковариат неоднородности Xi .
набор. Семян (5)
dat <--uction_generate_data (obs = 100, mu = 10, alpha = 2,
сигма = 0,2, бета = с (-1,1),
new_x_mean = c (-1,1),
new_x_sd = c (0.5,0,8))
голова (дат)
#> Win_bid n_bids X1 X2
#> 1 68.839954 3 -1.2637836 1.1013900
#> 2 13,591898 10 -0,5770019 0,6112398
#> 3 9.865958 10 -0.5892253 0.1969346
#> 4 242.628261 10 -1.6678847 2.4273626
#> 5 8.754863 6 -0.4784410 0.3062844
#> 6 35.739652 8 -1.5614955 0.2235402 Попытка нескольких случайных отправных точек для оценки стандартных ошибок
Смоделированная выборка, приведенная выше, была построена таким образом, что при передаче в процедуру оценки с определенными начальными значениями она не генерировала стандартные ошибки для оценок MLE.Это связано с тем, что матрица Гессе аппроксимируется численно численно , поэтому нет гарантии, что она будет положительно определенной:
## Расчет стандартной ошибки не выполняется в следующем одиночном прогоне
res <- аукцион_модель (dat,
init_param = c (8, 2, . 5, .4, .6),
num_cores = 1,
std_err = ИСТИНА)
#> Предупреждение в аукционе_model (dat, init_param = c (8, 2, 0.5, 0.4, 0.6), num_cores
#> = 1,: оценочная матрица Гессе не является положительно определенной, поэтому стандартная
#> ошибок не будет.Подпрограмма могла не найти глобального минимума.
#> Мы предлагаем повторно запустить процедуру с другими начальными значениями или использовать
#> другой метод оптимизации (полный список см.? optim).
res
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.855447 (-)
#> альфа 1.670615 (-)
#> сигма 0.180057 (-)
#> beta [1] -0.965104 (-)
#> бета [2] 0,981842 (-)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,825 
5, .4, .6),
num_cores = 1,
std_err = ИСТИНА)
#> Предупреждение в аукционе_model (dat, init_param = c (8, 2, 0.5, 0.4, 0.6), num_cores
#> = 1,: оценочная матрица Гессе не является положительно определенной, поэтому стандартная
#> ошибок не будет.Подпрограмма могла не найти глобального минимума.
#> Мы предлагаем повторно запустить процедуру с другими начальными значениями или использовать
#> другой метод оптимизации (полный список см.? optim).
res
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.855447 (-)
#> альфа 1.670615 (-)
#> сигма 0.180057 (-)
#> beta [1] -0.965104 (-)
#> бета [2] 0,981842 (-)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,825 Эту проблему можно решить, следуя классической передовой практике для задач оптимизации: использовать несколько начальных значений и выполнять процедуру несколько раз, чтобы гарантировать, что окончательное решение является глобальным оптимумом.Вот рекомендуемый код, в котором мы запускаем процедуру оценки 4 раза и выбираем только случаи, когда стандартные ошибки были получены с действительным гессианом:
## Решение проблемы с многократным запуском
res_list <- список ()
max_llik <- c ()
init_param0 = c (8, 2, . 5, .4, .6)
набор. семян (100)
for (я в 1: 4) {
init_param = c (abs (init_param0 [1: 3] * rnorm (3) + 5 * rnorm (3)), init_param0 [4: 5] + .5 * rnorm (2))
res <- аукцион_модель (dat, init_param = init_param, num_cores = 1, std_err = TRUE)
печать (разрешение)
## Сохранение результатов только с допустимыми стандартными ошибками
если (все (! есть.na (res $ std_err))) {
res_list <- c (res_list, список (res))
max_llik = c (max_llik, res $ значение)
}
}
#> Предупреждение в аукционе_model (dat, init_param = init_param, num_cores = 1, std_err
#> = TRUE): оценочная матрица Гессе не является положительно определенной, поэтому стандартная
#> ошибок не будет. Подпрограмма могла не найти глобального минимума.
#> Мы предлагаем повторно запустить процедуру с другими начальными значениями или использовать
#> другой метод оптимизации (полный список см.? optim).#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.856610 (-)
#> альфа 1.670351 (-)
#> сигма 0,179924 (-)
#> beta [1] -0. 965032 (-)
#> бета [2] 0,981821 (-)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,825
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.850268 (0.795955)
#> альфа 1,670388 (0,096351)
#> сигма 0,179752 (0,021367)
#> beta [1] -0.964933 (0,064690)
#> бета [2] 0.982139 (0,028195)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,82
#> Предупреждение в аукционе_model (dat, init_param = init_param, num_cores = 1, std_err
#> = TRUE): оценочная матрица Гессе не является положительно определенной, поэтому стандартная
#> ошибок не будет. Подпрограмма могла не найти глобального минимума.
#> Мы предлагаем повторно запустить процедуру с другими начальными значениями или использовать
#> другой метод оптимизации (полный список см.? optim).
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> му 11.856782 (-)
#> альфа 1.670366 (-)
#> сигма 0,179926 (-)
#> beta [1] -0.965022 (-)
#> beta [2] 0.981811 (-)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,825
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.857747 (0.897312)
#> альфа 1. 669761 (0.106674)
#> сигма 0,179310 (0,028005)
#> beta [1] -0,964912 (0,059557)
#> бета [2] 0,981907 (0,029767)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,824 
5, .4, .6)
набор. семян (100)
for (я в 1: 4) {
init_param = c (abs (init_param0 [1: 3] * rnorm (3) + 5 * rnorm (3)), init_param0 [4: 5] + .5 * rnorm (2))
res <- аукцион_модель (dat, init_param = init_param, num_cores = 1, std_err = TRUE)
печать (разрешение)
## Сохранение результатов только с допустимыми стандартными ошибками
если (все (! есть.na (res $ std_err))) {
res_list <- c (res_list, список (res))
max_llik = c (max_llik, res $ значение)
}
}
#> Предупреждение в аукционе_model (dat, init_param = init_param, num_cores = 1, std_err
#> = TRUE): оценочная матрица Гессе не является положительно определенной, поэтому стандартная
#> ошибок не будет. Подпрограмма могла не найти глобального минимума.
#> Мы предлагаем повторно запустить процедуру с другими начальными значениями или использовать
#> другой метод оптимизации (полный список см.? optim).#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.856610 (-)
#> альфа 1.670351 (-)
#> сигма 0,179924 (-)
#> beta [1] -0.
965032 (-)
#> бета [2] 0,981821 (-)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,825
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.850268 (0.795955)
#> альфа 1,670388 (0,096351)
#> сигма 0,179752 (0,021367)
#> beta [1] -0.964933 (0,064690)
#> бета [2] 0.982139 (0,028195)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,82
#> Предупреждение в аукционе_model (dat, init_param = init_param, num_cores = 1, std_err
#> = TRUE): оценочная матрица Гессе не является положительно определенной, поэтому стандартная
#> ошибок не будет. Подпрограмма могла не найти глобального минимума.
#> Мы предлагаем повторно запустить процедуру с другими начальными значениями или использовать
#> другой метод оптимизации (полный список см.? optim).
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> му 11.856782 (-)
#> альфа 1.670366 (-)
#> сигма 0,179926 (-)
#> beta [1] -0.965022 (-)
#> beta [2] 0.981811 (-)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,825
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.857747 (0.897312)
#> альфа 1.
669761 (0.106674)
#> сигма 0,179310 (0,028005)
#> beta [1] -0,964912 (0,059557)
#> бета [2] 0,981907 (0,029767)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,824 Два из четырех запусков аукциона_model () привели к стандартным ошибкам.Затем мы выбираем тот, который сообщает о наибольшей вероятности:
res_final <- res_list [[which.max (max_llik)]]
res_final
#>
#> Расчетные параметры (SE):
#> mu 11.850268 (0.795955)
#> альфа 1,670388 (0,096351)
#> сигма 0,179752 (0,021367)
#> beta [1] -0.964933 (0,064690)
#> бета [2] 0,982139 (0,028195)
#>
#> Максимальное логарифмическое правдоподобие = -422,82 Обратите внимание, что расчетные параметры близки к истинным значениям mu = 10, alpha = 2, sigma = 0.2, бета = c (-1,1)) .
Как рассчитываются сметы аукционов?
Общая характеристика прошедших на прошлой неделе аукционов произведений искусства в Нью-Йорке заключалась в том, что все ключевые игроки — аукционные дома, продавцы и участники торгов — проявляли осторожность.
Вы могли услышать прогнозы рыночных наблюдателей, которые ищут зловещие облака рецессии, оценивая, не привели ли мировые события, наконец, к серьезному сокращению рынка, которое, кажется, предсказывается каждый аукционный сезон.
Точно так же, если один аукционный дом достиг или превысил свои предпродажные оценки и имел более низкую ставку бай-ина, чем его конкуренты, то это часто истолковывается как надежный экономический индикатор его господства в агонизме за доминирование на рынке.
входит в тройку крупнейших фирм (Christie’s, Sotheby’s и Phillips).Таким образом, при отсутствии каких-либо других количественных критериев достижение или превышение предпродажных оценок широко считается барометром растущего или падающего рынка.
Однако вся эта уловка сравнения предварительных оценок аукционов с ценами на молотках является ненадежным индикатором каких-либо значимых экономических фактов, кроме относительного успеха отдельных специалистов аукционных домов в переговорах о разумных условиях со своими отправителями. Иногда им удается удерживать предпродажную оценку на низком уровне, а иногда нет.Но эти сложные психологические переговоры вряд ли могут служить основанием для получения объективной оценки силы или слабости более широкого рынка. Все мы жаждем количественной уверенности в измерении рыночных тенденций, но построение экономических предположений на успехе или неудаче в достижении предпродажных оценок похоже на прогнозирование в зыбучих песках.
Странная распространенность этой экономической меры в художественной журналистике может частично объясняться фундаментальным непониманием того, что такое аукционная оценка — и скрытой алхимией, использованной для ее создания.
Хотя может показаться, что аукционная оценка является объективным, неподдельным прогнозом предполагаемого рыночного диапазона объекта специалистом аукционного дома, на самом деле это маркетинговый инструмент, который часто слабо привязан к этой интуиции справедливой рыночной стоимости и часто бывает на него воздействуют посторонние психологические факторы, выходящие далеко за рамки этой интуиции.
Что такое оценка?
Смета устанавливается специалистами аукционного дома при согласовании с товароотправителями. Единственное договорное обязательство, которое у них есть, — это продать работу по базовой цене или выше, которая не раскрывается, но в большинстве случаев составляет 50–100 процентов от низкой оценки.Таким образом, аукционная оценка представляет собой диапазон, установленный немного выше минимальной цены, которую примет клиент, но никоим образом не привязан к каким-либо объективным автономным экономическим факторам, ограничивающим ее диапазон. Для сравнения: «спрос» и «спрос», связанные с акциями до открытия рынка, являются фактическими предложениями реальных участников рынка и могут интерпретироваться как истинная мера открытого интереса к данному товару.
Но специалист аукционного дома не обязан ограничивать диапазон своих оценок какой-либо объективной оценкой справедливой рыночной стоимости, особенно в случае повышения.На самом деле все сводится к тому, что примет грузоотправитель, и нет автономного регулирования или экономических условий, ограничивающих предлагаемый диапазон сам по себе.
Если, например, у меня есть предмет, который я истолковал на основе прошлой рыночной истории, состояния, происхождения и других факторов, который, вероятно, даст цену молотка в 100 000 долларов, я могу выразить это несколькими способами. Если у меня есть относительно послушный грузоотправитель, который не сопротивляется, и нет конкуренции со стороны аукционных домов, я бы предпочел опубликовать оценку в размере 70 000–90 000 долларов с резервом в 60 000 долларов и надеяться, что сильная конкуренция подтолкнет мою оценку выше высокой оценки. целевая цена (или выше).Если мой грузоотправитель немного пуглив и обеспокоен низким запасом, я могу в качестве альтернативы скорректировать оценку до 80 000–120 000 долларов с целевой ценой прямо посередине, а резерв увеличен до минимальной оценки.
Если у меня есть особенно упорный или чрезмерно упорный грузоотправитель и конкуренция со стороны других аукционных домов по сделке, я могу в конечном итоге согласиться с оценкой в 120–180000 долларов и сделать свою целевую цену резервной в надежде, что рынок по крайней мере подтвердит мою интуицию и позвольте мне продать его с запасом — но при таком подходе объект изначально рискует не достичь своего запаса и быть купленным.
Этот сценарий показывает, что оценки в 70 000–90 000 долларов, 80–120 000 долларов и 120 000–180 000 долларов на самом деле могут выражать один и тот же основной экономический прогноз. Даже если ответственный специалист считает, что цена молотка должна упасть примерно на 100 000 долларов, окончательный диапазон может быть значительно скорректирован из-за ряда посторонних психологических давлений или его отсутствия. Таким образом, соответствие, превышение или несоблюдение оценок вряд ли является показателем силы основного рынка, если эта податливость не принимается во внимание.
Парадокс четырех человек, или как формируются оценки
«Я привыкаю рассматривать каждый половой акт как процесс, в котором участвуют четыре человека. Нам будет много чего обсудить ». Зигмунд Фрейд предложил эту формулировку в письме другу. Лоуренс Даррелл использовал эту цитату для эпиграфа Justine , первого романа его Александрийского квартета, одного из величайших литературных произведений 20 века. Я выделяю здесь формулировку Фрейда, поскольку это полезный эвристический прием для понимания того, как формируются оценки аукционов.Это процесс, в котором участвуют, так сказать, четыре человека: грузоотправитель, специалист, (предполагаемые) участники торгов и (потенциальные) другие конкуренты аукционного дома.
Первый шаг в распаковке этого процесса — это основная динамика между грузоотправителем и специалистом, где и происходят фактические переговоры. Так случается, что многие грузоотправители проявляют патологию, которую лучше всего описать как парадоксальный интерес: они часто чувствуют необходимость требовать максимально возможную оценку, исходя из внешне разумного предположения, что чем выше целевой диапазон, тем выше продажная цена.
Это парадоксальный интерес в том смысле, что искусственно завышенная оценка часто приводит к удушению спроса и дает цену, которая в конечном итоге намного ниже их ожиданий — или, что еще хуже, лот в конечном итоге покупается. Таким образом, Часто основной обязанностью специалиста является уговорить грузоотправителя принять самую низкую возможную смету, что действительно соответствует ее интересам.
Внедрение этого спроса является неотъемлемой частью давления, необходимого для установления оценок, и, при отсутствии каких-либо других факторов, специалисты аукционных домов установили бы их как можно более низкими, чтобы стимулировать такой спрос.Однако четвертая сторона за столом — это присутствие (или отсутствие) конкурентов аукционного дома. Конкурентная ситуация с целью выиграть партию почти неизбежно приводит к завышенным оценкам, поскольку каждый специалист по охоте осознает особый парадоксальный интерес, который соблазняет грузоотправителей, и каждый из них надеется, что подслащенный горшок скрепит сделку. Один крупный аукционный дом был известен тем, что радикально завышал оценку одного предмета, выходя далеко за рамки разумной интерпретации рыночной стоимости в процессе конкурентных торгов, в надежде выиграть партию.Даже если этот один предмет неизбежно будет куплен, дом получит остальную коллекцию над своими конкурентами, и это, в конечном итоге, имеет значение.
