CC BY
38УДК 631.11:519.86
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
И.В. ШАФРАНСКАЯ, кандидат экономических наук, доцент М.Н. ГОЛУБЕВА, магистрант УО " Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"
MODELLING PARAMETERS OF THE AGRICULTURAL ENTERPRISE
I.V SHAFRANSKAJA, the candidate of economic science, the associate professor M.N.GOLUBEVA, the master The Establishment of education "The Byelorussian state agricultural academy"
Функционирование любой организации вусловияхрыночных отношений предполагает полную ответственность ее коллектива за конечные результаты работы, что диктует необходимость обоснования оптимальных параметров ее функционирования. Предлагаемая система экономико-математических моделей оптимизации параметровразвития сельскохозяйственной организации позволяет обосновать размер маржинальной прибыли, при оптимизации переменных затрат, ассортимента производимой продукции, каналов ее реализации, осуществить выбор оптимального инвестиционного проекта. Предложена система поддержки принятия решений, основанная на использовании методики учета маржинальной прибыли и взаимосвязанной системы экономико-математических моделей, включающей модель оптимизации специализации и сочетания отраслей предприятия, модель оптимизации рецептов комбикормов животных и модели оптимизации доходности портфеля инвестиционных проектов, позволяющие принимать более адекватные управленческие решения в конкретныхус-ловиях хозяйствования.
Functioning of any organization in conditions of market attitudes assumes the full responsibility of its collective for end results of work. It dictates the necessity of the substantiation ofoptimum parameters of its functioning. The offered system of economic-mathematical models of optimization of parameters of development of the agricultural organization allows to prove the size marginal profits, by optimization of variable expenses, assortment of made production, channels of its realization, to carry out a choice of the optimum investment project. The system ofsupport of the decision-making, based on use of a technique of the account marginal is offered to profit and the interconnected system of economic-mathematical models including model of optimization of specialization and a combination of branches ofthe enterprise, model of optimization of recipes ofmixed fodders of animals and to model of optimization of profitableness of a portfolio of investment projects, allowing to make more adequate administrative decision in concrete conditions of managing.
Ключевые слова: моделирование, оптимизация, инвестиционный проект, экономико-математическая модель, сельскохозяйственная организация, маржинальная прибыль.
Введение. Успешное функционирование сельскохозяйственных организаций республики в современных условиях связано с адаптацией механизма хозяйствования к меняющимся экономическим условиям [1, с. 6], что предполагает необходимость оперативного реагирования на колебание внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на экономику предприятий, что требует совершенствования методов планирования и управления. Традиционные методы планирования не могут в должной мере учесть все многообразие факторов, влияющих на производственно-экономическую ситуацию. Целесообразнее обосновывать управленческие решения на базе использования количественных методов.
Материалы и методы. Выбор наилучшего варианта из возможных альтернатив целесообразнее осуществлять с помощью экономико-математических моделей, что позволит разработать систему поддержки принятия решений при управлении сельскохозяйственной организацией.
Обеспечить более устойчивое развитие сельскохозяйственного производства можно путем: подбора такой структуры посевных площадей, при которой культуры с взаимозаменяемой продукцией и различной реакцией на природно-климатические факторы находятся в оптимальном соотношении; изменения норм кормления и насыщения их кормами собственного производства с целью удешевления стоимости рационов кормления животных, что позволит значительно снизить себестоимость продукции животноводства; оптимального распределения сельскохозяйственного сырья по направлениям использования продукции и каналам ее сбыта; изучения рынков сбыта и потребностей покупателей; оптимизации использования имеющихся ресурсов как собственных, так и покупных; модернизации и внедрения нового оборудования; управления прибыльностью от реализации конкретной продукции на базе оптимизации состава постоянных и переменных издержек предприятия.
Требования к модели двояки: с одной стороны, она должна быть достаточно простой, с другой - адекватно описывать моделируемую систему. Повысить точность результатов моделирования можно, расчленив изучаемый объект на системы более низкого порядка и разработав систему взаимосвязанных моделей, описывающих функционирование подсистем с последующим их объединением. Объединение моделей в систему обеспечивается взаимосвязью информации.
Для обоснования управленческих мероприятий, позволяющих снизить риск по осуществлению хозяйствования и обеспечить наилучшие конечные результаты, наиболее приемлемо в качестве модели первого этапа расчета использовать экономико-математическую модель оптимизации специализации и обоснования отраслей сельхозорганизации, в которой каждый основной блок представлен ограничениями, описывающими функционирование каждой отрасли сельхозорганизации [2, с. 213]. Особенностью модели является детальный учет поголовья животных по видам и половозрастным группам. Для рационального снабжения животных кормами предусмотрено в процессе решения задачи формирование рационов кормления животных и зеленого конвейера в пастбищный период.
В качестве целевой функции данной задачи можно использовать показатели стоимости валовой и товарной продукции, прибыли, рассчитанной посредством метода полных затрат. Но эти критерии имеют некоторые недостатки. Так, наиболее предпочтительной целевой функцией в условиях рыночных отношений должна выступать прибыль организации. Но полная себестоимость конкретной продукции организации включает в себя и долю постоянных затрат, размер которых (в расчете на конкретную продукцию) напрямую зависит от уровня производства другой продукции. Если уровень производства последней будет снижаться, то это окажет влияние на рост постоянных затрат, приходящихся на данную продукцию и, следовательно, на увеличение ее себестоимости и снижение уровня прибыли в целом по организации. Поэтому в современных условиях в качестве целевой функции экономико-математической модели целесообразно применять показатель маржинальной прибыли [3, с. 86].
В связи с проблемами учета, который не адаптирован к современным рыночным подходам, затруднение вызывает определение величин постоянных и удельных переменных издержек. Обосновать эти показатели для организации можно, решив систему линейных уравнений, описывающих взаимосвязь между выручкой от реализации выпускаемой продукции и издержками предприятия[4, с. 16]. При этом затраты организации на конкретный момент времени можно представить следующей моделью:
У = а0 агХг , (1)
ге10
где у - величина затрат по организации; а0 - величина постоянных затрат;
а. - удельные переменные затраты на единицу продукции вида /; х. - объем реализации продукции вида /; . - номер вида продукции; 10 - множество видов продукции.
Заменим объем реализации продукции вида 1(х) выражением, которое его определяет:
ь
~ , (2)
Р.
где Ь. - выручка, полученная от реализации продукции вида .; Р.- цена реализации продукции вида .. Получим следующую модель:
* = «0 +Т,— . (3)
е!о р
Заменим отношение — на с, получим модель следующего вида: Рг '
У = «0 СРг , (4)
где с. - показатель, характеризующим долю переменных затрат в цене продукции вида ..
а
Решив систему уравнений, получим значение а и с. Так как с. =—,
' Р1
то аг = сг х р.. Отсюда, умножив полученные значения с. на соответствующие цены реализации продукции вида ., получим переменные затраты на единицу продукции вида .. Постоянные затраты организации
за год будут равны а0 Ч12 мес. [5, с. 11].
На втором этапе расчетов решены экономико-математические задачи оптимизации рецепта комбикормов для свиней и свиноматок, позволяющие сбалансировать рецепты по питательным веществам, микро- и макроэлементам с целью минимизации их стоимости [2, с. 144].
Для выбора на третьем этапе расчетов оптимального инвестиционного проекта внедрения оборудования целесообразно использовать
0
модель целочисленного программирования. Структурная экономико-математическая модель формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов может быть сформулирована в следующем виде [6, с. 142]. Требуется максимизировать доходность портфеля инвестиционных проектов:
Ртах ;
г=1
при ограничении на финансовые ресурсы:
Тгох, £ ;
г=1
при ограничении на значения переменных:
х. = 0 ^ 1,1 = 1,п ,
где х. - решение о реализации либо отклонении 1-го инвестиционного проекта, принимающее следующие значения:
\0, если г - й инвестиционный проект отклоняется;
х> =
[1, если г - й инвестиционный проект реализуется.
Г0 (г = 1,п) - первоначальные инвестиции, необходимые для реализации г-го инвестиционного проекта;
I - размер имеющихся в распоряжении финансовых ресурсов;
(г = 1,п) - чистая дисконтированная стоимость инвестиционного проекта вида г, которая определяется для каждого проекта по формуле:
с.
'(1+г)
С
КРУ -10, (5)
где С - свободный денежный поток, порожденный инвестицией в период t, причем 1=0,1,2... п; п - срок жизни проекта; г - ставка дисконтирования;
10 - начальные инвестиции, вложенные в г-й инвестиционный проект. Взаимосвязь предлагаемой системы моделей обеспечивается взаимосвязью показателей: выходные данные предыдущей модели являются входной информацией последующей модели.
Результаты и предложения. Вышеизложенный подход был апробирован на материалах республиканского сельскохозяйственного унитарного предприятия "Племзавод "Ленино" Горецкого района Могилев-ской области. В результате решения системы взаимосвязанных моделей, включающих систему информационных моделей, ЭММ оптимизации специализации и сочетания отраслей сельхозорганизации (размерностью msn=315s392), ЭММ оптимизации рецепта комбикормов для свиней на откорме и свиноматок (размерностью msn=65s78) и ЭММ оптимизации доходности портфеля инвестиционных проектов получены оптимальные параметры функционирования сельскохозяйственной организаций.
На перспективу предполагается полное использование земельных угодий. Для развития производства рекомендуется на 4,6 % увеличить стоимость основных производственных фондов. В процессе решения задачи оптимизирована структура посевных площадей. Планируется увеличить посевы товарных культур (зерновых - на 4,8 %, рапса - со 100 до 115 га) за счет уменьшения площадей, занятых под кормовыми культурами. Рекомендуемая схема зеленого конвейера позволит удовлетворить потребность животных в зеленом корме, кроме того, полученный излишек зеленой массы будет использован для приготовления сенажа. Рост урожайности зерновых культур и увеличение их площадей позволят организации полностью обеспечить себя концентрированными кормами. Планируется закупка обрата в количестве 1359 т. В процессе решения задачи оптимизированы рационы кормления животных. Рост уровня кормления свиней, увеличение содержания переваримого протеина в одной кормовой единице на 2,4 г позволит получить запланированную продуктивность свиней на откорме.
В отдельных экономико -математических моделях оптимизированы рецепты комбикормов для свиней на откорме и основных свиноматок. Рецепты комбикормов оптимизировались по кормовым единицам, сырому протеину, обменной энергии, сырой клетчатке и жиру, лизину, метионину, цистину, триптофану, кальцию, фосфору и натрию. Оптимизация рецептов комбикормов позволит снизить их стоимость на 10,1 и 14,3 % соответственно для свиней на откорме и основных свиноматок.
Обоснованная структура посевных площадей, рост урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности животных, стабилизация их поголовья позволят предприятию увеличить объемы сбыта продукции. Так, объемы реализации зерна и рапса возрастут на 4,7 и 32,5 % соответственно. Реализация молока, говядины и свинины увеличится соответственно на 14,2; 9,4 и 4,5 %.
Предлагаемые мероприятия позволят увеличить уровень производства продукции. Планируется на 100 га сельхозугодий произвести 495,3 ц
молока и 33,9 ц говядины. Уровень производства зерна и свинины составит соответственно 1720,2 и 140,0 ц.
В результате решения задачи целочисленного программирования из шести инвестиционных проектов был выбран проект " Внедрение универсальной коптильной установки по производству грудинки копчено-вареной". Общая стоимость закупаемого оборудования (универсальной коптильной установки (УК-3) и упаковочной машины) равна 17,16 млн руб. Источником финансирования проекта будут кредиты банка, выдаваемые сроком на 2 года по ставке 15 % годовых. Коэффициент покрытия задолженности в 2008 г. равен 1,62, что указывает на экономический потенциал для покрытия задолженности [7, с. 251]. Чистая дисконтированная стоимость NPV > 0 и равна 6,7 млн руб., то есть в течение своей экономической жизни проект возместит первоначальные инвестиции, обеспечит получение прибыли. Индекс рентабельности ГЯ=1,6; то есть текущая стоимость денежного потока проекта превышает инвестиции [8, с. 277].
Проведенный анализ безубыточности свидетельствует, что месячный товарооборот превышает уровень безубыточного оборота на 95,8 %. Это позволит иметь определенный запас финансовой устойчивости. При этом риск проекта, равный 8,2 %, оценивается как несущественный.
Вышеизложенное окажет влияние на рост конечных показателей работы предприятия (табл.).
Оптимизация структуры посевных площадей; рост урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных; обоснование сбалансированных по питательным веществам, макро- и микроэлементам рецептов комбикормов для свиней на откорме и основных свиноматок; оптимизация рационов кормления животных при стабилизации их поголовья; внедрение в производство инвестиционного проекта; дальнейшее развитие и оптимальное сочетание тех отраслей, которые позволят минимизировать переменные затраты, обеспечат РСУП " Племзавод "Ленино" получение 578 млн руб. прибыли и доведение уровня рентабельности до 8,2 %.
Таблица - Основные финансовые показатели работы
Показатели Факт Расчет Расчет в % к факту
Выручка от реализации, млн руб. 6970 7634 109,5
Переменные затраты, млн руб. 3947 4353 110,3
Маржинальная прибыль, млн руб. 3023 3281 108,5
Постоянные затраты, млн руб. 2703 2703 100,0
Прибыль, млн руб. 320 578 180,6
Уровень рентабельности, % 4,75 8,2 +3,45 п.п.
Таким образом, предложенная система поддержки принятия решений базируется на использовании взаимосвязанной системы экономико-математических моделей и методике учета маржинальной прибыли, позволяет принимать более адекватные управленческие решения в конкретной экономической ситуации.
Литература
1. Государственная программа возрождения и развития села на 20052010 годы. [Электрон. ресурс]. - 2005. - Режим доступа: http://mshp.minsk.by/
2. Леньков, И.И. Экономико -математическое моделирование систем и процессов в сельском хозяйстве / И.И. Леньков. - Минск: Дизайн ПРО, 1997. - 304 с.
3. Лебедев, П.В. Контроллинг: методика, практика / П.В. Лебедев. -Минск: УП " ИВЦ Минфина", 2001. - 152 с.
4. Моделирование: метод. указания / БГСХА; сост. В.П. Бубенцов, Р.К. Ленькова. - Горки, 2007. - 44 с.
5. Экономико-математическое моделирование ассортимента выпуска и обоснование каналов сбыта товаров перерабатывающей организации: метод. указания / БГСХА; сост. И.В. Шафранская. - Горки, 2006. - 28 с.
6. Экономико-математические методы и модели: учеб. пособие / С.Ф. Миксюк, В. Н. Комков, И. В. Бельский [и др.]; под общ. ред. С.Ф. Мик-сюк, В. Н. Комкова.- Минск: БГЭУ 2006. - 219 с.
7. Экономико-математические методы и модели: учеб. пособие / Н.И. Холод, А.В. Кузнецов, Я.Н. Жихар [и др.]; под общ. ред. А.В. Кузнецова. - 2-е изд. - Минск: БГЭУ, 2000. - 412 с.
8. Теория анализа хозяйственной деятельности: учеб./ Л.И.Кравченко , В.В. Осмоловский, Н.А. Русак [и др.]; под общ. ред. Л.И.Кравченко. -2-е изд. - Минск: Новое знание, 2004. - 384 с.
Информация об авторах
Шафранская Ирина Викторовна - кандидат экономических наук, доцент кафедры математического моделирования экономических систем АПК УО "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия". Информация для контактов: тел. (раб.) 8 (02233) 5-94-38.
Голубева Марина Николаевна - магистрант кафедры математического моделирования экономических систем АПК УО "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия".
Дата поступления статьи - 22 октября 2007 г.
