Оптимизация производственно – отраслевой структуры предприятия СХК «Луч»

Содержание

 ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………3                                                                                                               

     1. СОСТОЯНИЕ ИЗУЧАЕМОГО ВОПРОСА……………………………….5                                                

2. ПРИРОДНО  – ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

    ХОЗЯЙСТВА……………………………………………………………….15

2. 1. Природная  характеристика хозяйства………………………………….15                                                      

2. 2. Краткая  экономическая характеристика хозяйства……………………16                                 

2. 3. Анализ  исследуемой отрасли……………………………………………19                                                                     

3. РАЗРАБОТКА  ЭКОНОМИКО – МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ……24         

3. 1. Постановка  задачи……………………………………………………….24                                                                                      

3. 2. Математическая  модель…………………………………………………25                                                                              

3. 3. Развернутая  экономико – математическая модель…………………….27                                   

4. РЕШЕНИЕ  ЗАДАЧИ И АНАЛИЗ ОПТИМАЛЬНОГО  ПЛАНА………..30                 

4. 1. Описание  метода и способа решения задачи…………………………..30

4. 2. Анализ  оптимального решения………………………………………….32

4. 3. Анализ  устойчивости оптимального решения…………………………32

4. 4. Сравнение  результатов моделирования с  данными хозяйства………..34

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………..36

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………………………….37

ПРИЛОЖЕНИЯ………………………………………………………………..38 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение

     Для изучения и воспроизведения многочисленных связей в экономике и измерения степени влияния различных факторов на результаты производственной деятельности, а также для решения конкретных планово-экономических задач с помощью математических методов и ЭВМ применяется моделирование экономических процессов.

     Под моделированием подразумевается воспроизведение или имитирование поведения реально существующей системы на ее аналоге или модели, по результатам «проигрывания» которой на ЭВМ можно судить о реальных процессах, происходящих в действительности. Важно построить математическую модель правильно, то есть так, чтобы она достаточно точно отражала наиболее существенные связи и зависимости моделируемых экономических систем или процессов. Такую модель называют экономико-математической.

     Моделирование сельскохозяйственных предприятий  имеет ряд особенностей. Так, оптимальное  решение, полученное при использовании  методов математического программирования, может не всегда соответствовать  оптимуму с экономических позиций. Это несоответствие тем больше, чем меньше учтено в модели количественных связей между отдельными факторами, влияющими друг на друга и на конечные результаты. Иначе говоря, в модели должны найти отражение все условия, определяющие данную экономическую проблему. В перечне этих условий наряду с экономическими должны быть агротехнические, зоотехнические, биологические, технические и другие. Для этого необходимы прочные знания в области технологии, экономики, планирования и организации сельскохозяйственного производства. Большое значение для грамотного построения экономико-математической модели и получения приемлемых оптимальных решений имеет достоверная информация о конкретном моделируемом объекте.

    Планирование  на уровне сельскохозяйственного предприятия призвано определять основные цели развития производства и средства, которые необходимы для достижения этих целей. Применение математических методов и ЭВМ для решения данной проблемы значительно повышает эффективность планово-экономической работы, оно дает возможность значительно сократить время вычислений и обеспечить получение оптимальных результатов.

     Под оптимальной производственной структурой сельскохозяйственного предприятия следует понимать такие количественные соотношения между отдельными отраслями, которые позволяют наиболее полно и эффективно использовать наличные и дополнительно вовлекаемые производственные ресурсы и получить наивысший экономический эффект.

     В результате решения экономико-математической задачи оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия определяют: состав и размеры основных и дополнительных отраслей хозяйства; посевные площади различных культур и поголовье скота; объемы производства валовой и товарной продукции по каждой отрасли, показатели распределения производственных ресурсов по отраслям с учетом их возможного пополнения; основные результативные показатели хозяйства — стоимость валовой и товарной продукции, прибыль, рентабельность, производительность труда и другое.

     Цель  данной работы: оптимизация производственно-отраслевой структуры предприятия на примере  СПК «Луч» Абатского района Тюменской  области.

     Задачами  курсового проекта являются сбор информации, путем анализа годовых отчетов за 3 года  (2007 - 2009 год) и другой документации СХК «Луч», дать природно – экономическую характеристику хозяйства, разработать экономико – математическую модель и сделать анализ оптимального плана. 

1. Состояние изучаемого вопроса 

   Модель  оптимизации производственно-отраслевой структуры играет очень важную роль при планировании производственного процесса сельского хозяйства. С помощью данной модели можно определить перспективы развития предприятия, провести анализ структуры производства, определить как и в каком направлении лучше и целесообразнее применять имеющиеся ресурсы.

   Как пример экономико – математической модели можно рассмотреть: моделирование  оптимальной ставки налогообложения  банков и постановку проблемы моделирования  потребительского потребления с  позиции системного анализа. В оптимизацию производственно – отраслевой структуры можно включить: моделирование оптимальной структуры использования пашни при разработке новых адаптивно- ландшафтных систем земледелия, программные средства для анализа функционирования зернового хозяйства, почвоводоохранные системы земледелия, как основа подъема экономики АПК в эрозионноопасных районах России, программные средства для анализа функционирования зернового хозяйства.

    Так, например, авторы статьи [3] Суханова О.Н., Суворова Е.В. описывают важность использования математических моделей, которые нужны для изучения и анализа функционирования производственных объектов, а также для правильного принятия управленческих решений. Эти  математические модели ориентированы на то, чтобы анализ отличался более высоким качеством по сравнению с анализом, основанным на чистой интуиции или на опыте.

    Прежде  чем построить математическую модель, обычно изучают наличие и направление  связей между зависимым признаком, которым следует управлять, и  независимыми признаками, которые оказывают воздействие на объект управления. На следующем этапе исследования выбирают те независимые признаки, влияние которых на управляемый объект наиболее значимое, и строят модель функциональной связи между признаками.

    Авторы статьи [3]  применили матрицу парных коэффициентов корреляции переменных, которые рассчитаны с использованием инструмента анализа данных «Корреляция». Значение коэффициентов парной корреляции указывают на весьма тесную связь у (валового сбора зерновых) с фактором х1, площадью под зерновыми ( ) и с фактором х2, т.е. с количеством внесенных минеральных удобрений в пересчете на 100% питательных веществ . В то же время межфакторная связь не превышает тесноту связи х2 с у. В связи с этим можно сделать вывод, что оба фактора – площадь, занимаемая зерновыми (х1) и количество внесенных минеральных удобрений в пересчете на 100% питательных веществ (х2) значимы в данной модели.

 По  результатам вычислений было составлено уравнение множественной регрессии вида:

 у = 100494+17,7728х1+13,2423х2.

 Коэффициенты  регрессии всех факторов положительны. Это означает,  что увеличение каждого из этих факторов ведет к  повышению валового сбора зерновых.

 Значения  t-критерия показали, что статистически значимым является коэффициент при х1=14,2248. Он подтверждает существенность параметра х1, формируется под воздействием неслучайных причин и является информативным.

 Использование новейших компьютерных технологий и  современных приемов превратилось в необходимый атрибут работы руководителя и экономиста, делая процесс принятия решений осознанным и научно обоснованным. При этом, однако, необходимо помнить, что использование компьютерных технологий требует предельного внимания и досконального понимания результатов работы модели, правильной их оценки и грамотного использования на практике.

    Черкасов  Г.Н. и Здоровцов И.П., авторы статьи [5], утверждают, что правильное прогнозирование, планирование и проектирование использования земельных угодий – основа выхода АПК из кризиса, особенно в эрозионноопасных регионах.

В статье [5]  представлена экономико – математическая модель (ЭММ) противоэрозионного (контурно – мелиоративного) устройства адаптивно – ландшафтных систем земледелия (АЛСЗ) на расчетной инженерно – гидрологической основе и проверили ее в натуре на научном полигоне общей площадью 275га. Разработанная ЭММ состоит из 10 блоков, основные из которых:

- классификация  существующих типов агроландшафтов  и комплексная оценка их ресурсного  потенциала;

- оптимизация  соотношения земельных угодий, совершенствование  структуры посевов и дифференцированное  размещение севооборотов;

- определение  величины расчетных ландшафтно  – экологических контурных полос  (ЛЭКП), формирование рабочих участков  и обоснование способов внутриполевого устройства территории;

- разработка  финансовых смет и почвозащитных  технологий.

    При разработке концепции и методики закладки многофакторных опытов по оценке различных систем земледелия с контурно- мелиоративной организацией территории (КМОТ) Черкасов Г.Н. и Здоровцов И.П. применяли теорию полезности и надежности, создаваемых агроландшафтов. По каждому элементу (звену) изучаемых вариантов (моделей) с учетом фактических наблюдений ежегодно определялся коэффициент (степень) устойчивости. В основу предложенной методики КМОТ  склоновых земель положен принцип неизменности ведущих и дополнительных элементов конструирования лесоагроландшафтов. Само конструирование агроэкосистем  осуществляли с учетом комплексной ресурсной оценки всех экспозиций и локальных вещественно – энергетических потоков. Проектирование проводили по новой принципиальной схеме: «ландшафтно – экологическая контурная полоса (ЛЭКП)         экологически устойчивый рабочий участок (ЭУРУ)             динамичное (спаренное) поле» с различным сочетанием лесогидромелиоративного комплекса и гибких агротехнологий с учетом локальных особенностей хозяйства.

     Для разработки и оценки почвозащитной  системы земледелия с контурно -    мелиоративной организацией территории в 1982г. на территории ОПХ «Панинское» (Медвенский район, Курганской области) было выбрано одно поле зернопропашного севооборота размером около 275га. Изучение проходило на 3х этапах. На первом этапе (1982 – 198гг.) для повышения продуктивности агроландшафтов с помощью ЭВМ был разработан и внедрен проект почвоводоохранного землеустройства. На втором этапе (период с 1986 по 2000г.) проводилась оценка 3 моделей организации территории:

- прямолинейно  – клеточная с поперечной обработкой  почвы;

- контурно  – прямолинейная с размещением 2-х рядных лесных полос с канавами;

- контурно  – параллельная с совместным  размещением лесных полос.

На третьем  этапе (2001 – 2010гг.) была проведена реконструкция рассматриваемого многолетнего опыта путем введения дифференцированных севооборотов на каждом водосборе.

После всех расчетов авторы сделали вывод: для ликвидации экологического кризиса, уменьшения деградации склоновых земель и повышения эффективности АПК необходимо:

1. Провести корректировку ранее составленных схем по защите почв от эрозии на перспективу 10…15 лет.
2. Разработать системы земледелия на ландшафтной основе для всех сельскохозяйственных предприятий.
3. Разработать в каждом административном районе 1…2 экспериментальных проекта внутрихозяйственного землеустройства.

    Наличие высокопродуктивных лесоагроландшафтов  в ХХI веке позволит значительно сократить сток и смыв почвы, увеличит выход полезной биомассы с каждого гектара, а также будет способствовать укреплению АПК и повышению жизненного уровня сельских тружеников.

 Авторы  статьи [2], В.И. Свиридов и Н.Н. Петренко, затрагивают проблему использования пахотных земель. И говорят о том, что при выборе наиболее эффективного направления использования пахотных земель приходится учитывать одновременно большое число взаимодействующих факторов, что не по силам даже высококвалифицированному специалисту. В связи с этим в последнее время все чаще применяется линейное программирование.

Рассмотрим  модель, разработанную авторами статьи [2]. Эколого – экономико – математическая модель (ЭЭММ) оптимизации структуры посевных площадей в условиях эрозионноопасного рельефа позволяет:

- создать  экологическое соответствие между  потребностями выращиваемых культур  и условиями выделенных категорий  пахотных земель;

- учесть  неодинаковую почвозащитную способность полевых культур;

- сбалансировать  поголовье выращиваемых животных  определенных качественных параметров  с возможностями хозяйства.

    Для проведения на основе ЭЭММ цикла компьютерных расчетов по конкретному хозяйству  необходимо предварительно сформировать массивы технико – экономических коэффициентов и ограничений, представляющих условно – переменные, то есть специфические для каждого предприятия и (или) периода планирования, данные. Основные из них: размер пашни по агроэкологическим группам (в условиях Центрально – Черноземного заповедника, например, рекомендуется выделять несмытые и слабосмытые земли с крутизной склонов до 3° для интенсивного использования; слабо- и среднесмытые (уклон 3…5°) – для умеренного; средне – и сильносмытые участки (свыше 5°) - для ограниченной эксплуатации); урожайность возделываемых культур по каждой агроэкологической группе, себестоимость и цены реализации продукции.

         Объём условно –  постоянной информации в числовой ЭЭММ составляет свыше 90% всех задействованных  для ее разработки данных. При этом матрица задачи сохраняет неизменную структуру и не дополняется новыми переменными в случае проведения расчетов для очередного агропроизводственного объекта. Указанное обстоятельство дает возможность использовать упомянутую модель как высокоэффективное технологическое средство, точное и простое в обращении.

