ShiokNest 점수

전체 부동산 점수 분포

ShiokNest 점수 통찰력을 읽는 방법

주요 시사점

  • 이 통찰력은 매월 새로 고쳐지는 실시간 URA 및 HDB 거래 데이터를 통해 제공됩니다.
  • 특정 계획 영역으로 결과 범위를 좁히려면 차트 위의 구역 필터를 사용하세요.
  • 정확한 값과 거래 수를 확인하려면 차트의 데이터 지점에 마우스를 올리세요.

그것이 하는 일

ShiokNest 점수는 독립적으로 계산된 4가지 하위 점수(보행 가능성, 투자 잠재력, 일괄 위험/기회, 수익성)를 단일 부동산 수준 순위로 집계한 종합 0~100 등급입니다. 각 하위 점수는 서로 다른 데이터를 사용합니다. 걷기 적합성은 MRT 근접성, 호커 센터, 슈퍼마켓, 학교, 진료소 및 공원에 대해 OneMap POI 데이터를 사용합니다. 투자 잠재력은 URA 거래 속도, 가격 모멘텀, 총 수익률 및 잔여 임대를 사용합니다. 일괄적 위험은 부지 면적, 임대 기간, 부지 비율 활용 및 지역 재개발 이력을 사용합니다. 수익성은 동일한 개발 내에서 경고 간 재판매로 인한 평균 연간 수익률을 추적합니다. 종합 점수는 이 네 가지 차원에 각각 25%로 동일하게 가중치를 부여하지만 고급 사용자는 부동산 세부 정보 페이지에서 각 하위 점수를 독립적으로 검사할 수 있습니다.

이 통찰력은 ShiokNest의 통계 탭 아래에서 찾을 수 있습니다. 이는 종합 ShiokNest 점수를 기준으로 정렬된 3,400개 이상의 추적 콘도 전체 순위표를 보여줍니다. 지역, 시장 부문(CCR/RCR/OCR), 가격 범위, 최소 거래 수별로 필터링하여 예산 및 검색 기준과 관련된 개발 항목으로 범위를 좁힐 수 있습니다. 업데이트 빈도: 보행 가능성 및 일괄 점수는 분기별 재계산 간에 고정됩니다. 새로운 URA 데이터가 매월 동기화되면 투자 및 수익성 점수가 업데이트됩니다.

중요한 이유

싱가포르의 부동산 검색에는 수천 건의 개발에 걸쳐 수백 가지 변수를 비교하는 작업이 포함됩니다. 대부분의 구매자는 이를 위치, 가격, MRT 거리 등 몇 가지 경험적 방법으로 축소하여 쉽게 측정할 수 없는 차원에서 예외적인 속성을 놓치게 됩니다. ShiokNest 점수는 재정적으로 가장 의미 있는 변수를 단일 순위 목록으로 압축하여 효율적으로 최종 후보로 선정한 다음 4개 차원 모두에서 실제로 강력한 후보인 부동산에 대해서만 심층 분석할 수 있습니다. 점수가 상위 10%에 속하지만 비슷한 점수를 받은 동료보다 15% 낮은 가격으로 책정된 개발은 조사할 가치가 있는 진정한 신호입니다.

점수의 가장 중요한 특징은 총계뿐만 아니라 절충점에 대해 나타내는 내용입니다. 두 개발은 서로 반대되는 이유로 종합 점수 70점을 공유할 수 있습니다. 하나는 걷기 용이성과 수익성이 높지만 일괄 및 투자 잠재력(강한 라이프스타일 플레이, 약한 재개발 상승 여력)이 낮습니다. 또 다른 하나는 일괄성과 투자 가능성이 높지만 보행성(투자가 좋음, 살기 불편함)이 낮습니다. 하위 점수 분석은 4가지 요소 중 어느 것이 점수를 좌우하는지 보여주므로 우선순위 가중치에 따라 선택할 수 있습니다.

점수는 이미 소유한 개발을 모니터링하는 데도 유용합니다. 임대 기간이 짧아졌거나 인근 부지가 재개발되었거나 부지 비율 활용도가 약해졌기 때문에 18개월 동안 일괄 점수가 45점에서 70점으로 상승한 것은 일괄 시도가 다가오고 있다는 초기 신호입니다. En-Bloc Score Insight와 함께 점수 추세를 사용하면 개발이 수명 주기에서 어느 위치에 있는지에 대한 전체적인 그림을 얻을 수 있습니다.

