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東吳大學 企業管理學系 李智明所指導 陳涵霖的 影響投資者購買出租型房產的關鍵因素研究- 使用AHP方法 (2020),提出591房屋出售關鍵因素是什麼,來自於出租型房產、AHP層級分析法、關鍵因素。
而第二篇論文國立成功大學 資訊工程學系 李強所指導 邱勝敏的 基於開放資料之時空屬性與深度學習進行房屋售價預測—以台中市西屯區為例 (2018),提出因為有 深度學習、時空屬性、房地產售價預測的重點而找出了 591房屋出售的解答。
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我25歲,有30間房收租:羅右宸用零頭款買房,靠租金年收百萬
為了解決591房屋出售 的問題,作者羅右宸 這樣論述:
說到買房,大多數人顧慮的一定是: ◎我連頭期款都籌不出來,怎麼可能買房子? ◎所有看得上眼的房子,都貴到我買不起。買得起的好房子要上哪找? ◎我也想靠收租賺錢,但哪來那麼多資金、怎麼篩選房客? 今年才25歲的羅右宸,22歲就白手起「家」,統統辦到了。 他運用募資合購,用資本利得加上現金流方式,只花三年時間,從兩手空空買下第一間房,接著快速滾出30間房收租,更把別人眼中的破爛屋變成投報率超過7%的熱門物件,怎麼做到? ◎20萬學到教訓,賺得百萬獲利: 為了幫女友買個名牌包,卻在貪婪心態左右下被騙走20萬,後來一場理財讀書會點醒他,讓他浮
現投資房地產念頭,但還是學生的他,面臨的第一個問題是:「頭期款怎麼來?」他積極接觸相關人脈才發現,原來晉身有殼階級是有SOP可循的。 ◎你出錢我讓利,快速累積30間房: 他把獲利可視化,用股東概念集資,第一次募資就拿到200萬元。 兩年後把房子賣出,獲利高達94萬。並運用讓利少賺,大量複製。 但合購之下,持份怎麼解決、稅金怎麼算? 還有,什麼樣的金主自動找上門,你得婉拒對方?羅右宸自有一套管理之道。 ◎買房出租,穩賺租金,再等好價碼售出 他一星期發2封簡訊,讓當地房仲一有好屋立刻通知,總能以市價6到7折入手。 不只如此,他專挑屋齡20年上下的
中古屋,買進之後大改造,用裝潢成本換取短閒置期及高周轉率,再以7%左右的高投報率賣出,賺租金也賺價差。 除了買屋有SOP,現在靠租金就年收破百的羅右宸,也有當包租公/婆的標準守則: 找出區域優勢,鎖定目標客群:學生多就盡可能壓低租金、上班族多就花心思在裝潢擺設上,幫你縮短套房閒置期。 強力曝光:現在有8成以上的房客來自網路,ptt、591、台灣租屋網等,也可到人潮多的市/區公所布告欄,一個月不用100元也能達到良好的廣告效益。 避險的第一步:慎選租客,用三個問題讓你簡易視人,不遇到奧客。 真的沒時間管理?直接交給專業租屋公司,讓你坐在家裡輕鬆收租。 25歲
的羅右宸顛覆一般人存錢買房的既定印象,他先買房投資(購買資產),再購屋自住(負債),自行募資建立管理團隊,把爛物件變黃金屋,不到30歲就有錢又有房! 名人推薦 房地產投資大師 王派宏 房地產專家 范世華 房地產專家 方耀慶
591房屋出售進入發燒排行的影片
「房地合一稅2.0」新法剖析懶人包看這邊!房仲不能說的秘密。投資客要拋售嗎?! Ft. 台中商仲達人小紀
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#房地合一稅 #短期交易 #投資客
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本篇影片是我們聚餐時的訪談,背景雜音多,敬請包含!以房仲和投資者的角色來做意見交流~~~我覺得含金量很高!而且非常實用,所以將影片分享給大家!
