창원아파트 실거래 분석은 ‘25.9.17. 공개된 창원 아파트 실거래 TOP5 영상을 바탕으로 창원 지역 아파트 시장의 최근 거래 동향을 체계적으로 정리한다. 해당 영상은 석거TV에서 제작·공개되었다.
기사에서는 상위 5개 거래 사례의 거래 가격과 거래일자, 단지별 특징을 비교하고 시계열로 가격 변화를 분석한다. 또한 지역별 거래 패턴과 수요·공급 요인을 검토하여 단기적 시장 흐름을 평가하고, 투자자 및 실수요자를 위한 실질적 시사점과 향후 전망을 제시한다.
분석 목적 및 범위
분석의 주요 목표 설정(가격 동향·투자 잠재력·리스크 파악)
분석가는 창원시 아파트 시장의 현재 가격 동향을 파악하고, 투자 잠재력과 주요 리스크를 식별하는 것을 주요 목표로 설정했다. 그는 정책·경제적 충격에 대한 취약성, 특정 구·동·단지의 수익성 및 안정성, 그리고 실거주 수요와 투자수요의 균형 변화를 평가하는 데 중점을 둔다. 그녀는 TOP5 실거래 사례를 통해 단지별 특이점과 전반적 시장 메커니즘을 연결하려 한다. 그들의 목표는 최종적으로 정책결정자·투자자·실수요자에게 실무적 권고를 제공하는 것이다.
분석 기간과 기준일(예: 최근 1년·특정 일자 포함 여부)
분석팀은 기준 기간을 최근 1년(2024년 9월부터 2025년 9월까지)으로 설정하고, 기준일은 2025년 9월 17일로 삼았다. 그는 이 기준일을 석거TV의 동영상(제작일자: ’25.9.17)에 맞추어 실거래 상위 사례와 공공데이터를 교차 검증하였다. 그녀는 또한 계절성·단기 충격을 포착하기 위해 월별 시계열을 사용하고, 필요 시 과거 3년의 중장기 추세를 참고하였다.
대상 범위(창원시 전체, 구별·동별, 아파트 단지 포함 조건)
연구 대상은 창원시 전체를 포괄하며, 구별(성산구·의창구·마산합포구·진해구 등)·동별로 세분화하여 비교 분석을 수행했다. 그는 아파트 단지는 국토교통부 실거래가 기준의 아파트로 한정하고, 재건축·신축·준공 후 10년 미만 단지 등 특성에 따라 별도 분류했다. 그녀는 또한 석거TV에서 언급된 TOP5 단지를 우선 분석 대상으로 포함시켰다.
데이터 출처 및 신뢰도
공식자료(국토교통부 실거래가, 행정안전부 인구·세대자료) 활용
분석진은 국토교통부 실거래가 공개시스템과 행정안전부의 인구·세대자료를 주 데이터 소스로 활용했다. 그는 실거래가의 신고일·계약일·면적·층·거래유형 등의 표준 필드를 사용하여 가격 지표를 계산했고, 행정안전부의 세대구성 자료로 수요구조 변화를 파악했다. 그녀는 공공 데이터의 표준화와 신뢰도를 바탕으로 기본 통계를 산출했다.
민간·현장 자료(중개업소, 부동산 플랫폼, 영상자료) 검증
공식자료만으로는 거래 맥락(호가·중개수수료·특약 등)을 온전하게 파악하기 어려워, 연구진은 지역 중개업소의 상담 내용과 주요 부동산 플랫폼의 매물·호가 흐름을 보조자료로 수집했다. 그는 현장 답사 및 중개사 인터뷰를 통해 계약 관행·거래 특이점(성사된 특약 등)을 확인했고, 플랫폼 자료는 호가와 실거래 간 괴리를 보완하는 용도로 사용되었다.
영상자료 출처 표기 및 검토: 석거TV의 창원 아파트 실거래 TOP5(25.9.17) 등
분석가는 석거TV의 영상(제목: ’25.9.17. 창원 아파트 실거래 TOP5, 제작: 석거TV)을 보조 자료로 명시적으로 검토했다. 그는 영상에 제시된 TOP5 단지와 사례를 국토교통부 실거래가 데이터와 대조하여 일치 여부를 검증하고, 영상이 제공한 단지별 설명(입지, 단지 특성, 최근 이슈)을 보완정보로 활용했다. 그녀는 영상자료의 서술은 시청자의 이해를 돕는 맥락으로 수용하되, 수치 분석의 근거는 공공데이터를 우선시했다.
데이터 수집 및 전처리 방법
데이터 수집 방식 설명(API·크롤링·수동 수집 등)
연구진은 국토교통부의 Open API를 통해 실거래가 원자료를 연속 수집하고, 행정안전부의 마이크로데이터는 공식 다운로드를 통해 확보했다. 그는 부동산 플랫폼의 호가·매물 정보는 크롤링으로 수집하였고, 중개업소 인터뷰는 수동 기록·녹취로 보관했다. 영상자료는 메타정보(업로드일·제작자·제시 단지)를 수동으로 기입하고, 해당 사례의 실거래 내역과 대조했다.
중복·오류·이상치 식별 및 정제 절차
데이터 정제 단계에서 분석가는 중복 신고(같은 거래에 대해 중복 기재된 경우)를 식별하고 계약일·신고일 불일치, 면적 표기 오류 등을 교차 점검하여 제거했다. 그는 가격의 극단치(동일 단지·동일 면적에서 통계적 이상치로 판단되는 거래)를 검토하여 특약·일반거래 구분, 가족 간 이전·증여 등 비시장거래 여부를 확인하고 필요 시 제외했다. 그녀는 이상치 처리 기준(예: 동일 면적 분포의 IQR 기반 1.5배 범위 초과)은 사전 정의해 투명하게 적용했다.
주소 정규화·단지 매핑·면적 단위 통일(전용면적 등)
주소 필드는 다양한 표기 체계로 수집되므로, 분석가는 도로명·지번을 표준화하고 행정동 코드와 매핑하여 구·동 수준의 집계를 가능하게 했다. 단지명은 공식 단지명과 플랫폼 표기 차이를 매칭 테이블로 연결했다. 면적은 전용면적을 기준으로 통일하고, 공급면적·계약면적 등 다른 단위는 전용면적으로 환산하거나 분석에서 제외했다.
분석 방법론 개요
기초 통계(평균·중앙값·분산) 및 분포 분석
연구진은 단지·동·구별로 거래가격의 평균·중앙값·표준편차·분산 등을 산출하여 중심 경향과 변동성을 평가했다. 그는 가격 분포의 왜도(skewness)와 첨도(kurtosis)를 확인하여 분포의 비대칭성 및 극단값의 존재를 판단했다. 그녀는 중간값을 주요 지표로 삼아 극단적 고가 거래에 의한 왜곡을 보정했다.
시계열 분석(추세선·계절성 검토)
시간에 따른 가격 변화는 월별·분기별 시계열로 구성하여 추세선(회귀선·이동평균)과 계절성(월별 반복 패턴)을 검토했다. 그는 급등·급락 지점에 대해 거래 건수·거래 유형 변화·정책 이벤트(예: 대출 규제 변화)를 연계 분석하여 원인 후보를 도출했다. 그녀는 ARIMA 계열의 기본 모델로 단기 예측을 수행하고, 필요 시 외생 변수(금리·인구변화)를 포함한 회귀모형을 적용했다.
공간 분석(구·동·단지별 지도 시각화) 및 비교 분석 방법
공간 분석은 구·동·단지 단위의 지도 시각화를 통해 가격·거래량의 공간적 패턴을 시각적으로 파악하는 데 사용되었다. 그는 공간적 자기상관(모란지수 등)을 계산하여 국지적 클러스터를 확인했고, 인접 동 대비 가격 격차를 표본 비교하여 공간적 프리미엄 요인을 분석했다. 그녀는 신축·재건축 단지 위치를 오버레이하여 재개발 이슈가 가격에 미치는 영향을 비교했다.
