- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
ОЦЕНКА НЕДВИЖИМОСТИ ДЛЯ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ презентация
Содержание
- 1. ОЦЕНКА НЕДВИЖИМОСТИ ДЛЯ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ
- 2. Настоящая презентация содержит концепцию и подходы
- 3. Содержание презентации Концепция налогообложения Модели налогообложения Апробация моделей налогообложения
- 4. Концепция налогообложения
- 5. Основные предположения Налог на недвижимость – местный
- 6. Кадастровая стоимость Кадастровая стоимость объекта оценки –
- 7. Массовая и индивидуальная оценки стоимости
- 8. Налоговая стоимость Налоговая стоимость = Кадастровая стоимость х Коэффициент налоговой оценки
- 9. Коэффициент налоговой оценки Коэффициент налоговой оценки
- 10. Модель рынка фактор Цена
- 11. НАЛОГОВАЯ СТОИМОСТЬ НС=РСмо×Кн Массовая оценка: Индивидуальная оценка: НС=РС
- 12. Модели налогообложения
- 13. Требования к моделям Простота Достоверность
- 14. Типы моделей Регрессионные Кластерные – Затратные
- 15. Затратная модель Налоговая стоимость = стоимость улучшений + стоимость земли
- 16. Затратная модель Стоимость улучшений = восстановительная стоимость - износ
- 17. Затратная модель Износ: физический функциональный экономический
- 18. Стоимость улучшений = (восстановительная стоимость – физический износ) х коэффициент экономического износа
- 19. Коэффициент экономического износа = Уровень дохода территории оценки Уровень дохода столицы СФ
- 20. Стоимость земли Рыночная Кадастровая Нормативная Никакая
- 21. АПРОБАЦИЯ (ноябрь 2004)
- 22. Район Санкт-Петербурга Объем выборки – 1213 квартир
- 23. Моделирование стоимости методом кластерного анализа цена&налоговая стоимость
- 24. Одинцовский р-н Москвы (п. Немчиновка) Объем выборки
- 25. Квартиры Сургута ХМАО Объем выборки – 98
- 26. Коттеджи Сургута ХМАО Объем выборки – 32
- 27. ЗАКЛЮЧЕНИЕ На сегодняшний день в России насчитывается
Настоящая презентация содержит концепцию и подходы к решению задач по построению эконометри-ческих моделей оценки стоимости жилой недвижимости для целей налогообложения
Слайд 1ОЦЕНКА НЕДВИЖИМОСТИ
ДЛЯ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ
Доктор экономических наук,
профессор Грибовский С.В.
Санкт-Петербург
Стоимость объекта=Сбаз*К1*К2...
Слайд 2
Настоящая презентация содержит концепцию и подходы к решению задач по построению
эконометри-ческих моделей оценки стоимости жилой недвижимости для целей налогообложения
Слайд 3Содержание презентации
Концепция налогообложения
Модели налогообложения
Апробация моделей налогообложения
Слайд 5Основные предположения
Налог на недвижимость – местный налог
Цель налогообложения – формирование местных
бюджетов
Налог на недвижимость устанавливается на основании ее рыночной стоимости
Финансирование налогообложения – за счет местных бюджетов
Объект налогообложения – Земля+Здание
База для апелляций – рыночная стоимость
Налог на недвижимость устанавливается на основании ее рыночной стоимости
Финансирование налогообложения – за счет местных бюджетов
Объект налогообложения – Земля+Здание
База для апелляций – рыночная стоимость
Слайд 6Кадастровая стоимость
Кадастровая стоимость объекта оценки – рыночная стоимость объекта оценки, устанавливаемая
на определенную календарную дату методом массовой или индивидуальной оценки
Слайд 9Коэффициент
налоговой оценки
Коэффициент налоговой оценки (Кн) – коэффициент, учитывающий особенности расчета
рыночной стоимости для целей налогообложения:
Кн<1,0 при массовой оценке;
Кн=1,0 при индивидуальной оценке
Кн<1,0 при массовой оценке;
Кн=1,0 при индивидуальной оценке
Слайд 13Требования к моделям
Простота
Достоверность
Объяснимость
Воспроизводимость
Соответствие рынку
Оперативность
Слайд 18Стоимость улучшений =
(восстановительная стоимость – физический износ)
х
коэффициент
экономического износа
Слайд 22Район Санкт-Петербурга
Объем выборки – 1213 квартир
Ценообразующих факторов – 7
Средняя стоимость кв.м.
