城市存量房交易税税基批量评估价值的研究
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【摘要】:随着我国市场经济体制的健康发展以及房地产市场化的不断推进,存量房交易越来越频繁,人们对存量房价值评估的需求越来越强烈。市场的活跃和房价的高涨,使得纳税人低报、瞒报成交价格的行为逐渐增多,相当数量的存量房交易纳税人,通过低报成交价格来逃避部分税款。如何采取措施,堵塞这一征管漏洞,成为了存量房交易税征管工作的当务之急。本文系统的介绍了存量房交易税税基批量评估的问题。首先,通过广泛收集和阅读国内外文献,分析存量房的特点以及对相关数据进行搜集、辨识与量化,得出建筑结构、建筑类型、建筑面积、楼龄、总楼层与所在楼层、朝向、基础配套设施、公共交通配套设施、景观、绿地率、通货膨胀等16个影响存量房价格的因素。其次,通过比较确定了基于多元回归的特征价格模型,构建了存量房交易税税基批量评估模型。从特征价格模型的概念、基本假设、函数形式到特征变量的选择、模型的建立、校准、模型的估计以及相关检验,做了进一步的系统性的归纳分析。最后,选取西安市雁塔区为研究对象,对该区域进行相关实证研究。通过对基础数据的搜集与处理,最终共得到233个样本数据。将数据带入软件,进入回归模型,得出西安市雁塔区存量房的估价模型。结合通货膨胀因素确定存量房价格。最后根据存量房交易税税率的规定计算出存量房交易税税基。本文通过研究影响存量房交易税的因素,构建出影响存量房价格的模型,这不仅丰富了我国批量评估的内容,完善了税基评估的体系,还深化了对批量评估领域的研究,为我国存量房交易税税基的批量评估提供了理论依据和行之有效的方法,也为我国其他类似城市、地区的研究提供借鉴。
【关键词】:存量房 交易税 批量评估 特征价格法
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F812.42;F299.23
【目录】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-9
- 1 绪论9-17
- 1.1 研究背景及意义9-11
- 1.1.1 研究背景9-10
- 1.1.2 研究的目的及意义10-11
- 1.2 国内外研究现状11-14
- 1.2.1 国外研究现状11-12
- 1.2.2 国内研究现状12-13
- 1.2.3 现有研究的局限性13-14
- 1.3 主要研究内容与方法14-17
- 1.3.1 研究内容14
- 1.3.2 研究方法14-15
- 1.3.3 论文框架15-17
- 2 存量房交易税税基批量评估相关理论与流程17-23
- 2.1 存量房交易税税基批量评估相关理论17-21
- 2.1.1 存量房相关概念17-18
- 2.1.2 存量房交易税的界定18-19
- 2.1.3 税基批量评估相关理论19-20
- 2.1.4 存量房交易税税基批量评估的理论基础20-21
- 2.2 存量房交易税税基批量评估流程21-23
- 3 存量房价格因素的辨识与量化23-37
- 3.1 因素的选取原则23-24
- 3.2 影响存量房价值的因素24-29
- 3.2.1 建筑因素24-26
- 3.2.2 区位因素26-27
- 3.2.3 外部因素27-29
- 3.3 影响因素的收集、辨识与量化29-37
- 3.3.1 因素的收集29
- 3.3.2 因素的辨识29-32
- 3.3.3 因素的量化32-37
- 4 基于多元回归的特征价格模型的构建37-45
- 4.1 评估方法的选择37-39
- 4.1.1 基于多元回归的特征价格模型37
- 4.1.2 基于自适应回归的特征价格模型37-38
- 4.1.3 基于人工神经网络的特征价格模型38
- 4.1.4 基于专家系统的特征价格模型38
- 4.1.5 比较与总结38-39
- 4.2 基于多元回归的特征价格模型的构建39-45
- 4.2.1 特征价格模型39-41
- 4.2.2 模型的建立与校准41-42
- 4.2.3 模型的估计与检验42-45
- 5 西安市雁塔区存量房交易税税基批量评估实证分析45-63
- 5.1 西安市存量房市场概况45-49
- 5.1.1 西安市存量房市场现状45-46
- 5.1.2 西安市城区概述46-47
- 5.1.3 区域的划分47-49
- 5.2 基础数据的收集与处理49-52
- 5.2.1 数据的收集49-50
- 5.2.2 数据的量化50-52
- 5.3 西安市雁塔区存量房交易税税基评估过程及结果52-59
- 5.3.1 样本数据的描述性分析52-54
- 5.3.2 模型的估计54
- 5.3.3 模型的识别54-58
- 5.3.4 模型结果58-59
- 5.3.5 通货膨胀的影响59
- 5.4 模型的评估效果检验59-60
- 5.5 模型的意义60-61
- 5.6 模型的应用与实施建议61-63
- 6 结论与展望63-65
- 6.1 研究结论63
- 6.2 研究展望63-65
- 参考文献65-69
- 在校期间的研究成果及发表的学术论文69-71
- 附录71-83
- 附表 171-81
- 附表 281-83
- 致谢83
【参考文献】
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本文编号:420618
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