Bot beskyttelse

Bekræft venligst, at du ikke er en robot

Open Price

Database
Close

Melbourne

– Australien

Berlin

– Tyskland

Kyiv

– Ukraine

Los Angeles

– Amerikas Forenede Stater

Madrid

– Spanien

Boston

– Amerikas Forenede Stater

Delhi

– Indien

Shanghai

– Kina

Sydney

– Australien

Toronto

– Canada

Beijing

– Kina

Amsterdam

– Holland

Tokyo

– Japan

Bruxelles

– Belgien

Seoul

– Sydkorea
Ingen kampe

Hovedmenu

Leveomkostningsindeks > Ejendomsprisindeks > Billigste byer i Asien efter ejendomsprisindeks

2025 - Billigste byer i Asien efter ejendomsprisindeks

Vi bestræber os på at sikre nøjagtigheden af ​​vores forskningsdata. Hvis du kan hjælpe med at forbedre det, så del venligst nogle priser fra din by

Byplaceringer Landeplaceringer Amerikanske stater rangeringer
Verden
Europa
Asien
Afrika
Mellemøsten

Top Byer med de billigste ejendomspriser i Asien 2025

Faldende placeringer:

Byer med de dyreste ejendomspriser i Asien

Placeringer

Byer med de dyreste ejendomspriser i Asien Byer med de dyreste forsyningsselskaber i Asien Byer med de dyreste mobiltjenester i Asien Byer med den dyreste internettjeneste i Asien Byer med de dyreste lejlighedspriser i Asien Byer med de dyreste lejepriser i Asien Byer med de højeste boliglånsrenter i Asien

Stigende ranglister:

Byer med de billigste ejendomspriser i Asien

Placeringer

Byer med de billigste ejendomspriser i Asien Byer med de billigste forsyningsselskaber i Asien Byer med den billigste mobiltjeneste i Asien Byer med den billigste internettjeneste i Asien Byer med de billigste lejlighedspriser i Asien Byer med den billigste leje i Asien Byer med de laveste realkreditrenter i Asien

Fortæl os om priser i din by

Sammenligninger bliver bedre for hvert nyt stykke data, du leverer. Del nogle priser fra din by!

