• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Norges Handelshøyskole
  • Thesis
  • Master Thesis
  • View Item
  •   Home
  • Norges Handelshøyskole
  • Thesis
  • Master Thesis
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Elbilprediksjon : en empirisk studie av karakteristika og prediksjon av elbil-eiere

Gundersen, Anders Wettergreen; Zeybek, Selim
Master thesis
Thumbnail
View/Open
masterthesis.PDF (8.699Mb)
URI
http://hdl.handle.net/11250/2586210
Date
2018
Metadata
Show full item record
Collections
  • Master Thesis [3749]
Abstract
I denne utredningen studerer vi hva som karakteriserer elbil-eiere og undersøker videre om

disse faktorene kan brukes til å predikere potensielle elbil-eiere. Tidligere studier basert på

spørreundersøkelser har konkludert med at typiske elbil-eiere er relativt unge menn mellom

35-54 år med høy utdanning og inntekt. Denne utredningen skiller seg fra tidligere studier

ved å ta i bruk prediksjonsmetoder for å bedre definere elbil-eiernes karakteristika og

rangere disse etter viktighet. Til dette formålet benyttes et datasett over bilregistreringer

i Oslo og Akershus mellom 2010-2018.

Prinsipalkomponentanalyse og korrespondanseanalyse viser at alderen til bileier,

bostedskommune, politisk tilhørighet, samt høy inntekt og formue var interessante variabler

for videre analyse. Det blir i tillegg gjennomført en variabelutvelgelse gjennom Borutaalgoritmen

for tre tidsperioder som viser de viktigste forklaringsvariablene for å skille elbileiere

fra andre bileiere. Gjennom bruk av trebaserte metoder innenfor prediksjon, estimeres

det innledningvis en basismodell gjennom et klassifiseringstre som sammenligningsgrunnlag.

Videre estimeres det modeller med henholdsvis random forest og extreme gradient boosting

for tidsperiodene.

Utredningen konkluderer med at aldersgruppene 25-40 år og 40-60 år, andel husholdninger

med en samlet formue over 4 millioner kroner i en kommune, antall ladestasjoner i

kommunen, og bostedsadresse som ligger i Asker eller Bærum kommune er viktige faktorer

for å predikere elbil-eiere. Verken menn eller høy inntekt regnes som spesielt viktige

faktorer, mens viktigheten av utdanning er tvetydig. Tilhørighet til politiske partier som

Miljøpartiet De Grønne og Høyre karaktieriserte tidligere elbil-eiere, men disse faktorene

er ikke like prominente i nyere tid. Dette er ett av flere tegn til en homogenisering av elbileiernes

karakteristika med andre bileiere. Derav resulterer dette i et fall i prediksjonsevnen

til modellene som benytter data fra nyere tid, ettersom klassene blir vanskeligere å skille.

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit