- 27 апреля, 2020
- 143
НБКИ: в начале апреля средний размер лимитов по выданным кредитным картам снизился до 59,1 тыс. рублей
По данным 4 000 кредиторов, передающих сведения в Национальное бюро кредитных историй (НБКИ), в первой декаде апреля 2020 года средний размер лимитов по выданным кредитным картам составил 59,1 тыс. руб. При этом по сравнению с апрелем 2019 года снижение лимитов в начале апреля составило 12,0% (в апреле 2019 года – 67,8 тыс. руб.), а по отношению к марту 2020 года – на 6,6% (в марте 2020 года – 63,9 тыс. руб.).
В первой декаде апреля 2020 года самый большой средний размер лимитов по выданным кредитным картам в регионах РФ (среди 30 регионов – лидеров по объемам выдачи новых кредитных карт) был отмечен в Москве (101,6 тыс. руб.), Санкт-Петербурге (80,8 тыс. руб.), Республике Татарстан (79,1 тыс. руб.), Краснодарском крае (72,7 тыс. руб.) и Московской области (70,9 тыс. руб.).
При этом самую серьезную динамику снижения среднего размера лимитов по выданным кредитным картам (среди 30 регионов РФ – лидеров по объемам выдачи новых кредитных карт) в начале апреля 2020 года по сравнению с апрелем 2019 года продемонстрировали Нижегородская (-30,6%) и Иркутская (-28,6%) области, Ханты-Мансийский АО (-27,8%), а также Приморский (-27,3%) и Хабаровский (-25,8%) края. В Москве и Санкт-Петербурге средний размер лимитов снизился на 11,9% и 11,6% соответственно (Таблица 1).
«С помощью такого инструмента, как лимиты по кредитным картам, банки имеют возможность эффективно управлять кредитным риском, – считает директор по маркетингу НБКИ Алексей Волков. – Поэтому в начале апреля, на фоне мероприятий по самоизоляции граждан и экономических последствий коронавирусной пандемии в стране и мире, банки стали ужесточать свои кредитные политики. В том числе, прибегнув к снижению лимитов по кредитным картам. При этом стоит отметить, что в последнее время банки и так подходили к выдаче новых карт достаточно консервативно, ориентируясь, прежде всего, на тех заемщиков, чьи долговая нагрузка и персональный кредитный рейтинг находятся на высоком уровне».
Таблица 1. Динамика среднего размера лимитов по выданным кредитным картам в регионах РФ в апреле 2019-2020гг., в руб.
|
По регионам |
апрель 2019, руб. |
1-я декада апреля 2020, руб. |
Изменение, в % |
1 |
г. Москва |
115 315 |
101 611 |
-11,9% |
2 |
г. Санкт-Петербург |
91 480 |
80 833 |
-11,6% |
3 |
Республика Татарстан |
61 773 |
79 100 |
28,0% |
4 |
Красноярский край |
71 042 |
72 704 |
2,3% |
5 |
Московская область |
88 371 |
70 917 |
-19,8% |
6 |
Ленинградская область |
71 659 |
63 205 |
-11,8% |
7 |
Ханты-Мансийский АО – Югра |
86 586 |
62 513 |
-27,8% |
8 |
Краснодарский край |
57 419 |
62 002 |
8,0% |
9 |
Удмуртская Республика |
64 185 |
61 289 |
-4,5% |
10 |
Новосибирская область |
66 343 |
57 775 |
-12,9% |
11 |
Ставропольский край |
56 658 |
57 672 |
1,8% |
12 |
Омская область |
56 274 |
57 660 |
2,5% |
13 |
Ростовская область |
62 249 |
55 733 |
-10,5% |
14 |
Тюменская область (без ХМАО и ЯНАО) |
65 939 |
55 163 |
-16,3% |
15 |
Республика Башкортостан |
58 538 |
54 260 |
-7,3% |
16 |
Приморский край |
73 957 |
53 760 |
-27,3% |
17 |
Белгородская область |
60 804 |
53 599 |
-11,8% |
18 |
Хабаровский край |
71 837 |
53 286 |
-25,8% |
19 |
Волгоградская область |
55 944 |
52 970 |
-5,3% |
20 |
Самарская область |
62 889 |
52 760 |
-16,1% |
21 |
Алтайский край |
54 160 |
52 425 |
-3,2% |
22 |
Воронежская область |
59 662 |
51 466 |
-13,7% |
23 |
Свердловская область |
65 113 |
50 847 |
-21,9% |
24 |
Кемеровская область |
57 238 |
49 308 |
-13,9% |
25 |
Челябинская область |
61 557 |
49 282 |
-19,9% |
26 |
Пермский край |
59 589 |
47 072 |
-21,0% |
27 |
Иркутская область |
65 919 |
47 040 |
-28,6% |
28 |
Саратовская область |
55 209 |
46 012 |
-16,7% |
29 |
Нижегородская область |
63 858 |
44 286 |
-30,6% |
30 |
Оренбургская область |
52 115 |
43 237 |
-17,0% |
ОНЛАЙН МАРАФОН "КРЕДИТНАЯ ИСТОРИЯ И ПЕРСОНАЛЬНЫЙ КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ (ПКР) В УСЛОВИЯХ ПАНДЕМИИИ КОРОНАВИРУСА".
Национальное бюро кредитных историй (АО «НБКИ») предоставляет десятки современных высокотехнологичных решений в области контроля и оценки кредитных рисков, прогнозной аналитики.