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 > Dyreste byer i Asien efter ejendomsprisindeks

2025 - Dyreste 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 dyreste 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 dyrt først

Leveomkostningsindeks

Jo flere, jo højere priser

Forholdet mellem husleje og løn

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

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

Copy Link