摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
1.绪论 | 第9-17页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
1.1.1 选题背景 | 第9页 |
1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外文献综述 | 第10-14页 |
1.2.1 国外文献综述 | 第10-11页 |
1.2.2 国内文献综述 | 第11-13页 |
1.2.3 国内外相关研究评价 | 第13-14页 |
1.3 研究内容与方法 | 第14-17页 |
1.3.1 研究方法 | 第14页 |
1.3.2 研究内容 | 第14-17页 |
2.我国房产税税基批量评估现状 | 第17-25页 |
2.1 我国房地产税收政策及问题 | 第17-18页 |
2.1.1 我国现行的房地产税 | 第17页 |
2.1.2 我国房地产税收存的主要问题 | 第17-18页 |
2.1.3 开征房产税的必要性 | 第18页 |
2.2 我国部分城市房产税税基批量评估模式 | 第18-25页 |
2.2.1 丹东模式 | 第18-19页 |
2.2.2 杭州模式 | 第19-20页 |
2.2.3 南京模式 | 第20-21页 |
2.2.4 太原模式 | 第21-22页 |
2.2.5 我国房产税税基批量评估模式比较 | 第22-23页 |
2.2.6 我国房产税税基批量评估模式总结 | 第23-25页 |
3 相关理论和技术方法 | 第25-33页 |
3.1 房产税税基批量评估 | 第25-27页 |
3.1.1 房产税税基评估 | 第25页 |
3.1.2 房产税税基评估的原则 | 第25页 |
3.1.3 批量评估方法的定义 | 第25-26页 |
3.1.4 批量评估校准技术 | 第26-27页 |
3.1.5 计算机辅助的批量评估技术 | 第27页 |
3.2 特征价格模型 | 第27-28页 |
3.2.1 特征价格模型的基本概念 | 第27-28页 |
3.2.2 特征价格模型的前提假设 | 第28页 |
3.3 住宅子市场理论 | 第28-29页 |
3.3.1 住宅子市场的定义 | 第28-29页 |
3.3.2 住宅子市场的划分 | 第29页 |
3.4 GIS技术 | 第29-33页 |
3.4.1 GIS的技术研究方法 | 第30页 |
3.4.2 GIS空间分析功能 | 第30-31页 |
3.4.3 空间插值法 | 第31-33页 |
4 基于空间分析和特征价格模型的房产税税基批量评估 | 第33-39页 |
4.1 地理信息数据的准备 | 第33页 |
4.2 空间插值法划分评税区域 | 第33-34页 |
4.3 批量评估特征价格模型的构建 | 第34-37页 |
4.3.1 特征价格模型的基本形式 | 第34-35页 |
4.3.2 特征变量的选取 | 第35-36页 |
4.3.3 特征变量的量化 | 第36-37页 |
4.4 设立基准房地产 | 第37页 |
4.5 确定住宅价格修正体系 | 第37页 |
4.6 计算应税住宅价格 | 第37页 |
4.7 基于空间分析和特征价格模型的房产税税基批量评估流程 | 第37-39页 |
5 西安市房产税税基批量评估实证研究 | 第39-65页 |
5.1 西安市住宅房地产数据的来源与准备 | 第39-41页 |
5.1.1 数据来源 | 第39-40页 |
5.1.2 西安市住宅地理信息平台的搭建 | 第40-41页 |
5.2 西安市房产税税基评税区域的划分 | 第41-49页 |
5.2.1 空间数据探索 | 第41-45页 |
5.2.2 克里金插值法预测房价空间分布 | 第45-47页 |
5.2.3 西安市评税区域的划分 | 第47页 |
5.2.4 西安市评税区域的检验 | 第47-49页 |
5.3 西安市批量评估特征价格模型的构建 | 第49-61页 |
5.3.1 特征变量的选择与量化 | 第49-52页 |
5.3.2 GIS空间分析方法量化特征变量 | 第52-56页 |
5.3.3 模型的建立和检验 | 第56-60页 |
5.3.4 批量评估特征价格模型结果 | 第60页 |
5.3.5 西安市评税分区批量评估模型拟合结果比较 | 第60-61页 |
5.4 基准房地产的设立 | 第61页 |
5.5 住宅价格修正体系 | 第61-62页 |
5.6 计算应税住宅价格 | 第62页 |
5.7 批量评估效果检验 | 第62-65页 |
6 结论 | 第65-67页 |
6.1 主要结论 | 第65页 |
6.2 展望 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-73页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-75页 |
致谢 | 第75页 |