Ranking

Indikatorer

#

Placere

Byer

Asiatisk placering

Ejendomsprisindeks

Mest billigst først

Leveomkostningsindeks

Jo flere, jo højere priser

Forholdet mellem husleje og løn

Leje/Løn
🏅 1
🇵🇰   Multan, Pakistan
2.88
11.72
0.61
🥈 2
3.27
15.64
0.70
🥉 3
🇵🇰   Peshawar, Pakistan
4.01
11.20
0.69
4
🇧🇩   Chittagong, Bangladesh
4.66
11.36
0.30
5
🇮🇩   Bandung, Indonesien
4.77
13.65
0.69
6
🇮🇳   Jaipur, Indien
4.84
13.28
0.23
7
🇦🇫   Kabul, Afghanistan
5.04
14.61
0.54
8
🇮🇳   Kolkata, Indien
5.22
12.66
0.25
9
🇺🇿   Bukhara, Uzbekistan
5.56
13.31
0.36
10
🇧🇩   Dhaka, Bangladesh
5.70
12.69
0.36
11
🇲🇾   Klang, Malaysia
5.71
17.48
0.40
12
🇻🇳   Bien Hoa, Vietnam
5.93
12.24
0.51
13
🇮🇩   Depok, Indonesien
6.03
11.21
0.20
14
🇦🇫   Herat, Afghanistan
6.28
16.57
1.29
15
🇻🇳   Hai Phong, Vietnam
6.41
16.10
0.54
16
🇧🇩   Gazipur, Bangladesh
6.45
10.39
0.40
17
6.48
16.46
0.53
18
🇮🇳   Lucknow, Indien
6.54
13.48
0.33
19
🇰🇿   Aktjubinsk, Kazakhstan
6.55
14.14
1.02
20
🇮🇩   Medan, Indonesien
6.58
14.45
0.67
21
🇦🇿   Sumqayit, Aserbajdsjan
6.79
15.67
0.56
22
🇮🇩   Tangerang, Indonesien
6.83
15.68
0.85
23
🇺🇿   Namangan, Uzbekistan
6.88
11.92
0.51
24
🇰🇿   Karaganda, Kazakhstan
6.91
15.38
0.51
25
🇮🇩   Sidoarjo, Indonesien
7.00
11.38
0.64
26
🇮🇳   Ahmedabad, Indien
7.31
15.09
0.36
27
🇵🇰   Karachi, Pakistan
7.43
13.42
1.21
28
🇮🇳   Chennai, Indien
7.65
14.40
0.19
29
🇨🇳   Chongqing, Kina
8.42
16.26
0.25
30
🇮🇳   Hyderabad, Indien
8.54
15.21
0.18
31
🇲🇾   Johor Bahru, Malaysia
8.79
19.18
0.41
32
🇷🇺   Makhatjkala, Rusland
8.91
15.82
0.91
33
🇵🇰   Gujranwala, Pakistan
9.05
9.64
0.49
34
9.05
10.93
0.22
35
🇹🇭   Chiang Mai, Thailand
9.19
19.25
0.43
36
🇮🇩   Bekasi, Indonesien
9.46
14.98
0.49
37
🇷🇺   Tjeljabinsk, Rusland
9.74
14.48
0.64
38
🇵🇰   Rawalpindi, Pakistan
9.84
11.89
0.86
39
9.85
47.37
0.63
40
🇹🇼   Tainan, Taiwan
9.91
19.31
0.20
41
🇵🇭   Caloocan, Filippinerne
9.95
19.83
1.44
42
🇺🇿   Nukus, Uzbekistan
10.17
18.76
1.36
43
🇯🇵   Nagoya, Japan
10.30
28.31
0.22
44
🇨🇳   Xi'an, Kina
10.46
17.49
0.30
45
🇲🇾   Kuala Lumpur, Malaysia
10.54
20.43
0.26
46
🇵🇭   Bulakan, Filippinerne
10.57
15.15
0.66
47
🇷🇺   Saratov, Rusland
10.64
14.02
0.56
48
🇹🇯   Dusjanbe, Tadsjikistan
10.81
17.00
1.75
49
🇮🇩   Jakarta, Indonesien
10.87
19.33
0.62
50
🇦🇿   Baku, Aserbajdsjan
10.99
19.24
0.66
51
🇮🇳   Bangalore, Indien
11.11
16.33
0.17
52
🇻🇳   Da Nang, Vietnam
11.19
16.05
0.67
53
🇻🇳   Hải Dương, Vietnam
11.22
15.76
0.52
54
🇮🇩   Surabaya, Indonesien
11.23
15.79
0.73
55
🇺🇿   Samarkand, Uzbekistan
11.32
14.32
0.70
56
🇻🇳   Can Tho, Vietnam
11.33
12.41
1.05
57
🇲🇳   Ulan Bator, Mongoliet
11.33
24.24
1.17
58
🇮🇳   Delhi, Indien
11.39
16.24
0.28
59
11.40
19.98
0.75
60
🇨🇳   Chengdu, Kina
11.44
16.43
0.25
61
🇵🇰   Lahore, Pakistan
11.57
13.61
1.02
62
🇮🇳   Surat, Indien
11.66
24.38
1.35
63
🇷🇺   Toljatti, Rusland
11.69
14.55
0.73
64
🇷🇺   Volgograd, Rusland
11.88
14.30
0.67
65
🇱🇦   Vientiane, Laos
12.06
34.70
3.74
66
🇯🇵   Sapporo, Japan
12.19
30.22
0.45
67
🇷🇺   Krasnodar, Rusland
12.96
15.44
0.51
68
13.00
20.36
0.61
69
13.01
48.19
1.01
70
🇨🇳   Wuhan, Kina
13.33
20.13
0.36
71
🇳🇵   Katmandu, Nepal
13.41
13.70
0.62
72
🇵🇭   Batangas, Filippinerne
13.45
16.09
1.46
73
🇹🇭   Samut Sakhon, Thailand
13.46
24.08
0.72
74
🇹🇭   Yala, Thailand
13.70
16.54
0.32
75
🇹🇼   Kaohsiung, Taiwan
13.90
22.70
0.33
76
🇵🇰   Faisalabad, Pakistan
14.00
10.53
0.60
77
🇹🇭   Samut Prakan, Thailand
14.17
17.17
0.37
78
🇷🇺   Omsk, Rusland
14.21
14.76
0.53
79
🇯🇵   Osaka, Japan
14.43
28.33
0.27
80
🇯🇵   Kobe, Japan
14.48
25.69
0.27
81
🇷🇺   Khabarovsk, Rusland
14.83
18.79
0.62
82
🇷🇺   Novosibirsk, Rusland
15.03
16.42
0.60
83
🇯🇵   Saitama, Japan
15.23
23.64
0.21
84
🇯🇵   Yokohama, Japan
15.40
29.80
0.24
85
🇰🇷   Ulsan, Sydkorea
15.49
24.01
0.15
86
🇹🇭   Nonthaburi, Thailand
15.62
19.56
0.29
87
🇰🇿   Shymkent, Kazakhstan
15.70
15.35
0.89
88
🇵🇭   Taguig, Filippinerne
15.80
23.58
0.83
89
🇰🇭   Phnom Penh, Cambodia
15.89
22.01
1.11
90
🇵🇭   Davao, Filippinerne
15.98
18.16
0.62
91
🇷🇺   Irkutsk, Rusland
16.11
17.68
0.71
92
🇷🇺   Ufa, Rusland
16.14
14.53
0.53
93
🇹🇼   Taichung, Taiwan
16.30
21.52
0.25
94
🇷🇺   Ekaterinburg, Rusland
16.30
17.02
0.63
95
🇨🇳   Tianjin, Kina
16.38
19.24
0.31
96
16.83
20.80
0.87
97
🇻🇳   Hanoi, Vietnam
17.10
17.68
0.69
98
🇨🇳   Suzhou, Kina
17.25
21.48
0.30
99
17.55
16.19
0.56
100
🇹🇭   Kalasin, Thailand
17.67
15.54
0.60
101
🇹🇭   Bangkok, Thailand
17.94
23.82
0.54
102
🇰🇬   Bisjkek, Kirgisistan
18.07
18.94
1.06
103
🇷🇺   Barnaul, Rusland
18.28
15.69
0.80
104
18.78
18.25
0.74
105
🇹🇼   Taoyuan, Taiwan
19.63
23.00
0.38
106
🇵🇭   Manila, Filippinerne
19.83
21.62
0.73
107
🇰🇿   Almaty, Kazakhstan
20.57
21.15
0.76
108
🇨🇳   Guangzhou, Kina
20.61
21.46
0.29
109
🇹🇭   Phuket, Thailand
21.09
29.47
0.77
110
🇱🇰   Colombo, Sri Lanka
21.63
18.86
0.97
111
🇯🇵   Kyoto, Japan
21.67
27.00
0.25
112
🇰🇷   Daejeon, Sydkorea
21.88
26.03
0.22
113
🇷🇺   Kasan, Rusland
22.38
16.30
0.62
114
🇯🇵   Kawasaki, Japan
22.56
32.38
0.22
115
🇯🇵   Tokyo, Japan
23.28
34.80
0.30
116
🇺🇿   Tasjkent, Uzbekistan
23.49
21.60
0.94
117
🇷🇺   Vladivostok, Rusland
23.63
19.18
0.72
118
🇵🇰   Quetta, Pakistan
26.62
12.70
2.10
119
🇹🇼   Taipei, Taiwan
26.70
26.35
0.29
120
🇰🇷   Gwangju, Sydkorea
26.81
27.37
0.23
121
🇮🇳   Mumbai, Indien
27.54
22.58
0.46
122
🇺🇿   Fergana, Uzbekistan
29.33
17.71
0.23
123
🇲🇻   Malé, Maldiverne
30.49
38.56
0.77
124
31.37
20.35
0.52
125
🇹🇱   Dili, Timor-Leste
31.97
41.98
0.32
126
🇨🇳   Shenzhen, Kina
32.29
25.40
0.26
127
🇨🇳   Beijing, Kina
34.22
26.25
0.28
128
🇰🇷   Incheon, Sydkorea
35.39
28.58
0.21
129
🇰🇷   Suwon, Sydkorea
35.93
24.83
0.17
130
🇰🇷   Busan, Sydkorea
36.49
27.58
0.21
131
36.57
63.11
1.84
132
🇲🇴   Mação, Macao
36.89
33.11
0.51
133
🇨🇳   Shanghai, Kina
40.36
27.28
0.30
134
🇰🇷   Taegu, Sydkorea
54.10
28.99
0.22
135
🇷🇺   Moskva, Rusland
59.03
27.78
0.49
136
🇰🇷   Seoul, Sydkorea
63.41
32.92
0.25
137
🇸🇬   Singapore, Singapore
85.03
82.53
0.53
138
🇭🇰   Hong Kong, Hongkong
85.87
73.47
0.47

Du kan frit bruge disse data, men et link til vores hjemmeside er påkrævet!

Copy Link