Уровень долговой нагрузки заемщиков в Самарской области по итогам 2016 г. составил 43%. Такие данные опубликовало Объединенное кредитное бюро по итогам проведенного исследования.
Эксперты проанализировали динамику уровня долговой нагрузки населения за 2016 г. на основе информации о 66,5 млн заемщиков и данных Федеральной службы государственной статистики о среднемесячной заработной плате граждан.
Кредитная нагрузка обозначает соотношение размера ежемесячных кредитов по всем кредитам заемщика к уровню его дохода. Нормальным в банковской классификации считается показатель PTI на уровне 30-35%.
В Самарской области уровень долговой нагрузки выше среднего по стране - по итогам 2016 г. он составил 43%. Средний платеж по кредиту - 12,4 тыс. рублей. По сравнению с 2015 г. уровень долговой нагрузки снизился: год назад он составлял 44% при среднем платеже по кредиту 12 тыс. рублей.
По итогам 2016 г. номинальный уровень кредитной нагрузки в целом по России составил 33%, тогда как в 2015 г. он составлял 37%. Средний ежемесячный платеж по всем кредитам на одного заемщика составил 12,1 тыс. руб., год назад он составлял 12,7 тыс. руб. Средний номинальный доход в среднем по России вырос за 2016 г. на 2,7 тыс. рублей.
Последние комментарии
Это не только повышает скорость обслуживания, но и делает его удобным и современным. Оплата по улыбке ускоряет процесс, позволяя клиентам без лишних действий завершить покупку.
Такие схемы опасны, так как жертвы находятся под сильным психологическим давлением и перестают доверять своим близким. Это напоминает нам о важности быть бдительными и не бояться делиться с близкими подозрительными ситуациями.
Снижение цен на новостройки делает их более привлекательными, особенно с учетом цифровизации сделок и программы семейной ипотеки. Надеюсь, что такие меры действительно сделают жилье более доступным для широкого круга граждан.
Координация всех усилий в одном органе поможет более эффективно защищать данные граждан и противостоять мошенникам.
Особенно понравилась часть конференции, где участники могли посоревноваться с ИИ в прогнозировании спроса. Это отличный способ показать, насколько точны и полезны могут быть ИИ-модели.