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房地产整体估价概念及模型

发布时间:2012/9/9 15:14:59   阅读:

随着我国房地产市场的发展和财税体制改革的推进,规范房地产交易行为,加强房地产税收管理,通过税收平衡收益分配、促进社会公平等要求日益迫切,其中以市场评估价值作为计税依据是房地产税收管理和税制改革的主要内容.为此,国家先后出台了一系列文件要求全国各地建立房屋交易最低计税价格管理制度,开展应用房地产评税技术、核定交易环节计税价格工作.在这个过程中,鉴于评估对象数量庞大,因此采用先进的评估技术、建立批量评估系统便成为税制改革成功的关键.批量评估是当前国际房地产税基评估普遍采用的方法之一.国际估价官协会(InternationalAssoci-ationofAssessingOfficers,IAAO)于2002年制定的《批量评估准则》,对批量评估作了如下定义:批量评估(MassAppraisal,MA)是指利用共同的数据、标准化的方法和统计检验技术评估一组财产确定日期价值的过程.《国际评估准则2007》(Interna-tionalValuationStandard,IVS)中对批量评估的解释是:在特定的评估基准日,应用系统的、统一的、考虑统计检验和结果分析的评估方法和技术,同时对多个财产进行评估的活动.美国《专业评估执业统一准则》(UniformStandardsofProfessionalAp-praisalPractice,USPAP,2008-2009)中对批量评估也有类似的表述.国际上普遍采用的批量评估方法可分为两大类[4],即传统方法和非传统方法.由于多元回归方法[5]的广泛应用,一般将其称为传统方法,相对于多元回归的其他方法则称为非传统方法,如人工神经网络[6]、遗传算法[7]、模糊理论[8]、适应估计技术[9]等.目前广泛应用的主要是传统的多元回归方法,不过多元回归方法也存在对房地产属性数据要求较高、特殊性难于反映、纳税人解释困难等问题.房地产批量评估技术在国外已有几十年的历史,但在中国仍属新生事物,研究与实践经验均相对较少.同时,中国的房地产产品类型和特点与国外差异较大,很难直接借鉴国外的先进经验.在此背景之下,研究适合中国的批量评估方法,显得尤为重要.本文针对中国房地产市场的特点,研究适用的批量评估方法和模型,以期实现高精度、低成本的房地产税基评估.

1中国房地产市场特点分析

与西方发达国家相比,中国房地产市场和建筑形态有以下几个方面的特点:1)单元住宅是整个住宅市场的主体.根据对深圳房地产数据的统计,全市已登记的房地产中,多层或高层住宅占总量的85%(截至2011年年底).这与西方发达国家(如美国、加拿大)独立住宅广泛存在的情况有很大区别,使得我国以住宅小区或单一楼栋作为建模单元成为可能.2)土地混合使用的情况普遍存在.国外许多国家土地使用分区明确,比较强调单一机能分区.我国土地使用分区管制并不明确,土地混合使用现象十分常见.“住宅+商业”、“商业+办公”、“住宅+办公+酒店”等混合使用情况非常普遍.3)存量住宅交易活跃度较高.随着城镇化水平快速提高,许多大城市的房地产市场已经进入存量住宅时代,存量住宅的交易量已经超过新建住宅,交易频度也加大.以深圳市为例,在“十一五”期间,年均存量住宅交易套数约为9.83万套,约占全市商品住宅总量的9%左右.4)土地交易量及市场化水平较低.我国实行土地公有制,相比而言,西方发达国家,多数采用土地私有制,土地市场交易活跃,价格透明度高.综合以上特点,考虑到我国房地产市场与国外市场的巨大差异,无法直接采用国外的评估方法和模型进行我国房地产市场的批量评估.

2整体估价概念

及模型根据上文分析,我国的普通住宅小区内,一般存在着较大量的同质住房和交易信息,这使得以住宅小区或楼栋为单元建立评估模型成为可能,这样可以最大程度地减少房地产异质性带来的属性调整困难.

