成交情况+房价地图+热盘排行!5月大湾区购房指南出炉!
5月大湾区购房指南出炉!
先来看看大湾区8市(江门数据暂缺)整体的成交情况如何?
从克而瑞统计数据情况来看,环比方面可谓量跌价涨。大湾区8市中,5市环比上月成交量有下跌情况,跌幅在1%-21%之间,而成交均价方面则是有6市环比有升,升幅在1%-11%之间。从同比方面来看,大湾区中大部分城市都量价齐升,其中广州、佛山和中山等城市因为过去一年限价政策的放开,数据回归本原,同比涨幅也较大。
再来看看各市的具体成交情况以及目前房价和热销楼盘吧。
1广州克而瑞数据统计,4月份广州一手住宅成交7582套,环比3月下跌了21%!同比上涨34%。成交面积80.4万㎡,成交均价26551元/㎡,环比上月上涨了11%,同比上升57%。
具体到各区来看,4月份越秀与天河房价基本持平,都是5.4万/平左右,不过对比上月房价来看,天河区有所下降,跌幅在2000元/平左右,而越秀区则是从4.7万/平回升到5.4万/平(3月房价低因为受回迁房、安置房影响);第二梯队的房价则为4万+/平的白云、荔湾、天河等区域,基本中心五区除越秀区外房价较上月都略有下降。外围区域突破2字头的则为黄埔和番禺区,其他区域均为1字头,但增城、南沙已经无限向2字头逼近,距离突破两万也仅有几百块/平的距离。
除了房价以外,具体到个盘来看,4月份广州的黄埔与南沙则是风头正盛。区域内均有多个楼盘热卖,黄埔区的保利罗兰国际、招商雍景湾和时代天韵,成交套数均位列全市前茅;南沙区也有越秀滨海新城、阳光城丽景湾和越秀天铖等楼盘闯进TOP10。
值得一提的是,市中心也有两盘卖得十分不错,分别为海珠区的星汇海珠湾和天河区的兰亭盛荟,售价都在5万/平以上。
2佛山克而瑞数据统计,4月份佛山一手住宅成交11342套,环比下跌13%,同比上涨89%;成交面积126.4万㎡,成交均价13743元/㎡,环比3月上涨了6%,同比上涨了28%。
4月佛山一手住宅均价最高的为禅城区,均价为17288元/平,比3月升了1657元/㎡,自1月以来,禅城区房价已经连续上涨了4个月;其后则是顺德与南海,成交均价15741元/平与15937元/平,其中顺德房价与上月基本持平,而南海相比上月则上涨了1326元/平。三水区房价破万,从上月的9648元涨到本月的10348元/平。佛山仅剩高明区房价则仍未破万,不过相比上月也涨了1000元/平,4月成交均价为8748元/㎡。
佛山4月份的热盘大多来自顺德和三水这两个区域,其中顺德的“明星盘”容桂碧桂园,已经连续多月销量领先其他楼盘,并且是碧桂园在佛山业绩的主要功臣,上个月该盘热销447套,成交均价14344元/平。
而值得一提的是,在4月TOP10热销楼盘中,万科入围的楼盘有三个,分别为来自三水的未来魅力之城、来自顺德的万科金域学府和万科金域滨江,它们分别是4月销量的第5/6/7名,成交量均在200套以上。
3肇庆克而瑞数据统计,4月份肇庆一手住宅成交3538套,环比微降了1%;成交面积38.4万㎡,成交均价7835元/㎡,环比下跌了1%,同比下跌了31%。
肇庆的楼市一向都是大湾区内最不被看好的,整体成交量偏低,成交均价也是大湾区中最低的。4月肇庆10区亦未有区域破万,其中端州区房价最高,9千+/平,高新区、肇庆新区和高要市房价则是突破了8千/平,四会市、鼎湖区房价在7千多/平,其中四会市房价已经十分接近8千;房价最低的区域为广宁县、封开县、德庆县等地,成交均价4千-5千/平左右,而上个月这几个区域房价均在5千/平以上,如今房价已创开年来新低。
来看看4月份肇庆热销的楼盘有哪些:
肇庆最热销的楼盘为高要市的碧桂园龙熹山,已经连续两月销量领先,4月成交套数197套,成交均价为8615元/㎡;第二名依旧为3月第二的保利和悦湖畔,成交套数176套,成交均价7538元/㎡;第三名则为怀集县的悦景康城,参加套数139套,成交均价6976元/㎡。
4深圳克而瑞数据统计,4月份深圳一手住宅成交2723套,环比下降了11%,同比增加了32%;成交面积25.9万㎡,成交均价52072元/㎡,环比上月下跌了5%,同比也下跌了3%。
深圳4月份成交均价中,福田区以87789元/㎡的房价遥遥领先于其他区域,不过相比上月,区域房价下降了5000元/㎡,主要因为本月份福田区成交主力楼盘为中洲湾,成交均价8.5万/平,拉低了整个区域的均价。深圳另外一个房间高企的区域为南山区,4月成交均价7.9万/平,比上月降低了3600+/平,主要是因为区域内占据成交量半壁江山的楼盘东关·乐尚林居成交均价为7.4万/平。
目前深圳房价最低的区域为3字头的大鹏新区和坪山区,成交均价在3.1-3.5万/平之间。
从楼盘看,4月份深圳各区域中,高明区有3个楼盘入围成交套数TOP10;宝安区同样有三个楼盘入围;其余龙华区、龙岗区、盐田区和坪山区则各有一盘入围。
其中高明区的勤诚达正大城以成交套数215套的成绩领先其他楼盘,第二名深国际万科和风轩(206套)的成交套数则与第一名十分相近;上月第一,本月第三的万科星城则成交了196套,成交均价43433元/平。
5东莞克而瑞数据统计,4月份东莞一手住宅成交3783套,环比下降了6%,同比小增5%;成交面积42.4万㎡,成交均价20855元/㎡,环比上月上升了3%,同比则是增加了18%。
东莞4月各区一手住宅成交均价最高的为与深圳龙岗、龙华两区接壤的东南临深片区,房价去到25654元/㎡,相比上月房价有所上升,涨幅为7%。其次为松山湖片区、滨海片区和城区片区这三个区,其新房均价在2.1万-2.2万/㎡之间,房价较上月提升了1千/平左右。东部产业园片区和水乡新城片区房价则还在1字头,在1.6-1.7万/平左右。
4月份东莞热销的楼盘大部分位于滨海片区,占据了TOP10中的半壁江山。其次则是城区片区,入围3个楼盘,最后是水乡新城片区,有2个楼盘入围。
在东莞4月份热销楼盘TOP10中,万科第五城一骑绝尘领先于其他楼盘,成交量是第二名的4倍多,不过与3月相比,万科第五城的成交量少了50套左右。第二名的碧桂园信鸿铜雀台成交82套,成交均价15852元/平,第三名和黄海逸豪庭四期成交套数80套,成交价格20997元/平。
6惠州克而瑞数据统计,4月份惠州一手住宅成交10853套,环比增加了9%,同比小增4%;成交面积111.8万㎡,成交均价11847元/㎡,环比上月升了3%,同比亦是上升6%。
惠州4月成交均价最高的区域为大亚湾和仲恺区,成交均价分别为14107元/平和13424元/平,其次为惠阳区、惠城区和惠东县,房价在1万-1.3万/平之间,最后为房价尚未破万的龙门县和博罗县。
从价格涨跌来看,龙门县、博罗县和惠城区的房价较3月有所下跌,不过跌幅都不高,最高跌幅为龙门县的4%。仲恺区、惠阳区、大亚湾和惠东县房价较3月则有不同程度的上涨,其中仲恺区涨幅最猛,上涨幅度近2000元/平。
4月份惠州热销楼盘TOP10中,大亚湾占据半壁江山,区域内有5个楼盘入围,其中成绩最好为TOP1的碧桂园翡翠山,成交了410套,遥遥领先于其他楼盘,还有TOP3的龙光城同样来源于大亚湾,成交套数257套;惠城区、惠东县也各有2盘入围;博罗县则有1盘入围,为TOP2的佳兆业东江新城,成交套数281套。
7珠海克而瑞数据统计,4月份珠海一手住宅成交3762套,环比上涨了13%;成交面积39.5万㎡,成交均价20050元/㎡,环比上月微升了0.6%,同比下跌了7%。
珠海四区中,横琴新区房价已经接近4万/平,香洲区房价在3万/平左右。而斗门区和金湾区的房价则在1.5-1.6万/平之间,各区域房价差异较大。
除金湾区外,其余三区房价较3月均有所下跌,其中跌幅最高的为横琴新区,从3月的4.4万/平到4月的3.9万/平,月跌5千/平,或因受区域内华发广场的回迁房、安置房影响,月成交均价为2.6万/平。
在珠海最热门的置业区域是哪个?不用思考,就是斗门。。。要知道4月的热销楼盘TOP10中,除了一个来自金湾区的京华假日湾外,其余楼盘均被斗门承包了!其中TOP1为华发峰尚,成交套数209套;TOP2为时代倾城,成交套数201套;TOP3汇景嘉园,成交套数197套。
克而瑞数据统计,4月份中山一手住宅成交4485套,环比上涨了3%,同比上涨102%;成交面积50.1万㎡,成交均价13445元/㎡,环比上月升了0.3%,同比上涨了39%。
中山全市24个区、镇中,4月一手住宅成交均价最高的东区价格逼近2万/平,而最低的大涌镇房价则在8499元/㎡。其余区域的房价则在9千-1.6万/㎡左右。
中山4月份热销楼盘中,火炬开发区入围楼盘最多,有2个并且位列TOP1和TOP2,分别为成交了355套的金色年华和成交了187套保利林语。石岐区的万科金域蓝湾成交套数与TOP2持平,不过成交面积则少于保利林语。
来源:克而瑞广州区域
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克而瑞:中国房地产大数据应用服务商,十余年淬炼,从行业数据到客户数据,实现了房地产大数据闭环构建,细分领域咨询服务,纵向产业链整合能手,服务于TOP100强中90%的房地产企业。作为中国房地产大数据应用服务商,克而瑞在大数据应用上,同时具备深度与广度的特色,远远走在行业前列。克而瑞成立于2006年,在房地产大数据领域深耕十载,建立起房地产数据库系统“CRIC”。依托强大的专业研究力量和咨询顾问团队为政府、企业和购房者提供房地产线上线下信息服务的全面解决方案。通过这两块业务,为克而瑞积累了大量让同行青睐的行业数据。同时克而瑞积极进行纵向产业链的延展整合:通过“筑想科技”搭建了中国建筑建材产业链SAAS服务,为房企设计部、采购部、设计机构及上下游企业提供专业服务;通过“中房研协”发布的中国地产企业测评榜,更是成为业内、社会公认的权威榜单。克而瑞也因为这两块业务,分别在建筑建材数据领域、企业数据领域,建立起了庞大数据资源,大数据的广度由此延展开来。