我国目前征收房产税的依据是1986年国务院颁布的《中华人民共和国房产税暂行条例》,其主要征税对象是企业的生产经营用房和个人用于出租的房产,而对于居民用于居住或者投资的住宅是免征房产税的。但是近年来由于房地产市场持续向好,使得大量投资涌入房地产市场,造成房地产市场持续过热,房地产价格逐级攀升但是房屋空置率也是居高不下,造成了房地产市场的不健康发展,因此我国于2003年首次提出要对房地产保有环节征收房地产税,一方面能够稳定房地产市场,另一方面也能拓宽地方政府的财政收入来源。要开征房地产税就需要对房地产的税基价值进行评估,由于此类评估面对的评估对象众多,且需要按照周期多次进行评估,因此采用批量评估是解决这一问题最佳方案。本文在阅读国内外大量文献的基础上,首先介绍了税基评估与普通房地产评估的存在的联系与区别,认为传统的市场法、成本法和收益法无法满足税基评估的要求,因此必须采用批量评估作为房地产税基评估,并分析了批量评估方法的特点、优势及使用前提。在此基础上分析使用BP神经网络作为批量评估模型的可行性,并分析了应用神经网络法评估税基所需要的政策和技术方面的支持,将神经网络法与常规的多元回归法进行了对比研究,认为在实际应用中神经网络能够弥补常规多元回归方法存在的一些不足。同时由于我国目前缺少对于批量评估税基价值的流程设计,因此本文设计了BP神经网络应用于税基评估的流程设计,并对其中存在的指标选取,网络设计等问题做了分析。最后以北京市朝阳区为研究对象,验证了BP神经网络法进行税基评估是可行的,对于大量房地产价值的评估是有效和准确的,为未来的税基评估以及类似的大量资产评估提供了借鉴。