홈 › 동네 진단 라벨 › 갱신 인상률 상한 직전 (≥4.9%)
전월세 분야

갱신 인상률 상한 직전 (≥4.9%)

갱신 계약 중위 인상률이 법정 상한(5%) 근처인 동

갱신 인상률 상한 직전 (≥4.9%) 전국 기준 전월세 분야
라벨 붙은 동네
299 개 동네
시군구 수
13 개 시군구
카테고리 내 순위
1 / 7위 (전월세 분야)
전월 대비
▲ 76 개 동네
◀ ▶
i
이 라벨의 한계

전세 갱신 시 보증금 인상률 중위가 4.9% 이상 — 임대차법 법정 상한 5% 직전 자체 기준. 전국 동일 기준. 갱신 건수가 적은 동은 중위 인상률 자체가 흔들림. 한 단지의 갱신 사례가 동 평균을 끌어올릴 수 있음.

이번 달 변화 한눈에 2025년 2월에 이 라벨이 붙은 299개 동네를 전월(223개)과 비교
신규 진입 +110 전월에는 없었는데 이번 달 새로 이 라벨을 받은 동네
유지 189 전월부터 이번 달까지 연속으로 이 라벨을 받고 있는 동네
이탈 −34 전월에는 받았는데 이번 달엔 받지 않은 동네 (조건 해소)
최근 12개월 추이 선택한 달 기준 직전 12개월간 이 라벨을 받은 동네 수
12개월 최대 309개 동네 (3월) · 최소 24개 동네 (6월)
선택 월: 2025년 2월
40
32
36
26
46
55
51
91
142
185
223
299
309
286
298
268
274
257
240
211
210
227
233
234
238
223
212
24
3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 1월 2월 3월 4월 5월 6월
참고할 만한 흐름 이번 달은 299개 동입니다. 12개월 중 가장 적었던 달은 6월(24개)로 약 13배 차이가 납니다. 지난 4개월 동안 꾸준히 줄고 있는 모습이지만, 추세로 단정하기는 어렵습니다.
이번 달 주목 사례 극단치·최장 지속·신규 진입 관점에서 고른 3개 동네
극단 — 갱신 인상률 최대
충무공동
진주시
갱신 중위 증액률 +13.0% · 갱신 건수 38
갱신 중위 증액률 +13.0%
갱신 건수 38
이 라벨 연속 2개월 연속
최장 지속
진관동
은평구
이 라벨이 16개월 연속 붙어 있습니다.
갱신 중위 증액률 +5.0%
갱신 건수 62
이 라벨 연속 16개월 연속
이번 달 신규
평리동
서구
이번 달 새롭게 이 라벨을 받은 동입니다.
갱신 중위 증액률 +5.0%
갱신 건수 11
이 라벨 연속 1개월 연속
함께 붙는 다른 라벨 이 라벨이 붙은 299개 동네가 같은 달 다른 라벨도 받은 분포 (카테고리별 그룹)
매매 시장 분야
163개 동네 · 55%
거래 상위 25% + 전월 대비 증가폭 상위 10%
77 개 동네 · 26%
6개월 매매가 추세 하위 10%
73 개 동네 · 24%
시도 내 신고가 비중 상위 (상위 10%)
29 개 동네 · 10%
가격 ↑ 거래 ↓ (전년 동월 대비)
26 개 동네 · 9%
거래 하위 25% 3개월 연속
17 개 동네 · 6%
전월세 분야
133개 동네 · 44%
전세가율 50% 미만 (일반적 기준)
70 개 동네 · 23%
시도 내 전세가율 하위 (하위 10%)
39 개 동네 · 13%
시도 내 갱신요구권 사용률 상위 10%
36 개 동네 · 12%
전월 대비 월세 비중↑ (상위 10%)
35 개 동네 · 12%
시도 내 전세가율 상위 (상위 10%)
7 개 동네 · 2%
깡통전세 권고권 (≥80%)
6 개 동네 · 2%
복합 분야
86개 동네 · 29%
임차 갱신·인상 신호 (3 조건 중 둘 이상)
42 개 동네 · 14%
거래 하위 25% 3개월 후 한 달 만에 상위 5% 증가
25 개 동네 · 8%
시군구 매매가 상위 + 전세가율 낮음
23 개 동네 · 8%
PM2.5 좋음 + 거래 상위 25% (비여름)
2 개 동네 · 1%
환경 분야
74개 동네 · 25%
한파 일수 상위 10% (겨울)
60 개 동네 · 20%
기상청 한파 5일 이상 (겨울)
60 개 동네 · 20%
PM2.5 좋음 등급 유지 (10~6월)
10 개 동네 · 3%
PM2.5 나쁨 일수 상위 10% (비여름)
4 개 동네 · 1%
이 라벨이 붙은 지역 299개 동네
ⓘ 라벨은 데이터 기반 사실 서술입니다. 추천 · 주목 · 위험 같은 가치판단은 하지 않으며, 각 라벨에는 한계 사례가 함께 안내됩니다.