雖然這篇實價登錄造假罰則鄉民發文沒有被收入到精華區:在實價登錄造假罰則這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 實價登錄造假罰則產品中有3篇Facebook貼文,粉絲數超過3萬的網紅張金鶚,也在其Facebook貼文中提到, 今天11/19(二)蘋果日報刊登我第42篇專欄文章「房地產實價登錄價格知多少?」(如下連結,由於蘋果目前閲讀全文需註冊登記,為方便大家閲讀,我也將全文轉貼如下,副標為編輯所下)。 雖然官方的房地產實價登錄網站提供相當豐富且完整的房地產成交價格及相關資料,但是因為有些房價「登錄不實」,還有客觀上不同...
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1,590的網紅陳泰源-房仲/主持人/歌手/作家/演講師,也在其Youtube影片中提到,180419TVBS 實價登錄推2.0 不實、拒登錄將罰15至75萬 影片網址→https://youtu.be/VkvcXY8h4xk 記者 葉韋辰:「這個運動品牌籃球場,因為財團和地主交易時,不想透露成交價,遲遲不做實價登錄,遭到開罰16次。」 實價登錄將要有新變革,內政部打算修法,提高違法...
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實價登錄造假罰則 在 陳泰源-房仲/主持人/歌手/作家/演講師 Youtube 的最佳解答
2018-04-22 12:41:24180419TVBS 實價登錄推2.0 不實、拒登錄將罰15至75萬
影片網址→https://youtu.be/VkvcXY8h4xk
記者 葉韋辰:「這個運動品牌籃球場,因為財團和地主交易時,不想透露成交價,遲遲不做實價登錄,遭到開罰16次。」
實價登錄將要有新變革,內政部打算修法,提高違法提高登錄價格或是拒絕登錄的罰則,因為5年來有超過900個案例違規,像是信義區的鑽石級籃球場,就是因為財團為了用更好的價格收購土地,被開罰300萬。
記者 葉韋辰 / 攝影 張智鈞 報導......↓
鑽石級籃球場的地,分屬十幾位地主,財團想利用資訊不透明,達到和各別地主低價購得土地的目的,遲遲不登錄交易價格被罰300萬。
違反實價登錄的還有交易後買賣雙方,和仲介代書4方合謀造假價格,協議故意高報,建商達到提高其他戶售價目的,買方自付款也能減少。
房仲陳泰源:「這個尤其是在過去建商代銷,在做預售屋的時候,比較容易發生的,你要登錄假的價格或是不登錄,你要4方都同意。」
根據財政部統計,實價登錄上路5年來,不實登錄開罰有300件,逾期申報600件。
內政部也推動實價登錄2.0,草案預計月底送立法院審查,把罰則提高5倍,由現行的3萬元至15萬元,提高為15萬元至75萬元。
另外登錄單位也有改變,從過往30戶為一個單位,改成一個門牌就要各別登記。
陳泰源:「門牌號碼一號可能是老舊公寓,門牌號碼3號可能是豪宅,門牌號碼5號是住宅,門牌號碼7號可能是辦公室,或者是店面(價格都不一)。」
修法希望土地房屋交易更透明。
新聞網址→https://news.tvbs.com.tw/politics/904801
部落格網址→http://taiyuanchen1223.blogspot.tw/2018/04/180419tvbs-20-15-75.html
實價登錄造假罰則 在 張金鶚 Facebook 的精選貼文
今天11/19(二)蘋果日報刊登我第42篇專欄文章「房地產實價登錄價格知多少?」(如下連結,由於蘋果目前閲讀全文需註冊登記,為方便大家閲讀,我也將全文轉貼如下,副標為編輯所下)。
雖然官方的房地產實價登錄網站提供相當豐富且完整的房地產成交價格及相關資料,但是因為有些房價「登錄不實」,還有客觀上不同個案登錄時間、區位與產品的差異,加上備註欄及公設面積比例、停車位,以及主觀上買賣雙方可能買貴或買便宜的議價能力差異,實價登錄的「成交價」應該審慎參考調整,才不會造成錯誤的判斷決策。
有興趣進一步了解本文內容提到的學術期刊論文,《House Price Dispersion in Taipei Residential Communities》,江穎慧、谷元、劉峰、張金鶚,INTERNATIONAL REAL ESTATE REVIEW,2019 ,Vol. 22 No. 1: pp. 109 – 129,可參考下列連結:
https://pse.is/MUGQ2
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張金鶚專欄:房地產實價登錄價格知多少?
(張金鶚,政治大學退休教授)
房地產實價「登錄不實」的現象,時有所聞。前陣子在嘉義有三名投資客以1600萬買得土地,為能向銀行獲得更多貸款以及未來出售時可以減免土地增值稅。因此地政士及買賣雙方以3200萬作假,以低買高報登錄在官方的「實價登錄」網站,結果被查獲,買賣雙方不只罰款,還被判刑,引發社會關注。
登錄不實誤導房價
換言之,政府實價登錄資料可能有少部分並非成交價格,如此登錄不實的成交價,將誤導房價資訊,進而影響人民對實價登錄的信心。政府雖然訂定查核機制及相關罰則,但受限於人力資源,只能人工隨機抽樣查核,惟因太多實價登錄案件,其成效有限。政府應如何有效率的面對解決此可能的作假行為?
最簡單的方式便是利用大數據資料,以經濟估價模型及人工智慧方式,建立一個房地產大量自動估價模型。例如美國有「Zillow」自動估價系統模型,台灣目前也已有「好時價(House+)」自動估價的公益平台。未來每筆資料申報,若都必須經過此大數據模型檢查過濾,如果發現異常,可立即以人工進一步查核,如此一來,才能真正有效的解決實價登錄可能造假問題。國外實價登錄經驗與一般國稅局稽查逃漏稅的方式,也都如此。期待政府能積極改善此一弊端,建立民眾對實價登錄的信心。
除了實價登錄可能作假外,實價登錄的真實成交個案仍存在許多「備註欄」,包括親友交易、違建、改建等「非正常交易」案例價格,一般人應有基本認知,有備註欄的成交價應更審慎看待,不宜視為正常交易價格的參考。
除此備註欄的問題之外,實價登錄的房價應注意公設面積所佔的比例,以及是否包括停車位面積等問題。然而即便絕大絕大多數實價登錄的價格是真實成交個案,且沒有備註欄,也注意到公設比及停車面積,是否實價登錄就能顯示市場的真實房價訊息?
江穎慧、谷元、劉峰和我2019年最近在《International Real Estate Review 》學術期刊發表《社區價格分散之分析》。我們利用2012~2017年社區管委會登記及實價登錄兩個資料庫,取得同一社區有4個以上成交案例的台北市1274個社區樣本,然後透過特徵價格模型,調整相同社區成交個案的交易時間、樓層及面積等差異,形成幾乎完全相同的類似房屋產品價格。我們進一步檢視這些相同社區相同類似個案的成交單價都還存在有平均9.54%差異。
當然這有少部分可能是因個案不同的室內裝潢、家具設備及保養維護所造成,但更可能顯示背後這些個案的真實成交價涉及買賣雙方以及仲介人員三方議價能力(討價還價)所造成的差異。換言之,本文研究成交價可能是「買貴或買便宜」的結果所導致,因此買賣雙方立場不同,高低成交價就各取所需了。
從大數據了解價格
根據實證研究結果,我們發現越便宜低單價、越大居住面積、越老舊屋齡的房屋、同一社區越多交易案件、越大型多戶數社區、位於市中心地區,越容易產生相同社區類似產品有較大的價格分散情況;反之,越貴高單價的房屋、政府興建的國宅、上市櫃建商興建的社區,其相同社區類似產品價格分散的情況較小。上述這些產品特徵可以提供消費者進一步認識成交價除客觀產品、區位與時機因素外,還應包括買賣及仲介三方的主觀議價能力。