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一、房地合一是什麼?
房地合一為2016年上路的房地交易新稅制,與作為「持有稅」的房屋稅不同,性質屬交易稅,出售房地才須申報,有獲利得進一步繳稅,凡2016年後取得房地,出售時均得適用。
與房地交易舊制差異在於,需就房屋、土地出售所產生的實際收益一併課稅,為更健全的稅制設計,並自有一套適用稅率規定,並對「短期交易」課以35%或45%重稅。
二、房地合一2.0版與1.0版差異為何?
房地合一1.0版上路5年多,因應資金寬鬆氛圍下快速升溫的房市,2.0版預計今年7月1日上路,前後差異有4大重點。
1.拉長「短期交易」重稅期:由持有1年內出售課45%,延長至2年內,並將持有逾1年、未滿2年課35%規定,拉長為持有逾2年、未滿5年。
2.提高境內企業稅率:由原本出售房地一律課20%,改為需適用「短期交易」重稅,持有逾5年以上出售,稅率才能回到20%。
3.課徵對象納入預售屋:持有5年內出售都得適用重稅,在預售屋一般持有期間僅2至3年情況下,效果等於一網打盡,只要轉賣預售屋獲利,就得負擔35%或45% 稅負。
4.補足1.0版避稅漏洞:新增規定交易未上市櫃、未興櫃股票或出資額時,交易額度若超過總股份或總出資額的一半,且該公司股權或出資額50%以上是由國內房地構成,也得納入2.0版課稅,防堵假借公司股權移轉之名、行房地交易之實的避稅行為。
並訂定計算稅額時可減除的「土地漲價總數額」上限,及明訂未能提供費用證明文件情形,只能以成交價3%作為費用,上限新台幣30萬,避免有心人士藉墊高成本、費用避稅。
三、房地合一2.0版的適用範圍、上路時程?
2.0版適用範圍與1.0版一致,為2016年後取得房地,不過在上路日、也就是今年7月1日後出售案件,才須以2.0版課稅,若在7月前賣屋,仍可適用1.0版規定。2016年後取得、先前已出售並以1.0版課稅的交易案件,完全不受2.0版上路影響,不會回溯補稅。
四、房地合一2.0主要影響對象為何?對自住族是否有影響?
2.0版修法重點在打擊短期炒作獲利者,一般買房後長期持有的自住族,不受影響;若為自住房地持有並設籍超過6年出售,稅率僅10%,並有免稅額度400萬元。假設是因故需於同年買賣預售屋,只要沒獲利,也不會被課以重稅。
五、是否有特定出售房地情形,可排除適用「短期交易」重稅?
為避免傷及無辜,設有多項排除條款,例如個人、企業若因財政部公告的「非自願因素」出售持有期間5年以內房地,或以自有土地與營利事業合作興建房屋,5年內出售,均可適用20%稅率。
至於何謂「非自願因素」,現行僅就個人訂有6種排除情形,如因調職或非自願離職賣屋、無力償債遭強制執行房地、需出售房地負擔醫藥費等,後續財政部將針對企業、預售屋特性,訂定排除情形並對外公告。
此外,為避免影響房屋供給、都更進程,放寬建商興建房屋完成後首次出售房地,以及個人、營利事業參與都更或危老分回房地,在5年內第一次移轉登記,也可適用較低的20%稅率課徵。
六、房地合一2.0上路後,是否會產生稅損?
財政部評估,上路初期,交易量將下滑,造成所得稅淨稅損4.74億元,其中企業部分因稅率提高,營所稅將微增0.71億元,個人綜所稅則有稅損5.45億元;但以中長期觀察,稅收將緩步回升。
資料來源:
https://www.cna.com.tw/news/firstnews/202104090133.aspx
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影響投資者購買出租型房產的關鍵因素研究- 使用AHP方法
為了解決591房屋出售 的問題,作者陳涵霖 這樣論述:
近年來居住問題成為台灣民生與社會的重要議題,也是政府一直致力想要解決的施政問題。而在房價居高不下的情況下,年輕人難以負擔房價,加上台灣人口結構轉變為小家庭為主,比起背負沉重的房貸,租房對於注重生活品質的年輕人是更好的選擇,所以租屋市場存在著龐大的商機。而台灣自2009年金融風暴後,銀行利率一直維持在低水準,導致投資市場資金太多且投資人無法再靠定存獲利及保值,加上政府為抑制房價,自2011年開始實施奢侈稅及房地合一稅等各項措施,讓一些喜歡購買房地產投資及保值的國人,很難利用房地產買賣來短期獲利。所以,台灣近幾年的不動產市場越來多人投資出租型房產,以因應租屋需求市場,賺取穩定租金收入,並
期望未來出售房產賺取差價,降低賦稅成本。 本文先藉由文獻探討,找出影響投資者購買出租型房產決策之關鍵因素,共得出五個構面及24個關鍵因素。接著使用AHP的研究方法,進行問卷調查,結果發現,投資者最重視的前四項因素分別為自備(有)資金、出租難易度、房屋成本、租金報酬率。本研究進一步將投資者做分群研究,發現有經驗者較重視出租難易度,無購買經驗者較重視轉手的獲利率。而在投資購屋的自備款上,年齡較高的族群所擁有的自備款高於年齡較輕的族群;月收入較高的族群也比月收入低的族群自備款較高。而在投資出租型房產的投資報酬率預期上,女性所預期的合理報酬率高於男性,職業為非服務業的族群所預期的報酬率則高於服務
業的職業族群。
基於開放資料之時空屬性與深度學習進行房屋售價預測—以台中市西屯區為例
為了解決591房屋出售 的問題,作者邱勝敏 這樣論述:
房地產價格是一個區域甚至是國家的經濟命脈,由於房地產本身是人們最基本的生活條件,亦會影響到商品、勞力的價格。也因此若我們可以提前得知房地產的價格,那麼對於國家經濟發展將會有巨大貢獻。過往研究中,大多利用二種方式進行房地產售價預測,其中包含了1)統計上相關演算法,針對此類型之相關過往研究,由於房地產價格,因有較多變量會造成不規律的情況發生,對於統計相關演算法,大多僅能以統計分析的方式進行處理,並不能實作成預測系統,在此我們將不做介紹。2)Artificial Intelligence類演算法,此類型研究,除了考慮在商業、經濟、金融以及房地產等期刊中利用指數(如股價指數及CPI等)數值進行分析及
預測外,亦或是建構地理回歸模型,及卷積類神經網路等方式進行預測,但這類型的相關研究,由於大多因為房地產價格考慮因素過多,所以此類型研究都僅挑選單一因素進行預測,明顯考量不全。對此從上述內容可以發現,過往研究整體考慮因素都過於單一,並不符合實際情況。因此,本論文提出「基於開放資料之空間時間屬性與深度學習進行房屋售價預測-以台中市西屯區為例」,進行房地產售價的預測,不同於以往相關研究,在房地產售價預測上,本論文除了考慮房地產本身時間性因素外,亦考慮房地產周圍空間因素。在本論文中我們提出了空間時間序列圖—本論文所提出新型的時間序列圖,透過結合房地產買賣之相關空間及時間資訊進行整合,使得我們可以同時考
慮到影響房地產的時間因素及空間因素,使得房地產售價預測更加準確。此外我們發現,由於房地產售價本身資料範圍過大,因此造成資料正規化範圍的問題,對此本論文使用fuzzy grouping進行分群,透過分群降低彼此群間數值範圍過大的問題,其中模糊化的重點在於整體值屬於相對性,也因此可以有效幫助我們挑選出群集。基於上述內容本論文進行整合,並利用深度學習進行系統的建構,目標在於建構出房地產售價預測系統。最終,本論文實驗結果證實了我們方法的有效性。
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