집계

숫자를 만드는 방법

집계 기준과 출처

이 사이트의 숫자는 전부 정부가 공개한 원본에서 나옵니다. 다만 원본을 그대로 옮기면 틀린 그림이 나오는 대목이 몇 군데 있어서, 그때마다 어떻게 세었는지를 여기 적어 둡니다. 화면의 숫자가 다른 곳과 다르게 보인다면 대개 이 문서에 그 이유가 있습니다.

여기 나오는 것은 매물이 아니라 신고된 실거래입니다

포털의 호가나 중개업소에 올라온 매물이 아닙니다. 계약이 끝나고 국토교통부에 신고된 거래만 실었습니다. 그래서 "지금 이 값에 살 수 있다"가 아니라 "이 값에 팔렸다"입니다. 둘은 같은 시기에도 꽤 벌어집니다.

신고 기한 30일이 만드는 착시

계약은 체결일로부터 30일 안에만 신고하면 됩니다. 그래서 최근 거래일수록 아직 덜 들어와 있습니다. 이번 주 데이터를 그대로 그리면 마지막 몇 주가 늘 푹 꺼져 보이는데, 거래가 줄어서가 아니라 아직 신고가 끝나지 않아서입니다.

이걸 그냥 두면 "최근 거래량 급감" 같은 잘못된 결론이 나옵니다. 그래서 시세를 두 가지 기준 중 하나로 냅니다.

신고 기준: 그 주에 새로 신고된 거래를 셉니다. 신고 시점으로 세니 지연이 없고, 한 번 집계한 주는 나중에 바뀌지 않습니다. 대신 계약이 언제였는지는 흐려집니다.
계약 기준: 신고 기한 30일이 이미 지나 마감된 최근 네 주의 계약분을 셉니다. 계약 시점이 정확한 대신, 최근 한 달은 아직 마감되지 않아 쓸 수 없습니다.

어느 쪽으로 냈는지는 화면에 적히고, 데이터 파일에도 window.basis로 남습니다. 기본은 신고 기준이고, 신고 기록이 모자랄 때만 계약 기준으로 물러납니다.

자치구는 네 주를 겹쳐 셉니다

서울 전체는 한 주 표본이 충분하지만 자치구 하나는 그렇지 않습니다. 어떤 구는 석 달 신고가 백 건에 못 미치는데, 그 위에서 주간 평균을 내면 큰 거래 한 건에 평당가가 출렁입니다. 그래서 자치구 시세는 네 주를 겹쳐 셉니다. 반응이 한 주 느려지는 대신 한 건에 흔들리지 않습니다.

월세 증감은 보증금과 월세를 묶은 ㎡당 값으로 잽니다

월세 시세표의 평균 보증금과 평균 월세는 그 주에 신고된 계약의 단순평균입니다. 그런데 이 두 값의 증감을 그대로 내면, 큰 방이 많이 신고된 주에는 오르고 작은 방이 많이 신고된 주에는 내립니다 — 시세가 아니라 신고 구성이 움직인 것입니다. 보증금을 올리고 월세를 낮춘 계약이 많아도 보증금만 오른 것처럼 보입니다. 그래서 증감 표시는 하나만 두고, (보증금 + 월세×12÷4.8%) ÷ 전용면적으로 잽니다. 4.8%는 서울에서 같은 단지 전세·월세로 실측한 전월세전환율입니다.

네 주 창을 이레씩 밀어 가며 2025년 10월~2026년 8월 자치구 1,200주를 다시 재 보니, 이레 사이 10% 넘게 움직인 주가 보증금 단순평균으로는 17.6%, 이 값으로는 4.3%였습니다. 전환율을 3%에서 10%까지 바꿔도 4.3~4.7%라 결론이 이 배수에 달려 있지 않습니다. 그래도 같은 방법으로 잰 전세(0.8%)보다는 흔들립니다 — 월세는 단지마다 값 차이가 커서, 어느 단지가 그 주에 신고됐는지가 남습니다. 증감은 기준 값이 열나흘보다 오래됐으면 붙이지 않습니다. 수집이 멈췄던 사이를 ‘전주 대비’라고 부를 수 없어서입니다.

추이 그래프의 실선과 점선

추이는 계약일 기준 주간으로, 여섯 달을 소급해 그립니다. 신고 기한이 지나 마감된 주까지는 실선, 아직 기한이 남아 신고가 덜 들어온 주는 점선입니다. 점선 구간은 앞으로 위로 올라갑니다 — 내려간 것이 아니라 아직 안 찬 것입니다.

표본 위에 조건을 얹으면 건수가 거짓말을 합니다

실거래 검색을 만들 때 겪은 일입니다. 화면에 뿌릴 만큼만 추린 목록 위에서 "강남구" "10억 이하" 같은 조건을 걸면, 나오는 건수는 추려진 표본 안의 건수입니다. 실제 거래가 몇 건인지와는 다른 숫자인데 화면에서는 구별이 되지 않습니다.

그래서 자치구별로 전수 파일을 따로 둡니다. 지역·예산·면적으로 거르는 화면은 추려진 목록이 아니라 그 파일을 읽습니다. 석 달치 전부가 들어 있어서, 조건을 얹어도 건수가 실제 건수입니다.

직거래를 따로 셉니다

중개를 끼지 않은 직거래에는 가족 간 증여성 거래와 시행사–수분양자 정산이 섞입니다. 둘 다 시장에서 붙은 값이 아닙니다. 서울 스물다섯 개 구의 직거래 비중은 0%에서 40%가 넘는 곳까지 갈리는데, 평균만 보면 이 차이가 보이지 않습니다. 그래서 비중이 큰 구에는 자치구 페이지에 그렇다고 적어 둡니다.

비중은 표본이 충분할 때만 말합니다

"열 건 중 넷이 대형"은 그 열 건이 실제로 수백 건일 때만 뜻이 있습니다. 석 달 신고가 120건에 못 미치는 구에서는 비중을 말하지 않고 개별 거래만 싣습니다. 한 단지가 입주하면 다음 주에 뒤집힐 숫자를 단정적으로 쓰지 않기 위해서입니다.

전세와 월세를 견줄 때 쓰는 자

전월세전환율은 월세 × 12개월 ÷ (전세보증금 − 월세보증금)입니다. 같은 자치구, 같은 면적대에서 전세와 월세가 둘 다 신고된 단지만 씁니다. 단지마다 먼저 중앙값을 내고 그 값들의 중앙값을 자치구 대표로 삼는데, 한 단지에서 신고가 몰린 날이 자치구 전체를 끌고 가지 않게 하려는 것입니다. 단지가 세 곳이 안 되는 칸은 아예 내보내지 않습니다.

