Время непростое, а жилищные условия не улучшаются сами, и являясь программистом средней руки, все чаще поглядываю на столь широко разрекламированную меру поддержки как ипотека для специалистов области информационных технологий. Да еще и новость о изменения в программе подталкивает к ускорению решения, так как бюджет ограничен, вот я и решил посмотреть сколько выдано столь манящих рубликов да под пять то процентов. Данные я собираюсь брать вполне официальные, с сайта банка дом.рф, руководителем которого является легендарный Виталий ::НОУКРИМИНАЛИТИ:: Мутко.
Статья бы ничего не стоила, если бы на этом сайте можно было бы подвигать датами, сортировками и прочими благами фронтенда. Отчет выгружается только за одну неделю работы программы, что нам не дает простора для анализа. Также можно скачать Excel файл также за одну неделю, и если бы я являлся богом табличек, то, наверно, собрал 17 файлов, а именно такое же количество недель на данный момент работает программа, и просто в ней красиво построил графики.
Любителям табличек, я написал скрипт, скачивающий эти файлы и приложил все доступные на данный момент.
Выгружать данные можно по вот такому URL, который несложным образом достается из внутренностей сайта.
https://дом.рф/ajax/itm_weekly_report.php?reportType=creditor&date=dd.mm.yyyy
reportType - тип отчета по субъектам РФ - region или по банкам - creditor
для выгрузки Excel надо добавить параметр format=xlsx
Параметры этого GET запроса я как только ни менял, но они действительно сделали только за неделю, не отрицаю возможности существования выгрузки всей статистики сразу, но не смог. Если мы осмелимся удалить все параметры запроса, то получим метаинформацию для отчета, запрос такой, конечно, не по заветам REST, но сейчас даже удобнее для универсализации изысканий, глядишь и через неделю смогу чего-нибудь посчитать. Выглядит она так
{
"requestDate": null,
"dates": [
"18.08.2022",
...................
"12.05.2022"
],
"creditors": [
"\"АЗИАТСКО-ТИХООКЕАНСКИЙ БАНК\" (АО)",
....................
"ТКБ БАНК ПАО"
],
"regions": [
"Алтайский край",
.....................
"Ярославская область"
]
}Сами данные по отчетам отдаются также в формате JSON и для отчета по банкам выглядят так
{
"header": {
"main": [
"Наименование кредитора",
"Наименование региона",
"Принято заявок, шт.",
"Одобрено заявок, шт.",
"Количество отказов, шт.",
"Заключено кредитов, шт.",
"Заключено кредитов, млн руб.",
"Выдано кредитов, шт.",
"Выдано кредитов, млн руб."
],
"data": []
},
"data": [
[
"Итого",
"",
"635",
"464",
"122",
"216",
"1 983,26",
"205",
"1 874,84"
],
[Общая статистика по банку]
[Статистика по банку для каждого региона]
.......
]
}а для отчета по регионам в обратном порядке, сначала по региону, а после статистика по региону для каждого банка.
Больше всего меня интересовала сначала значение ИТОГО, сколько выдали уже кредитов.
Принято заявок, шт. |
Одобрено заявок, шт. |
Количество отказов, шт. |
Заключено кредитов, шт. |
Заключено кредитов, млн руб. |
Выдано кредитов, шт. |
Выдано кредитов, млн руб. |
16294 |
10974 |
2655 |
3158 |
28917.8 |
3024 |
27546.4 |
Если я правильно понимаю все формулировки, то средний размера кредита для этого продукта 9 миллионов рублей, внушительная сумму, но не удивляющая в виду цен на недвижимость. Учитывая, что такой льготой по ипотеке можно воспользоваться только один раз, то почти 3000 ипотек по 9 млн. руб., это, вероятно, хороший показатель. Среднюю, как обычно в подобных выборках смотреть не особо интересно, но данными для медианной не располагаем. Везде пишут о том, что выделено 1,5 млрд. рублей, в самом постановлении написано, что общий размер лимита займов должен быть 240 млрд.руб. Вообще деньги из резервного фонда идут на возмещение разницы банкам заявленной льготной ставки в 5% до ключевой ставки +2.5% для квартир и +4.5% для остальных объектов на первый календарный день месяца. Нужно учитывать тот факт, что средний срок ипотеки на первичное жилье в стране подрос, по разным данным он разный, возьмем 24 года. Если считать честно то конечно надо взять по каждой неделе и смотреть ставки, но это слишком сложные подсчеты, которые пока все равно будут весьма приблизительными, так как люди успели заплатить 2-3 платежа, также ЦБ сейчас обещает только снижать ставку, хотелось бы верить. Будем считать, что актуальная ставка 8% будет держаться продолжительное время, то есть 8% + 2.5% ставка от которой государство субсидирует до 5%. Посчитаем при параметрах аннуитетные платежи 24 года 9 млн и ставку 5% - льготную и 10,5% - базовую.
Льготная |
Базовая |
|
Ежемесячный платеж |
59 396,02 руб. |
85 723,28 руб. |
Начисленные проценты |
5 255 044,80 руб. |
15 688 304,64 руб. |
Долг + проценты |
14 255 044,80 руб. |
24 688 304,64 руб. |
с каждой такой ипотеки 10,3 млн. руб. государство возмещает банку за недополученную прибыль с процентов. Ставка до февраля была вообще 9,5 пунктов, то есть текущее положение можно считать еще оптимистичным. И если считать, что субсидии должны заложить на весь срок кредита, без учета досрочного погашения, то 1,5 млрд. руб. это несерьезная сумма, на 150 кредитов. Но, конечно, надо смотреть на средний срок жизни кредита, который тоже предсказывают будет увеличиваться, а не на сколько берут, и если решить, что таблица выше это негативный сценарий, то за позитивный сценарий возьмем расчет для 10 лет, так как сумма уже серьезная и даже с зарплатой 300к\наносек быстро не разделаться на фоне таргета инфляции 15%.
Льготная |
Базовая |
|
Ежемесячный платеж |
95 458,96 руб. |
121 441,50 руб. |
Начисленные проценты |
2 455 075,20 руб. |
5 572 980,00 руб. |
Долг + проценты |
11 455 075,20 руб. |
14 572 980,00 руб. |
При таких условиях 1,5 млрд. рублей хватит примерно на 500 ипотек. Но если исходить из оригинала постановления, то там сказано
Общая сумма кредитов (займов), по которым осуществляется возмещение недополученных доходов, составляет до 240 млрд. рублей (включительно) (далее - общий размер лимита средств).
В случае если совокупный размер средств, указанный во всех заявках
на возмещение, превышает общий размер лимита средств, то
предложенный кредитором в соответствующей заявке размер подлежащего
установлению лимита средств сокращается пропорционально доле размера
средств, указанного в соответствующей заявке кредитора, в совокупном
размере средств, указанном во всех заявках на возмещение, таким образом,
чтобы общий размер подлежащих установлению лимитов средств всем
подавшим заявки на возмещение кредиторам не превышал общего размера
лимита средств.
В случае если совокупный размер средств, указанный во всех заявках
на возмещение, равен или меньше общего размера лимита средств, размер
Сложный юридический язык можно перевести как то, что программа рассчитана на 240 млрд. руб. ипотечных средств, то есть освоено только 11.4% займов. И постановление от 30 июня расширяющее лимиты не дало особого увеличения числа выданных кредитов, возможно это связано с сезонными отпусками.
Для более точных расчетов можно еще смотреть на размер ключевой ставки, ее можно получить по дням за период на сайте ЦБ по вот такому URL.
Последнее время выходит много статей с заголовками на подобии
Москва лидирует по выдаче льготной IT-ипотеки.
Если кому-то хотелось посмотреть сырые данные, то они ниже. А также есть скрипт, который это все считал, возможно есть ошибки и неточности. Выбран python потому что он доступен многим.
Регион Принято Одобрено Количество Заключено Заключено Выдано Выдано Средний
заявок, заявок, отказов, кредитов, кредитов, кредитов, кредитов, размер
шт. шт. шт. шт. млн шт. млн кредита,
руб. руб. млн.руб.
------------------------------- --------- ---------- ------------ ----------- ----------- ----------- ----------- ----------
Город Москва 5071 3361 727 933 11683.8 902 11238.8 12.4598
Город Санкт-Петербург 1922 1309 316 421 4641.76 407 4426.27 10.8754
Московская область 1362 961 211 256 2255.84 246 2156.5 8.76626
Свердловская область 607 412 103 151 1075.58 145 1002.58 6.91434
Новосибирская область 601 409 79 156 1058.55 147 989.19 6.72918
Республика Татарстан 701 434 111 114 1035.67 107 973.5 9.09813
Краснодарский край 661 457 108 129 978.81 122 915.52 7.50426
Нижегородская область 439 306 62 86 630.56 79 585.16 7.40709
Пермский край 353 252 55 80 536.91 75 509.23 6.78973
Воронежская область 260 160 63 60 355.69 58 342.32 5.90207
Ленинградская область 248 169 29 39 315.27 37 288.85 7.80676
Ростовская область 195 130 37 44 273.35 42 258.53 6.15548
Удмуртская Республика 242 148 50 46 257.03 44 247.18 5.61773
Томская область 154 112 31 43 250.54 41 236.9 5.77805
Самарская область 243 165 38 47 262.88 43 231.39 5.38116
Ярославская область 191 143 33 41 226.7 39 215.94 5.53692
Республика Башкортостан 199 143 31 34 221.43 33 215.86 6.54121
Тюменская область 233 133 52 33 221.56 30 200.45 6.68167
Калининградская область 151 108 25 22 169.09 22 169.08 7.68545
Челябинская область 142 91 31 24 155.44 23 149.86 6.51565
Ульяновская область 108 84 19 23 128.13 23 128.13 5.57087
Пензенская область 104 63 23 23 114.83 23 114.83 4.99261
Чувашская Республика 112 84 19 20 115.44 19 113.13 5.95421
Саратовская область 102 70 21 19 110.64 19 110.62 5.82211
Красноярский край 133 81 20 19 114.6 18 108.43 6.02389
Тверская область 98 66 17 20 124.67 18 106.99 5.94389
Приморский край 61 38 14 12 94.16 12 94.16 7.84667
Тульская область 106 69 13 18 116.14 16 92.93 5.80813
Калужская область 61 42 12 14 100.48 13 86.03 6.61769
Республика Марий Эл 55 39 11 17 79.93 17 79.93 4.70176
Белгородская область 80 53 19 12 79.14 12 79.14 6.595
Вологодская область 74 55 12 15 74.97 15 74.97 4.998
Иркутская область 73 55 10 11 73.19 11 73.2 6.65455
Алтайский край 101 63 23 17 87.64 14 71.08 5.07714
Костромская область 61 43 11 14 69.19 13 64.9 4.99231
Рязанская область 57 36 8 10 72.33 9 63.66 7.07333
Волгоградская область 54 37 12 9 55.69 9 55.69 6.18778
Владимирская область 64 51 11 10 58.35 9 54.82 6.09111
Ивановская область 67 47 9 12 53.9 12 53.89 4.49083
Республика Мордовия 25 18 3 8 48.82 8 48.82 6.1025
Липецкая область 37 26 10 8 48.17 8 48.17 6.02125
Хабаровский край 33 21 8 5 46.5 5 46.5 9.3
Кемеровская область - Кузбасс 41 26 10 9 45.13 8 42.07 5.25875
Брянская область 30 21 8 7 42 7 42.01 6.00143
Курганская область 15 10 4 7 35.63 7 35.63 5.09
Омская область 45 31 6 5 33.35 5 33.35 6.67
Астраханская область 21 17 4 5 33.11 5 33.11 6.622
Ставропольский край 57 35 13 5 24.5 5 24.5 4.9
Курская область 27 17 4 4 23.59 4 23.59 5.8975
Республика Карелия 24 18 5 4 23.58 4 23.58 5.895
Кировская область 19 17 2 5 22.82 5 22.82 4.564
Новгородская область 20 15 3 4 19.4 4 19.4 4.85
Ханты-Мансийский АО - Югра 12 6 3 3 23.1 2 18.51 9.255
Смоленская область 30 20 7 4 17.64 4 17.64 4.41