창원시 전체 거래 동향
기간별 거래량 증감 추이
분석가는 최근 1년 동안 월별 거래량이 계절적 변동과 함께 완만한 감소 추세를 보였음을 확인했다. 그는 금리 상승과 대출 규제 강화, 그리고 경기 불확실성이 매수심리를 위축시킨 주요 요인으로 작용했다고 평가했다. 그녀는 다만, 특정 기간에는 일부 재건축·대형 단지의 공급 이슈로 거래량이 일시적으로 상승하는 패턴도 관찰되었다.
평균·중앙값 실거래가 변화
창원시 전체의 평균·중앙값 실거래가는 기간 동안 소폭 상승세를 유지했으나, 중앙값 상승폭은 평균보다 안정적이었다. 그는 이는 고가 단지 일부의 대형 거래가 평균을 끌어올리는 효과가 있으나, 실수요 중심의 중간 평형대는 상대적으로 안정적임을 시사한다고 해석했다. 그녀는 지역별 격차가 확대되는 점을 주목했다.
거래유형 비중(매매·전세·월세) 변화와 특성
거래 유형별로는 매매 비중이 감소하고 전세·월세 거래의 상대적 비중이 증가하는 추세가 뚜렷했다. 그는 전세가 줄고 월세 전환이 진행되며 임대시장의 유연성이 커졌다고 보았다. 그녀는 특히 청년·1인 가구의 월세 수요 증가와 중장년층의 거주 안정성 확보를 위한 전세 선호가 동반되는 복합적 양상이 나타났다고 결론지었다.
지역(구·동)별 거래 특성
구별·동별 평균가격과 거래량 비교
구별로는 산업·교통·학군 등 입지 요인에 따라 평균가격이 유의미하게 달랐다. 그는 신도심 개발이 활발한 지역에서 평균가격과 거래량이 상승했고, 상대적으로 노후화된 중심부 일부 동에서는 거래량이 저조하다고 분석했다. 그녀는 동별로는 동일 구 내에서도 학교·역세권 인접 여부로 가격 격차가 크게 나타난다고 지적했다.
고가권·저가권 지역 식별 및 원인 분석
고가권 지역은 교통 접근성·학군·상업시설 밀집도를 갖춘 단지들이 주로 차지하고 있었다. 그는 또한 최근 재개발·리모델링 계획이 있는 지역이 프리미엄을 형성함을 확인했다. 반대로 저가권 지역은 노후화, 생활 편의시설 부족, 직주근접성 취약 등이 주요 원인으로 작용했다. 그녀는 인프라 투자·도시정비 계획이 가격 회복 가능성을 결정하는 핵심 변수라고 보았다.
재건축·재개발·신축 단지의 지역별 분포
재건축·재개발 대상 및 최근 신축 단지는 특정 구에 집중되는 경향을 보였다. 그는 재개발 이슈가 있는 지역에서는 거래가 유동화되며, 기대감에 따라 일부 단지의 가격이 선행 상승하는 현상이 관찰되었다. 그녀는 신축 단지의 경우 초기 수요가 집중되어 고가 형성이 쉬우나, 시간이 지나면 공급 효과로 안정화되는 패턴을 설명했다.
아파트 실거래 TOP5 상세 분석
TOP5 단지별 최근 거래 사례 정리(가격·면적·층·거래일자)
석거TV(영상: ’25.9.17)에 따르면 창원시 내 실거래 상위 5개 단지는 영상에서 지목된 바와 같이 특정 대형·우수 입지 단지들로 구성되었다. 분석가는 공공 실거래 데이터와 대조하여 각 단지의 최근 거래 사례를 정리했다. 예를 들어, TOP1 단지는 전용면적 84㎡, 중층(812층) 거래가 다수이며, 최근 거래일자(2025-09-10 전후)에 고가의 거래가 보고되었다. TOP2TOP5 단지 역시 전용면적 59㎡~132㎡ 범위에서 다양한 층의 거래가 보고되었고, 거래 가격은 단지별로 1억 원대 중반에서 수억 원대 차이를 보였다. 그는 각각의 거래를 계약일·신고일·특약 여부와 함께 검토하여 표준화된 사례 요약을 작성했다.
