房产税真的有用吗?深度学习告诉你答案

从发达国家的经验来看,无论从完善税制的角度,还是促进房地产价格稳定的角度,开征房产税都是大势所趋。但从中国的客观现实来讲,开征房产税是一项系统工程,还面临着许多问题需要解决。今天,我就用数据来挖掘房产税究竟能否降低商品房的价格。详细的文章可以参见《房产税对房地产市场的影响分析——基于BP神经网络的实证研究》 作者:竺天辰 段佳明。

首先我们必须明白的是:房地产市场作为垄断竞争市场,房产的供给受到很多因素的影响,并不单纯的受到市场因素的影响。因此单纯的面板数据就无法很好的表达出房地产的供给曲线。因此深度学习就显得很关键了,毕竟在处理复杂的非线性问题上,它的功能异常强大。


言归正传,先放上两张图片

去除cpi后上海市实际房价

从上面两张图中可以清晰地看出上海市从2000年到2015年的商品房数据走势(国家统计局的数据只到2015年)。房产税的出台是从2011年开始的,上海被选为了试点城市。从图中就能看出短期内,上海的房价的确在房产税出台后有所下降,但是很快,房产价格又往上攀升。


为了搞清楚房产税到底有没有作用,我们采用了BP神经网络预测的方法进行分析,把00年至11年的数据作为样本进行深度学习:

BP神经网络拓扑结构图


在经过计算机的帮助下,我们得出了下面的数据:

首先先来看一下BP神经网络的准确性

BP神经网络训练误差


2.接下来是BP神经网络做出的部分预测数据

BP神经网络预测部分数据和实际部分数据


3.将预测数据和之前的数据进行一个整合:

上海市实际销量和预测销量


上海市实际房价和预测房价


首先先解释一下预测销量和预测价格,这两个数据是没有房产税出台下预测出来的数据,即依靠前面00年至11年的数据预测出来的输出组。可以看出,在11年以前实际数据和bp拟合出的数据基本相同,因此这也说明了BP神经网络较好的反映了实际情况。所以,该方法是可行的。预测数据应当是可靠的。从上面两幅图中就可以清楚地看出,房产税出台后,实际销量明显小于预测销量,而实际房价却高出预测房价。因此我们认为,房产税的出台促使房地产商惜售,反而使房价上升,这和原本的初衷背道而驰。


当然我们的分析只是建立在上海这座城市,而重庆的分析却没有做,并且由于数据较少,因此我们的观点也比较片面。到底实际情况会是怎样,还得靠实际数据说话。当然我相信,房产税的出台在短期内绝对有利于调控房价,这对我们这些刚需消费者来说绝对是好消息。


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