Логика и критерии оценки финансового состояния лизинговой компании

При определении аналитических ориентиров значения коэффициента собственного капитала (к3) для целей оценки лизинговой компании логичной представляется аналогия с Инструкцией Банка России от 28 июня 2017 г. № 180-И «Об обязательных нормативах банков», в которой минимальный уровень собственных средств банка (норматив Н1) установлен на уровне 8 %. Несмотря на существенные отличия в специфике деятельности банковского сектора и небанковских финансовых институтов, таких как лизинговые компании, требования к минимальному уровню собственного капитала могут быть одинаковыми, поскольку именно они свидетельствуют об определенном уровне надежности и финансовой устойчивости финансового института. Таким образом, пороговым значением уровня капитала для целей оценки лизинговой компании может считаться значение, равное 8 %.

Анализируемая выборка из 28 значений не является однородной по очевидным причинам, однако только одна компания из выборки не соответствует предложенному уровню -- NLBLeasing (Словения), что можно объяснить концентрацией собственных средств исключительно в материнской компании. В таком случае средства материнской компании могут быть предоставлены дочерней фирме в качестве займов. Они отражаются у дочерней компании как полученные заемные средства и снижают долю собственного капитала в валюте баланса. Медиана по выборке 28 значений составила 16 %, средний уровень капитала -- 18, максимальная доля -- 51 %. Данные значения свидетельствуют о том, что средняя доля собственных средств в источниках финансирования у выбранных компаний находится на достаточно высоком уровне и имеет существенный запас прочности до достижения минимально необходимого значения.

Следующей группой оцениваемых параметров, наиболее часто встречающихся в научной литературе по анализу финансово-хозяйственной деятельности предприятий, являются показатели рентабельности. Анализ рентабельности выступает важнейшей составляющей оценки компании, он позволяет оценить способность предприятия приносить доход на вложенный в предприятие капитал. От уровня рентабельности зависят инвестиционная привлекательность организации, величина дивидендных выплат. При анализе предприятий наиболее распространенными являются показатели рентабельности по прибыли от продаж, по чистой прибыли (равные отношению соответствующей прибыли к выручке), рентабельности капитала и активов (равные отношению чистой прибыли и соответствующей статьи баланса). Однако, как отмечалось, лизинговые компании и их отчетность имеют специфику деятельности, не позволяющую проводить анализ по классическим коэффициентам. Например, в отчетности лизинговой компании, подготовленной в соответствии с МСФО, отсутствует статья «Выручка», а основной базой для расчета рентабельности будут считаться чистые инвестиции в финансовый лизинг. Кроме того, при оценке рентабельности лизинговой компании важной является ее зависимость от текущего уровня процентных ставок на рынке, поскольку лизингодатель отчасти выступает как промежуточный посредник в сделке: привлекает заемное финансирование, добавляет свою маржу, финансирует приобретение имущества. Подобно банковской системе, диапазон стоимости ресурсов лизинговой компании и маржа зависят не только от доступных источников и лизингополучателей, но и определяются текущими рыночными условиями. Учитывая данный факт, значения коэффициентов рентабельности лизинговой компании определяются текущими условиями и не могут быть строго установлены на среднесрочный горизонт.

Первым показателем рентабельности лизинговой компании является коэффициент рентабельности по общему доходу от лизинговой активности (к4), рассчитываемый как отношение общего дохода от лизинга, который состоит из процентного дохода, дохода от продажи изъятых лизинговых активов и прочего операционного дохода (страховые возмещения, комиссии и т. д.) к чистым инвестициям в финансовый лизинг. По своей экономической сути данный показатель приближен к средней эффективной ставке лизингового портфеля. На сегодняшний день, принимая во внимание уровень ключевой ставки в 7,25 %, а также, например, эффективную доходность к погашению по биржевым документарным облигациям на предъявителя, размещенных ООО «Балтийский лизинг» в июне 2017 г., равную 11,7 %, приемлемым уровнем коэффициента рентабельности по общему доходу можно считать значение, превышающее 18 %.

Принимая во внимание, что большая часть представленной выборки -- это лизинговые компании, работающие в Европе, значение показателя по ней может быть несколько занижено. При этом медиана выборки коэффициента рентабельности по общему доходу от лизинговой активности российских лизинговых компаний достигла 26 %. Учитывая значение ключевой ставки с 11 до 10 % в течение 2016 г., а также среднюю стоимость банковского кредита для корпоративных заемщиков одного из ведущих международных банков, равную 14-16 %, уровень рентабельности по общему доходу лизингодателя от лизинговой активности в размере 26 % оценивается как приемлемый.

Для более детальной оценки рентабельности лизингового бизнеса логичным представляется рассчитать коэффициент, аналогичный коэффициенту рентабельности по операционной прибыли. Для лизинговой компании аналогом операционной прибыли является чистый процентный доход, равный разнице общего процентного дохода и общего процентного расхода. Коэффициент рентабельности по чистому процентному доходу (к5) равен отношению чистого процентного дохода к чистым инвестициям в финансовый лизинг. В отличие от первого показателя рентабельности, данный коэффициент учитывает стоимость финансирования для данной конкретной лизинговой компании, что дает более точное представление о рентабельности бизнеса копании. Показатель рентабельности по чистому процентному доходу характеризует маржу лизинговой компании, а также ее способность перекладывать рост кредитных ставок на лизингополучателей. Этот показатель в меньшей степени зависит от текущего рыночного уровня процентных ставок, однако зависимость существует, и она выражается в возможности добавлять маржу к рыночной ставке. Например, при средней стоимости кредита в 10 %, добавление маржи в размере 7 % поставит компанию в нерыночные условия и обусловит невыгодность сделки. При средней стоимости кредита в 17 % (например, в 2015-2016 гг.), добавление маржи в размере 7 % представляется достаточно объективным. Медиана выборки 28 значений рентабельности по чистому процентному доходу составила 11 %. Текущий рекомендуемый уровень рентабельности по чистому процентному доходу, принимая во внимание тенденцию к снижению ставок процента, может составлять 8-9 %.

Далее необходимо описать качественные параметры оценки. При оценке качества лизингового портфеля лизинговой компании важно обратить внимание на два основных параметра -- объем просроченных платежей от лизингополучателей и концентрацию лизингового портфеля. Качество лизингового портфеля по объему просроченных платежей рассматривается, например, в информационно-аналитических материалах ЦБ РФ [Моисеев, Моргунова, 2017]. Концентрация же лизингового портфеля обусловливает существенные риски деятельности компании. Принцип диверсификации лежит в основе бизнеса любой финансовой организации и имеет решающее значение для многих целей, включая такие как установление требований к капиталу лизинговой компании и ценообразование лизинговых продуктов [Глотова, Косова, Томилина, 2016]. Одним из наиболее важных качественных показателей финансового состояния лизинговой компании является состояние ее лизингового портфеля в части уровня просроченной задолженности от лизингополучателей. Уровень просроченных инвестиций в лизинг (к7) показывает не только объем возможных убытков компании, но также демонстрирует консервативность и качество подхода компании к оценке ее лизингополучателей. При анализе качества чистых инвестиций в лизинг в части уровня просроченных платежей необходимо иметь в виду, что суммы просроченной задолженности, указанные в отчетности МСФО, разделенные по срокам просрочки, всегда учитывают будущие поступления по тем контрактам, по которым была нарушена платежная дисциплина. Данная сумма представлена как часть чистых инвестиций в лизинг.

Под общим объемом просроченной задолженности в процентах от чистых инвестиций в лизинг понимается сумма поступлений от лизингополучателей, которая не была получена в установленный графиком погашения срок, начиная с 1 дня просрочки, а также будущие лизинговые платежи по данным контрактам. По уровню общей просроченной задолженности с учетом будущих лизинговых платежей коэффициент вариации по выборке из 28 значений составил 44 %, что свидетельствует о неоднородности выборки. Данный результат был ожидаем при расчете, поскольку доля просроченной задолженности в чистых инвестициях в лизинг свидетельствует не только о качестве портфеля, но также о политике лизинговой компании в части работы с лизингополучателями, нарушившими платежную дисциплину. Например, одна часть лизинговых компаний имеет свой штат юристов, которые работают с лизингополучателями, допустившими просрочку, и имущество, переданное в лизинг, пока не изымается, а другая изымает лизинговое имущество при нарушении платежной дисциплины свыше 30 дней, тем самым снижая долю просроченной задолженности в чистых инвестициях в лизинг. Тем не менее для данного показателя не может быть применен коридор значений, поскольку нельзя говорить о неэффективности ведения бизнеса лизинговой компании в случае, если доля просроченной задолженности в ее чистых инвестициях находится ниже 1 % (минимальное значение выборки). Медиана представленной выборки составляет 3 %, максимальное значение -- 5 %. В данный диапазон попадает 60 % значений выборки. Аналитическим ориентиром уровня просроченной задолженности будет считаться значение в 5 %. В случае превышения данного уровня можно сделать вывод о том, что риск-политика лизинговой компании в части оценки лизингополучателей недостаточно консервативна, что негативно сказывается на качестве ее лизингового портфеля. Если значение коэффициента просроченной задолженности в чистых инвестициях находится в пределах 5 %, то портфель компании может быть оценен как здоровый.

