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房地産行業:用多智慧體系統量化模擬 房産稅對房價有抑製作用嗎?
中泰證券  2018-04-23       ] [  ] [  ]  列印
    房産稅是每年兩會的熱點,市場上很多人擔心推行“房産稅”會對房價産生負面作用,但情況果真如此嗎?從歷史經驗來看,無論是美國、日本、香港還是2011年進行房産稅試點的上海、重慶,房産稅對房價抑制效果均不顯著。儘管有上述歷史宏觀經驗作為依據,但我們仍希望從更微觀層面深入地研究房産稅對房價的影響。為此,我們引入MAS即多智慧體系統(multi-agentsystem,一種全新的分佈式計算方法,運用於現代行為金融學研究中),來對徵收房産稅以後的市場房價變化進行模擬演繹。我們的實驗假設一個城市中有7000萬人口,一半租房,一半擁有自己的房産,經過對買房、買房、租房的行為模擬演繹,進行輪迭代,共進行八組實驗。
    初始狀態設定:為了更貼近真實情況,我們假定所有市民智慧體和房産智慧體的初始狀態都是隨機分佈的,市民智慧體的初始狀態分為三種:在城市中租房,在城市中有房,或不在城市中,並對市民智慧體隨機分配房産。注,一線城市和三線城市是獨立的兩組實驗。模擬開始:市民智慧體在每一回合中可以選擇的行為有:重新租房,買房,賣房,搬出城市,或維持現狀。而決定每一回合行為的參數包括每個智慧體的收入、租金、以及所持有的房産價格、持有成本。同時,每一個房産智慧體的初始狀態包括其租金、持有成本(或者説房貸)、市場交易價格、住戶、房産持有人等。每一回合以後房産智慧體的狀態也會發生變化。
    狀態轉移:智慧體從租房的狀態變成買房,或從租房的狀態變成遷出城市被稱為狀態轉移。我們假設市民智慧體C狀態轉移,那麼C發生狀態轉移的概率,即P(C狀態轉移到A模式)服從玻爾茲曼類型分佈。
    實驗結果:在購房成本中加入房産稅這一因素,並觀察徵稅後房價發生的變化。最後我們得出兩個核心結論:1)一線和三線城市房價和稅率沒有顯著相關性,且不論是一線還是三線城市,在徵收不同比率的房産稅情況下,房價增幅沒有顯著變化。2)租金出現明顯上漲,且稅率越高,租金越高。
    風險提示:本文采用模型是基於一定合理假設做的模擬分析,結論僅供參考,不對未來房價及房産稅具體政策作任何預測。
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