신평동 미림 아파트 실거래분석 정보(2025.08.30 Update)
데이터로 그려보는 2025년 아파트 실거래가 분석 디아파트(DAPT.kr)입니다.
경상북도 구미시 신평동에 위치한 미림 아파트입니다.
- 건축년도는
1980년이며2025년 08월 30일기준46년차의재건축연한 도래아파트(으)로
총NA세대로 이루어져 있습니다.
- 작년 8월 이후 최근 1년간 거래량은 1건으로, 전체 세대수 대비 약 NA 거래회전율을 보였습니다.
- 이전 1년(2023.08~2024.08) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
- 이는 경상북도내 아파트 중 백분율로 보면 ****, 구미시에서는 상위 ****에 해당하는 수준이니 참고 바랍니다.
- 이전 1년(2023.08~2024.08) 회전율 NA 대비 (거래 증감 확인 중)한 수치입니다.
※ 리포트는 공공데이터를 이용한 시스템을 통해 자동생성되며, 새로 확인되는 정보는 본 리포트의 수정을 통해 수시로 업데이트됩니다.
베타 서비스 중 오류가 있을 수 있으니 반드시 실제 데이터를 확인해주세요.
최신 실거래가 데이터가 누락됐거나 추가 확인이 필요하다면 아래 버튼으로 간단히 요청해주세요. 24시간(2영업일) 이내로 확인 예정입니다.
“신평 미림 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.
- 도로명 주소 경상북도 구미시 칠성로 14
- 번지형 주소 경상북도 구미시 신평동 150-23 🗺️ (새창)
| 연도＼면적 | 95 |
|---|---|
| 2025 | 0.83억 |
| 2024 | 0.95억 |
| 2021 | 1.15억 |
| 2019 | 0.7억 |
| 2017 | 0.98억 |
| 2016 | 1.23억 |
| 2015 | 1.16억 |
| 2014 | 0.97억 |
| 2012 | 0.81억 |
| 2011 | 0.75억 |
| 2009 | 0.85억 |
| 2008 | 0.7억 |
| 2006 | 0.82억 |
| 전용면적(㎡) | date | price | |
|---|---|---|---|
| Min. :91.97 | Min. :2006-12-20 | Min. : 6000 | |
| 1st Qu.:91.97 | 1st Qu.:2011-05-04 | 1st Qu.: 7625 | |
| Median :91.97 | Median :2012-05-10 | Median : 8300 | |
| Mean :91.97 | Mean :2014-04-10 | Mean : 8553 | |
| 3rd Qu.:91.97 | 3rd Qu.:2017-06-02 | 3rd Qu.: 9500 | |
| Max. :91.97 | Max. :2025-07-31 | Max. :12300 |
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 |
|---|---|---|---|
| 95 | 1.23억 | 2016-01-24 | 1 |
가격 예상(회귀분석)
총 거래건 일람 및 미림 아파트의 실거래가격 변화 그래프입니다.
각 평형대별 최고가는 컬러 라벨로 표시했으며, 붉은색 숫자는 기존 추세를 고려했을 때 거래 가능성 있는 금액대입니다.
최근 급등한 경우 직전 매매가 영향으로 다소 낮게 계산될 수 있습니다.
아파트 가격에 큰 영향을 미치는 정책요소나 경제지표를 일절 고려치 않고 회귀식으로 도출한 숫자이므로 참고용으로만 활용 바랍니다.
- 활용 예
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 실거래가 등재가 늦는 경우 예상치
- 최근 호가 및 매물이 없을 경우
- 비슷한 시기임에도 금액 차이가 큰 1층은 가중치를 적용하여 계산에 활용했습니다.
※ 현재 분석에 필요한 정보를 추가 확보 중입니다.
![[구미시] 신평 미림 아파트(1980) 회귀선 예측](../assets/figure/KdA333_plot1.webp)
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.
91.97㎡ 최근 실거래 내역 (22건)
| 거래일 | 전용면적(㎡) | 층 | 거래금액 |
|---|---|---|---|
| 2025-07-31 | 91.97 | 1 | 0.8억 ▼ |
| 2024-01-12 | 91.97 | 1 | 1억 ▼ |
| 2021-06-01 | 91.97 | 3 | 1.1억 ▲ |
| 2019-06-12 | 91.97 | 4 | 0.7억 - |
| 2019-05-15 | 91.97 | 5 | 0.7억 ▼ |
| 2017-11-15 | 91.97 | 4 | 1억 ▼ |
| 2016-01-24 | 91.97 | 1 | 1.2억 - |
| 2015-10-13 | 91.97 | 1 | 1.2억 ▲ |
| 2014-07-14 | 91.97 | 5 | 1억 - |
| 2014-03-31 | 91.97 | 4 | 1억 |
면적별 구분 라인차트
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
신평 미림 아파트 가 위치한 구미시 근방 1km 범위 내 총 21 개 아파트
신평영무예다음 준신축 2012 년
광신프로그레스구미 신축 2023 년
구미신평동지엘리베라움 준신축 2018 년
우석 기존 1986 년
성원상떼빌 신축 2020 년
e편한세상구미파크밸리 준신축 2017 년
구미송정미소지움 준신축 2018 년
장한 기존 1979 년
두산맨션 기존 1993 년
대웅솔랜드103 기존 2005 년
대웅솔랜드102 기존 2005 년
대웅솔랜드101 기존 2005 년
삼성사원(109-1) 기존 1980 년
신화오페라201 기존 2002 년
금오로얄맨션 기존 1992 년
정우주택가 기존 1991 년
신화오페라101 기존 2001 년
공단4주공 기존 1985 년
한우2 기존 1982 년
강변파라디아 준신축 2017 년
삼성직장조합(삼성장미) 기존 1990 년
요약 리포트
데이터 기반
미림 아파트의 면적대별 예상가격은
최근 거래가 드물어 추가 정보 수집 후 산출 예정입니다.
- 전용면적 기준 5㎡ 구간1)으로 나누면 크게 1가지 평형대(~95)가 있으며
수요가 가장 많은 국민주택규모의 최고가 거래는 각각
20평형대 (층, 만 원),
국민평형인 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.
❓ 미림 아파트의 최근 시세는 얼마인가요?
경상북도 구미시 신평동 150-23 미림 아파트의 시세는 최근 3개월 거래 기준 0.8억입니다.
❓ 최근 거래는 언제 있었나요?
가장 최근 거래일은 2025년 07월 31일입니다.
❓ 미림 아파트의 실거래 추이는 어떤가요?
최근 거래 기준, 미림 아파트는 보합 추세를 보이고 있습니다.
새로운 매매 정보가 입수되면 최신 실거래를 기반으로 업데이트 됩니다.
관심단지를 확인하셨다면 본 페이지를 즐겨찾기에 추가해주세요.
(스레드와 페이스북에서 @디아파트 페이지에 Like/Follow하면 업데이트되는 소식을 받아보실 수 있습니다.)
데이터정리/글=디아파트
©dapt.kr
Tag : #신평미림아파트,#미림아파트,#경상북도구미시신평동,#46년차재건축연한도래아파트,#경상북도구미시신평동150-23,#경상북도구미시칠성로14,#2025년08월30일,#아파트시세,#아파트실거래가,#빅데이터분석,#부동산전망