    Испытание модели на примере конкретных хозяйственных  объектов показало, что ее применение обеспечивает повышение уровня рентабельности производства на 15…20 процентных пунктов  при достижении бездефицитного баланса гумуса. Получаемые с помощью ЭЭММ решения носят устойчивый характер и могут сохранять свою актуальность не только в текущем периоде планирования, но и в более отдаленной перспективе.

    Цисарь  И.Ф. в статье [4] предлагает  методику компьютерного моделирования и проектирования оптимальных ставок налогообложения банков, которая, по его мнению. Предложенная экономико – математическая модель, как считает автор, представит интерес для законодателей, исследователей, преподавателей, аспирантов и студентов. Согласно установленным налоговым законами и кодексам люди платят массу налогов, однако не видят обоснования новых величин налоговых ставок. Они берутся «с потолка», регулируются на основе проб и ошибок.  

    Общая налоговая нагрузка на банки доходила до 70%. Ежегодно на банковских конгрессах они ставят вопрос о снижении налоговых ставок на прибыль, так как она является источником налогового наполнения бюджета. Итак, государство стремиться увеличить налоги, чтобы наполнить бюджет.  За рабочую гипотезу автор данной статьи принял следующее утверждение: поступления в бюджет за определенный период  времени будут наибольшими не при максимальной, а при оптимальной для бюджета ставке налога. С ростом налоговой ставки поступления в бюджет будут увеличиваться, а затем уменьшаться. В реальной экономике невозможно каждый месяц менять налоговые ставки. Экономика разрушится. Остается моделировать. Автор представляет нашему вниманию компьютерную модель. Она имеет вид блок – схемы, содержащей типовые функциональные блоки систем управления и управляемых объектов. В блоки включены компьютерные программы, вычисляющие математические функции. Исследователь переносит блоки из панели строительных блоков  и инструментов в окно модели и соединяет их стрелками, моделирующими материальные, денежные и информационные потоки, запасы и сигналы. Строится схема, на которой представлены две подсистемы: справа государство (State), слева банки (Bank). Схема отражает взаимодействие денежных потоков, фондов и информационных переменных. При выполнении исследовательских экспериментов автор статьи задавал различные налоговые ставки и замерял накопление средств на бюджетном счете за какой то интервал времени. Так исследовалась эффективность налоговой системы с позиций государства. В качестве исходных данных задаются числовые значения: налоговой ставки, рентабельности, начального капитала банка и интервала моделирования. Следующее действие – задать параметры моделирования. Автор меняет налоговые ставки от 0 до 50 % с шагом 5%. Начальный капитал банка равен 100 (рубли, доллары и пр.). рентабельность банка 100%. Срок моделирования традиционная пятилетка с шагом вычислений в 1 год. После окончания моделирования неожиданно получился отрицательный результат. Рабочая гипотеза о том, что с увеличением налоговой ставки поступления в бюджет будут увеличиваться, а затем уменьшаться, не подтвердилось. Поступления в бюджет с увеличением налоговой ставок увеличиваются. Это противоречит экономической науке, здравому смыслу. Отрицательный результат заставляет расширить диапазон исследований дополнением факторов и их значений. Автор увеличивает горизонт до 10 лет. Запускает модель на исполнение. Из полученных данных видно, что по мере увеличения ставки поступления в бюджет увеличиваются, а затем уменьшаются. Имеется ярко выраженный максимум, который соответствует оптимальной для бюджета ставки налога. Таким образом, имитация подтверждает и уточняет логическую модель здравого смысла: отнимешь в налоги много сегодня, значит, лишишь банки развития и завтра. Получишь в бюджет меньше или вообще ничего не получишь. С увеличением горизонта максимум поступлений в бюджет выражается ярче.

     При проведении системного исследования, как правило, объект как реальная система заменяется системой, используемой часто в качестве модели объекта.

   Однако, Лукашова Е.В. целью статьи [1] ставит не построение системы потребительского поведения, а лишь использование понятия «система» как инструмент, способ исследования поведения потребителей.

