- 5 октября, 2020
- 138
НБКИ: в августе 2020года средний размер автокредита достиг 852,6 тыс. руб., приблизившись к рекордному значению конца 2019 года
При этом стоит напомнить, что в апреле по сравнению с мартом текущего года средний чек автокредита сократился сразу на 17,7% до 700,3 тыс. руб. Таким образом, за последующие 4 месяца (май-август) данный показатель не только отыграл это падение, но и приблизился к рекордным значением конца прошлого года (в декабре 2019 года – 862,0 тыс. руб.).
В свою очередь средний персональный кредитный рейтинг (ПКР) заемщика по автокредитам в августе 2020 года составил 679 баллов (минимальное значение – 300 баллов, максимальное – 850 баллов).
В августе 2020 года самый большой средний размер выданных автокредитов в регионах РФ (среди 30 регионов – лидеров по объемам автокредитования) был отмечен в Москве (1 297,0 тыс. руб.), Московской области (1 055,3 тыс. руб.), Санкт-Петербурге (1 034,5 тыс. руб.), Ленинградской области (962,1 тыс. руб.), а также в Краснодарском крае (945,8 тыс. руб.).
Что касается динамики среднего чека выданных автокредитов (среди 30 регионов РФ – лидеров по объемам автокредитования), то по сравнению с аналогичным периодом прошлого года наивысший рост данного показателя в августе продемонстрировали Кемеровская (+46,7%) и Самарская (+15,9%) области, Москва (+14,0%), а также Воронежская (+13,7%) и Тверская (+12,5%) области. Единственным регионом из топ-30 по объемам автокредитования, в котором средний размер автокредита незначительно снизился, оказалась Иркутская область (-1,2%) (Таблица 1).
«После падения в апреле-мае 2020 года, летом средний чек автокредита в стране не только постепенно вернулся на прежний уровень, но и почти достиг рекордных показателей конца прошлого года, – отмечает генеральный директор НБКИ Александр Викулин. – В первую очередь, этому поспособствовало снятие карантинных ограничений в наиболее крупных и кредитно-активных регионах страны, прежде всего, в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге. Благодаря этому граждане смогли вновь посещать автосалоны и реализовывать отложенный на несколько месяцев спрос».
Таблица 1. Динамика среднего размера выданных автокредитов в августе 2020 году в сравнении с августом 2019 года (топ-30 регионов РФ по объемам автокредитования), в руб.
|
По регионам |
август 2019 год, руб. |
август 2020 год, руб. |
Изменение, в % |
1 |
г. Москва |
1 138 084 |
1 296 967 |
14,0% |
2 |
Московская область |
976 787 |
1 055 280 |
8,0% |
3 |
г. Санкт-Петербург |
960 150 |
1 034 530 |
7,7% |
4 |
Ленинградская область |
868 586 |
962 108 |
10,8% |
5 |
Краснодарский край |
887 228 |
945 824 |
6,6% |
6 |
Ханты-Мансийский АО – Югра |
853 347 |
926 805 |
8,6% |
7 |
Тверская область |
784 652 |
882 932 |
12,5% |
8 |
Новосибирская область |
795 277 |
882 343 |
10,9% |
9 |
Иркутская область |
890 606 |
880 217 |
-1,2% |
10 |
Ставропольский край |
787 443 |
870 546 |
10,6% |
11 |
Архангельская область |
753 746 |
845 754 |
12,2% |
12 |
Красноярский край |
808 704 |
839 794 |
3,8% |
13 |
Калужская область |
807 529 |
832 601 |
3,1% |
14 |
Тульская область |
766 110 |
831 787 |
8,6% |
15 |
Ростовская область |
735 670 |
818 627 |
11,3% |
16 |
Тюменская область (без ХМАО и ЯНАО) |
721 737 |
792 048 |
9,7% |
17 |
Нижегородская область |
722 127 |
775 047 |
7,3% |
18 |
Свердловская область |
706 998 |
768 642 |
8,7% |
19 |
Омская область |
690 205 |
758 186 |
9,8% |
20 |
Воронежская область |
664 008 |
755 035 |
13,7% |
21 |
Самарская область |
642 336 |
744 228 |
15,9% |
22 |
Саратовская область |
717 545 |
724 209 |
0,9% |
23 |
Пермский край |
664 252 |
721 755 |
8,7% |
24 |
Республика Башкортостан |
676 760 |
711 879 |
5,2% |
25 |
Волгоградская область |
694 263 |
711 640 |
2,5% |
26 |
Оренбургская область |
648 641 |
711 302 |
9,7% |
27 |
Челябинская область |
676 766 |
710 334 |
5,0% |
28 |
Республика Татарстан |
653 866 |
705 496 |
7,9% |
29 |
Удмуртская Республика |
612 214 |
675 789 |
10,4% |
30 |
Кемеровская область |
437 836 |
642 286 |
46,7% |
Национальное бюро кредитных историй (АО «НБКИ») предоставляет десятки современных высокотехнологичных решений в области контроля и оценки кредитных рисков, прогнозной аналитики.