Бизнесмены Рязани стали меньше кредитоваться в банках

Автор Дарья Смирнова 3 апреля, 2018 15:43

Бизнесмены Рязани стали меньше кредитоваться в банках

Предприниматели областного центра в январе этого года взяли в банках 5,5 миллиардов рублей – эта сумма на 13% меньше, чем в прошлом.

Как рассказали RZNonline.ru в региональном филиале ЦБ РФ, кроме этого повысилась и ответственность ведущих бизнес дончан. Они стали гораздо реже просрочивать кредитные платежи, чаще вносить необходимую сумму раньше установленного срока. Просрочки снизились на 14%.

Денежный портфель, который представители донского бизнес сообщества хранят в банках составляет сумму в почти 40 миллиардов рублей. При этом предприниматели-индивидуалы хранят в банках всего три миллиарда.

Напомним, что в Рязанской области работает три банка, шесть филиалов и больше двухсот касс, банкоматов и офисов.

Читать нас в Дзен Новостях
Поделиться:

ВАМ МОЖЕТ БЫТЬ ИНТЕРЕСНО:

Выяснилось, как санкции США ударят по нефтяным доходам России

Выяснилось, как санкции США ударят по нефтяным доходам России

🕔 17:24, 14.Янв 2025

Запад продолжает усиливать санкционное давление на Россию, на этот раз сосредоточившись на ограничении экспорта нефти. Новый пакет санкций, вступающий в силу 10 января, направлен на удар по теневому флоту, перевозящему

Хамство, снижение зарплаты: в инфекционной больнице Саратова случился скандал

Хамство, снижение зарплаты: в инфекционной больнице Саратова случился скандал

🕔 17:21, 14.Янв 2025

Сотрудники Саратовской областной инфекционной больницы имени Р. Н. Иванова, которая когда-то считалась образцовым медицинским учреждением региона, готовы к массовому увольнению. Об этом сообщает портал «Медицинская Россия«, ссылаясь на слова медработников.

Ученым удалось разработать алгоритмы для диагностики подтипов рака

Ученым удалось разработать алгоритмы для диагностики подтипов рака

🕔 16:48, 13.Янв 2025

Исследователи из пяти стран разработали новые алгоритмы машинного обучения, которые способны упростить молекулярное типирование опухолей в клинической практике. Эти модели позволяют классифицировать злокачественные новообразования по известным подтипам, основываясь на минимальных

Может быть интересно: