होम लोन पर बंपर रेट कट! ग्राहकों की चांदी, बाज़ार में छिड़ी ज़बरदस्त जंग

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AuthorKaran Malhotra|Published at:
होम लोन पर बंपर रेट कट! ग्राहकों की चांदी, बाज़ार में छिड़ी ज़बरदस्त जंग
Overview

भारत का होम लोन बाज़ार इस वक्त ज़बरदस्त कॉम्पिटिशन (competition) के दौर से गुज़र रहा है। इसी वजह से अलग-अलग लेंडर्स (lenders) यानी लोन देने वाली कंपनियों की ब्याज दरों (interest rates) में ज़बरदस्त उतार-चढ़ाव देखने को मिल रहा है, जिसका सीधा फायदा होम लोन लेने वाले ग्राहकों को मिल रहा है।

होम लोन बाज़ार में क्यों मची है खलबली?

इस तेज़ कॉम्पिटिशन की वजह से लोन की दरें अलग-अलग कंपनियों में काफी अलग हैं। सितंबर तक, पब्लिक सेक्टर के बैंकों (PSUs) ने नए होम लोन के कुल मूल्य का लगभग 50% हिस्सा अपने कब्ज़े में ले लिया है। ऐसा इसलिए संभव हुआ है क्योंकि वे रिजर्व बैंक ऑफ इंडिया (RBI) के रेपो रेट (repo rate) में कटौती का फायदा, एक्सटर्नल बेंचमार्क प्राइसिंग (external benchmark pricing) के ज़रिए, सीधे ग्राहकों तक पहुंचाने में तेज़ हैं। साथ ही, उनकी आक्रामक प्राइसिंग (aggressive pricing) भी एक बड़ा कारण है। सितंबर के अंत तक, होम लोन का पूरा बाज़ार 11.1% की सालाना बढ़त के साथ ₹42.1 लाख करोड़ तक पहुंच गया, जो ग्राहकों की मज़बूत डिमांड को दिखाता है। जहां पब्लिक सेक्टर के बैंक अक्सर शुरुआती आकर्षक दरों के साथ आगे रहते हैं, वहीं प्राइवेट बैंक और हाउसिंग फाइनेंस कंपनियां (HFCs) डिजिटल ऐप्लीकेशन प्रोसेस, लोन जल्दी अप्रूव करने और अनोखे प्रोडक्ट्स के ज़रिए अपनी पहचान बना रही हैं।

स्टेबल पॉलिसी के बीच बदलती लोन दरें

यह कॉम्पिटिशन ऐसे समय में हो रहा है जब RBI की मॉनेटरी पॉलिसी (monetary policy) स्थिर है और रेपो रेट 5.25% पर बना हुआ है। बैंक लोन की दरें तय करते समय बेस पॉलिसी रेट के अलावा कई चीज़ों का ध्यान रखते हैं, जैसे क्रेडिट स्कोर (credit score), लोन-टू-वैल्यू रेशियो (LTV ratio), नौकरी की स्थिति और ग्राहक से रिश्ता। मार्च 2024 तक, बैंकों के पास हाउसिंग लोन बाज़ार का सबसे बड़ा हिस्सा 74.5% था, जबकि HFCs के पास 19% था और वे लगातार बढ़त दिखा रहे हैं। एनालिस्ट्स का मानना है कि हाउसिंग फाइनेंस सेक्टर में ज़बरदस्त ग्रोथ की उम्मीद है, और अगले 10 सालों (2029-30) तक यह 15-16% कंपाउंड एनुअल ग्रोथ रेट (CAGR) से बढ़ सकता है। इस ग्रोथ के पीछे बढ़ती शहरीकरण (urbanization) और सरकार की पहलों, खास तौर पर अफोर्डेबल हाउसिंग (affordable housing) को बढ़ावा देने वाली 'प्रधानमंत्री आवास योजना' (PMAY) जैसी स्कीम्स का बड़ा हाथ है। HomeFirst Finance, Aptus Value Home Finance और Aadhar Housing Finance जैसी HFCs को उनके बिजनेस मॉडल और ग्रोथ की संभावनाओं को देखते हुए पॉजिटिव रेटिंग मिली है।

जोखिम और रेगुलेटरी निगरानी

अच्छी ग्रोथ की उम्मीदों के बावजूद, हाउसिंग फाइनेंस सेक्टर कुछ जोखिमों का सामना कर रहा है। HFCs, खासकर, इंटरेस्ट रेट रिस्क (interest rate risk) के दायरे में आती हैं, क्योंकि बाज़ार की स्थितियों और पॉलिसी में बदलाव से उनकी फंड की लागत बदल सकती है। अगर भविष्य में रेट बढ़ते हैं या उधार लेने की लागत बढ़ती है, तो इसका असर लोन की कीमतों और डिमांड पर पड़ सकता है। क्रेडिट रिस्क (credit risk) भी एक बड़ा कंसर्न है। हालांकि एसेट क्वालिटी (asset quality) में सुधार हुआ है, लेकिन कॉम्पिटिशन की वजह से लेंडर शायद लोन देने के नियमों को थोड़ा ढीला कर दें, जिससे बैड लोंस (bad loans) बढ़ने का खतरा है, खासकर आर्थिक मंदी के दौरान। उदाहरण के तौर पर, Aptus Value Housing Finance जैसी HFCs को लोन प्राइसिंग पर नए रेगुलेशन या अपने मुख्य बाज़ारों में बढ़ती कॉम्पिटिशन से मुश्किलें आ सकती हैं। कई HFCs फंड्स के लिए बैंक लोन और कैपिटल मार्केट्स पर बहुत ज़्यादा निर्भर करती हैं, जिससे वे फंडिंग की कमी और लागत में उतार-चढ़ाव के प्रति संवेदनशील हो जाती हैं। RBI और NHB इस सेक्टर पर कड़ी नज़र रख रहे हैं और लॉन्ग-टर्म ग्रोथ के लिए मज़बूत रिस्क मैनेजमेंट और गवर्नेंस की ज़रूरत पर ज़ोर दे रहे हैं।

भविष्य के ग्रोथ ड्राइवर्स और इनोवेशन

भारतीय हाउसिंग फाइनेंस मार्केट आने वाले समय में काफी बढ़ने वाला है। अनुमान है कि अगले दशक तक यह 15-16% CAGR से बढ़कर 2029-30 तक ₹77-81 लाख करोड़ तक पहुंच सकता है। इस ग्रोथ को लगातार बढ़ते शहरीकरण, अफोर्डेबल हाउसिंग के लिए सरकारी योजनाओं और लोन ऐप्लीकेशन व प्रोसेसिंग के लिए डिजिटल टूल्स के बढ़ते इस्तेमाल से बल मिलेगा। एनालिस्ट्स इस बारे में काफी ऑप्टिमिस्टिक हैं और उम्मीद करते हैं कि मॉर्गेज-टू-जीडीपी रेशियो (mortgage-to-GDP ratio) बढ़ेगा और लोन पोर्टफोलियोज़, खासकर अफोर्डेबल हाउसिंग सेगमेंट में, बढ़ेंगे। यह बाज़ार प्रोडक्ट डिज़ाइन में लगातार इनोवेशन (innovation) और क्रेडिट रिस्क असेसमेंट के लिए एडवांस्ड डेटा एनालिसिस का उपयोग करके सेल्फ-एम्प्लॉयड जैसे अलग-अलग तरह के बॉरोअर्स की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए एक टारगेटेड अप्रोच के लिए भी तैयार है।

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