본문 바로가기
광역시/울산

방어동]외국인사택 아파트 실거래 분석 정보 (2022.01.12 Update)

by The APT 2021. 11. 27.
반응형

데이터로 보는 2022 서울 아파트 디아파트(The APT)입니다.


울산광역시 동구 방어동에 위치한 외국인사택 아파트입니다.

  • 건축년도는 2007년이며 2022년 01월 12일 기준 16년차리모델링 연한 도래 아파트로
    NA세대로 이루어져 있습니다.
  • 작년 12월 이후 최근 1년간 거래량은 8건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
    • 이전 1년(2019.12~2020.11) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
    • 이는 울산광역시 내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 동구에서는 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.



“방어 외국인사택 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 ~50 ~85 ~125
2021 13,080.0 20,600 .
2020 15,500.0 . .
2019 17,500.0 . .
2018 17,400.0 . 46,980
2017 17,395.4 31,590 46,980
2016 13,883.0 24,694 33,843
② 실거래가 데이터 전체 요약(평균/중위값) 일람
전용면적(㎡) date price
Min. : 48.21 Min. :2016-12-02 Min. :11700
1st Qu.: 48.21 1st Qu.:2016-12-02 1st Qu.:17400
Median : 84.92 Median :2016-12-17 Median :21050
Mean : 70.41 Mean :2017-03-05 Mean :22660
3rd Qu.: 84.92 3rd Qu.:2017-02-01 3rd Qu.:31320
Max. :122.80 Max. :2021-12-16 Max. :46980

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
50 17,500 2019-10-21 2
85 32,190 2016-12-20 9
32,190 2016-12-21 8
32,190 2016-12-25 9
32,190 2017-01-09 7
32,190 2017-01-10 7
32,190 2017-01-11 10
32,190 2017-01-12 10
32,190 2017-01-12 9
32,190 2017-01-16 6
32,190 2017-01-16 10
32,190 2017-01-19 6
32,190 2017-01-21 4
32,190 2017-01-21 5
32,190 2017-01-21 9
32,190 2017-01-23 6
32,190 2017-02-03 3
32,190 2017-02-06 5
32,190 2017-02-06 7
32,190 2017-03-10 3
32,190 2017-06-13 4
32,190 2017-08-03 2
125 46,980 2017-02-24 10
46,980 2017-02-24 10
46,980 2017-02-24 1
46,980 2017-02-24 1
46,980 2017-02-24 9
46,980 2018-04-04 5
46,980 2018-04-04 5
46,980 2018-04-04 4
46,980 2018-04-04 4
46,980 2018-04-04 3
46,980 2018-04-04 2
46,980 2018-04-04 2
46,980 2018-04-04 3
46,980 2018-04-04 6
46,980 2018-04-04 6
46,980 2018-04-04 9


가격 예상(회귀분석)

총 거래건 일람 및 외국인사택 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

월별 거래량 흐름의 최근 5개년 확대 차트입니다.

(Updated : Wed Jan 12 09:57:49 2022)




요약 리포트

데이터 기반 외국인사택 아파트 의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.

  • 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 3가지 평형대(~50, ~85, ~125)가 있으며
    수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
    20평형대 (층, 만 원),
    30평형대는 2016-12-20, 2016-12-21, 2016-12-25, 2017-01-09, 2017-01-10, 2017-01-11, 2017-01-12, 2017-01-12, 2017-01-16, 2017-01-16, 2017-01-19, 2017-01-21, 2017-01-21, 2017-01-21, 2017-01-23, 2017-02-03, 2017-02-06, 2017-02-06, 2017-03-10, 2017-06-13, 2017-08-03(9, 8, 9, 7, 7, 10, 10, 9, 6, 10, 6, 4, 5, 9, 6, 3, 5, 7, 3, 4, 2층, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190, 32,190만 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㎡
  • 최고가 거래 이후 보다 낮은 금액으로 거래된 기록이 있었습니다.


새로운 매매 정보가 입수되면 최신 거래를 기반으로 업데이트 됩니다.
관심단지를 확인하셨다면 본 페이지를 즐겨찾기에 추가해주세요.
(페이스북에서 ’디아파트’를 검색하거나 @디아파트 페이지Like/Follow하면 업데이트되는 소식을 받아보실 수 있습니다.)

데이터정리/글=디아파트

©dapt.kr


Tag : #방어외국인사택아파트,#외국인사택아파트,#울산광역시동구방어동,#16년차리모델링연한도래아파트,#울산광역시동구방어동1064,#울산광역시동구화잠로51(방어동),#2022년01월12일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망

반응형

댓글