| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 现有研究的局限性 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容与方法 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文框架 | 第15-17页 |
| 2 存量房交易税税基批量评估相关理论与流程 | 第17-23页 |
| 2.1 存量房交易税税基批量评估相关理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 存量房相关概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 存量房交易税的界定 | 第18-19页 |
| 2.1.3 税基批量评估相关理论 | 第19-20页 |
| 2.1.4 存量房交易税税基批量评估的理论基础 | 第20-21页 |
| 2.2 存量房交易税税基批量评估流程 | 第21-23页 |
| 3 存量房价格因素的辨识与量化 | 第23-37页 |
| 3.1 因素的选取原则 | 第23-24页 |
| 3.2 影响存量房价值的因素 | 第24-29页 |
| 3.2.1 建筑因素 | 第24-26页 |
| 3.2.2 区位因素 | 第26-27页 |
| 3.2.3 外部因素 | 第27-29页 |
| 3.3 影响因素的收集、辨识与量化 | 第29-37页 |
| 3.3.1 因素的收集 | 第29页 |
| 3.3.2 因素的辨识 | 第29-32页 |
| 3.3.3 因素的量化 | 第32-37页 |
| 4 基于多元回归的特征价格模型的构建 | 第37-45页 |
| 4.1 评估方法的选择 | 第37-39页 |
| 4.1.1 基于多元回归的特征价格模型 | 第37页 |
| 4.1.2 基于自适应回归的特征价格模型 | 第37-38页 |
| 4.1.3 基于人工神经网络的特征价格模型 | 第38页 |
| 4.1.4 基于专家系统的特征价格模型 | 第38页 |
| 4.1.5 比较与总结 | 第38-39页 |
| 4.2 基于多元回归的特征价格模型的构建 | 第39-45页 |
| 4.2.1 特征价格模型 | 第39-41页 |
| 4.2.2 模型的建立与校准 | 第41-42页 |
| 4.2.3 模型的估计与检验 | 第42-45页 |
| 5 西安市雁塔区存量房交易税税基批量评估实证分析 | 第45-63页 |
| 5.1 西安市存量房市场概况 | 第45-49页 |
| 5.1.1 西安市存量房市场现状 | 第45-46页 |
| 5.1.2 西安市城区概述 | 第46-47页 |
| 5.1.3 区域的划分 | 第47-49页 |
| 5.2 基础数据的收集与处理 | 第49-52页 |
| 5.2.1 数据的收集 | 第49-50页 |
| 5.2.2 数据的量化 | 第50-52页 |
| 5.3 西安市雁塔区存量房交易税税基评估过程及结果 | 第52-59页 |
| 5.3.1 样本数据的描述性分析 | 第52-54页 |
| 5.3.2 模型的估计 | 第54页 |
| 5.3.3 模型的识别 | 第54-58页 |
| 5.3.4 模型结果 | 第58-59页 |
| 5.3.5 通货膨胀的影响 | 第59页 |
| 5.4 模型的评估效果检验 | 第59-60页 |
| 5.5 模型的意义 | 第60-61页 |
| 5.6 模型的应用与实施建议 | 第61-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 研究结论 | 第63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-83页 |
| 附表 1 | 第71-81页 |
| 附表 2 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |