Skip to main content Go body Go Menu
G03-8236672469

Депозиты в иностранной валюте сокращались три месяца подряд, при этом евро, иены и доллары снижались.

NSP NEWS AGENCY, By So-eun Joo and Soo-in Kang, 2024-04-23 20:59 RUX7
#강달러 #달러화예금 #외화예금 #엔화예금 #유로화예금
NSP통신

(Seoul=NSP NEWS AGENCY) = В конце прошлого месяца валютные депозиты резидентов в валютных банках продолжали снижаться три месяца подряд, достигнув $95,01 млрд (130,866774 трлн вон). Евро, иена и доллар упали.

Согласно «Тенденциям депозитов резидентов в иностранной валюте по состоянию на март 2024 года», опубликованным Банком Кореи 23 числа, депозиты резидентов в иностранной валюте в валютных банках в конце прошлого месяца сократились на 1,12 миллиарда долларов США (1 542,464 миллиарда вон), в основном в евро. деноминированные депозиты.

Депозиты резидентов в иностранной валюте относятся к депозитам в иностранной валюте отечественных граждан, отечественных компаний, иностранцев, проживших в Корее более шести месяцев, а также иностранных компаний, работающих в Корее.
В валюте депозиты в евро сократились на $700 млн по сравнению с концом предыдущего месяца. Депозиты в иенах также уменьшились на $40 млн (55,088 млрд вон). Это связано с влиянием расходов некоторых компаний на импортные платежи.

G03-8236672469

Долларовые депозиты уменьшились на $280 млн (385,616 млрд вон) по сравнению с концом предыдущего месяца. В случае долларовых депозитов депозиты юридических лиц незначительно выросли, а депозиты физических лиц снизились из-за фиксации прибыли из-за роста обменных курсов.

В разбивке по организациям корпоративные депозиты сократились на $700 млн (964,04 млрд вон) до 80,05 млрд долларов США (110,24486 трлн вон). Вклады физических лиц сократились на $420 млн (578,466 млрд вон) до $14,96 млрд (20,602912 трлн вон).
По банкам отечественные банки сократились на 1,66 миллиарда долларов (2 286,318 миллиарда вон), а филиалы иностранных банков увеличились на 540 миллионов долларов (743,742 миллиарда вон).

ⓒNSP News Agency·NSP TV. All rights reserved. Prohibits using to train AI models.