통계학과 학사졸업논문

목차

1. 서론

2. 본론
1) 이론적 배경 및 선행 연구
2) 연구설계
3) 실증 분석 결과

3. 결론

4. 부록

5. 참고문헌

본문내용

Ⅰ. 서 론
현대 자동차 시장에서 중고차 거래는 단순한 자산의 재분배를 넘어 합리적인 소비문화의 확산과 자원 순환 경제의 핵심축으로 자리 잡고 있다. 최근 차량용 반도체 수급난과 신차 가격 상승, 경기 불황 등이 맞물리며 신차의 대체재로서 중고차의 경제적 가치는 그 어느 때보다 높게 평가받고 있다. 시장의 성장세는 수치적으로도 뚜렷하다. 국내 중고차 시장의 경우 연간 소비자 거래 약 250~260만 대, 금액 기준 약 30조 원 규모를 형성하고 있으며, 이는 신차 거래 규모의 약 1.4배에 달하는 수치이다. 선진국 시장의 중고차 거래 규모가 신차 대비 약 2배 내외인 점을 고려할 때, 시장의 성장 잠재력 또한 매우 높은 것으로 평가된다.
이에 발맞춰 정보 통신 기술(ICT)의 발전은 엔카, 케이카 등 온라인 중고차 거래 플랫폼의 폭발적인 성장을 견인하였으며, 과거 오프라인 매장에 국한되었던 매물 정보는 이제 디지털 환경에서 소비자가 손쉽게 접근 가능한 데이터가 되었다. 이러한 시장의 양적 성장과 접근성 확대는 소비자에게 다양한 선택권을 제공한다는 점에서 긍정적인 변화라 할 수 있다.
그러나 중고차 시장은 ‘레몬 마켓’의 전형적인 사례로, 판매자와 구매자 간의 ‘정보 비대칭성’이 고질적으로 존재하는 시장이다. 판매자는 차량의 상태, 사고 여부, 잠재적 결함 등 내부 정보를 보유하고 있지만, 구매자는 제한된 외부 정보만을 바탕으로 가치를 판단해야 한다. 이러한 정보의 불균형은 시장의 효율성을 저해하고, 객관적인 가치 평가를 어렵게 만들어 합리적인 가격이 형성되는 것을 방해하는 주된 요인으로 작용한다. 소비자들은 주관적인 경험이나 판매자의 편향된 정보에 의존하여 구매 결정을 내리게 되며, 이는 종종 경제적 손실로 이어진다. 따라서 이러한 정보 비대칭성을 해소하고 시장의 신뢰를 높이기 위해, 데이터를 기반으로 한 객관적이고 과학적인 가격 산정 시스템을 구축하는 것이 시급하다.

참고자료

· 고찬영 (2021), "다중선형회귀분석을 이용한 중고차 가격 예측 연구", 인하대학교 물류전문대학원 석사학위논문.
· 임승준 (2023), "머신러닝을 활용한 자국 브랜드의 중고차 가격 예측 모델에 관한 연구", 홍익대학교 대학원 박사학위논문.
· 조수진 (2019), "국산 중고 자동차 가격 예측 및 영향요인 분석", 이화여자대학교 대학원 석사학위논문.
· XU XIAOYING (2024), "중고차 가격 예측을 위한 머신러닝의 활용", 전남대학교 대학원 석사학위논문.
· 남형권 (2025), "국내 중고차 시장, 앞으로 큰 변화가 예상된다.", 에너지타임뉴스, http://www.enertopianews.co.kr/news/articleView.html?idxno=52733.
· Kaggle, "Used Car Prices", https://www.kaggle.com/datasets/sujay1844/used-car-prices.