전세가율이 올라가면 집값도 올라가나요?

“전셋값이 계속 오르면, 결국 사람들이 집을 사지 않을까?”

집을 알아보다 보면 한 번쯤 떠올리는 생각입니다. 전세보증금과 매매가격의 차이가 좁아질수록 조금 더 보태면 집을 살 수 있을 것 같으니까요. 그래서 전세가율^{[1]전세가율: 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가 10억 원, 전세보증금 6억 원이면 60%입니다. 전셋값 상승이나 매매가 하락 모두 이 비율을 높일 수 있습니다.}을 집값 상승의 신호로 보는 이야기도 자주 접합니다.

그런데 반대 설명도 있습니다. 집을 소유하려는 수요가 약해서 매매가격은 낮고, 거주하려는 수요는 남아 있어 전세가율이 높다는 해석입니다. 같은 숫자가 한쪽에서는 저평가^{[2]저평가: 가격이 가치에 비해 낮다는 판단입니다. 가치 자체는 직접 관측하기 어려우므로, 이 글에서는 이후 가격이 비교 대상보다 더 올랐는지로 주장을 검토합니다.}의 근거가 되고, 다른 쪽에서는 매매 수요가 약하다는 징후가 됩니다.

누가 맞을까요? 영끌닷컴이 보유한 서울, 경기, 인천의 아파트 실거래 데이터를 이용해, 전세가율이 높은 단지의 이후 가격과 거래량을 살펴봤습니다. 전세가율이 오른 뒤에는 어떤 변화가 있었는지도 따로 확인했습니다. 전세가율이 높거나 올랐다고 해서 비교 대상보다 집값이 일관되게 더 오른 것은 아니었습니다. 결과는 지역과 기간, 비교 방법에 따라 달랐습니다.

먼저, ‘높다’와 ‘올랐다’는 다릅니다

전세가율^{[1]전세가율: 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가 10억 원, 전세보증금 6억 원이면 60%입니다. 전셋값 상승이나 매매가 하락 모두 이 비율을 높일 수 있습니다.}은 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가격이 10억 원이고 전세보증금이 6억 원이면 전세가율은 60%입니다.

전세가율은 서로 다른 두 경로로 오릅니다. 매매가격이 그대로인 채 전세보증금이 7억 원으로 오르면 70%가 됩니다. 반대로 전세보증금은 6억 원인데 매매가격이 8억 원으로 내리면 75%가 됩니다. 비율은 둘 다 올랐지만 시장에서 일어난 일은 다릅니다.

옆 단지보다 전세가율이 높은 것과, 같은 단지에서 평소보다 전세가율이 오른 것도 구분해야 합니다. 이번 분석에서는 두 경우를 따로 살펴봤습니다.

통념 1: 전세가율이 높은 아파트는 저평가돼 있다

전세가격을 집의 사용가치로 보면 자연스러운 설명입니다. 비슷한 거주 가치를 가진 두 집 중 매매가격이 낮은 집이 있다면, 그 집은 전세가율^{[1]전세가율: 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가 10억 원, 전세보증금 6억 원이면 60%입니다. 전셋값 상승이나 매매가 하락 모두 이 비율을 높일 수 있습니다.}이 높고 상대적으로 저렴해 보입니다. 다만 매매가격에는 거주 가치뿐 아니라 입지와 미래에 대한 기대도 반영됩니다. 전세가율이 낮다는 이유만으로 비싸다고 단정할 수 없는 이유입니다.

저평가 여부를 직접 판정할 수는 없으니, 이후 집값이 더 올랐는지 데이터를 까보기로 했습니다. 과거에 전세가율이 높은 쪽의 집값이 더 많이 올랐을까요?

전체 분석 기간의 자료를 모아 지역별 전세가율 상위 25%와 하위 25%를 나누고, 이후 집값 변화를 비교했습니다.

서울에서는 전세가율이 높은 쪽도 집값이 올랐지만, 낮은 쪽이 더 많이 올랐습니다. 인천은 높은 쪽이 오른 반면 낮은 쪽은 떨어졌고, 경기는 6개월과 12개월의 결과가 달랐습니다.

시기와 입지 등을 보정하기 전의 단순 평균입니다. 자료와 분석 조건 ^{[7]자료: 국토교통부 아파트 매매 및 전월세 실거래 자료, 영끌닷컴 수집 사본을 이용한 자체 분석, 2026.10.18. 수도권 가격 분석은 2021년 6월~2025년 6월의 17개 분기말 관측을 사용한다. 단위는 같은 단지, 같은 전용면적, 기준분기의 조합이다. 기준 및 이전 6개월 각각 매매와 순수 전세 3건 이상, 두 기간 전세가율 0% 초과 120% 이하를 요구했다. 직거래와 해제된 매매 계약을 제외했다. 본문의 계수는 미래 두 가격이 모두 있는 55,847개에서 계산한 지역별 단순 Pearson 상관이다. 위 표는 동일한 55,847개 관측에서 지역별 전체 기간의 전세가율 25백분위 이하와 75백분위 이상을 나눠 가격 변화율을 단순 평균한 결과다. 경계값과 같은 관측을 모두 포함해 각 집단의 비중은 정확히 25%가 아닐 수 있다. 이 구분은 전체 기간을 합친 사후 비교이며, 각 과거 시점에 알 수 있었던 정보만으로 매수 전략을 검증한 결과는 아니다. 기준 직전 6개월 매매가격 중앙값 대비 이후 4~6개월 및 10~12개월 중앙값의 변화율이며, 시기와 단지 특성은 보정하지 않았다. 상관계수 결과 CSV, 국토교통부 실거래가 공개시스템.}

같은 수도권 표본^{[5]표본: 분석에 포함한 관측의 집합입니다. 이 글의 관측 하나는 단지, 전용면적, 기준시점의 조합이며, 같은 단지가 여러 번 포함될 수 있습니다.}에서 전세가율 수준과 이후 가격 변화율의 단순 상관계수^{[6]상관계수: 두 변수가 함께 움직이는 정도를 -1부터 1 사이로 나타낸 값입니다. 양수는 같은 방향, 음수는 반대 방향의 경향입니다. 가격 상승률이나 인과효과를 뜻하지 않습니다.}는 서울이 6개월 −0.19, 12개월 −0.17인 반면, 인천은 6개월 +0.20, 12개월 +0.20이었습니다. 경기는 6개월 +0.11, 12개월 +0.01로 기간에 따라 달랐습니다. ^{[7]자료: 국토교통부 아파트 매매 및 전월세 실거래 자료, 영끌닷컴 수집 사본을 이용한 자체 분석, 2026.10.18. 수도권 가격 분석은 2021년 6월~2025년 6월의 17개 분기말 관측을 사용한다. 단위는 같은 단지, 같은 전용면적, 기준분기의 조합이다. 기준 및 이전 6개월 각각 매매와 순수 전세 3건 이상, 두 기간 전세가율 0% 초과 120% 이하를 요구했다. 직거래와 해제된 매매 계약을 제외했다. 본문의 계수는 미래 두 가격이 모두 있는 55,847개에서 계산한 지역별 단순 Pearson 상관이다. 위 표는 동일한 55,847개 관측에서 지역별 전체 기간의 전세가율 25백분위 이하와 75백분위 이상을 나눠 가격 변화율을 단순 평균한 결과다. 경계값과 같은 관측을 모두 포함해 각 집단의 비중은 정확히 25%가 아닐 수 있다. 이 구분은 전체 기간을 합친 사후 비교이며, 각 과거 시점에 알 수 있었던 정보만으로 매수 전략을 검증한 결과는 아니다. 기준 직전 6개월 매매가격 중앙값 대비 이후 4~6개월 및 10~12개월 중앙값의 변화율이며, 시기와 단지 특성은 보정하지 않았다. 상관계수 결과 CSV, 국토교통부 실거래가 공개시스템.}

전세가율이 높은 쪽이 더 올랐는지는 지역마다 달랐습니다. 상관계수는 집값 상승률이나 인과관계를 뜻하지 않습니다.

통념 2: 과거 전세가율을 보면 매수 시점을 알 수 있다

지금의 전세가율^{[1]전세가율: 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가 10억 원, 전세보증금 6억 원이면 60%입니다. 전셋값 상승이나 매매가 하락 모두 이 비율을 높일 수 있습니다.}뿐 아니라 과거 매매가와 전세가 흐름을 함께 보고, 언제 살지 판단하자는 이야기입니다. 우리는 이 관점에서 한 가지 조건을 정해 살펴봤습니다. 같은 단지의 전세가율이 과거보다 높을 때 산다면 이후 집값이 더 많이 올랐을까요?

전셋값과 전세가율은 오르고 매매가격은 떨어지지 않은 시점 중, 전세가율이 같은 단지와 면적의 과거 상위 25%^{[9]상위 25%: 과거 관측값을 낮은 순서부터 정렬했을 때 위쪽 4분의 1에 해당하는 범위입니다. 이 분석은 현재 비율이 과거 관측의 75백분위 경계를 넘었는지 확인합니다.} 기준을 넘었는지로 두 집단을 나눴습니다. 같은 단지와 면적에서 각 집단에 해당하는 시점들의 평균을 비교했습니다.

서울, 경기, 인천에서 전세가율이 과거보다 높았던 시점의 집값은 평균 6개월 뒤 +2.18%, 12개월 뒤 +4.24% 변했습니다. 같은 단지에서 전세가율이 높지 않았던 시점에는 각각 +1.32%, +4.92%였습니다.^{[10]영끌닷컴 자체 분석, ‘수도권 같은 단지의 과거 대비 전세가율과 이후 집값’, 2026.10.18. 서울, 경기, 인천만 포함한다. 신호 기준일은 2022년 9월~2025년 6월이다. 현재보다 최소 6개월 이전의 과거 관측이 4개 이상일 때 과거 상위 25% 경계 초과 여부를 계산했다. 양쪽 모두 전셋값 상승과 매매가 비하락 조건을 충족하며, 같은 단지와 면적에서 전세가율이 과거보다 높은 시점과 높지 않은 시점이 모두 있는 경우를 비교했다. 6개월은 764개 면적 단위, 12개월은 747개로 표본이 다르다. 미래 가격 계산 기간에 매매가 3건 이상인 경우만 포함했다. 기준 직전 6개월 매매가격 중앙값 대비 이후 4~6개월 및 10~12개월 중앙값의 변화율이다. 단지와 면적별로 각 집단의 시점 평균을 구한 뒤 면적 단위에 같은 가중치를 주었다. 본문과 차트는 지역 및 분기 평균을 빼기 전의 실제 가격 변화율이다. 두 집단의 기준시점 분포는 다르므로 시기에 따른 시장 흐름이 포함돼 있다.}

이 조건에서는 6개월의 우위가 12개월까지 이어지지 않았습니다. 과거 전세가율을 활용하는 모든 매수 방법을 검증한 결과는 아닙니다.

통념 3: 매매가 하락 때문이 아니라 전셋값 상승 때문이라면 좋은 신호다

매매가격이 떨어진 경우를 빼고, 전셋값이 올라 전세가율이 높아진 경우만 보면 어떨까요?

서울, 경기, 인천의 79,116개 단지별 면적과 시점 관측^{[8]관측: 데이터에서 확인한 개별 사례입니다. 여기서는 같은 단지와 전용면적을 특정 기준분기에 살펴본 한 건을 뜻하며, 거래 한 건이나 단지 하나와는 다릅니다.}을 출발점으로 삼았습니다. 이 중 6개월 뒤와 12개월 뒤 가격을 산정할 기간^{[11]가격 산정 기간: 가격을 계산하기 위해 거래를 묶은 기간입니다. 이 글의 6개월 뒤 가격은 다음 4~6개월, 12개월 뒤 가격은 다음 10~12개월 거래의 중앙값입니다.}에 모두 거래가 있는 55,847개를 가격 분석의 공통 표본^{[5]표본: 분석에 포함한 관측의 집합입니다. 이 글의 관측 하나는 단지, 전용면적, 기준시점의 조합이며, 같은 단지가 여러 번 포함될 수 있습니다.}으로 사용했습니다. 먼저 전셋값 상승형, 매매가 하락형, 전세가율이 유지되거나 하락한 집단의 실제 집값 변화율부터 보겠습니다.

전셋값 상승형의 12개월 뒤 집값은 세 지역 모두 평균적으로 올랐습니다. 상승률은 서울 +12.27%, 경기 +2.42%, 인천 +2.13%였습니다. 다만 서울에서는 전세가율이 유지되거나 하락한 집단이 +16.10%로 더 많이 올랐습니다. 집값이 올랐다는 사실만으로 전세가율 상승이 원인이었다고 볼 수는 없습니다.

