物业税税基批量评估研究.pdf

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1、ClassifiedIndex:F293.3U.D.C:332.6ThesisfortheMasterDegreeResearchonMassAppraisalofPropertyTaxBaseCandidate:LimengSupervisor:AssociateProf.TianJinyuSchool:SchoolofEconomicandManagementDateofDefence:March,2015Degree-Conferring-Institution:NorthChinaElectricPowerUnive

2、rsity摘要摘要房地产税收是国家财政收入的重要来源,也是房地产市场宏观调控的重要手段。我国现行的房地产税制存在租、税、费错位,税种政策滞后等问题,房地产税制改革势在必行。早在2009年国务院批转发展改革委《关于2009年深化经济体制改革工作的意见》中就提出“深化房地产税制改革,研究开征物业税”。物业税开征的首要问题是税基的评估测算,物业税一旦正式开征,大量的房地产需要在短时间内完成物业税计税价值评估,批量评估成为必然选择。物业税税基批量评估的核心是批量评估模型的构建,如何构建科学可行的物业税税基批量评估模型以提高评估效率和

3、准确性成为一项亟待解决的重要课题。本文参阅了大量的国内外物业税基评估、批量评估以及BP神经网络的相关文献资料,深入分析了国内外物业税税基评估、批量评估以及BP神经网络的相关理论和实践研究成果。对物业税税基评估、批量评估以及BP神经网络的相关概念和理论进行了概括梳理,在对物业税税基批量评估模型构建与校准方法进行深入分析的基础上,提出了一种基于BP神经网络的物业税税基批量评估模型构建思路,针对物业税的特点构建了物业税税基批量评估指标体系,对评估模型样本的选取和预处理进行设置,针对物业税税基评估的目的和神经网络的特点建立了BP神经

4、网络,确定了神经网络学习的初始权值、阈值以及学习算法。并对所构建的评估模型运用MATALAB加以实现,通过模型的模拟应用,验证了该模型的可行性和准确性。本文对物业税税基批量评估进行了有益探究,将BP神经网络与物业税税基批量评估相结合,对我国物业税开征的理论研究和物业税税基评估实践研究具有一定的借鉴意义。关键词:物业税;税基评估;批量评估;BP神经网络IAbstractAbstractRealestatetaxisnotonlyanimportantsourceofnationalfinancialrevenue,isalso

5、animportantmeansofgovernmentmacro-controlontherealestatemarket.Realestatetaxisrelatedtothepeople'svitalinterestsandthesecurityandstabilityofthesociety.Thecurrentrealestatetaxsysteminourcountryexistproblemsofdislocationofrent,taxandfee,taxpolicylag,taxirregularityet

6、c,sotherealestatetaxsystemreformisimperative.Backin2009theStateCouncilapprovedtheDevelopmentandReformCommission,"About2009todeepeneconomicreformworkviews"proposed"todeepentherealestatetaxreform,researchpropertytax".Theprimaryproblemofpropertytaxlevyisthepropertytax

7、baseassessmentcalculations,oncethepropertytaxlevyoperateformally,alargenumberofrealestatepropertytaxneedstobeevaluatedinashorttime,theresearchonpropertytaxbasemassappraisalbecomeanimportantissuetobesolved.Thisarticlerefertoalargenumberoftherelevantliteratureofprope

8、rtytaxbaseassessmentandmassappraisalbothathomeandabroad,analyzetherelevanttheoreticalandpracticalresearchresultsofthepropertytaxbaseassessmentand

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