Immobilienpreise in Nordshausen 2024
Erfahre, wie sich die Immobilienpreise in Nordshausen in den letzten Jahren entwickelt haben und welche durchschnittlichen Kauf- und Mietpreise für Wohnungen und Häuser im Jahr 2024 zu erwarten sind.
Immobilienpreisentwicklung in Nordshausen für Wohnung und Häuser
Ø 2.759 €/m²
durchschnittlicher Preis
2.114 €/m²
niedrigster Preis
4.261 €/m²
höchster Preis
Wohnungen
Hauser
Ø 2.341 €/m²
Q4 2024
+7,4%
zu Q4 2023
Ø 3.177 €/m²
Q4 2024
-1,3%
zu Q4 2023
Informationen zu den Immobilienpreisen in Nordshausen
Kaufpreise
- Häuser: Der durchschnittliche Kaufpreis liegt in Nordshausen bei 3.177 €/m². Für die teuerste Immobilie müssen Interessierte momentan 4.261 €/m² zahlen. Es geht aber auch günstiger: Der niedrigste Quadratmeterpreis liegt hier bei 2.903 €/m².
- Wohnungen: In Nordshausen liegt der Quadratmeterpreis für eine Wohnung bei durchschnittlich 2.341 €/m². Während die teuersten Eigentumswohnungen in Nordshausen einen Quadratmeterpreis von bis zu 3.940 €/m² erzielen, liegen die Kaufpreise für die günstigsten Wohnungen bei 2.114 €/m².
Mietpreise
- Häuser: Der durchschnittliche Preis in Nordshausen liegt bei 11,42 €/m². Die Preisspanne reicht vom niedrigsten Mietpreis von 11,04 €/m² bis zum höchsten Quadratmeterpreis von 15,35 €/m².
- Wohnungen: Der durchschnittliche Mietpreis für Wohnungen liegt in Nordshausen bei 7,99 €/m². Der niedrigste Preis für Mietwohnungen liegt bei 7,58 €/m². Die obere Preisgrenze befindet sich bei 11,90 €/m².
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Standort Nordshausen
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Quadratmeterpreise für weitere Stadtteile
Stadtteil
Ø Kaufpreis (€ / m²)
Ø Mietpreis (€ / m²)
Immobilientyp
Wohnung
Haus
Wohnung
Haus
3.168
4.263
9,78
11,94
2.394
2.720
8,39
10,33
2.948
4.006
9,34
11,44
n.v.
n.v.
n.v.
n.v.
2.347
2.816
8,38
10,21
2.428
2.648
7,84
10,52
2.901
3.533
9,13
11,38
2.660
3.173
9,03
11,03
2.988
3.699
9,31
11,80
2.725
3.032
9,14
10,74
FAQ: Häufig gestellte Fragen
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Bitte beachte
Als Datengrundlage für die Ermittlung von Miet- und Kaufpreisentwicklungen in Deutschland werden über 6 Milliarden Objektinformationen herangezogen. Die Rohdaten werden mithilfe von Machine Learning Algorithmen in Kooperation mit unserem Partner Sprengnetter angereichert und verfeinert.
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