Skip to main content Go body Go Menu
G03-8236672469

Корпоративный долг, сконцентрированный на недвижимости, составил 2,734 трлн вон

NSP NEWS AGENCY, By So-eun Joo and Soo-in Kang, 2024-05-21 16:33 RUX7
#부동산PF #기업대출 #금리인하 #한국은행 #구조조정
NSP통신-(График = Банк Кореи)
(График = Банк Кореи)

(Seoul=NSP NEWS AGENCY) = По состоянию на конец прошлого года корпоративный долг Кореи оценивался в 2,734 триллиона вон. В частности, большую часть составили кредиты на недвижимость. В ответ Банк Кореи заявил: «Поведение финансового сектора, направленное на получение прибыли, оказало существенное влияние на расширение предложения кредитов на недвижимость», и выразил обеспокоенность: «Если кредит будет сконцентрирован в секторе недвижимости с низким производительность капитала, эффект создания добавленной стоимости капитала, скорее всего, снизится».

Согласно «Примечанию к проблеме BOK: Текущее состояние и последствия корпоративного долга Кореи», опубликованному Банком Кореи 20 числа, корпоративный долг Кореи составлял 2,734 трлн вон по состоянию на конец 2023 года, что на 1,036 трлн вон больше, чем в 2018 году. рост начался всерьез.

Отношение корпоративного долга Кореи к номинальному ВВП (валовому внутреннему продукту) (далее — корпоративный долговой рычаг) значительно возросло, достигнув 122,3% на конец 2023 года, что на 29,8 процентных пункта больше, чем на конец 2017 года (92,5). %).

G03-8236672469

В частности, расширение кредитного предложения в секторе недвижимости стало основным фактором роста корпоративного долга. Остаток кредитов, связанных с отраслью недвижимости в финансовом секторе, увеличился на 301 трлн вон с 2018 по 2023 год, что составляет около 29% от увеличения общего корпоративного долга за тот же период. Отношение остатка кредитов на недвижимость к номинальному ВВП также увеличилось с 13,1% в 2017 году до 24,1% на конец 2023 года.

Банк Кореи подчеркнул, что реструктуризация должна продолжаться, даже если позиция денежно-кредитной политики изменится в будущем.

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