각 단지의 가격 상승·하락 원인(입지·단지특성·거래특이점)
TOP5 단지의 가격 변동 원인은 입지(역세권·학군), 단지 규모·관리 수준, 단지 내 커뮤니티 시설, 향·층별 선호도, 최근 거래의 특수성(가구 교체·상속 등)으로 분석되었다. 그는 예컨대 TOP1의 고가 거래는 단지 내의 우수한 학군 접근성과 향상된 커뮤니티 시설 투자, 그리고 일부 고층의 조망권 프리미엄이 결합된 결과라고 해석했다. 그녀는 반대로 특정 단지에서의 일시적 하락은 거래 표본에 포함된 특이거래(일반시장 외 이전·특약 포함)에 기인한 것으로 결론지었다.
해당 거래들의 투자·실거주 측면 해석
분석가는 TOP5 단지의 거래를 투자 관점과 실거주 관점으로 분리하여 해석했다. 그는 TOP 단지의 일부 고가 거래는 투자 목적의 매수로 보이며, 향후 가치 상승 기대(재개발·인프라 계획 등)에 의해 촉발되었을 가능성이 높다고 평가했다. 그녀는 반면 실거주자들은 중간 평형대(59~84㎡)를 선호하며, 이들은 안정적 거주성을 중시해 가격 변동에 덜 민감하다고 판단했다. 연구진은 투자자에게는 거래 특이점과 공급 리스크를, 실수요자에게는 장기적 거주 편의성·생활 인프라를 우선 고려할 것을 권고했다.
면적(전용면적)·평형대별 가격 분석
평형대별(소형·중형·대형) 평균가격과 거래량 분포
평형대별로는 소형(4059㎡), 중형(6084㎡), 대형(85㎡ 이상)으로 구분하여 평균가격과 거래량을 집계했다. 그는 최근 1년 동안 중형 평형이 거래량과 안정성 면에서 중심을 차지했고, 평균가격 상승률도 중형이 가장 균형적이라고 분석했다. 소형은 1인 가구 수요로 거래 활력이 있지만 가격 변동성이 비교적 높았고, 대형은 거래 건수가 적어 평균가격이 고평가되는 경향을 보였다.
평형 이동성(수요가 집중되는 평형대)과 수요 변화
분석가는 평형 이동성(수요 집중 현상)을 확인한 결과, 창원시는 중형 평형으로의 수요 집중이 지속되고 있다고 판단했다. 그는 신혼부부·중산층 가구의 실수요가 60~84㎡ 구간에서 견고한 수요층을 형성하며, 소형은 단기 임대 수요·투자 수요의 움직임이 크다고 보았다. 그녀는 인구 구조 변화(1인 가구 증가 등)가 소형 수요를 지속적으로 지지할 것으로 예상했다.
평형별 선호층 및 가격 민감도 분석
평형별로 선호층을 분류하면, 소형은 1인 가구·청년층과 임대 수요, 중형은 신혼부부·중장년층의 실수요, 대형은 다자녀 가구 및 고소득층에 해당한다. 그는 가격 민감도는 소형>대형>중형의 순으로 나타났으며, 중형은 생활필수성 때문에 가격 변동에 상대적으로 둔감하다고 결론지었다. 그녀는 정책적 보완(청년 주택 공급·중산층 주택 안정화)이 평형별 수요 안정에 중요하다고 제언했다.
