Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Полянских А. А. Статистический анализ кредитования в РФ // Молодой ученый. — 2016. — №11. — С. 917-919. — URL https://moluch.ru/archive/115/30477/ (дата обращения: 10.12.2019).

В статье рассматривается понятие кредита и основные показатели статистики кредита. Показатели, изучающие объем, состав, структурные сдвиги, динамику, взаимосвязи и корреляционно-регрессионный анализ выданных кредитов.

Ключевые слова: кредит, займ, процентная ставка, просроченная задолженность, ключевая ставка, инфляция.

Кредит является средством межотраслевого и межрегионального перераспределения денежного капитала и позволяет производительно использовать денежные средства, высвобождаемые в ходе работы предприятий, в процессе исполнения государственного бюджета, а так же сбережения отдельных граждан и ресурсы банков [4].

Основные показатели статистики кредита можно получить на официальном сайте Банка России, который составляет и периодически обновляет сводные таблицы по вложениям коммерческих банков. Статистические показатели находятся в открытом доступе за определенные периоды [1].

Сведения о кредитах разделены на группы. В первой собрана информация о займах, выданных банками юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям. В эту группу входят данные об общих объемах кредитования в рублях и в иностранной валюте; о займах по отраслям, регионам; сведения о текущей задолженности; данные о размерах просроченной задолженности.

В частности, из этих таблиц можно узнать, что больше всего кредитов выдано в оптовой и розничной торговле. К примеру, на лето 2014 года объем таких ссуд составил 1,2 трлн руб., на втором месте находятся транспорт и связь с 510 млрд руб., на третьем — строительство с 381 млрд руб. Более 40 % всех займов предоставлено в Москве [3].

Вторая группа статистических данных объединяет сведения о кредитах юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, выданных 30 крупнейшими банками. Отсюда мы можем узнать, что более 2/3 всех займов в России предоставлено именно этими банками.

Сводные статистические таблицы позволяют анализировать экономическую ситуацию в стране, получать ценную информацию из первоисточника. Так, например, можно рассчитать, что текущая просроченная задолженность составляет 4,88 % от общей суммы долга частных лиц [2].

Многие из приводимых статистических данных по кредитам доступны практически в реальном времени — база пополняется из текущей отчетности банка. Кроме того, интересующие сведения можно получить за разные месяцы и годы [1].

Ежегодно регистрируется миллиарды выданных кредитов. Это количество учитывается органами государственной статистики, Центральным Банком РФ. Рассмотрим динамику выданных кредитов за 15 лет на рисунке 1.

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Рис. 1. Динамика общего объема выданных кредитов в России

Рассмотрение общего объема выданных кредитов показывает их ежегодный рост, только в периоды ухудшения экономической ситуации наблюдается его снижение (рис. 1).

  • Проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ в период 2000–2014 гг.
  • Y — Сумма выданных кредитов, темп роста, %;
  • Х1 — Процентная ставка, %;
  • Х2 — Просроченные задолженности, темп роста %;
  • Х3 — Инфляция, %;
  • Х4 — Коэффициент безработицы, %;
  • Х5 — Ключевая ставка, %;
  • Х6 — Доходы населения, темп роста %;
  • Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК).

С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 1).

  1. Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel ХР в пакете анализа.
  2. Таблица 1
  3. Корреляционная матрица влияния факторов на сумму выданных кредитов
Y X1 X2 X3 X4 X5 X6
Y 1
X1 0,8543 1
X2 0,6254 -0,5897 1
X3 0,5897 0,4269 0,8974 1
X4 -0,2564 -0,3269 -0,4687 0,8812 1
X5 0,1698 0,2458 0,3695 -0,5697 -0,2658 1
X6 -0,7897 0,3579 -0,6985 0,6398 0,6264 0,5123 1

Из корреляционной матрицы видна достаточно сильная взаимосвязь между результативным (У) и факторными признаками Х6. Связь очень сильная. Поэтому проведем регрессионную статистику (рис. 2).

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Рис. 2. Регрессионная статистика

Проведем регрессионный анализ. По результатам которого получено следующее уравнение регрессии:

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Множественный коэффициент регрессии равен 0,913, это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации — равен 0,822, следовательно, 82,2 % вариации уровня кредитования в России обусловлено фактором Х6.

Анализ полученного уравнения позволяет сделать выводы о том, что с увеличением доходов населения сумма выданных кредитов будет уменьшаться в среднем на 56,45 %.

Параметры уравнения значимы, так как их расчетные значения меньше табличных (, уровень значимости = 0,05, )

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия [5]. Если Fp>Fт при =0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению.

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.

Изменение условий банковского кредитования было неоднородным. Влияние ряда факторов на условия кредитования различных категорий заемщиков обусловило разную степень изменения этих условий.

Основными факторами снижения доступности кредитования стали изменение условий привлечения средств на внутреннем рынке, изменение ситуации с ликвидностью в банках, а также ожидание изменения этих и других факторов в будущем.

