基于PCA-SVR的房产税税基批量评估模型研究—以重庆市沙坪坝区为例

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 选题意义

1.2 研究内容与方法

1.2.1 研究内容

1.2.2 研究方法

1.2.3 可能的创新点

1.3 技术路线

2 文献综述与相关概念

2.1 相关概念释义

2.1.1 房产税基本概念

2.1.2 房产税税基基本概念

2.1.3 房产税税基评估基本概念

2.2 房产税税基评估基本理论

2.2.1 区位理论

2.2.2 地租理论

2.2.3 产权理论

2.2.4 房地产市场理论

2.3 文献综述

2.3.1 税基评估理论国外研究现状

2.3.2 房产税税基批量评估国外研究现状

2.3.3 税基评估理论国内研究现状

2.3.4 国内批量评估研究现状

2.4 文献评述

3 房产税基评估问题研究

3.1 房产税税基评估与房地产评估异同

3.1.1 相同点

3.1.2 差异点

3.2 税基评估的基本方法

3.2.1 市场法

3.2.2 成本法

3.2.3 收益法

3.2.4 批量评估

3.3 我国房产税税基评估现状

3.4 我国当前税基评估存在的问题

3.4.1 缺乏完善的制度和专业数据库

3.4.2 房产税计税依据不科学

3.4.3 税基评估的专业人才不足

3.5 国内外税基评估相关对比

3.5.1 税基价值类型

3.5.2 国内外税基评估先进经验

3.6 本章小结

4 PCA-SVR模型的设计与构建

4.1 PCA-SVR的税基评估模型

4.1.1 主成分分析

4.1.2 主成分个数的确定

4.1.3 主成分分析的检验

4.2 支持向量机回归（SVR）

4.2.1 支持向量机

4.2.2 VC维

4.2.3 结构风险最小化

4.2.4 核函数

4.2.5 支持向量机回归拟合（SVR）

4.2.6 交叉验证寻找最优参数

4.3 支持向量机回归的优点

4.4 本章小结

5 实证模拟与分析

5.1 确定评估区域与对象

5.2 特征变量指标体系构建

5.2.1 区位因素

5.2.2 建筑因素

5.2.3 邻里因素

5.3 数据选取与来源

5.4 PCA-SVR模型实证分析

5.4.1 数据主成分分析

5.4.2 SVR模型训练

5.4.3 模型结果与分析

5.5 PCA-SVR模型与PCA-BP模型比较

5.6 本章小结

6 结论与展望

6.1 研究结论

6.2 展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果