Продажа 2019 Volkswagen Jetta 2.0L в Corpus Christi TX

2019 VOLKSWAGEN  - Image 1.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 2.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 3.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 4.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 5.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 6.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 7.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 8.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 9.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 10.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 11.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 12.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 13.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 14.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 15.
2019 VOLKSWAGEN  - Image 16.

Bid Information

3d : 17h : 57m : 14s

$25
You Haven't bid
Sale Status
Ready for Sale
All sales are Final. Sold "AS IS, WHERE IS".

Информация о торгах

Sale Location
Vehicle Location
4701 Agnes Street, Corpus Christi, Tx 78405
Дата продажи
Wed May 27, 10:30am (EDT)
Lane/Run/Aisle/Stall
Lane B - Item #12

Транспортировка по США

Get In touch by contacting us via
E-mail или Онлайн поддержка for an exact quote

Информация о лоте

ВИН
Номер в очереди
129836 НЕАКТУАЛЬНЫЙ
Повреждение
Collision
Основной ущерб
Передняя часть
Secondary Damage
Неизвестно
Salvage Texas
SELLER ATTESTED TO 100000 NA
Ключи
Present (not guaranteed)
Airbags
Intact
Actual Cash Value
$14,202
$8,759

Vehicle History

Sales Records
Odometer Reading
Previous Sales
Ownership History
Safety Recalls
Accidents

Vehicle Description

Тип лота
Год
2019
Марка
Модель
Серия
2.0t 35th Anniversary Edition/2.0t Autobahn/2.0t S
Тип кузова
Седан
Цвет кузова
СЕРЕБРИСТЫЙ
Двигатель
2.0L
Коробка передач
Автоматическая
Тип топлива
Бензин
Цилиндра(ов)
4
Система пассивной безопсности
Front Impact Airbag Driver;front Side Impact Airbag Driver;overhead Airbags;front Impact Airbag Passenger;front Side Impact Airbag Passenger
Класс лота
Седан
Произведен в
Mexico

Vehicle Sale Information

Sale Location
Vehicle Location
4701 Agnes Street, Corpus Christi, Tx 78405
Дата продажи
Wed May 27, 10:30am (EDT)
Lane/Run/Aisle/Stall
Lane B - Item #12
Транспортировка по США

Get In touch by contacting us via
E-mail или Онлайн поддержка for an exact quote

We use cookies to analyse & personalise content