중요한 제한 사항 중 하나: ShiokNest 점수는 개발을 서로 상대적으로 평가하며 이는 미래 성과를 예측하는 것이 아닙니다. 85점은 해당 부동산의 가치가 평가된다는 의미는 아닙니다. 이는 현재 추적되는 우주의 나머지 부분에 비해 측정된 4차원에서 강하다는 것을 의미합니다. 항상 이를 후보 목록 및 비교 도구로 사용한 다음 구매 결정을 내리기 전에 ROI 계산기 및 현금 흐름 모델링을 통해 검증하세요.

작동 방식

  • 싱가포르 전역의 데이터를 보려면 필터에서 구역을 선택하거나 공백으로 남겨두세요.
  • 시간 범위 버튼(1년/2년/3년/5년/전체)을 사용하여 차트 창을 조정합니다.
  • 차트의 아무 지점이나 마우스로 가리키면 정확한 값과 기본 거래 수를 볼 수 있습니다.
  • 차트 위의 KPI 카드를 검토하여 헤드라인 번호를 한눈에 확인하세요.

예

Shortlisting OCR 3BR condos under $1.5M: using the score leaderboard

입력
Filter: Market segment
OCR
Filter: Bedroom type
3-bedroom
Filter: Price range
$1M – $1.5M
Filter: District
All OCR (D18–D28)
Filter: Min transactions
20+ (excludes low-data outliers)
결과
Developments shown
~140 matching OCR 3BR condos
Top-scored development (ex.)
ShiokNest Score 81 — D19, FH, MRT 380m, yield 3.6%
Median score for the filtered set
61
Key sub-score trade-off visible
High walkability / moderate investment potential vs. high investment / low walkability split

이것을 읽는 방법: The leaderboard immediately surfaces the top 10–15 developments that are strong across all four dimensions within your budget. Rather than browsing 140 listings, you can investigate the top 20 and ignore the rest. In this example, the highest-scoring D19 freehold development scores 81 because it combines genuine walkability (MRT under 400m, 4 hawker centres within 500m) with solid investment metrics (3.6% gross yield, positive 3-year price momentum). The two developments tied at score 78 score that number differently — one is a walkability champion with average investment metrics, the other is the reverse. The sub-score breakdown makes the distinction immediately clear.

Monitoring an owned property: score change as en-bloc signal

입력
Development
A 1980s D10 private estate (freehold, 40-year-old)
Score 18 months ago
ShiokNest Score 58
Score today
ShiokNest Score 71
Sub-score change
En-Bloc sub-score: 42 → 67; others stable
결과
Score increase
+13 points in 18 months
Driving factor
En-bloc sub-score surge
En-bloc signals detected
Adjacent plot sold for redevelopment; plot ratio utilisation below 60%; lease age 40+ years

이것을 읽는 방법: The 13-point composite score increase is almost entirely driven by the en-bloc sub-score, which ShiokNest recomputes quarterly using lease age, plot ratio utilisation, adjacent redevelopment activity, and district historical en-bloc frequency. The three converging signals (adjacent sale, underutilised plot ratio, 40-year age) are precisely the conditions that precede most en-bloc attempts in Singapore. An owner monitoring this score would see the change as a prompt to investigate more deeply — check if a CBRE or Knight Frank collective sale mandate has been filed, review the MCST meeting minutes, and model the minimum reserve price under current GLS benchmarks.

팁과 함정

전문가 팁

  • 단일 숫자를 개별적으로 읽는 대신 2~3개 구역을 나란히 비교하여 상대적인 특이점을 찾아보세요.
  • 항상 가격 지표와 함께 거래 수를 확인하세요. 작은 샘플 크기는 오해의 소지가 있는 평균을 생성할 수 있습니다.
  • 완전한 의사 결정 프레임워크를 위해 이 통찰력을 아래의 관련 계산기 및 지도와 결합하세요.

일반적인 함정

  • 단기 움직임(1년 미만)을 추세로 해석 — 싱가포르 부동산 데이터는 잡음이 많으므로 더 긴 기간이 필요합니다.
  • 중앙값과 평균값의 차이를 무시하면 평균은 주요 지역의 고급 이상값에 의해 추출됩니다.
  • 새로운 출시 가격은 헤드라인 데이터에 표시되지 않는 개발자 할인으로 보조를 받는 경우가 많다는 사실을 잊어버립니다.

자주 묻는 질문

데이터는 어디에서 오는가?
데이터는 URA(Urban Redevelopment Authority) 및 HDB(Housing & Development Board) 공식 API에서 제공되며 매월 업데이트됩니다.
이 통계는 얼마나 자주 업데이트되나요?
기본 거래 데이터는 URA 및 HDB에서 매월 동기화됩니다. 새 데이터가 도착하면 차트가 실시간으로 다시 계산됩니다.
지역별로 필터링할 수 있나요?
예. 차트 위의 구역 필터를 사용하세요. URL을 통해 특정 지역에 대한 딥링크를 공유할 수도 있습니다.

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