發(fā)布時間：2017-07-05 17:08

  本文關鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)稅基批量評估中的應用

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【摘要】：我國目前征收房產(chǎn)稅的依據(jù)是1986年國務院頒布的《中華人民共和國房產(chǎn)稅暫行條例》,其主要征稅對象是企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營用房和個人用于出租的房產(chǎn),而對于居民用于居住或者投資的住宅是免征房產(chǎn)稅的。但是近年來由于房地產(chǎn)市場持續(xù)向好,使得大量投資涌入房地產(chǎn)市場,造成房地產(chǎn)市場持續(xù)過熱,房地產(chǎn)價格逐級攀升但是房屋空置率也是居高不下,造成了房地產(chǎn)市場的不健康發(fā)展,因此我國于2003年首次提出要對房地產(chǎn)保有環(huán)節(jié)征收房地產(chǎn)稅,一方面能夠穩(wěn)定房地產(chǎn)市場,另一方面也能拓寬地方政府的財政收入來源。要開征房地產(chǎn)稅就需要對房地產(chǎn)的稅基價值進行評估,由于此類評估面對的評估對象眾多,且需要按照周期多次進行評估,因此采用批量評估是解決這一問題最佳方案。 本文在閱讀國內外大量文獻的基礎上,首先介紹了稅基評估與普通房地產(chǎn)評估的存在的聯(lián)系與區(qū)別,認為傳統(tǒng)的市場法、成本法和收益法無法滿足稅基評估的要求,因此必須采用批量評估作為房地產(chǎn)稅基評估,并分析了批量評估方法的特點、優(yōu)勢及使用前提。在此基礎上分析使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為批量評估模型的可行性,并分析了應用神經(jīng)網(wǎng)絡法評估稅基所需要的政策和技術方面的支持,將神經(jīng)網(wǎng)絡法與常規(guī)的多元回歸法進行了對比研究,認為在實際應用中神經(jīng)網(wǎng)絡能夠彌補常規(guī)多元回歸方法存在的一些不足。同時由于我國目前缺少對于批量評估稅基價值的流程設計,因此本文設計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于稅基評估的流程設計,并對其中存在的指標選取,網(wǎng)絡設計等問題做了分析。最后以北京市朝陽區(qū)為研究對象,驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡法進行稅基評估是可行的,對于大量房地產(chǎn)價值的評估是有效和準確的,為未來的稅基評估以及類似的大量資產(chǎn)評估提供了借鑒。
【關鍵詞】：房地產(chǎn)稅 批量評估 稅基評估
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP183;F299.23;F812.42
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 論文研究背景和意義11-12
• 1.1.1 選題背景11
• 1.1.2 選題的目的和意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 稅基批量評估的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文的研究內容16-17
• 1.4 論文的研究方法和技術路線17-19
• 1.4.1 論文研究方法17
• 1.4.2 論文的技術路線17-19
• 2 房地產(chǎn)稅基評估與一般房地產(chǎn)評估的對比研究19-28
• 2.1 房地產(chǎn)價值評估概述19-21
• 2.1.1 房地產(chǎn)價值評估的定義19
• 2.1.2 房地產(chǎn)價值評估中的幾個關鍵因素19-20
• 2.1.3 房地產(chǎn)評估的常用方法20-21
• 2.2 房地產(chǎn)稅基評估概述21-23
• 2.2.1 房地產(chǎn)稅基評估含義21
• 2.2.2 房地產(chǎn)稅基評估中的幾個關鍵因素21-22
• 2.2.3 稅基評估與房地產(chǎn)價值評估的差異22-23
• 2.3 稅基批量評估技術23-28
• 2.3.1 批量評估的含義及特點23-24
• 2.3.2 批量評估的工作流程24
• 2.3.3 批量評估的優(yōu)勢24-25
• 2.3.4 批量評估應用的基本前提25-27
• 2.3.5 各國批量評估模型介紹27-28
• 3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法及在房地產(chǎn)稅基評估中的可行性28-37
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述28-30
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述28
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概述28-30
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于稅基評估的可行性分析30-34
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡性能的可行性分析30-31
• 3.2.2 外圍環(huán)境政策可行性分析31-34
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡法與多元回歸法對比研究34-37
• 3.3.1 多元回歸的工作流程34-35
• 3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡與多元回歸的對比分析35-37
• 4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)稅基評估模型建立37-50
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于房地產(chǎn)稅基評估的工作流程設計37
• 4.2 前期準備階段37-38
• 4.2.1 明確評估對象38
• 4.2.2 確定評稅分區(qū)38
• 4.3 建立指標與數(shù)據(jù)庫階段38-43
• 4.3.1 確定評估對象的特征因素39-42
• 4.3.2 確定量化標準42
• 4.3.3 建立房地產(chǎn)稅基評估數(shù)據(jù)庫42-43
• 4.4 建立神經(jīng)網(wǎng)絡與使用階段43-48
• 4.4.1 Matlab及其神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱介紹43-44
• 4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法選定44-46
• 4.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡其他參數(shù)的設計46-48
• 4.4.4 網(wǎng)絡的訓練48
• 4.4.5 檢測模型的評估結果48
• 4.4.6 進行評估48
• 4.5 模型校準與申訴階段48-50
• 4.5.1 稅務機關的常規(guī)監(jiān)控48-49
• 4.5.2 公民申訴機制49
• 4.5.3 誤差的處理機制49-50
• 5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)稅基評估案例分析——以北京市朝陽區(qū)為例50-69
• 5.1 北京市房地產(chǎn)市場概況50-52
• 5.2 研究區(qū)域的確定及數(shù)據(jù)采集52-59
• 5.2.1 研究區(qū)域的確定52-53
• 5.2.2 相關數(shù)據(jù)的獲取方式53-54
• 5.2.3 特征因素的選取54-55
• 5.2.4 數(shù)據(jù)的采集與量化方法55-59
• 5.3 稅基評估的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)59-62
• 5.3.1 相關計算過程及代碼59-60
• 5.3.2 訓練過程60-61
• 5.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的測試與結果61-62
• 5.4 稅基評估的多元回歸模型的實現(xiàn)62-67
• 5.4.1 模型的設定62
• 5.4.2 模型的估計和檢驗62-63
• 5.4.3 住宅多元回歸的檢驗63-66
• 5.4.4 模型特征變量的分析66-67
• 5.4.5 多元回歸模型的測試和結果67
• 5.5 兩種計算結果誤差差異顯著性比較67-69
• 6 結論與展望69-71
• 6.1 本文的主要研究工作及結論69-70
• 6.2 不足與展望70-71
• 參考文獻71-73
• 附錄A BP神經(jīng)網(wǎng)絡實際測試的結果73-75
• 附錄B 多元回歸實際測試的結果75-77
• 附錄C 住宅小區(qū)周邊配套指標權重調查表77-79
• 作者簡歷及攻讀碩士 /博士學位期間取得的研究成果79-81
• 學位論文數(shù)據(jù)集8

【參考文獻】

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本文編號：522833