데이터로 보는 2020 서울 아파트 디아파트(The APT)입니다.
부산광역시 동래구 온천동에 위치한 라경유닉스빌라 아파트입니다.
- 건축년도는
2002년이며2020년 12월 18일기준19년차의리모델링 연한 도래아파트로
총NA세대로 이루어져 있습니다.
- 작년 12월 이후 최근 1년간 거래량은 1건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
- 이전 1년(2018.12~2019.11) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
- 이는 부산광역시 내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 동래구에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.
- 이전 1년(2018.12~2019.11) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
※ 리포트는 공공데이터를 이용한 시스템을 통해 자동생성되며, 새로 확인되는 정보는 본 포스트의 수정을 통해 수시로 업데이트됩니다.
베타 서비스 기간 중 오류가 있을 수 있으니 반드시 실제 데이터를 확인해주세요. 사실과 다른 정보는 댓글로 제보해주시면 바로잡겠습니다.
“온천 라경유닉스빌라 아파트” 매매가격/실거래가 분석 정보
단지 기본 정보입니다.
[주의] 거래량이 매우 적은 아파트입니다. 차트를 그리기 위한 정보가 부족할 수 있습니다.
※ 현재 관련 정보를 매칭 중입니다.
| 연도 ＼ 면적 | ~110 |
|---|---|
| 2020 | 36,400 |
| 2018 | 36,200 |
| 2017 | 36,400 |
| 2016 | 33,575 |
| 2015 | 27,200 |
| 2012 | 28,700 |
| 2009 | 20,700 |
| 2007 | 19,600 |
| 2006 | 20,000 |
| 전용면적(㎡) | date | price | |
|---|---|---|---|
| Min. :109.2 | Min. :2006-06-29 | Min. :19600 | |
| 1st Qu.:109.2 | 1st Qu.:2011-05-21 | 1st Qu.:21850 | |
| Median :109.2 | Median :2016-03-12 | Median :33000 | |
| Mean :109.2 | Mean :2014-08-17 | Mean :29937 | |
| 3rd Qu.:109.2 | 3rd Qu.:2017-10-05 | 3rd Qu.:36050 | |
| Max. :109.2 | Max. :2020-04-05 | Max. :37000 |
평형별 최고가 기록입니다.
- 모든 날짜는 국토부에 실거래 신고된
계약일자기준입니다. - 전용면적이 소수점 차이로 세분화된 경우가 있어 약 2평씩 한 그룹으로 묶었습니다.
이어지는 차트는 모두 이러한올림 구간면적을 기준으로 합니다.- 예시1) 국민주택 규모/30평대: 81, 82.9, 84.5 ☞ 85
- 예시2) 20평대: 56.84, 59.1, 59.98 ☞ 60
| 전용면적(㎡) | 매매가 | 계약일 | 층수 |
|---|---|---|---|
| 110 | 37,000 | 2017-06-02 | 8 |
가격 예상(회귀분석)
총 거래건 일람 및 라경유닉스빌라 아파트의 실거래가격 변화 그래프입니다.
각 평형대별 최고가는 컬러 라벨로 표시했으며, 붉은색 숫자는 기존 추세를 고려했을 때 가능성 있는 금액대입니다.
최근 급등한 경우 그 전 매매가 영향으로 다소 낮게 계산될 수 있습니다.
아파트 가격에 큰 영향을 미치는 정책요소나 경제지표를 일절 고려치 않고 단순 회귀식으로 도출한 숫자이므로 참고용으로만 활용 바랍니다.
- 활용 예
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 실거래가 등재가 늦는 경우 예상치로
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 비슷한 시기임에도 금액 차이가 큰 1층은 계산에서 배제했습니다.
※ 현재 분석에 필요한 정보를 추가 확보 중입니다.
가격변동 추세 및 흐름도
한눈에 알아보는 월별 평균가격 변화 그래프입니다.
전용면적별 거래 기록을 점으로 나타내 과거의 추세를 알 수 있으나 새로운 인사이트는 얻기 어렵다는 한계가 있습니다.
- 각 월별로 거래된 금액의 평균값을 하나의 선 그래프(line chart)로 시각화했습니다.
- 하단에 이어지는 거래량 막대차트(bar chart)와 함께 비교해보는 것이 좋습니다.
