- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
The Zillow Mortgage Marketplace (ZM
The Zillow Mortgage Marketplace (ZMM) is rich in interesting consumer data. ZMM receives more than 300,000 loan requests each month from borrowers, who can anonymously request mortgage quotes from hundreds of lenders across the country. Lenders then submit loan quotes customized to each borrower’s financial situation. On average, each request receives about fourteen customized quotes. So, this gives us a lot of data about who gets offered which kinds of rates. Armed with this data, we thought it would be cool to better illustrate how your credit score and loan-to-value (LTV) ratio influence the annual percentage rate (APR) that lenders are willing to give to you (see associated analysis on Zillow Blog). The visualization below shows a matrix of credit score by LTV and, within each cell, the average lowest APR offered to consumers matching those criteria. Below the matrix is a second graph that displays the typical characteristics of these consumers. Click on either a cell, a column heading or a row heading to see the associated metrics for matching consumers.
Let’s look at two different buyer profiles: Joe and Linda. Linda has 20% to put down on a house and has a credit score between 700 and 719. Joe also has 20% to put down, but his credit score is a bit lower — between 680 and 699. As you can see in the visualization below, at 80% Linda has been seeing rates quoted at 4.42% APR while Joe is receiving quotes for 4.52% APR. This 0.10% difference in APR translates into Linda saving $10,000 in interest costs over the life of the loan compared to Joe for a 30-year fixed-rate loan on a $300,000 home with 20% down payment.
Again, note that when you click on each of these squares in the matrix below, it will highlight the corresponding buyer profile below as well and recalculate and highlight the relevant data based on your current selection. Now we can see that the average Joe (sorry, had to…) makes about $20k a year less than Linda. He’s also likely looking for a house at an average value around $291,000 while Linda can splurge a bit more for the $320,000 house.
Feel free to interact with the graphs below and click on a square relevant to your scenario to see if you match our average buyer profile. Notice the sharp difference in rates as you get above 85% LTV and when your credit score hits 720. To play with more complex mortgage scenarios than those for Joe and Linda, check out one of the mortgage calculators in the Zillow Mortgage Marketplace or check our personalized mortgage quotes for yourself in the Marketplace.
Let’s look at two different buyer profiles: Joe and Linda. Linda has 20% to put down on a house and has a credit score between 700 and 719. Joe also has 20% to put down, but his credit score is a bit lower — between 680 and 699. As you can see in the visualization below, at 80% Linda has been seeing rates quoted at 4.42% APR while Joe is receiving quotes for 4.52% APR. This 0.10% difference in APR translates into Linda saving $10,000 in interest costs over the life of the loan compared to Joe for a 30-year fixed-rate loan on a $300,000 home with 20% down payment.
Again, note that when you click on each of these squares in the matrix below, it will highlight the corresponding buyer profile below as well and recalculate and highlight the relevant data based on your current selection. Now we can see that the average Joe (sorry, had to…) makes about $20k a year less than Linda. He’s also likely looking for a house at an average value around $291,000 while Linda can splurge a bit more for the $320,000 house.
Feel free to interact with the graphs below and click on a square relevant to your scenario to see if you match our average buyer profile. Notice the sharp difference in rates as you get above 85% LTV and when your credit score hits 720. To play with more complex mortgage scenarios than those for Joe and Linda, check out one of the mortgage calculators in the Zillow Mortgage Marketplace or check our personalized mortgage quotes for yourself in the Marketplace.
0/5000
The Zillow Mortgage Marketplace (ZMM) is rich in interesting consumer data. ZMM receives more than 300,000 loan requests each month from borrowers, who can anonymously request mortgage quotes from hundreds of lenders across the country. Lenders then submit loan quotes customized to each borrower’s financial situation. On average, each request receives about fourteen customized quotes. So, this gives us a lot of data about who gets offered which kinds of rates. Armed with this data, we thought it would be cool to better illustrate how your credit score and loan-to-value (LTV) ratio influence the annual percentage rate (APR) that lenders are willing to give to you (see associated analysis on Zillow Blog). The visualization below shows a matrix of credit score by LTV and, within each cell, the average lowest APR offered to consumers matching those criteria. Below the matrix is a second graph that displays the typical characteristics of these consumers. Click on either a cell, a column heading or a row heading to see the associated metrics for matching consumers.
Let’s look at two different buyer profiles: Joe and Linda. Linda has 20% to put down on a house and has a credit score between 700 and 719. Joe also has 20% to put down, but his credit score is a bit lower — between 680 and 699. As you can see in the visualization below, at 80% Linda has been seeing rates quoted at 4.42% APR while Joe is receiving quotes for 4.52% APR. This 0.10% difference in APR translates into Linda saving $10,000 in interest costs over the life of the loan compared to Joe for a 30-year fixed-rate loan on a $300,000 home with 20% down payment.
Again, note that when you click on each of these squares in the matrix below, it will highlight the corresponding buyer profile below as well and recalculate and highlight the relevant data based on your current selection. Now we can see that the average Joe (sorry, had to…) makes about $20k a year less than Linda. He’s also likely looking for a house at an average value around $291,000 while Linda can splurge a bit more for the $320,000 house.
Feel free to interact with the graphs below and click on a square relevant to your scenario to see if you match our average buyer profile. Notice the sharp difference in rates as you get above 85% LTV and when your credit score hits 720. To play with more complex mortgage scenarios than those for Joe and Linda, check out one of the mortgage calculators in the Zillow Mortgage Marketplace or check our personalized mortgage quotes for yourself in the Marketplace.
Let’s look at two different buyer profiles: Joe and Linda. Linda has 20% to put down on a house and has a credit score between 700 and 719. Joe also has 20% to put down, but his credit score is a bit lower — between 680 and 699. As you can see in the visualization below, at 80% Linda has been seeing rates quoted at 4.42% APR while Joe is receiving quotes for 4.52% APR. This 0.10% difference in APR translates into Linda saving $10,000 in interest costs over the life of the loan compared to Joe for a 30-year fixed-rate loan on a $300,000 home with 20% down payment.
Again, note that when you click on each of these squares in the matrix below, it will highlight the corresponding buyer profile below as well and recalculate and highlight the relevant data based on your current selection. Now we can see that the average Joe (sorry, had to…) makes about $20k a year less than Linda. He’s also likely looking for a house at an average value around $291,000 while Linda can splurge a bit more for the $320,000 house.
Feel free to interact with the graphs below and click on a square relevant to your scenario to see if you match our average buyer profile. Notice the sharp difference in rates as you get above 85% LTV and when your credit score hits 720. To play with more complex mortgage scenarios than those for Joe and Linda, check out one of the mortgage calculators in the Zillow Mortgage Marketplace or check our personalized mortgage quotes for yourself in the Marketplace.
การแปล กรุณารอสักครู่..
The Zillow Mortgage Marketplace (ZMM) is rich in interesting consumer data. ZMM receives more than 300,000 loan requests each month from borrowers, who can anonymously request mortgage quotes from hundreds of lenders across the country. Lenders then submit loan quotes customized to each borrower’s financial situation. On average, each request receives about fourteen customized quotes. So, this gives us a lot of data about who gets offered which kinds of rates. Armed with this data, we thought it would be cool to better illustrate how your credit score and loan-to-value (LTV) ratio influence the annual percentage rate (APR) that lenders are willing to give to you (see associated analysis on Zillow Blog). The visualization below shows a matrix of credit score by LTV and, within each cell, the average lowest APR offered to consumers matching those criteria. Below the matrix is a second graph that displays the typical characteristics of these consumers. Click on either a cell, a column heading or a row heading to see the associated metrics for matching consumers.
Let’s look at two different buyer profiles: Joe and Linda. Linda has 20% to put down on a house and has a credit score between 700 and 719. Joe also has 20% to put down, but his credit score is a bit lower — between 680 and 699. As you can see in the visualization below, at 80% Linda has been seeing rates quoted at 4.42% APR while Joe is receiving quotes for 4.52% APR. This 0.10% difference in APR translates into Linda saving $10,000 in interest costs over the life of the loan compared to Joe for a 30-year fixed-rate loan on a $300,000 home with 20% down payment.
Again, note that when you click on each of these squares in the matrix below, it will highlight the corresponding buyer profile below as well and recalculate and highlight the relevant data based on your current selection. Now we can see that the average Joe (sorry, had to…) makes about $20k a year less than Linda. He’s also likely looking for a house at an average value around $291,000 while Linda can splurge a bit more for the $320,000 house.
Feel free to interact with the graphs below and click on a square relevant to your scenario to see if you match our average buyer profile. Notice the sharp difference in rates as you get above 85% LTV and when your credit score hits 720. To play with more complex mortgage scenarios than those for Joe and Linda, check out one of the mortgage calculators in the Zillow Mortgage Marketplace or check our personalized mortgage quotes for yourself in the Marketplace.
Let’s look at two different buyer profiles: Joe and Linda. Linda has 20% to put down on a house and has a credit score between 700 and 719. Joe also has 20% to put down, but his credit score is a bit lower — between 680 and 699. As you can see in the visualization below, at 80% Linda has been seeing rates quoted at 4.42% APR while Joe is receiving quotes for 4.52% APR. This 0.10% difference in APR translates into Linda saving $10,000 in interest costs over the life of the loan compared to Joe for a 30-year fixed-rate loan on a $300,000 home with 20% down payment.
Again, note that when you click on each of these squares in the matrix below, it will highlight the corresponding buyer profile below as well and recalculate and highlight the relevant data based on your current selection. Now we can see that the average Joe (sorry, had to…) makes about $20k a year less than Linda. He’s also likely looking for a house at an average value around $291,000 while Linda can splurge a bit more for the $320,000 house.
Feel free to interact with the graphs below and click on a square relevant to your scenario to see if you match our average buyer profile. Notice the sharp difference in rates as you get above 85% LTV and when your credit score hits 720. To play with more complex mortgage scenarios than those for Joe and Linda, check out one of the mortgage calculators in the Zillow Mortgage Marketplace or check our personalized mortgage quotes for yourself in the Marketplace.
การแปล กรุณารอสักครู่..
ที่ตลาดที่อยู่อาศัย Zillow ( zmm ) อุดมไปด้วยข้อมูลผู้บริโภคที่น่าสนใจ zmm ได้รับมากกว่า 300000 ขอกู้ในแต่ละเดือนจากผู้กู้ที่สามารถระบุชื่อขอใบเสนอราคาจากหลายร้อยของผู้ให้กู้สินเชื่อที่อยู่อาศัยทั่วประเทศ ตลอดจนแล้วยื่นกู้ราคาปรับให้สถานการณ์การเงินของ borrower แต่ละ เฉลี่ย ขอให้แต่ละคนได้รับประมาณสิบสี่เองราคา ดังนั้นนี้จะช่วยให้เรามีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับผู้ที่ได้รับการเสนอชนิดของอัตรา อาวุธที่มีข้อมูลนี้ เราคิดว่ามันจะเย็นเพื่อแสดงวิธีการที่ดีกว่าคะแนนเครดิตของคุณกับเงินกู้มูลค่า ( LTV ) อัตราส่วนมีอิทธิพลต่ออัตราอัตราร้อยละต่อปี ( APR ) ตลอดจนยินดีให้คุณ ( เห็นที่เกี่ยวข้องการวิเคราะห์บน Zillow บล็อก ) ส่วนภาพด้านล่างแสดงเมทริกซ์ของคะแนนเครดิตโดย LTV และภายในแต่ละเซลล์เพื่อผู้บริโภคต่ำสุด ให้ตรงกับเงื่อนไขเหล่านั้น ด้านล่างเป็นกราฟที่แสดงเมทริกซ์ 2 ลักษณะโดยทั่วไปของผู้บริโภคเหล่านี้ คลิกในเซลล์ ที่ส่วนหัวของคอลัมน์หรือแถวมุ่งดูที่ตัวชี้วัดให้ตรงกับผู้บริโภค
ไปดูที่โปรไฟล์ของผู้ซื้อที่แตกต่างกันสอง : โจและลินดาลินดาได้ 20 % ที่จะใส่ลงในบ้านและมีคะแนนเครดิตระหว่าง 700 และฉัน . โจยังได้ 20% ลง แต่คะแนนเครดิตของเขาเป็นบิตต่ำระหว่าง 680 และ 699 . ที่คุณสามารถดูในการแสดงด้านล่าง 80% ลินดาได้เห็นอัตราที่ยกมา 4.42 % เม.ย. ในขณะที่โจได้รับใบเสนอราคาสำหรับ 4.52 % ช่วงเม.ย. นี้ ความแตกต่างใน เม.ย. แปลเป็นลินดาประหยัด $ 10000 ในค่าใช้จ่ายดอกเบี้ยตลอดอายุของเงินกู้เมื่อเปรียบเทียบกับโจ 30 อัตราเงินกู้ $ 300000 บ้านกับเงินดาวน์ 20% .
