2019年一季度吉林省貸款余額

1. 樓市大事件！央行、銀保監會聯手發文，48萬億房貸市場迎巨變

關乎樓市的又一大事來了！

2020年12月31日，央行、銀保監會發布《關於建立銀行業金融機構房地產貸款集中度管理制度的通知》（以下簡稱《通知》），建立了銀行業金融機構房地產貸款集中度管理制度。這是繼前不久監管部門出台「三道紅線」房企融資新規後，房地產金融政策再出重磅新規。《通知》自2021年1月1日起實施。

《通知》規定，央行副省級城市中心支行以上分支機構會同所在地銀保監會派出機構，可在充分論證的前提下，結合所在地經濟金融發展水平、轄區內地方法人銀行業金融機構的具體情況和系統性金融風險特點，以本通知第三檔、第四檔、第五檔房地產貸款集中度管理要求為基準，在增減2.5個百分點的范圍內，合理確定轄區內適用於相應檔次的地方法人銀行業金融機構房地產貸款集中度管理要求。央行、銀保監會將對人民銀行副省級城市中心支行以上分支機構、銀保監會派出機構確定轄區內地方法人銀行業金融機構房地產貸款集中度管理要求的行為進行監督管理。

此外，值得注意的是，為配合資管新規的實施，資管新規過渡期內（至2021年底）回表的房地產貸款不納入統計范圍。同時，為支持大力發展住房租賃市場，住房租賃有關貸款暫不納入房地產貸款佔比計算。

央行有關負責人透露，目前，央行正會同相關部門研究制定住房租賃金融業務有關意見，並建立相應統計制度，屆時對於符合定義的住房租賃有關貸款，將不納入集中度管理統計范圍。

新增房貸增速將受影響

實際上，今年以來，就有一些銀行進一步放緩了新增房企開發貸增速。證券時報·券商中國記者此前了解到，有銀行壓縮了房地產開發貸款的投放規模，還有銀行部分區域性分行因僅用半年時間就把全年的個人按揭貸款投放額度用完，使得後續該地區新的個人按揭貸款投放要靠存量移位再貸。

央行數據顯示，2020 年三季度末,人民幣房地產貸款余額 48.83 萬億元, 同比增長 12.8%,比上季末低 0.3 個百分點,連續 26 個月回 落;前三季度增加 4.42 萬億元,占同期各項貸款增量的 27.2%,比上年全年水平低 6.8 個百分點。

曾剛表示，從分檔設計的房地產貸款集中度上限水平看，預計超出上限的銀行不會太多，總體看對存量房地產貸款來說，調整的壓力較小。但《通知》的主要影響是未來的新增房地產貸款增速會受限，例如，前幾年個人房貸增速顯著高於平均貸款增速，對於接近上限或已經超標的銀行來相關貸款的新增投放增速會放緩。

央行有關負責人也表示，2019年以來，央行、銀保監會已就房地產貸款集中度管理制度開展了廣泛調研，與金融機構進行了充分的溝通，相關指標設定充分考慮了銀行業金融機構實際情況，並採取了分類分檔、差別化過渡期、區域調節機制等多種機制安排。目前，大部分銀行業金融機構符合管理要求，央行、銀保監會將要求其穩健開展房地產貸款相關業務，保持房地產貸款佔比及個人住房貸款佔比基本穩定。

「房地產貸款集中度指標對存量房貸的調整壓力並不大，因為只要銀行保持現有房貸余額不變，隨著分母的貸款余額總規模不斷提升，該指標自然會下降。但對於接近上限的銀行來說，該指標就會影響其新增房貸投放規模，這意味著未來部分銀行的新增房貸增速和個貸增速不能超過平均貸款增速，否則相關佔比還會進一步提升。」曾剛稱。

銀行需制定過渡期業務調整方案

當前超出管理要求的銀行業金融機構，應結合自身實際，制定過渡期業務調整方案；符合管理要求的銀行業金融機構，應穩健開展房地產貸款相關業務，央行、銀保監會將密切監測相關銀行業金融機構房地產貸款業務開展情況，對異常增長的，將督促採取措施及時予以校正。

具體來看，2020年12月末，銀行業金融機構房地產貸款佔比、個人住房貸款佔比超出管理要求，超出2個百分點以內的，業務調整過渡期為自本通知實施之日起2年；超出2個百分點及以上的，業務調整過渡期為自本通知實施之日起4年。房地產貸款佔比、個人住房貸款佔比的業務調整過渡期分別設置。

值得注意的是，為了穩妥有序整改過渡，充分考慮不同銀行的情況不同，《通知》提出，業務調整過渡期結束後因客觀原因未能滿足房地產貸款集中度管理要求的，由銀行業金融機構提出申請，經央行、銀保監會或當地央行分支機構、銀保監會派出機構評估後認為合理的，可適當延長業務調整過渡期。

「對於超出管理要求的銀行業金融機構，將要求其合理選擇業務調整方式、按年度合理分布業務調整規模，確保調整節奏相對平穩、調整工作穩妥有序推進。個別調降壓力較大的銀行，通過延長過渡期等方式差異化處理，確保政策平穩實施。」上述負責人稱。

北京市銀行業協會已出台個人住房貸款自律公約

證券時報·券商中國記者獲悉，北京市銀行業協會已正式印發《北京市銀行業協會個人住房貸款業務自律公約》，自2021年1月1日起生效實施。公約從內控制度、風險管理、盡職調查、差別化住房信貸政策執行、合作機構監督、公平競爭、優質服務等七個方面對銀行的個人住房貸款業務提出自律要求，同時也對銀行開展的關於個人商業用房貸款業務的做出了自律要求。

針對公約出台的背景，北京市銀行業協會表示，目前北京地區會員銀行開展的個人住房貸款業務中主要存在兩個突出問題：一是，自北京市開展房地產市場調控以來，相關政府部門和行業監管部門出台了多項涉及個人住房貸款業務的調控政策，但各家會員銀行對政策的理解不盡相同，造成部分銀行在政策執行尺度的掌握方面存在一定差異；二是，近年來北京地區房地產市場中，二手房交易的市場佔比逐年提升，房地產中介機構在二手房交易中成為關鍵環節，個別銀行為爭攬客戶而向中介「返點」、「返費」的現象死灰復燃。

在統一房貸政策尺度方面，《公約》規定：住房貸款記錄不區分本市、非本市；月供收入比不超過50%；對首付款資金來源進行實質性審核，不得使用「首付貸」等金融產品加杠桿、挪用其他個人類貸款資金或信用卡融資用於支付首付款；涉及一手房的個人住房貸款其所購房屋必須是主體結構已封頂的住房；必須嚴格執行差別化住房信貸政策等。在涉及「返點」、「返費」問題方面，《公約》規定：銀行不得向房地產開發商、房地產中介機構（含關聯機構）及工作人員支付或變相支付財物從而獲取交易機會或競爭優勢，並明確規定：支付或變相支付傭金、介紹費或其他性質類似的費用；免費或低於成本價提供服務，或出租辦公場所、辦公設施和設備；替其支付、承擔應當由其自己承擔的支出或費用；以超出正常價格或不合理方式等使用其提供的服務；租用其辦公場所或渠道（含線上、線下）向購房客戶營銷本行業務等方式均在禁止范圍之內。

據了解，此次《公約》的出台得到了業內銀行的廣泛支持，目前北京地區開辦個人住房貸款業務的43家銀行均已簽署公約承諾函。部分銀行表示，《公約》的出台有助於銀行個人住房貸款業務競爭回歸到提高服務水平和服務質量方面上來，從而改變過去單純依靠「返點」、「返費」和放鬆政策執行尺度的市場競爭局面。

2. 國考行測：資料分析

2020國考即將到來，掌握一些資料分析常考知識點的小技巧是必須的。增長率可以說是資料分析必考的考點之一，除了常規考法之外，也會有不一樣的考法即考察混合增長率。今天中公教育專家就給大家介紹求解混合增長率的技巧，希望給大家一些啟發。

一、知識鋪墊

整體增長率介於部分增長率之間，且靠近基期值較大的那一個。

【例題1】2013年二季度，我國稅收月收入同比增速逐步提高，分別為7.9%、8.3%和12.9%。截至2013年6月，全國稅收總收入完成59260.61億元，同比增長7.9%，較上年同期回落1.9個百分點。

問題：2013年第一季度我國稅收總收入同比增速低於7.9%。(判斷正誤)

【中公解析】正確。考查混合增速，第二季度中每月增速均不低於7.9%，可知第二季度增速高於7.9%，而上半年整體增速為7.9%，整體增速介於一二季度增速之間，可知第一季度增速低於7.9%，該說法正確。

二、具體應用

【例題2】2017年1～2月，全國造船完工936萬載重噸，同比增長123%;承接新船訂單221萬載重噸，同比增長133%。2月末，手持船舶訂單9207萬載重噸，同比下降22.6%，比2016年末下降7.6%。

2017年1～2月，全國完工出口船907萬載重噸，同比增長127%;承接出口船訂單191萬載重噸，同比增長122%。2月末，手持出口船訂單8406萬載重噸，同比下降25.9%。

2017年1～2月，下列說法正確的是( )

A. 全國完工進口船同比增長大於123%

B. 全國承接出口船訂單同比增長大於133%

C. 全國手持出口船訂單同比下降大於22.6%

D. 全國承接出口船訂單同比增長小於133%

【中公解析】答案B。題干出現的三個統計指標，全國的值都分成出口與進口這兩個部分，根據整體增長率介於部分增長率之間。可以得出：2017年1～2月，全國完工進口船同比增長應該小於123%，全國承接出口船訂單同比增長大於133%，全國手持出口船訂單同比下降小於22.6%，故答案B正確。

【例題3】2013年3月末，主要金融機構及小型農村金融機構、外資銀行人民幣房地產貸款余額12.98萬億元，同比增長16.4%。地產開發貸款余額1.04萬億元，同比增長21.4%。房產開發貸款余額3.2萬億元，同比增長12.3%。個人購房貸款余額8.57萬億元，同比增長17.4%。保障性住房開發貸款余額6140億元，同比增長42.4%。

問：2013年3月末，房地產開發余額同比增速為：

A.14.4% B.12.3% C.19.3% D.21.4%

【中公解析】答案A。由題意可知，2013年3月末，地產開發貸款余額同比增長21.4%，房產開發貸款余額同比增長12.3%，因此可知房地產開發余額同比增速一定介於12.3%和21.4%之間，可以排除B和D。進一步分析其基期值，2012年3月末，地產開發貸款余額為萬億，因此整體增長率即房地產開發余額同比增速應當更偏向12.3%，故選項A正確。

混合增長率在資料分析中考的還是比較多的，但是這種考點並不難，通過以上的講解大家就能掌握一些技巧。希望大家勤加練習做題總結類似答題技巧，加油!

3. 2019年年末居民貸款買房余額是多少

2019年年末居民貸款買房的余額，是53個億。

4. 2019年國內貸款業務發展如何

原標題：2019年中國小額貸款行業市場分析：正經歷著「生死劫」，監管政策鼓勵並購重組

2019年小貸公司正經歷著「生死劫」

延續2018年的頹勢，2019年小額貸款公司(以下簡稱「小貸公司」)行業仍處於「低沉期」。7月15日，據北京商報記者不完全統計，開年至今僅有55家小貸公司成立，這一數量較2018年同期新增的64家再次縮減，不足2017年同期新增數量的一半。隨著潛在風險的加速暴露，監管機構也在逐步加大對此類企業的管理力度，小貸公司正經歷著「生死劫」。

小貸公司正迎來優勝劣汰高峰期：開年以來僅10家公司「開店營業」

小貸公司正迎來優勝劣汰的高峰期，7月15日，北京商報記者根據天眼查披露的信息不完全統計後發現，排除已注銷和正在注冊的公司，2019年開年以來新成立的小貸公司數量急速縮減，僅有55家公司成立，其中10家公司經營狀態為「在業」，45家公司經營狀態為「存續」。這一數量相較2018年同期有所下滑，不足2017年同期新增數量的一半。

時間線拉長來看，2018年同期，新成立的小貸公司共有64家，其中經營狀態為「在業」的公司有13家，經營狀態為「存續」的小貸公司有51家。2017年新成立的小貸公司共有123家，其中經營狀態為「在業」的公司有24家，經營狀態為「存續」的小貸公司有99家。

激活民間資本、扶助「三農」和小微——曾被寄予厚望的小貸公司每況愈下，除了新增小貸公司數量急速縮減外，新三板掛牌的33家小貸公司日子也並不好過，據麻袋研究院統計數據顯示，截至2018年末，33家小貸公司發放貸款及墊款余額合計108.1億元，同比下降2.7%。發放貸款及墊款平均值為3.28億元，2017年該值為3.37億元。從近五年的財務數據看，33家小貸公司中，2017年實現盈利的有32家，2018年下降到28家。

根據前瞻產業研究院發布的《中國小額貸款行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2013至2015年，中國小額貸款公司數量快速增長，進入快速發展時期。截至2015年末，全國小額貸款公司達到了最高峰8910家，從業人數達到11.73萬人，貸款余額達到9411.51億元。2015-2018年，小額貸款公司行業風險頻發，虧損面加劇，發展日益艱難，機構數量逐年下滑。截至2018年底，全國小貸公司共有8133家，較2017年底的8551家減少418家，降幅達4.89%;從業人員90839人，較2017年的103988人減少13149人，下降12.64%;貸款余額9550.44億元，較2017年的9799.49億元減少249.05億元，下降了2.54%。

2013-2018年全國小額貸款公司貸款余額統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

在麻袋研究院高級研究員王詩強看來，影響小貸公司發展的主因，是其法律地位不明確，導致其資金來源及融資額度等面臨諸多限制，進而導致經營過程存在規模不經濟的問題;其次是小貸公司客群以「三農」和小微企業為主，在經濟下行壓力較大時，逾期上升，計提的資產損失准備相應大幅上升，嚴重侵蝕了小貸公司的營業利潤。

多地小貸公司迎整治「風暴」

隨著小貸公司風險加速暴露，監管機構也在逐步加大對此類企業的管理力度。今年以來，包括吉林省、河南省、四川省、山西省在內的多地都開啟針對小貸公司的整治「風暴」。

7月12日，江蘇省金融辦發布《關於進一步加強小額貸款公司監管工作的通知》，從審批管理、股東資質、外部融資、實際利率、貸款管理、不良資產清收、業務合作、涉案涉訴多個方面重點排查小貸公司的違規內容。

這也是繼2018年12月，江蘇省地方金融監督管理局宣布終止全省89家小貸公司相關經營資格後，該地區針對小貸公司專項整治的又一舉措。除了江蘇省外，多地小貸公司也出現被限期整改、取消業務資格的現象。4月吉林省地方金融監督管理局透露，將省內110家小貸公司列入限期整改，304家小貸公司列入清理整頓，預計到2019年底前，吉林省小貸公司數量將壓降至420家左右。根據央行此前公布的數據，吉林省2018年末小貸公司數量為488家，這意味著2019年將關閉68家左右。1月8日，河南省地方金融監督管理局融資擔保處連續發布13則公告，取消18家小貸公司的試點資格。

在經濟增速下行和金融科技行業發展勢頭不減的沖擊下，小貸公司發展明顯後勁不足，在蘇寧金融研究院院長助理薛洪言看來，經濟增速下行帶來的影響是小貸公司不良率攀升，利率下降;金融科技的影響是巨頭下沉，模式變革。雙重影響交織下，龍頭尚可勉強應付，中、小貸公司則漸漸跟不上節奏。

監管政策鼓勵並購重組

在數量縮水、貸款余額負增長的狀況下，小貸公司的轉型發展迫在眉睫。在王詩強看來：

首先，在對小貸行業進行清理整頓和風險出清後，監管部門應對傳統小貸公司的法律地位予以「扶正」，在中央統一政策加強監督的前提下按屬地原則進行監管。

其次，給予小貸公司的涉農、涉微貸款收入更大稅收優惠和政策補助，鼓勵小貸公司在「三農」和小微貸款領域與其他金融機構錯位競爭。他進一步指出，當前，小微企業和個人融資依然面臨著融資難、融資貴的問題，特別是三四線城市，建議監管出台政策時，不要一刀切。對於部分欠發達地區，對合規經營的小貸公司給予更多的融資支持。

「小貸公司大型化，是時代變遷的結果。再深一層看，小貸公司大型化也是科技重塑金融的必然要求。科技打通了時空界限，消解了小貸公司『小而美』模式的生存空間，大型化疊加科技化，是小貸公司的一條可行出路。」薛洪言強調，「站在監管機構的角度，可出台鼓勵小貸公司並購重組的政策指引，疏通小貸公司的退出渠道。」

5. 2019年普惠金融科技行業分析報告

目前，民眾能夠更廣泛地享有金融服務，賬戶和銀行卡的普及、信息技術的發展和移動互聯網的運用，使得金融服務的便利性不斷提升。

農村地區基礎金融服務覆蓋面持續擴大，金融機構通過設立網點、布設機具、設置便民服務點、流動服務站、助農取款服務點等多種手段，創新覆蓋方式。

普惠金融重點領域供給持續增加，小微企業金融服務增量、擴面、降本、控險平衡發展，金融支持鄉村振興力度不斷加大，金融脫貧攻堅精準發力，各項服務可得性進一步提升。

金融服務廣泛性和便利性不斷提升

賬戶和銀行卡的普及是民眾獲得金融服務、消除「金融排斥」的第一步。目前我國人均擁有的銀行賬戶數量和持卡量均處於發展中國家領先水平。

根據中國中國人民銀行數據，2013-2019年上半年，我國人均擁有銀行賬戶數量及銀行卡人均持卡量不斷上升，截至2019年6月末，我國人均擁有7.6個銀行賬戶、持有5.7張銀行卡，較2014年末分別提高60%和50%。

——以上數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國商業銀行信貸風險管理與行業授信策略分析報告》、《中國互聯網金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

6. 如何提現2019年我國經濟狀況

近幾年來，中國經濟發展取得非常不錯的成績，同時，人均GDP也在不斷提高。那麼，中國目前經濟現狀如何呢？2019中國經濟真實情況怎麼樣？今天，我們就一起來看看我國去年經濟真實情況和今年經濟對比。

中國經濟
2019中國經濟真實情況如何？據專家分析，中國目前經濟形勢比較穩定。前段時間，國家統計局曬出了2018年的中國經濟成績單，其中看點有這么幾項。接下來，下面我們一起來看看。首先，經濟總量突破90萬億大關，GDP同比增長6.6％，市場預計和之前的任務都是6.5％，所以這算是一個小驚喜。但如果從季度數據來看，又充滿了擔憂的情緒，4季度GDP同比增速6.4％，連續三個季度下滑，並創下09年2季度以來的新低。其次，進出口穩中向好，國際收支基本平衡；並沒有受到今年外部環境的影響，全年進出口總額首次突破30萬億；不過增速在下滑，如果從分類項目來看，我們的出口確實在今年成為拖累經濟的因素，凈出口對經濟增長的貢獻率是-8.6％，這種情況在2016年也出現過。2019年從進出口來看，應該是一個恢復的過程，再差也不會比2018年更差。中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所和社會科學文獻出版社在北京聯合發布了《經濟藍皮書春季號：2019年中國經濟前景分析》。報告稱，根據中國宏觀經濟季度模型預測，2019年全年GDP增長6.4%，比上年略微下降0.2個百分點，仍然保持在平穩較快的合理增長區間。

7. 全部貸款余額總額是行內匯總計算還是分支機構單獨計算

全部貸款余額總額是行內匯總計算還是分支機構單獨計算，要看統計的口徑，單單統計分支機構就只看分支機構總額，統計整個銀行則是行內匯總統計。

8. 貸款余額怎麼算啊用等額本息的方法

貸款35.6萬，15年，等額本息,每月還2992.60元,6年後(72期)剩餘本金為249881.23元.詳細如下:
期次 還款時間 償還利息 償還本金 償還本息 剩餘本金
1 2009-9-30 1762.2 1230.4 2992.6 354769.6
2 2009-10-30 1756.11 1236.49 2992.6 353533.1
3 2009-11-30 1749.99 1242.61 2992.6 352290.49
4 2009-12-30 1743.84 1248.76 2992.6 351041.73
5 2010-1-30 1737.66 1254.95 2992.6 349786.78
6 2010-3-2 1731.44 1261.16 2992.6 348525.62
7 2010-3-30 1725.2 1267.4 2992.6 347258.22
8 2010-4-30 1718.93 1273.67 2992.6 345984.55
9 2010-5-30 1712.62 1279.98 2992.6 344704.57
10 2010-6-30 1706.29 1286.31 2992.6 343418.25
11 2010-7-30 1699.92 1292.68 2992.6 342125.57
12 2010-8-30 1693.52 1299.08 2992.6 340826.49
13 2010-9-30 1687.09 1305.51 2992.6 339520.98
14 2010-10-30 1680.63 1311.97 2992.6 338209
15 2010-11-30 1674.13 1318.47 2992.6 336890.54
16 2010-12-30 1667.61 1324.99 2992.6 335565.54
17 2011-1-30 1661.05 1331.55 2992.6 334233.99
18 2011-3-2 1654.46 1338.14 2992.6 332895.84
19 2011-3-30 1647.83 1344.77 2992.6 331551.08
20 2011-4-30 1641.18 1351.42 2992.6 330199.65
21 2011-5-30 1634.49 1358.11 2992.6 328841.54
22 2011-6-30 1627.77 1364.84 2992.6 327476.7
23 2011-7-30 1621.01 1371.59 2992.6 326105.11
24 2011-8-30 1614.22 1378.38 2992.6 324726.73
25 2011-9-30 1607.4 1385.21 2992.6 323341.52
26 2011-10-30 1600.54 1392.06 2992.6 321949.46
27 2011-11-30 1593.65 1398.95 2992.6 320550.51
28 2011-12-30 1586.73 1405.88 2992.6 319144.63
29 2012-1-30 1579.77 1412.84 2992.6 317731.79
30 2012-3-1 1572.77 1419.83 2992.6 316311.96
31 2012-3-30 1565.74 1426.86 2992.6 314885.1
32 2012-4-30 1558.68 1433.92 2992.6 313451.18
33 2012-5-30 1551.58 1441.02 2992.6 312010.16
34 2012-6-30 1544.45 1448.15 2992.6 310562.01
35 2012-7-30 1537.28 1455.32 2992.6 309106.69
36 2012-8-30 1530.08 1462.52 2992.6 307644.16
37 2012-9-30 1522.84 1469.76 2992.6 306174.4
38 2012-10-30 1515.56 1477.04 2992.6 304697.36
39 2012-11-30 1508.25 1484.35 2992.6 303213.01
40 2012-12-30 1500.9 1491.7 2992.6 301721.31
41 2013-1-30 1493.52 1499.08 2992.6 300222.23
42 2013-3-2 1486.1 1506.5 2992.6 298715.73
43 2013-3-30 1478.64 1513.96 2992.6 297201.77
44 2013-4-30 1471.15 1521.45 2992.6 295680.31
45 2013-5-30 1463.62 1528.99 2992.6 294151.33
46 2013-6-30 1456.05 1536.55 2992.6 292614.78
47 2013-7-30 1448.44 1544.16 2992.6 291070.62
48 2013-8-30 1440.8 1551.8 2992.6 289518.81
49 2013-9-30 1433.12 1559.48 2992.6 287959.33
50 2013-10-30 1425.4 1567.2 2992.6 286392.13
51 2013-11-30 1417.64 1574.96 2992.6 284817.16
52 2013-12-30 1409.84 1582.76 2992.6 283234.41
53 2014-1-30 1402.01 1590.59 2992.6 281643.81
54 2014-3-2 1394.14 1598.47 2992.6 280045.35
55 2014-3-30 1386.22 1606.38 2992.6 278438.97
56 2014-4-30 1378.27 1614.33 2992.6 276824.64
57 2014-5-30 1370.28 1622.32 2992.6 275202.32