면적별 구분
확대 차트(최근 5년 한정, 위 차트 사각형 부분)
면적별 거래량 추세
2006년 또는 준공이후 전체기간 동안의 월별 거래량 흐름과 최근 5개년을 확대한 차트입니다.
확대 차트(최근 5년 한정)
추가 정보
데이터 확보 중입니다.
□ 근처 지하철역
(TBD)
□ 주변 학군 정보
(TBD)
□ 주변 단지 모아보기
온천 라경유닉스빌라 아파트 가 위치한 동래구 근방 500m 범위 내에 총 40 개 아파트 단지가 있습니다.이 중 가장 가까운 TOP 10 아파트 링크입니다.
- 37m - 행복한집(2003) / 부산광역시 동래구 금강로61번길 28 (온천동,행복한집)
- 100m - 태건빌리지(2002) / 부산광역시 동래구 차밭골로37번길 50 (온천동,태건빌리지)
- 109m - 센스빌(2002) / 부산광역시 동래구 차밭골로49번길 34 (온천동,센스빌아파트)
- 130m - 동래센트럴파크(2016) / 부산광역시 동래구 금강로 63 (온천동,동래 센트럴파크)️
- 149m - 온천화신젠틀빌라(1991) / 부산광역시 동래구 금강로73번길 33 (온천동,온천화신젠틀빌라)️
- 160m - 온천프라자(1996) / 부산광역시 동래구 금강로 69 (온천동,온천프라자)️
- 204m - 동보스카이힐(2004) / 부산광역시 동래구 금강로62번길 10 (온천동,동보스카이힐)️
- 223m - 동래SK뷰2차(2008) / 부산광역시 동래구 금강로 48 (온천동,동래 SK VIEW 2차 아파트)️
- 229m - 명선미르빌(2002) / 부산광역시 동래구 금강로62번길 15-4 (온천동,명선미르빌)
- 233m - 목영해돋이(2005) / 부산광역시 동래구 금강로 81 (온천동,목영 해돋이 아파트)️
- 248m - 동래퀸즈W(2015)️
- 251m - 동우빌라(2002)
- 251m - 일천그린빌(2002)️
- 253m - 효림시티빌(2003)
- 257m - 필라뷰(2003)️
- 259m - 남영아트펠리체(2015)️
- 266m - 삼익(1978)️
- 271m - 보인빌라(2002)
- 277m - 수정골든빌(2002)
- 282m - 청산빌리지(2002)
- 286m - 태건아트빌(2002)
- 296m - 트레비앙(2016)️
- 308m - 금오에코팰리스(2013)️
- 328m - 명륜역대원칸타빌(2014)️
- 342m - 동성빌라트(2003)
- 359m - 세진베스트빌(2003)️
- 366m - 금강골든빌(2002)
- 371m - 삼오에펠빌리지(1993)
- 377m - 세종빌에이동(2004)️
- 389m - 블루오션(2011)
- 392m - 세종빌비동(2004)️
- 395m - 신화타워(1999)️
- 403m - 초원스마트빌(2013)️
- 406m - 은우아일레(2017)️
- 416m - 해피타운(2004)️
- 418m - 일성아이앤유(2014)
- 424m - 홍림그린피아(2013)️
- 441m - 초원시티빌(2013)️
- 461m - 동래SK뷰(2006)️
- 463m - 일성아이앤유2차(2016)
요약 리포트
데이터 기반
라경유닉스빌라 아파트단지의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
- 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 1가지 평형대(~110)가 있으며
수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
20평형대 (층, 만 원),
30평형대는 (층, 만 원)에 기록했습니다.- 1) 흔히 사용하는 ’평’단위로 보면 공급면적 2평(6.6㎡)에 전용률(70~80%)을 곱해 5㎡로 평형대를 구분했습니다.
- 계산식 : 6.6 × 76% ≒ 5.016㎡
- 최고가 거래 이후 보다 낮은 금액으로 거래된 기록이 있었습니다.
새로운 매매 정보가 입수되면 최신 거래를 기반으로 업데이트 됩니다.
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데이터정리/글=디아파트
© dapt.tistory.com
Tag : #온천라경유닉스빌라아파트,#라경유닉스빌라아파트,#부산광역시동래구온천동,#19년차리모델링연한도래아파트,#부산광역시동래구온천동345-22,#부산광역시동래구금강로61번길35(온천동,라경유닉스빌라),#2020년12월18일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망
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