이번에는 같은 시군구와 시점, 기존 거래량과 거래 추세를 맞춘 뒤, 전셋값 상승형을 전세가율^{[1]전세가율: 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가 10억 원, 전세보증금 6억 원이면 60%입니다. 전셋값 상승이나 매매가 하락 모두 이 비율을 높일 수 있습니다.}이 오르지 않은 비교군^{[4]비교군: 관심 있는 조건의 결과와 대조하기 위해 정한 집단입니다. 절마다 정의가 다릅니다. 수도권 원인별 분석에서는 전세가율이 유지되거나 하락한 집단입니다.}과 비교했습니다.^{[12]영끌닷컴 자체 분석, ‘동일 수도권 표본의 전세가율과 미래 가격’, 2026.10.18. 전세상승형은 전셋값 상승, 매매가 비하락, 전세가율 상승을 모두 충족한다. 과거 상위 25% 조건은 없다. 가격 변화는 기준 직전 6개월 거래가격 중앙값에 대한 미래 4~6개월 및 10~12개월 중앙값의 비율로 계산했다. 단지 내 동일 주택의 재매매 수익률이 아니다. 매칭은 시군구, 분기, 기존 매매 거래건수 구간과 추세를 맞추고 사전 표본 수로 가중했다. 수도권은 비교 가능한 지역별 분기 결과의 동일 가중 평균이다. 가격 격차 CSV, 표본 잔존율 CSV. 원래 79,116개 중 미래 두 가격이 있는 55,847개만 남으며, 각 3건 이상 조건에서는 27,846개가 남는다. 결측 비율이 군별로 달라 선택 편향 가능성이 있다. 원인별 차트는 미래 두 가격이 모두 관측된 표본에서 집단별 가격 변화율을 단순 평균한 값이다. 전셋값 상승과 매매가 하락이 동시에 나타난 혼합형은 차트에서 제외했다. 보정 후 격차 표와는 집계 방식과 비교 가능한 표본이 다르다.}

거래가 없어 미래 가격을 계산하지 못한 관측은 빠졌으므로, 전체 단지의 결과로 일반화할 수는 없습니다.

수도권 평균의 격차는 작았고, 지역별 방향도 일치하지 않았습니다. 가격 산정 기간마다 거래가 3건 이상인 표본에서는 6개월 +0.29%p, 12개월 +0.70%p였습니다. 전세가율이 오른 원인을 분리해도, 전셋값 상승형의 안정적인 가격 우위까지 확인되지는 않았습니다.

통념 4: 가격은 몰라도, 매수 전환으로 거래는 늘어날 것이다

전세보증금과 매매가격의 차이가 줄면 세입자가 매수로 돌아서 거래도 늘지 않을까요? 다만 거래량이 늘었다고 해서 세입자의 매수 전환^{[13]매수 전환: 전세 등 임차로 거주하던 사람이 집을 사는 선택으로 옮기는 것을 말합니다. 이번 분석에는 매수자의 이전 거주 형태가 없어 직접 관찰하지 못했습니다.}이 일어났다고 단정할 수는 없습니다.

이번에는 이후 거래가 끊긴 단지도 빼지 않고 0건으로 포함했습니다. 다음 6개월과 12개월의 거래건수를 월평균^{[14]월평균: 기간 전체의 거래건수를 그 기간의 개월 수로 나눈 값입니다. 6개월간 12건은 월평균 2건입니다. 6개월과 12개월의 거래량을 비교할 때 기간 길이를 맞추는 데 사용합니다.}으로 환산해 직전 6개월과 비교했습니다.

직전 6개월의 월평균 거래량과 비교하면, 전셋값 상승형의 이후 6개월 월평균 거래량은 서울에서 8.0%, 경기에서 20.8%, 인천에서 25.3% 줄었습니다.

같은 시군구와 시점, 기존 거래량과 추세를 맞춘 뒤에도 비교군^{[4]비교군: 관심 있는 조건의 결과와 대조하기 위해 정한 집단입니다. 절마다 정의가 다릅니다. 수도권 원인별 분석에서는 전세가율이 유지되거나 하락한 집단입니다.} 대비 거래량 증가율 격차^{[3]격차: 대상군의 가격 또는 거래량 증가율에서 비교군의 증가율을 뺀 값입니다. 대상군 5%, 비교군 3%라면 +2%p입니다. 양수여도 두 군의 가격이 모두 하락했을 수 있습니다.}는 수도권에서 6개월 −5.9%p, 12개월 −6.6%p였습니다.^{[15]영끌닷컴 자체 분석, ‘수도권 전세가율 상승과 이후 매매 거래량’, 2026.10.18. 6,461개 단지, 12,790개 단지별 면적의 79,116개 반복 시점 관측. 미래 1~6개월 및 1~12개월 총거래량을 월평균으로 환산했다. 미래 0건도 포함했다. 가격 분석과 달리 전체 미래 기간의 누적 거래건수를 사용한다. 보정은 같은 시군구와 분기, 직전 6개월 거래건수 구간, 이전 6개월 대비 거래 추세를 맞췄다. 수도권 격차는 지역별 분기 동일 가중이며 시장 전체 거래량 증가율이 아니다. 단순 거래량 변화 CSV, 보정 결과 CSV.}

표는 비상승 비교군 대비 격차다. 위 차트의 단순 전후 변화와 다른 통계이며, 유형마다 매칭 표본도 다르다. 서울 매매하락형은 보정 후 46개 관측으로 작다.

따라서 이번 표본^{[5]표본: 분석에 포함한 관측의 집합입니다. 이 글의 관측 하나는 단지, 전용면적, 기준시점의 조합이며, 같은 단지가 여러 번 포함될 수 있습니다.}에서는 ‘전셋값 상승 → 전세가율 상승 → 매수 전환 → 거래 증가’라는 연결을 뒷받침하지 못했습니다. 매수자의 이전 거주 형태와 다른 영향 요인을 확인하지 못했으므로, 전세가율 상승이 거래를 줄였다고 단정할 수도 없습니다.

오히려 매매가격이 떨어져 전세가율이 높아진 유형에서는 비교군보다 거래량 증가율이 높았습니다. 하지만 가격 조정 이후 거래가 회복된 것인지, 전세가율이 영향을 준 것인지는 구분하지 못했습니다. 이 결과만 보고 집을 사야 한다고 판단하기에는 근거가 부족합니다.

통념 5: 조건이 비슷한 단지끼리 비교하면 전세가율의 진가가 드러날 것이다

앞선 서울 분석에서 과거 대비 전세가율^{[1]전세가율: 전세보증금을 매매가격으로 나눈 비율입니다. 매매가 10억 원, 전세보증금 6억 원이면 60%입니다. 전셋값 상승이나 매매가 하락 모두 이 비율을 높일 수 있습니다.}이 높은 쪽과 비교군^{[4]비교군: 관심 있는 조건의 결과와 대조하기 위해 정한 집단입니다. 절마다 정의가 다릅니다. 수도권 원인별 분석에서는 전세가율이 유지되거나 하락한 집단입니다.}의 구성을 살펴보니, 비교군에 더 비싼 단지와 강남 3구 단지가 더 많이 포함돼 있었습니다. 이 차이가 결과에 영향을 줬을 가능성은 있지만, 원인이라고 확정할 수는 없습니다.^{[16]영끌닷컴 자체 분석, ‘서울에서는 왜 반대로 나왔나?’, 2026.10.18. 과거 대비 전세가율이 높은 군과 높지 않은 군의 12개월 격차는 −3.04%p였다. 분기 동일 가중 기준 강남 3구 비중은 신호군 약 8.0%, 비교군 약 26.2%였다. 분석 결과 CSV. 비교군 구성의 차이가 확인됐다는 뜻이며 입지의 인과 기여도를 식별한 것은 아니다.}

그래서 서울, 경기, 인천의 같은 시군구와 시점 안에서 가격대, 면적, 연식이 비슷한 단지를 짝지었습니다. 양쪽 모두 전셋값은 오르고 매매가격은 떨어지지 않은 경우로 한정했습니다. 그 안에서 전세가율이 과거보다 높은 쪽과 그렇지 않은 쪽을 비교했습니다.

기본 매칭^{[17]매칭: 비교할 두 집단에서 정해진 조건이 비슷한 사례를 짝짓거나 같은 묶음으로 맞추는 방법입니다. 맞추지 않은 조건의 차이는 여전히 남을 수 있습니다.}에서 전세가율이 과거보다 높은 쪽의 집값은 평균 6개월 뒤 +2.10%, 12개월 뒤 +4.96% 올랐습니다. 높지 않은 쪽도 각각 +1.40%, +4.33% 올랐습니다.^{[19]영끌닷컴 자체 분석, ‘수도권 유사 단지 매칭 검증’, 2026.10.18. 서울, 경기, 인천에서 같은 시군구와 기준분기, 가격 비율 1.2 이하, 면적 차이 10㎡ 이하, 연식 차이 5년 이하인 서로 다른 단지를 매칭했다. 양쪽 모두 전셋값 상승과 매매가 비하락 조건을 충족하며, 자기 과거 전세가율 상위 25% 경계 초과 여부를 비교한다. 사전 1,724쌍 중 미래 양쪽 거래가 각 3건 이상인 6개월 914쌍, 12개월 792쌍을 사용했다. 차트는 관측된 매칭쌍의 가격 변화율을 동일 가중 평균한 값이다. 이후 격차는 분기별 평균 차이를 분기마다 같은 가중치로 평균한 값으로, 차트의 두 막대 차이와 다르다. 기본 조건의 분기 군집 재표본 95% 구간은 6개월 −0.48~+1.28%p, 12개월 −2.77~+0.63%p다. 11개 분기에 대한 구간으로 단지 반복 관측의 불확실성을 함께 반영한 구간은 아니다. 더 엄격한 조건은 가격 비율 1.1 이하, 면적 차이 5㎡ 이하, 연식 차이 3년 이하로 사전 1,094쌍 중 6개월 594쌍, 12개월 512쌍을 사용했다. 조건 변경 시 표본과 비교 대상도 달라진다.}

단순 평균에서는 높은 쪽이 두 기간 모두 더 올랐습니다. 하지만 거래가 많이 관측된 시기의 영향이 커질 수 있습니다. 각 분기를 같은 비중으로 보면 상승률 격차^{[3]격차: 대상군의 가격 또는 거래량 증가율에서 비교군의 증가율을 뺀 값입니다. 대상군 5%, 비교군 3%라면 +2%p입니다. 양수여도 두 군의 가격이 모두 하락했을 수 있습니다.}는 6개월 +0.48%p, 12개월 −0.86%p였습니다. 분기별로 다시 표본을 뽑아 계산한 신뢰구간^{[18]신뢰구간: 같은 방식으로 표본을 다시 뽑아 계산할 때 추정의 불확실성이 어느 정도인지 나타내는 구간입니다. 격차의 95% 신뢰구간에 0이 포함되면 그 분석만으로 양수 우위를 확정하기 어렵습니다.}은 두 기간 모두 0을 포함했습니다. 조건을 더 엄격히 맞춘 경우에도 분기별 동일 가중 격차는 6개월 +0.13%p, 12개월 −0.52%p였습니다.

비슷한 단지끼리 비교해도 평균을 내는 방식에 따라 결과가 달랐습니다. 이 분석은 앞 절의 거래량 조건 매칭과 표본^{[5]표본: 분석에 포함한 관측의 집합입니다. 이 글의 관측 하나는 단지, 전용면적, 기준시점의 조합이며, 같은 단지가 여러 번 포함될 수 있습니다.} 및 신호 정의가 다르므로, 격차의 크기를 직접 비교할 수는 없습니다.

결론: 전세가율 하나로 매수를 판단하기는 어렵습니다

이번 수도권 자료에서는 전세가율이 높거나 올랐다는 사실만으로 다른 집보다 더 오를 것이라고 판단하기 어려웠습니다. 지역과 기간, 비교 방법에 따라 결과가 달랐습니다. 전셋값 상승형에서 거래량이 늘어나는 흐름도 확인하지 못했습니다.

따라서 이번 결과만으로 전세가율이 높다는 이유로 투자 점수를 더 주기는 어렵습니다. 전세가율 하나를 매수 기준으로 삼기보다, 어떤 가격이 움직여 비율이 달라졌는지부터 살펴봐야 합니다.