데이터로 보는 2021 서울 아파트 디아파트(The APT)입니다.
부산광역시 부산진구 부전동에 위치한 삼성비치타운 아파트입니다.
- 건축년도는
2004년
이며2021년 06월 08일
기준18년차
의리모델링 연한 도래
아파트로
총NA세대
로 이루어져 있습니다.
- 작년 5월 이후 최근 1년간 거래량은 2건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
- 이전 1년(2019.05~2020.04) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
- 이는 부산광역시 내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 부산진구에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.
- 이전 1년(2019.05~2020.04) 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.
“부전 삼성비치타운 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 | ~20 | ~25 | ~30 | ~35 | ~45 |
---|---|---|---|---|---|
2021 | 4,100 | . | . | . | . |
2018 | 4,400 | . | . | . | . |
2016 | 4,371 | . | 5,729 | 8,000 | . |
2011 | 4,591 | 5,834 | 6,211 | 7,350 | 8,000 |
2010 | 4,000 | . | . | . | . |
전용면적(㎡) | date | price | |
---|---|---|---|
Min. :18.58 | Min. :2010-03-17 | Min. :3700 | |
1st Qu.:19.72 | 1st Qu.:2011-02-21 | 1st Qu.:4615 | |
Median :19.72 | Median :2011-03-02 | Median :4700 | |
Mean :23.39 | Mean :2012-08-26 | Mean :5392 | |
3rd Qu.:25.56 | 3rd Qu.:2011-09-07 | 3rd Qu.:5969 | |
Max. :44.93 | Max. :2021-05-10 | Max. :8000 |
평형별 최고가 기록입니다.
- 모든 날짜는 국토부에 실거래 신고된
계약일자
기준입니다. - 전용면적이 소수점 차이로 세분화된 경우가 있어 약 2평씩 한 그룹으로 묶었습니다.
이어지는 차트는 모두 이러한올림 구간
면적을 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 |
---|---|---|---|
20 | 4,700 | 2016-04-18 | 12 |
25 | 5,969 | 2011-02-21 | 7 |
5,969 | 2011-03-09 | 8 | |
30 | 6,340 | 2011-03-11 | 10 |
35 | 8,000 | 2016-06-10 | 9 |
8,000 | 2016-06-10 | 11 | |
45 | 8,000 | 2011-09-07 | 10 |
가격 예상(회귀분석)
총 거래건 일람 및 삼성비치타운 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
월별 거래량 흐름의 최근 5개년 확대 차트입니다.
추가 정보
데이터 확보 중입니다.
□ 근처 지하철역
(TBD)
□ 주변 학군 정보
(TBD)
□ 주변 단지 모아보기
부전 삼성비치타운 아파트 가 위치한 부산진구 근방 500m 범위 내에 총 31 개 아파트 단지가 있습니다.이 중 가장 가까운 TOP 10 아파트 링크입니다.
- 22m - 청안에버빌(2014) / 부산광역시 부산진구 중앙대로756번길 18-6 (부전동,청안에버빌)
- 35m - 은하수빌A동(2013) / 부산광역시 부산진구 중앙대로756번길 18-7 (부전동,은하수빌)
- 36m - 은하수빌B동(2013) / 부산광역시 부산진구 중앙대로756번길 18-9 (부전동,은하수빌)
- 37m - 세원하우스(2015) / 부산광역시 부산진구 동천로107번길 12-21 (부전동,세원하우스)
- 168m - 예일프라자(1987) / 부산광역시 부산진구 서전로37번길 25-9 (전포동,예일프라자)
- 197m - 포세이돈에이(2014) / 부산광역시 부산진구 동천로108번길 19 (전포동,포세이돈에이)
- 230m - 삼정코아(2004) / 부산광역시 부산진구 동천로 134 (전포동,삼정코아)️
- 247m - 수목하우스가동(2013) / 부산광역시 부산진구 서전로37번길 40 (전포동,수목하우스가동)
- 261m - 서면엘리시움(2012) / 부산광역시 부산진구 서전로37번길 46 (전포동,서면타크빌)️
- 300m - 프리미엄안단테(2015) / 부산광역시 부산진구 동천로132번길 42 (전포동,프리미엄안단테)️
- 330m - 동연아미가(2003)️
- 338m - 전포동위너비타(2003)️
- 347m - 청아(2004)️
- 379m - 한울트라움(2013)️
- 395m - 신화골든뷰(2005)️
- 396m - 동양팰리스(2016)️
- 400m - 크로바(1974)️
- 409m - 서면롯데캐슬스카이(2004)️
- 413m - 남경하이츠빌라(2000)️
- 415m - 홍익빌레트(2013)
- 415m - 명가포레스트(2019)️
- 433m - 전포동에메랄드홈(2006)️
- 447m - 대성(1978)️
- 457m - 서면대우디오빌2(2005)️
- 459m - 록명하이빌(2002)️
- 459m - 서포맨션(1982)️
- 460m - 서면쌍용플래티넘(2004)️
- 482m - 서면팰리스(2016)️
- 487m - 동남하이츠빌라트(2000)
- 492m - 서면베스트빌(2003)️
- 492m - 한성시티빌(2002)️
요약 리포트
데이터 기반
삼성비치타운 아파트
의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
- 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 5가지 평형대(~20, ~25, ~30, ~35, ~45)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.
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데이터정리/글=디아파트
© dapt.tistory.com
Tag : #부전삼성비치타운아파트,#삼성비치타운아파트,#부산광역시부산진구부전동,#18년차리모델링연한도래아파트,#부산광역시부산진구부전동122-1,#부산광역시부산진구중앙대로756번길18-10(부전동,삼성비치타운),#2021년06월08일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망
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