基于Box-Cox转换的Hedonic模型在房产税税基评估中的应用研究

基于Box-Cox转换的Hedonic模型在房产税税基评估中的应用研究

论文摘要

在现阶段的中国,房地产的价格具有多重垄断性的特点,其供给多是满足高收入人群的居住和投机需求,而非普通民众的基本住宅保障需求。所以,这需要我国政府实施适当的规制手段来抑制房价的过快增长及提供具有社会保障性的住房来满足人民最基本的生存需要。与前阶段连续出台的干扰市场的行政干预相比,我们认为物业税的开征将更符合市场经济秩序建立的要求。但物业税改革方案为何迟迟没能落地呢?其关键就在于中国缺乏一个切实可行且公允公正的房产税税基评估体系。在国外,特征价格模型被用于房产税税基评估领域由来已久;而在我国,却鲜有资产评估机构将其运用在日常实践中。究其原因,笔者认为是我国缺乏一个统一的房地产业数据库、相关统计资料更是有限。所以,本研究打算从我国国情出发,在不影响评估效果的基础上,减少数据信息的收集量,为我国房产税税基评估体系的建立提供现实的指导意义。本文是在基于主体变量特征价格模型的研究基础上,通过引入Box-Cox转换对原模型加以优化,构建出基于Box-Cox转换和主体变量的特征价格模型。本研究首先运用了基于主体变量的Hedonic模型来计算特征变量的价格;其次采用Box-Cox转换来优化的原模型。期间,将两个模型进行对比分析,发现经过Box-Cox转换的特征价格模型在显著性上优于前者。本文突破了以往研究人员需要投入大量精力去采集小区层次(区位和邻里环境特征)信息的常态,简化了数据的收集范围;同时克服了直接运用特征因素建立模型所面临的样本数据少、解释变量难以涵盖所有隐含特征的困难;在总结了前人对建筑特征研究的基础上,选择了52个变量作为本文住宅特征的指标体系。最后,以福州市晋安区五四北新店板块的二手房作为研究对象,取得有效样本356个,运用改进的特征价格模型对二手房数据进行了实证研究。通过回归分析,确立了各小区的基准均价;并在此基础上,明确了楼层、总层、景观、间距、装修、卧室、客厅、厨房、卫生间等变量对特定房屋的价格调整大小。本研究主要成果如下:(1)构建了引入小区变量的住宅特征指标体系;(2)优化了引入主体变量的多元线性回归模型,构建了福州市住宅特征价格模型;(3)本文将福州住宅市场作为单一市场,分析得出住宅各特征的价格调整系数。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景和研究意义
  • 1.2 国内外文献综述
  • 1.2.1 特征价格模型的国内外研究现状
  • 1.2.2 国内实证研究模型的有效性比较
  • 1.2.3 引入主体变量的多元回归模型分析
  • 1.3 研究内容
  • 1.3.1 理论分析
  • 1.3.2 实证研究
  • 1.4 研究思路
  • 1.5 本文创新点
  • 1.6 本章小结
  • 第二章 特征价格模型理论
  • 2.1 前提假设
  • 2.2 理论基础
  • 2.2.1 消费者理论
  • 2.2.2 实证研究模型
  • 2.3 基础函数
  • 2.4 均衡分析
  • 2.5 优势劣势
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 引入主体变量及Box-Cox转换的特征价格模型的建立
  • 3.1 主体变量
  • 3.1.1 定义及设置
  • 3.1.2 模型的影响
  • 3.2 Box-Cox转换
  • 3.2.1 Box-Cox概述
  • 3.2.2 参数λ的估计方法
  • 3.3 特征价格模型的建立
  • 3.3.1 假设条件
  • 3.3.2 变量选择
  • 3.3.3 数据收集
  • 3.3.4 函数形式
  • 3.4 特征价格模型估计及检验
  • 3.4.1 估计方法
  • 3.4.2 模型检验
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 福州市住宅特征价格模型的实证分析
  • 4.1 方法选择
  • 4.2 研究区域
  • 4.3 评估流程设计
  • 4.3.1 引入主体变量的多元回归模型的建立
  • 4.3.2 对总售价及房屋面积进行Box-Cox转换
  • 4.4 数据的获取及量化
  • 4.4.1 数据的获取
  • 4.4.2 数据的量化
  • 4.4.3 数据的分类
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 模型分析及检验
  • 5.1 模型的描述性统计
  • 5.2 模型的识别与检验
  • 5.2.1 线性函数建模
  • 5.2.2 Box-Cox转换
  • 5.2.3 经济学意义检验
  • 5.2.4 统计学和计量经济学检验
  • 5.2.5 评估效果检验
  • 5.3 本章小结
  • 结论、建议及展望
  • 一、结论
  • 二、建议
  • 三、展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文
  • 相关论文文献

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