税收与房地产市场关系研究

前言
1 导论
1．1 研究的问题及背景
1．1．1 研究的背景
1．1．2 研究的问题
1．2 研究的意义
1．2．1 理论意义
1．2．2 现实意义
1．3 研究方法与思路
1．3．1 研究思路
1．3．2 研究方法
2 房地产市场相关方分析
2．1 房地产市场的博弈关系分析
2．1．1 博弈的要素
2．1．2 博弈模型分析
2．1．3 博弈类型及可能的均衡解
2．2 房地产市场供需影响因素分析
2．2．1 房地产市场的供给
2．2．2 房地产市场的需求
3 我国房地产市场与相关税收的基本情况分析
3．1 房地产市场的运行状况分析
3．1．1 房地产市场的阶段性变动趋势分析
3．1．2 房地产市场的区域性差异分析
3．1．3 基于宏观层面的经济数据分析
3．1．4 基于微观层面的房地产企业财务数据分析
3．1．5 房地产市场走向的预估分析
3．1．6 我国房地产市场存在的问题分析
3．2 房地产相关市场数据分析
3．2．1 基于建筑业市场的相关数据分析
3．2．2 基于建材生产及销售市场的相关数据分析
3．2．3 基于房地产开发市场的相关数据分析
3．2．4 基于二手房转让市场的相关数据分析
3．3 房地产业基本税制及涉税数据分析
3．3．1 房地产业税收政策及相关税种梳理
3．3．2 房地产业税收规模的总体分析
3．3．3 房地产业税收结构的总体分析
3．3．4 分地区的房地产业税收分析
3．3．5 分税种的房地产业税收分析
3．3．6 我国现行房地产税收的主要问题
3．3．7 我国房地产税收问题的税制根源
4 房地产税收预测理论基础与方法
4．1 税收预测的目的和意义
4．1．1 税收预测的基本概念
4．1．2 税收预测的目的和意义
4．1．3 房地产税收预测的必要性
4．2 税收预测的实现路径
4．2．1 确定预测目标和预测期限
4．2．2 数据准备、清洗和初步分析
4．2．3 确定预测方法
4．2．4 开展预测、分析预测误差、评估预测方法
4．3 税收分析的主要方法
4．3．1 税收时间序列趋势预测
4．3．2 税收回归预测
4．3．3 协整与误差修正模型
4．3．4 向量自回归模型
4．3．5 经济景气模型
5 房地产税收与市场关系分析
5．1 房地产市场波动规律分析
5．1．1 房地产市场价格的年度时间序列ARMA模型
5．1．2 房地产市场价格的月度时间序列ARMA模型
5．1．3 房地产市场价格的季度时间序列ARMA模型
5．1．4 房地产市场景气指数的年度时间序列ARMA模型
5．1．5 关于房地产市场波动规律及预测分析的结论
5．2 影响房地产市场波动的核心因素分析
5．2．1 影响房地产市场波动的短期因素检验：土地政策
5．2．2 影响房地产市场波动的短期因素检验：利率政策
5．2．3 影响房地产市场波动的长期因素检验：城市化水平
5．3 房地产税收与市场关系分析
5．3．1 关于税收与房地产市场指标联动关系的基本判断
5．3．2 房地产税收与房地产市场价格的误差修正模型
5．3．3 房地产税收与房地产市场价格的向量自回归VAR模型
5．3．4 关于房地产税收与市场指标联动预测机制的主要结论
6 房地产税收预测分析
6．1 房地产行业宏观经济指标研判
6．1．1 投资面的经济指标——土地购置面积继续下滑
6．1．2 生产面的经济指标——房地产投资增速稳定回落
6．1．3 交易面的指标——政策出现累积效应，销售趋势性恢复
6．2 房地产行业税收预测
6．2．1 房产税的预测
6．2．2 土地增值税的预测
6．2．3 营业税的预测
6．3 房地产市场景气及预测
6．3．1 季节调整
6．3．2 单位根检验
6．3．3 预测结果
结语
本书涉及的统计术语（中英文）
参考文献
后记