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另外網站登記案件公告查詢 - 桃園市政府-地政局也說明:登記案公告查詢 ; 第一次登記, 書狀補給登記, 時效取得登記 · 請輸入收件年 選擇收件字前請先選擇地政事務所.

這兩本書分別來自想閱文化有限公司 和新陸書局所出版 。

國立高雄科技大學 財政稅務系 羅正忠所指導 黃淑娟的 囤房稅之探討—以高雄市為例 (2021),提出建物第一次登記查詢關鍵因素是什麼,來自於囤房稅、房屋稅、房價、非自住房屋稅率。

而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 陳琨太所指導 陳玟寧的 迴歸機器學習應用於房價預測—以台北市實價登錄為例 (2021),提出因為有 房地產、機器學習、房價預測、實價登入、支持向量回歸的重點而找出了 建物第一次登記查詢的解答。

最後網站第一次登記公告則補充:第一次登記 案件公告查詢 ... 先選取收件地政事務所,再查詢尚未到期或依公告期間、收件年字號查詢。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了建物第一次登記查詢,大家也想知道這些:

日本買房關鍵字:日本宅建士教你赴日置產一定要懂的50件事

為了解決建物第一次登記查詢的問題,作者TiN 這樣論述:

  2013年,安倍經濟學射出了三支箭,再加上同年申奧成功,引爆了台灣人對日本房地產的爆買潮。當時,在台灣專營日本不動產買賣的業者如雨後春筍般冒出,其中也不乏老牌房仲企業加入戰局。時至2022年,日圓大幅度貶值至20年來新低價位,再度引爆了外資瘋搶日本不動產的狂潮。同時,因為疫情封控等因素而急欲出逃的中國富裕階層,不,甚至連中產階級,都眼見機不可失,趁機入市搶日本房。另一方面,因為後疫情時代的通膨以及供需失衡,東京精華區的房價早已突破了90年代泡沫時期的新高點。在這樣的環境之下,究竟日本的不動產還能不能買?應該要怎麼選?投資難度更甚以往!   本書的作者TiN長期居住在東

京,是資深房產投資家,也是位擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的日本房市專家。曾於台灣出版過三本東京不動產投資的相關書籍,這些書籍當時還被機構投資家以及專做日本線的房仲人員視為是入行的基礎教科書。此外,這三本書也幫助了許多當時赴日買房的投資者深入了解市場、閃避掉了許多風險。   後疫情時代,作者再次以尖銳的觀點、在地的視角、並結合最新趨勢,撰寫了《日本買房關鍵字》與《日本買房大哉問》兩書。本書《日本買房關鍵字》內容詳細分析在日本購買房屋時,有怎樣的產品可以選擇;交易過程時,會遇到怎樣的問題;房屋與土地有怎樣的法令限制;買房時,如何選擇建商以及房仲業者...等。同時,本書也詳細介紹投資時,不可

不懂的一些基本財務知識。   本書總共五大篇,50個關鍵字。這些都是在日本買房時,非常重要的基本觀念與知識。內容不浮誇、不勸敗、不唱衰、不高談闊論教你如何炒房賺大錢,但告訴你,日本買房不能不懂的知識與不可不知的風險。在你花上千萬日圓赴日買房前,不妨先花個幾百塊台幣購買這兩本書,就當作是日本買房前的「重要事項說明書」。相信這兩本書一定能幫助讀者更加了解日本不動產市場的整體輪廓,買屋決策時,能夠掌握全局、趨吉避凶。也期望各位讀者讀完本書後,能夠買到心中理想屋、投資順利賺大錢!   一、自住篇~我在日本有個家   有土地的透天厝比較好?塔式住宅比較炫?   本篇告訴你,日本有錢人喜歡哪種產品,你

又適合哪種產品!   二、實務篇~交易過程全攻略   如何慎選幫你服務的業者?日本又有哪些口碑優良的大建商?   筆者為你破解,怎樣的格局才是好屋,交易流程有哪些細節需要留意!   三、算計篇~財務知識不可少   投報率越高越好?如何善用槓桿與套利交易獲取巨大財富?   投資並不像你想得這麼單純,有些小知識,你不能不懂!   四、法令篇~法條規則很重要   權力關係怎麼看?法令限制知多少?   買房,一定要了解這些「你以為你懂,但其實你不懂」的法條與規則   五、投資篇~日本置業當房東   投資產品百百種,哪種產品會賺?哪種產品必賠?   本篇教導讀者如何從五花八門的投資產品中,挑選出