Можно сделать вывод, что объем кредитования в целом стремительно растет. Так же количество выданных кредитов напрямую зависит от доходов населения, то есть с увеличением доходов, кредитов будет выдано меньше. Люди не будут нуждаться в дополнительных займах, когда у них доходы будут расти.

Литература:

  1.                Федеральная служба государственной статистики: https://gks.ru
  2.                Официальный сайт ЦБ РФ:https://cbr.ru
  3.                Банки ру: информационный портал:https://banki.ru
  4.                Тимофеева Т. В. Практикум по финансовой статистике: учеб. пособие / Т. В. Тимофеева, А. А. Снатенков. — М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2014.
  5.                Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Статистическая оценка развития валютного рынка РФ // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2011. Т 1. № 29–1. С.111–114.

Основные термины (генерируются автоматически): кредит, темп роста, Россия, Ключевая ставка, регрессионная статистика, Процентная ставка, основной показатель статистики кредита, общий объем, корреляционная матрица, экономическая ситуация.

Основные термины (генерируются автоматически): кредит, лицо, корреляционнорегрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк.

  • Регрессионная статистика (результативного показателя сфакторами).
  • Основные термины (генерируются автоматически): ипотечное кредитование, кредит, банк
  • доход, банк, процентная ставка, ипотечное кредитование, инфляция, экономический кризис, рынок жилья.

X6 — темп роста наличных денежных средств; X7 — процентная ставка по кредитам

В результате применения алгоритма корреляционного анализа была получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Основные термины (генерируются автоматически): ипотечное кредитование, ипотечное жилищное кредитование, регрессионный анализ, кредит, общий объем выдачи, корреляционнорегрессионный анализ, корреляционная матрица, ипотечный кредит

Х4- процентная ставка по кредитам

Регрессионная статистика.

Основные термины (генерируются автоматически): денежная масса, корреляционная матрица, РФ, ВВП, регрессионный анализ, стандартная ошибка, парной коэффициент корреляции, уровень…

Ключевые слова: объем прибыли по кредитным организациям, уравнение регрессии, корреляционнорегрессионный анализ, t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.

Таблица 3. Регрессионная статистика.

Регрессионный анализ. Регрессионная статистика.

Основные термины (генерируются автоматически): основной капитал, удельный вес, регрессионный анализ, инвестиция, общее число организаций, многофакторный анализ, корреляционная матрица, Российская…

Основные термины (генерируются автоматически): кредит, лицо, корреляционнорегрессионный анализ, прожиточный минимум, объем, Доход населения, РФ, регрессионный анализ, корреляционная матрица, банк.

  1. Регрессионная статистика (результативного показателя сфакторами).
  2. Основные термины (генерируются автоматически): ипотечное кредитование, кредит, банк
  3. доход, банк, процентная ставка, ипотечное кредитование, инфляция, экономический кризис, рынок жилья.

X6 — темп роста наличных денежных средств; X7 — процентная ставка по кредитам

В результате применения алгоритма корреляционного анализа была получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Основные термины (генерируются автоматически): ипотечное кредитование, ипотечное жилищное кредитование, регрессионный анализ, кредит, общий объем выдачи, корреляционнорегрессионный анализ, корреляционная матрица, ипотечный кредит

Х4- процентная ставка по кредитам

Регрессионная статистика.

Основные термины (генерируются автоматически): денежная масса, корреляционная матрица, РФ, ВВП, регрессионный анализ, стандартная ошибка, парной коэффициент корреляции, уровень…

Ключевые слова: объем прибыли по кредитным организациям, уравнение регрессии, корреляционнорегрессионный анализ, t-критерий Стьюдента, F-критерий Фишера.

Таблица 3. Регрессионная статистика.

Регрессионный анализ. Регрессионная статистика.

Основные термины (генерируются автоматически): основной капитал, удельный вес, регрессионный анализ, инвестиция, общее число организаций, многофакторный анализ, корреляционная матрица, Российская…

Источник: https://moluch.ru/archive/115/30477/

Объем потребительского кредитования растет за счет среднего чека

Согласно данным БКИ «Эквифакс» по итогам 2018 года в России было выдано 16 млн потребительских кредитов на общую сумму 2,7 млрд рублей.

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Количество выдаваемых кредитов осталось прежним

Данный показатель является рекордным с 2014 года, особенно драматически превысив результаты 2015, кризисного года, когда населению был выдан лишь 1,1 трлн рублей.

Рост объемов данного вида кредитования начался уже в 2016 году и составил 37%, а затем и в 2017 году с приростом в 83% по сравнению с показателем 2015 года.

Количественный показатель демонстрировал в прошедшие годы менее активную динамику, зафиксировавшись на уровне 16 млн единиц в год.

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

В чем же причины роста объемов кредитования?

