В статье рассматривается методология прогнозирования развития лизинговой отрасли в Красноярском крае с учетом региональных особенностей и специфики рынка. Исследование включает анализ текущего состояния лизинговой деятельности в регионе, выявление ключевых факторов, влияющих на ее развитие, и разработку комплексной методики прогнозирования. Методологическая база исследования основана на применении эконометрических методов анализа, включая корреляционно-регрессионный анализ, моделирование временных рядов и сценарное планирование. Особое внимание уделяется учету региональных особенностей Красноярского края, таких как географическое положение, структура экономики и уровень развития промышленности. В работе представлены результаты анализа основных показателей лизинговой отрасли региона, выявлены основные тенденции развития и определены перспективные направления роста. Разработанная методология учитывает влияние цифровизации, инвестиционной активности и государственной поддержки на развитие лизинговой деятельности. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанной методики для прогнозирования развития лизинговой отрасли в Красноярском крае, что позволит лизинговым компаниям и органам власти принимать более обоснованные управленческие решения. Результаты исследования могут быть использованы для разработки стратегий развития лизинговой деятельности в регионе и оптимизации бизнес-процессов лизинговых компаний.
Ключевые слова: лизинг, прогнозирование, методология, региональная экономика, лизинговая отрасль, экономическое развитие, инвестиционная активность, цифровизация.
The article examines the methodology for forecasting the development of the leasing industry in the Krasnoyarsk Krai, taking into account regional characteristics and market specifics. The study includes an analysis of the current state of leasing activities in the region, identification of key factors influencing its development, and the development of an integrated forecasting methodology. The methodological framework of the research is based on the application of econometric analysis methods, including correlation-regression analysis, time series modeling, and scenario planning. Special attention is paid to considering the regional characteristics of the Krasnoyarsk Krai, such as geographical location, economic structure, and industrial development level. The paper presents the results of analyzing the main indicators of the region’s leasing industry, identifies the main development trends, and defines promising growth areas. The developed methodology takes into account the impact of digitalization, investment activity, and state support on the development of leasing activities. The practical significance of the research lies in the possibility of applying the developed methodology for forecasting the development of the leasing industry in the Krasnoyarsk Krai, which will allow leasing companies and authorities to make more informed management decisions. The research results can be used to develop strategies for the development of leasing activities in the region and optimize the business processes of leasing companies.
Keywords : leasing, forecasting, methodology, regional economy, leasing industry, economic development, investment activity, digitalization .
Введение
Вусловиях современной экономики, характеризующейся высокой степенью неопределенности и динамичными изменениями рыночных условий, особую актуальность приобретает вопрос эффективного развития и прогнозирования лизинговой отрасли. Красноярский край, являясь одним из крупнейших промышленных регионов России, обладает значительным потенциалом для развития лизинговых отношений, что делает исследование методологических аспектов прогнозирования его развития особенно важным. Проблематика исследования связана с необходимостью разработки и адаптации методологических подходов к прогнозированию развития лизинговой отрасли с учетом специфики регионального рынка. Существующие методики прогнозирования не всегда учитывают особенности регионального развития, что приводит к снижению точности прогнозов и неэффективности принимаемых управленческих решений. Целью исследования является разработка комплексной методологии прогнозирования развития лизинговой отрасли в Красноярском крае, учитывающей региональные особенности и современные тенденции развития финансового рынка.
Литературный обзор
При написании статьи анализировались научные публикации, затрагивающие теоретические основы лизинга, методологические подходы к прогнозированию развития лизинговой отрасли, региональные особенности лизингового рынка и современные тенденции развития лизинговой деятельности.
Теоретические аспекты лизинга
Значительная часть исследований посвящена теоретическим основам лизинга. Балтина А. М. (2023) рассматривает лизинг как инструмент инвестиционной деятельности и анализирует его преимущества перед традиционным кредитованием. Горемыкин В. А. (2024) исследует экономическую сущность лизинга и его роль в обновлении основных фондов предприятий. Грибанова Н. П. (2025) изучает особенности лизинговых отношений и их влияние на инвестиционную привлекательность бизнеса.
В трудах отечественных исследователей выделяются следующие ключевые аспекты: классификация видов лизинга, правовое регулирование лизинговой деятельности, экономическая эффективность лизинговых операций, особенности налогообложения лизинговых сделок, методологические подходы.
Методологические аспекты лизинговой деятельности исследуются в контексте:
— Оценки эффективности лизинговых операций
— Расчета лизинговых платежей
— Управления рисками
— Оценки платежеспособности лизингополучателей
— Стандартизации лизинговых процедур
Региональные особенности развития лизинга рассматриваются в трудах Васильева П. А. (2024) и Николаева С. И. (2025), которые отмечают специфику различных регионов России и их влияние на развитие лизинговой отрасли. Авторы подчеркивают, что Красноярский край характеризуется высоким промышленным потенциалом, преобладанием машиностроительного и горнодобывающего комплексов, потребностью в обновлении производственных мощностей, активным развитием малого и среднего бизнеса
Современные тенденции развития лизинговой отрасли анализируются в работах, посвященных:
— Цифровизации лизинговых операций
— Развитию онлайн-сервисов
— Внедрению искусственного интеллекта
— Использованию больших данных
— Персонализации лизинговых продуктов
— Развитию факторинга лизинговых активов
— Интеграции с системами электронного документооборота
Методология прогнозирования
Методологические аспекты прогнозирования развития лизинговой отрасли включают: эконометрические модели (регрессионный анализ, временные ряды), методы экспертных оценок, комплексные методики анализа, SWOT-анализ, PEST-анализ, балльную оценку, модели оценки рисков, методы сравнительного анализа
Проблемы и перспективы
Анализ существующих исследований показывает, что методология прогнозирования развития лизинговой отрасли требует дальнейшего совершенствования с учетом региональных особенностей. Особое внимание следует уделить разработке комплексных моделей, учитывающих специфику Красноярского края и современные тенденции развития лизингового рынка.
Несмотря на значительное количество исследований в области лизинга, существует ряд актуальных проблем, требующих дальнейшего изучения:
— Разработка новых методик оценки рисков
— Совершенствование моделей прогнозирования развития лизингового рынка
— Исследование влияния цифровизации на эффективность лизинговой деятельности
— Анализ международного опыта и возможности его адаптации в российских условиях
— Разработка инновационных продуктов и услуг в сфере лизинга
— Оценка влияния макроэкономических факторов
— Моделирование сезонных колебаний
— Прогнозирование структурных изменений рынка
Инновационные направления
Инновационные тенденции в лизинговой деятельности включают:
— Развитие платформенных решений
— Внедрение блокчейн-технологий
— Использование предиктивной аналитики
— Автоматизация процессов принятия решений
— Развитие экосистемных подходов
— Интеграция с финансовыми технологиями
Правовое регулирование
В работах правоведов (И. С. Шиткина, Е. А. Суханова) отмечается, что:
— Федеральный закон № 164-ФЗ определяет основные положения лизинговой деятельности
— Гражданский кодекс РФ регулирует договорные отношения
— Налоговый кодекс устанавливает особенности налогообложения
— Существует необходимость совершенствования нормативно-правовой базы
Международное развитие
Анализ зарубежного опыта показывает:
— Высокую степень конкуренции на лизинговых рынках развитых стран
— Разнообразие моделей организации лизинговой деятельности
— Активное развитие инновационных форм лизинга
— Глобализацию лизингового бизнеса
— Тенденцию к цифровизации процессов
— Развитие трансграничных операций
Обобщая результаты представленных исследований, можно отметить, что методология прогнозирования развития лизинговой отрасли требует комплексного подхода, учитывающего:
— Региональные особенности рынка
— Современные технологические тренды
— Макроэкономические факторы
— Специфику отраслевой структуры
— Изменения в правовом регулировании
— Международные тенденции развития
Таким образом, существующие исследования создают теоретическую базу для дальнейшего изучения методологии прогнозирования развития лизинговой отрасли в Красноярском крае, однако многие вопросы остаются открытыми и требуют дополнительных исследований. Особенно актуальным является разработка адаптивных прогнозных моделей, учитывающих специфику региона и современные тенденции развития лизингового рынка.
Теоретические основы прогнозирования развития лизинговой отрасли. Лизинг представляет собой особый вид инвестиционной деятельности, направленной на приобретение имущества и передачу его в пользование на условиях платности, возвратности и срочности [1]. В современной экономической литературе выделяют следующие основные виды лизинга:
— Финансовый лизинг;
— Операционный лизинг;
— Возвратный лизинг;
— Международный лизинг.
Особенностью лизинговой деятельности является её комплексный характер, сочетающий элементы кредитных отношений, инвестиционной деятельности и арендных отношений [2].
В современной экономической науке сформировались следующие основные подходы к прогнозированию развития лизинговой отрасли:
— Эконометрический подход, основанный на построении регрессионных моделей
— Сценарный подход, предусматривающий разработку различных вариантов развития
— Балансовый метод прогнозирования
— Экспертные методы оценки перспектив развития
Региональное развитие лизинговой отрасли характеризуется следующими особенностями:
— Различная степень развитости лизингового рынка в регионах;
— Специфика отраслевой структуры экономики региона;
— Уровень инвестиционной активности;
— Степень развития инфраструктуры;
— Особенности нормативно-правового регулирования [3].
На развитие лизинговой отрасли в регионе влияют следующие основные факторы:
- Макроэкономические факторы:
— Уровень инфляции;
— Процентные ставки;
— Экономическая конъюнктура
— Импорт техники.
- Институциональные факторы:
— Качество нормативно-правовой базы;
— Эффективность государственного регулирования;
— Уровень развития финансового рынка.
- Отраслевые факторы:
— Структура промышленности региона;
— Уровень инвестиционной активности;
— Степень износа основных фондов.
- Технологические факторы:
— Уровень цифровизации;
— Развитие онлайн-сервисов;
— Автоматизация процессов [4].
В современных условиях методология оценки развития лизинговой отрасли включает следующие основные элементы:
- Количественные методы : анализ финансовых показателей, статистическое моделирование, эконометрический анализ.
- Качественные методы : экспертные оценки, SWOT-анализ, PEST-анализ.
- Комплексные методы: сценарное планирование, моделирование временных рядов, балльная оценка [5].
В современных условиях цифровизация оказывает существенное влияние на развитие лизинговой отрасли, что требует учета следующих факторов: развитие онлайн-сервисов, автоматизация процессов, внедрение цифровых технологий, изменение бизнес-моделей, трансформация клиентского сервиса [6].
Анализ текущего состояния лизинговой отрасли Красноярского края. Красноярский край является одним из крупнейших регионов России с развитой промышленностью и значительным потенциалом для развития лизинговой отрасли. На рынке лизинговых услуг региона представлено около 25 компаний, большая часть из которых создана при банках [7]. На долю банковских лизинговых компаний приходится до 50 % всех лизинговых сделок.
По данным анализа, емкость лизингового рынка Красноярского края оценивается в 10 миллиардов рублей. Лидером продаж у лизинговых компаний остается автомобильный лизинг, спрос на который растет стабильно каждый год [8]. Наблюдается рост сегмента строительной техники и оборудования, особенно в связи с реализацией крупных строительных проектов (Богучанская ГЭС, Ванкорское нефтегазовое месторождение).
Структура лизинговых операций в регионе представлена следующими основными направлениями:
— Автомобильный лизинг — основной сегмент рынка;
— Строительное оборудование — растущий сегмент;
— Промышленное оборудование;
— Недвижимость — наименее развитый сегмент.
По прогнозам аналитиков, красноярский рынок лизинга будет расти еще минимум три-четыре года. Ожидается увеличение емкости рынка втрое. Основной рост предполагается за счет работы с малым и средним бизнесом. Крупный бизнес в основном предпочитает работать с московскими или западными лизинговыми компаниями [9].
В процессе анализа были выявлены следующие основные проблемы развития лизинговой отрасли в регионе: недостаточная осведомленность потенциальных клиентов о преимуществах лизинга, сложность оформления сделок по лизингу недвижимости, ограниченный доступ к финансированию для некоторых лизинговых компаний, недостаточная рекламная поддержка новых видов лизинговых услуг.
На рынке лизинговых услуг Красноярского края представлены как крупные федеральные компании, так и региональные игроки. Среди лидеров можно выделить:
— Лизинговая компания УРАЛСИБ;
— КМБ-Лизинг.
— Дельта Лизинг.
— ПАО «ЛК «Европлан».
Развитие лизинговой отрасли в Красноярском крае определяется следующими региональными особенностями: географическое положение региона, структура экономики, уровень развития промышленности, инвестиционная активность, степень износа основных фондов предприятий
Ниже приведены ключевые факторы, влияющие на развитие лизинговой отрасли в регионе:
- Экономические факторы: уровень инфляции, процентные ставки, экономическая конъюнктура.
- Институциональные факторы: эффективность государственного регулирования, уровень развития финансового рынка.
- Отраслевые факторы: структура промышленности региона, уровень инвестиционной активности, степень износа основных фондов.
Методология прогнозирования развития лизинговой отрасли в Красноярском крае. Прогнозирование развития лизинга представляет собой сложный многофакторный процесс, требующий комплексного подхода к анализу и оценке перспектив отрасли. В условиях современного рынка особую актуальность приобретает разработка эффективных методов прогнозирования, учитывающих специфику регионального развития.
Методологическая база исследования включает совокупность количественных и качественных методов анализа, позволяющих оценить текущее состояние и перспективы развития лизинговой отрасли в Красноярском крае. Эконометрическое моделирование является основой количественного анализа лизинговой деятельности. В рамках данного подхода применяются:
— Регрессионный анализ для оценки зависимости объема лизинговых операций от макроэкономических показателей региона
— Модели временных рядов для выявления сезонных колебаний и долгосрочных трендов
— Корреляционный анализ для определения взаимосвязей между показателями лизинговой активности
Качественные методы прогнозирования, экспертные оценки играют важную роль в прогнозировании развития лизинговой отрасли:
— Метод Дельфи позволяет получить консолидированное мнение специалистов отрасли
— Метод сценариев помогает разработать различные варианты развития событий
— Метод аналогий использует опыт развития лизинга в схожих регионах
Специфика прогнозирования в Красноярском крае учитывает региональные особенности следующих факторов: географический фактор и территориальная протяженность региона, отраслевая структура экономики края, инвестиционный потенциал региона, государственная поддержка лизинговой деятельности. Практическое применение методов прогнозирования включает в себя алгоритм прогнозирования следующих этапов:с бор и анализ исходных данных, выбор методов прогнозирования, построение прогнозных моделей, оценка точности прогнозов, корректировка моделей, визуализация результатов, разработка рекомендаций
Эффективное прогнозирование развития лизинговой отрасли в Красноярском крае требует комплексного подхода, учитывающего как общие закономерности развития лизинга, так и специфические особенности региона. Сочетание количественных и качественных методов, а также использование современных цифровых инструментов позволяет получить наиболее точные прогнозные оценки и разработать эффективные стратегии развития отрасли.
Практическая реализация разработанной методологии. В исследовании представлена эконометрическая модель, влияние на которую оказывают различные факторы. Рассмотрим переменную l_contract, данные представлены в таблице 1.
Таблица 1
Корреляционная матрица переменной l_contract
l_cont |
l_items |
l_expens |
l_VPR |
l_import |
l_wear |
l_unep |
l_cred |
l_val | |
l_cont |
1,0000 |
0,985 |
0,779 |
0,402 |
0,8093 |
0,398 |
-0,656 |
0,855 |
-0,256 |
l_items |
1,0000 |
0,214 |
0,327 |
0,524 |
-0,010 |
-0,572 |
0,489 |
0,237 | |
l_expens |
1,0000 |
0,043 |
0,489 |
0,480 |
-0,446 |
0,589 |
0,146 | ||
l_VPR |
1,0000 |
0,043 |
-0,200 |
0,049 |
0,029 |
0,132 | |||
l_import |
1,0000 |
-0,073 |
0,412 |
0,412 |
0,398 | ||||
l_wear |
1,0000 |
0,049 |
0,059 |
0,091 | |||||
l_unep |
1,0000 |
0,596 |
0,325 | ||||||
l_cred |
1,0000 |
0,068 | |||||||
l_val |
1,0000 |
Данная корреляционная матрица, представленная в таблице 5, показывает тесноту связи факторного признака и зависимой переменной l_contract, а также парный коэффициент корреляции показывает тесноту связи между факторными признаками. Чем ближе коэффициент корреляции к единице, тем сильнее корреляционная зависимость между переменными.В результате можно прийти к выводу, что факторы оказывают влияние на зависимую переменную. Факторыl_VRP, l_wear, l_valueимеет слабую связь с зависимой переменной, значение менее 0,5. Факторы l_items, l_expenses, l_import, l_uneployment, l_creditоказывают большее значение на зависимую переменную.
Также по значениям парного коэффициента корреляции предварительно можно отметить, что мультиколлинеарность отсутствует (так как отсутствуют значения выше 0,6). Для более точного результата необходимо провести тест на мультиколлинеарность с помощью метода инфляционных факторов (МНК).
Чтобы определить оценки коэффициентов, необходимо воспользоваться методом наименьших квадратом (МНК) и провести регрессионный анализ, данные представлены в таблице 2.
Таблица 2
Результаты оценки модели
Коэффициент |
Ст. ошибка |
t-статистика |
p-значение | |
Const |
0,0394 |
0,482966 |
-0,007061 |
0,0020 |
l_items |
0,689257 |
0,0430318 |
14,02 |
<0,0001 |
l_expenses |
0,135730 |
0,0386566 |
2,881 |
0,0057 |
l_VPR |
0,0873907 |
0,7510531 |
0,06585 |
0,7698 |
l_import |
0,155902 |
0,0315690 |
4,938 |
0,0001 |
l_wear |
0,001083 |
0,0024321 |
0,4456 |
0,6577 |
l_credit |
0,0266109 |
0,0486556 |
0,5469 |
0,5867 |
l_value |
-0,145950 |
0,113569 |
-1,258 |
0,2139 |
l_uneployment |
-0,244738 |
0,116011 |
2,155 |
0,03557 |
Статистические данные, представленные в таблицы, позволяют нам определить, какие факторы являются значимыми, а какие нет.
P-значение показывает нам вероятность ошибки при отклонении верной нулевой гипотезы (ошибки первого рода). Если р-значение принимает от 0 до 0,01, то мы можем сказать, что уравнение регрессии значимо с уровнем значимости 1 %, если принимает значения от 0 до 0,05–5 %, а если принимает значения от 0 до 0,1, то фактор значим на 10 % уровне. Таким образом, показатели: l_items, l_expenses, l_import, l_uneployment являются значимыми с уровнем значимости 5 %.Остальные показатели будем считать незначимым.
t-табличное равно 2,6364 при n-2= 83 и уровне значимости 1 %,t- табличное равно 1,9889 при n-2= 83 и уровне значимости 5 %, t-табличное равно 1,6634при n-2 = 83 и уровне значимости 10 %.Таким образом, факторы l_items, l_expenses, l_import, l_uneploymentимеют расчетное значение больше табличного.
О характеристиках качества, построенной модели мы можем судить по таблице 3.
Таблица 3
Характеристики качества построенной модели
Показатель |
Значение |
Показатель |
Значение |
Среднее зав. перем |
1,129512 |
Ст. откл. Зав. Перемен |
1,061225 |
Сумма кв. остатков |
2,412521 |
Ст. ошибка модели |
0,205730 |
R-квадрат |
0,904882 |
Испр. R-квадрат |
0,892418 |
F (4,57) |
36,5280 |
Р- значение (F) |
6,22е-37 |
Лог. правдоподобие |
15,66614 |
Крит. Акаике |
-13,33228 |
Крит. Шварца |
5,304633 |
Крит. Хеннана-Куинна |
-6,15645 |
По данным таблицы 3 можно отметить, что коэффициент детерминации = 0,90, а скорректированный коэффициент детерминации = 0,89, таким образом, вариация факторных признаков на 89 % объясняет вариацию результативного признака. Можно прийти к выводу, что связь является значимой.
Далее был проведен тест на мульти-коллинеарность с помощью метода инфляционных факторов, данные представлены в таблице 4.
Таблица 4
Результаты тестирования наличия мультиколлинеарности
Фактор |
Значение VIF |
l_items |
1,241 |
l_import |
2,432 |
l_expenses |
1,226 |
l_uneployment |
2,639 |
По полученному результату таблицы 4 мультиколлинеарность не обнаружена, значения VIF не превышали 3 ни для одного фактора.
После чего был проведен тест на гетеро-скедастичность.
Формулируем 2 гипотезы:
H0 — наличие гомоскедастичности, H1 — наличие гетероскедастичности. Критерий Вайта показал p-значение равное 0,433313> 0,1. А значит, смело принимается гипотеза о наличии гомоскедастичности, т. е. отсутствуют искажения результатов МНК.
Построим уравнения регрессии для построенной модели, используя только факторы со значимыми параметрами:
L_contract = 0,0394 + 0,689l_items+0,156l_import + 0,136l_expenses — 0,244 l_uneployment
Проведем процедуру проверки значимости уравнения линейной регрессии с помощью статистики Фишера. Расчетное значение F — статистики равно 36,53, а критическое значение Фишера составляет (при α = 0,05) 2,52. Расчетное F-значение больше табличного, что говорит о том, что данное уравнение значимо с уровнем доверительной значимости 95 %.
Результаты
В ходе проведенного статистического анализа были получены значимые результаты, позволяющие оценить влияние различных факторов на развитие лизинговой отрасли. На основе регрессионного и корреляционного анализа построена множественная регрессионная модель, включающая четыре ключевых показателя:
— Количество предметов лизинга на 1000 человек населения
— Доля импортных товаров в общем объеме лизинговых операций
— Уровень безработицы в регионе
— Объем инвестиций малого и среднего бизнеса в строительство, реконструкцию и приобретение основных фондов
Интерпретация результатов
Анализ полученных коэффициентов регрессии позволяет сделать следующие выводы:
1. При увеличении количества предметов лизинга на 1 единицу на 1000 человек населения наблюдается рост логарифма числа договоров лизинга на 0,689 единиц. Это свидетельствует о прямой зависимости между объемом лизингового портфеля и количеством заключенных договоров.
2. Рост доли импорта на 1 процентный пункт приводит к увеличению логарифма числа договоров лизинга на 0,156 единиц на 1000 человек населения, что указывает на значимость внешнеэкономической составляющей в развитии лизинговой отрасли.
3. Увеличение инвестиционных затрат малого и среднего бизнеса на 1000 рублей способствует росту логарифма числа договоров лизинга на 0,136 единиц на 1000 человек населения, подтверждая важную роль МСП в развитии лизинговых операций.
4. Снижение уровня безработицы на 1 процентный пункт сопровождается уменьшением логарифма числа договоров лизинга на 0,244 единиц на 1000 человек населения. Это может быть связано с тем, что высокий уровень занятости снижает потребность в обновлении основных фондов.
Неподтвержденные гипотезы
В ходе исследования было установлено отсутствие значимой связи между числом договоров лизинга и следующими показателями:
— Темпы роста валового регионального продукта
— Соотношение инвестиций в основной капитал к ВРП
— Объем кредиторской задолженности юридических лиц и ИП
— Степень износа основных фондов
Текущее состояние рынка
Анализ современного состояния лизинговой отрасли выявил следующие тенденции:
— Сокращение объемов нового бизнеса на 13 %
— Уменьшение количества заключенных договоров на 20 %
— Падение объемов лизинга легковых автомобилей на 27 %
Практическая значимость
Разработанная эконометрическая модель позволяет:
— Прогнозировать развитие лизинговой отрасли
— Оценивать влияние внешних факторов на число договоров лизинга
— Принимать обоснованные управленческие решения
— Планировать стратегию развития лизинговых компаний
Полученные результаты могут быть использованы лизинговыми компаниями Красноярского края для:
— Оценки перспектив развития
— Анализа рыночной конъюнктуры
— Принятия инвестиционных решений
— Формирования маркетинговых стратегий
Разработанная модель особенно актуальна в условиях современных экономических вызовов, включая санкционное давление и финансовую нестабильность, что делает ее ценным инструментом для адаптации лизинговой отрасли к меняющимся рыночным условиям.
