估价师继续教育地方课时-房地产批量评估技术与应用课件

1、房地产批量评估技术与应用Mass Appraisal Technique and its Application2012年注册房地产估价师继续教育地方课时浙江财经学院 王直民9/9/20221 一、批量评估技术产生的背景 二、批量评估的概念及其特点 三、批量评估技术的优势 四、批量评估技术的应用前提 五、批量评估系统的组成 六、批量评估的基本步骤 七、批量评估的关键技术自动评估模型 八 批量评估技术的应用领域 九、批量评估房地产估价机构的商业新模式 十、批量评估技术的不足 9/9/20222 一、批量评估技术产生的背景 批量评估是最早基于房地产税基评估(但并不局限于税基评估)的需要而开发的房地

2、产评估新技术。 1.我国当前的房地产税收体系 (1)专门税种：房产税、城市房地产税、城镇土地使用税、耕地占用税、土地增值税、契税等。 (2)相关税种：营业税、城市维护建设税、教育费附加、企业所得税、个人所得税、印花税等。 上述税种可按发生环节(取得/转让/保有)和计税依据(原值/交易价格/租金/增值额/单位定额)进行分类。 9/9/20223 2.当前房地产税收体系存在的问题 (1)房地产税收收入占政府财政收入的比例偏低 我国房地产税收增速长期落后于房地产开发投资的增速。2007年，房地产相关税收占全国财政收入的比例仅为3.5%。2008年，房地产相关税收占全国地方税收收入的15.72%，房地

3、产税收未成为地方政府的主体税种。 与之形成鲜明对比的是，发达国家的房地产税收是地方政府提供公共服务的主要资金来源。比如，英国、澳大利亚等国家的房地产税收占地方政府财政收入的25%以上，加拿大占35-40%，美国则占70%。 后果：地方政府具有增加房地产收费项目的冲动。9/9/20224 (2)房地产税费不分、税轻费重 除了12项税收之外，房地产业还存在名目繁多的收费项目。据统计，房地产开发从征地拆迁、前期准备、勘察设计、施工建设、竣工验收等环节共有上百个收费项目，其中很大一部分属于不合理甚至不合法的收费项目，收费项目金额远远超过房地产税收整体规模。 后果：(1)增加了房地产开发成本；(2)使地

4、方政府的收入缺少监管；(3)容易引发政府腐败行为。 9/9/20225 (3)流通环节税费重，保有环节税费轻 流通环节的税种有耕地占用税、土地增值税、契税、“两税一费”、所得税、印花税等，保有环节的税种有房产税、城镇土地使用税和城市房地产税(2008年与房产税合并)。后者不仅项目少，而且税额低，免征范围大。 后果：推高房价；影响房地产正常交易流通，助长其隐性流动；国家无法参与房地产保有期间的增值收益分配；导致房地产资源的闲置和低效利用，造成资源浪费；加剧房地产投资、投机、炒作等行为。 9/9/20226 (4)地方政府过度依赖土地出让金收入 2010年全国土地出让金收入2.9万亿，占地方财政收

5、入比重高达48.8%，其中四川省最高达67%。 后果：(1)大大提高地价，导致房价大幅上涨；(2)影响地方政府财政收入的稳定性；(3)“寅吃卯粮”必然导致对土地资源的滥用，不利于城市的可持续发展。 因此，我国的房地产税收体制必须进行改革！ 9/9/20227 3.房地产税制改革 (1)税制改革目标：增加保有环节的税种，扩大税基。 (2)税制改革方向：简税制；宽税基；低税率；严征管。 (3)收税征管特征：税收征管的法制化(提高房地产税收的立法层次)；征管手段的现代化(税收征管通过计算机软件和程序进行)；征管服务的社会化(税务代理)。 (4)税制改革试点：物业税模拟评税和房产税试点。9/9/202

6、28 物业税模拟评税试点物业税“空转” 物业税“空转”是指虚拟意义上的资金循环，虽然没有实际征收物业税，但征收试点的一切步骤与真实征收物业税流程相同，由财税部门和房产部门以及土地管理部门共同参与，统计物业数量，并进行评估和计税。 试点时间：20032009年，先后分3批次在10个省区市和计划单列市的32个县市区进行试点；2010年后全国试点。 试点效果：效果不理想，试点工作陷入困境。 原因分析：在体制(涉及地方财税体制改革和各级政府利益分配)、技术(征收范围、税基和税率等)、人才(评估人员)以及认识(会否增加税负)等方面存在问题。 9/9/20229 房产税试点不同于房产税的恢复征收 试点时间

