Каждый житель области, включая стариков и детей, должен почти по 54 тысячи.
Информационно-аналитическое агентство «СеверИнформ» опубликовало очередной рейтинг закредитованности жителей регионов России.
Он показывает, в каких субъектах на каждого жителя приходится больше всего задолженности по займам.
Рейтинг создан на основе данных ЦБ РФ на 1 июля этого года о кредитах, предоставленных физическим лицам-резидентам.
Под закредитованностью понимается отношение общей суммы существующей в регионе задолженности населения перед банками к числу жителей региона.
По сравнению с началом года картина изменилась мало.
Стоит отметить, что средний показатель по стране — порядка 72 тысяч рублей.
Самая большая долговая нагрузка приходится на жителей Ямало-Ненецкого и Ханты-Мансийского автономных округов – 183 и 165 тысяч рублей на человека соответственно.
Самая маленькая долговая нагрузка приходится на Чечню, Дагестан, Ингушетию, Севастополь и Крым.
Здесь, опять же, ситуация схожая с той, которая была в начале года. В этих региона закредитованность ниже 12 тысяч рублей.
Далее расположились Магаданская область, Ненецкий автономный округ, Республики Саха и Коми, Московская и Мурманская области, где закредитованность жителей превысила 100 тысяч рублей.
Согласно данным Росстата, во всех этих регионах средняя зарплата выше общероссийского показателя, который составил в первом полугодии 37 тысяч.
Костромская область разместилась на 67 месте. Судя по рейтингу, каждый житель области, включая стариков и детей, должен банкам 53 тысячи 967 рублей. Задолженность составляет 35 миллиардов 200 миллионов рублей.
Каждый житель Ивановской области должен 50 тысяч 190 рублей, Ярославской – 58 тысяч 871 рубль.
Последние новости рубрики
Издание CNews и Банк ВТБ подвели итоги четвертой общероссийской кросс-отраслевой премии Data Fusion Awards. Всего было подано более 100 заявок….
80% жителей Центрального федерального округа (без учета Москвы и Московской области) считают, что инвестиционные сервисы помогают получить доход. Это показало…
Банк ВТБ и холдинг Т1 подвели итоги четвертого ежегодного соревнования по машинному обучению Data Fusion Contest 2024. Участникам было предложено…