希望社會大眾能夠清楚認知實價登錄的房價資訊,其登錄的成交價訊息有其侷限,必須要經過審慎的評估判斷,才不會產生偏差,造成錯誤的決策行為。當然,除參考實價登錄資訊外,消費者更需要透過大數據及人工智慧的科學方式,利用「好時價」免費自動估價的公益平台,了解個案價格,同時也可以在「好時價」網站上,獲得相同社區成交案例、附近相似個案、附近相關鄰里設施及過去到現在的房價趨勢等相關資訊,作為個人掌握房價的參考依據。
https://tw.appledaily.com/forum/daily/20191119/38500666
實價登錄造假罰則 在 張金鶚 Facebook 的最佳解答
今天11/19(二)蘋果日報刊登我第42篇專欄文章「房地產實價登錄價格知多少?」(如下連結,由於蘋果目前閲讀全文需註冊登記,為方便大家閲讀,我也將全文轉貼如下,副標為編輯所下)。
雖然官方的房地產實價登錄網站提供相當豐富且完整的房地產成交價格及相關資料,但是因為有些房價「登錄不實」,還有客觀上不同個案登錄時間、區位與產品的差異,加上備註欄及公設面積比例、停車位,以及主觀上買賣雙方可能買貴或買便宜的議價能力差異,實價登錄的「成交價」應該審慎參考調整,才不會造成錯誤的判斷決策。
有興趣進一步了解本文內容提到的學術期刊論文,《House Price Dispersion in Taipei Residential Communities》,江穎慧、谷元、劉峰、張金鶚,INTERNATIONAL REAL ESTATE REVIEW,2019 ,Vol. 22 No. 1: pp. 109 – 129,可參考下列連結:
https://pse.is/MUGQ2
————
張金鶚專欄:房地產實價登錄價格知多少?
(張金鶚,政治大學退休教授)
房地產實價「登錄不實」的現象,時有所聞。前陣子在嘉義有三名投資客以1600萬買得土地,為能向銀行獲得更多貸款以及未來出售時可以減免土地增值稅。因此地政士及買賣雙方以3200萬作假,以低買高報登錄在官方的「實價登錄」網站,結果被查獲,買賣雙方不只罰款,還被判刑,引發社會關注。
登錄不實誤導房價
換言之,政府實價登錄資料可能有少部分並非成交價格,如此登錄不實的成交價,將誤導房價資訊,進而影響人民對實價登錄的信心。政府雖然訂定查核機制及相關罰則,但受限於人力資源,只能人工隨機抽樣查核,惟因太多實價登錄案件,其成效有限。政府應如何有效率的面對解決此可能的作假行為?
最簡單的方式便是利用大數據資料,以經濟估價模型及人工智慧方式,建立一個房地產大量自動估價模型。例如美國有「Zillow」自動估價系統模型,台灣目前也已有「好時價(House+)」自動估價的公益平台。未來每筆資料申報,若都必須經過此大數據模型檢查過濾,如果發現異常,可立即以人工進一步查核,如此一來,才能真正有效的解決實價登錄可能造假問題。國外實價登錄經驗與一般國稅局稽查逃漏稅的方式,也都如此。期待政府能積極改善此一弊端,建立民眾對實價登錄的信心。
除了實價登錄可能作假外,實價登錄的真實成交個案仍存在許多「備註欄」,包括親友交易、違建、改建等「非正常交易」案例價格,一般人應有基本認知,有備註欄的成交價應更審慎看待,不宜視為正常交易價格的參考。
除此備註欄的問題之外,實價登錄的房價應注意公設面積所佔的比例,以及是否包括停車位面積等問題。然而即便絕大絕大多數實價登錄的價格是真實成交個案,且沒有備註欄,也注意到公設比及停車面積,是否實價登錄就能顯示市場的真實房價訊息?