Пристрастия и корыстные интересы этих четырех агентов играют определенную роль в отклонении оценок аукционного дома, пока специалисты согласовывают окончательный диапазон.
Эти критические факторы также помогают понять, почему крупные частные владения так высоко ценятся и преследуются аукционными домами: они представляют собой материал, только что попавший на рынок, часто в больших количествах, и продавцы обычно более почтительно относятся к оценкам, предложенным специалистом аукционного дома, поскольку присутствующие в зале «эксперты», и, следовательно, с гораздо большей вероятностью продадут больше, чем предполагалось.
Всегда есть потенциал роста
Специалисты не могут не радоваться, когда количество предметов на аукционе превышает их предпродажные оценки, даже если они заранее прекрасно осведомлены об этой возможности. Тем не менее они могут притвориться удивленными, что результаты были настолько сильными и появился новый эталон. Реальный пример может пролить свет на этот эффект (хотя я изменил обстоятельства, чтобы сохранить конфиденциальность). Во время пика китайского рыночного увлечения около 5–10 лет назад у меня был грузоотправитель с важной вазой, который не был особенно вовлечен в рынок произведений искусства, не заботился об оценках и не созывал конкурентов.
Специалисты, отвечающие за продажу, предложили предварительную оценку от 500 000 до 700 000 долларов, хотя они были уверены, что она, вероятно, превысит ее с большим отрывом, возможно, в 10 раз превышающим предполагаемый диапазон. Ваза в конечном итоге была продана за 9,8 миллиона долларов (с премией), что не было чем-то необычным для дорогих партий в те смутные времена. Ключевым моментом здесь является то, что аукционные оценки в некоторых особых обстоятельствах устанавливаются значительно ниже того, за что специалист фактически предсказывает, что лоты будут продаваться, поскольку у них нет стимула рисковать покупкой или отпугивать потенциальных покупателей после этой «торговой лихорадки». устанавливается среди участников торгов.Оценки аукционов — это в первую очередь маркетинговые инструменты, в некоторой степени привязанные к предыдущей рыночной истории, но в идеале предназначенные для привлечения максимальных ставок. Вместе с глянцевыми изображениями и иногда псевдонаучным толкованием каталожных записей они призваны смягчить патину товаров, предлагаемых как можно большему числу потенциальных участников торгов.
Таким образом, предпосылка о том, что превышение или несоблюдение этих целевых показателей на самом деле является независимым барометром силы или слабости рынка, по большей части является уткой.Он указывает на относительный успех или неудачу аукционного дома в умении заключать сделки.Меня утешает тот факт, что сезон за сезоном рынок отмечает себя и лучше улавливает аномалии или эксцессы, чем любые пророческие бромиды от синоптиков. Если рынок сочтет, что оценка искусственно завышена из-за того, что специалисту отчаянно нужно выиграть партию товара или он пытается достичь целевых показателей бюджета, партия останется непроданной. Все это означает, что кто-то должен быть лучшим переговорщиком, и / или клиентам необходимо ослабить свои часто завышенные ожидания.Это не следует воспринимать как предвестник надвигающейся гибели.
Оценка динамической аукционной игры в JSTOR
Абстрактный В этой статье предлагается метод оценки для повторяющейся игры на аукционе при наличии ограничений емкости.
Стратегия оценки вычислительно проста, так как не требует решения для равновесия игры. Он использует двухэтапный подход. На первом этапе распределение заявок, зависящих от переменных состояния, оценивается с использованием данных о заявках, характеристиках участников торгов и характеристиках контрактов.На втором этапе получают выражение ожидаемой суммы будущей прибыли на основе распределения заявок, а затраты выводятся на основе условия первого порядка оптимальных заявок. Мы применяем этот метод оценки к повторным аукционам по закупкам строительства автомагистралей в штате Калифорния в период с мая 1996 года по май 1999 года. На этом рынке ранее выигранные незавершенные контракты снижают вероятность выигрыша следующих контрактов. Мы количественно оцениваем влияние временных ограничений на затраты участников торгов и заявки.Из-за межвременного эффекта, а также из-за асимметрии участников аукциона аукцион может быть неэффективным. На основе оценки затрат мы количественно оцениваем потери эффективности.
Econometrica публикует оригинальные статьи по всем отраслям экономики — теоретическим и эмпирическим, абстрактным и прикладным, обеспечивая широкий охват предметной области. Он продвигает исследования, направленные на объединение теоретико-количественного и эмпирическо-количественного подходов к экономическим проблемам, которые пронизаны конструктивным и строгим мышлением.Ежегодно он исследует уникальный круг тем — от теоретических разработок во многих новых и важных областях до исследований текущих и прикладных экономических проблем, до методологически новаторских, теоретических и прикладных исследований в области эконометрики.
Информация об издателеЭконометрическое общество — международное сообщество, продвигающее экономическую теорию в ее отношении к статистике и математике.
Насколько точно структурные асимметричные оценки аукционов первой цены отражают истинные оценки?
Структурные асимметричные методы оценки аукционов первой цены позволили провести многочисленные эмпирические исследования.
Однако из-за скрытого характера лежащих в основе оценок точность оценок невозможно проверить с помощью полевых данных, что может помешать эмпирическим схемам аукционов и приложениям, основанным на структурных оценках. Чтобы оценить их точность, мы проводим анализ оценок, полученных на основе экспериментальных данных асимметричных аукционов, на которых исследователи наблюдают за оценками. Мы проверяем нуль статистической эквивалентности между оценочным и истинным распределениями значений по сравнению с альтернативой неэквивалентности.При использовании продвинутых моделей модифицированный тест Колмогорова-Смирнова не может отклонить эквивалентность распределения, поддерживая структурные асимметричные оценки аукционов для исследований аукционного рынка. Кроме того, восстановленный КПД имеет точность плюс-минус 2,5% по сравнению с истинным КПД.
Ссылки
Акаике, Хиротогу. 1998. «Теория информации и расширение принципа максимального правдоподобия». В Избранные статьи Хиротугу Акаике , 199–213, Springer.
Ищите в Google Scholar
Asker, John. 2010. «Исследование внутренней организации картеля торгов». Американский экономический обзор 100: 724–762. Ищите в Google Scholar
Эти, Сьюзан, Джонатан Левин и Энрике Сейра. 2011. «Сравнение открытых и закрытых аукционов: данные лесных аукционов». Ежеквартальный экономический журнал 126: 207–257. Ищите в Google Scholar
Bajari, Patrick, and Lixin Ye. 2003. «Выбор между конкуренцией и сговором.» Обзор экономики и статистики 85: 971–989. Ищите в Google Scholar
Баджари, Патрик и Али Ортасу. 2005. «Разумны ли структурные оценки моделей аукционов? Доказательства экспериментальных данных ». Журнал политической экономии 113: 703–741. Искать в Google Scholar
Balat, Jorge. 2012. «Закупки на автомагистралях и пакет стимулов: выявление и оценка динамических аукционов с ненаблюдаемой неоднородностью». Технический отчет, Рабочий документ.Искать в Google Scholar
Campo, Sandra.
2012. «Неприятие риска и асимметрия на закупочных аукционах: идентификация, оценка и применение в строительных закупках». Журнал эконометрики 168: 96–107. Выполните поиск в Google Scholar
Campo, Sandra, Isabelle Perrigne и Quang Vuong. 2003. «Асимметрия аукционов с первичной ценой с аффилированными частными ценностями». Журнал прикладной эконометрики 18: 179–207. Выполните поиск в Google Scholar
Кампо, Сандра, Эммануэль Герр, Изабель Перринь и Куанг Вуонг.2011. «Полупараметрическая оценка аукционов с первой ценой с участием участников торгов, не склонных к риску». Обзор экономических исследований 78: 112–147. Искать в Google Scholar
Cantillon, Estelle. 2008. «Влияние асимметрии участников торгов на ожидаемую выручку на аукционах». Игры и экономическое поведение 62: 1–25. Искать в Google Scholar
Chen, Xiaohong. 2007. «Оценка полупараметрических моделей с использованием больших выборок». Справочник по эконометрике 6: 5549–5632.
Искать в Google Scholar
Черномаз, Кирилл.2012. «О влиянии совместных торгов на независимых частных аукционах стоимости: экспериментальное исследование». Игры и экономическое поведение 76: 690–710. Ищите в Google Scholar
Де Силва, Дакшина Г., Тимоти Данн и Джорджия Космопулу. 2003. «Эмпирический анализ заявок на участие в аукционах по строительству дорог». Журнал экономики промышленности 51: 295–316. Ищите в Google Scholar
Дональд, Стивен Г. и Гарри Дж. Парш. 1993. «Кусочная оценка псевдомаксимального правдоподобия в эмпирических моделях аукционов.” International Economic Review 34: 121–148. Ищите в Google Scholar
Дональд, Стивен Г. и Гарри Дж. Парш. 1996. «Идентификация, оценка и тестирование в параметрических эмпирических моделях аукционов в рамках парадигмы независимых частных ценностей». Эконометрическая теория 12: 517–567. Ищите в Google Scholar
Доразельски, Ульрих, Грегори Льюис и Ариэль Пейкс.
2018. «Только начало: обучение и равновесие на новом рынке». Американский экономический обзор 108: 565–615.Выполните поиск в Google Scholar
Дайер, Дуглас, Джон Х. Кагель и Дэн Левин. 1989. «Устранение неопределенности в отношении количества участников независимых аукционов с частной стоимостью: экспериментальный анализ». Экономический журнал РЭНД 20: 268–279. Ищите в Google Scholar
Эльакиме, Бернар, Жан-Жак Лаффон, Патрис Луазель и Куанг Вуонг. 1994. «Аукционы первой цены с закрытой заявкой и секретными ценами резервирования». Анналы экономики и статистики 34: 115–141.Выполните поиск в Google Scholar
Ertaç, Seda, Ali Hortaçsu и James W. Roberts. 2011. «Выход на аукционы: экспериментальный анализ». Международный журнал промышленной организации 29: 168–178. Выполните поиск в Google Scholar
Flambard, Véronique и Isabelle Perrigne. 2006. «Асимметрия в закупочных аукционах: свидетельства контрактов на уборку снега».