最適合自己的物件! 本書特色   ◎華人圈最專業、詳細的日本置產工具書   ◎產品・法條・財務計算,詳細剖析!   ◎達人親授,教你選間理想的房屋。   出版過多本東京買房暢銷書籍,且擁有日本不動產經紀人「宅建士」證照的房市專家TiN,告訴你買日本房該怎麼買! 專文推薦   官柏志|株式会社LANDHILLS董事長   黃逸群|東京都心不動產董事   廖惠萍|東京房東網集團會長   顏博志|海內外房產專欄作家   (依姓氏筆畫排序)  

囤房稅之探討—以高雄市為例

為了解決建物第一次登記查詢的問題,作者黃淑娟 這樣論述:

  2020年初因新冠肺炎疫情影響,主要經濟大國採行寬鬆貨幣政策,再加上台灣長期處在低利率水準,原物料、地價、人力工資皆上漲等原因推升房價,使得政府為抑制高房價提出許多相關的打房政策。2021年以來,六都陸續表態研擬課徵囤房稅,針對非自用住宅課徵差別稅率,提高房屋持有的成本,期望能抑制房價高漲,並促使囤房者將閒置房屋釋出。高雄市因為有台積電設廠議題,再加上房價長期處在低基期,吸引許多投資客購屋促使房價大幅上揚,為避免房屋持有成本偏低,易致囤房及炒作房價,乃於2022年7月1日起施行囤房稅。  本研究就高雄市囤房稅制提出以下建議:1.應徹底重新檢討評定房屋稅現值方式。2.自住用房屋難以實際認定

,使得囤房稅無法對真正有囤房行為之人發揮效用。3.應提高起造人之優惠稅率及縮短待銷售期。4.對符合「租賃住宅市場發展及管理條例第17條第1項」規定之租賃住宅課優惠稅率,因其難以避免租稅轉嫁行為,應排除優惠稅率適用。對於抑制房價上漲之措施提出以下建議:1.房屋稅之稅率與稅基要一併調整,房屋標準價格縮短評定時程為2年或逐年調整。2.建議囤房稅制之戶數採全國合併計算。3.增加社會住宅的供給量以及加速都更危老改建的速度,以增加供給方式抑制房價。4.修正選擇性信用管制措施,調整自然人購置一般住宅戶數由3戶降為2戶的貸款成數,以及適當的升息。5.修訂所得稅法第十七條,讓列舉扣除額中的房屋租金支出以特別扣除

額認列,並提高每一申報戶每年扣除數額以24萬元為限。

稅務法規:理論與應用(14版)

為了解決建物第一次登記查詢的問題,作者楊葉承宋秀玲楊智宇 這樣論述:

  本次修正主要是配合立法院會於民國 110 年 4 月 9 日三讀通過「所得稅法修正草案」,預計將從民國 110 年 7 月 1 日起,實施所謂的房地合一 2.0,正式將個人及營利事業買賣預售屋與交易持有超過 50% 股份且其價值 50% 以上係 由國內房地所構成之未上市櫃股票交易,納入房地合一 2.0 課稅範圍,且前兩年之稅率皆為 45%,五年內為 35%,宣示政府打擊房地產短期交易的決心。對於營利事業交易其非以起造人身分取得之房地改採分開計稅合併報繳,最高稅率 45%,本次改版也在第三章對此部分有詳細說明與例題闡述。   此外,對於 110 年開始,個人買賣未上市櫃股票也納入基本所得額

