Vehículos · estadísticas DGT

RENAULT GRAND SPACE: datos en España

Datos del RENAULT GRAND SPACE en España: parque actual, edad media, matriculaciones, provincias, transferencias de segunda mano y bajas según fuentes DGT.

● Parque DGT · fotografía septiembre de 2026
RENAULT

GRAND SPACE

Resumen estadístico construido a partir de los datos agregados disponibles para este modelo.

En el parque0dato pendiente
Edad media—sobre registros con fecha válida
Matriculaciones 12 meses0últimos 12 meses disponibles
Esta referencia no tiene unidades en la última fotografía del parque. Puede ser una versión histórica, una denominación administrativa antigua o una referencia que ya no aparece con unidades activas en el corte actual. Aun así mantenemos la ficha porque sus matriculaciones, transferencias o bajas históricas pueden aportar contexto.

Matriculaciones por propulsión

Provincias con más unidades

    Evolución de matriculaciones

    Mercado usado y bajas

    Transferencias analizadas
    121
    Edad media aprox. al transferirse
    14,3 años
    Bajas analizadas
    86
    Edad media en bajas
    15,9 años

    Evolución de transferencias

    20178
    201814
    201910
    202021
    20217
    20227
    20236
    20246
    20258
    20262
    Cambios de titularidad registrados por la DGT.

    Evolución de bajas

    201613,3 años de media7
    201713,6 años de media11
    201813,5 años de media13
    201914,1 años de media11
    202017,8 años de media12
    202117,8 años de media8
    202218,2 años de media5
    202318,3 años de media6
    202419,0 años de media1
    202520,7 años de media9
    Bajas administrativas registradas cada año y edad media cuando está disponible.

    Cómo interpretar esta ficha

    “Parque” es una fotografía de vehículos registrados, no una cifra de ventas. Las matriculaciones son altas administrativas y las transferencias reflejan movimientos registrales. Las bajas tampoco equivalen necesariamente a una avería o desguace. Por eso mostramos cada métrica por separado y evitamos convertirlas en afirmaciones que los datos no sostienen.