Leasing

Forrás

http://miau.gau.hu/oktatas/2012osz/leasing_coco.xlsx

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A Lombard Lízing Csoport ajánlatainak összehasonlítása különböző konstrukciók esetén.

A feladat előtörténete

Érdekel a banki szektor és a különböző lízingek, ebben a témában tanultam és szeretnék elhelyezkedni. Megtetszett a COCO eljárás és érdekelne, hogy milyen eredményeket mutatna lízingkonstrukciók esetén, illetve remélem, hogy ezzel tágabb ismereteket szerezhetek egy nagy lízing cég stratégiájáról. Abban bízok, hogy megtudom, milyen feltételek mellett éri meg jobban lízingelni egy személygépjárművet.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

Az ember általában nem gondolkozik el különböző pénzügyi lehetőségeken, ha szeretne egy autót akkor azt veszi meg, amennyiben a pénzügyi helyzete ezt lehetővé teszi, és (talán mert túl bonyolultnak tartja) nem veti össze a különböző lízingkonstrukciókat részletesebben, nem gondolkozik el rajta, hogy más feltételekkel esetleg jobban megérné, illetve nem is nagyon képes a sok paraméter egyidejű összehasonlítására. Ez által olyan fontos részletek fölött siklik át az ember ami komolyan érinti a pénztárcáját. A COCO elemzés nélkül a lehetőségeim korlátozottak lettek volna ezen téma vizsgálatát tekintve, nagy valószínűséggel csak leíró jellegű elemzés készült volna. Ezt támogathatta volna a véleménykutatás két formája, a kérdőívezés, illetve a fókuszcsoport módszertan. Ezen módszerek hátránya, hogy az eredmények a vizsgált alanyokra támaszkodnak, így nem csak azzal a problémával kellett volna szembenézni, hogy az átlag ember nem tájékozódik az ajánlatok között, hanem azzal is, hogy az egész eredmény szubjektív vélemények összessége lett volna, így nagyban befolyásolták volna az eredményt a reklámok, illetve az alanyok aktuális lelki állapota. Igen nehéz lett volna reprezentatív mintát választani, mivel a lízingelt igénybe vevők halmaza eleve kontraszelektált csoport a társadalmon belül, illetve legtöbbször élesen elkülönül a gépjárművet használó személye, az azt megvásároló, illetve annak lízingkonstrukciója felől döntő személytől. Nem beszélve arról, hogy ilyenkor egyéb kedvezmények is léteznek, amit megint csak nem lehetett volna vizsgálni. Másik lehetőség lett volna a különböző ajánlatok összehasonlítása, ami tekintve az adatok mennyiségét, kézzel szinte lehetetlen lett volna, és nem lehetett volna mentes a szubjektív véleményemtől. A COCO elemzés talán legnagyobb előnye a hatékonyság, áttekinthetőség és egyértelműség mellett az, hogy teljesen objektívan értékeli az adatokat. A COCO elemzés nélkül egyszerűbb lett volna különböző cégek konstrukcióit összehasonlítani, így viszont nem lehetett volna az akciókat, illetve a cégek miatti eltéréseket kiküszöbölni. A használt módszerrel jobban kapcsolódok a szakdolgozatomhoz, mivel magával a lízingkonstrukcióval tudtam foglalkozni, és nem pedig az eltérő vállalatok módszereivel, illetve a márkák különbözőségéből fakadó inhomogenitással. Az előzetes elbeszélgetések, illetve a megkérdezett alanyok válaszai alapján arra következtetünk, hogy ez a módszer a COCO elemzéstől eltérő eredményt adott volna. Az emberek nagy része nincsen tisztában azzal, hogy a futamidő ennyire fontos szerepet játszik. A többség nagyobb jelentőséget tulajdonított a vételárnak. A fönt részletezett módszer eredményei alapján mégis úgy gondolom, a törlesztő részlet lett volna a legfontosabbnak ítélt objektum. Ez a COCO elemzés fényében hamis kép kialakulásához vezetett volna. Az előzőeket jól tükrözi, hogy a megkérdezettek többsége 3 évre lízingelné gépjárművét, hogy ezzel alacsonyabb törlesztő részleteket kelljen fizetnie. Emellett sokan szívesen választanának drágább autót, természetesen alacsony önerővel. Így a Kangoo minimum önrésszel 3 évre lett volna a legnépszerűbb választás (a már említett alacsonyabb törlesztő részletek és alacsony önrész miatt). Ez lesz az elemzéshez a hipotézisünk, azt várjuk, hogy az elemzés erre vagy rácáfol, vagy megerősít minket benne.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Rengeteg lízingcég kínál számtalan konstrukciót, viszont ezek paramétereit nem egyszerű fellelni, ha egyáltalán lehetséges, sok cégnél csak személyre szabott ajánlatot lehet kérni levélben vagy telefonon. Ez jelentősen megnehezíti az adatgyűjtést. Szerencsére a szóban forgó cég honlapján megtalálható egy kalkulátor felület, melynek kezelése egyszerű és elég részletes információkkal szolgál.

