基于NAR模型的上海市房产税规模预测

发布时间：2017-08-17 15:25

  本文关键词：基于NAR模型的上海市房产税规模预测

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【摘要】：运用上海市2004-2015年的社会经济指标数据,对影响上海市房产税征收规模的11个指标进行主成分分析,将所得主成分综合得分引入NAR神经网络模型中来预测上海市2016-2020年房产税征收规模得分,并采用多元回归法对房产税规模与其得分间的关系进行拟合,得到上海市2016-2020年房产税征收规模预测值。研究结果表明,房产税规模与其得分的关系近似趋近于指数函数y=16.34e0.183x,上海市2016-2020年房产税征收规模增长呈逐年上升趋势,涨幅逐渐趋向平稳。此房产税规模预测方法可以运用到其他省市的房产税征收规模情况的计算中,为中国房地产市场宏观调控政策的实施提供依据。
【作者单位】： 武汉大学资源与环境科学学院;
【关键词】： 房产税 NAR神经网络 主成分分析
【分类号】：F812.42;F299.23
【正文快照】： 1引言2011年1月28日,上海和重庆两个城市开始了个人住房房产税征收试点工作,两城市分别采用了不同的税收方案,但两个城市的税收方案都存在征收范围窄、税率水平偏低、缺乏严密的法律规范等问题。两地的试点工作主要目的是为了建立房地产税制的框架,发挥调节引导作用,为推进房

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本文编号：689738