квартиры – 1081 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 53,6 USD
Последовательные сечения – 51,2 USD
Параллельные сечения – 58,2 USD
Налоговый коэффициент:
3% уровень (Кн=0,89) – налоговая стоимость в 32 случаях больше рыночных цен
2% уровень (Кн=0,84) – налоговая стоимость в 25 случаях больше рыночных цен
Средняя налоговая стоимость кв.м. квартиры при Кн= 0,84 равна 908 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 53,6 USD
Последовательные сечения – 51,2 USD
Параллельные сечения – 58,2 USD
Налоговый коэффициент:
3% уровень (Кн=0,89) – налоговая стоимость в 32 случаях больше рыночных цен
2% уровень (Кн=0,84) – налоговая стоимость в 25 случаях больше рыночных цен
Средняя налоговая стоимость кв.м. квартиры при Кн= 0,84 равна 908 USD
Слайд 24Одинцовский р-н Москвы
(п. Немчиновка)
Объем выборки – 18 коттеджей
Ценообразующих факторов - 5
Средняя
стоимость кв.м. коттеджа – 1404 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 178 USD
Последовательные сечения – 92 USD
Параллельные сечения – 266 USD
Налоговый коэффициент для 1% уровня:
Кн=0,8 – налоговая стоимость в одном случае больше рыночной цены
Средняя налоговая стоимость кв.м. коттеджа - 1039 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 178 USD
Последовательные сечения – 92 USD
Параллельные сечения – 266 USD
Налоговый коэффициент для 1% уровня:
Кн=0,8 – налоговая стоимость в одном случае больше рыночной цены
Средняя налоговая стоимость кв.м. коттеджа - 1039 USD
Слайд 25Квартиры Сургута ХМАО
Объем выборки – 98 квартир
Ценообразующих факторов – 7
Средняя стоимость
кв.м. квартиры – 794 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 87 USD
Последовательные сечения – 70 USD
Параллельные сечения – 90,5 USD
Налоговый коэффициент для 2% уровня:
Кн=0,91 – налоговая стоимость в 2-х случаях больше рыночных цен
Средняя налоговая стоимость кв.м. квартиры - 675 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 87 USD
Последовательные сечения – 70 USD
Параллельные сечения – 90,5 USD
Налоговый коэффициент для 2% уровня:
Кн=0,91 – налоговая стоимость в 2-х случаях больше рыночных цен
Средняя налоговая стоимость кв.м. квартиры - 675 USD
Слайд 26Коттеджи Сургута ХМАО
Объем выборки – 32 коттеджа
Ценообразующих факторов – 5
Средняя стоимость
кв.м. коттеджа – 926 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 62,4 USD
Последовательные сечения – 67,7 USD
Параллельные сечения – 80,8 USD
Налоговый коэффициент для 3% уровня:
Кн=0,9 – налоговая стоимость в одном случае больше рыночной цены
Средняя налоговая стоимость кв.м. коттеджа - 806 USD
Ошибка оценки:
Регрессионный анализ – 62,4 USD
Последовательные сечения – 67,7 USD
Параллельные сечения – 80,8 USD
Налоговый коэффициент для 3% уровня:
Кн=0,9 – налоговая стоимость в одном случае больше рыночной цены
Средняя налоговая стоимость кв.м. коттеджа - 806 USD
Слайд 27ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На сегодняшний день в России насчитывается несколько тысяч муниципальных образований. Такое
их количество исключает возможность создания требуемого количества моделей одной группой специалистов.
Модели оценки стоимости для целей налогообложения должны создаваться силами местных муниципальных образований с использованием местных рыночных данных.
Задача построения стоимостных моделей может быть решена путем создания методических рекомендаций, которые могли бы быть использованы на местах при минимальной помощи разработчиков этих рекомендаций.
Рекомендации должны быть построены по типу инструкций, минимизирующих вариативность принятия решений на этапе создания моделей на местах.
Модели оценки стоимости для целей налогообложения должны создаваться силами местных муниципальных образований с использованием местных рыночных данных.
Задача построения стоимостных моделей может быть решена путем создания методических рекомендаций, которые могли бы быть использованы на местах при минимальной помощи разработчиков этих рекомендаций.
Рекомендации должны быть построены по типу инструкций, минимизирующих вариативность принятия решений на этапе создания моделей на местах.