Заключение
Лизинговая отрасль выступает одним из ключевых инструментов модернизации российской экономики, способствуя:
— Стимулированию инвестиционной активности
— Повышению доступности финансирования для предприятий
— Обновлению основных производственных фондов
— Развитию малого и среднего бизнеса
— Модернизации предприятий различных отраслей экономики
— Созданию новых рабочих мест
— Ускорению технологического обновления производства
— Развитию инновационной деятельности
Текущие вызовы и перспективы развития
В современных условиях лизинговая отрасль сталкивается с рядом существенных вызовов:
— Санкционное давление и ограничения
— Финансовая нестабильность
— Изменение структуры рынка
— Необходимость адаптации к новым экономическим реалиям
— Цифровизация бизнес-процессов
— Изменение потребительских предпочтений
— Рост конкуренции на рынке
Однако отрасль демонстрирует потенциал для преодоления существующих трудностей через:
— Развитие сотрудничества с дружественными странами
— Ориентацию на внутренний рынок
— Диверсификацию лизингового портфеля
— Цифровизацию бизнес-процессов
— Развитие инновационных продуктов и услуг
— Создание экосистемных решений
— Интеграцию с финансовыми технологиями
— Развитие платформенных решений
Результаты исследования
Проведенный анализ позволил выявить следующие тенденции развития лизинговой отрасли в России:
— Сокращение объемов нового бизнеса на 13 %
— Уменьшение количества заключенных договоров на 20 %
— Падение объемов лизинга легковых автомобилей на 27 %
— Рост доли цифровых операций
— Увеличение концентрации рынка
— Развитие альтернативных моделей финансирования
— Усиление роли факторинга лизинговых активов
Научное и практическое значение
В рамках исследования были достигнуты следующие результаты:
— Разработана комплексная эконометрическая модель
— Выявлены ключевые факторы, влияющие на развитие лизинговой отрасли:
— Количество предметов лизинга
— Доля импортных товаров в лизинговом портфеле
— Уровень безработицы в регионе
— Объем инвестиций малого и среднего бизнеса
— Определены основные тренды развития рынка
— Выявлены перспективные направления роста
Практическая значимость
Полученные результаты могут быть использованы:
— Лизинговыми компаниями Красноярского края для стратегического планирования
— При разработке региональных программ развития лизинга
— Для оценки влияния внешних факторов на развитие отрасли
— При формировании маркетинговых стратегий
— В процессе принятия управленческих решений
— Для оптимизации лизинговых продуктов
— При разработке новых бизнес-моделей
— Для совершенствования риск-менеджмента
Рекомендации по развитию
Для дальнейшего развития лизинговой отрасли рекомендуется:
— Усилить цифровизацию процессов
— Развивать инновационные лизинговые продукты
— Расширять сотрудничество с МСП
— Оптимизировать структуру лизингового портфеля
— Внедрять современные методы риск-менеджмента
— Развивать международное сотрудничество с дружественными странами
— Создавать интегрированные финансовые решения
— Развивать экосистемные подходы
— Внедрять блокчейн-технологии
— Использовать предиктивную аналитику
Перспективными направлениями дальнейших исследований являются:
— Разработка адаптивных моделей прогнозирования
— Анализ влияния новых технологических трендов
— Изучение региональных особенностей развития лизинга
— Оценка эффективности новых инструментов финансирования
— Исследование международного опыта развития лизинговой отрасли
— Анализ влияния ESG-факторов
— Изучение поведенческих особенностей лизингополучателей
— Оценка эффективности цифровых инструментов
— Исследование влияния макроэкономических факторов
— Анализ структурных изменений рынка
Правовые аспекты
В рамках совершенствования правового регулирования необходимо:
— Модернизация нормативно-правовой базы
— Гармонизация федерального и регионального законодательства