При рассмотрении доли просроченных платежей важно также произвести их анализ по длительности просрочки в днях. Распределим просроченные платежи условно на три группы: менее 30, от 30 до 60 и свыше 60 дней. Первая группа платежей может быть отнесена к категории технической просрочки, поскольку просроченным является только один платеж, что не является критичным и может быть исправлено лизингополучателем. Вторая группа платежей имеет более серьезные последствия, но также не оценивается как безнадежная, потому важно обратить внимание на сумму платежей третьей группы, являющихся просроченными свыше 60 дней.

С коэффициентом просроченной задолженности свыше 60 дней (к8) с учетом будущих поступлений по данным контрактам ситуация аналогична вышеописанной: коэффициент вариации выборки составил 59 %, что свидетельствует о ее неоднородности. Принимая во внимание расчет уровня просроченной задолженности и неоднородность выборки по нему, можно сделать вывод о том, что выборка и по критерию «уровень просроченной задолженности свыше 60 дней» будет неоднородной. Характеристики выборки также должны быть схожи, но значения существенно меньше. Медиана данной выборки составляет 1 %, минимальное значение -- 0,1, максимальное -- 3 %. По аналогии с предыдущим коэффициентом, пороговым значением коэффициента просроченной задолженности будет являться значение 3 %.

Важной характеристикой при оценке качества лизингового портфеля лизинговой компании в части просроченной задолженности выступает корреляция коэффициента просроченной задолженности свыше 60 дней с коэффициентом резервирования (к6). Коэффициент резервирования (к6) относится к количественным параметрам оценки и показывает долю созданных резервов на возможные потери в чистых инвестициях в лизинг. Коэффициент вариации выборки из 28 значений показателя резервирования составил более 100 %, что свидетельствует о существенной неравномерности выборки. Это также является ожидаемым результатом, поскольку прежде всего выборка по уровню просроченной задолженности была неравномерной, а также политика компаний в части резервирования может отличаться. Аналитические ориентиры для данного показателя не вполне применимы, потому что, как отмечалось ранее, он должен коррелировать с коэффициентом просроченной задолженности свыше 60 дней (к8), поскольку просрочка первого лизингового платежа, вероятнее всего, является технической и создавать резерв под подобный контракт не стоит). В случае если значение коэффициента резервирования приближено к уровню просроченной задолженности, можно судить о том, что отчетность компании является релевантной в части показателей отчета о финансовых результатах и, как следствие, капитала, поскольку в них учтен возможный убыток, вызванный нарушением платежной дисциплины лизингополучателя. При существенном отличии значений коэффициента резервирования и уровня просроченной свыше 60 дней задолженности необходимо скорректировать чистую прибыль, капитал и чистые инвестиции в лизинг на сумму просроченной задолженности. Подобная итерация важна для понимания более точного уровня показателей, в расчете которых используются указанные выше статьи баланса и отчета о финансовых результатах.

Рассматривая качественные характеристики финансового состояния лизинговой компании, необходимо особо подчеркнуть важность анализа структуры ее чистых инвестиций в финансовый лизинг. Очевидно, что диверсифицированный лизинговый портфель в меньшей степени подвержен риску, чем концентрированный. Диверсификацию необходимо оценивать по трем составляющим: лизингополучателям (к9), отраслям (к10) и регионам деятельности лизингополучателей (кп).

Процедура диверсификации лизингового портфеля по лизингополучателям (к9) является существенной, поскольку концентрация лизингового портфеля на нескольких крупных клиентах характеризует его зависимость от финансового состояния данных лизингополучателей, что само по себе ставит под вопрос необходимость оценки финансового состояния лизинговой компании, определяя ее как технического посредника. При установлении доли крупнейшего лизингополучателя, при которой портфель мог бы быть оценен как высокодиверсифицированный, логичным представляется базирование его на коэффициенте просроченной задолженности. Справедливо предположить, что лизинговый портфель подвержен наибольшему риску в случае, если крупнейший лизингополучатель нарушает платежную дисциплину. При этом, как было описано, качество лизингового портфеля оценивается на высоком уровне, если уровень просроченной задолженности не превышает 5 %. Соответственно, допустимая доля одного лизингополучателя, при которой лизинговый портфель останется здоровым в случае нарушения последним платежной дисциплины, не должна превышать 5 %. При диверсификации лизингового портфеля по лизингополучателям, когда доля одного не превышает 5 % лизингового портфеля, можно судить о высоком уровне универсальности, автономии и независимости лизинговой компании.

Отраслевая диверсификация лизингового портфеля (к10) означает распределение по лизингополучателям, осуществляющим деятельность в разных областях экономики. Для снижения общего риска портфеля решающее значение имеет наличие лизингополучателей, работающих в областях с противоположными фазами колебаний делового цикла: если одна область находится на стадии экономического роста, то другая переживает стадию спада, а со временем их позиции могут измениться на противоположные. При такой ситуации снижение доходов от одной группы клиентов компенсируется повышением доходов от другой, которая помогает стабилизировать доходы лизинговой компании и существенно снизить риск. Например, если весь лизинговый портфель лизинговой компании был выдан строительному бизнесу, то очевидно, что в 2015 г. такая компания имела бы существенные проблемы с платежами по договорам из-за кризиса в строительной сфере. Соответственно, требуется определить, какая максимальная доля одной отрасли лизингополучателей в лизинговом портфеле будет считаться приемлемой.

В качестве критериального значения показателя отраслевой концентрации лизингового портфеля может рассчитываться индекс концентрации Херфиндаля -- Хиршмана:

где 8г -- доля г-й отрасли в лизинговом портфеле, п -- количество отраслей в портфеле.

Для оценки степени отраслевой концентрации применяется оценочная шкала НН1:

1) если 1800 < НН1 < 10000, то портфель является высококонцентрированным;

2) если 1000 < НН1 < 1800 -- умеренно концентрированным;

3) если НН1 < 1000 -- низко концентрированным.

Для его расчета нужно использовать количество отраслей (в нашем случае -- лизингополучателей в портфеле лизинговой компании) и максимальную долю одной отрасли в портфеле (при допущении, что остальные равны). Определим максимальное значение доли одной отрасли в лизинговом портфеле в зависимости от разного количества отраслей, при которой значение индекса Херфиндаля -- Хиршмана достигает 1000. Иными словами, найдем уровень, при превышении которого портфель ни при каких комбинациях оставшихся долей не может быть оценен как низкоконцентрированный. Минимальное значение НН1 при любой комбинации долей достигается в случае, когда одна отрасль имеет максимальное значение доли, а оставшиеся отрасли -- равные доли, исходя из остатка. Данное значение можно принять за максимально возможную долю одной отрасли в лизинговом портфеле, при которой он может считаться высоко диверсифицированным. При превышении этой доли портфель компании будет оценен как умеренно концентрированный. Далее необходимо найти то значение максимальной доли, при котором НН1 примет значение меньше 1000. Возможные комбинации представлены в табл. 7.

Данные представлены по возможным комбинациям количества отраслей в портфеле и максимально возможной доле одной отрасли, начиная с минимума в 12 отраслей и минимума доли, равной 21 %, поскольку при меньшем числе отраслей максимально возможная доля стремится к минимуму, который на практике невозможен. При 10 отраслях в портфеле единственно возможным сценарием является равномерное распределение долей по 10 % для каждой отрасли. Принимая во внимание, что предметом изучения в настоящей статье является универсальная лизинговая компания, портфель ее лизингополучателей должен быть распределен как минимум по 12 отраслям; в ином случае он не может быть оценен как высоко диверсифицированный, а сама компания -- как универсальная.

Медиана данных 28 значений равна 16 отраслям, т. е. в среднем в портфеле универсальной лизинговой компании представлено 16 отраслей. При 16 отраслях коэффициент достигает значения в 1000 при максимальной доле в 25 % (табл. 7). Иными словами, портфель может быть оценен как диверсифицированный, если доля одной отрасли занимает менее 25 % -- именно это значение принимается за критериальное. Справедливо полагать, что данное значение является среднерыночным ориентиром, при этом по каждой лизинговой компании возможно индивидуальное колебание количества отраслей в допустимых пределах; возможны и различные комбинации долей каждой отрасли. Тем не менее при анализе концентрации лизингового портфеля данным разбросом можно пренебречь и принять полученный рыночный ориентир в 25 % как пороговое значение.

Таблица 6 Значения индекса Херфиндаля -- Хиршмана при различных комбинациях количества отраслей

Географическая диверсификация портфеля (кц) заключается в распределении лизингополучателей, а значит, и предметов лизинга по разным регионам, географическим территориям. Необходимо отметить, что географическая диверсификация как метод снижения риска лизингового портфеля доступна лишь крупным лизинговым компаниям с разветвленной сетью филиалов и отделений на значительной территории. Это помогает нивелировать влияние региональных условий политического и экономического характера, которые отражаются на платежеспособности лизингополучателей. Невозможно строго утверждать, что региональная лизинговая компания не может быть признана надежной или финансово устойчивой, но при оценке ее финансового состояния на данный факт следует обратить внимание. Регионально-диверсифицированной компанией, исходя из аналогичного расчета индекса Херфиндаля -- Хиршмана и показателей табл. 7, будет являться лизингодатель, основной регион работы которого не превышает 30 % от общей суммы чистых инвестиций в лизинг.

Описанные коэффициенты и параметры оценки финансового положения лизинговых компаний систематизированы в табл. 8.

Приведенные коэффициенты и их критериальные аналитические значения могут служить определенными ориентирами в оценке деятельности лизинговой компании. Выходящие за указанные рамки параметры оценки конкретной компании демонстрируют отклонение от средних тенденций на современном рынке. В некоторых случаях это не является свидетельством отрицательных моментов в текущей деятельности, однако косвенно может служить признаком неблагоприятных перспектив развития конкретной лизинговой компании, а также наличия негативных тенденций в части ее финансовой устойчивости.

Таблица 7 Параметры оценки финансового положения лизинговых компаний и их критериальные значения

Заключение

Современные явления в экономике России способствуют активному развитию отечественного рынка лизинга. Планируемое реформирование, активизация сотрудничества лизингодателей с субъектами малого бизнеса, динамичное развитие лизинга как инструмента финансирования, а также стремление лизинговых компаний к освоению зарубежных рынков обусловливают необходимость привлечения лизинговыми компаниями дополнительного финансирования, что, в свою очередь, раскрывает проблему проведения оценки лизинговой компании со стороны кредитора. Следует отметить, что предложенная авторами система основных качественных и количественных показателей деятельности лизинговой компании является достаточно универсальным инструментом оценки финансового состояния субъектов данного бизнеса. Логика включения данных коэффициентов в систему оценки основана на предположении, что лизинговые компании в силу специфики бизнеса сочетают в себе одновременно характеристики займодавца и корпоративного заемщика. Представленные в статье аналитические параметры (индикаторы)и их критериальные интервалы варьирования могут быть использованы для проведения анализа лизингодателя любым контрагентом, заинтересованным в понимании уровня надежности данной компании. Особую актуальность указанные показатели приобретают при принятии решения о кредитовании той или иной лизинговой компании со стороны коммерческого банка, поскольку, как правило, утвержденная кредитная политика не предполагает особого порядка действий при работе с подобными специфическими корпоративными заемщиками. На основании предложенных коэффициентов кредитор лизинговой компании имеет возможность не только оценить ее текущее состояние и способность обслуживать долг, но и включить в структуру сделки финансовые ковенанты, которые будут являться определенным индикатором возможного ухудшения финансового состояния корпоративного заемщика. Применительно к лизинговому рынку ситуация в определенной мере усложняется сравнительно небольшой выборкой публичных лизинговых компаний, формирующих отчетность по МСФО, по которым можно выявить определенные тенденции и рассчитать некие усредненные параметры. Вместе с тем понятно, что акцент на компании с отчетностью по РСБУ бесперспективен, поскольку в этом случае в значительной степени нивелируется инвестиционная направленность лизинговых операций и, кроме того, с очевидностью имеет место определенное противоречие с общемировыми тенденциями в отношении унификации учета и отчетности.

Потенциальное закрепление за лизинговыми компаниями статуса кредитной организации и ускоряющаяся, имеющая необратимый характер тенденция в плане формирования с 2021 г. их отчетности на основе стандартов МСФО сделают в будущем реальным расширение анализируемой выборки. В свою очередь, это может привести к уточнению диапазонов варьирования значений представленных коэффициентов. С переходом на МСФО наиболее крупных лизинговых компаний в России в ближайшее время появится возможность апробации процедуры бенчмаркинга в отдельных сегментах лизингового бизнеса. С увеличением выборки предложенная в статье методика оценки и анализа может быть реализована на данных публичной отчетности крупных и финансово устойчивых субъектов изучаемого сегмента экономики, а значения границ критериальных коридоров варьирования в определенном смысле смогут рассматриваться в качестве своеобразных эталонов. Таким образом, точность и достоверность рассчитываемых параметров в предлагаемой модели оценки напрямую связаны с расширением процедуры формирования отчетности компаний на основе принципов МСФО.

финансовый лизинговый кредитование отчетность

Литература

1. Абесалашвили М. З. (2017) Договор финансовой аренды в современном гражданском праве. Право и практика. № 2. С. 3-7.

2. Алексеева Т. О., Ким В. О. (2015) Коллизионные вопросы правового регулирования международного финансового лизинга. Новые возможности юридической специализации: перспективные научнопрактические разработки и исследования. Сб. статей. Сер. «Стандарты образования». С. 49-54.

3. Брагинский М. И., Витрянский В. В. (2003) Договорное право. Книга вторая: Договоры о передаче имущества. М.: Статут.

4. Брылёва Е. В. (2017) Понятие и сущность договора финансовой аренды (лизинга). Научный альманах. № 10-3. С. 16-19.

5. Бусыгин А. В. (1999) Предпринимательство. М.: Дело.

6. Газман В. Д. (2003) Финансовый лизинг. М.: ГУ ВШЭ.

7. Глотова И. И., Косова Т. В., Томилина Е. П. (2016) Оценка однородности портфеля лизинговой компании и сегментация лизингополучателей с целью создания однородных субпортфелей. Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 17. С. 54-62.