여기서만 여섯 달을 봅니다. 자치구를 세 면적대로 다시 쪼개면 석 달로는 채워지지 않는 칸이 생기는데, 전환율은 주 단위로 움직이는 값이 아니라 길게 봐도 무디어지지 않습니다. 시세 화면과 마찬가지로 갱신계약은 빼고 신규 계약만 셉니다.

월 실부담은 양쪽을 같은 식으로 잽니다 — (보증금에 모자란 만큼 빌린 이자) − (쓰고 남은 돈을 예금에 넣어 받는 세후 이자), 월세 쪽은 거기에 월세를 더합니다. 전세자금대출은 보증금의 80%까지 빌릴 수 있다고 가정했습니다. 상품마다 한도가 다르고 보증기관 심사에 달렸으니 그대로 믿을 값이 아닙니다. 중도상환수수료와 보증료, 이사비용, 대출이자 소득공제는 넣지 않았습니다. 어느 쪽이 싸다는 말은 이 가정 안에서만 성립합니다.

전세가율은 평균 둘을 나눈 값이라 어느 단지의 것도 아닐 수 있습니다

시세표의 전세가율은 그 자치구의 전세 평당 보증금 ÷ 매매 평당가입니다. 둘 다 평당으로 맞춰져 있으니 넓이는 정규화되지만, 두 평균이 서로 다른 단지들에서 나온다는 문제가 남습니다. 전세 신고가 어떤 단지에 몰리고 매매 신고가 다른 단지에 몰리면, 그 비율은 어느 단지의 전세가율도 아니게 됩니다.

실제로 벌어집니다. 매매와 전세가 함께 신고된 단지의 같은 평형에서 각각 중앙값을 내고 하나씩 전세가율을 구한 뒤 그 중앙값과 견주면, 자치구 값이 중앙 6.1%p 어긋납니다. 종로구는 83.7% 대 55.6%로 28%p 벌어집니다. 어긋남은 거래가 적을수록 커집니다 — 맞물린 칸이 40개 미만인 구는 평균 14.7%p, 80개 이상인 구는 3.6%p입니다(로그 칸수와의 상관 −0.62). 표본이 쌓이면 매매 쪽과 전세 쪽의 단지 구성이 서로 닮아 가기 때문입니다.

표의 값을 칸 기반 값으로 갈아 끼우지는 않았습니다. 시세표 한 행에는 매매 평당가와 전세 평당가가 나란히 있어서, 전세가율만 다른 방식으로 낸 값으로 바꾸면 같은 행의 두 숫자로 반박되는 숫자가 됩니다. 그래서 둘을 나란히 둡니다 — 표의 값은 그 표의 두 열과 맞고, 옆에 놓인 ‘단지별 중앙값’은 실제 단지와 맞습니다. 추이 그래프는 주 단위라 한 주에 같은 단지의 매매와 전세가 각각 세 건씩 신고되는 일이 거의 없어, 칸 기반으로는 그릴 수 없습니다. 그래서 그래프는 평당가 기준이고, 제목에 그 식을 적어 두었습니다.

그래서 자치구 값 뒤에 칸 하나하나에서 낸 값의 분포를 붙입니다. 한쪽이라도 세 건이 안 되는 칸은 중앙값을 시세로 볼 수 없어 빼고, 해제된 매매와 갱신 전세도 뺍니다. 반전세는 보증금과 월세를 한 값으로 묶어야 하는데 묶는 배수가 곧 전월세전환율이라 순수 전세끼리만 견줍니다. 칸이 스물이 안 되면 사분위를 내지 않고 중앙값만, 열이 안 되면 아무 말도 하지 않습니다.

극단은 실제로 존재합니다. 위쪽 끝은 36 ㎡ 안팎의 소형이 96–100%까지 가고, 아래쪽 끝은 준공 1970–80년대 재건축 대상 단지가 11–12%입니다 — 매매가에 재건축 기대가 붙어 있기 때문입니다. 다만 연식이나 면적으로 전세가율이 갈린다고 말할 수는 없습니다. 준공 30년 이상 칸의 중앙값이 48%, 10년 미만이 50%로 사실상 같습니다. 갈리는 것은 극단 몇 칸이지 전체가 아닙니다.

해제된 거래와 아직 등기가 안 된 거래

신고된 거래가 나중에 취소되면 해제로 표시됩니다. 시세는 해제된 거래를 빼고 내지만, 뺀 것이 무엇이었는지는 시세표에 남지 않아 따로 셉니다. 해제 사유는 공개되지 않습니다 — 잔금 미납, 대출 부결, 조건 변경, 신고 착오가 모두 같은 표시로 들어옵니다.

해제를 세기 전에 정정 재신고부터 뺍니다. 같은 계약(단지·면적·층·계약일·금액이 모두 같은 것)이 해제 표시 없이 다시 신고돼 있으면, 그 해제 기록은 깨진 계약이 아니라 신고를 고쳐 쓴 흔적입니다. 해제 기록의 넷에 셋이 이런 쌍둥이였고, 빼지 않으면 해제율이 2.1%, 빼면 0.9%로 나왔습니다(2025년 8월~2026년 5월 신고분). 쌍둥이를 그대로 두고 셌을 때는 ‘비싼 집일수록 계약이 깨진다’처럼 보였지만, 빼고 나면 가격대로 갈리지 않습니다.

해제 거래가 그 단지 최고가라는 말도 자주 오갑니다. 세어 보면 그렇지 않습니다 — 같은 단지 같은 면적에 남은 거래의 중앙값과 견주면 높았던 것보다 낮았던 것이 더 많습니다. 비율은 신고가 쌓이며 날마다 조금씩 바뀌어 여기 적지 않고, 해제·등기 화면 첫 문단에 그날 값으로 적습니다.

미등기는 다릅니다. 계약이 최근일수록 등기 전인 것이 당연해서, 그대로 세면 최근 거래가 많은 구가 무조건 나빠 보입니다. 그래서 익은 달의 계약만 셉니다 — 그 달 계약의 열에 여덟이 이미 등기를 마친 달입니다. 기준을 등기까지 걸린 날의 분포에서 뽑지 않는 것도 같은 이유입니다. 그 분포에는 이미 등기를 마친 거래만 들어 있어서 빠른 쪽으로 기울고, 정작 늦은 거래는 세어지지 않습니다. 익은 달은 서울 전체에서 한 번 정해 스물다섯 개 구에 똑같이 적용합니다.

재계약에서만 보이는 것, 그리고 5% 상한이 가리는 것

시세는 신규 계약만 셉니다. 갱신은 이전 조건을 잇는 것이라 지금 시세가 아니어서인데, 그렇게 빠지는 것이 서울 전월세 신고의 절반입니다. 그 절반에는 시세표에 없는 것이 하나 있습니다 — 같은 세입자가 전에 내던 조건이 나란히 적혀 있습니다.

그렇다고 인상률을 평균 내지는 않습니다. 계약갱신요구권을 쓰면 5%가 상한이고, 실제로 요구권을 행사한 계약의 절반 이상이 5% 언저리에 몰려 있습니다. 그 평균은 시장을 잰 것이 아니라 법조문을 다시 읽은 것에 가깝습니다. 상한이 걸리지 않는 합의 갱신도 중앙값이 5.0%에서 움직이지 않는데, 5%가 법을 떠나 관행의 기준점이 되었기 때문입니다.

그래서 재는 것은 인상률이 아니라 천장에 닿았는지입니다. 상한까지 올리지 못한 계약이 많다는 것은 집주인이 부르는 값을 그 동네 시장이 다 받아 주지 않았다는 뜻이고, 이것은 상한이 있기 때문에 오히려 읽을 수 있는 신호입니다. 자치구별로 33%에서 59%까지 갈립니다. 전세가 월세로 바뀌는 비율도 같이 봅니다 — 전세로 살던 세입자가 재계약 때 월세로 옮긴 비율이고, 서울은 7.5%입니다.

재계약 신고에는 하나가 더 들어 있습니다 — 지금 갱신하는 것과 나가서 새로 구하는 것의 차이입니다. 세입자가 실제로 묻는 것이 이것인데, 시세표는 신규 계약만 세므로 화면 어디에도 답이 없었습니다. 같은 단지, 같은 전용면적, 같은 달에 맺어진 신규 전세의 중앙값을 그 사람이 지금 새로 구할 때의 값으로 보고, 갱신 보증금이 거기서 얼마나 떨어져 있는지를 잽니다. 서울은 중앙값 9.7% 낮고, 재계약 열 건 중 여덟이 시세보다 싸게 맺어집니다.

면적은 구간으로 묶지 않습니다. 같은 단지라도 평형이 다르면 값이 다른데, 묶으면 표본은 늘지만(4,176건에서 6,118건으로) 59㎡ 갱신을 63㎡ 신규와 견주게 됩니다. 순수 전세끼리만 견주는 것도 같은 이유입니다 — 반전세는 보증금과 월세를 한 값으로 묶어야 하는데, 묶는 배수가 곧 전월세전환율이라 답해야 할 것을 먼저 가정하게 됩니다. 견줄 시세로 삼으려면 같은 칸에 신규가 세 건은 있어야 합니다. 두 건으로 낸 중앙값은 그냥 두 값의 평균입니다.

다만 순수 전세 재계약은 재계약의 절반을 조금 넘을 뿐이고, 열에 넷은 월세에서 월세로 갑니다. 그 사람들의 답을 비워 두면 전세의 “열에 여덟이 싸다”를 자기 이야기로 읽게 됩니다. 그래서 월세 재계약은 배수를 하나로 정하지 않고 따로 봅니다 — 보증금 + 월세×12÷전환율로 묶되, 대표값은 전세 vs 월세 화면이 같은 단지 신규 계약으로 실측한 서울 전환율로 내고, 3%와 10%로 다시 낸 값을 옆에 둡니다. 그 실측값은 신규끼리에서 나오고 여기서 재는 것은 갱신이라 순환도 아닙니다. 서울은 방향이 어느 배수에서나 같지만(재계약이 쌉니다) 크기는 배수에 따라 2~7% 사이로 달라지고, 몇몇 구는 부호까지 바뀝니다. 자치구 문턱은 같은 방법으로 다시 정해 100건입니다.

그래서 이 숫자는 거래가 도는 큰 단지 쪽으로 기울어 있습니다. 한 해에 몇 건 안 나오는 단지는 맞물릴 짝이 없어 아예 세어지지 않습니다.

자치구가 이 격차를 말하려면 맞물린 계약이 60건은 있어야 합니다. 서울 표본을 표본 크기별로 다시 뽑아 보면(부트스트랩 400회), 서울과 똑같은 동네인데도 우연히 나올 수 있는 범위가 60건에서 −12.5% ~ −5.0%입니다. 그보다 적으면 폭이 9%p를 넘어, 아무 차이가 없는 구가 “유독 싸다”로도 “차이가 없다”로도 찍힙니다. 말하는 문턱도 그 범위 바깥에 두었습니다.

두 숫자 모두 신고 기한이 지나 닫힌 달만 셉니다. 아직 기한이 남은 달은 표본이 늘 얇고, 얇은 표본이 비율을 흔듭니다. 그리고 다른 관찰과 같이 문턱을 넘은 구만 말합니다 — 서울 언저리에 있는 구는 이 문장을 아예 갖지 않습니다.

단지 평형별 매매가 범위는 지난 거래를 기준 달 값으로 고쳐 냅니다

검색에서 단지를 고르면 평형마다 매매가 범위가 나옵니다. 같은 단지, 같은 전용면적의 최근 6개월 중개거래를 모읍니다. 같은 평형이 84.95·84.98㎡처럼 소수점만 다르게 신고되는 일이 잦아, 한 단지 안에서 1㎡ 안쪽 차이는 한 칸으로 묶습니다(작은 면적부터 묶음의 첫 면적에서 1㎡ 안 — 이웃끼리만 보면 사슬로 번집니다). 해제된 거래와 직거래는 뺍니다 — 직거래에는 가족 간 거래처럼 시세와 무관한 값이 섞여 있습니다.

두 달만 보면 같은 평형에 거래가 세 건 이상 있는 경우가 절반 남짓이라 6개월을 봅니다. 그런데 창을 넓히면 그 중앙값은 “지금”이 아니라 “창 한가운데”의 값이 됩니다. 12개월로 넓혀 보니 같은 칸 중앙값이 실제 거래보다 8.8% 낮게 나왔습니다 — 그해 서울이 13~15% 올랐습니다. 그래서 각 거래를 한국부동산원 실거래가격지수로 기준 달 값으로 고친 뒤 범위를 냅니다. 지수는 서울 생활권 다섯 권역 단위입니다.

기준 달은 지수가 있는 마지막 달입니다. 공식 지수는 두 달 늦게 나오므로, 그 사이 신고 기한이 닫힌 달은 전망 화면이 우리 원본으로 메운 값을 이어 씁니다 — 메운 값이 공식보다 얼마나 기울어 나와 왔는지를 카드에 같이 적습니다. 기준 달보다 뒤에 계약된 거래는 고칠 지수가 없어 그대로 넣고, 그 건수를 적습니다.

이렇게 고친 범위가 맞는지는 이미 지난 거래로 쟀습니다. 2026년 6·7월 계약을 직전 6개월 같은 칸의 고친 중앙값과 견주면 서울 전체로 +0.3%, 자치구별로 −2.2%~+1.9%였습니다(면적 묶음 뒤, 범위를 낼 수 있는 거래 73.2%). 권역 지수는 같은 권역 안 자치구의 차이까지는 고치지 못합니다 — 그래서 고치기 전 중앙값을 옆에 같이 둡니다.

5건 이상이면 가운데 절반(사분위), 3~4건이면 최저~최고를 적습니다. 2건 이하면 범위를 내지 않고 신고 건수만 남깁니다.

자치구의 변화는 같은 단지 같은 평형을 두 시기에 견줘 잽니다

자치구 평균 시세의 변화는 그 기간에 어떤 단지가 팔렸느냐에 따라 움직입니다. 비싼 단지가 많이 팔린 달이면 아무것도 오르지 않아도 평균이 오릅니다. 그래서 갈아타기 화면은 같은 구·단지·전용면적이 신고 기한이 닫힌 최근 석 달과 그 1년 전 석 달에 모두 거래된 칸만 놓고, 칸마다 두 시기 중앙값의 변화를 잰 뒤 그 중앙값을 구의 변화로 봅니다. 원본이 아직 1년 전 석 달을 다 갖고 있지 않으면 가장 이른 석 달을 쓰고 실제 간격을 적습니다.

칸을 400번 다시 뽑아 90% 구간을 내고, 맞물린 칸이 30개 미만인 구는 값을 내지 않습니다. 두 구의 구간이 겹치면 “차이를 말할 수 없다”고 적습니다. 권역으로 묶은 값은 한국부동산원 실거래가격지수와, 구별 값은 한국부동산원 주택가격동향조사(시세 조사)와 나란히 둡니다 — 재는 것이 달라 같을 이유는 없지만 크게 어긋나면 어느 쪽이든 의심할 자리입니다.

두 구를 견줄 때는 %만이 아니라 금액 간격을 적습니다. 같은 %로 올라도 비싼 쪽이 더 많이 오르므로, 옮기는 데 드는 돈은 % 구간이 겹쳐도 벌어질 수 있습니다. 대표 가격은 두 시기 모두 거래된 칸의 ㎡당 중앙값의 중앙값에 84를 곱한 84㎡ 환산이고, 두 구의 칸을 각자 200번 다시 뽑아 금액 간격 변화의 90% 구간을 냅니다. 구간이 0을 품으면 늘었는지 줄었는지 말하지 않습니다.

신고가 다음 거래는 아무 거래 뒤와 견줍니다

신고가는 같은 단지, 같은 전용면적에서 그 전 거래가 3건 이상 있고 첫 거래로부터 180일 넘게 지난 뒤, 그 전 최고가를 넘은 중개거래입니다. 그 뒤 90일 안에 같은 칸에서 일어난 첫 거래가 신고가 이상이었는지를 셉니다.

이 비율 하나만으로는 뜻이 없어서 셋과 견줍니다. 아무 거래 뒤의 다음 거래, 그 전 최고가의 98~100%였던 거래 뒤(위쪽 끝이라서 다음 거래가 낮게 나오는 몫), 그리고 다음 거래가 같거나 높은 층일 때만(신고가가 고층이라서 생긴 차이인지)입니다.

다음 거래가 있는 신고가만 세면 빨리 다시 팔리는 단지만 남습니다. 그래서 90일 넘게 지난 신고가만 놓고, 그 안에 다음 거래가 없었던 것도 “다음 거래 없음”으로 같이 셉니다.

선행 거래 수(2·3·5건), 비교 기간(90·180일), 기다린 날(90·180일)을 바꿔 매일 다시 세고, 모든 조합에서 결론이 유지될 때만 화면의 첫 문장을 씁니다. 1년 비교는 원본이 아직 2년이 안 돼 셀 수 없습니다.

층은 같은 칸 안에서만 견줍니다

1층이 얼마나 싼지는 자치구 평균으로는 나오지 않습니다. 그 평균에는 낡은 단지와 새 단지가, 역세권과 아닌 곳이 함께 들어 있어서 층 말고 다른 것이 먼저 값을 가릅니다. 그래서 견주는 자리를 같은 자치구, 같은 단지, 같은 전용면적으로 좁힙니다. 한 칸 안에서는 층 말고 거의 모든 것이 같습니다.

1층만 셉니다. 2층도 저층으로 값이 깎이는 자리라, 대조군(3층 이상)에 넣으면 1층 할인이 실제보다 작아 보입니다. 한 칸에 3층 이상 거래가 세 건은 있어야 견줍니다 — 둘로 낸 중앙값은 그냥 두 값의 평균입니다. 한쪽이 50%를 넘게 벗어난 칸은 같은 이름의 다른 단지가 섞였거나 신고가 잘못 들어온 것으로 보고 버립니다.

여섯 달을 한 칸에 담으므로 시점 차이는 통제되지 않습니다. 값이 오르는 국면에 1층 거래가 우연히 앞쪽에 몰리면 할인이 부풀 수 있어서, 만들 때 그것부터 확인했습니다 — 저층 거래의 중앙 계약월과 나머지의 중앙 계약월 차이가 칸별로 중앙값 0.00개월이었습니다. 몰려 있지 않습니다.

최상층은 그 칸에서 관측된 가장 높은 층으로 봅니다. 건물이 몇 층인지는 실거래 자료에 없습니다. 그래서 거래가 적은 칸에서는 실제 최상층이 아닌 층이 최상층으로 잡힐 수 있고, 그만큼 이 값은 1층 값보다 무딥니다. 다섯 층을 안 넘는 칸은 세지 않습니다.

자치구 값은 맞물린 칸이 20개는 있어야 냅니다. 그리고 값을 낸다고 해서 서울과 다르다고 말하지는 않습니다. 서울 칸을 그 구의 칸 수만큼 400번 넘게 다시 뽑아 보면 서울과 똑같은 구에서도 중앙값이 얼마까지 흔들리는지가 나오는데, 그 범위 바깥일 때만 다르다고 적습니다. 지금 스물다섯 구 가운데 넷입니다. 나머지는 표에 값이 적혀 있어도 서울과 갈라 볼 수 없다는 뜻이고, 표를 순위로 읽으면 안 되는 이유가 그것입니다.

예산을 월 상환액으로 옮길 때 한도는 가정하지 않습니다

예산대 화면에는 “그래서 매달 얼마”를 붙였습니다. 금융감독원 공시에서 아파트를 담보로 나누어 갚는 상품만 골라 씁니다 — 만기일시상환은 매달 이자만 내다가 만기에 원금을 갚는 것이라 월 상환액의 뜻이 아예 다릅니다.

대표 금리는 상품별 최저금리의 중앙값입니다. 가장 낮은 하나를 쓰면 우대조건을 다 채운 사람의 값이 모두의 값처럼 보입니다. 대신 상품들이 얼마나 벌어져 있는지를 같이 적습니다 — 그 폭이 이 숫자의 오차입니다.

“자기 돈이 적어도 얼마 필요한가”는 계산합니다. 서울 전역이 규제지역이 된 뒤(2025-10-16) 주택구입 대출의 LTV(무주택 40%, 생애최초 70%)와 가격 구간 상한은 소득과 무관하게 집값만으로 정해지는 천장이라, 집값 − min(LTV × 집값, 구간 상한) + 부대비용이 대출이 아무리 잘 나와도 필요한 자기 돈입니다. 생애최초는 취득세 감면(12억 이하 아파트 200만원)도 반영합니다.

소득에 갈리는 한도는 정하지 않습니다. DSR은 소득에 따라 갈리고 규제는 해마다 바뀌는데, 그것을 하나로 정해 적으면 이 화면은 매년 조용히 틀린 숫자를 자신 있게 적는 화면이 됩니다. 그래서 1억당 매달 얼마인지를 내고, 얼마를 빌릴지는 읽는 분이 곱하시게 두었습니다. 예산의 절반을 빌리는 경우를 하나 붙여 두었는데, 그 금액이 그 가격대 주담대 상한(시가 15억 이하 6억, 25억 이하 4억, 그 위 2억 — 서울 전역 규제지역이라 소득과 무관한 천장)을 넘으면 상한으로 줄여 적습니다.

몇 달 뒤를 짐작할 때는 오차를 먼저 적습니다

이 사이트는 오래 집값 전망을 하지 않았습니다. 전망을 내는 순간 “표본이 모자라면 모자란다고 적는” 곳이 그냥 또 하나의 전망 매체가 되기 때문입니다. 그래서 전망 화면은 예측보다 오차를 먼저 싣습니다. 같은 방식의 예측을 2012년 1월부터 매달 그 시점에 서서 다시 해 보고(그 시점 뒤의 값은 학습에 쓰지 않습니다), 실제와 얼마나 벌어졌는지를 예측 옆에 적습니다.

대상은 한국부동산원 아파트 매매 실거래가격지수입니다. 우리가 받는 것과 같은 국토부 신고로 만든 반복거래 지수라, 어떤 단지가 그달에 팔렸는지가 바뀌어도 흔들리지 않습니다. 2006년부터 서울과 5개 권역이 있고 자치구는 없습니다 — 그래서 자치구 전망은 내지 않습니다.

모델은 일부러 작습니다. 지난달, 그 전달, 그 앞 넉 달 평균의 상승률로 몇 달 뒤를 바로 맞추는 회귀가 전부입니다. 기준금리 변화와 전세 상승률을 더해 봤지만 3개월 오차가 거의 줄지 않았습니다.

이 모델이 아무 생각 없이 찍는 두 방법 — “그대로다”와 “지금까지처럼 오른다” — 을 둘 다 이기지 못하는 칸은 비웁니다. 이겼는지는 지난 오차를 12개월 덩어리째 1,000번 다시 뽑아 그 90% 이상에서 이겼는지로 봅니다. 겹치는 예측의 오차는 서로 붙어 다녀서 한 달씩 뽑으면 우연을 실력으로 읽습니다. 지금은 3개월 뒤만, 그것도 다섯 권역 가운데 셋과 서울에서만 이깁니다. 6개월과 1년은 모든 권역에서 “지금까지처럼 오른다”를 못 이깁니다 — 2012년 이후 서울이 거의 내내 올랐기 때문이고, 그건 모델보다 그 시기에 대한 이야기입니다.

범위는 지난 예측 오차의 가운데 80%를 오늘 예측에 얹은 것입니다. 백테스트는 실제보다 좋게 나옵니다 — 지금의 지수는 늦게 들어온 신고로 고쳐진 값인데, 그때 예측하던 사람에게는 고쳐지기 전 값밖에 없었습니다. 그래서 화면이 실제로 낸 예측은 고치지 않고 쌓아 두었다가, 지수가 나오면 채점해 따로 적습니다.

공식 지수는 두 달 늦게 나옵니다. 그 사이 가운데 신고 기한이 닫힌 달은 우리가 매일 받는 신고로 메웁니다. 같은 동·지번·단지·전용면적을 한 칸으로 보고, 이웃한 두 달 모두 거래가 있는 칸에서 ㎡당 중앙값이 변한 비율의 중앙값을 그 달의 변화로 봅니다. 공식 지수와 겹치는 달에서 이 값이 얼마나 맞았는지를 같이 적고, 모델의 1개월 예측보다 못한 권역은 메우지 않습니다. 메운 값은 예측에 넣지 않습니다.

출처와 갱신

아파트 실거래 — 국토교통부 아파트 매매·전월세 실거래가 공개시스템. 하루 1회 갱신. 국토부 응답 원본을 스물네 달치 그대로 보관하고, 실거래 관련 파일은 전부 그 원본에서 다시 만듭니다. 화면이 세는 것은 그 가운데 최근 여섯 달입니다.
예적금·대출 금리 — 금융감독원 금융상품통합비교공시. 하루 1회.
시장 지표 — 코스피, 원/달러 환율, 그리고 한국은행 기준금리(경제통계시스템 ECOS Open API). 하루 1회.
아파트 매매 실거래가격지수 — 한국부동산원, ECOS Open API로 받습니다. 월별, 두 달 늦게 나오며 최근 열네 달은 매일 다시 받아 고쳐진 값을 반영합니다.
뉴스 — 경제지 RSS. 하루 4회. 제목과 링크만 싣고 본문은 원문으로 보냅니다.

