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서울/강남구

삼성동]삼성동씨엘케이 아파트 실거래 분석 정보 (2020.12.09 Update)

by 디아파트 2020. 12. 2.
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데이터로 보는 2020 서울 아파트 디아파트(The APT)입니다.


서울특별시 강남구 삼성동에 위치한 삼성동씨엘케이 아파트입니다.

  • 건축년도는 2002년이며 2020년 12월 09일 기준 19년차리모델링 연한 도래 아파트로
    NA세대로 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 서울특별시 내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 강남구에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.

※ 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.



“삼성동씨엘케이 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.

① 면적대별 평균가(단위 : 만 원)
연도 \ 면적 ~100
2020 155,000
2017 106,500
2015 85,000
2014 77,900
2013 74,000
2006 71,233
② 실거래가 데이터 전체 요약(평균/중위값) 일람
전용면적(㎡) date price
Min. :99.47 Min. :2006-03-29 Min. : 66500
1st Qu.:99.47 1st Qu.:2012-01-17 1st Qu.: 74375
Median :99.47 Median :2014-10-28 Median : 79600
Mean :99.47 Mean :2013-10-07 Mean : 88283
3rd Qu.:99.47 3rd Qu.:2016-04-11 3rd Qu.: 91375
Max. :99.47 Max. :2020-11-17 Max. :155000

평형별 최고가 기록입니다.

  • 모든 날짜는 국토부에 실거래 신고된 계약일자 기준입니다.
  • 전용면적이 소수점 차이로 세분화된 경우가 있어 약 2평씩 한 그룹으로 묶었습니다.
    이어지는 차트는 모두 이러한 올림 구간 면적을 기준으로 합니다.
    • 예시1) 국민주택 규모/30평대: 81, 82.9, 84.5 ☞ 85
    • 예시2) 20평대: 56.84, 59.1, 59.98 ☞ 60
③ 5㎡ 단위로 구분한 면적별 최고가 및 해당 일자
전용면적(㎡) 매매가 계약일 층수
100 155,000 2020-11-17 3


가격 예상(회귀분석)

총 거래건 일람 및 삼성동씨엘케이 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
  • 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)

(Updated : Wed Dec 9 21:13:07 2020)




추가 정보

데이터 확보 중입니다.

□ 근처 지하철역

(TBD)

□ 주변 학군 정보

(TBD)

□ 주변 단지 모아보기

삼성동씨엘케이 아파트 가 위치한 강남구 근방 500m 범위 내에 총 37 개 아파트 단지가 있습니다.
이 중 가장 가까운 TOP 10 아파트 링크입니다.

  1. 26m - 삼성월드타워(1997) / 서울특별시 강남구 학동로 408 (삼성동,삼성월드타워아파트)
  2. 35m - 우정에쉐르(2003) / 서울특별시 강남구 선릉로130길 33 (삼성동,우정에쉐르)
  3. 50m - 석탑101동(1996) / 서울특별시 강남구 학동로 412 (삼성동,석탑아파트101동)
  4. 82m - 현대101동(1999) / 서울특별시 강남구 학동로64길 14 (삼성동,현대아파트)
  5. 82m - 청담우방(1999) / 서울특별시 강남구 학동로 409 (청담동,청담우방아파트 제101동)
  6. 92m - 삼성청담(1999) / 서울특별시 강남구 학동로 405 (청담동,삼성청담아파트 상가동)
  7. 95m - 삼성동한솔(1998) / 서울특별시 강남구 학동로64길 7 (삼성동,한솔아파트101동)
  8. 106m - 현대빌라(43-1)(1992) / 서울특별시 강남구 선릉로132길 42 (청담동)
  9. 136m - 서광(1998) / 서울특별시 강남구 선릉로130길 19 (삼성동,서광아파트101동)
  10. 149m - 래미안삼성2차(2007) / 서울특별시 강남구 선릉로130길 20 (삼성동,래미안 삼성2차)
  11. 149m - 푸른솔1동(1996)
  12. 152m - 롯데캐슬프레미어(2007)
  13. 170m - 청담3차e편한세상(2007)
  14. 175m - 한신오페라하우스2차(2005)
  15. 188m - 영풍마드레빌(2003)
  16. 189m - 골든카운티(2019)
  17. 193m - 삼성동중앙하이츠빌리지(2004)
  18. 204m - 한신오페라하우스(2003)
  19. 267m - 삼성동힐스테이트1단지(2008)
  20. 282m - 삼성동브라운스톤레전드(2009)
  21. 324m - 청담스위트(2015)
  22. 344m - 논현파라곤(2007)
  23. 356m - e편한세상(2005)
  24. 358m - 골든아트빌(2000)
  25. 369m - 삼성벨라스빌(2002)
  26. 376m - 청담동삼성1차101동(1997)
  27. 382m - 삼성동롯데(2000)
  28. 391m - 청담4차e편한세상(2011)
  29. 400m - 청담e편한세상(현진)(2006)
  30. 415m - 청담2차e편한세상(2006)
  31. 420m - 청담파크빌(2004)
  32. 423m - 청담아르지움(2015)
  33. 441m - 논현빌라트(1999)
  34. 447m - 청담그랑빌(2004)
  35. 478m - 청담대림e편한세상(2002)
  36. 479m - SM드림빌(2003)
  37. 479m - 대우멤버스카운티(2004)




요약 리포트

데이터 기반 삼성동씨엘케이 아파트 단지의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.

  • 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 1가지 평형대(~100)가 있으며
    수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
    20평형대 (층, 만 원),
    30평형대는 (층, 만 원)에 기록
    했습니다.
    • 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㎡
  • 가장 최근 2020-11-17의 거래가 가장 높았던 신고가기록 단지였습니다.(전용 100제곱미터, 155,000만 원)


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데이터정리/글=디아파트

© dapt.tistory.com


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