   Потребительское поведение есть реализация во времени и пространстве функций системы. Система состоит из элементов и связей между ними. Связь есть информационное взаимодействие между элементами. Связь между элементами и определяет стереотип поведения. С точки зрения системного анализа, рассматривая потребителя как социально – экономическую систему необходимо учесть тот факт, что универсальным компонентом социальных систем является не просто человек, а его социальная индивидуальность (личность). Предметом же моделирования  является стереотип поведения социально – экономической индивидуальности. Под основной проблемой моделирования потребительского поведения в данной статье предлагается понимать: определение эффективных методов исследования и поиск механизмов влияния на предрасположенности (установки) личности воспринимать и оценивать условия принятия потребительских решений, а также действовать в этих условиях определенным образом.

   Как результат была выработана следующая  концептуальная модель исследования потребительского поведения, которая выглядит следующим образом:

1. Для каждого рынка можно определить установочную систему, регулирующую поведение отдельных потребительский групп
2. Любая поступающая информация воспринимается определенной установкой через силу возникающей эмоциональной вовлеченности, соотносится с предыдущим опытом психической активности (в данном случае – с предыдущим опытом пользования продуктом). И таким образом на выходе уже имеются мнения, оценочные суждения.

   Следовательно, для описания существующей системы установок поведения потребителя необходимо исследование результатов работы регуляционного механизма в виде убеждений, предпочтений, мифов, оценочных мнений. 

3. Силой, активирующей ту или иную позицию, выступают эмоции, то есть переживания человеком своей психической активности, и опыт.

   В руках маркетолога инструментом, регулирующим установочную систему, выступает предоставление либо ограничение информации о товаре (в виде рекламы, информации на этикетке и т.д.) 

   4. Структуру стереотипных установок, регулирующих поведение на конкретном рынке, предлагается анализировать, применяя четыре типа независимых переменных:

   - группа, в рамках которой будет  определяться тип личности;

   - ценностно-нормативные установки  данной группы;

   -особенности  ролевой установки;

   - нормативные требования ситуации. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2. Природно-экономическая  характеристика хозяйства

2.1. Природная  характеристика хозяйства 

     Сельскохозяйственный кооператив «Луч» небольшое по своим размерам предприятие, основной деятельностью которого является производство, переработка и реализация продукции растениеводства и животноводства.

     Предприятие находится в довольно неплохих природно-климатических условиях хозяйствования и имеет большие перспективы на развитие своей хозяйственной деятельности.

    СХК «Луч» расположен в центральной части Абатского района, который находится на юге области. В соответствии с природным районированием Абатский район относится к лесной (таежной) зоне. Весной в районе Абатска травы на естественных пастбищах можно использовать для выпаса скота, начиная в среднем с мая, окончание выпаса в октябре.

     По  агроклиматическому районированию  области этот район отнесен к  зоне теплой, умеренно влажной. Климат типично континентальный. Основными чертами температурного режима являются суровая холодная зима, теплое непродолжительное лето, короткая весна и осень, резкие колебания температуры в течение года.

     Отдельные сезоны характеризуются следующими показателями.

Зима  – суровая, холодная, продолжительная. Устойчивый снежный покров образуется в среднем в первой декаде ноября. Снежный покров нарастает медленно. Залегает снежный покров неравномерно.

Весна – почти всегда сухая и ветреная. В апреле возможны высокие температуры  воздуха при низких температурах почвы. Снеготаяние проходит интенсивно и в начале второй декады апреля снеговой покров сходит. Для начала мая характерны возвраты холодов и возможны заморозки в воздухе.

Лето  – жаркое, непродолжительное. Заморозки  прекращаются в третьей декаде мая. Самый теплый месяц июль. Самый безоблачный месяц – июнь. В этом месяце наименьшая относительная влажность воздуха.

Осень – ранняя, пасмурная, часто дождливая. Первые осенние заморозки со второй половины сентября. В сентябре отмечаются возвраты тепла с максимальными температурами иногда до +20°. Преобладающие ветры – юго-западные и западные. 

2. Краткая экономическая  характеристика хозяйства

      Размер  предприятия - это комплексная экономическая  характеристика, которая количественно  измеряется такими показателями: среднегодовой численностью промышленно-производственного персонала, среднегодовой стоимостью основных производственных фондов, годовым объемом производства продукции.

     Товарная  продукция сельского хозяйства  – это часть валовой продукции, произведённой сельскохозяйственными  предприятиями для реализации. (табл.1)

     Валовая продукция – это обобщающий результат  деятельности предприятия. Включает всю  массу произведённых за определённый период времени первичных продуктов  всех отраслей земледелия и животноводства. 

Таблица 1

Экономическая характеристика хозяйства