Analiza efectului legii randamentului descrescând asupra evaluării masive a bunurilor imobile în Republica Moldova

Abstract

Studiul de față investighează deficiențele modelelor lineare de evaluare masivă a pro-prietăților imobiliare din Republica Moldova, utilizate în prezent pentru determinarea valorii impozabile, autorul remarcând, în special, influența denaturării valorilor calculate, din cadrul modelării matematice și necesitatea respectării legii randamentului descrescând. Provocările sunt relevante pentru țările cu sistem de impozitare ad-valorem, precum Repu-blica Moldova, care este necesar să armonizeze legislația națională cu criteriile de aderare la Uniunea Europeană. Studiul utilizează sistemul de evaluare în masă a proprietăților imobiliare în scopul identificării și dezvoltării soluțiilor de optimizare a sistemului de evaluare masivă a proprietăților imobiliare, în vederea impozitării acestora, prin implementarea modelelor log-lineare, cu rezultate eficiente în comparație cu regresiile liniare existente. Prin analiza com-parativă a metricilor de performanță între regresiile liniare din modelele existente și cele rafinate, cercetarea îmbunătățește sistemul de impozitare prin metodologii mai precise.

The present study investigates the short-comings of the linear models of massive evaluation of real estate in the Republic of Moldova, currently used to determine the taxable value, the author noting, in particular, the influence of the distortion of the calculated values, within the mathematical modeling and the need to respect the law of diminishing returns. The challenges are relevant for countries with an ad-valorem taxation system, such as the Republic of Moldova, which needs to harmonize its national legislation with the criteria for joining the European Union. The study uses the system of mass evaluation of real estate properties in order to identify and develop optimization solutions for the massive evaluation system of real estate properties, in order to tax them, by implementing log-linear models, with effective results compared to existing linear regressions. By benchmarking performance metrics between linear regressions from existing and refined models, the research improves the taxation system through more accurate methodologies.