Оренбургская область 60 36 14 5 22.6 4 17.59 4.3975
Архангельская область 11 10 0 3 14.61 3 14.61 4.87
Орловская область 14 13 1 3 12.35 3 12.35 4.11667
Псковская область 14 8 4 2 10.97 2 10.97 5.485
Забайкальский край 4 2 2 1 6.66 1 6.66 6.66
Республика Саха (Якутия) 18 7 10 1 6.52 1 6.52 6.52
Тамбовская область 12 7 5 1 5.78 1 5.78 5.78
Республика Северная Осетия 8 7 1 2 5.41 2 5.41 2.705
Республика Коми 15 8 7 1 3.66 1 3.66 3.66
Мурманская область 7 4 3 1 3.56 1 3.56 3.56
Амурская область 7 5 2 0 0 0 0
Город Севастополь 0 0 0 0 0 0 0
Еврейская АО 0 0 0 0 0 0 0
Кабардино-Балкарская Республика 4 0 4 0 0 0 0
Камчатский край 5 1 3 0 0 0 0
Карачаево-Черкесская Республика 0 0 0 0 0 0 0
Магаданская область 4 4 0 0 0 0 0
Ненецкий АО 0 0 0 0 0 0 0
Республика Адыгея 10 3 4 0 0 0 0
Республика Алтай 0 0 0 0 0 0 0
Республика Бурятия 3 2 1 0 0 0 0
Республика Дагестан 9 1 6 0 0 0 0
Республика Ингушетия 2 1 1 0 0 0 0
Республика Калмыкия 4 2 2 0 0 0 0
Республика Крым 78 66 8 1 8.54 0 0
Республика Тыва 4 0 4 0 0 0 0
Республика Хакасия 6 2 3 0 0 0 0
Сахалинская область 8 4 3 0 0 0 0
Чеченская Республика 1 1 0 0 0 0 0
Чукотский АО 0 0 0 0 0 0 0
Ямало-Ненецкий АО 4 3 1 0 0 0 0Банк Принято Одобрено Количество Заключено Заключено Выдано Выдано Средний
заявок, заявок, отказов, кредитов, кредитов, кредитов, кредитов, размер
шт. шт. шт. шт. млн шт. млн кредита,
руб. руб. млн.руб.
---------------------------------- --------- ---------- ------------ ----------- ----------- ----------- ----------- ----------
ПАО СБЕРБАНК 7559 5817 1742 1301 10474.5 1301 10474.5 8.0511
АО "БАНК ДОМ.РФ" 3510 1864 270 711 7172.3 660 6595.74 9.99355
БАНК ВТБ (ПАО) 1564 1157 48 469 4867.37 414 4333.71 10.4679
АО "АЛЬФА-БАНК" 1251 774 67 211 1750.49 211 1750.49 8.29616
БАНК ГПБ (АО) 525 310 183 149 1369.49 137 1268.31 9.25774
ПАО РОСБАНК 316 235 17 75 814.12 74 801.71 10.8339
ПАО "БАНК "САНКТ-ПЕТЕРБУРГ" 207 159 47 73 736 71 711.59 10.0224
ПАО "МОСКОВСКИЙ КРЕДИТНЫЙ БАНК" 230 121 52 31 430.08 31 430.08 13.8735
ПАО "МТС-БАНК" 63 48 6 24 381.45 24 381.45 15.8938
ПАО АКБ "МЕТАЛЛИНВЕСТБАНК" 99 74 13 22 207.32 21 198.87 9.47
ПАО "СОВКОМБАНК" 117 68 22 26 176.2 26 176.2 6.77692
ПАО БАНК "ФК ОТКРЫТИЕ" 242 107 41 22 186.07 17 124.28 7.31059
ПАО "АК БАРС" БАНК 157 13 29 10 84.65 10 84.65 8.465
АКБ "АБСОЛЮТ БАНК" (ПАО) 203 58 78 8 84.5 8 84.5 10.5625
ПАО "ПРОМСВЯЗЬБАНК" 76 38 16 9 52.65 7 35.57 5.08143
БАНК "ВБРР" (АО) 9 5 2 3 36.69 2 30.07 15.035
АО КБ "УРАЛ ФД" 12 9 3 5 33.02 4 27.32 6.83
ПАО КБ "ЦЕНТР-ИНВЕСТ" 14 4 1 3 23.15 2 15.58 7.79
КБ "КУБАНЬ КРЕДИТ" ООО 7 5 1 2 11.57 2 11.57 5.785
БАНК "ЛЕВОБЕРЕЖНЫЙ" (ПАО) 10 8 2 1 7.36 1 7.36 7.36
ПАО КБ "УБРИР" 15 15 0 2 10.43 1 3 3
"АЗИАТСКО-ТИХООКЕАНСКИЙ БАНК" (АО) 0 0 0 0 0 0 0
АКБ "АЛМАЗЭРГИЭНБАНК" АО 0 0 0 0 0 0 0
АКБ"ЭНЕРГОБАНК" (АО) 0 0 0 0 0 0 0
АО "АБ "РОССИЯ" 0 0 0 0 0 0 0
АО «АИЖК Кузбасса» 0 0 0 0 0 0 0
АО "БАНК АКЦЕПТ" 1 0 1 0 0 0 0
АО "БАНК ОРЕНБУРГ" 2 0 1 0 0 0 0
АО "БАНК СГБ" 3 0 0 0 0 0 0
АО БАНК «СНГБ» 0 0 0 0 0 0 0
АО "БАНК ФИНСЕРВИС" 10 6 4 0 0 0 0
АО "ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ БАНК" 1 0 0 0 0 0 0
