CC BY
184
УДК 631.152:519.2
ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
И.С. ЛОБЫРЕВ
ФГОУ ВПО «Брянская государственная сельскохозяйственная академия»
Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области экономики. Бурное развитие математического анализа, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики способствовало формированию различного рода моделей экономики.
Ключевые слова: Экономико-математическое моделирование, оптимизация, критерии оптимальности, состав переменных, подбор параметров, поиск решения.
В системе моделей оптимального планирования сельского хозяйства на уровне предприятия центральное место занимает модель оптимизации производственно-отраслевой структуры. Она дает возможность определять основные параметры развития производства для текущего и перспективного планирования, может использоваться для анализа сложившейся структуры производства, позволяющего выявить более целесообразные пути использования ресурсов и возможности увеличения объемов производства продукции, опираясь на фактические данные за предшествующие годы [1].
Таким образом, имея информацию о специализации хозяйства, видах и объемах ресурсов и возможных источниках их пополнения, которыми располагает хозяйство, источниках удовлетворения потребности животных в кормах, организации зеленого конвейера, структуре расхода кормов, а также факторов ограничивающих размеры отраслей. Можно разработать экономико-математическую модель, при помощи которой определить оптимальную производственно-отраслевую структуру, план использования и пополнения ресурсов, уровень эффективности производства на сельскохозяйственном предприятии.
При этом основным источником информации служит годовой бухгалтерский баланс хозяйства, с помощью которого можно подробно проанализировать уровень развития производства, объекта моделирования для наиболее полной и правильной постановки задачи [2].
В качестве критерия оптимальности при оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия могут использоваться следующие показатели:
- максимизируемые (при заданных объемах производственных ресурсов) - валовая продукция, товарная продукция, валовой доход, чистый доход, прибыль, уровень рентабельности;
- минимизируемые (при заданных объемах производства продукции) - материально-денежные затраты, затраты живого или совокупного труда, приведенные затраты и другие.
Состав переменных. Основные переменные данной модели отражают состав и размеры отраслей и видов деятельности предприятия с выделением интенсивных технологий, дифференциацией по направлениям использования продукции (на товарные и фуражные цели), степени интенсивности и трудоемкости производства (крупный рогатый окот при стойловом содержании, в пастбищный период, при выгульном содержании), срокам реализации (после сбора урожая или после осенне-зимнего хранения) и другим признакам.
Помимо основных в модель вводятся вспомогательные переменные с целью оптимизации кормовых рационов, определения дополнительно привлекаемых ресурсов, а также объемов некоторых ресурсов, стоимостных показателей [1].
Определим группы переменных.
1. По растениеводству:
- посевные площади сельскохозяйственных культур товарного назначения - озимая пшеница при интенсивной и обычной технологии, ячмень, картофель ранний, картофель поздний;
- посевные площади сельскохозяйственных культур, продукция которых идет в обмен - озимая пшеница в обмен на вику (на семена), озимая рожь в обмен на комбикорм;
- посевные площади зернофуражных и кормовых культур - ячмень, овес, кормовые корнеплоды;
- площади улучшенных, культурных и естественных угодий - улучшенные естественные сенокосы. Единица измерения - га.
2. По животноводству:
- поголовье крупного рогатого скота, свиней, овец с подразделением на половозрастные группы. Это необходимо для определения структуры стада, отражения условий поставок молодняка в другие хозяйства при межхозяйственной кооперации, а также более точного определения норм расхода кормов. Единица измерения - среднегодовая голова.
3. По пополнению производственных ресурсов:
- земельных (освоение новых земель, частичная трансформация земельных угодий), га;
- трудовых (привлечение сезонных и временных рабочих в напряженные периоды работ; переменных будет столько, сколько периодов), чел.-ч;
- основных производственных фондов (покупка техники по видам, строительство производственных помещений), скотомест;
- кормовых (покупка комбикорма, жмыха, комбикорм в обмен на зерно, побочная продукция — солома, ботва свеклы кормовой), ц.
4. По производственным ресурсам, объемы которых определяются в процессе решения задачи: минеральные удобрения (по видам), материально-денежные средства на производство валовой продукции, производство и реализацию товарной продукции,
Единицы измерения по минеральным удобрениям — ц физической массы, материально-денежным средствам — руб.
5. По стоимостным показателям: стоимость валовой и товарной продукции, денежных единиц.
Для разработки модели с конкретными числовыми характеристиками (числовой модели) требуется информация, часть которой является нормативно-справочной, Ее уточняют применительно к объекту моделирования и включают в модель или используют при расчете технико-экономических коэффициентов (питательная ценность кормов, норма высева, сопоставимые и закупочные цены и др.). Остальная информация носит переменный характер и разрабатывается применительно к данному сельскохозяйственному предприятию (урожайность культур, продуктивность животных и др.).
Решение задачи оптимизации производственно-отраслевой структуры в целом и анализ полученного оптимального решения позволяет выявить недоиспользуемые в хозяйстве ресурсы, определить направление их эффективного использования, осуществить оптимизацию кормопроизводства и структуру посевных площадей, определить структурные сдвиги и перспективы развития предприятия [1].
В результате оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия мы получили, что при изменении посевных площадей, увеличения поголовья коров и ликвидации поголовья молодняка КРС предприятие в конечном итоге получит на 414,67 % больше прибыли, а производство продукции станет рентабельным, уровень рентабельности составит 9,95%, т.е. углубление специализации и оптимизация производственно-отраслевой структуры позволит увеличить производство товарной продукции, прибыли и эффективности производства в целом (табл.).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Использованию экономико - математических методов помогает оптимизировать управленческие решения, без проб и ошибок, что в свою очередь ускоряет движение на пути к достижению эффективности производства и как следствие достижение максимальной прибыли.
Переменные Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 Х12 Х13 Х14 Х15 Х16 Х17 Х18 Х19 Х20 Х21
Площадь 1146,6 0 1775,20 114,5 65,4 31,88 456 0 0 1014 0 0 4604 41852 1350 834,9 5168 9815 65804 0 75982
Прибыль 3,7 6,38 0,77 0,8 0,39 35,4 1,86 65106,53
4288,4 0 11325,8 88,19 52,3 12,43 0 0 0 0 0 0 0 0 47786 1553
Расход ресурса знак Лимит ресурса
I
Площадь всего 1 4603,7 <= 7209,0
Площадь га 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4603,7 = 4603,7
По трудовым ресурсам, чел.-час 18,1 18 32,9 18,1 21,9 18,1 40,8 28,7 6,7 11,4 50 25,2 211 58,4 447000,0 <= 447000,0
II
По пшенице 14,2 16282,0 >= 16282,0
По овсу 17 1947,0 >= 1947,0
По ржи 26,8 47575,3 >= 3004,0
По гороху 13,3 870,0 >= 870,0
По прочим зерновым 17 542,0 >= 542,0
По молоку 50,5 68170,0 >= 27974,0
По мясу 1,6 2 3829,7 >= 1880,0
III
Минимум площади пара 1 4603,7 >= 4185,2
Максимум площади пара 1 4603,7 <= 4603,7
IV
По производству комбикорма 1 9815,0 >= 9815,0
По производству соломы 14,2 15 26,8 17 65804,3 >= 65804,3
По покупке отрубей 1 5168,0 = 5168,0
V
По кормовым единицам, ц.к.ед. 32,6 2 24,2 32 1,1 0,97 0,3 74354,5 >= 74354,5
По переваримому протеину, ц 45,6 11,4 46 67,2 1,06 1,21 0,3 104537,1 >= 5167,1
Продолжение таблицы
VI
Минимум концентратов 2,8 18 13,6 18,7 1,1 0,97 20569,7 >= 14870,9
Максимум концентратов 2,8 18 13,6 18,7 1,1 0,97 20569,7 <= 20569,7
Минимум грубых 5 0,3 19741,3 >= 17041,7
Максимум грубых 5 0,3 19741,3 <= 28222,2
Минимум сочных 32,6 14870,9 >= 8520,9
Максимум сочных 32,6 14870,9 <= 14870,9
Минимум зеленых 22 32 22306,4 >= 15956,3
Максимум зеленых 22 32 22306,4 <= 22306,4
VII
По материально-денежным затратам 3,53 4 6,76 3,53 3,4 3,53 6 0,96 1,6 1,64 3,6 5,21 31,5 14,7 75982,4 = 75982,4
По товарной продукции 1146,6 0 1775,20 114,5 65,4 31,88 456 0 0 1014 0 0 4604 41852 1350 834,9 5168 9815 65804 0 75982
Примечание: Основные переменные: х1 - площадь под пшеницей, га; х2 - площадь под ячменем, га; х3 - площадь под рожью, га; Х4 - площадь под овсом, га; х5 - площадь под горохом, га; х6 - площадь под прочими зерновыми, га; х7 - площадь под силосными культурами, га; х8 - площадь под многолетними травами на сено, га; х9 - площадь под многолетними травами на семена, га; х10 - площадь под многолетними травами на зеленую массу, га; х11 -площадь под однолетними травами на семена, га; х12 - площадь под однолетними травами на зеленую массу, га; х13 - площадь пара, га; х15 - поголовье коров, гол; х16 - поголовье молодняка КРС, гол; х17 - покупка отрубей, ц; х18 - производство комбикорма, ц; х19 - производство соломы, ц;
Вспомогательные переменные: х14 - площадь пашни, га; х20 - стоимость товарной продукции, тыс. руб.; х21 - материально-денежные затраты, тыс. руб.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гатаулин, А.М. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. - М., 1990.
2. Математические методы в экономике и моделировании социально-экономических процессов в АПК / В.А. Кундиус, Л.А.Мочалова, В.А. Кегелев, Г.С. Сидоров. - 2-е изд., пере-раб. и доп. - М.: Колос, 2001. - 288с.
OPTIMIZATION OF MANAGING DECISIONS ON THE BASIS OF ECONOMIC-
MATHEMATICAL METHODS
IS. LOBYREV The Bryansk State Agricultural Academy
Economic-mathematical modeling is the integral part of any research in economy. Rough development of mathematical analysis, operational research, probability theory and mathematical statistics promoted forming of different models of economy.
Key words: economic-mathematical modeling, optimization, optimality criterions, composition of variables, selection of parameters, search of decision