하지 않는 것

특정 단지나 지역을 권하지 않고, 광고비를 받고 매물을 올리지 않습니다. 몇 달 뒤를 짐작하는 화면이 하나 있지만 그 짐작이 지난 14년 동안 얼마나 틀렸는지와 같이 싣고, 기준선을 못 이기는 칸은 비웁니다. 사고팔 때를 정해 드리지 않습니다. 그 숫자로 무엇을 할지는 읽는 분의 몫입니다.

틀린 것을 찾으셨다면

계산이 어긋나 보이는 곳이 있으면 알려 주세요. 원본을 보관하고 있어서 특정 시점의 숫자를 다시 만들어 확인할 수 있습니다.

Every number on this site comes from data the Korean government publishes. In a few places, though, copying the source verbatim produces a picture that is wrong — so this page records how each of those was counted. If a figure here looks different from somewhere else, the reason is usually in this document.

These are reported transactions, not listings

Nothing here is an asking price or an agency listing. Only contracts that closed and were reported to the Ministry of Land, Infrastructure and Transport appear. So the figures say "this is what it sold for", not "this is what you can buy it for". The two differ, often considerably, at the same moment in time.

The 30-day reporting window, and the illusion it creates

A contract only has to be reported within 30 days of signing. So the more recent a transaction is, the less likely it has arrived yet. Plot this week's data as-is and the last few weeks always sag — not because trading fell off, but because the reporting is not finished.

Left alone that produces conclusions like "transaction volume is collapsing" that are simply artefacts. So prices are stated on one of two bases.

Reported basis: Counts transactions newly reported in that week. There is no lag and a week once counted never changes afterwards. The trade-off is that the contract date is blurred.
Contract basis: Counts contracts from the last four closed weeks — those whose 30-day window has already passed. The contract date is exact, but the most recent month cannot be used.

Which one is in use is printed on the page and recorded as window.basis in the data file. Reported basis is the default; contract basis is the fallback when there are not enough reports.

Districts are counted over four overlapping weeks

Seoul as a whole has enough transactions in any given week. A single district does not. Some districts have fewer than a hundred reports in three months, and a weekly average on that base swings on one large sale. So district prices are counted over four overlapping weeks: a week slower to react, but not moved by a single transaction.

Monthly-rent change is measured on deposit and rent combined, per ㎡

The average deposit and average monthly rent in the rent table are plain averages of that week's filings. Their week-on-week change rises in a week when larger flats were filed and falls when smaller ones were — the mix moved, not the market. A run of contracts that trade higher deposits for lower rent also looks like deposits alone went up. So there is one change badge, measured on (deposit + rent×12÷4.8%) ÷ floor area. 4.8% is Seoul's conversion rate, measured from complexes where both jeonse and monthly rent were filed.

Re-running four-week windows a week apart over 1,200 district-weeks from October 2025 to August 2026, the share that moved more than 10% in a week was 17.6% for the plain average deposit and 4.3% for this value. Any rate from 3% to 10% gives 4.3–4.7%, so the conclusion does not hinge on the multiplier. It still moves more than jeonse measured the same way (0.8%) — rents differ widely between complexes, so which complexes filed that week still shows. No change is shown when the baseline is more than fourteen days old; a gap in collection is not “last week”.

Solid and dotted lines on the trend charts

Trends are weekly by contract date, drawn back six months. Weeks whose reporting window has closed are drawn solid; weeks still inside it are dotted. The dotted section will rise from here — it has not fallen, it is not yet full.

Filtering a sample makes the count lie

This came out of building the transaction search. If you filter a list that was already trimmed to what fits on screen — by "Gangnam-gu", by "under ₩1B" — the count you get back is the count within that trimmed sample. It is a different number from how many transactions there actually were, and nothing on screen distinguishes them.

So there is a complete file per district. The screens that filter by area, budget or size read that file rather than a trimmed list. All three months are in it, so adding a condition still returns the real count.

Direct deals are counted separately

Transactions closed without an agent include family transfers and developer settlements. Neither is a price the open market set. Across Seoul's 25 districts the direct-deal share ranges from 0% to over 40%, and an average alone hides that entirely — so where the share is large, the district page says so.

Shares are only stated when the sample supports them

"Four in ten are large units" means something only if those ten are really several hundred. Districts with fewer than 120 reports over three months get individual transactions and no percentages, so that a figure which one new complex would overturn next week is not stated as fact.

The yardstick for comparing jeonse and monthly rent

The conversion rate is monthly rent × 12 ÷ (jeonse deposit − monthly-rent deposit). Only complexes where both jeonse and monthly rent were filed in the same district and size band are used. A median is taken per complex first, then the median of those becomes the district figure, so that one complex with a burst of filings cannot drag a whole district. Cells with fewer than three complexes are not published at all.

This screen alone looks back six months. Splitting each district into three size bands leaves cells that three months cannot fill, and the conversion rate does not move week to week, so a longer window costs nothing. As on the price screens, renewals are excluded and only new contracts are counted.

The real monthly cost is measured the same way on both sides — (interest on what must be borrowed to cover the deposit) − (after-tax interest on what is left in a deposit account), with rent added on the monthly-rent side. The jeonse loan is assumed to cover up to 80% of the deposit; limits differ by product and rest on the guarantor's review, so it is not a figure to take as given. Early-repayment fees, guarantee fees, moving costs and the income-tax deduction on loan interest are left out. Any claim that one side is cheaper holds only inside these assumptions.

The jeonse ratio divides one average by another, so it may belong to no actual complex

The jeonse ratio on the price tables is that district's jeonse deposit per pyeong ÷ sale price per pyeong. Both sides are normalised for size, but the two averages are drawn from different sets of complexes. When jeonse filings cluster in one set of buildings and sales in another, the ratio between the two averages is nobody's actual ratio.

This is not hypothetical. Taking each complex-and-unit-type where both a sale and a jeonse were filed, computing a median on each side, and comparing the median of those per-unit ratios, the district figure is off by 6.1 percentage points at the median. In Jongno-gu it is 83.7% against 55.6% — a 28-point gap. The error grows as transactions thin out: districts with fewer than 40 matched unit types are off by 14.7 points on average, those with 80 or more by 3.6 (correlation −0.62 against log cell count). With enough filings the two sets of complexes converge.

The table figure was not swapped out for the per-unit one. A row on the price table carries the sale price and the jeonse deposit side by side, so replacing only the ratio would leave a number the other two numbers in the same row contradict. Both are shown instead — the table figure agrees with its own columns, and the ‘median by unit type’ beside it agrees with actual complexes. The trend chart stays on the per-pyeong basis: a single week almost never carries three sales and three jeonse filings for the same unit type, so there is no per-unit series to plot. The chart title states the formula it uses.

