🚗 중고차 시세 조회

데이터 기준: 2023~2025년 판매 실거래가 · 이상치 제거 적용
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제조사 → 모델 → 세부모델 → 등급을 선택하면 연식별 감가 곡선과 향후 시세 예측을 확인할 수 있습니다.

📐 계산 로직 안내

[ 탭1: 시세 검색 ] 주행거리별 평균 시세 및 이상값 제거
주행거리 구간(밴드) = 0, 10k, 20k, 30k, 40k, 50k, 60k, 70k, 80k, 90k, 100k, 120k, 150k, 200k, 300k(km)
평균 시세 = 해당 구간에 속하는 실거래가의 단순 평균 (최소 2건 이상)

IQR 이상값 제거:
  Q1 = 25분위값,  Q3 = 75분위값,  IQR = Q3 - Q1
  유효 범위 = [Q1 - 1.5×IQR, Q3 + 1.5×IQR]
  단, 상한이 최댓값 이상일 경우 → 상한을 95분위값으로 대체

주행거리 0km 필터 = 실주행 1,000km 이하 차량 제외 (전시·신차 출고급)
왜 주행거리를 구간으로 나누나요?
주행거리는 연속적인 숫자이지만 10,000km 단위로 묶어서 봐야 각 구간의 시세 패턴이 안정적으로 드러납니다. 예를 들어 3만km와 3만5천km는 사실상 같은 시세대이므로 "3만~4만km 구간"으로 묶어 평균을 냅니다.

IQR 이상값 제거란 무엇인가요?
중고차 실거래 데이터에는 사고차·침수차·특수 조건 거래 등으로 극단적으로 낮거나 높은 가격이 포함됩니다. IQR(사분위 범위) 기법은 통계적으로 정상 범위에서 벗어난 값을 자동으로 걸러냅니다. 상위 이상값이 없는 경우(예: 모두 비슷한 가격)에는 95분위값을 상한으로 사용해 지나치게 많은 데이터가 제거되는 것을 방지합니다.
[ 탭2: 연식별 감가 곡선 ] 판매연도별 시세 추이 및 2026~2028 예측
데이터 구조: 차량 등급 → 차량연식 → 판매연도(2023/2024/2025) → 평균가

2023→2024 감가율(관측) = mean( (p2024[y] - p2023[y]) / p2023[y] )  ← 시장 동향 포함
2024→2025 감가율(관측) = mean( (p2025[y] - p2024[y]) / p2024[y] )  ← 시장 동향 포함

예측 감가율 (단면 분석 기반, 시장 추세 제거):
  1순위: cross_sectional_rates[등급]
         = 2025년 동시점에서 연식 차이로 측정한 순수 노화 감가율
         = weighted_median( (p2025[y] - p2025[y+1]) / p2025[y+1] )  ← 분모: 신연식(당해연도)
         가중치 = min(√count_old, √count_new), 거래 5건 이상 쌍 2개 이상 시 유효
  2순위: age_bucket_rates[연령대]
         = 0-2년: -7.2%, 2-4년: -8.8%, 4-6년: -5.5%, 6-9년: -9.0%, 9+년: -10.7%
  범위 제한: 최소 -3%, 최대 -35% (상승 예측 금지)

2026 예측[y] = 기준가 × (1 + rForecast)
2027 예측[y] = 2026 예측[y] × (1 + rForecast)
2028 예측[y] = 2027 예측[y] × (1 + rForecast)
판매연도별 시세를 왜 따로 보나요?
같은 2019년식 차라도 2023년에 팔렸을 때와 2025년에 팔렸을 때 가격이 다릅니다. 전체 중고차 시장 분위기, 금리, 신차 출시 등의 영향을 받기 때문입니다. 판매연도별 선을 분리해서 보면 "시장이 전반적으로 오르고 있는지 내리고 있는지"를 파악할 수 있습니다.

예측 감가율은 어떻게 계산하나요?
이전 방식(2024→2025 연도별 변화율)은 시장 상승분까지 예측에 반영해 일부 모델이 "오를수록 비싸진다"는 잘못된 결과를 냈습니다. 개선된 방식은 단면 분석(cross-sectional)을 사용합니다. 같은 2025년에 팔린 차들을 연식별로 비교해 순수 노화 감가율만 추출합니다. 예를 들어 2020년식이 2021년식보다 10% 저렴하다면, 그 차의 연간 감가율은 -10%입니다. 이 방식은 시장 전체가 오르거나 내려도 영향을 받지 않습니다.