— Совершенствование механизмов защиты прав участников лизинговых отношений
— Развитие системы страхования лизинговых операций
— Упрощение процедур регистрации лизингового имущества
— Совершенствование налогового регулирования
Международное развитие
Анализ зарубежного опыта показывает:
— Высокую степень конкуренции на лизинговых рынках развитых стран
— Разнообразие моделей организации лизинговой деятельности
— Активное развитие инновационных форм лизинга
— Глобализацию лизингового бизнеса
— Тенденцию к цифровизации процессов
— Развитие трансграничных операций
— Усиление роли международных стандартов
— Развитие кооперационных связей
Инновационные направления
Инновационные тенденции в лизинговой деятельности включают:
— Развитие платформенных решений
— Внедрение блокчейн-технологий
— Использование предиктивной аналитики
— Автоматизация процессов принятия решений
— Развитие экосистемных подходов
— Интеграция с финансовыми технологиями
— Развитие искусственного интеллекта
— Использование больших данных
— Внедрение роботизированных процессов
— Развитие бесконтактных сервисов
Таким образом, лизинговая отрасль обладает значительным потенциалом для дальнейшего развития и может стать важным драйвером экономического роста в условиях современных вызовов. Правильная оценка факторов развития и своевременное реагирование на изменения рынка позволят создать благоприятные условия для устойчивого роста и инноваций в лизинговой сфере.
Литература:
1. Смородинов Р. В., Молодан И. В. Развитие рынка лизинговых услуг в Красноярском крае // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Социально-экономические и гуманитарные науки. 2010.
2. Завадская В. В., Юрковская Н. Н. Анализ развития рынка лизинговых услуг // Современные проблемы науки и образования. 2008. № 6.
3. Гребеник В. В., Арутюнян А. В. Пути повышения использования лизинга в финансировании капитальных вложений // Экономика и предпринимательство. 2016. № 12–2.
4. Ихсанова Т. П. Роль лизинга в развитии малого и среднего рынка: вестник Хабаровского государственного университета экономики и права / Т. П. Ихсанова, Л. А. Дронова − 2017. − № 6. − с. 161−164.
5. Кучеренко В. М. Лизинг как оптимальная форма финансирования воспроизводства основных средств [Электронный ресурс]: науч. статья, 2020. — https://cyberleninka.ru/article/n/lizing-kak-optimalnaya-forma-finansirovaniya-vosproizvodstva-osnovnyh-sredstv/viewer.
6. Половян А. В., Шемякина Н. В. Цифровой лизинг: основные тенденции инновационных трансформаций [Электронный ресурс]: науч. статья, 2022. — https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoy-lizing-osnovnye-tendentsii-innovatsionnyh-transformatsiy.
7. Официальный сайт Национального Рейтингового Агентства [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.ra-national.ru.
8. Официальный сайт рейтингового агентства «Эксперт РА» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://raexpert.ru/rankingtable/leasing/2021/main/.
9. Ковалев, В. В. Лизинг: финансовые, учетно-аналитические и правовые аспекты: учебно — практическое пособие / В. В. Ковалев. — Москва: Проспект, 2015.– 219 с.
10. Седунова, И. М. Экономико-правовые проблемы российского лизинга / И. М. Седунова // Бюллетень нотариальной практики. — 2015. — N 2. — с. 7–12.
11. Педько А. Д., Пиксаева М. Г. Понятие лизинга и история его развития [Электронный ресурс]: науч. статья, 2021. — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=45658918.
12. Настенкова А. В. История, состояние и перспективы развития рынка лизинговых операций в России [Электронный ресурс]: науч. статья, 2020. — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44341529.
13. Панкратов О. Е. Теоретические основы лизинга, его преимущества и принципиальные отличия от кредита и аренды [Электронный ресурс]: науч. статья, 2016. — https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29217219.