中課稅,這部分在第 8 章有說明。為配合民法成年年齡將下修為十八歲,並使適用 納稅義務人扶養親屬免稅額規定之受扶養親屬成年與否之認定回歸民法規定, 對於所得稅與遺產及贈與稅法所定「未滿二十歲」及「滿二十歲以上」修正為 「未成年」及「已成年」。有關租賃所得中的包租代管與公益出租之所得減免與必 要損耗及費用率規定,也於13版一併在實務探討的欄位做了詳細介紹與例釋。   前一版已加入台財稅字第 10904601200 號令有關繼承房地所產生之額外負擔 ( 例如貸款 ),未來出售該房地時,無論係依舊制或房地合一新制規定計算交易所得,該額外負擔得自交易所得中減除以核實計算交易所得,俾符實質課 稅原則及

量能課稅原則。而有關稅捐稽徵法第 11 條之 1 之修法,新增易於變價、無產權糾紛且能足額清償之土地或已辦妥建物所有權登記之房屋也納入擔保品之範圍,同時修正 109 年度納保法基本生活費與例題。   因法規修正頻繁、考題與例釋雖經努力校對,但難免會產生錯誤。若有發 現錯誤之處,希望各位老師、先進與同學們不吝來信指正,我們一定會立即更 正並虛心檢討。由於稅法更新頻繁,為避免大家誤用舊法,請大家定期到我們 的 FB 粉絲頁「稅務法規理論與應用」瀏覽或按讚取得訊息,也歡迎加入 FB 的「會計師稅法討論區」查詢稅法更新動態,同學如有問題也歡迎到討論區一起討論。 作者簡介 楊葉承   現職:臺

北商業大學財稅系主任、財政部訴願委員會委員。   學歷:政治大學財稅系學士、政治大學財政研究所碩士、政治大學財政研究所博士。   經歷:東吳大學會計系副教授、德明財經科技大學財稅系專任副教授兼系主任、中原大學會計系專任副教授、國家考試典試委員 宋秀玲   現職:財政部臺北區國稅局長   學歷:政治大學財稅系學士、政治大學財政研究所碩士、哈佛大學國際租稅班畢業、倫敦政經學院研究。   經歷:財政部中區國稅局長、財政部賦稅署副署長、財政部國際財政司司長、財政部賦稅署第一組組長、財政部賦改會、北市國稅局財政部賦稅署國際租稅科科長、行政院第四組參議、從事營所稅、國際租稅等業務十多年,曾參與

信託稅制與兩稅合一制度 、移轉訂價查核準則之規劃與建立。 楊智宇   學歷:台北大學財政系學士、政治大學會計研究所稅務組畢業、會計師考試及格 第一篇 緒論 第一章 租稅的基本概念 第二章 租稅法之意義及原則 第二篇 所得稅 第三章 綜合所得稅 第四章 營利事業所得稅 第五章 股利所得課稅新制 第六章 所得稅的稽徵 第七章 租稅減免 第八章 所得基本稅額 第三篇 財產稅 第九章 遺產及贈與稅 第十章 土地稅 第十一章 房屋稅 第十二章 契稅 第四篇 消費稅 第十三章 營業稅 第十四章 關稅 第十五章 貨物稅 第十六章 菸酒稅 第十七章 奢侈稅及其他各稅 第五篇 信託課稅 第十八章

信託稅制 第六篇 稅捐稽徵法 第十九章 稅捐稽徵法  

迴歸機器學習應用於房價預測—以台北市實價登錄為例

為了解決建物第一次登記查詢的問題,作者陳玟寧 這樣論述:

房地產估價與房價的研究一直以來都是備受重視的,本研究旨在應用機器學習技術,以台灣政府提供的開放數據,即房屋交易記錄的真實價格登記,建立預測模型。嘗試使用有限變數建立價格模型及識別重要變數,其研究結果可為購房者了解哪些房屋屬性對房價影響較大,提供預測房價參考。另外比較Lasso、RR、Elastic Net、SVR、KRR等機器學習算法的預測效果,篩選最佳的預測方法。最終,本研究得出結論為,建物移轉總面積平方公尺、主建物面積、建物現況格局-房、車位總價元、主要建材、鄉鎮市區、交易標的這7項變數是重要變數,而最適合房價預測的演算法為支持向量回歸(SVR),在最後本研究使用了2021年新資料做對照

驗證,證明本研究模型是確定可以預測房價。