Des taux de remboursement supérieurs à 10 % sont-ils possibles pour les prêts immobiliers ?

  • Erstellt am 29.04.2015 08:45:54

toxicmolotof

29.04.2015 19:49:43
  • #1
Désolé, calcul trop rapide. Je voulais dire 2.500 Euro. Cela en vaut aussi la peine.
 

nordanney

29.04.2015 23:49:21
  • #2
Oui, tu peux le faire. Ce n'est pas un standard et donc probablement pas chez

La banque gagne nettement plus que sur les prêts immobiliers (dans le domaine du financement de construction, une marge de 0,70-0,90 % est la norme), même après coût du risque. À cela s’ajoute beaucoup moins de travail = coûts unitaires faibles.
Nous refuserions plutôt une telle demande de prêt ou y appliquerions un "taux pénalisant". Aucune banque n’aime transférer de l’argent.
 

toxicmolotof

30.04.2015 00:36:27
  • #3
Marge pure après coûts de risque de 0,70-0,90 ? Nordanney, normalement tu ne dis pas de bêtises, mais avec cette marge tu n'es pas compétitif et tu peux fermer la boutique.
 

sirhc

30.04.2015 08:58:02
  • #4


Pour le prêt de mon appartement, j’avais obtenu une possibilité de remboursement anticipé de 10 %, car le montant du prêt était relativement faible et les 5 % ne me suffisaient donc pas. Cela a signifié une majoration de 0,1 % du taux d’intérêt dans mon cas. C’est donc une question de négociation, je dirais.
 

nordanney

30.04.2015 09:18:12
  • #5

Marge brute avant tous les coûts. Dans le secteur professionnel plutôt 1,30 %. Les 0,70-0,90 % m'ont été encore confirmés hier par le conseil d'administration d'une banque partenaire de l'Int...hyp.
 

toxicmolotof

30.04.2015 09:45:25
  • #6
On ne peut pas afficher une marge avant les coûts de risque.... enfin bon, on peut, mais c'est nul. Ce chiffre ne dit rien (vraiment rien).

Car cela voudrait dire que chaque banque avec principalement des mauvais clients (et donc des surcoûts de risque plus élevés) affiche toujours une meilleure marge qu'une banque qui ne prend que des clients à faible risque.

La marge brute pure (avant les coûts de risque) donne une image totalement biaisée. -> Ne crois aucune statistique que tu n'as pas toi-même créée.
 
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