Objektumok (sorok)

3 féle autó:

• Renault Kango
• Renault Twingo
• VolksWagen Touran

Ezek mindegyike 3 különböző önrésszel:

• minimum önrész (20%)
• 50% önrész
• 80% önrész

És ezek mindegyike 2 féle futamidőre:

• 1 év (12 hónap)
• 3 év (36 hónap)

Ez összesen 3*3*2=18 objektum.

Attribútumok (X, Y oszlopok)

• futamidő, minél nagyobb, annál nagyobb a THM, mivel itt a THM-et nem egy évre, hanem az egész hitelre számítottuk, így ha 3 évre vesszük fel a hitelt és az éves THM=r akkor a THM-et az (1+r)^n-1 képlettel kapjuk meg, ahol az n a futamidő években. Ez a függvény n szigorúan monoton növekedő függvénye, más szóval, minél nagyobb a futamidő, annál nagyobb a THM
• havi törlesztő részlet, minél kisebb annál jobb, és (triviális, hogy) minél nagyobb, annál nagyobb a THM
• önerő, az adatokból gyűjtött tapasztalatok alapján, minél nagyobb, annál nagyobb a THM. Ennek oka az lehet, hogy az önerő növekedése, nyilvánvaló módon a felvett hitel csökkenésével jár, ami esetben a cég úgy igyekszik növelni a bevételét, hogy növeli a THM-et. Magyarázat lehet még az is, hogy ekkor a kölcsön fix költségei változatlanok, de a felvett hitel kisebb, így arányaiban nő a fix költség, ami növeli a THM-et.
• vételár, minél nagyobb annál kisebb a THM, ezt az önerőhöz hasonlóan lehet magyarázni, mert ugyanúgy a kölcsön összege változik, és az előbb láttuk, hogy nagyobb kölcsön alacsonyabb THM-et eredményez.
• THM, de nem egy évre, hanem az egész hitelre kiszámolva, minél kisebb annál jobb

A feladat által érintett célcsoportok

Úgy gondolom, hogy mindenkinek hasznos legalább egyszer végiggondolnia, hogy milyen konstrukcióval érdemes egy autót lízingelnie, és látni, nem érdemes egy paraméter alapján választani. Manapság mindenki rendelkezik személyautóval, és nagyon sokan lízingelik, így szinte a teljes lakosság számára hasznos lehet ez a kimutatás

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

Ezzel a módszerrel, illetve a kimutatás eredményeivel hosszú távon anyagi szempontból jó döntést hozhatunk, illetve ilyen téren körültekintőbbé válhatunk. Személyes hasznosság ezeken felül a tapasztalatszerzés, illetve az érdeklődésem kielégítése is. Fontos, hogy ezzel a módszerrel elkerülhetjük azt az esetet is, hogy nem tudjuk fizetni a részleteket, így elveszítenénk a gépjárművet. Ez azt jelenti, hogy szerencsés esetben akár százezreket is spórolhatunk. A feladat megoldása kapcsán várható haszont megbecsülni előre igen nehéz. Nem így van ez a költségekkel: Ösztönös megoldás:

• Kérdőívek nyomtatása 1000 Ft (100 oldal 10 Ft/oldal)
• A kérdőívek kitöltetésére illetve azok adatainak számítógépre vitelének munkaköltsége 6 óra esetén 3000 Ft-os óradíjat számolva: 18000 Ft
• telefonos egyeztetés a fókuszcsoport módszertan alanyaival 200 Ft
• Az alanyok kikérdezésére fordított munka bére 1 óra esetén 3000 Ft
• az összes adat rendszerezése és kiértékelése számítógép segítségéve: (1 óra munkaidőt számolva) 3000 Ft

Ez összesen 1000+18000+200+3000+3000=25200 Ft Várhatóan hasznot abból lehetne termelni, hogy a kutatás eredményeit lízingcégeknek eladjuk, és ők ezek alapján tudják összeállítani a konstrukcióikat. Úgy vélem, hogy az eredményeket 30000 Ft értékben lehet eladni. Ez az ösztönös megoldás piaci értéke. A COCO elemzés költségei:

• internetes adatgyűjtés munkabére (1 óra): 3000 Ft
• internet költsége: 200 Ft
• Az elemzés elkészítésének munkabére (szintén 1 óra): 3000 Ft

Ezek összesen 6200 Ft. Itt a piaci értéket úgy lehet megbecsülni, hogy egy hasonló elemzést egy szakértő csapat kb. 20000 Ft-ért készítene el. Az említett költségeken felül mindkét esetben felmerül a számítógép költsége, illetve a használt szoftverek ára (amik akár ingyen is elérhetőek), de mivel ezek mindkét esetben fellépnek, így a különbségben úgysem látszanak. A két megoldás költségeinek különbsége: 25200-6200=19000 Ft. Ennyivel olcsóbb a tananyag szerinti megoldás. Ha ehhez hozzávesszük a piaci értékek különbségét, akkor a várható hasznosság: 19000+20000-30000=9000 Ft. Tehát az elemzést 9000 Ft haszon reményében kezdem el.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

• a. 1. Létrehoztam az Adatbázis munkalapot, majd ezen a munkalapon összegyűjtöttem az adatokat, amiket egyesével kerestem a kalkulátor segítségével, ezzel létrehozva az adatbázist.
• b. 2. Ebből az adatbázisból Pivot kimutatás segítségével egy rendszerezett táblázatot készítettem, mellyel később sokkal könnyebb dolgozni, illetve ellenőrzés céljából egy db nézet kimutatást is készítettem a Kimutatás munkalapra. (Innentől a COCO munkalapra dolgoztam)
• c. 3. A kimutatásra való hivatkozással létrehoztam az Alapadatok táblázatot, majd alatta az attribútumokhoz megadtam az irányultságot (ez alól az összehasonlításként szolgáló THM a kivétel)
• d. 4. A SORSZÁM függvény segítségével ezeket rangsoroltam a Rangsor nevű táblázatban
• e. 5. Létrehoztam egy üres Lépcsők táblázatot. Az elemzés futtatása során a Solver ezt fogja kitölteni, ezzel meghatározva, hogy az adott pozícióhoz mekkora érték járul.
• f. 6. A Segédtábla a Solvernek fog feltételt szabni a Lépcsők táblázat kitöltésére nézve (nevezetesen hogy egy helyhez legalább akkora értéket kell rendelni mint az utána következőhöz).
• g. 7. Ezután kitöltöttem a COCO táblázatot az FKERES függvény segítségével, lefuttattam az elemzést az előbb már ismertetett módon, majd az eredményeket a HA függvény segítségével kiértékeltem. Így látható, hogy mennyire jól értékelhetők a konstrukciók a választott paraméterekkel.