7、：2011.1 试点地区：上海、重庆 存在问题：在免征范围与额度、征收主体(财政、税务、房管或土管部门) 、征收方式(直接征收或代征) 、税基类型(原值或评估值) 、税率大小、征收管理(自行申报缴纳或发单通知自行缴纳) 、评估主体(政府内设评估机构还是中介机构)、价格争议机制等方面存在问题。 房地产税制改革要求进行大规模的税基评估。9/9/202210 4.房地产批量评估的必要性 (1)保有环节税基评估的需要 保有阶段的税基评估对象数量庞大，加上房地产税基需要定期评估，采用传统的单宗评估技术根本无法满足税基评估在时间和效率上的要求，必须引入批量评估技术。 (2)交易环节税基评估的需要 以成交价

8、格为计税依据的传统税基评估方法存在评估成本高、评估结果的规范性和一致性差等问题。因此，房地产交易环节也需要运用批量评估技术。 9/9/202211 2009年07月，财政部、国家税务总局发布关于开展应用房地产评税技术核定交易环节计税价格工作的通知，要求各省区市及计划单列市财税部门“选定城市开展应用评税技术核定交易环节计税价格工作”。 2010年11月，财政部、国家税务总局发布关于推进应用房地产估价技术加强存量房交易税收征管工作的通知，要求各级财税征收机关“自2012年7月1日起，全面推行应用房地产估价技术加强存量房交易税收征管工作”。 2011年07月，财政部、国家税务总局发布关于推广应用房地

9、产估价技术加强存量房交易税收征管工作的通知，要求“自2012年7月1日起对纳税人所申报的存量房交易价格要进行全面评估，严格禁止不经评估即直接按纳税人申报的交易价格征税”，“要应用房地产批量估价技术确定存量房交易价格估值”。 9/9/202212 二、批量评估的概念及其特点 1.批量评估的概念 批量评估指在给定时间，使用标准方法，采用共同的数据，并考虑统计检验的对一系列房地产进行评估的过程。国际估税官协会(International Association of Assessing Office，IAAO) 在给定的时间，使用系统、统一、并考虑对结果进行统计检验与分析的评估技术与方法，对多种类型

10、的财产进行评估的过程。国际评估准则(International Valuation Standard，IVS) 9/9/202213 在给定的时间，使用标准的方法，采用共同的数据，并考虑统计检验的对一系列财产所进行的评估过程。专业评估执业统一准则(Uniform Standards of Professional Appraisal Practice，USPAP) 批量评估的产生始于不动产从价税评估中对评估结果一致性和统一性的需求。上世纪20年代，基于多元回归分析的批量评估技术被运用于美国农地价格的评估。从上世纪50、60年代开始逐渐拓展到城市房地产估价领域。9/9/202214 批量评估已经

11、成为国际上房地产税基评估的主流方法。1983年，IAAO颁布批量评估准则，形成了以传统评估方法为模型母层面、以数理统计与计算机技术组成的模型校准技术为子层面的较为成熟的批量评估方法体系。 批量评估可分为人工批量评估(早期)和计算机辅助批量评估(Computer Assisted Mass Appraisal，CAMA)。 从上世纪80年代起，CAMA逐步得到推广应用，目前征收物业税的国家大都采用CAMA进行物业税税基评估。 9/9/202215 2.批量评估的特点(以批量评税为例) (1)评估对象：同时评估一系列大批量的房地产。 (2)评估目的：目前主要针对税基评估。 (3)估价时点：通常由相

12、关的税收法规统一规定。 (4)评估主体：政府内设的估价机构或中介机构。 (5)评估过程：前期准备工作量大(收集资料、建模、模型校准等)，但评估过程快速简单(由软件自动完成)。 (6)评估标准：主要追求评估结果的一致性与公平性。 (7)评估结果：需要采用数理统计方法进行检验；针对税基评估的结果通常需要进行折减处理。 (8)评估周期：评估周期通常为1-10年。 9/9/202216 三、批量评估技术的优势 1.能够实现自动评估作业 2.可以提高评估效率，降低评估成本 3.保证评估结果的一致性和税基的公平性 4.能够最大限度地利用市场信息 5.能够堵塞税收漏洞，防止偷逃税款是行为 6.有助于对房地产

13、价格进行动态监控 9/9/202217 四、批量评估技术应用的前提 1.相对成熟的房地产市场 要求：市场交易活跃；市场信息公正透明；买卖双方力量均衡、行为理性；房价总体平稳，无大起大落。 2.完善的房地产信息系统 房地产批量评估需要利用国土、房管、规划、民政、财政、税务、工商、户籍、社保等部门的信息系统。要求各数据系统能实现动态更新、数据扩展与有效整合，并与房地产批量评估系统实现数据对接。 9/9/202218 3.成熟的计算机软件技术 批量评估需要对海量的房地产信息数据进行收集、管理和应用。基于“计算机辅助批量评估”(CAMA)的自动评估模型(Automated Valuation Mode

14、l, AVM)是批量评估的关键技术。CAMA和AVM均依赖于成熟的计算机技术。 4.充分的人才与技术储备 批量评估对估价师提出了更高的要求，因此必须对评估人员进行专业培训，充分储备人才和技术。 5.丰富的房地产估价经验 评估人员的专业知识在批量评估中仍起重要作用。 9/9/202219 五、批量评估系统的组成系统组成具体内容数据采集与管理系统房地产、市场、权利人等相关数据的调查、收集、审核、录入、维护和管理等 自动评估系统指标物业修正法、多元回归分析法、非参数模型方法(如人工神经网络技术)等业务管理系统业务接洽、谈判、承接、分配，进度管理，结果审核，评估通知和评估报告的生成，以及其他日常评估管

15、理工作争议处理系统接待由评估引发的各种申诉并调查，处理相应的法律诉讼等事宜9/9/202220评估数据的采集与处理自动评估系统评估结果输出模型数据的采集与处理争议处理系统9/9/202221 六、批量评估的基本步骤步骤具体内容(一)确认评估对象判断估价对象是否适合采用批量评估技术(二)确定估价范围划分估价对象的类型和市场区域(三)确定价格影响因素分析价格影响因素及大致的影响趋势(正相关还是负相关)。影响因素包括自身因素(实物、权益、区位)和外部因素(经济、社会、政策、人口等)等(四)选择评估样本1.训练样本：用于构建模型及确定模型参数2.保留样本：用于检验模型及模型参数(五)构建评估模型1.选

16、择自动评估模型多元回归模型最常见2.确定多元回归模型的参数大小9/9/202222步骤具体内容(六)检验评估模型 1.统计检验：显著性检验与方差分析、共线性诊断、方差齐性检验、D-W检验等 2.评估水平检验：比率检验(保留样本的评估值和成交价的比例)，IAAO要求比率在0.9-1.1之间(七)应用评估模型将所收集到的同一评估区域内的其他房地产的特征(影响因素)值代入模型，获得其评估值 (八)检验评估结果通过比率进行检验(同上)步骤五、六要进行反复迭代，直到模型符合要求。 9/9/202223 七、批量评估的关键技术自动评估模型(AVM) 自动评估模型(Automated Valuation M

17、odel，AVM) 是批量评估的关键技术与核心。通过输入评估对象房地产的相关信息，由模型中的计算机软件系统自动计算出该宗特定房地产的价值。 构建自动评估模型的方法主要有指标物业修正法、多元回归分析法、非参数模型方法等。 9/9/202224 1.指标物业修正法 指标物业修正法是指将整个评估区域按照行政区划、自然条件、交通条件、配套设施、外部环境等因素划分为不同的评估分区，选择能反映各分区房地产共同、典型特征的标准房地产(指标物业)，评估出标准房地产的价值作为该分区房地产的基准价值，再根据估价对象的实际情况对基准价值进行价格修正，得出估价对象的评估价值。 标准房地产的价值可以通过单宗估价方法得出

18、。 指标物业修正法实质上就是市场比较法。 9/9/202225 2.多元回归分析方法 回归分析是研究因变量对一个(一元回归)或一组自变量(多元回归)依赖关系的统计分析方法，其目的在于通过已知的自变量值去预测未知因变量的值。 举例：已知某高层住宅各层房屋的平均销售价格，通过回归分析，可以找出不同楼层的平均房价随楼层变化的关系，进而预测其他住宅不同楼层的房屋价格。 房地产批量评估中的多元回归分析方法以特征价格模型为基础(Hedonic Price Method，HPM。又称为享乐价格模型、隐含价格模型等)。 9/9/202226 (1)特征价格模型(HPM)的概念 “Hedonic”的本意是指消费

19、产品或服务而得到的效用或者满足。商品能够满足人类需要的属性称为特征。 特征价格模型(HPM)是用来描述异质商品的价格与其差异特征之间关系的理论模型。该模型最早由美国学者Court于1939年针对汽车估价问题而提出。 Court认为：商品拥有一系列特征，商品作为其内在特征的集合来出售；消费者对商品的需求不是商品本身，而是商品所内含的特征；商品价值的基础是消费者能够从商品的各种特征中获得享受和满足；每个特征都具有隐含价格。因此，商品的价格是其特征变量的函数。 9/9/202227 特征价格模型提出后，广泛应用于耐用消费品和非市场物品(即不存在市场交易价格的物品，比如森林、草原、湿地、海洋、公园、自

20、然保护区等)的估价领域。 1967年，从Ridker首次将特征价格模型引入到住宅市场，此后特征价格模型在房地产领域得到了广泛应用。 根据该理论，房地产价值由其内在特征(位置、交通、朝向、楼层、面积、户型、风格、房龄、配套)所决定，房地产价格也应该是其特征变量的函数。如果能建立房地产价格与其特征变量之间的定量关系，就可将该模型用于估算己知特征的某一房地产价格。 9/9/202228 (2)特征价格模型(HPM)的分类 加成模型(加法模型) 加成模型(加法模型)又分为线性模型、对数模型、对数线性模型和半对数模型等类型。 A.线性模型 P=a0+a1Z1+a2Z2+anZn+ 式中：P为房地产价格；

21、Z为房地产特征变量；为随机误差项；回归系数a对应着房地产特征变量的隐含价格，即反映特征变量变化1个单位给房地产带来的价格变动数量。线性模型无法表现特征的边际效用递减规律。 9/9/202229 B.对数模型 lnP=a0+a1Z1+a2Z2+anZn+ 回归系数a对应着特征的价格弹性，即在其他特征不变的情况下，某特征变量a每变动一个百分点，特征价格P将随之变动的百分数。 C.对数线性模型 lnP=a0+a1lnZ1+a2lnZ2+anlnZn+ 回归系数对应的是特征变量a每变动一个单位时，特征价格P变动的增长率。 D.半对数模型 P=a0+a1lnZ1+a2lnZ2+anlnZn+ 回归系数对

22、应着特征的边际价格。 9/9/202230 乘数模型(乘法模型) 乘数模型的一般形式： P=a0* Z1a1* Z2a2* Znan+ 乘数模型属于非线性模型，其最大优势是能够捕捉到房地产市场中存在的非线性相关关系，但是无法表示加成关系，也无法将土地和建筑物的价值区分开来。 通常适用于价格区间变动非常大的房地产类型。通过对公式两边取对数，可将乘数模型转化为加法模型。 9/9/202231 混合模型 混合模型的一般形式： P=(a0+a1Z1+a2Z2+aiZi)* Zi+1ai+1* Zi+2ai+2* Zi+nai+n+ 混合模型也属于非线性方程，这种模型可以让模型的创建者根据不同的假设确定

23、不同的模型形式。 选择模型结构时，大多数研究者都是凭借经验初步设定模型结构及其相应的函数形式，然后经过不断尝试和修正，直到认为函数形式能够解释样本数据的差异，并使得模型对样本数据的拟合满足要求为止。 9/9/202232 (3)特征价格模型(HPM)的构建 选择模型变量 因变量：房地产价格或单位价格。 自变量：影响房地产价格的各种特征变量。 注意：避免遗漏重要的特征变量或引入不重要的特征变量；避免出现共线性问题。 国外的研究将影响房地产价格的特征变量分为建筑特征、邻里特征和区位特征三大类。 9/9/202233 建筑特征包括：建筑类型、建筑质量、建筑外观、建筑面积、建筑品牌、住宅年龄、户型布局

24、、房间数目、朝向情况、装修程度、所在楼层、有无阁楼、有无车位等。 邻里特征包括：自然环境、小区环境、治安环境、物业管理、文体设施、生活配套、教育配套、是否邻近大学、文化娱乐、体育休闲等。 区位特征包括：交通条件、离市中心(或CBD)距离等。 研究我国房地产价格还应该增加权益特征和时间因素等。权益特征包括土地年限、容积率等，时间因素是指不同时期的交易实例处于不同的市场状况。 9/9/202234 量化模型变量 常见的模型自变量量化方法有四种： 方法一：直接采用变量的实际数值或仅仅对原始数值进行简单的变换。这类特征变量有：建筑面积、住宅年龄、楼层、距市中心(或CBD)距离、交通条件、房间数目、时间

