В соответствии с проведенным исследованием Национального бюро кредитных историй (НБКИ), в декабре 2022 года размер рекомендованного семейного дохода, комфортного для обслуживания среднего ипотечного кредита, снизился по сравнению с мартом 2022 года на 6,6%, составив 80,7 тыс. руб. (в марте 2022 года - 86,4 тыс. руб.) (Таблица 1). Стоит отметить, что в марте минувшего года был отмечен пик роста данного показателя, связанный с санкционным давлением, ростом ключевой ставки Банка России, рыночных ипотечных ставок, и, соответственно, увеличением стоимости ипотечного кредита в стране.
Показатель рекомендованного семейного дохода фиксирует предельное отношение ежемесячных ипотечных платежей семьи (домохозяйства) к ежемесячным денежным поступлениям. Он рассчитывается на основании экономически обоснованного утверждения, что относительно комфортным для заемщика является соотношение ежемесячных платежей к ежемесячным доходам на уровне 1/3.
Таблица 1. Динамика рекомендованного семейного дохода российского заемщика в 2022г.*
Период |
март 2022, тыс. руб. |
дек 2022, тыс. руб. |
Динамика дек. 22 к марту 22, в % |
Доход семьи в месяц, тыс. руб. |
86,4 |
80,7 |
-6,6% |
*- использованы данные 4 000 кредиторов, передающих сведения в НБКИ. Доход семьи в месяц рассчитан как умноженный на три размер ежемесячного периодического платежа для аннуитета на основе постоянства сумм платежей и постоянной процентной ставки по кредиту. Для расчета платежа был использованы средневзвешенные ставки по ипотечным кредитам, выданным в рублях РФ по данным Банка России.
При этом по сравнению с аналогичным показателем 2021 года, в декабре 2022 года показатель рекомендованного семейного дохода, напротив, немного вырос – на 3,9% (в декабре 2021 года – 77,7 тыс. руб.).
В декабре 2022 года самый высокий показатель рекомендованного семейного дохода, комфортного для обслуживания ипотечного кредита, среди 30-ти регионов с наибольшим объемом ипотечного портфеля зафиксирован в Москве (153,5 тыс. руб.), Московской области (118,9 тыс. руб.), Санкт-Петербурге (101,6 тыс. руб.), Ханты-Мансийском АО (90,8 тыс. руб.) и Приморском крае (88,4 тыс. руб.).
Что касается динамики данного показателя в декабре 2022 года по сравнению с мартом того же года, то она носила разнонаправленный характер. Наиболее серьезную динамику снижения рекомендованного семейного дохода среди 30-ти регионов с наибольшим объемом портфеля ипотечных кредитов продемонстрировали Москва (-14,2%), Санкт-Петербург (-11,6%), Ленинградская область (-11,4%), Краснодарский край (-9,8%), а также Тульская (-9,1%) и Московская (-7,2%) области. В то же время, наивысший рост данного индикатора в топ-30 регионов страны был зафиксирован в Тюменской области (+7,4%), Ставропольском (+7,1%) и Алтайском (+5,9%) краях, а также в Воронежской (+5,3%) и Челябинской (+5,1%) областях (Таблица 2).
«После пика роста среднего размера рекомендованного семейного дохода российского заемщика в марте прошлого года, затем данный показатель существенно снизился, - говорит директор по маркетингу НБКИ Алексей Волков. – В наибольшей степени на улучшение индикатора комфортного обслуживания ипотеки повлияли снижение ключевой ставки Банка России и рыночных ипотечных ставок, а также постепенное сокращение стоимости квадратного метра жилья. Все это, вкупе с увеличением сроков кредитования, привело к некоторому удешевлению стоимости ипотечного кредита и его обслуживания. В то же время динамика доходов населения и экономическая неопределенность пока не позволяет говорить о том, что ситуация с комфортным обслуживанием ипотеки существенно улучшилась. В этих условиях заемщикам важно продолжать контролировать кредитную нагрузку и планировать свои финансы таким образом, чтобы выплаты по кредиту позволяли поддерживать привычный уровень жизни».
Таблица 2. Динамика рекомендованного семейного дохода заемщиков в 2022г. в 30 регионах с наибольшим объемом портфеля ипотечных кредитов*
|
Регион |
Рекомендованный доход на обслуживание среднего ипотечного кредита, руб. |
Динамика, % |
||
март 2022 |
декабрь 2022 |
||||
1 |
г. Москва |
178 953 |
153 497 |
-14,2% |
|
2 |
Московская область |
128 133 |
118 942 |
-7,2% |
|
3 |
г. Санкт-Петербург |
114 950 |
101 630 |
-11,6% |
|
4 |
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра |
88 794 |
90 752 |
2,2% |
|
5 |
Приморский край |
87 545 |
88 362 |
0,9% |
|
6 |
Хабаровский край |
82 443 |
84 629 |
2,7% |
|
7 |
Ленинградская область |
94 576 |
83 815 |
-11,4% |
|
8 |
Краснодарский край |
92 317 |
83 267 |
-9,8% |
|
9 |
Новосибирская область |
81 246 |
82 856 |
2,0% |
|
10 |
Красноярский край |
81 306 |
79 303 |
-2,5% |
|
11 |
Иркутская область |
79 837 |
79 286 |
-0,7% |
|
12 |
Нижегородская область |
79 324 |
77 938 |
-1,7% |
|
13 |
Ставропольский край |
72 049 |
77 134 |
7,1% |
|
14 |
Республика Татарстан (Татарстан) |
77 805 |
76 851 |
-1,2% |
|
15 |
Тюменская область |
68 577 |
73 645 |
7,4% |
|
16 |
Ростовская область |
70 547 |
73 478 |
4,2% |
|
17 |
Свердловская область |
70 906 |
72 775 |
2,6% |
|
18 |
Тульская область |
79 960 |
72 647 |
-9,1% |
|
19 |
Омская область |
74 730 |
72 605 |
-2,8% |
|
20 |
Воронежская область |
68 641 |
72 259 |
5,3% |
|
21 |
Самарская область |
69 384 |
71 462 |
3,0% |
|
22 |
Кемеровская область - Кузбасс |
67 879 |
70 798 |
4,3% |
|
23 |
Саратовская область |
70 373 |
68 444 |
-2,7% |
|
24 |
Республика Башкортостан |
68 167 |
68 144 |
0,0% |
|
25 |
Алтайский край |
64 023 |
67 804 |
5,9% |
|
26 |
Волгоградская область |
67 605 |
66 887 |
-1,1% |
|
27 |
Пермский край |
63 071 |
63 414 |
0,5% |
|
28 |
Оренбургская область |
61 399 |
63 260 |
3,0% |
|
29 |
Челябинская область |
59 179 |
62 207 |
5,1% |
|
30 |
Удмуртская Республика |
57 184 |
54 324 |
-5,0% |
|
*-в таблице использованы данные 4 000 кредиторов, передающих сведения в НБКИ. Доход семьи в месяц рассчитан как умноженный на три размер ежемесячного периодического платежа для аннуитета на основе постоянства сумм платежей и постоянной процентной ставки по кредиту. Для расчета платежа был использованы средневзвешенные ставки по ипотечным кредитам, выданным в рублях РФ по данным Банка России.
Национальное бюро кредитных историй (АО «НБКИ») предоставляет десятки современных высокотехнологичных решений в области контроля и оценки кредитных рисков, прогнозной аналитики.
Другие новости: