房地产评估中还原利率确定研究

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房地产评估是资产评估的一个重要组成部分,由于房地产评估具有单项资产价值大、评估所需专业知识多等特点,所以房地产评估也是资产评估中困难较大的一种。其中,还原利率的微小变动会对评估<WP=2>结果产生巨大的改变,又由于影响还原利率的因素较多,目前确定还原利率的方法存在还原利率界定误差、收集数据困难、主观性很强和评估的结果缺乏可比较性等特点。这些使得还原利率成了房地产评估风险产生的主要因素之一。在房地产评估中由于评估师经验不足、对评估对象把握不够等原因可能无意地提高或降低还原利率,或者某些评估师为了满足客户的一些不合理要求蓄意提高或降低还原利率,从而会大大降低或提高评估对象的评估价值。这样会对社会经济生活造成巨大的影响,是国有资产流失、金融风险产生等的重要原因之一,这还会对我国引进外资造成一定影响。有鉴于此,作者对现有求取还原利率的方法进行了一些规范化的改进,同时提出了一种新的求取还原利率的方法,希望能够在房地产评估的规范化方面做出微薄的贡献。论文共分为前言、正文和结束语三个部分。前言部分简要论述了房地产评估的重要性,还原利率对评估结果的重大影响,还原利率研究的必要性,并对论文的完成过程和结构做了简单介绍。正文部分共分四章,详细论述了房地产评估中还原利率的应用,还原利率的本质、确定依据、分类和现有求取还原利率的方法,并简要分析了现有方法存在的缺陷,最后在第四章首先讨论了对现有方法的改进,然后结合成都市2000年1月1日基准地价确定的相关数据探讨了求取还原利率的新方法。结束语部分归纳总结了新方法对现有方法存在缺陷的克服情况和该方法有待继续研究的部分。第一章论述了还原利率是房地产评估中不可缺少的重要参数。还原利率在房地产评估中得到广泛应用,它也是评估过程中最难确定的参数之一。当前房地产评估中常用的方法有市场比较法、剩余法、成本逼近法、路线价法、基准地价系数修正法、标准宗地估价法、残余法和收益还原法。还原利率在这所有方法中都起到了重要的作用,是这些方法中不可或缺的一个参数。还原利率的确定也是决定房地产估价结果正确与否的关键因素,还原利率只要发生一点变化,估价结果就会相差极大。在房地产估价实务中,特别是在用收益还原法还原房地产价格时,还原利率位于算式的分母,根据微分原理,它对房地产<WP=3>价格的影响为其平方的负倒数倍,所以还原利率微小变化会产生房地产价格的剧烈波动,还原利率的确定对估价结果的科学性和合理性有时起着决定性作用。第二章介绍了还原利率的本质、确定依据,并对房地产评估中的还原利率做了简单的分类。还原利率就是把房地产作为投资时期望的投资收益率。投资风险的补偿和人们主观上对未来收益的贬值,都构成了投资收益率。理性投资者对一个给定水平的风险,总希望能得到较高的收益;在一个给定的收益水平上,又总希望风险尽可能小。额外的风险只在伴随有额外的预期投资回报,才会被投资者接受。因此还原利率具有四个特点:取值必须为正值;最小值必须高于银行同期定期储蓄利率或国债利率;在物价变动的情况下,其应能弥补物价变动所造成的货币贬值或增值;根据其投资房地产的风险大小,取值应有所区别。还原利率应依据地方的一般利率、地方的习惯利率、地方的土地利率、普通一般利率、长期投资收益率、抵押贷款利率与剩余贷款的复合利率、纯利率和风险补偿的复合利率、实质利率、综合考察利率等来确定。在房地产评估中的还原利率可以分为综合还原利率、建筑物还原利率和土地还原利率三种。一般说来,土地还原利率要低于建筑物还原利率,因为土地能够不断提供收益;而且随着时间的推移,土地收益水平有增高的趋势。而建筑物一般要折旧,正常情况下,随着时间的推移,建筑物所能提供的收益将因折旧而减少,收益水平随之降低。综合还原利率、建筑物还原利率和土地还原利率这三者虽然各不相等,但是它们之间又是密切相关的,知道其中任意两个还原利率就可以求出第三个还原利率。第三章介绍了目前最常用的几种求取还原利率的方法,并进一步分析了这些方法存在的缺陷。现在通用的求取还原利率方法有直接比较法、投资组合法、加总法、安全利率加风险调整值法和投资收益排序插入法,这些方法求出的还原利率一般是比较实例的还原利率,还需要根据具体情况做一些调整。这些方法都在一定程度存在缺陷,主<WP=4>要是收集数据困难、主观性很强、评估的结果缺乏可比较性等问题,另外还存在着还原利率界定误差问题。第四章针对当前求取还原利率方法的缺陷提出了一些改进意见。首先是对现有求取方法的改进做了一定的探索。然后提出了一种创新的求取方法,其基本思路是相关权威部门可以在对各种还原利率进行科学分类的基础上,组织专家使用特尔菲法确定各种还原利率的基准值。然后再确定相应的影响因素,同样使用特尔菲法或者因素两两比较判断矩阵法确定这些影响因素的权重值,接着确定出这些影响因素在各变动范围的影响系数。最后由权威部门公布这些数据,要进行房地产评估的评估师就可以根据这些数据很?
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