8. Дун Т. Р (2011) Возвратный лизинг в России. Финансы и кредит. № 9. С. 51-55.

9. Дякин Б., Панюшкин В., Тулукова Н. (1992) Лизинг -- перспективная форма рыночного хозяйствования. М.: РОСБИ.

10. Капешина И. В., Корзоватых Ж. М. (2016) Проблемы развития лизинга в России. Вестник Государственного Университета Управления. № 5. С. 90-94.

11. Зингер М. В., Черевиченко Т. С. (2017) Понятие договора финансовой аренды и лизинга по российскому и зарубежному законодательству. Современные научные исследования и разработки. № 8. С. 205207.

12. Ковалев Вит.В. (2016) Лизинг: финансовые, учетно-аналитические и правовые аспекты. М.: Проспект.

13. Ковалев В. В. (2011) Лизинг недвижимости: проблемы реализации сделок на отечественном рынке. Финансы и кредит. № 19. С. 2-7.

14. КовалевВ. В. (2015) Отраслевые особенности бюджетирования (на примере лизинговой деятельности). Экономический анализ: теория и практика. № 1. С. 3-15.

15. Кудряшова Н. В. (2017) Финансовое положение и риски лизинговой компании. Вестник Российского университета кооперации. № 2. С. 38-41.

16. Кузьмин Ф., Дун И. (2017) Эффективность деятельности для лизинговых компаний. Лизинг. № 5. С. 1523.

17. Кукарова Н. Н. (2015) К вопросу о дефинициях понятий «ликвидность» и «риск ликвидности» лизинговых компаний. Инновационное развитие экономики. № 4. С. 84-87.

18. Лещенко М. И. (2004) Основы лизинга. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика.

19. Линёв И. В. (2014) О применении секьюритизации лизинговых активов. Вестник МГИМО. № 2. С. 123129.

20. Мишина М. С. (2014) Использование модели денежных потоков при анализе риска ликвидности лизинговых компаний. Финансы и кредит. № 35. С. 21-25.

21. Моисеев С. Р., Моргунова А. К. (2017) Финансовое положение крупнейших лизинговых компаний: результаты исследования Банка России. Деньги и кредит. № 2. С. 52-54.

22. Мотовилов О. В. (2005) Финансовая аренда: особенности законодательного регулирования и экономические выгоды применения. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, вып. 4. С. 126-136.

23. Новиков В. Ю. (2011) Выбор оптимальной структуры финансирования лизинговых операций. Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. № 2. С. 125-127.

24. Рогова Ю. Г. (2017) Управление рисками лизинговой компании. Развитие современной науки: теоретические и прикладные аспекты. № 22. С. 58-61.

25. Шаталова Е. П. (2014) Оценка финансового состояния заемщика -- лизинговой компании. Банковское- кредитование. № 5. С. 2-5.

26. Шпербер Е. Р. (2016) Лизинг: тренды развития. Лизинг. № 5. С. 7-12.

27. Bayliss M. E., Diltz, D. J. (1986) An empirical study of the debt displacement effects of leasing. Financial Management. No. 15. P. 53-60.

28. Beattie V., Goodacre A., Thomson S. (2000) Operating leases and the assessment of lease-debt substitutability. Journal of Bank Finance. No. 24. P. 427-470.

29. Berger A., Udell, G. (2005) A More Complete Conceptual Framework for Financing of Small and Medium Enterprises. World Bank Policy Research. No. 3795. P 234-236.

30. Hartmann-Wendels T., Miller P, Tows E. (2014) Loss given default for leasing: Parametric and nonparametric estimations. Journal of Banking & Finance. No. 40. P. 364-375.

31. Hendel I., Lizzeri A. (2002) The Role Of Leasing Under Adverse Selection. Journal of Political Economy. Vol. 110, iss. 1. P 113-143.

32. Laurent M., Schmit M. (2005) Estimating distressed LGD on defaulted exposures: a portfolio model applied to leasing contracts. Eds Altman E., Resti A., Sironi A. Recovery Risk: The Next Challenge in Credit Risk Management. Risk Books. P. 307-322.

33. Lim S., Mann S., Mihov V (2017) Do operating leases expand credit capacity? Evidence from borrowing costs and credit ratings. Journal of Corporate Finance. No. 42. P 100-114.

34. Marston F., Harris R. S. (1988) Substitutability of leases and debt in corporate capital structures. Journal of Accounting, Audit and Finance. No. 3. P. 147-170.

35. Nambuswa E., Sindani P. (2016) Effect of Leasing on the Financial Performance of the County Government.

36. International Journal of Scientific and Research Publications. Vol. 6, No. 9. P 624-631.

37. Schmit M. (2004) Credit risk in the leasing industry. Journal of Banking & Finance. No. 28. P 811-833. Schallheim J., Wells K., Whitby R. (2013) Do leases expand debt capacity? Journal of Corporate Finance. No. 23. P. 368-381.

38. Yan A. (2006) Leasing and debt financing: substitutes or complements. Journal of Financial and Quantitative Analysis. No. 41 (3). P 709-731.

39. Abesalashvili M. Z. (2017) Dogovor finansovoi arendy v sovremennom grazhdanskom prave [The contract of financial leasing in modern civil law]. Law and practice, no. 2, pp. 3-7. (In Russian)

40. Alekseeva T. O., Kim V. O. (2015) Kollizionnye voprosy pravovogo regulirovaniia mezhdunarodnogo finanso- vogo lizinga [Conflict issues of legal regulation of international financial leasing]. Novye vozmozhnosti iuridicheskoi spetsializatsii: perspektivnye nauchno-prakticheskie razrabotki i issledovaniia. Sbornik statei. Ser. «Standarty obrazovaniia» [New opportunities for legal specialization: promising scientific and practical development and research. Digest of articles. Education Standards], pp. 49-54. (In Russian)

41. Bayliss M. E., Diltz, D. J. (1986) An empirical study of the debt displacement effects of leasing. Financial Management, no. 15, pp. 53-60.

42. Beattie V., Goodacre A., Thomson S. (2000) Operating leases and the assessment of lease-debt substitutability. Journal of Bank Finance, no. 24, pp. 427-470.

43. Berger A. Udel, G. (2005) A More Complete Conceptual Framework for Financing of Small and Medium Enterprises. World Bank Policy Research, no. 3795, pp. 234-236.

44. Braginsky M. I., Vitryansky V. V. (2003) Dogovornoe pravo [Contract law]. Moscow, Statute. (In Russian) Brylyova E. V. (2017) Poniatie i sushchnost' dogovora finansovoi arendy (lizinga) [Concept and essence of the contract of financial rent (leasing)]. Scientific almanac, no. 10-3, pp. 16-19. (In Russian)

45. Busygin A. V. (1999) Predprinimatel'stvo [Enterpreneurship]. Moscow, Delo. (In Russian)

46. Dun T. R. (2011) Vozvratnyi lizing v Rossii [Return leasing in Russia]. Finance and credit, no. 9, pp. 51-55. (In Russian)

47. Dyakin B. V., Panuyshkin B. A., Tulukova N. O. (1992) Lizing -- perspektivnaia forma rynochnogo khoziaistvova- niia [Leasing -- a promising form of market management]. Moscow, Rosby. (In Russian)

48. Gazman V. D. (2003) Finansovyi lizing [Financial leasing]. Moscow, GU VSHE. (In Russian)

49. Glotova I. I., Kosova T. V., Tomilina E. P. (2016) Otsenka odnorodnosti portfelia lizingovoi kompanii i segmen- tatsiia lizingopoluchatelei s tsel'iu sozdaniia odnorodnykh subportfelei. [Assessment of the homogeneity of the portfolio of a leasing company and the segmentation of lessees in order to create homogeneous subportfolios]. Financial analytics: problems and solutions, no. 17, pp. 54-62. (In Russian) Hartmann-Wendels T., Miller P., Tows E. (2014) Loss given default for leasing: Parametric and nonparametric estimations. Journal of Banking & Finance, no. 40, pp. 364-375.

50. Hendel I., Lizzeri A. (2002) The Role Of Leasing Under Adverse Selection. Journal of Political Economy, no. 110, pp. 113-143.

51. Kapeshina I. V., Korzovatykh Zh. M. (2016) Problemy razvitiia lizinga v Rossii [Problems of leasing development in Russia]. Journal of the State University of Management, no. 5, pp. 90-94. (In Russian)

52. Kovalev V. V. (2011) Lizing nedvizhimosti: problemy realizatsii sdelok na otechestvennom rynke [Leasing of real estate: problems of realizing transactions in the domestic market]. Finance and credit, no. 19, pp. 2-7. (In Russian)

53. Kovalev V. V. (2015) Otraslevye osobennosti biudzhetirovaniia (na primere lizingovoi deiatel'nosti). [Branch peculiarities of budgeting (on the example of leasing activity)]. Economic analysis: theory and practice, no. 1, pp. 3-15. (In Russian)

54. Kovalev V. V. (2016) Lizing: finansovye, uchetno-analiticheskie i pravovye aspekty [Leasing: financial, accounting, analytical and legal aspects: a teaching aid]. Moscow, Prospekt. (In Russian)

55. Kudryashova N. V. (2017) Finansovoe polozhenie i riski lizingovoi kompanii [Financial standing and risks of the leasing company]. Journal of the Russian University of Cooperation, no. 2, pp. 38-41. (In Russian) Kukarova N. N. (2015) K voprosu o definitsiiakh poniatii «Likvidnost'» i «Risk likvidnosti» lizingovykh kompanii [On the question of the definitions of the concepts “Liquidity” and “Liquidity risk” of leasing companies]. Innovatsionnoe razvitie ekonomiki [Innovative development of the economy], no. 4, pp. 84-87. (In Russian)

56. Kuzmin F., Dun I. (2017) Effektivnost' deiatel'nosti dlia lizingovykh kompanii [Efficiency of activity for leasing companies]. Leasing, no. 5, pp. 15-23. (In Russian)

57. Laurent, M., Schmit, M. (2005) Estimating distressed LGD on defaulted exposures: a portfolio model applied to leasing contracts. Altman, E., Resti, A., Sironi, A. (eds), Recovery Risk: The Next Challenge in Credit Risk Management. Risk Books, pp. 307-322.

58. Leshchenko M. I. (2004) Osnovy lizinga [Basics of leasing]. 2nd ed., pererab. i dop. Moscow, Finansy i statistika. (In Russian)

59. Lim S., Mann S., Mihov V. (2017) Do operating leases expand credit capacity? Evidence from borrowing costs and credit ratings. Journal of Corporate Finance, no. 42, pp. 100-114.

60. Linev I. V (2014) O primenenii sek'iuritizatsii lizingovykh aktivov [On the application of securitization of leasing assets]. MGIMO Review of International Relations, no. 2, pp. 123-129. (In Russian)

61. Marston F., Harris R. S. (1988) Substitutability of leases and debt in corporate capital structures. Journal of Accounting, Audit and Finance, no. 3, pp. 147-170.

62. Mishina M. S. (2014) Ispol'zovanie modeli denezhnykh potokov pri analize riska likvidnosti lizingovykh kom- panii [The use of the cash flow model in the analysis of the liquidity risk of leasing companies]. Finance and credit, no. 35, pp. 21-25. (In Russian)

63. Moiseev S. R., Morgunova A. K. (2017) Finansovoe polozhenie krupneishikh lizingovykh kompanii: rezul'taty issledovaniia Banka Rossii [Financial position of the largest leasing companies: the results of the Bank of Russia research]. Dengi i kredit [Money and credit], no. 2, pp. 52--54. (In Russian)

64. Motovilov O. V. (2005) Finansovaia arenda: osobennosti zakonodatel'nogo regulirovaniia i ekonomicheskie vy- gody primeneniia [Financial leasing: features of legislative regulation and economic benefits of application]. St Petersburg University Journal of Economic Studies, no. 4, pp.126-136. (In Russian)

65. Nambuswa E., Sindani P. (2016) Effect of Leasing on the Financial Performance of the County Government. International Journal of Scientific and Research Publications, vol. 6, no. 9, pp. 624-631.

66. Novikov V. Y. (2011) Vybor optimal'noi struktury finansirovaniia lizingovykh operatsii [The choice of the optimal structure of financing leasing operations]. Journal of St. Petersburg University of Economics and Finance, no. 2, pp. 125-127. (In Russian)

67. Rogova Y. G. (2017) Upravlenie riskami lizingovoi kompanii [Risk management of a leasing company]. Razvitie sovremennoi nauki: teoreticheskie i prikladnye aspekty [The development of modern science: theoretical and applied aspects], no. 22, pp. 58-61. (In Russian)

68. Schallheim J., Wells K., Whitby R. (2013) Do leases expand debt capacity? Journal of Corporate Finance, no. 23, pp. 368-381.

69. Schmit M. (2004) Credit risk in the leasing industry. Journal of Banking & Finance, no. 28, pp. 811-833.

70. Shatalova E. P (2014) Otsenka finansovogo sostoianiia zaemshchika -- lizingovoi kompanii [Assessment of the financial condition of the borrower -- the leasing company]. Bankovskoe kreditovanie [Bank lending], no. 5, pp. 2-5. (In Russian)

71. Shperber E. R. (2016) Lizing: trendy razvitiia [Leasing: development trends]. Leasing, no. 5, pp. 7-12. (In Russian)

72. Yan A. (2006) Leasing and debt financing: substitutes or complements. Journal of Financial and Quantitative Analysis, no. 41, pp. 709-731.

73. Zinger M. V., Cherevichenko T. S. (2017) Poniatie dogovora finansovoi arendy i lizinga po Rossiiskomu i zarubezhnomu zakonodatel'stvu [The concept of the contract of financial leasing and leasing in accordance with Russian and foreign legislation]. Modern research and development, no. 8, pp. 205-207. (In Russian)

Размещено на Allbest.ru