LG선릉에클라트B
강남구 삼성동 · 2004년 준공 · 오피스텔· · 갱신 2026-06-08
강남구 삼성동에 위치한 LG선릉에클라트B (2004년 준공) 오피스텔의 실거래가 정보입니다. 국토교통부에 신고된 최근 거래 36건 기준 평균 매매가는 3억 5,585만이며, 최저 2억 8,500만부터 최고 5억 9,700만까지 분포합니다. 전세 평균 보증금은 2억 5,930만 수준입니다.
평균 매매가
3억 5,585만
최고 거래가
5억 9,700만
최저 거래가
2억 8,500만
평균 면적
40.92㎡
12.4평
㎡당 평균가
864만/㎡
신고 거래
36건
월별 평균 거래가 추이
⚠️ 데이터 부족 안내: 선택한 기간(5년) 대비 보유 데이터는 최근 22개월입니다. "5년 변동"은 보유 기간 내 변동률이며, 실제 5년치는 국토부 RTMS 백필 후 갱신됩니다.
현재값
3.1억
26.01
5년 변동
▼ 8.0%
3.4억 → 3.1억
YoY (1년 전 대비)
▼ 4.60%
동월 비교
MoM (전월 대비)
▼ 2.81%
직전 월 비교
기간 최고
5.7억
25.02
기간 최저
3.0억
24.09
LG선릉에클라트B 월별 평균
실제 지수기간 최고 / 최저만원
평형별 평균 거래가
| 전용면적 | 거래 | 평균가 | 평형 |
|---|---|---|---|
| 30㎡대 | 1건 | 3억 | 9평대 |
| 40㎡대 | 32건 | 3억 3,668만 | 12평대 |
| 50㎡대 | 3건 | 5억 7,900만 | 15평대 |
층별 시세
저층(1~5층)
831 만/㎡
18건 · 평당 2,747만
중층(6~15층)
896 만/㎡
18건 · 평당 2,962만
전세·월세 시세
전세 평균 보증금
2억 5,930만
최저 2억 2,000만~최고 2억 9,000만
전세가율
72.9%
매매 평균 대비
월세 (보증/월)
6,500만 / 96만
전월세 거래
전세 8건 · 월세 6건
⚠️ 데이터 부족 안내: 선택한 기간(5년) 대비 보유 데이터는 최근 7개월입니다. "5년 변동"은 보유 기간 내 변동률이며, 실제 5년치는 국토부 RTMS 백필 후 갱신됩니다.
현재값
2.5억
26.04
5년 변동
▲ 3.5%
2.4억 → 2.5억
MoM (전월 대비)
▼ 7.44%
직전 월 비교
기간 최고
2.8억
26.01
기간 최저
2.4억
25.06
LG선릉에클라트B 전세 추이
실제 지수기간 최고 / 최저만원 (전세 보증금)
최근 실거래 (최근 15건)
| 거래일 | 전용면적 | 층 | 거래가 |
|---|---|---|---|
| 2026.01.07 | 40.0㎡ (12.1평) | 4층 | 3억 200만 |
| 2026.01.07 | 40.0㎡ (12.1평) | 7층 | 3억 2,000만 |
| 2025.12.24 | 40.1㎡ (12.1평) | 3층 | 2억 8,500만 |
| 2025.12.12 | 40.0㎡ (12.1평) | 4층 | 3억 |
| 2025.12.05 | 40.1㎡ (12.1평) | 8층 | 3억 7,500만 |
| 2025.11.26 | 40.0㎡ (12.1평) | 8층 | 3억 5,500만 |
| 2025.11.25 | 40.0㎡ (12.1평) | 8층 | 3억 5,500만 |
| 2025.08.30 | 40.0㎡ (12.1평) | 7층 | 3억 |
| 2025.08.06 | 40.0㎡ (12.1평) | 4층 | 3억 2,750만 |
| 2025.06.05 | 53.4㎡ (16.2평) | 7층 | 5억 9,700만 |
| 2025.06.02 | 40.0㎡ (12.1평) | 3층 | 3억 6,000만 |
| 2025.05.31 | 40.0㎡ (12.1평) | 6층 | 3억 5,700만 |
| 2025.04.08 | 40.0㎡ (12.1평) | 4층 | 3억 3,000만 |
| 2025.03.19 | 40.0㎡ (12.1평) | 8층 | 3억 4,000만 |
| 2025.02.28 | 53.4㎡ (16.2평) | 4층 | 5억 7,000만 |
출처: 국토교통부 오피스텔 실거래가 (RTMSDataSvcOffiTrade)
강남구 다른 오피스텔
본 페이지는 국토교통부 오피스텔 실거래가 신고 자료를 자동 집계합니다. 평균은 평형·층 혼합값으로 개별 매물과 다를 수 있으며, 투자 권유가 아닙니다. 데이터 방법론