АО "ИКУР" 7 7 0 0 0 0 0
АО "КОШЕЛЕВ-БАНК" 0 0 0 0 0 0 0
АО "РОССЕЛЬХОЗБАНК" 0 0 0 0 0 0 0
АО "САИЖК" 0 0 0 0 0 0 0
АО "СМП БАНК" 5 4 0 0 0 0 0
АО "ТИНЬКОФФ БАНК" 0 0 0 0 0 0 0
АО ЮНИКРЕДИТ БАНК 0 0 0 0 0 0 0
БАНК "КУБ" (АО) 0 0 0 0 0 0 0
БАНК СОЮЗ (АО) 0 0 0 0 0 0 0
ИНВЕСТТОРГБАНК АО 0 0 0 0 0 0 0
ООО "ХАКАССКИЙ МУНИЦИПАЛЬНЫЙ БАНК" 0 0 0 0 0 0 0
ПАО БАНК ЗЕНИТ 0 0 0 0 0 0 0
ПАО БАНК "КУЗНЕЦКИЙ" 0 0 0 0 0 0 0
ПАО "БАНК УРАЛСИБ" 0 0 0 0 0 0 0
ПАО СКБ ПРИМОРЬЯ "ПРИМСОЦБАНК" 2 2 0 0 0 0 0
ПАО "ЧЕЛЯБИНВЕСТБАНК" 0 0 0 0 0 0 0
ПРИО-ВНЕШТОРГБАНК (ПАО) 1 0 1 0 0 0 0
РНКБ БАНК (ПАО) 76 66 8 1 8.54 0 0
"СИБСОЦБАНК" ООО 0 0 0 0 0 0 0
ТКБ БАНК ПАО 0 0 0 0 0 0 0Несложные и очевидные выводы из общих данных.
Исходя из постановления правительства, потенциал программы освоен на чуть больше чем 11%, то есть выдано 27,5 млрд.р., а рассчитано на 240 млрд.р.
Выдано 3024 кредита.
Средний размер выданного кредита по программе 9.1 млн.р.
Выделенных средств, которые анонсировали в новостях на старте программы в размере 1.5 млрд.р. скорее всего хватит на компенсирование крайне незначительного количества кредитов и эти льготы точно будут расширяться.
Распределение количества кредитов и их объемов по банкам малоинтересно, в виду того, что не все эти банки реально участвуют в программе у некоторых нет этого продукта и зачем они представлены в статистике не очень понятно. А в остальном этот топ дублирует практически построчно рейтинг банков по активам или выданным кредитам. Единственное только, что средние размеры кредитов выбиваются значительно у трех банков, это странно, но эти банки выдали мало кредитов, возможно, получаем не сглаженные числа.
По регионам ситуация также очевидна, где представлено больше занятых, которые подходят под условия программы, там объем выданных кредитов и больше, а это основные экономические центры страны. Средний размер кредита, хоть это и не репрезентативно как говорилось выше, но очень сильно привязаны к стоимости недвижимости в регионе, но здесь крайне сложно оценить правильность выводов так как, например, в Москве многие трудоустроены, но не живут и как это отражается на данной статистике не очень ясно.
Если бы можно было посчитать нормально количество людей, кто вообще может воспользоваться программой, а не оценки, которые сильно рознятся, то было бы интересно посмотреть процент взявших такие ипотеки.
UPD: Постараюсь обновлять данные каждую неделю, так как интересна дальнейшая динамика.
Ninil
Не хватает осознанных выводов в статье. Какое "value" можно извлечь из этих
графиков? Визуализировать данные - хорошо, но вот только это бесполезно без
понимания "зачем?" и выводов ("Москва лидирует по выдачам" - не тянет на вывод).
KorP
Дата саентистам надо себя чем-то развлекать :)
Ninil
Только я бы назвал эту статью скорее работой Data Analyst'а, а не Data Scientist'a :)
KorP
Да чёрт их разберёт, какой магией они там владеют :)
zharikov1 Автор
Ставил основной вопрос в заголовке и для себя хотел ответить, так как не нашёл данных в интернете, а визуализация это просто потому что стали интересны данные кроме Москвы и относительные.