2.1整体估价定义整体估价是把每个价格集聚区域,即房产评估分区,看作一个整体或系统,假设在该区域内的房产的价格存在内在联动机制,即一套房产的价格变动会影响本栋、本小区及本评估分区的其他房产价格变动,且各房产之间的价格关联关系在一定时间内保持相对稳定,然后在每栋楼宇内挑选一个典型房产单位(即标准单位),建立评估分区内、小区内、楼栋内各房屋与标准单位之间的三级价格关联体系,在每个评估周期内通过对评估分区标准单位价格的评估,实现对分区内所有住房单位的价格评估,其核心方法是市场比较法.

2.2整体估价模型构建基于上述整体估价的思想,结合图1评估分区示意图,构建其相关模型.图1中,某评估分区有多个类型相似的楼宇,如楼宇A、B、X等;每栋楼宇均有不同楼层、不同户型的多个住房,如楼宇A有m层,每层有n户.其中,Aij、Bij、Xij分别为楼宇A、B、X选定的标准单位,Xij同时被选定为评估分区的标准单位.在此基础上,建立该分区内各房产间的价格关系.1)楼宇内部价格关系通过各房屋与标准单位之间的价格修正系数建立楼宇内各房屋之间的价格关系:PXmn=αmn•PXij(1)其中:PXmn为房屋Xmn的价格;αmn为房屋Xmn相对于标准单位Xij的价格修正系数;PXij为该楼宇标准单位的价格.2)小区内部价格关系假设楼宇A与楼宇B位于同一住宅小区,楼宇B的标准单位被选定为该小区的标准单位,建立小区内部各房屋之间的价格关系:PAij=βAB•PBij(2)其中:PAij为楼宇A标准单位Aij的价格;βAB为房屋Aij相对于小区标准单位Bij的价格修正系数;PBij为B楼宇标准单位的价格.3)评估分区内部价格关系通过小区标准单位与评估分区标准单位之间的价格修正系数建立评估分区内各房屋之间的价格关系:PXij=δXB•PBij其中:δXB为某小区标准单位Bij相对于评估分区标准单位Xij的修正系数.

2.3整体估价实施方法图1所示的模型结构有几个关键问题需要解决:1)划分评估分区.这是实施整体评估的先决条件.评估分区需考虑城市房地产的集聚性、建筑类型、建筑特点等,评估分区一旦确定,即假设分区内存在统一的供求关系,且价格位于一致的价格区间.2)确定每级修正关系中的标准单位.标准单位确定的标准需具有可操作性及合理性,以便所有房屋之间的修正比例之和最小.3)构建修正系数体系.这是实施整体估价的核心,修正系数体系建立以后,通过评估标准单位即可评估区域内所有房屋的价格(租金价格或销售价格).4)结果检验.这是保证评估结果准确性的关键步骤.检验数据的来源及覆盖面是检验能否达到目标的主要因素.考虑到确定标准单位和修正系数的重要性和复杂性,下文将对二者进行详细阐述.

3标准单位选取

标准单位是指在一幢楼宇内拥有最多共通属性或最多数目的典型房产,代表了本楼宇的价格水平.标准单位的设定十分重要,它将直接影响批量评估的合理性和准确性.在设定标准单位过程中,应综合考虑楼层、朝向、户型、产权等因素,具体如下:1)标准单位是整栋楼宇内拥有最多房屋特征的房地产,且不含附加值成分.所谓附加值,是指不包括在主物业楼面面积内、素质稍差的额外楼面面积的价值,例如阁楼、露台、花园及停车库等.2)高层、小高层或多层有电梯的楼宇,标准单位一般选择较中间的楼层,而多层无电梯的楼宇,一般选择在二层3)标准单位的户型、朝向需综合考虑,但不是传统意义上的户型、朝向,而是房屋所在楼宇的某一方位,其囊括了户型、朝向等致使房产价格差异的多方面特征.标准单位的方位一般选取整幢楼宇内处于中间价位的方位.4)标准单位其他条件均处于楼宇的一般水平.例如,装修水平设定为普通装修,水电气网等配套设施都是健全的,建成后房屋结构没有经过改造等.5)为了可比案例选取与房屋修正的方便,楼盘内同类型楼宇的标准单位设定应尽量保持统一,特别是楼层、方位等特征,减少各标准单位之间的价格修正.若在设定上已经存在偏差,应该做适当调整.6)标准单位并不是一定存在的,它可以是一套虚拟的房产单元.即使标准单位与实体房产单元具有相同楼层和方位,也可能存在其他特征上的差异,因此它们之间的价格可能并不相等,这时也存在价格修正.

4修正系数体系

建立修正系数体系主要包括3个层次:楼宇内部修正、小区内部修正及评税分区内修正.确定修正系数需综合考虑不同层面的价格影响因素,下文以商品住宅为例进行详细分析.表1列出了评估中需要考虑的影响商品住宅价格的区域因素(D1-D6)和个别因素(x1-x10).这些因素的修正系数,可采用特征价格模型(也称为Hedonic模型),结合市场分析及现场调研来确定。

4.1楼宇修正系数楼宇修正系数只需考虑影响楼宇内部房屋价格的变量,主要包括x6、x7、x8、x9、x10.x7采用户型修正系数来表达其差异;x8采用楼层修正系数来表达;x6、x10采用朝向修正系数表达;对于存量住宅来说,装修对价格影响较小(除了比较豪华的装修会有一定影响),因此可不考虑x9.1)楼层修正系数经过现场踏勘和市场数据分析,可建立楼层调整模型,确立标准单位楼层与其他楼层价格差,进而计算楼层差系数.具体楼层价格差需根据实际调查情况而定,受楼盘品质、楼层高低、景观等影响,旧楼盘的楼层差不明显,新楼盘的楼层差稍大.总楼层数越低,楼层价差越高;总楼层数越高,楼层价差越低.一般而言,楼层价差由高到低的顺序是:多层、小高层、高层.如果小区密度较大,当上升到某一楼层后突然视野开阔,楼层差会呈现跳跃式上涨.因此,楼层调差一般分为整体调差、分段调差、每层调差等.整体调差是指楼宇相邻价格的两层楼层价格差基本相同,呈现线性递增(或递减)趋势,是比较简单的调差方式;分段调差是指楼宇的楼层价格差有2个或2个以上的取值,如在较低楼层有较低的楼层价格差,在较高楼层有较高的楼层价格差;每层调差是指楼宇因楼层产生的价格增长(或降低)并不是线性的,呈现较为复杂的形式,需采用不同的值来确定每两层之间的价格关系.2)朝向修正系数朝向调整系数是一个综合指标,不只是考虑房地产朝向,还需综合考虑通风、采光、噪音等其他影响因素.一般是根据楼盘具体情况、市场调查情况来确定.景观一般比朝向优先,有景观的房地产主要考虑景观,无景观的房地产主要考虑朝向,其他情况(如噪音)依据具体情况适当调整.3)户型修正系数同一楼宇内部户型差别不大(主要户型产品价格差异在5%以内)时,一般只作朝向、景观等调整,不纳入户型结构调整.同一楼宇内部户型差别较大(主要户型产品价格差异5%~10%,且户型结构差异较大)时,需测算不同户型单位之间的价格差距(一般以百分比衡量),以此为依据进行系数调整.同一楼宇内部户型差别巨大(主要户型产品价格差异10%以上,通常为综合大社区,涉及多层、高层、别墅、洋房等各类产品)时,分别计算不同产品的标准单位价格,系数不作特别设置.针对底层带花园、顶层复式或带花园、送大面积露台等特殊户型情况,通常采取系数调整及重点跟踪的方式,测算特殊户型的单位与标准户型之间的价格差距(一般以百分比衡量),以此为依据单独就该房屋单位设定调整系数.4)特殊修正系数该系数主要反映楼宇内房屋的某些特别因素,比如有特殊景观、特别装修等.

4.2小区修正系数小区内相同建筑类型楼宇的标准单位之间价格差异,还需考虑各楼宇在小区内的位置,即位置修正系数.位置修正系数综合考虑楼宇在楼盘整体价格水平中所处的位置,特别是楼宇标准单位的价格在楼盘中的价格水平,并考虑其影响因素,包括周边环境(如绿化、小区环境等)、安静程度(如临街情况、噪音影响等)、舒适程度(如电梯户数比等)、生活便利度(如交通、购物便捷度等)等.一般情况下是靠路边的价格相对较低,但是靠路边楼栋有较好景观时情况又不同.有些大型小区靠里面的楼栋距离出口较远,交通便利性差,但在小区设计时可能会设置花园、绿地等景观来使其价值有所保证.具体修正系数需根据各楼宇的实际位置情况进行确定.

4.3评估分区修正系数评估分区内影响房屋价格的因素主要有x1-x10、D1-D6.除了4.1和4.2中所提及的因素外,x1、x2主要反映小区的建筑规模,采用建筑规模系数来反映;x3-x5采用楼龄系数来反映;D1-D3反映小区所在区域的繁华程度和交通便捷度,采用小区位置系数来反映;D4-D6反映小区的设施和环境,采用小区品质系数来反映.通过建立上述修正系数体系,任何一个评估分区内的交易,均可修正为标准单位的比准价格.例如,同小区内交易的修正公式为Psi=Ptitfrul(4)其中:Psi为标准单位的比准价格;Pti为评估分区内交易案例的单价;t、f、r、u、l分别为可比实例与标准单位之间的交易时间、楼层、朝向、户型以及楼宇位置的修正系数.其他区域范围修正与式(4)类似.

5案例分析

采用深圳市中心区的房屋交易基础数据进行整体估价模型的应用分析,以检验该模型的有效性和实用性.以该分区内一住宅小区星河国际花园为例,建立楼栋修正系数体系.该小区共有9栋,表2所示为D1栋2011年部分房屋交易价格信息和属性信息.该楼栋共有28层,每层6户,为保证价格信息的可比性,价格已进行过时间修正,即均修正到2011年12月的价格水平上.该楼栋交易信息较多,属性信息也较全面,可采用特征价格模型进行楼栋修正系数的确定.根据调研结果,该楼栋为普通高层住宅,每层户型分布均一致,每个户型均具有固定的位置、面积和朝向,因此,户型变量可以替代以上3个变量.以时间修正价格为自变量,以楼层变量、户型虚拟变量(户型A、户型B、户型C、户型D、户型E及户型F)为因变量进行多元回归分析,采用线性模型.回归结果表明,楼层价格差为192元/m2,户型A、B、F价格水平相当,同楼层中户型C较A、B、F高1492元/m2,较D高1802元/m2,较E高1640元/m2.选择价格水平比较居中的14层C户型作为标准房,并根据回归结果计算得出该栋楼每套房屋的价格,确定每套房屋与标准房之间的综合修正系数.16E、25B、6E、7F、10A、13C、9F的修正系数分别为1.0567、1.0592、1.0028、0.9623、0.9785、1.0363、0.9731.同理,基于调查数据和修正体系确定的方法,建立了某小区修正系数与深圳中心区(评估分区)修正系数,.基于这些修正系数,对该评估分区内的楼宇价格进行了批量评估.为了检验该模型的有效性,参考IAAO的检验标准对评估结果进行了检验.检验样本数为1579个房产单元,包括其市场交易价格和批量评估价格2%(比率中位数反映评估值与检验样本间的一致性),结果的离散程度也较低(离散系数),各类房产估价水平基本一致(价格相关差).应用研究表明,整体估价模型可以有效地实现房产价格的批量评估,可操作性较强.

6结论

本文基于我国房地产市场特点,提出了整体估价的思想,建立了房地产整体估价模型,并对模型所需的标准单位选取和修正系数确立进行了详细分析.此外,基于深圳市中心区的房屋交易数据进行了模型应用及检验分析,结果表明本研究建立的整体评估模型是切实可行的.该模型的前提假设是在一定时段内评估分区各房屋价格存在着关联关系.如果房地产市场发生较大波动时,可能会打破已建立的关联,这时需要对修正系数体系进行调整.另外,如果房屋属性出现大幅变动,如因遮挡物的出现使房屋景观消失等,也需要对修正系数进行调整。

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