В современных экономических условиях наблюдается рост числа организацийлизингополучателей. Чтобы оставаться конкурентоспособной на рынке услуг, компании-лизингодателю необходимо повышать эффективность деятельности. Интерес к данной теме оправдан, т. к. любая организация-лизингодатель может столкнуться с проблемой неустойчивого финансового состояния, неплатежеспособностью и даже банкротством лизингополучателя задолго до того, как последний выполнит свои обязательства по договору лизинга. Поэтому оценка риска банкротства организации-лизингополучателя должна позволять спрогнозировать вероятность наступления кризисной ситуации в долгосрочной перспективе.
Заблаговременный анализ финансового положения лизингополучателя может существенным образом повлиять на решение о заключении договора лизинга и в перспективе уберечь лизингодателя от существенных убытков.
Наиболее распространенными на практике моделями прогнозирования риска несостоятельности являются как зарубежные классические MDA-модели1, так и их разновидности, садаптированные к российским экономическим условиям.
Кроме того, стоит уделить особое внимание недавно разработанным Logit2 – моделям оценки вероятности банкротства, которые учитывают специфику российских компаний, в том числе и занимающихся лизинговой деятельностью.
В России среди MDA-моделей прогнозирования риска банкротства часто используют двух- и пятифакторные модели Альтмана, которые имеют множество недостатков. Условия функционирования российских лизинговых организаций нередко отличаются от западных. Экономическая нестабильность, специфика налогового законодательства и нормативного обеспечения бухгалтерского учета, а также степень достоверности экономических показателей деятельности организации, используемых в модели, могут исказить объективные оценки. Использование западных моделей для российской экономики затруднительно также и по другим причинам, во-первых, из-за противоречивости результатов при применении различных методик. Во-вторых, из-за низкой прогнозной точности моделей, значительно уменьшающейся при использовании для анализа финансового состояния данных за несколько лет до банкротства. В-третьих, из-за использования в моделях данных за один год (не учитывается изменение показателей в динамике за несколько лет).