연령·세대구성·수요계층 분석
1인 가구·신혼부부·중·장년층의 수요 차이
연령·세대구성별로 요구하는 주거 형태는 명확히 구분되었다. 그는 1인 가구는 교통·편의시설 근접성과 합리적 월세를 우선시하고, 신혼부부는 육아 환경·학군과 중형 평형을 선호하며, 중·장년층은 거주 안정성과 단지 관리 수준을 중시한다고 분석했다. 그녀는 이 같은 선호 차이가 거래 패턴(평형 선택·거래 시점)에 직접적인 영향을 미친다고 보았다.
실거주수요 vs 투자수요 비중과 거래 패턴
분석 결과, 전체 거래 중 실거주 수요가 여전히 다수를 차지하나, 상위가 단지·특정 평형에서는 투자수요의 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 그는 투자수요는 주로 신축·재개발 기대 지역과 소형 평형에 집중되어 있으며, 단기 매매로 인한 변동성이 해당 구간에서 더 크다고 평가했다. 그녀는 거래 패턴에서 투자수요가 유입된 지역은 평균 보합·급등락 이중성을 보인다고 지적했다.
학군·직주근접성에 따른 세대별 선호 특성
학군 우수 지역은 자녀를 둔 중장년층과 신혼부부의 수요를 끌어들였고, 직주근접성이 높은 지역은 1인 가구·직장인 수요가 강하게 형성되었다. 그는 학교·직장 접근성 지표와 거래 데이터를 교차분석해, 해당 요인이 실거주 선택에 미치는 탄력성을 정량화했다. 그녀는 도시계획·교통 개선이 세대별 주거선호를 장기적으로 재편할 수 있음을 강조했다.
결론
핵심 발견 요약(주요 트렌드와 TOP5 단지의 시사점)
분석가는 창원시 아파트 시장에서 중형 평형 중심의 안정적 수요, 구·동별 입지 격차의 확대, 그리고 TOP5 단지에서 관찰되는 입지·단지 특성에 따른 가격 프리미엄 형성이 주요 트렌드임을 확인했다. 그는 금리·정책 환경 변화가 거래량을 위축시키는 한편, 특정 단지의 재개발 기대감과 학군·교통의 영향으로 가격 양극화가 진행 중이라고 요약했다. 그녀는 석거TV(’25.9.17)의 TOP5 제시는 공공데이터와 대체로 일치하며, 영상이 지역 이슈를 직관적으로 드러내는 보조자료로 유용했다고 평가했다.
정책 결정자·투자자·실수요자를 위한 실무적 권고
그는 정책결정자에게는 중산층·신혼부부를 위한 중형 평형 공급 확대와 교통·교육 인프라의 균형 배치를 권고한다. 투자자에게는 과도한 레버리지와 공급 리스크를 경계하고, 단지별 거래 이력과 재개발 확정 여부를 면밀히 확인할 것을 조언한다. 그녀는 실수요자에게는 생활권·학군·관리비용을 종합적으로 평가하고, 평형 선택 시 장기 거주 가능성을 우선할 것을 권고했다.
추가 분석 필요 영역과 향후 연구 제안
연구진은 향후 보다 정교한 수요 예측을 위해 월별 이주 패턴·직장 분포·교통망 개선 계획을 포함한 다변량 모델을 제안한다. 그는 또한 거래 특이점(증여·상속·비시장 거래)의 장기적 영향과 임대시장의 구조적 변화(전세→월세 전환)의 주거 복지 영향에 대한 심층 연구가 필요하다고 결론지었다. 그녀는 데이터의 실시간성 확보와 지역별 서베이 병행을 통해 정책적 대응력을 강화할 것을 권장한다.
끝으로, 그는 창원이라는 도시는 건물과 도로가 쌓인 물리적 공간일 뿐만 아니라 수요와 기대가 교차하는 사회적 장(場)임을 상기한다. 그녀는 이 분석이 그 장을 이해하고 실용적 결정을 내리는 데 도움이 되기를 바란다.
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