อีก ทราบว่าเมื่อคุณคลิกที่แต่ละช่องสี่เหลี่ยมเหล่านี้ในเมทริกซ์ด้านล่างจะเน้นที่ผู้ซื้อโปรไฟล์ด้านล่างเช่นกันและคํานวณและเน้นข้อมูลพื้นฐานในการเลือกปัจจุบันของคุณตอนนี้เราจะเห็นได้ว่า ค่าเฉลี่ย Joe ( ขออภัย ต้อง . . . . . . . ) ทำให้ประมาณ $ 20K ปีน้อยกว่า Linda เขายังคงมองหาบ้านที่เฉลี่ยมูลค่าประมาณ $ 291000 ในขณะที่ลินดาสามารถ splurge เล็กน้อยสำหรับ $ 320 , 000 บ้าน
รู้สึกฟรีเพื่อติดต่อกับกราฟด้านล่าง และคลิกที่ตารางที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ของคุณเพื่อดูว่าคุณตรงกับโปรไฟล์ของผู้ซื้อของเราโดยเฉลี่ยสังเกตเห็นความแตกต่างที่คมชัดในราคาได้มากกว่า 85 % LTV และเมื่อคะแนนเครดิตของคุณฮิต 720 . เล่นกับสถานการณ์การจำนองที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าโจและลินดา , ตรวจสอบหนึ่งของสินเชื่อที่อยู่อาศัยเครื่องคิดเลขจำนองในตลาดที่อยู่อาศัย Zillow หรือตรวจสอบของเราส่วนบุคคลคำคมสำหรับตัวเองในตลาด
ไปดูที่โปรไฟล์ของผู้ซื้อที่แตกต่างกันสอง : โจและลินดาลินดาได้ 20 % ที่จะใส่ลงในบ้านและมีคะแนนเครดิตระหว่าง 700 และฉัน . โจยังได้ 20% ลง แต่คะแนนเครดิตของเขาเป็นบิตต่ำระหว่าง 680 และ 699 . ที่คุณสามารถดูในการแสดงด้านล่าง 80% ลินดาได้เห็นอัตราที่ยกมา 4.42 % เม.ย. ในขณะที่โจได้รับใบเสนอราคาสำหรับ 4.52 % ช่วงเม.ย. นี้ ความแตกต่างใน เม.ย. แปลเป็นลินดาประหยัด $ 10000 ในค่าใช้จ่ายดอกเบี้ยตลอดอายุของเงินกู้เมื่อเปรียบเทียบกับโจ 30 อัตราเงินกู้ $ 300000 บ้านกับเงินดาวน์ 20% .
อีก ทราบว่าเมื่อคุณคลิกที่แต่ละช่องสี่เหลี่ยมเหล่านี้ในเมทริกซ์ด้านล่างจะเน้นที่ผู้ซื้อโปรไฟล์ด้านล่างเช่นกันและคํานวณและเน้นข้อมูลพื้นฐานในการเลือกปัจจุบันของคุณตอนนี้เราจะเห็นได้ว่า ค่าเฉลี่ย Joe ( ขออภัย ต้อง . . . . . . . ) ทำให้ประมาณ $ 20K ปีน้อยกว่า Linda เขายังคงมองหาบ้านที่เฉลี่ยมูลค่าประมาณ $ 291000 ในขณะที่ลินดาสามารถ splurge เล็กน้อยสำหรับ $ 320 , 000 บ้าน
รู้สึกฟรีเพื่อติดต่อกับกราฟด้านล่าง และคลิกที่ตารางที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ของคุณเพื่อดูว่าคุณตรงกับโปรไฟล์ของผู้ซื้อของเราโดยเฉลี่ยสังเกตเห็นความแตกต่างที่คมชัดในราคาได้มากกว่า 85 % LTV และเมื่อคะแนนเครดิตของคุณฮิต 720 . เล่นกับสถานการณ์การจำนองที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าโจและลินดา , ตรวจสอบหนึ่งของสินเชื่อที่อยู่อาศัยเครื่องคิดเลขจำนองในตลาดที่อยู่อาศัย Zillow หรือตรวจสอบของเราส่วนบุคคลคำคมสำหรับตัวเองในตลาด
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- How are you doing
- As your retraction Notice, I’m still wai
- ควร
- ให้ฉันสอนได้นะ
- paratid gland
- โมเดลโรงเรียนมัธยมตากสินระยองในฝัน มีอาค
- 2. Current structure and performance of
- My friend We had an special requirement
- electromagnetic executor
- My friend We had an special requirement
- 2. Current structure and performance of
- Is this 100% up to date?Best wishes, Pat
- ส่ง usb ไปให้ใหม่แล้ว ฉบับล่าสุด
- The above price is not excluded - Pit fo
- ส่ง usb ไปให้ใหม่แล้ว ฉบับล่าสุด
- the borrower will repay the capital in
- My most important qualifications is good
- we are supposed to be taking risks. So,
- ออกจากระบบ
- we are supposed to be taking risks. So,
- I am feel down
- หลอด
- คุณเล่นไลน์มั้ย
- หนังสือเชิญ