Средняя ПСК (полная стоимость) потребительского кредита в четвертом квартале 2018 года снизилась на 7,6 п.п. по сравнению с аналогичным периодом 2016 года. Данная тенденция объясняется постепенным снижением процентных ставок вслед за движением ключевой ставки ЦБ, которое мы наблюдали в первой половине 2018 года.

Читайте также:  Изготовление аквариумов: как наладить производство в своем городе

Также свою роль сыграли различные сезонные акции и программы рефинансирования. Вместе с тем, в 2018 году был зафиксирован резкий рост средней суммы потребительского кредита. Она составила более 171 тыс. рублей, что на 34% больше, чем в 2017 году, на 61%, чем в 2016 году и на 95%, чем в 2015 году.

Из чего можно сделать вывод о том, что основным драйвером роста объёма потребительского кредитования является увеличение среднего чека по кредиту. Так, в четвертом квартале 2018 года средний чек составил 182 тысячи рублей, став самым большим показателем среди кварталов последних двух лет.

Самые значительные суммы по потребительскому кредиту были выданы в сентябре-октябре 2018 года. Необходимо отметить, что в ряде крупнейших розничных банков, специализирующихся на потребительском кредитовании, средние суммы в этот период достигают 450-500 тыс. руб. для клиентов «с улицы» и 750 тыс. руб.

для повторных или зарплатных клиентов, что может быть сопоставимо с размером ипотечного кредита в небольшом регионе.

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Кредиты с просроченным долгом

Портфель просроченной (более 90 дней) задолженности на 31 декабря 2018 года составил 558 млрд рулей. Это на 12% меньше, чем в 2017 году и на 17%, чем в 2016 году. Данный показатель снижается, в основном, вследствие списания под конец 2018 года «плохих» долгов рядом банков.

Платежное поведение по массовым розничным банковским кредитам в четвертом квартале 2018 года продолжает демонстрировать рост кредитной сознательности граждан.

Об этом говорят данные, полученные на основе уникальной математической модели, разработанной аналитиками БКИ «Эквифакс» для оценки качества кредитного портфеля.

По сравнению с показателями 2014 года, к концу 2018 года индекс кредитной сознательности вырос более, чем в два раза. Согласно краткосрочному прогнозу данный показатель будет расти также и в первые месяцы 2019 года.

Несмотря на наличие у заёмщиков действующего кредита, просрочка по которому составляет 90 и более дней, финансовые организации, тем не менее, продолжают выдавать этим клиентам новые кредиты.

Однако число таких кредитов в общей массе стремительно сокращается. Доля потребительских кредитов, выданных в декабре 2018 года при наличии дефолтных обязательств, составила 2,9%, что на 3 п.п.

меньше, чем в декабре 2016 года.

Довольно значимый, хотя и сократившийся в 4 квартале 2018 года, объем дефолтной задолженности по потребительским кредитам в совокупности с довольно резким ростом среднего чека на фоне отсутствия роста реального располагаемого дохода у потребителей является, наверное, критически важной предпосылкой к росту дефолтности по данному виду кредитования в ближайшие годы.

Олег Лагуткин, генеральный директор БКИ «Эквифакс»: «В настоящий момент все сегменты розничного кредитования в России без исключения находятся на пике своих показателей за последние несколько лет.

На волне снижения ключевой ставки ЦБ многие продукты стали более привлекательными и доступными для заемщиков.

Банки стали выдавать более крупные ссуды, в частности, потребительские кредиты и предлагать меньшие ставки, что и послужило импульсом к достижению рекордным показателям прошедшего года.

В начале 2019 года несколько крупных игроков розничного кредитования сообщили об окончании сезонных акций со сниженными процентными ставками по потребительским кредитам и возвращению ставок в свой привычный формат, что в перспективе послужит причиной некоторого замедления в динамике прироста объемов данного вида кредитования».

Источник: https://arb.ru/banks/analitycs/-10262764/

Эксперты ОНФ: Кредитная задолженность граждан с начала года выросла на 4,8% и составила 16,19 трлн рублей

Эксперты проекта ОНФ «За права заемщиков» провели анализ данных Центробанка, других открытых источников и обновили карту кредитной и сберегательной активности российских домохозяйств (семей). Выяснилось, что в первом полугодии 2019 г.

кредитная задолженность граждан составила 16,19 трлн руб. Она выросла с начала года на 4,8%. Кроме того, по данным ВЦИОМ, более половины россиян имеют непогашенные кредиты (51%).

Доля людей с кредитами за два года сократилась на 6%, доля просроченной задолженности также продолжает снижаться.

За последние 12 месяцев (в сравнении с 1 июля 2018 г.) объем задолженности вырос на 22%. Средняя величина кредитной задолженности на домохозяйство по России составила 286,8 тыс. руб. (годом ранее – 234,6 тыс. руб.). По данным Национального бюро кредитных историй (НБКИ), в первом полугодии 2019 г.

банки выдали 9,04 млн кредитов на покупку потребительских товаров (рост на 2,5% по сравнению с тем же периодом 2018 г.). Доля выданных в первом полугодии 2019 г. потребительских кредитов на сумму свыше 500 тыс. руб. составила 55,1% от портфеля кредитов этого типа. По сравнению с аналогичным периодом 2018 г.

она увеличилась на 4,1 процентных пункта (в первом полугодии 2018 г. – 51,0%).

Динамика выданных потребительских кредитов по долям в первом полугодии 2018-2019 гг. (по размерам кредитов), в процентных пунктах (п.п.)

По размерам кредитов Первое полугодие 2018 г. Первое полугодие 2019 г. Динамика, п.п.
500 000 руб. 51,0% 55,1%  4,1 п.п.

В первом полугодии 2019 г. наблюдается рост суммы кредитов разных категорий. Средний размер ипотечного кредита вырос на 17,3% (или на 350,6 тыс. руб.) по сравнению с аналогичным периодом 2018 г. и составил 2,38 млн руб.

Средний размер автокредита составил 769,7 тыс. руб., увеличившись на 8,4% (или на 59,7 тыс. руб.) по сравнению с аналогичным периодом 2018 г., средний размер лимита по кредитным картам составил 54,5 тыс. руб.

, увеличившись на 12,3% по сравнению со вторым кварталом 2018 г. (48,6 тыс. руб.).

Анализ данных Банка России показывает рост кредитной задолженности физлиц за первое полугодие 2019 г. на фоне снижения просроченной задолженности по ранее выданным кредитам. Динамика снижения просроченной задолженности в первом полугодии 2019 г. выражена особенно явно по сравнению с аналогичным периодом 2016 и 2017 гг., снижение с уровня 7-8%.

Динамика кредитной и просроченной задолженности физических лиц

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

* Данные Банка России, расчеты проекта ОНФ «За права заемщиков»

Средняя величина просроченной задолженности составила 13,3 тыс. руб. (годом ранее – 14,4 тыс. руб.). Просроченная задолженность составила 748,6 млрд руб. или 4,6% от всей задолженности. Объем просроченной задолженности за год сократился на 7,7% по сравнению с аналогичным показателем на 1 июля 2018 г.

Показатель продолжает снижаться, что указывает на повышение уровня финансовой ответственности со стороны граждан и на снижение количества кредитов, по которым заемщики не могут вернуть долг. По доле просроченной задолженности лидирует Республика Ингушетия (14,7% против среднероссийского уровня 4,6%).

 В четверку лидеров также входят республики Северо-Кавказского федерального округа: Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия – Алания, Республика Адыгея.

Топ-10 регионов с наибольшим уровнем просроченной задолженности

Субъект РФ Доля просроченной задолженности, % Средний объем просроченной задолженности, руб.
1 Республика Ингушетия 14,7% 11 580
2 Карачаево-Черкесская Республика 9,3% 21 094
3 Республика Северная Осетия — Алания 8,1% 19 761
4 Республика Адыгея 6,9% 16 637
5 Калининградская область 6,4% 18 562
6 Республика Дагестан 6,3% 5 438
7 Республика Бурятия 6,3% 16 236
8 Чеченская Республика 6,2% 6 207
9 Кабардино-Балкарская Республика 6,0% 11 195
10 Астраханская область 5,9% 15 653

Уровень закредитованности, рассчитываемый как отношение среднего объема задолженности к среднему годовому доходу на домохозяйство, в целом по России по итогам полугодия составил 28%. Это означает, что обычная семья отдает почти треть от годового дохода на погашение банковских кредитов. По сравнению с уровнем закредитованности на первый квартал 2019 г.

данный показатель не изменился, что говорит в пользу стабилизации на рынке кредитования. Для сравнения, год назад средний уровень закредитованности составлял 24%. По данным ВЦИОМ, наибольшей популярностью кредиты (ипотечные и необеспеченные) пользуются у молодых россиян в возрасте от 25 до 34 лет.

72% опрошенных из этой возрастной группы заявили, что у них или членов их семей есть непогашенные кредиты. На втором месте идут респонденты в возрасте от 35 до 44 лет — 63% из них имеют кредиты. Менее закредитованными оказались граждане 60 лет и старше (31%), а также молодежь в возрасте от 18 до 24 лет (37%). Брали ссуды и 54% жителей городов с населением от 500 тыс.

до 950 тыс. человек. Меньше всего людей с кредитами в Москве и Санкт-Петербурге (40%).

Динамка роста среднемесячного начисления заработной платы за период 2017-2018 гг. составила 9,6%, отстает от общего уровня закредитованности. Данный фактор оказывает неблагоприятное влияние на финансовое состояние домохозяйств России.

Динамика среднемесячного начисления заработной платы

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

*По материалам Росстата

Чаще всего кредиты берут жители сел и городов с населением меньше 100 тыс. человек. Среди регионов лидеры по закредитованности – Республика Калмыкия и Республика Тыва, где уровень закредитованности превысил 50%. Это означает, что семьи в среднем могут расходовать на погашение кредитной задолженности более 50% располагаемого дохода.

Читайте также:  Обеспечение по кредиту: что может выступать в качестве залога

Свыше 40% – уровень закредитованности семей в Чувашской Республике, Иркутской области, Ханты-Мансийском автономном округе. В первом полугодии 2019 г. к ним добавилась Новосибирская область и Республика Мордовия.

Низкие показатели закредитованности сохраняются в регионах Северо-Кавказского федерального округа (Дагестан – 7%, Ингушетия – 7%, Чечня – 8%), а также в Крыму и Севастополе (7-8%).

Топ-10 регионов с наибольшим уровнем закредитованности

Субъект РФ Уровень закредитованности, % Средний объем задолженности, руб.
1 Республика Тыва 59% 348 454
2 Республика Калмыкия 57% 357 303
3 Чувашская Республика — Чувашия 47% 263 943
4 Иркутская область 43% 309 438
5 Ханты-Мансийский автономный округ — Югра 43% 660 720
6 Новосибирская область 42% 317 364
7 Республика Мордовия 40% 213 959
8 Тюменская область 39% 555 862
9 Ленинградская область 39% 344 389
10 Республика Марий Эл 38% 228 955

На банковских депозитах на 1 апреля 2019 г. находилось 29,089 трлн руб. средств физлиц, из которых 78,8% приходятся на вклады в рублях, 21,2% – в иностранной валюте.

По сберегательной активности, то есть отношению среднего депозита к годовому доходу, лидируют домохозяйства Москвы (108%) и Санкт-Петербурга (80%), а также Калининградской, Самарской, Ярославской, Мурманской, Владимирской областей (выше 50%).

«Наши исследования – это наглядная иллюстрация и ответ на вопрос о том, где необходимо усилить меры поведенческого надзора, профилактические мероприятия, работу по финансовому оздоровлению, повышению уровня финансовой грамотности. Мы считаем, что ситуацию пока можно исправить с помощью инструментов ответственного кредитования», – заявила руководитель проекта ОНФ «За права заемщиков» Евгения Лазарева.

Вместе с тем, по ее словам, в этом вопросе важна осознанность самого заемщика. К сожалению граждане довольно часто оформляют кредиты, поддавшись импульсу потребления. В большинстве случаев импульсивные покупки в кредит не являются жизненно-необходимыми, уверена Лазарева.

«Но самое большое беспокойство у нас все-таки вызывает нелегальный рынок. Его сложно измерить, но он есть. К сожалению, пока мошенники и «черные кредиторы» находят способы обойти существующие законы.

Ответственность для них несоразмерно мала, а правоприменительная практика пока недостаточно однозначна.

В результате, даже если кредит, заем выдается нелегалом или с помощью мошеннических схем, то с заемщика по нему продолжают взыскивать на вполне законных основаниях», – добавила Лазарева.

Эксперты Народного фронта сейчас активно работают для защиты прав граждан в этой сфере, пояснила она: «У нас есть ряд инициатив, касающихся схем обратного выкупа жилья и возвратного лизинга автомобилей.

Кроме того, мы готовим большой просветительский проект «Расскажи бабушке», направленный на защиту старшего поколения от действий нелегалов и мошенников.

И, конечно, мы считаем важным распространение лучших практик борьбы с черным рынком в регионах с наиболее высоким уровнем закредитованности и просрочки».

Источник: https://onf.ru/2019/08/21/eksperty-onf-kreditnaya-zadolzhennost-grazhdan-s-nachala-goda-vyrosla-na-48-i-sostavila/

Основные показатели статистики кредита

Наиболее важными показателями статистики
кредита являются: средний срок ссуды,
оборачиваемость кредитов, характеризуемая
числом оборотов за период, эффективность
средних вложений, удельный вес просроченной
задолженности по ссудам, длительность
просроченной задолженности, средний
размер процентной ставки.

Средний размер кредита
(ссуды) определяется
по формуле средней арифметической
взвешенной:

где

Средний срок кредита может быть
исчислен по формулам:

  • средней арифметической взвешенной (при этом весами являются размеры выданных ссуд):
  • средней гармонической взвешенной:

Средняя длительность пользования
кредитом
по отраслям промышленности
(с учетом невозвращенных в срок в банк
ссуд) определяется по формуле:

где
  • средние остатки кредитов;
  • кредитный оборот (сумма погашенных кредитов);
  • число календарных дней в периоде.

В связи с тем что сведения об остатках
кредита обычно показываются на дату,
расчет среднего остатка выполняется
по средней хронологической:

Средняя длительность просроченных
кредитов
позволяет установить меру
устойчивости задолженности заемщика
на основании следующего выражения:

где
  • средние остатки просроченной задолженности заемщика за рассматриваемый период;
  • сумма погашенной просроченной задолженности за тот же период;

Среднее число оборотов кредита
определяется путем деления оборота
ссуд по погашению на средний их остаток:

  • Экономический смысл этого показателя
    заключается в том, что он характеризует
    число оборотов, совершаемых краткосрочным
    кредитом за изучаемый период.
  • Среднее число оборотов ссуд за год
    составит:
  • ;,
где
  • число дней (месяцев) в году;

За пользование кредитом взимается плата
в размере процентных ставок.

Средняя процентная годовая
ставка кредита (
i):

где

Наряду со средними величинами
выявляется доля просроченной задолженности
в общей задолженности — доля несвоевременно
возвращенных ссуд.

где
  • поступления по системе государственного кредита;
  • расходы по системе государственного кредита.

Для анализа кредитных вложений и их
динамики широко используются такие
статистические методы, как балансовый
и индексный, поэтому необходимо уяснить
методологию построения агрегатных
индексов и индексов средних качественных
показателей.

Для изучения влияния
отдельных факторов на изменение средней
длительности пользования кредитом
строится система взаимосвязанных
индексов, состоящих из индексов
переменного состава (

1Mrl/img-jeoLmS.png» width=»22″>),
постоянного состава ()
и структурных сдвигов (

png» width=»35″>):

Рассмотрим, для примера, индекс средней
длительности пользования кредитом
переменного состава:

где
— однодневный оборот по погашению
кредита, равный .

На величину индекса переменного состава
оказывают влияние два фактора: изменение
длительности пользования кредитом в
отраслях и структурных сдвигов в
однодневном обороте по погашению
кредита.

Абсолютное изменение средней длительности
пользования кредитом за счет двух
факторов:

  1. Индекс средней длительности пользования
    кредитом постоянного состава используют
    для определения влияния только первого
    фактора на изменение средней длительности
    пользования кредитом:
  2. ,.
  3. Абсолютное изменение средней длительности
    пользования кредитом в отраслях составит:
  • Индекс структурных сдвигов
    позволяет определить влияние структурных
    изменений в составе однодневного оборота
    по погашению на изменение средней
    длительности пользования кредитом:
  • ,.
  • Абсолютное изменение средней длительности
    пользования кредитом за счет структурных
    сдвигов в однодневном обороте составит:

Абсолютное изменение среднего числа
оборотов кредита за счет двух факторов
составит:

  1. Изучение динамики
    оборачиваемости кредита по отраслям
    промышленности можно производить с
    помощью индексов
    среднего числа оборотов ссуд.
  2. Индекс среднего числа оборотов кредита
    переменного состава
    показывает
    относительные и абсолютные изменения
    среднего числа оборотов по отраслям и
    структурных сдвигов в средних остатках
    кредита и определяется по формулам:
  3. ;;.
  4. Индекс среднего числа оборотов кредита
    постоянного состава
    показывает
    относительные и абсолютные изменения
    среднего числа оборотов кредита за счет
    одного фактора — изменения оборачиваемости
    кредита в отраслях и определяется по
    формулам
  5. ;;.
  6. Индекс структурных сдвигов показывает
    относительные и абсолютные изменения
    средней оборачиваемости кредита за
    счет структурных сдвигов в средних
    остатках кредита:
  7. ;;.
  8. Открытие кредита (кредитной линии) — это
    соглашение, согласно которому кредитор
    обязуется на определенных условиях
    предоставить и распоряжение клиента
    определенную сумму, которую тот сможет
    использовать по своему усмотрению.
  9. Основные показатели кредитной статистики
    могут быть сгруппированы следующим
    образом:
  • показатели, связанные с условиями и возможностями выдачи кредита;
  • показатели расчета процентов за выданный кредит;
  • показатели, связанные с анализом уровня кредитного риска для заемщика (банка) или уровня кредитоспособности клиента.

К первой группе относятся следующие
показатели.

  1. Максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков:

Под взаимосвязанными заемщиками
понимаются юридические и физические
лица — заемщики, связанные между собой
экономически или юридически (т.е.

имеющие
общую собственность и (или) взаимные
гарантии, обязательства; существует
также совмещение одним физическим лицом
ряда руководящих должностей).

Иными
словами, финансовые трудности одного
из заемщиков делают вероятным возникновение
финансовых трудностей другого (других)
заемщика (заемщиков).

При расчете данного показателя в группу
взаимосвязанных заемщиков включаются
все дочерние и зависимые организации.

В соответствии с нормативами Центрального
банка РФ значение этого показателя
установлено в размере 25%.

  1. Максимальный размер крупных кредитов — устанавливается как процентное соотношение совокупной величины крупных кредитов и собственных средств (капитала) банка.

Под крупным кредитом понимается
совокупная сумма требований к одному
заемщику (или группе связанных заемщиков)
банка по кредитам с учетом 50% суммы
забалансовых требований — гарантий,
поручительств, имеющихся у банка в
отношении одного заемщика (или группы
связанных заемщиков), превышающая 5%
собственных средств (капитала) банковского
учреждения.

Решение о выдаче крупных кредитов
(займов) должно в обязательном порядке
приниматься правлением банка или его
кредитным комитетом с учетом заключения
кредитного подразделения банка.

