Previsão de valores residuais de automóveis.

Instituto Superior de Economia e GestãoA importância estratégica dos valores residuais de automóveis usados, ligeiros de passageiros, para certos ramos da economia como a gestão de frotas, rent-a-car e companhias seguradoras motivou a escolha do tema desta tese. Assim, formalizou-se um modelo econométrico que define o valor esperado dos residuais, condicionado nas variáveis explicativas. A sua concepção teve como referências as teorias das Regressões Hedónicas e do Capital Asset Price Model. As questões econométricas que surgem prendem-se com a existência de uma variável dependente fraccionai. Neste contexto, seguiu-se a sugestão de Papke e Wooldridge (1996) que consiste numa forma funcional específica e um método de estimação da Quase-Máxima Verosimilhança, com os quais se recupera facilmente a função de regressão da variável fraccionai. Estimaram-se ainda modelos para os quantis condicionados 5 e 95 da distribuição dos residuais pelo método da Regressão de Quantis (Koenker e Basset, 1978); os quantis definem os limites do intervalo de confiança de 90% para o valor residual. No estudo empírico realizado utilizou-se uma base de dados de vendas realizadas em leilões de automóveis usados. Segundo os resultados, as variáveis significativas na definição do residual são: idade, kms, valor do automóvel novo, tipo de combustível e a existência de ar condicionado. Nos quantis 5 e 95 surgem mais variáveis significativas, relativas ao equipamento do automóvel. As estimativas relativas ao quantil 95 são mais aproximados às da média que as do quantil 5.The strategic importance of residual values of used passenger cars to some economic acíivities, such as fleet services, rent-a-car and insurance, motivated this work. An econometric model was set in order to define the expected value of residuais conditional on the regressors. Its main references were hoth Hedonic Regressions and Capital Asset Price ModePs theories. Econometric questions arise hecause of the existence of a fractional response variahle and, in that context, the proposal of Papke and Wooldridge (1996) was followed. They suggest the use of a specifíc functional form and a method of Quasi-Maximum Likelihood, which facilitates the task of recovering the regression function of the fractional variahle. Conditional quantiles 5 and 95 of the residual distribution function were also estimated by the method of Quantile Regression (Koenker and Basset, 1978); the quantiles set the limits of the confídence interval for the residual. For the empirical work a database of sales of used cars in auctions was used. The results tell that the signifícant regressors are: age, kms, value ofthe new car, kind offuel and the existence of air condictioning. Besides these, for quantiles 5 and 95, there are also other signifícant equipment variables. Estimates for quantile 95 are more similar to those of the expected value than quantile 5.N/