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Az ember nem szokott megfontolt, körültekintő döntést hozni lízingkonstrukciók választása esetén (esetleg a lehetőségeik nem teszik lehetővé). Az eredmények azt mutatják, hogy jól leírhatók a hitelkonstrukciók a választott paraméterekkel. Érdemes megfigyelni a fontosság sort, ami az átlaga az adott paraméternek, megmutatja, hogy átlagban mekkora növekményt okozott az Y-ban az adott attribútum. Nyilván való okokból a futamidő okozta a legnagyobb növekményt. Ennél érdekesebb az érzékenység sor. Ez azt mutatja meg, hogy az adott tényező alapján mennyire különülnek el az egyes konstrukciók. Láthatjuk, hogy leginkább a hitelnél a futamidő számít. Ebből a sorból derül ki tehát, hogy egy hitelnél érdemesebb nagyobb önerővel rendelkezni, és a lehető legrövidebb futamidőt választani, amit csak megengedhetünk. Persze fontos hogy ezt felelősségteljesen tegyük, mert ez a havi törlesztő részletek növekedéséhez vezet, és fontos, hogy az ember ne vállalja túl magát. Érdekes még az is, hogy a többi attribútum változása nem befolyásolja akkora mértékben a THM-et, és egyik sem közelíti meg a futamidőt, így érdemes mindent annak érdekében feláldozni, hogy minél kisebb legyen a futamidő (például nagyobb havi törlesztő részlet mellett is jobban megéri az alacsonyabb futamidő). Az is látszik, hogy az ösztönös megoldás szerinti legjobb konstrukció valójában nem éri meg jobban, mint a többi. A COCO elemzés nem vezetett egyértelmű eredményre, nem lehet megmondani, hogy melyik objektum éri meg jobban, az adott paramétereket véve figyelembe. Ugyanakkor a fent említett okokat figyelembe véve, azt mondhatnám, hogy egy közepesen jómódú magyar háztartás számára a Kangoo 1 évre, a lehetőségekhez mért legnagyobb önrésszel tűnik a legjobb választásnak.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Azt tudnám az eredmények alapján ajánlani, hogy mindenki hozzon megfontolt döntést. A vizsgált konstrukciók jól leírhatók az adott paraméterekkel, így úgy gondolom mindenki olyan értékű autót választhat, amilyet csak megengedhet magának, nem fog a lízingdíjjal jobban vagy rosszabbul járni, mint más lízingeknél. Ami a legfontosabb, hogy minél kisebb a futamidő, magas kamatok és önrész mellett, akkor is jobban kíméljük a pénztárcánkat. Látszik, hogy a COCO elemzés a szokásos választással szemben (korábban részletezve) objektív döntés meghozatalára sarkall, illetve előítéletektől mentes eredményeket szolgáltat. Ami a hipotézisünket illeti, a fent részletezett okok miatt, nem járnánk jól a 3 éves lízingkonstrukcióval, hiszen igaz, hogy alacsonyabb részleteket fizetnénk, de még így is, mivel ezt hosszabb időn keresztül tennénk meg, a végén több pénzt fordítanánk összesen a részletek fizetésére.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

Természetesen a lízingelési lehetőséget akkor választja az ember ha nem tud elég pénzt összespórolni egy autóra, viszont szüksége lenne rá, de érdemes addig nyújtózkodni ameddig a takarónk ér, és egy esetlegesen alacsonyabb árkategóriájú autót megvásárolni, rövidebb futamidővel, aztán azt el lehet adni és venni egy másikat, ha az anyagi helyzetünk ezt akkorra már megengedi. A nyert haszon kiszámítható, ha azt nézzük, hogy a korábban említett 3 éves konstrukció, és 20% önrész helyett valaki az egy éves konstrukciót választja, 80% önrésszel. Ez a Kangoo esetén: (800000+3200000*1,454)-(3200000 + 800000*1,181). Ez körülbelül 1300000 Ft. Érdekes lenne a különböző cégek lízingajánlatait összehasonlítani, ha ezek részletei is könnyen hozzáférhetőek lennének az interneten.Ezen az elvi hasznon felül, a remélt 9000 Ft-ból, az eredmények ismerete alapján, illetve a befektetett munka mennyisége alapján, mivel az adatgyűjtésre a vártnál 40 perccel több időt kellett ráfordítani, így a tényleges hasznosság 2000 Ft-tal kevesebb. Azaz 7000 Ft tényleges hasznosságot állapítok meg.

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

nyilatkozat és kitöltési segédlet