브라이튼 여의도
영등포구 여의도동 · 2023년 준공 · 오피스텔· · 갱신 2026-10-19
영등포구 여의도동에 위치한 브라이튼 여의도 (2023년 준공) 오피스텔의 실거래가 정보입니다. 국토교통부에 신고된 최근 거래 69건 기준 평균 매매가는 9억 1,277만이며, 최저 4억 7,000만부터 최고 20억 8,000만까지 분포합니다. 전세 평균 보증금은 5억 3,769만 수준입니다.
평균 매매가
9억 1,277만
최고 거래가
20억 8,000만
최저 거래가
4억 7,000만
평균 면적
35.63㎡
10.8평
㎡당 평균가
2,516만/㎡
신고 거래
69건
월별 평균 거래가 추이
선택한 기간(5년) 대비 보유 확정 월은 24개월입니다. 변동률은 이 구간의 확정치 기준이며, 한국부동산원 월간 지수가 더 쌓이면 기간이 길어집니다.
현재값
7.5억
26.09
5년 변동
▲ 59.6%
4.7억 → 7.5억
YoY (1년 전 대비)
▼ 46.24%
동월 비교
MoM (전월 대비)
▲ 8.23%
직전 월 비교
기간 최고
18억
26.03
기간 최저
4.7억
23.11
브라이튼 여의도 월별 평균
실제 지수기간 최고 / 최저만원
평형별 평균 거래가
| 전용면적 | 거래 | 평균가 | 평형 |
|---|---|---|---|
| 30㎡대 | 51건 | 7억 2,061만 | 9평대 |
| 40㎡대 | 9건 | 12억 2,111만 | 12평대 |
| 60㎡대 | 9건 | 16억 9,333만 | 18평대 |
층별 시세
중층(6~15층)
2,379 만/㎡
20건 · 평당 7,864만
고층(16층~)
2,592 만/㎡
48건 · 평당 8,569만
전세·월세 시세
전세 평균 보증금
5억 3,769만
최저 3억 1,500만~최고 11억
전세가율
58.9%
매매 평균 대비
월세 (보증/월)
1억 5,424만 / 182만
전월세 거래
전세 115건 · 월세 90건
선택한 기간(5년) 대비 보유 확정 월은 12개월입니다. 변동률은 이 구간의 확정치 기준이며, 한국부동산원 월간 지수가 더 쌓이면 기간이 길어집니다.
현재값
5.2억
26.10
5년 변동
▲ 16.1%
4.5억 → 5.2억
MoM (전월 대비)
▲ 1.13%
직전 월 비교
기간 최고
7.0억
26.06
기간 최저
4.5억
25.11
브라이튼 여의도 전세 추이
실제 지수기간 최고 / 최저만원 (전세 보증금)
최근 실거래 (최근 15건)
| 거래일 | 전용면적 | 층 | 거래가 |
|---|---|---|---|
| 2026.09.09 | 29.9㎡ (9.0평) | 40층 | 7억 5,000만 |
| 2026.08.08 | 30.0㎡ (9.1평) | 7층 | 6억 9,300만 |
| 2026.07.29 | 60.0㎡ (18.1평) | 24층 | 18억 5,000만 |
| 2026.07.14 | 30.0㎡ (9.1평) | 15층 | 7억 4,500만 |
| 2026.07.06 | 30.0㎡ (9.1평) | 13층 | 6억 7,000만 |
| 2026.05.09 | 29.6㎡ (8.9평) | 13층 | 6억 5,000만 |
| 2026.05.06 | 30.0㎡ (9.1평) | 21층 | 7억 1,000만 |
| 2026.04.16 | 29.6㎡ (8.9평) | 15층 | 6억 8,000만 |
| 2026.04.14 | 44.5㎡ (13.5평) | 26층 | 12억 |
| 2026.04.03 | 30.0㎡ (9.1평) | 34층 | 7억 |
| 2026.03.18 | 60.0㎡ (18.1평) | 13층 | 17억 7,000만 |
| 2026.02.14 | 30.0㎡ (9.1평) | 17층 | 7억 4,000만 |
| 2026.01.30 | 29.6㎡ (8.9평) | 42층 | 8억 2,000만 |
| 2026.01.28 | 60.0㎡ (18.1평) | 25층 | 17억 9,000만 |
| 2026.01.09 | 30.0㎡ (9.1평) | 12층 | 6억 9,000만 |
출처: 국토교통부 오피스텔 실거래가 (RTMSDataSvcOffiTrade)
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본 페이지는 국토교통부 오피스텔 실거래가 신고 자료를 자동 집계합니다. 평균은 평형·층 혼합값으로 개별 매물과 다를 수 있으며, 투자 권유가 아닙니다. 데이터 방법론