Economic Journal 116: 1014–1036. Ищите в Google Scholar
Джентри, Мэтью и Тонг Ли. 2014 г.«Идентификация на аукционах с выборочным входом». Econometrica 82: 315–344. Ищите в Google Scholar
Gentry, Matthew L., Tong Li и Jingfeng Lu. 2015. «Выявление и оценка на аукционах первой цены с участием участников торгов, не склонных к риску, и выборочный вход». Доступен по SSRN 2587812 . Искать в Google Scholar
Джентри, Мэтью Л., Тимоти П. Хаббард, Денис Некипелов и Гарри Дж. Парш. 2018. «Структурная эконометрика аукционов: обзор». Основы и тенденции® в эконометрике 9: 79–302.Выполните поиск в Google Scholar
Герре, Эммануэле, Изабель Перринь и Куанг Вуонг. 2000. «Оптимальная непараметрическая оценка аукционов с первой ценой». Econometrica 68: 525–574. Выполните поиск в Google Scholar
Герре, Эммануэле, Изабель Перринь и Куанг Вуонг. 2009. «Непараметрическая идентификация неприятия риска на аукционах первой цены с ограничениями исключения».
Econometrica 77: 1193–1227. Выполните поиск в Google Scholar
Haile, Philip A., Han Hong и Matthew Shum.2003. «Непараметрические тесты для общих значений на аукционах с закрытой заявкой по первой цене». Технический отчет, Национальное бюро экономических исследований. Ищите в Google Scholar
Хендрикс, Кеннет, Джорис Пинкс и Роберт Х. Портер. 2003. «Эмпирические последствия равновесных торгов на аукционах первой цены, симметричных, обыкновенных аукционов». Обзор экономических исследований 70: 115–145. Ищите в Google Scholar
Хендрикс, Кеннет и Роберт Х. Портер. 1988. «Эмпирическое исследование аукциона с асимметричной информацией.» Американский экономический обзор 78: 865–883. Ищите в Google Scholar
Хендрикс, Кеннет и Роберт Х. Портер. 1992. «Совместные торги на федеральных аукционах OCS». Американский экономический обзор 82: 506–511. Ищите в Google Scholar
Хендрикс, Кеннет, Роберт Х. Портер и Чарльз А. Уилсон.
1994. «Аукционы по аренде нефти и газа с информированным участником торгов и случайной резервной ценой». Econometrica: Journal of the Econometric Society 62: 1415–1444.Ищите в Google Scholar
Хикман, Брент Р. и Тимоти П. Хаббард. 2015. «Замена выборки обрезки граничной поправкой в непараметрической оценке аукционов с первой ценой». Журнал прикладной эконометрики 30: 739–762. Ищите в Google Scholar
Хикман, Брент Р., Тимоти П. Хаббард и Йигит Саглам. 2012. «Структурные эконометрические методы на аукционах: справочник по литературе». Журнал эконометрических методов 1: 67–106. Искать в Google Scholar
Holt, Charles A., и Сьюзен К. Лори. 2002. «Неприятие риска и побудительные эффекты». Американский экономический обзор 92: 1644–1655. Ищите в Google Scholar
Жофре-Боне, Мирейя и Мартин Песендорфер. 2003. «Оценка динамической аукционной игры». Econometrica 71: 1443–1489. Ищите в Google Scholar
Кесслер, Джадд и Лиз Вестерлунд.
2015. Внешняя достоверность лабораторных экспериментов: вводящий в заблуждение упор на количественные эффекты . Том 18. Великобритания: Oxford University Press, Oxford.Искать в Google Scholar
Kong, Yunmi. 2015. «Эндогенное участие и неприятие риска на аукционах по аренде нефти и газа». Рукопись экономического факультета Нью-Йоркского университета . Искать в Google Scholar
Kong, Yunmi. 2017. «Выборочное участие в аукционах: оценка и доказательства». Рукопись экономического факультета Университета Райса . Искать в Google Scholar
Краснокутская, Елена и Катя Сейм. 2011. «Программы преференций и участие в аукционах по закупке автомобильных дорог.» Обзор американской экономики 101: 2653–2686. Ищите в Google Scholar
Лаффон, Жан-Жак, Эрве Оссар и Куанг Вуонг. 1995. «Эконометрика аукционов первой цены». Econometrica: Journal of the Econometric Society 63: 953–980. Выполните поиск в Google Scholar
Li, Tong, Jingfeng Lu и Li Zhao.
2015. «Аукционы с выборочным участием и участниками торгов, не склонными к риску: теория и доказательства». Экономический журнал РАНД 46: 524–545. Выполните поиск в Google Scholar
Lu, Jingfeng и Isabelle Perrigne.2008. «Оценка неприятия риска на аукционах по возрастанию и закрытых торгах: на примере данных лесных аукционов». Журнал прикладной эконометрики 23: 871–896. Искать в Google Scholar
Marion, Justin. 2007. «Благоприятны ли предпочтения ставок? Влияние субсидий малому бизнесу на закупку автомобильных дорог ». Журнал общественной экономики 91: 1591–1624. Искать в Google Scholar
Мацкин, Роза Л. 1994. «Ограничения экономической теории в непараметрических методах.» Справочник по эконометрике 4: 2523–2558. Искать в Google Scholar
Мацкин, Роза Л. 2007. «Непараметрическая идентификация». Справочник по эконометрике 6: 5307–5368. Искать в Google Scholar
Некипелов, Денис. 2007. «Сдерживание входа и предотвращение обучения на Ebay».
Рукопись , Университет Дьюка . Ищите в Google Scholar
Паарш, Гарри Дж. 1992. «Выбор между общей и частной парадигмами ценности в эмпирических моделях аукционов.» Journal of Econometrics 51: 191–215. Искать в Google Scholar
Pesendorfer, Martin. 2000. «Исследование сговора на аукционах по первой цене». Обзор экономических исследований 67: 381–411. Ищите в Google Scholar
Политис, Димитрис, Джозеф П. Романо и Майкл Вольф. 1999. «Слабая сходимость зависимых эмпирических мер с применением к субдискретизации в функциональных пространствах». Журнал статистического планирования и выводов 79: 179–190. Искать в Google Scholar
Porter, Robert H., и Дж. Дуглас Зона. 1999. «Рынки школьного молока в Огайо: анализ торгов». Экономический журнал РАНД 30: 263–288. Выполните поиск в Google Scholar
Salz, Tobias, and Emanuel Vespa. 2019. «Оценка динамических игр олигополистической конкуренции: экспериментальное исследование».
РЭНД Журнал экономики Скоро. Искать в Google Scholar
Christies | Отделения специалистов
Каталог специалистов по поиску А-Б CD НАПРИМЕР ПРИВЕТ JK L-M O-P R-S ТЕЛЕВИДЕНИЕ W Европейское искусство XIX века Мебель и произведения искусства XIX века Скульптура XIX векаA-B
Африканское и океаническое искусство Американское искусство Американское народное искусство Американская мебель и декоративное искусство Древнее искусство и древности Оружие, доспехи и спортивное оружие Австралийское Искусство Книги и рукописи Британские рисунки и акварелиC-D
Китайская керамика и произведения искусства Китайский экспорт Китайские Картины Часы, морские хронометры и барометры Комиксы (Bande Dessinée) и иллюстрации ДизайнE-G
Ранняя европейская скульптура и произведения искусства Английская мебель и произведения искусства Европейская керамика и стекло Европейская мебель и произведения искусства Золотые шкатулки и предметы VertuH-I
Сумки и аксессуары Импрессионизм и современное искусство Искусство Индии, Гималаев и Юго-Восточной Азии Исламское искусствоJ-K
Японское Искусство Ювелирные изделия Корейское ИскусствоЛ-М
Латиноамериканское искусство Морские Фотографии Современное искусство, Азиатско-Тихоокеанский регион Современное искусство Ближнего Востока Современное британское и ирландское искусство Музыкальные инструментыО-П
Рисунки Старых Мастеров Картины старых мастеров Востоковедное искусство Искусство Аутсайдера Фотографии Портретные миниатюры Послевоенное и современное искусство Доколумбовое искусство Отпечатки и копии Частные и культовые коллекции и распродажа загородных домовR-S
Коврики и ковры Русское искусство Наука и естествознание Шотландское искусство Серебряный Южноафриканское Искусство Южноазиатский модерн + современный Спорт и искусство дикой природы Швейцарское ИскусствоТ-В
Топографические изображения Викторианское искусство, искусство прерафаэлитов и британских импрессионистовВт
Часы и наручные часы Вино и спиртные напиткиВлияние аукционных домов на цену молотка
164 Ann Oper Res (2006) 145: 149–165
третья позиция.
Sotheby’s в Лондоне и Christie’s в Нью-Йорке остаются на четвертой и пятой позициях,
соответственно.
4. Заключительные замечания
Хотя все большее внимание уделяется инвестициям в картины, роль
аукционных домов в экономической литературе не изучалась так подробно. Предыдущие работы
с применением гедонистической ценовой техники не дали убедительных результатов относительно наиболее эффективного аукционного дома
, но в этих исследованиях предметом искусства была единица.Чтобы сосредоточить внимание на
аукционных домах как на единице, мы применили методику сравнительного анализа DEA, разработанную для исследований эффективности
. Деятельность, интерпретируемая как производственный процесс, немного особенная; входные данные
— это физические характеристики картин Пикассо, а выходы — аукционные цены.
Мы, конечно, не можем собрать всю необходимую информацию о картинах просто по типу
периода и площади поверхности картины.
Однако именно эти переменные были признаны значимыми, и
использовались в исследованиях аукционных цен с использованием гедонистической регрессии.
Новым конструктивным элементом статьи являются показатели эффективности, дающие представление об аукционе.
Различия между домами, которые невозможно получить с помощью гедонистических ценовых регрессий. Важным наблюдением является то, что если предполагается, что точная информация и арбитраж будут поддерживать нашу производительность, индикаторы
можно рассматривать как индикаторы качества, представляющие ненаблюдаемые атрибуты качества.
