國慶期間（10.01-10.07）新房住宅僅成交298套，成交2.56萬㎡，環比減少55.65%。
國慶節前一週有四個項目獲批，六項目入市；而國慶期間無項目獲批，僅兩項目入市；近兩週公寓項目扎堆入市，一手住宅開盤去化不到兩成。預計後期成交將基本維持穩定。
接下來讓我們一起回顧上週的深圳市場：
一週資訊
一、央行：降準1%，釋放7500億增量資金
10月7日，央行發佈公告稱，從2018年10月15日起，下調大型商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、非縣域農村商業銀行、外資銀行人民幣存款準備金率1個百分點，降準所釋放的部分資金用於償還10月15日到期的約4500億元中期借貸便利（MLF），這部分MLF當日不再續做。除去此部分，降準還可再釋放增量資金約7500億元。
開盤項目
京基·御景峰
【開盤時間】2018年10月01日
【推售套數】公寓583套
【產品】116-165㎡ 3-4房
【整體均價】約75000元/㎡
【地址】南山區留仙大道長嶺陂地鐵站A1出口
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寶泰雅苑
【開盤時間】2018年10月01日
【推售套數】住宅95套
【產品】69-120㎡ 2-4房
【整體均價】約61000元/㎡
【地址】龍華區梅龍大道與中梅路交匯處
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預售項目
實地劍蘭郡
【開盤時間】2018年10月08日
【推售套數】住宅319套
【產品】68-110㎡
【整體均價】約71100元/㎡
【地址】羅湖中心區寶安南路與紅桂路的西南側
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香山裡花園五期
【開盤時間】2018年10月12日
【推售套數】住宅836套
【產品】125-176㎡ 3-4房
【整體均價】約82817元/㎡
【地址】華僑城西北片區，由僑北街、僑北三街、僑北五街和北環大道輔道圍合而成
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-------整體概況------
成交均價
數據為網籤合同備案數據；
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統；
數據為網籤合同備案數據；
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統；
數據為網籤合同備案數據；
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
上週新房成交面積為2.56萬㎡，較之前環比減少51.18%，成交均價為5.27萬元/㎡，環比上漲4.81%；
成交價格方面，上週有6個區域成交均價有所上漲，其中上漲幅度較大的為龍崗區，環比上漲17.32%，成交均價為44,966元/㎡；下跌幅度較大的是坪山區，成交均價為32,990元/㎡，環比下跌8.29%；鹽田區和大鵬新區上週更是無新房住宅成交。
上週成交均價較高的是福田區、南山區、羅湖區，這3個區域成交均價分別為91,845元/㎡、79,692元/㎡、74,830元/㎡。
成交面積
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
上週商品住宅成交面積較之前減少51.18%，住宅成交面積合計2.56萬㎡。其中，龍崗區和寶安區為上週主力成交區域，分別佔比43.4%和24.7%；緊接著是南山區，而坪山區僅成交853㎡，佔比3.3%。
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
深圳10個區中，除羅湖區外，整體成交面積均有所減少，其中銷量成績較為突出為龍崗區、寶安區、南山區，其中龍崗區成交面積為11,120㎡，環比減少45.92%，主要成交項目是佳兆業未來城；成交面積環比減少明顯的是坪山區，環比減少80.27%，成交853㎡。
成交套數
數據為網籤合同備案數據
來源於CRIC中國房地產決策諮詢系統
上週，住宅成交套數為298套，環比減少55.65%，龍崗區和寶安區是大部分購房者選擇的購房區域，緊接著是光明區，主要成交項目仍為龍光玖龍臺。其中龍崗區成交150套，環比減少56.77%，寶安區成交70套，環比減少44.88%；
新房住宅銷售 TOP10
從以上圖表可以看到，佳兆業未來城以成交5155㎡連續位居“老大”，成交51套，成交均價為49434元/㎡，緊接著是寶安區的康達爾山海上城和南山區的華潤城，分別成交2575㎡和2878㎡。
克而瑞：中國房地產大數據應用服務商，十餘年淬鍊，從行業數據到客戶數據，實現了房地產大數據閉環構建，細分領域諮詢服務，縱向產業鏈整合能手，服務於TOP100強中90%的房地產企業。作為中國房地產大數據應用服務商，克而瑞在大數據應用上，同時具備深度與廣度的特色，遠遠走在行業前列。克而瑞成立於2006年，在房地產大數據領域深耕十載，建立起房地產數據庫系統“CRIC”。依託強大的專業研究力量和諮詢顧問團隊為政府、企業和購房者提供房地產線上線下信息服務的全面解決方案。通過這兩塊業務，為克而瑞積累了大量讓同行青睞的行業數據。同時克而瑞積極進行縱向產業鏈的延展整合：通過“築想科技”搭建了中國建築建材產業鏈SAAS服務，為房企設計部、採購部、設計機構及上下游企業提供專業服務；通過“中房研協”發佈的中國地產企業測評榜，更是成為業內、社會公認的權威榜單。克而瑞也因為這兩塊業務，分別在建築建材數據領域、企業數據領域，建立起了龐大數據資源，大數據的廣度由此延展開來。
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