25、因素、土地剩余年限、容积率等。 方法二：采用五点Likert(李克特)量表法将特征变量分为极差、差、一般、好、非常好五个等级，各个等级对应的得分分别为1、2、3、4、5分。这类特征变量有：装修程度、自然环境、小区环境、物业管理、治安环境。 9/9/202235 方法三：综合指标打分法。根据变量所包含的二级特征指标数量进行打分(比如生活配套包括小区内或附近1000米内有无超市、菜场、银行、邮局以及医院，每增加一项加1分，共计5分)。这类特征变量有：文体设旅、生活配套、教育配套、生活设施。文体设施、教育配套等。 方法四：采用虚拟变量进行量化。这类特征变量有：朝向情况、有无车位、有无阁楼、是否邻近大

26、学，比如朝南的得1，其他为0，有车位的得1，其他为0。 模型因变量为房地产实际成交价格。但实际成交价格通常很难直接得到，可以通过建立挂牌价格和成交价格的关系，进一步推算出房地产的实际成交价格。 9/9/202236 样本数据处理 样本数据处理主要包括两个方面:奇异值和影响点的查找；删除具有奇异值和影响点的样本。 奇异值是指标准化残差过大的观测量(残差是指实际观察值与回归估计值的差)。影响点的通常采用协方差比(Covariance Ratio)指标进行衡量。 通常采用统计软件(常见的有SPSS、Eviews等)中默认的判据(比如标准化残差绝对值大于3)。 9/9/202237 检验模型变量 分析

27、各个特征变量之间的相关系数，找出相关性较强的各对特征变量，保留更重要的特征变量，删除另一个相对次要的变量，以减少共线性问题。 比如“建筑面积”和“房间数”之间的相关性较强，通常采用“建筑面积”而删除“房间数”变量。 共线性：回归模型中自变量之间由于存在相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。消除共线性的方法：删除不重要的变量、选择新样本、重新设定模型、进行变量变换。但共线性是程度问题而不是有无的问题。 9/9/202238 模型参数估计 参数估计是在已知模型结构的前提下，利用模型的自变量和因变量数据来计算模型参数的过程。 最常用的模型参数估计方法是最小二乘法(OLS)。 最小二乘法通过最小化误

28、差(实际值与预测值之差)的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。 举例：假设Y表示房地产价格，X表示房地产特征变量，Y=a+bX，a、b为待估参数。若能获得一组X和Y的实测值，则根据下式可确定参数a、b，从而确定回归模型。 a=(Y-b*X)/N；b=(N*XY-X*Y)/N*X2-(X)2 9/9/202239 模型检验 模型检验包括经济意义上的检验以及显著性检验(值Sig.和T)、共线性诊断(方差膨胀因子VIF)、拟合优度判定(判定系数R2)、方差齐性检验(残差散点图)、D-W检验(D-W值)、残差正态性检验(残差直方图)等统计检验。 在实际估价中还可采用预测值与观测值的比率、纳税人对估价结果的

29、认可程度(投诉率)来衡量模型的精度。 特征价格模型举例：杭州市住宅价格(万元)=0.594建筑面积(平方米)+ 0.269楼层(层)+6.101车库(个)+5.528阁楼(个)+1.212装修程度(等级)+1.758自然环境(等级)+1.963小区环境(等级)+0.924物业管理(等级)+1.613文体设施(等级)+ 0.506交通条件(条)-3.624离西湖距离(公里)-1.122离CBD距离(公里)-1.328临近大学(等级)+0.520时间因素(月) 9/9/202240 3.非参数模型方法 非参数模型是指不预先设定确定的模型和参数，而是由数据本身和计算机自动形成回归模型的方法，主要有人

30、工神经网络(Artifieial Neutral Net,ANN)和粗糙集模型。 人工神经网络是一种灵活的、无模型的回归方法，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统,是理论化的人脑神经网络的数学模型。 人工神经网络通过对样本成交案例的学习,寻找房地产价格与其影响因素之间存在的客观规律，进而对大批量的类似房地产进行快速、准确地估价。 9/9/202241 4.批量评估的辅助工具 (1)地理信息系统(Geographic Information System) GIS是20世纪60年代兴起的新兴学科，是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，

31、科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。 GIS类产品Google Earth、E都市等 9/9/202242 GIS在房地产批量评估中的作用主要有： 有助于数据采集与更新 GIS可以利用航空图片、卫星图像及各种测绘手段，将房地产区位信息、权属登记信息、市场交易信息、实地调查信息等信息进行采集并实时更新。 通过将批量评估系统和GIS数据库相连接，使批量评估系统可以从GIS数据库中实时提取所需要的房地产信息数据，大大提高批量评估系统的数据更新速度和数据采集质量，提高批量评估的效率。 9/9/202243 有助于构建批量评估模型 GIS在批量评估建模中的作用

32、表现在：(A)GIS能够根据土地等级、位置、交通、配套、人口等标准分离出类似的同质区域；(B)GIS能够获取评估区域的地图，从而使模型构建变得更加直观；(C)通过GIS的3D绘图功能，能够很好地分离出某些特定特征(如位置)对房地产价值的影响程度，从而使批量评估模型更加精确和可信。 9/9/202244 有助于消除数据错误 (A)GIS通过将批量评估数据库与GIS数据库相连接，从中发现各种遗漏、不匹配等错误；(B)通过将航空图片覆盖在现场勘查得到的房地产分布图上，就很容易发现那些遗漏的房地产或者进行了某些改建的房地产；(C)在画出不同区域的房地产等级图时，通过GIS将所得到的图形显示出来，可以很

33、清晰地发现图形中相邻区域之间较大的级别差异，提示评估师进一步进行审核。 9/9/202245 实现数据的图形化显示 GIS给批量评估所带来的最重大提升在于能够将房地产的地理信息、批量评估模型所考虑的各种因素以及评估结果以二维或三维图形的方式输出，从而大大提高批量评估的透明度与可视性。根据国外的经验，GIS和批量评估系统若与Web技术相结合，纳税人可以通过互联网直接获取有关自己房地产的评估过程和评估结果信息，可以大大降低纳税人对评估结果不满意的比例。 9/9/202246 (2)自适应回归技术 自适应回归技术又称为回馈技术，是AVM中的一种校准程序，是将初始AVM得出的价格与实际成交价格进行不断

34、对比，直到得出AVM中最小误差的系数为止。 9/9/202247 八、批量评估技术的应用领域 1.房地产税基评估 税基评估是房地产批量评估最早的应用领域，也是批量评估技术发展的原因和背景。 批量评税已经成为房地产税收征管领域的国际潮流，在美、加、英、日、德、香港等发达国家和地区以及南非、立陶宛等发展中国家的房地产税收征管中得到了应用。 杭州、深圳等地也开始建立批量评估系统。 9/9/202248 (1)香港的批量评估系统 香港的计算机辅助批量评估系统主要应用在差饷评估中。香港差饷估价署每年的评估中85%采用计算机批量评估系统，6%采用GIS系统辅助估价，其余的采用人工评估，而这主要是针对车位、

35、村屋和其他特殊物业。 2010年，香港完成征税估价23万笔，应课差饷租值为港币3770亿元，差饷收入为港币180亿元。 9/9/202249 (2)杭州的批量评估系统 2006年开始，杭州市财政局在社区、物业等单位的配合下，对每个住宅小区每栋楼房进行勘察及登记，并与房管、国土、规划、民政等部门达成数据共享协议，采用服务外包模式(天正、恒基、浙工大)建立了国内首个“房屋交易计税价格评估管理系统”，并与2008年4月开始运行。 截止到2011年3月，存量房买卖申报总数为8.8万户，通过价格评估管理，共拦截数万份存量房交易“阴阳合同”，增加税收收入9.9亿元。该评税系统曾被国家税务总局作为新的税收征管模式在全国推广。 详见房地产批量评税技术的理论探索与实践创新 9/9/202250 2.房地产抵押评估 房地产抵押贷款的风险控制措施主要有：(1)抵押物贷前评估；(2)设定抵押率(贷款额/抵押物价值)。 上述风险控制措施并没有完全发挥风险防范作用，反而在一定程度上误导了银行贷款决策，原因在于： (1)抵押物处置方式的特殊性影响了抵押价值的实现。 (2)对房地产抵押价值存在系统性高估。 (3)不能发挥抵押评估在贷款风险管理中的作用。 (4)缺少抵押物动态跟踪评估机制。 9/9/202251 批量评估技术可以运用到房地产抵押评