Разработанный тип модели может также применяться к другим учреждениям или рынкам, где рассматриваемая единица
использует физические активы различных типов для получения результатов.На финансовых рынках
единиц, таких как брокерские фирмы, пенсионные фонды и т. Д., Дают денежный результат путем инвестирования в
различных типов акций, облигаций и т.
Д. В случае культурных учреждений, таких как музеи человеческие ресурсы, экспонаты, помещения и т. Д. . используется для получения как качественных, так и измеримых результатов.
Непрерывной выходной переменной может быть количество посещений за период времени. В настоящее время мы
проводим такое исследование для музеев Турина.
Ссылки
Agnello, R.J. и Р.К. Пирс. (2002). «Доходность инвестиций и риски для искусства: свидетельства аукционов
американских картин». Восточное экономическое обозрение, 28 (4), 443–464.
Andersen, P. and N.C. Petersen. (1993). «Процедура ранжирования эффективных единиц в анализе Data Envelopment
». Наука управления, 39, 1261–1264.
Anderson, R.C. (1974). «Картины как инвестиции». Экономическое расследование, 12, 13–26.
Ашенфельтер, О.и К. Градди. (2003). «Аукционы и цена искусства». Журнал экономической литературы, 41 (3),
763–787.
Банкир Р. Д., А. Чарнс и В. В. Купер. (1984).
«Некоторые модели для оценки технической и масштабной неэффективности
». Наука управления, 30 (9), 1078–1092.
Buelens, N. and V. Ginsburgh. (1993). «Возвращаясь к« Искусству как плавающей дерьмовой игре »Баумоля». European Eco-
nomic Review, 37, 1351–1371.
Candela, G. and A.E. Scorcu. (1997).«Индекс цен на аукционах арт-рынка. Приложение к итальянскому рынку
современных масляных картин ». Журнал экономики культуры, 21 (3), 175–196.
Шанель О., Л. А. Жерар-Варет и В. Гинзбург. (1996). «Актуальность гедонистических индексов цен». Журнал
экономики культуры, 20, 1–24.
Charnes, A., W.W. Купер и Э. Родс. (1978). «Измерение эффективности подразделений, принимающих решения».
Европейский журнал исследований операций, 2, 429–444.
Купер У.В., Л.М. Сейфорд и К. Тон. (2000). Анализ охвата данных. Подробный текст
с моделями, приложениями, ссылками и программным обеспечением DEA-Solver. Kluwer Academic Publishers,
Бостон / Дордрехт / Лондон, стр.
193–197.
Czujack, C. (1997). «Картины Пикассо на аукционах, 1963–1994». Журнал экономики культуры, 21, 229–247.
Фаррелл, М.Дж. (1957). «Измерение производственной эффективности». Журнал Королевского статистического общества,
Series A, 120 (III), 253–281.
Springer
Сколько стоит ваш объект? — Исследование вашего искусства
Кейт Харинг, «Без названия», из портфолио Энди Маус, 1986Трудно установить фиксированные значения для антиквариата, произведений искусства и других предметов коллекционирования. Запрашиваемая или предлагаемая сумма определяется многими факторами, включая состояние объекта, личные интересы продавца и покупателя, а также тенденции на рынке. Согласно политике Смитсоновского института, ни один сотрудник не может предлагать денежные оценки.Однако следующие рекомендации должны помочь вам определить приблизительную стоимость вашего произведения искусства.
Во-первых, обратитесь к справочникам по ценам, чтобы определить текущие цены продажи и аукционные цены.
Некоторые справочники по ценам доступны в Интернете, но большинство из них можно найти в книгах или офлайн-форматах. Эти путеводители часто есть в специализированных университетских или художественных музеях, а также в более крупных публичных библиотеках. Индексы цен обычно публикуются ежегодно и охватывают международные аукционы и галереи.
Справочник цен
ADEC: Международные цены на искусство
Индекс продаж произведений искусства
Справочник цен и справочник по произведениям искусства Давенпорта
Международные аукционные рекорды
Годовой индекс цен аукционов произведений искусства Леонарда
Распечатки можно найти на следующих ресурсах:
Цена печати Gordon’s Годовая
Портфолио современной печати
Цены на печать для дилеров Lawrence International
Интернет-ресурсы для ценообразования
бесценно.
com
artprice.com
artnet.com
AskArt.com
FindArtinfo.com
MutualArt.com
Аттестация и оценщики
Подумайте о том, чтобы найти оценщика, который определит ценность ваших произведений искусства. Оценщики — это обученные специалисты, работающие на платной основе. Они оценивают вашу работу и дают вам письменное заявление о ее ценности. Хотя следующие организации сами не проводят оценки, каждая из них публикует каталог своих членов.Всегда ищите оценщика, разбирающегося в том, какие произведения искусства у вас есть.
Американское общество оценщиков
11107 Sunset Hills Road, Suite 310
Reston, VA 20190
(703) 478-2228 или 1-800-ASA-VALU
www.appraisers.org
Американская ассоциация оценщиков
212 West 35th Street, 11th Floor South
New York, NY 10001
(212) 889-5404
www.appraisersassoc.org
Международное общество оценщиков
303 West Madison Street, Suite 2650
Chicago, IL 60606
(312) 981-6778
www.