Immobilienpreise in Heist 2024
Erfahre, wie sich die Immobilienpreise in Heist in den letzten Jahren entwickelt haben und welche durchschnittlichen Kauf- und Mietpreise für Wohnungen und Häuser im Jahr 2024 zu erwarten sind.
Immobilienpreisentwicklung in Heist für Wohnung und Häuser
Ø 3.242 €/m²
durchschnittlicher Preis
2.744 €/m²
niedrigster Preis
4.736 €/m²
höchster Preis
Wohnungen
Hauser
Ø 2.982 €/m²
Q4 2024
-0,9%
zu Q4 2023
Ø 3.502 €/m²
Q4 2024
+2,6%
zu Q4 2023
Informationen zu den Immobilienpreisen in Heist
Kaufpreise
- Häuser: Der durchschnittliche Kaufpreis liegt in Heist bei 3.502 €/m². Für die teuerste Immobilie müssen Interessierte momentan 4.227 €/m² zahlen. Es geht aber auch günstiger: Der niedrigste Quadratmeterpreis liegt hier bei 3.436 €/m².
- Wohnungen: In Heist liegt der Quadratmeterpreis für eine Wohnung bei durchschnittlich 2.982 €/m². Während die teuersten Eigentumswohnungen in Heist einen Quadratmeterpreis von bis zu 4.736 €/m² erzielen, liegen die Kaufpreise für die günstigsten Wohnungen bei 2.744 €/m².
Mietpreise
- Häuser: Der durchschnittliche Preis in Heist liegt bei 11,57 €/m². Die Preisspanne reicht vom niedrigsten Mietpreis von 11,38 €/m² bis zum höchsten Quadratmeterpreis von 13,99 €/m².
- Wohnungen: Der durchschnittliche Mietpreis für Wohnungen liegt in Heist bei 10,29 €/m². Der niedrigste Preis für Mietwohnungen liegt bei 9,98 €/m². Die obere Preisgrenze befindet sich bei 14,05 €/m².
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Standort Heist
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Quadratmeterpreise für weitere Bezirke/Gemeinden
Bezirk/Gemeinde
Ø Kaufpreis (€ / m²)
Ø Mietpreis (€ / m²)
Immobilientyp
Wohnung
Haus
Wohnung
Haus
3.069
3.758
10,75
12,77
2.852
3.199
9,60
11,51
3.815
4.404
11,92
14,40
2.826
3.263
10,09
11,96
3.747
4.379
12,45
14,56
3.279
3.880
11,36
13,67
3.289
3.845
10,69
12,78
2.546
3.428
10,00
11,34
3.228
3.798
11,23
13,76
3.270
3.815
11,28
13,37
FAQ: Häufig gestellte Fragen
Immobilienpreise in den größten Städten Deutschlands
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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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