江穎慧、谷元、劉峰和我2019年最近在《International Real Estate Review 》學術期刊發表《社區價格分散之分析》。我們利用2012~2017年社區管委會登記及實價登錄兩個資料庫,取得同一社區有4個以上成交案例的台北市1274個社區樣本,然後透過特徵價格模型,調整相同社區成交個案的交易時間、樓層及面積等差異,形成幾乎完全相同的類似房屋產品價格。我們進一步檢視這些相同社區相同類似個案的成交單價都還存在有平均9.54%差異。
當然這有少部分可能是因個案不同的室內裝潢、家具設備及保養維護所造成,但更可能顯示背後這些個案的真實成交價涉及買賣雙方以及仲介人員三方議價能力(討價還價)所造成的差異。換言之,本文研究成交價可能是「買貴或買便宜」的結果所導致,因此買賣雙方立場不同,高低成交價就各取所需了。
從大數據了解價格
根據實證研究結果,我們發現越便宜低單價、越大居住面積、越老舊屋齡的房屋、同一社區越多交易案件、越大型多戶數社區、位於市中心地區,越容易產生相同社區類似產品有較大的價格分散情況;反之,越貴高單價的房屋、政府興建的國宅、上市櫃建商興建的社區,其相同社區類似產品價格分散的情況較小。上述這些產品特徵可以提供消費者進一步認識成交價除客觀產品、區位與時機因素外,還應包括買賣及仲介三方的主觀議價能力。
希望社會大眾能夠清楚認知實價登錄的房價資訊,其登錄的成交價訊息有其侷限,必須要經過審慎的評估判斷,才不會產生偏差,造成錯誤的決策行為。當然,除參考實價登錄資訊外,消費者更需要透過大數據及人工智慧的科學方式,利用「好時價」免費自動估價的公益平台,了解個案價格,同時也可以在「好時價」網站上,獲得相同社區成交案例、附近相似個案、附近相關鄰里設施及過去到現在的房價趨勢等相關資訊,作為個人掌握房價的參考依據。
https://tw.appledaily.com/forum/daily/20191119/38500666
實價登錄造假罰則 在 陳泰源-專任約房仲的斜槓人生 Facebook 的精選貼文
180419TVBS 實價登錄推2.0 不實、拒登錄將罰15至75萬
影片網址→https://youtu.be/VkvcXY8h4xk
記者 葉韋辰:「這個運動品牌籃球場,因為財團和地主交易時,不想透露成交價,遲遲不做實價登錄,遭到開罰16次。」
實價登錄將要有新變革,內政部打算修法,提高違法提高登錄價格或是拒絕登錄的罰則,因為5年來有超過900個案例違規,像是信義區的鑽石級籃球場,就是因為財團為了用更好的價格收購土地,被開罰300萬。
記者 葉韋辰 / 攝影 張智鈞 報導......↓
鑽石級籃球場的地,分屬十幾位地主,財團想利用資訊不透明,達到和各別地主低價購得土地的目的,遲遲不登錄交易價格被罰300萬。
違反實價登錄的還有交易後買賣雙方,和仲介代書4方合謀造假價格,協議故意高報,建商達到提高其他戶售價目的,買方自付款也能減少。
房仲陳泰源:「這個尤其是在過去建商代銷,在做預售屋的時候,比較容易發生的,你要登錄假的價格或是不登錄,你要4方都同意。」
根據財政部統計,實價登錄上路5年來,不實登錄開罰有300件,逾期申報600件。
內政部也推動實價登錄2.0,草案預計月底送立法院審查,把罰則提高5倍,由現行的3萬元至15萬元,提高為15萬元至75萬元。
另外登錄單位也有改變,從過往30戶為一個單位,改成一個門牌就要各別登記。
陳泰源:「門牌號碼一號可能是老舊公寓,門牌號碼3號可能是豪宅,門牌號碼5號是住宅,門牌號碼7號可能是辦公室,或者是店面(價格都不一)。」
修法希望土地房屋交易更透明。
新聞網址→https://news.tvbs.com.tw/politics/904801
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