58 2014-6-30 1362.25 1630.35 2992.6 273571.97
59 2014-7-30 1354.18 1638.42 2992.6 271933.55
60 2014-8-30 1346.07 1646.53 2992.6 270287.02
61 2014-9-30 1337.92 1654.68 2992.6 268632.33
62 2014-10-30 1329.73 1662.87 2992.6 266969.46
63 2014-11-30 1321.5 1671.1 2992.6 265298.36
64 2014-12-30 1313.23 1679.38 2992.6 263618.98
65 2015-1-30 1304.91 1687.69 2992.6 261931.29
66 2015-3-2 1296.56 1696.04 2992.6 260235.25
67 2015-3-30 1288.16 1704.44 2992.6 258530.81
68 2015-4-30 1279.73 1712.88 2992.6 256817.94
69 2015-5-30 1271.25 1721.35 2992.6 255096.58
70 2015-6-30 1262.73 1729.87 2992.6 253366.71
71 2015-7-30 1254.17 1738.44 2992.6 251628.27
72 2015-8-30 1245.56 1747.04 2992.6 249881.23
73 2015-9-30 1236.91 1755.69 2992.6 248125.54
74 2015-10-30 1228.22 1764.38 2992.6 246361.16
75 2015-11-30 1219.49 1773.11 2992.6 244588.04
76 2015-12-30 1210.71 1781.89 2992.6 242806.15
77 2016-1-30 1201.89 1790.71 2992.6 241015.44
78 2016-3-1 1193.03 1799.58 2992.6 239215.86
79 2016-3-30 1184.12 1808.48 2992.6 237407.38
80 2016-4-30 1175.17 1817.44 2992.6 235589.94
81 2016-5-30 1166.17 1826.43 2992.6 233763.51
82 2016-6-30 1157.13 1835.47 2992.6 231928.04
83 2016-7-30 1148.04 1844.56 2992.6 230083.48
84 2016-8-30 1138.91 1853.69 2992.6 228229.79
85 2016-9-30 1129.74 1862.87 2992.6 226366.92
86 2016-10-30 1120.52 1872.09 2992.6 224494.84
87 2016-11-30 1111.25 1881.35 2992.6 222613.48
88 2016-12-30 1101.94 1890.67 2992.6 220722.82
89 2017-1-30 1092.58 1900.02 2992.6 218822.79
90 2017-3-2 1083.17 1909.43 2992.6 216913.36
91 2017-3-30 1073.72 1918.88 2992.6 214994.48
92 2017-4-30 1064.22 1928.38 2992.6 213066.1
93 2017-5-30 1054.68 1937.93 2992.6 211128.18
94 2017-6-30 1045.08 1947.52 2992.6 209180.66
95 2017-7-30 1035.44 1957.16 2992.6 207223.5
96 2017-8-30 1025.76 1966.85 2992.6 205256.65
97 2017-9-30 1016.02 1976.58 2992.6 203280.07
98 2017-10-30 1006.24 1986.37 2992.6 201293.71
99 2017-11-30 996.4 1996.2 2992.6 199297.51
100 2017-12-30 986.52 2006.08 2992.6 197291.43
101 2018-1-30 976.59 2016.01 2992.6 195275.42
102 2018-3-2 966.61 2025.99 2992.6 193249.43
103 2018-3-30 956.58 2036.02 2992.6 191213.41
104 2018-4-30 946.51 2046.1 2992.6 189167.31
105 2018-5-30 936.38 2056.22 2992.6 187111.09
106 2018-6-30 926.2 2066.4 2992.6 185044.69
107 2018-7-30 915.97 2076.63 2992.6 182968.06
108 2018-8-30 905.69 2086.91 2992.6 180881.15
109 2018-9-30 895.36 2097.24 2992.6 178783.9
110 2018-10-30 884.98 2107.62 2992.6 176676.28
111 2018-11-30 874.55 2118.05 2992.6 174558.23
112 2018-12-30 864.06 2128.54 2992.6 172429.69
113 2019-1-30 853.53 2139.08 2992.6 170290.61
114 2019-3-2 842.94 2149.66 2992.6 168140.95
115 2019-3-30 832.3 2160.3 2992.6 165980.64
116 2019-4-30 821.6 2171 2992.6 163809.65
117 2019-5-30 810.86 2181.74 2992.6 161627.9
118 2019-6-30 800.06 2192.54 2992.6 159435.36
119 2019-7-30 789.21 2203.4 2992.6 157231.96
120 2019-8-30 778.3 2214.3 2992.6 155017.65
121 2019-9-30 767.34 2225.27 2992.6 152792.39
122 2019-10-30 756.32 2236.28 2992.6 150556.11
123 2019-11-30 745.25 2247.35 2992.6 148308.76
124 2019-12-30 734.13 2258.47 2992.6 146050.28
125 2020-1-30 722.95 2269.65 2992.6 143780.63
126 2020-3-1 711.71 2280.89 2992.6 141499.74
127 2020-3-30 700.42 2292.18 2992.6 139207.56
128 2020-4-30 689.08 2303.53 2992.6 136904.04
129 2020-5-30 677.67 2314.93 2992.6 134589.11
130 2020-6-30 666.22 2326.39 2992.6 132262.72
131 2020-7-30 654.7 2337.9 2992.6 129924.82
132 2020-8-30 643.13 2349.47 2992.6 127575.35
133 2020-9-30 631.5 2361.1 2992.6 125214.24
134 2020-10-30 619.81 2372.79 2992.6 122841.45
135 2020-11-30 608.07 2384.54 2992.6 120456.91
136 2020-12-30 596.26 2396.34 2992.6 118060.57
137 2021-1-30 584.4 2408.2 2992.6 115652.37
138 2021-3-2 572.48 2420.12 2992.6 113232.25
139 2021-3-30 560.5 2432.1 2992.6 110800.14
140 2021-4-30 548.46 2444.14 2992.6 108356
141 2021-5-30 536.36 2456.24 2992.6 105899.76
142 2021-6-30 524.2 2468.4 2992.6 103431.36
143 2021-7-30 511.99 2480.62 2992.6 100950.75
144 2021-8-30 499.71 2492.9 2992.6 98457.85
145 2021-9-30 487.37 2505.24 2992.6 95952.61
146 2021-10-30 474.97 2517.64 2992.6 93434.98
147 2021-11-30 462.5 2530.1 2992.6 90904.88
148 2021-12-30 449.98 2542.62 2992.6 88362.25
149 2022-1-30 437.39 2555.21 2992.6 85807.04
150 2022-3-2 424.74 2567.86 2992.6 83239.19
151 2022-3-30 412.03 2580.57 2992.6 80658.62
152 2022-4-30 399.26 2593.34 2992.6 78065.27
153 2022-5-30 386.42 2606.18 2992.6 75459.1
154 2022-6-30 373.52 2619.08 2992.6 72840.02
155 2022-7-30 360.56 2632.04 2992.6 70207.97
156 2022-8-30 347.53 2645.07 2992.6 67562.9
157 2022-9-30 334.44 2658.17 2992.6 64904.73
158 2022-10-30 321.28 2671.32 2992.6 62233.41
159 2022-11-30 308.06 2684.55 2992.6 59548.86
160 2022-12-30 294.77 2697.84 2992.6 56851.02
161 2023-1-30 281.41 2711.19 2992.6 54139.83
162 2023-3-2 267.99 2724.61 2992.6 51415.22
163 2023-3-30 254.51 2738.1 2992.6 48677.13
164 2023-4-30 240.95 2751.65 2992.6 45925.48
165 2023-5-30 227.33 2765.27 2992.6 43160.2
166 2023-6-30 213.64 2778.96 2992.6 40381.24
167 2023-7-30 199.89 2792.72 2992.6 37588.53
168 2023-8-30 186.06 2806.54 2992.6 34781.99
169 2023-9-30 172.17 2820.43 2992.6 31961.56
170 2023-10-30 158.21 2834.39 2992.6 29127.17
171 2023-11-30 144.18 2848.42 2992.6 26278.74
172 2023-12-30 130.08 2862.52 2992.6 23416.22
173 2024-1-30 115.91 2876.69 2992.6 20539.53
174 2024-3-1 101.67 2890.93 2992.6 17648.6
175 2024-3-30 87.36 2905.24 2992.6 14743.35
176 2024-4-30 72.98 2919.62 2992.6 11823.73
177 2024-5-30 58.53 2934.08 2992.6 8889.66
178 2024-6-30 44 2948.6 2992.6 5941.06
179 2024-7-30 29.41 2963.19 2992.6 2977.86
180 2024-8-30 14.74 2977.86 2992.6 0
合計 182668.46 356000 538668.46

9. 1月按揭貸款「額度偏緊」，個別地方已建立投放監測機制

在「三道紅線」、集中度管理等房地產金融監管政策陸續出台後，2021年「開門紅」較以往平靜了許多。
「以往開門紅會組織很多活動，營造氣氛。今年聚集性活動基本取消，開門紅不那麼熱鬧了。」一位華東城商行人士對記者表示。
這一影響也觸及個人住房按揭貸款市場。今年1月，多地按揭貸款額度偏緊，放款時間較以往有所拉長。
究其原因，一方面，房貸集中度管理處於調整期，各銀行多採取投放節奏在總量控制下由各分支機構具體把握的措施。另一方面，21世紀經濟報道記者獨家獲悉，為合理安排住房按揭貸款投放節奏，一些地方已建立住房按揭貸款投放監測機制，對房貸投放節奏進行管控。
總量控制，額度偏緊
「不知道下半年會否調控房貸，我們現在只能按照正常節奏投放」。1月21日，一位華東城商行人士對21世紀經濟報道記者表示。
陸續出台後，房地產金融迎來大轉折。
每年「開門紅」均是貸款投放旺季，今年情況有所不同。受訪銀行業內人士表示，目前處於房地產貸款集中度管理的調整期，具體投放節奏在總量控制下由各分支機構具體把握，但按揭貸款額度偏緊，放款時間較以往有所拉長。
「行內研究了房貸集中度新規影響，還沒具體措施，整體房貸額度有所偏緊。」1月21日，一位大行人士對記者表示。
一位國有大行深圳分行人士表示，目前該行住房按揭貸款是在「按揭貸款總量控制」的大原則下，讓分支行自己選擇投放節奏和方向。今年按揭貸款額度整體上「肯定不如去年」，因干擾行為的因素太多，基層網點有自己的考量。個人估計今年初額度屬於偏緊但不至於緊缺。
上述人士表示，銀行一般在3月份才確定當年貸款計劃。在分支機構自行把握的情況下，由於一手房比較簡單，在早投放早受益的驅動下，客戶經理往往會把貸款額度優先投放一手房，二手房按揭目前往往要等一個月，所以總量是有的，二手房等的時間稍長而已。
另外，房貸放款周期明顯延長。稍早前，一份第三方房貸報告顯示，36個城市房貸平均放款周期自去年9月連升，今年1月達到53天，較上個月延長5天，回到了去年4月的水平。其中，二三線城市房貸放款時間較長，廊坊、哈爾濱、寧波、南通等環比延長了10天以上。珠三角局部城市放款周期在今年年初有所緩和，但惠州、東莞、佛山、中山等放款周期高達2個月以上。
但實際上，部分一線城市按揭貸款放款時間也有所拉長。據記者了解，有股份制銀行廣州分行擔心放款時間太長被客戶投訴，按揭貸款「進件」速度明顯下滑。目前，四大行在廣州的房貸利率仍為首套房LPR+40BP，二套房LPR+60BP，但部分規模較小的股份制銀行的按揭貸款利率反而上漲。
一般而言，房地產銷售和利率水平密切相關，在低利率環境之下，居民購房意願並不會明顯收緊，業內預期今年上半年地產銷售保持相對高位。
1月15日，央行金融市場司司長鄒瀾在國新辦新聞發布會上表示，2020年，中國房地產貸款增速8年來首次低於各項貸款增速，新增房地產貸款占各項貸款比重從2016年的44.8%下降到2020年的28%。
稍早前，央行上海總部召開的2021年上海貨幣信貸工作會議要求，2021年上海貨幣信貸政策要穩妥實施好房地產貸款集中度管理，合理控制房地產貸款規模。
對房貸投放節奏進行管控
21世紀經濟報道記者獨家獲悉，為合理安排住房按揭貸款投放節奏，一些地方已建立住房按揭貸款投放監測機制，對房貸投放節奏進行管控。
在房地產貸款集中度管理之前，房貸調控更多是以「窗口指導」的形式出現。「去年對房貸的窗口指導不斷加強，我們建立了住房按揭貸款投放監測機制。」近期，一位接近監管人士表示，建立住房按揭貸款投放監測機制後，目前對房貸的態度是，在保障剛需前提下，合理安排住房按揭貸款投放節奏，抑制房地產信貸泡沫和投機炒作，促進房地產市場健康穩定發展。
2020年12月31日，央行和銀保監會發布《關於建立銀行業金融機構房地產貸款集中度管理制度的通知》，分五檔對銀行業金融機構房地產貸款佔比和個人住房貸款佔比設定上限，並對超限銀行設置2-4年調整過渡期。
房地產貸款規模龐大，這也使得其不會在一夜之間轉向。根據央行數據，截至2020年9月末，人民幣房地產貸款余額48.83萬億元，占各項貸款余額的28.8%；前三季度增加4.42萬億元，占同期各項貸款增量的27.2%。其中，截至2020年9月末，個人住房貸款余額33.59萬億元。
監管機構在答記者問中指出，目前，大部分銀行業金融機構符合管理要求，人民銀行、銀保監會將要求銀行業金融機構穩健開展房地產貸款相關業務，保持房地產貸款佔比及個人住房貸款佔比基本穩定。
對於2021年信貸投放，從整體流動性來看，「貨幣政策不會退出。隨著未來幾個月經濟復甦步伐的加快，市場需要更多的信貸投放。貨幣政策退出對於中小企業有太大的影響。」恆生銀行(中國)有限公司首席經濟學家王丹對記者表示，4月政治局會議將會重新評估一季度經濟復甦態勢。如果復甦情況非常好，或者是經濟過熱，那麼可能會調整貨幣政策往偏緊的方向走。
「房地產貸款的收緊體現了中國政府希望避免經濟過熱的考量。」德意志銀行中國區首席經濟學家熊奕認為，央行年度工作會議表明貨幣政策立場將趨中立。地方政府債發行規模或將在2021年有所縮減。
恆生銀行(中國)副行長兼環球市場業務主管吳英敏表示，2021年信貸投放會偏向於新基建，「十四五」規劃中提到的環保、碳中和，以及保就業、保民生都是信貸要著力支持的方向。
對於銀行而言，值得注意的是，個人住房貸款余額佔比上限要求，也使得銀行需要重新思考消費金融業務轉型。
一位華南銀行業人士表示，此前有些銀行將消費貸款中的個人房貸業務作為重點，未來需要回歸消費本質，真正引導居民將消費貸款用於消費活動。