Банком России установлено, что с 1998 г.
совокупная величина крупных кредитов
и займов, выданных банком, включая
взаимосвязанных заемщиков, с учетом
50% требований по гарантиям и поручительствам
не может превышать размер капитала
банка более чем в 8 раз.

  1. Максимальный размер риска на одного кредитора (вкладчика), который рассчитывается как процентное соотношение величины вкладов, депозитов или полученных банком кредитов, гарантий и поручительств, остатков по счетам одного или связанных между собой кредиторов (вкладчиков) и собственных средств (капитала) банка. Максимально допустимое значение показателя — 25%.

  2. Норматив кредитования банком своих акционеров (участников) и инсайдеров, который определяется как отношение суммы кредитов, гарантий и поручительств, предоставленных банком своим участникам, к собственным средствам (капиталу) банка:

Читайте также:  Статистика аварий на цементных заводах: причины происшествий

Под взаимосвязанными акционерами
понимаются юридические или физические
лица, связанные между собой экономическими
и (или) юридическими отношениями (т.е.
имеющие общую собственность, поручительства
или гарантии, а также совмещающие
руководящие должности). Это может
привести к вероятности создания «принципа
домино» в случае возникновения финансовых
трудностей.

Источник: https://studfile.net/preview/1720842/page:2/

Статистика кредитов: процентные ставки и объемы задолженности

Статистика по кредитам за 2017 год демонстрирует рост количества выданных займов. Прирост составил 34,8 млн. ссуд. Общая сумма займов – около 5,68 трлн. руб. Показатели 2017 года перекрыли результаты докризисного периода.

Статистика кредитов показывает – риск просрочки по всем видам задолженности составляет 4,5%. Показатель в два раза меньше, чем в 2013 году. Банки усовершенствовали методы сбора проблемной задолженности.

На что берут кредиты? По данным Home Credit Banka потребительские займы обычно берут для ремонта квартиры или дома, покупки недвижимости или авто. Основная причина – снижение процентных ставок. Люди стали чаще брать ссуды на отдых. Примерно каждый пятый смартфон куплен в кредит.

Какая статистика потребительских кредитов в России? За 1 полугодие 2017 года самые высокие темпы роста выдачи займов зарегистрированы в Санкт-Петербурге, Волгоградской, Белгородской области.

В стране также наблюдается сильный рост в сегменте «Кредитных карт». Количество кредитов по статистике выросло до 8,65 млн. штук. Общий показатель поднялся до 544,5 млрд. руб. (по данным ОКБ). Прирост составил 48%.

Статистика ставок по кредитам:Статистика международных кредитов показывает, что долги российских резидентов перед зарубежными банками также выросли. По данным БМР, за первое полугодие 2017 года долг составил около 102,7 млрд. долларов. Основная часть приходится на банки следующих стран (в млрд. долларах):

  1. Франция – 16,3.
  2. Великобритания – 14.
  3. Германия – 7,7.
  4. Австрия – 5,4.
  5. Нидерланды – 3,9.
  6. Япония – 3.
  7. Другие страны – 52,4.

Государственные ссуды являются одной из форм привлечения денежных средств. Государство может быть должником и кредитором одновременно.

На 1 января 2018 года задолженность физических лиц составляла более 9,03 млрд. руб. На долю национальной валюты приходится 8,98 млрд., иностранной – 50,8 млн. Половину составляют займы в долларах США. Объем проблемных ссуд к концу 2017 года составлял 44,5 млн.

Статистика потребительского кредитования граждан в начале года составляла 1,71 млрд. руб. К концу 2017 года показатель вырос до 3 млрд. Прирост составил 75%.

Объем займов на строительство (реконструкцию) и приобретение жилья в Беларуси по состоянию на 1 января 2018 года достиг 6,49 млрд. руб. В 2016 году показатель был на уровне 5,96 млрд. Статистика просроченных кредитов на 01.01.2018 года – 17,9 млн.

Статистика банковского кредитования показывает, что субъектам МСП в 2017 году выдано 704,5 млрд. руб. К концу года совокупный размер займов составил более 8,29 млрд. Из них:

  1. В национальной валюте – 4,14 млрд.
  2. В иностранной валюте – 4,15 млрд.

Просроченная задолженность МСП на 1 января 2018 года – 276,9 млн. руб. На долю национальной валюты приходится 113,3 млн., иностранной – 163,5 млн.

Как получить самый выгодный потребительский кредит?

Попробуйте обратить внимание на рекламные билборды, рекламу по ТВ, в Интернете и на витринах, на которых рекламируются кредиты.

