ГК "Грин финанс" проанализировала уровень закредитованности регионов ПФО. Жители Самарской области должны банкам 249,4 млрд рублей, из которых 104,7 млрд рублей - ипотечные кредиты.
По объему кредитной массы регион занимает третье место в ПФО, после Башкортостана (323,7 млрд рублей) и Татарстана (309,5 млрд руб). Наименьший объем кредитов оформили жители Республики Марий Эл - 44,3 млрд рублей.
Самый высокий уровень просрочки в Самарской области зафиксирован в секторе потребительского кредитования - 20,4% от общего объема. Далее следует сегмент кредитных карт - 19,6% и автокредиты - 7,4%. Самыми благонадежными являются ипотечные заемщики - 3,1%.
"Самарская область по итогам года заняла четвертое место в стране по темпам роста портфеля потребкредитования. В 2018 году динамика будет продолжена, ведь Банк России с 1 мая изменит шкалу повышенных коэффициентов риска по потребительским кредитам - это означает, что ставки для клиентов с хорошей кредитной историей снизятся. Что касается просроченной задолженности, то в Самарской области она увеличилась только в сегменте кредитных карт", - рассказала генеральный директор ГК "Грин финанс" Наталья Абдулаева.
Для подготовки материала использовались данные Росстата, собранные за четыре квартала 2017 года, и сведения НБКИ за разные периоды прошлого года.
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.