So the distribution of the per-unit figures is stated right after the district figure. Cells with fewer than three filings on either side are dropped, as are cancelled sales and renewal leases. Only pure jeonse is compared — a deposit-plus-rent contract would have to be collapsed using the conversion rate, which is the thing being measured elsewhere. Below 20 cells the quartiles are dropped and only the median is stated; below 10, nothing is said at all.

The extremes are real. At the top, units around 36 m² reach 96–100%; at the bottom, complexes built in the 1970s and 1980s and slated for redevelopment sit at 11–12%, because the sale price carries the redevelopment premium. But age and floor area do not sort the ratio. Cells in buildings over 30 years old have a median of 48%; those under 10 years, 50%. What differs is a handful of extremes, not the body.

Cancelled deals and deals not yet registered

A filed transaction later undone is marked as cancelled. Prices are calculated with these removed, but nothing on the price screens says what was removed, so they are counted separately. The reason is never published — an unpaid balance, a rejected loan, changed terms and a filing error all arrive as the same mark.

Before cancellations are counted, corrected re-filings are removed. When the same contract (same complex, floor area, floor, contract date and amount) appears again without the cancelled mark, the cancelled record is a corrected filing, not a broken deal. Three in four cancelled records were such twins; left in, the cancellation rate came out at 2.1%, taken out at 0.9% (filings from August 2025 to May 2026). With the twins left in it looked as if dearer homes fell through more often; without them, price bands do not separate.

It is also often said that cancelled deals are the top prints in a complex. Counting them says otherwise — against the median of what remained in the same complex and floor area, more sat below than above. The shares shift a little every day as filings accumulate, so they are not written here; the first paragraph of the cancellations page states that day's values.

Unregistered deals are a different matter. A recent contract has simply not had time, so counting them all would make districts with recent activity look worse for no reason. Only contracts from a matured month are counted — one where eight in ten contracts have already completed registration. The threshold is deliberately not drawn from the distribution of days-to-registration: that distribution contains only deals already registered, so it leans fast and the late ones it should catch are missing from it. Matured months are decided once for Seoul and applied identically to all twenty-five districts.

What renewals show, and what the 5% cap hides

Prices count new contracts only. A renewal carries forward old terms, so it is not today's market — but that exclusion drops half of all rental filings in Seoul. And that half holds something the price tables do not: the terms the same tenant had been paying, recorded side by side with the new ones.

Even so, the increase itself is never averaged. Where a tenant invokes the statutory renewal right, 5% is the ceiling, and more than half of those contracts land right at it. Averaging them measures the statute, not the market. Renewals by mutual agreement, which the cap does not bind, hold a median of exactly 5.0% month after month — 5% has become the customary reference point quite apart from the law.

So what is measured is not the increase but whether the ceiling was reached. A high share of contracts settling below the cap means landlords there could not get what they asked, and that is readable precisely because the cap exists. Districts range from 33% to 59%. The shift from jeonse to monthly rent is tracked the same way — the share of tenants previously on jeonse who moved to monthly rent at renewal, which is 7.5% across Seoul.

Renewal filings hold one more thing — the difference between renewing and moving out. That is the question tenants actually ask, and because price tables count new contracts only, nothing on this site answered it. The median new jeonse signed in the same complex, for the same exclusive floor area, in the same month is taken as what that tenant would pay today, and the renewal deposit is measured against it. Across Seoul the median renewal sits 9.7% below, and eight in ten renewals come in under the market.

Floor areas are not bucketed. Two unit types in one complex are two different prices; bucketing raises the sample (from 4,176 to 6,118) by comparing a 59m² renewal against a 63m² new lease. Only pure jeonse is compared, for the same reason — a deposit-plus-rent contract has to be collapsed into one number, and the multiplier for that is the conversion rate, which would assume the very thing being measured. A cell needs three new leases before its median counts as a market price; a median of two is just the average of two.

Pure jeonse renewals are only a little over half of all renewals, though; four in ten go from monthly rent to monthly rent. Leaving them unanswered invites them to read jeonse's “eight in ten are cheaper” as their own. So monthly-rent renewals are shown separately without fixing one multiplier — deposit + rent×12÷rate, with the headline at Seoul's rate as measured from new leases in the same complexes (the jeonse vs monthly-rent page) and the values at 3% and 10% beside it. That measured rate comes from new leases and what is measured here is renewals, so it is not circular. Across Seoul the direction holds at every rate (renewal is cheaper) but the size runs from about 2% to 7% depending on the rate, and in some districts even the sign flips. The district threshold, set the same way, is 100 matched leases.

So this figure leans toward large complexes with active turnover. A building that files a handful of leases a year has nothing to match against and is never counted.

A district needs 60 matched leases before it says anything about this gap. Resampling the Seoul figures by sample size (400 bootstrap draws) shows that a district identical to Seoul could still land anywhere from −12.5% to −5.0% at 60. Below that the band exceeds 9 percentage points, wide enough for an ordinary district to read as either unusually cheap or no different at all. The thresholds for speaking sit outside that band.

Both figures count only months closed past the filing deadline; months still open are always thin, and thin samples swing percentages. As with the other observations, only districts past a threshold get a sentence — those near the Seoul figure get none.

Sale ranges by unit type adjust past deals to a reference month

Choosing a complex in search shows a sale price range for each unit type, built from brokered sales in the same complex and exclusive area over the last six months. Cancelled and direct deals are excluded — direct deals include transfers within families at prices unrelated to the market.

Two months leave only about half the unit types with three deals, so six months are used. But a wider window's median belongs to the middle of the window, not to now: widening to twelve months put the median 8.8% below the actual deal, in a year Seoul rose 13–15%. So each deal is first adjusted to a reference month with the Korea Real Estate Board sale price index, at the level of Seoul's five planning regions.

The reference month is the last month with an index value. The official index runs two months behind; closed months in that gap use the values the outlook page fills from our own filings, and the card states how far those have leaned from the official figure. Deals signed after the reference month have no index to adjust with, are included as filed, and are counted.

The adjustment was checked on deals already done: comparing June–July 2026 sales with the adjusted median of the same cell's previous six months gave +0.4% across Seoul and −1.9% to +1.8% by district. A regional index cannot correct differences between districts inside a region, so the unadjusted median is shown alongside.

Five or more deals give the middle half (quartiles), three or four give low–high, and two or fewer give no range — only the count.

District changes compare the same complex and unit type across two periods

A district's average price moves with which complexes happened to sell; a month heavy in expensive complexes lifts the average with nothing rising. So the moving-house page uses only units (same district, complex, exclusive area) traded both in the latest three closed months and in the same three months a year earlier, measures each unit's change in median price, and takes the median of those as the district's change. While the raw data does not yet reach a year back, the earliest three months are used and the actual gap is stated.

Units are resampled 400 times for a 90% range, and districts with fewer than 30 matched units get no figure. Where two districts' ranges overlap, the gap is called indistinguishable. Regional pools are set against the Korea Real Estate Board transaction index, and districts against its price survey — they measure different things, but a large gap is a reason to doubt one of them.

Comparing two districts states the money gap, not only percentages: the dearer district rises more at the same rate, so the cost of moving can widen even when the percentage ranges overlap. The representative price is the median per-m² price of units traded in both periods, times 84; each district's units are resampled 200 times for a 90% range on the change in the gap, and if that range includes zero the page does not say which way it moved.

The sale after a record high is compared with the sale after any sale

A record high is a brokered sale above every earlier sale in the same complex and exclusive area, with at least three earlier sales and more than 180 days since the first. The question is whether the first sale in the same cell within the next 90 days matched or beat it.

That share means little alone, so it is set against three others: the sale after any sale, the sale after one within 2% below the previous high (the part due simply to being at the top), and only next sales on the same or a higher floor (whether record highs were just high floors).

Counting only record highs that were followed by a sale would keep only fast-trading complexes. So only record highs at least 90 days old are used, and those with no following sale are counted as such.

The number of earlier sales (2, 3, 5), the history (90, 180 days) and the wait (90, 180 days) are varied and re-counted every day; the page's headline is used only if every combination agrees. A one-year history cannot be tested yet.

Floors are compared only inside the same cell

A district average cannot say what a first floor costs. That average mixes old buildings with new ones and stations with none, and those decide the price before the floor does. So the comparison narrows to one district, one complex, one exclusive floor area. Inside such a cell almost nothing differs but the floor.

Only the first floor is counted. The second is also discounted as a low floor, so putting it in the comparison group would understate the first-floor gap. A cell needs at least three deals on the third floor or above — a median of two is the average of two numbers. Cells more than 50% apart are treated as a mis-joined name or a bad filing and dropped.

Six months sit in one cell, so timing is not controlled. In a rising market, first-floor deals landing early would inflate the discount, so that was the first thing checked: the median gap between the low-floor deals' median contract month and the rest was 0.00 months across cells. They are not clustered.

The top floor is the highest floor observed in that cell; building height is not in the filings. In thin cells that may not be the real top floor, which makes this figure blunter than the first-floor one. Cells topping out below five floors are skipped.

A district figure needs 20 matched cells. And having a figure is not the same as differing from Seoul. Resampling the Seoul pool at that district's cell count, several hundred times, shows how far the median can wander for a district identical to Seoul; only a figure outside that range is called different. Four of the 25 districts are, at present. For the rest, a number in the table means it cannot be told apart from Seoul — which is why the table is not a ranking.

Turning a budget into a monthly payment without assuming a limit

The by-budget pages now answer “so what is that per month”. Only products that lend against an apartment and are repaid in instalments are used — a bullet loan pays interest only until maturity, so its monthly figure means something else entirely.

The headline rate is the median of each product's lowest rate. Using the single lowest would present the figure of someone who cleared every preferential condition as everyone's figure. The spread across products is stated alongside it; that spread is the error bar.

How much can be borrowed is not assumed. LTV and DSR turn on whether the area is regulated and on income, and they change from year to year; fixing one number would make this screen quietly wrong every year with full confidence. So the figure is per ₩100M and the reader multiplies. One worked case at half the budget is shown, but that is a place to start multiplying rather than a regulatory limit, and the screen says so.

Forecasts come with their error first

For a long time this site did not forecast prices: the moment it does, a place whose point is saying “the sample is too thin” becomes one more forecaster. So the outlook page puts the error before the forecast. The same forecast is re-run for every month since January 2012, standing at that month (nothing after it is used for fitting), and the gap to what actually happened is printed beside today's figure.

The target is the Korea Real Estate Board apartment sale price index. It is a repeat-sales index built from the same ministry filings we collect, so it does not lurch when a different mix of complexes sells in a month. It covers Seoul and five regions from 2006, with no district level — so no district forecasts.

The model is deliberately small: a regression of the change some months ahead on last month's growth, the month before, and the average of the four before that. Adding base-rate changes and jeonse growth barely moved the three-month error.

Cells where it cannot beat two thoughtless guesses — “no change” and “up as usual” — are left blank. Beating means winning in at least 90% of 1,000 resamples of past errors drawn in 12-month blocks; overlapping forecasts have errors that move together, so single-month resampling would read luck as skill. At present only three months ahead passes, and only for Seoul and three of the five regions. Six and twelve months lose to “up as usual” everywhere — Seoul rose almost throughout since 2012, which says more about the period than the model.

The range adds the middle 80% of past errors to today's figure. The backtest flatters itself: today's index has been revised by late filings, and a forecaster at the time only had the unrevised figures. So every forecast the page publishes is kept unchanged and scored separately once the index arrives.

The official index runs two months behind. Of those months, the ones closed past the filing deadline are filled from the filings collected here: one neighbourhood, lot, complex and exclusive area per cell, and the median change in price per m² across cells with deals in both adjacent months. How close this came to the official figure in overlapping months is shown, and regions where it does worse than the model's one-month forecast are not filled. Filled months are not fed into the forecast.

Sources and update cadence

Apartment transactions — Ministry of Land, Infrastructure and Transport open data. Daily. The ministry's raw responses are kept for twenty-four months exactly as received, and every transaction-derived file is rebuilt from them; the screens count the most recent six.
Deposit and loan rates — Financial Supervisory Service comparison disclosure. Daily.
Market indicators — KOSPI, KRW/USD, and the Bank of Korea base rate (ECOS Open API). Daily.
Apartment sale price index — Korea Real Estate Board, via the ECOS Open API. Monthly, two months behind; the last fourteen months are re-fetched daily so revisions come through.
News — newspaper RSS, four times a day. Headlines and links only; the article itself stays at the source.

What this site does not do

It does not recommend a particular complex or district, and does not take money to list anything. One page does guess a few months ahead, but always next to how wrong that guess has been over fourteen years, and cells that cannot beat a naive baseline stay blank. It does not tell anyone when to buy or sell. What to do with the numbers is yours.

If something looks wrong

Please say so. The raw responses are kept, so any figure can be rebuilt from a given point in time and checked.