По статистике Центробанка России за 2018 год, средневзвешенные ставки по кредитам для физлиц составляют (данные взяты с сайта ЦБ РФ):

  • до 30 дней: 13-15%;
  • от 31 до 90 дней: 15-17%;
  • от 91 до 180 дней: от 17 до 21%;
  • от 181 дней до 1 года: 17.2-19%;

Источник: https://sdelka99.ru/audit/kakov-sredniy-razmer-kredita-2018-godu-rossii-ofitsialnye-dannye/

Статистика просроченной задолженности. Итоги 2016 г

  • По итогам 2016 г. доля просроченных счетов в общем количестве открытых кредитов составила 17,5%. Общее количество просроченных кредитов с начала года выросло на 7%: с 12,62 до 13,55 млн. кредитов. Год назад темпы роста этого показателя составляли 9%. Количество счетов с просрочкой платежа более 90 дней выросло с начала года на 9%: с 9,48 до 10,33 млн шт., составив по итогам года 13,4% от общего количества открытых кредитов. За 2015 г. этот показатель вырос на 23%. 
  • Объем просроченной задолженности по итогам 2016 г. вырос на 13%: с 1,15 до 1,30 трлн. руб. и в декабре составил 13,8% от общего объема ссудной задолженности граждан. Год назад темпы роста этого показателя составляли 49%. Объем «плохих» долгов с просрочкой платежей более 90 дней за год также вырос на 13%: с 1,11 до 1,26 трлн. руб. и составил 13,4% от ссудной задолженности. В 2015 г. темпы роста «плохих» долгов составляли 51%. 
  • Лучше всего в 2016 г. россияне обслуживали кредитные карты. Количество просроченных счетов выросло за год на 3%: с 5,13 до 5,26 млн. шт., составив 13,4% от общего числа открытых кредитных карт. При этом, начиная с июля 2016 г., наблюдался устойчивый тренд на снижение доли счетов с просрочкой платежа в общем количестве открытых карт. Объем просроченной задолженности за 2016 г. снизился на 3%: с 241,88 до 234,22 млрд. руб. (самое низкое значение с ноября 2015 г.), составив 24,6% от общего объема ссудной задолженности по картам.
  • Самые высокие годовые темпы роста количества просроченных кредитов показал сегмент ипотеки. За 2016 г. количество просроченных кредитов выросло на 39%: с 81,88 до 114,16 тыс. шт. и составило 3,9% от общего количества открытых ипотечных кредитов. Основной рост пришелся на I кв. 2016 г., когда количество просроченных кредитов выросло сразу на 25%. Объем просроченного долга вырос за год на 24%: с 132,12 до 163,11 млрд. руб. и составил 4,4% от общего объема ссудного долга по ипотеке.
  • Количество просроченных счетов в сегменте кредитов наличными выросло за год на 10%: с 7,22 до 7,95 млн. шт., составив 23,3% от общего количества открытых кредитов наличными. Объем просроченной задолженности по итогам года вырос на 15%: c 708,57 до 813,75 млрд. руб., составив 19,5% от ссудного долга по этому виду кредитов. 
  • Количество просроченных автокредитов за прошедший год выросло на 17%: с 189,49 до 221,95 тыс. шт., составив 18,3% от общего числа открытых автокредитов.  Объем просроченной задолженности вырос почти на 25%: c 67,95 до 84,62 млрд. руб., составив 17,2% от ссудного долга по этому виду кредитов.

Даниэль Зеленский, генеральный директор Объединенного Кредитного Бюро
По итогам 2016 г. мы наблюдали значительное замедление темпов роста просроченной задолженности. В этом году объем просроченных долгов вырос на 13%, тогда как за 2015 г. он увеличился на 50%.

Такая же ситуация отмечается и в сегменте «плохих» долгов с просрочкой платежа свыше 90 дней, которые составляют 97% от общего объема просроченной задолженности и являются одним из основных драйверов ее роста. Также отмечаются невысокие темпы роста количества просроченных кредитов, в том числе и «плохих». 

Все это является эффектом изменения кредитных политик банков и новых рисковых стратегий, применяемых на протяжении 2015-2016 гг.

Банки стали более внимательно подходить к оценке потенциальных заемщиков, зачастую отдавая предпочтение работе с существующей клиентской базой, что не могло не сказаться на общем качестве кредитных портфелей.

Кроме этого, большинство кредитных организаций делали фокус на сбор просроченной задолженности. 

Повлияло на ситуацию и общее оживление на рынке розничного кредитования в 2016 г. По предварительным итогам за 11 мес. 2016 г. банки выдали на 13% больше новых кредитов, чем за аналогичный период 2015 г., а объемы кредитования выросли на треть.  

Сейчас уже можно говорить о том, что просрочка по старым выдачам достигла определенного дна, и с середины года мы наблюдали тренд на постепенное снижение доли просроченных кредитов.

Полагаю, что с учетом текущей рыночной ситуации, а также внимания регулятора к качеству кредитных портфелей банков, тренд на очищение кредитных портфелей и стабилизацию ситуации с просроченной задолженностью может сохраниться в течение 2017 г.  

Источник: https://bki-okb.ru/corp/analitika/statistika-prosrochennoy-zadolzhennosti-itogi-2016-g

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector