Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия с учетом влияния факторов внешней среды тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Куликов, Владимир Евгеньевич
Место защиты	Владивосток
Год	2006
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия с учетом влияния факторов внешней среды"

На правах рукописи

Куликов Владимир Евгеньевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

Специальность 08.00 13 - Математические и инструментальные методы

экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Владивосток - 2006

Работа выпонена на кафедре математики и моделирования Тихоокеанского государственного экономического университета

Научный руководитель: доктор экономических наук,

профессор Шмидт Юрий Давыдович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор Абакумов Александр Иванович

кандидат экономических наук, доцент Тупикина Елена Николаевна

Ведущая организация- Приморская государственная

сельскохозяйственная академия

Защита состоится 21 апреля 2006 г в 16 часов на заседании регионального диссертационного совета ДМ 212 054 01 при Тихоокеанском государственном экономическом университете по адресу 690091, Владивосток, ГСП, Океанский пр., 19, ауд. 148.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тихоокеанского государственного экономического университета.

Автореферат разослан 20 марта 2006 г.

Ученый секретарь регионального диссертационного совета,

к.э.н., доцент И.И Савченко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Реформирование экономики России затронуло все сферы материального производства, в том числе и сельское хозяйство В новых условиях хозяйствования при отсутствии централизованного планирования сельские товаропроизводители вынуждены сами принимать решения по специализации, объемам производства и реализации произведенной продукции Уровень доходов предприятий стал напрямую зависеть от уровня эффективности их деятельности, возросли экономические последствия принятия управленческих решений Эти процессы усугубляются особой сложностью воспроизводства в сельском хозяйстве, которая определяется переплетением экономических и биологических факторов Сельское хозяйство относится к числу отраслей, наиболее подверженных риску, связанному не только с колебаниями погодных условий, но и со стихийными бедствиями Становление рыночных отношений породило еще и экономическую неопределенность, обусловленную колебаниями цен, спроса и предложения, процентных ставок за кредит и т. д.

В новых условиях хозяйствования очевидна необходимость применения современных методов экономико-математического моделирования, являющихся мощным средством выработки стратегии и тактики развития аграрного предприятия, обоснования управленческих решений, осуществления контроля за их выпонением, оценки результатов деятельности сельхозпредприятия и его подразделений. Основные результаты в разработке этого научного направления принадлежат Р.Г. Кравченко, М.Е. Браславцу, И.Г. Попову, Э.Н. Крылатых, В.В Милосердову, A.M. Гатаулину, В.А Кардашу, Г.В. Беспахотному и другим.

К настоящему времени накоплен большой опыт внедрения экономико-математических моделей в практику управления сельскохозяйственным производством В основном это модели агропромышленного комплекса (АПК) страны, регионов, продуктовых подкомплексов с i

Граны №{*1№ШМ*>,1

БИБЛИОТЕКА С.

стративных районов. В период существования командно-административной системы в России построение экономико-математических моделей для управления аграрным производством на уровне предприятия не имело особого смысла Почти все параметры развития и производственной структуры сельскохозяйственного предприятия задавались "сверху"- площади посева сельскохозяйственных культур, поголовье животных, фонды удобрений и ресурсы машинно-тракторного парка В новых экономических условиях функционирования хозяйствующих субъектов агросферы на первый план выходит грамотное планирование и анализ хозяйственной деятельности предприятий Эффективным инструментом решения данной проблемы является экономико-математическое моделирование во внутрихозяйственных расчетах, на нижнем уровне сельскохозяйственного производства

В последнее время в нашей стране ведется разработка разнообразных типов экономико-математических моделей для предприятий аграрной сферы, чему посвящено большое количество статей в научных изданиях, однако в большинстве своем предлагаемые модели или группы моделей описывают один из аспектов хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия Данный подход не позволяет учесть всего многообразия условий и факторов сельскохозяйственного производства, внутренних и внешних связей, тем самым не гарантирует получения наиболее эффективного варианта структуры производства и затрат Таким образом, требуется разработка новых экономико-математических моделей, адаптированных к условиям рыночных отношений и адекватных реальным условиям агропроизводства.

Цель и задачи исследования Целью диссертационной работы является разработка экономико-математической модели хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия с учетом влияния факторов внешней среды.

В соответствии с указанной целью в работе были поставлены следующие задачи исследования.

Х исследовать теоретические аспекты моделирования хозяйственной деятельности сельхозпредприятия;

Х проанализировать и классифицировать существующие экономико-математические модели управления аграрным производством на уровне агропредприятия;

Х выявить основные факторы внешней среды, влияющие на эффективность хозяйственной деятельности в аграрной сфере;

Х на основе проведенного анализа, с учетом современных экономических условий, разработать модель хозяйственной деятельности аграрного предприятия, учитывающую природно-климатические и социально-экономические факторы внешней среды;

Х осуществить программную реализацию данной модели и произвести тестирование разработанного агоритма

Объектом исследования является сельскохозяйственное предприятие и его хозяйственная деятельность.

Предмет исследования - особенности моделирования сельскохозяйственного производства и процессов хозяйственной деятельности предприятия

Теоретическую и методологическую основу диссертационной работы составили труды отечественных и зарубежных авторов в области экономико-математического моделирования сельскохозяйственного производства, информационных и компьютерных технологий, специальная литература по вопросам экономики, планирования и прогнозирования агропроизводства

Информационной базой послужили законодательные государственные акты, решения правительства Российской Федерации, официальные документы и статистические материалы по исследуемой проблеме, включая документы бухгатерской отчетности, а также первичные данные, собранные и обработанные автором

Результаты исследования. Основным результатом исследования является разработка комплексной экономико-математической модели хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия Данный результат

представляет собой разработки, выпоненные лично автором:

Х предложен и апробирован методический подход к моделированию урожайности сельскохозяйственных культур, учитывающий с помощью имитаторов природно-климатические условия возделывания культур, а также социально-экономические условия производства;

Х разработана имитационная модель производства животноводческой продукции;

Х разработана и апробирована модель финансовой деятельности сельскохозяйственного предприятия, позволяющая моделировать финансовые потоки, включая финансовые результаты хозяйственной деятельности предприятия;

Х разработан программный пакет, имитирующий хозяйственную деятельность сельскохозяйственного предприятия, с универсальной структурой, позволяющей производить расчеты по отдельным отраслям и различным видам продукции.

Научная новизна работы заключается в следующем-

Х разработана методика имитационного моделирования урожайности сельскохозяйственных культур, в которой на основе статистических данных учитываются природно-климатические и социально-экономические условия производства;

Х предложена комплексная модель имитации производства животноводческой продукции, включающая модель оборота стада крупного рогатого скота и оптимизацию рационов кормления животных;

Х разработана модель хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия, включающая блоки моделирования производства растениеводческой и животноводческой продукции, финансовой деятельности предприятия.

Практическая значимость работы. Предложенный в диссертации экономико-математический инструментарий (методика, модели, агоритмы) может быть использован экономистами сельскохозяйственных предприятий

для выбора оптимальной структуры производства растениеводческой и животноводческой продукции

Разработанный программный пакет является эффективным средством выпонения многовариантных технико-экономических расчетов при планировании хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия.

Апробация результатов исследования осуществлена в публикациях по теме диссертации, в докладах и выступлениях на Всероссийской научной конференции молодых ученых Проблемы устойчивого развития и рационального использования ресурсного и промышленного потенциала региона (г Владивосток, 2001); на региональной научно-практической конференции Проблемы развития регионального АПК (г Благовещенск, 2003); на Всероссийской научной конференции молодых ученых Российские регионы: Проблемы устойчивого развития и экономическая безопасность (г. Владивосток, 2003); на Международной научной конференции Российский Дальний Восток и страны АТР: Экономический рост и интеграционные процессы (г. Владивосток, 2004); на научно-практической конференции Социально-экономические проблемы развития АПК региона (г Уссурийск, 2005).

Публикации Основные результаты диссертации опубликованы в шести работах, общим объемом 2,55 п л (авт 2,0 п л)

Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 145 элементов Общий объем работы - 157 страницы машинописного текста, включая 23 таблицы, 8 рисунков, 3 приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы его цель и задачи, определены предмет и объект исследования, показаны научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе Теоретические аспекты моделирования хозяйственной деятельности сельхозпредприятия исследованы теоретические и методологические аспекты моделирования агропроизводства Исследована специфика хозяйственной деятельности сельхозпредприятия и особенности отражения ее в экономико-математических моделях.

Наиболее значимым фактором агропроизводства является земля Одним из первых классических направлений применения экономико-математических методов в планировании сельского хозяйства являются задачи оптимизации размещения посевных площадей (И. Г. Попов, Р Г. Кравченко, М. Е Браславец).

Сезонный характер агропроизводства диктует отличный от большинства промышленных отраслей порядок формирования оборотного капитала и воспроизводства рабочей силы, резко повышается роль банковского кредита Сезонность также оказывает существенное влияние на организацию производства, на режим использования техники, трудовых ресурсов Для учета этих особенностей необходимо разбиение годичного цикла технологических процессов в сельском хозяйстве на периоды, что возможно в рамках динамических экономико-математических моделей.

Сельскохозяйственное производство существенно зависит от погодных условий, что определяет необходимость наличия мощной материально-технической базы Экономико-математические модели, отображающие производственные процессы предприятия аграрной сферы, дожны тем или иным образом учитывать влияние случайных факторов на сельскохозяйственное производство. В большинстве случаев для такого описания агроэко-номических процессов применяются модельные конструкции задач стохастического программирования.

Созданная на одном этапе производства сельхозпродукция может принимать участие в дальнейшем процессе производства. Безусловное большинство сельскохозяйственных предприятий органично сочетают растениеводство и животноводство. Между тем традиционно сложилось моделирование

производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий на основе экономико-математических моделей, оптимизирующих отдельные технологические процессы производства. Это модели кормовых рационов, рецепта комбикормов, распределения минеральных удобрений, структуры и использования машинно-тракторного парка и другие. Оптимизации на основе комплекса взаимоувязанных между собой моделей позволяет устранить недостатки отдельных постановок и спланировать производство таким образом, чтобы по всей технологической цепочке сельскохозяйственного производства достигася максимальный суммарный эффект

Перечисленные особенности не исчерпывают всех отличий производственного процесса предприятий аграрного сектора от промышленного производства или торговой деятельности, но являются наиболее актуальными для решения задач оптимизации хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий

Таким образом, хотя на аграрный сектор воздействуют все те же общие экономические законы, что на другие отрасли экономики, но проявляются они все-таки через призму специфических особенностей.

В диссертации рассмотрены и классифицированы существующие оптимизационные модели хозяйственной деятельности предприятия аграрной сферы Выявлены факторы внешней среды, влияющие на агропроизводство, и рассмотрены способы их учета в различных экономико-математических моделях.

Рассмотрены основные вопросы, возникающие при экономико-математическом моделировании экономических процессов в сельском хозяйстве, протекающих в условиях неопределенности Построение модели такой сложной стохастической системы, как сельскохозяйственное предприятие осложняется определением круга недетерминированных параметров, выбором критерия оптимальности, определением законов распределения используемых случайных величин и другими проблемами.

Во второй главе Модель производственной деятельности сельскохозяйственного предприятия на основе проведенного анализа, с учетом современных условий агропроизводства, разработаны два блока комплексной модели хозяйственной деятельности аграрного предприятия

а) блок производства продукции растениеводческой отрасли, содержащий модель прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, которая позволяет на основе имитаторов случайных величин учесть влияние комплекса природно-климатических и социально-экономических условий на агропроизводство, сформировать агоритмы имитации и вычислить значения урожайности сельхозкультуры.

б) блок производства животноводческой продукции, включающий в себя модель оборота стада крупного рогатого скота (КРС), в которой имитируется динамика структуры стада КРС, с учетом поступления и выбытия животных по различным половозрастным группам, и линейную модель оптимизации рационов кормления животных.

Для построения модели производства продукции растениеводства исходной информацией послужили данные по однотипным хозяйствам и по основным климатическим показателям Уссурийского района Приморского края за 20 лет.

Схема основных блоков симультативной модели представлена на рис. 1. В блоке 1 данной схемы производится обработка исходной статистической информации для построения необходимых гистограмм. Для проведения факторного анализа в данном блоке осуществляется переход по используемым природно-климатическим показателям (X] Ч Х9) к стандартизированным значениям.

Рис. 1. Упрощенная структура симультативной модели

Во втором блоке представленной схемы происходит определение наиболее существенных природно-климатических факторов. Для выбора факторов используется метод главных компонент

Построение гистограмм выделенных природно-климатических факторов и комплекса социально-экономических условий производится в третьем блоке схемы В случае необходимости строятся также вспомогательные гистограммы для урожайности

Создание имитаторов на основе гистограмм и стандартных датчиков псевдослучайных чисел, равномерно распределенных между нулем и единицей, осуществляется в блоках 4 и 5

В блоке 6 на основе построенных имитаторов формируются агоритмы имитации и вычисляются значения урожайности.

Для достижения требуемой точности и надежности имитационного моделирования урожайности выбор количества имитационных экспериментов (симуляций) осуществляется с использованием статистических методов, основанных на построении доверительного интервала для математического ожидания урожайности.

В седьмом блоке проводится проверка адекватности построенной си-мультативной модели моделируемому экономическому объекту путем сравнения значения урожайности, полученного на основе модельных вычислений, с фактическим значением данного показателя по исследуемому сельскохозяйственному предприятию

Если отклонение расчетного значения от фактического существенно, то производится новый отбор факторов, и осуществляется построение нового симулятора

При моделировании урожайности использовались следующие основные показатели природно-климатических условий и урожайности: Х1 Ч среднее количество осадков за год, мм; Хг Ч сумма осадков за год с температурой выше 10

Хз Ч средняя годовая температура воздуха,

Х4 Ч сумма активных температур,

Х5 Ч суммарная сонечная радиация, ккал/см2;

Хб Ч средняя годовая относительная влажность воздуха, %;

Х7 Ч продожительность безморозного периода, дни;

Хв Ч средняя высота снежного покрова за зиму, см;

Хд Ч плотность снежного покрова, г/см3;

Хю Ч средняя урожайность рассматриваемой сельскохозяйственной культуры на 1 га посевной площади, ц/га.

Для снижения размерности признакового пространства комплекса природно-климатических условий использовася метод главных компонент, на основе которого были выделены следующие обобщенные факторы агропро-изводства:

Р] - коэффициент обеспеченности теплом;

2 - коэффициент влагообеспеченности;

Р3 - коэффициент благоприятных вегетационных условий;

р4 - коэффициент обеспеченности светом.

На рис 2 представлена гистограмма случайной величины

о ЧЧЧЧЧ -

з 3 _ 3

| 2 л_____

-1,72 -0,98 -0.24 0,6 1,23 1,97

Значения фактора Р<

Рис. 2. Гистограмма Имитатором величины Р] является система агоритмов, построенная непосредственно исходя из гистограммы величины (рис. 2):

Г']1, если 0<%<3/20 если 3/20 < % <9/20 = если 9/20 < ^ <15/20

рД если 15/20 <17/20 если 17/20 < ^ <1,

где - значение величины л;, полученное в симуляции е, 1 = 1, , 5 -среднее значение величины ^ на интервале /', = -1,35; Р[2 = -0,61; = 0,13; = 0,87; = 1,6 ^ - число из таблицы случайных чисел, равномерно распределенных между нулем и единицей.

Аналогичным образом строятся имитаторы для факторов Р2, Рз, Р4. Рассмотрим величину Х,0 =/(Рь Р2, Рз, Р4) Гистограммой, приближенно представляющей случайную величинуЛ/, /,у, Л, / = 1, ..., 5, явится гистограмма, построенная на значениях величины Хю, которые она принимала при условии, что Р], Р2, Рз и Р4 принимали значения соответственно из интервалов /, у, ки1.

В совокупности все тги агоритмы образуют симулятор, который позволяет вычислять значения урожайности, зависящие от природно-климатических условий

Влияние природно-климатических факторов на воспроизводство в сельском хозяйстве является преобладающим Однако, игнорирование при построении модели хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия воздействия на агропроизводство такой группы внешних факторов как социально-экономические привело бы к неточностям в расчетах.

Пусть урожайность зерновых культур в заданном регионе представлена выборкой хь х2, , х>чт средних урожайностей по однотипным хозяйствам за ряд лет, которую считаем выборкой значений случайной величины X Исходим из предположения, что

X=Ч + Z (1)

где У - часть урожайности, определяемая природно-климатическими условиями, а Ъ определяет изменение в показателях урожайности, вызванное

вмешательством социально-экономических факторов.

На основании исходной статистической информации по показателю XIо (случайная величина X равенства (1)) с помощью вышеописанной симульта-тивной модели вычисляются значения урожайности У, зависящие от комплекса природно-климатических условий. По формуле (1), используя исходную статистическую информацию и вычисленные значения У, получаем значения случайной величины Ъ. Ситуация при X < У означает, что сложившийся на конкретный период времени комплекс социально-экономических условий оказывает на урожайность негативное влияние

Далее, по аналогии с природно-климатическими факторами на основе значений Ъ строим гистограмму и формируем имитатор комплекса социально-экономических условий агропроизводства.

Используя полученный имитатор, прогнозируются значения случайной величины Ъ и вычисляется в целом урожайность рассматриваемой сельхозкультуры / в период времени Г Прогнозируемым значением урожайности будет среднее значение Х](1) выборки величины X как суммы величин У и 7..

Далее определяется необходимое количество имитационных экспериментов. Согласно центральной предельной теореме распределение среднего выборки является асимптотически нормальным независимо от распределения генеральной совокупности, из которой взята выборка.

При оценке математического ожидания а нормального закона распределения при неизвестной дисперсии сначала реализуется (и/ > 100) симуляций для определения оценки среднеквадратического отклонения л. При заданном уровне значимости а можно, проведя к шагов, вычислить количество реализаций обеспечивающих заданную длину доверительного интервала

где - критические точки для стандартного нормального распределения

Задание / обеспечивает определенную (желаемую) точность оценки параметра а.

I, по формуле:

Проводится Пк симуляций, после чего рассчитывается длина полученного доверительного интервала по формуле.

1к = (3) Vй*

Таким образом, если выпонено условие </, то заданная точность обеспечена.

Определив необходимое количество имитационных экспериментов, обеспечивающих заданную точность оценки математического ожидания урожайности при заданном уровне значимости, вычисляется прогнозируемое значение урожайности рассматриваемой культуры X] (I).

Проверка адекватности построенной симультативной модели производилась путем сравнения модельных и фактических данных по исследуемому предприятию. Для проведения тестирования разработанной модели использовались данные Опытно-производственного хозяйства Степное Уссурийского района Приморского края (табл 1)

Таблица 1

Урожайность растениеводческой продукции ОПХ Степное

Вид продукции Сбор продукции с 1 га, ц Отклонение расчетных от фактических значений, %

Модельные расчеты Фактические данные

Зерновые (без кукурузы) 12,673 13,11 -3,3

Картофель 56,336 53,7 + 4,9

Овощи открытого грунта 48,951 46,5 + 5,3

На основе имеющихся данных (годовые отчеты ОПХ Степное) и полученных результатов моделирования можно сделать следующие выводы:

I Отклонение расчетных значений по объему урожаев от фактических данных составило для зерновых - 3,3 %, для картофеля и овощей открытого грунта соответственно + 4,9 % и + 5,3 %

II Значения, получившиеся в результате моделирования урожайности отклоняются от фактических данных по агропредприятию не более, чем на 6 %, отсюда следует, что построенная симультативная модель достаточно адекватна исследуемому объекту.

Кроме урожайности для каждого вида продукции в модель вводится величина площади посева

Рассмотрим соотношения модели производства растениеводческой продукции Данная модель является динамической Период г равен одному году.

Объем запуска в производство Х/^ продукции вида /' блока Растениеводство за период /:

Х.ЮшХ'Ю-РЦО,

где Л",(/) - объем запуска в производство продукции вида / в период I, ц; XI(0 - урожайность продукции вида /' в период г, ц/га; Р/Д/) - площадь посева продукции вида /' в период г, га.

Для нахождения объема производства готовой продукции вида г блока Растениеводство за период г без учета отрасли животноводств используем формулу:

Г? (/) = ШР: <* -1)+X, (О Х ^^, где ЫЩ (0 - остаток незавершенного производства в натуральной форме по продукту i на конец периода Г, ед.; рс\ - средняя длительность производственного цикла по продукту /', дни; / - длительность периода, дни

Определение объема производства готовой растениеводческой продукции вида /' с учетом животноводческой отрасли за период / производится по формуле:

У'(О = Г" (0 0-/<,),

где /г, - доля продукции вида /, направляемой в отрасль животноводства в качестве кормов

Разработанная имитационная модель позволяет рассчитать объем произведенной растениеводческой продукции в натуральном выражении, как по

всему блоку Растениеводство, так и для каждой отдельной культуры

Оборот стада - основа, на которой строится планирование в животноводстве В частности, оборот стада КРС определяет производство мяса, производство молока, а также потребление кормов (при известных рационах кормления).

Представленная имитационная модель оборота стада КРС дает поную информацию и о структуре стада в каждый месяц планируемого периода, и о всех статьях поступления и выбытия животных в каждой группе в каждом месяце.

Стадо крупного рогатого скота подразделяется по полу и возрасту на пять следующих групп, быки, коровы, телочки и нетели, бычки и откорм (животные всех групп, специально откармливаемые в течение 3 месяцев перед сдачей на мясо).

Группа бычков разбивается по возрасту на две подгруппы, бычки в возрасте до года; бычки 12 - 16 месяцев Группа телочек по возрасту разделяется на три подгруппы- телочки до года; телочки 12-17 месяцев; телочки 18-23 месяцев вместе с нетелями (телочки становятся нетелями в конце второго месяца беременности).

Группа коров в свою очередь включает в себя следующие три возрастные подгруппы- коровы от двух до четырех лет; коровы от четырех до семи лет; коровы семи лет и старше

Общее число групп и подгрупп составляет 10. Плановый период состоит из Т месяцев (в данной модели берется год, так что Т = 12) Структура стада - это половозрастной состав в месяце t

В модели используются следующие обозначения:

Хи - количество животных в группе (или подгруппе) i в момент t.

Vlit - число голов, переведенных в группу i из младшей группы в месяце t.

Z1J t - приплод в группе i в месяце t от коров различных подгрупп и нетелей (j).

сса - число голов, проданных на выращивание из группы i в месяце t

Ра - число голов, сданных на мясо из группы 1 в месяце 1 уК1 - число голов, переведенных в группу откорма из группы 1 в месяце I - число голов, безвозвратно выбывших из группы I в месяце I. - число мертворожденных голов от коров различных подгрупп и нетелей ф группы 1 в месяце I.

у1Д - число голов, переведенных в старшую группу из группы 1 в месяце I В дальнейшем используются также переменные, обозначающие доли рассмотренных выше величин к общему количеству животных в группе (обозначение вида и

п, - параметр, определяющий количество созревших для покрытия телочек, переводимых в общее стадо для увеличения поголовья - доля от числа голов, переводимых из группы Теки 12-17 месяцев в группу Теки 18-23 месяцев и нетели

Схема оборота стада КРС представлена на рис 3.

Рис. 3 Схема оборота стада крупного рогатого скота

Используя рекуррентное соотношение.

Ха+] = Ха + Уа + 7.ч1 - аа - - цуЛ - Рц - уа - где Хаи - число животных на начало I + 1 месяца в группе 1, и, учитывая особенности воспроизводственного процесса животноводческого предприятия, строим соотноше-

ния модели оборота стада КРС:

№ Группа (подгруппа) Соотношение

1. Быки Х1.М = Х1.1 + ХП 9.1 ~ Хи (аи + + )

2. Коровы (от 2 до 4 лет) = Хи + ' и14-п ~х%> (аи + Ргл + Л) ) - х и' ии

3. Коровы (от 4 до 7 лет) Хг.ш = Хз.< + Хи - Хъа (а1 + РЬ + 1 )-Х г,-

4. Коровы (7 лети старше) = Ч-х<Л< + РЬ+мЬ)

5. Теки до года = ХИ + Х 1л ' ^М + ХЫ ' + Х*л' + ХТЛ ' ~ -У -7

б. Теки (1217 месяцев) = х6, + - Г,,(а6

7 Теки (1823 месяцев) + нетели = ХЬ1 + -о1 <7,

8. Бычки до года = "^8.1 + Х 1,1 ' ^8.1/ + ^3.1 ' ^8.3^ + ^4.1 ' ^8,4,1 + ХЦ ' ^8.7.! ~~ К .7

9 Бычки (1216 месяцев) х<>м =Х94 -и,;

10. Откорм = + 2 'м - 2 У.'-л -^д

На основе оборота стада крупного рогатого скота определяются выход мяса, упитанности п (Утп), выход молока (Ут) и затраты на корма (ЗК)1. Эти

параметры являются входными данными для финансового блока модели хозяйственной деятельности агропредприятия

1В переменной Ж учитывается также доля готовой растениеводческой продукции /А направляемой в отрасль животноводства.

Для вычисления выхода мяса и молока вводим следующие переменные:

аш - доля животных группы (подгруппы) i упитанности п к общему числу животных группы (подгруппы) i (п=1 - высшая упитанность, п=2 -средняя, п=3 - ниже средней упитанности);

bm - живой вес животного (в кг) группы (подгруппы) i упитанности п; lIt - среднесуточный надой на одну корову (в кг) в группе (подгруппе) i Учитывая то, что за время пребывания в группе откорма животное прибавляет в среднем к килограмм, вычисляем объем произведенного продукта:

и. = t Г. ХS х, + А

r-1 V, t-1 J t-1

+ X,-rl(ba + k)\ G = {6,7,9}. (4)

\nO *-l )

Vm = fX30-lt-Xt (5)

1=2 t-1

Одним из основных условий обеспечения экономически эффективной эксплуатации сельскохозяйственных животных является оптимизация рационов кормления.

В разработанной имитационной модели оборота стада КРС рационы составляются на основе линейной модели оптимизации смесей-

С = Х CjXj min м

Уаих.>Ь., j = 1...../и, j = l.....9;

при ограничениях j

где имеется 9 видов корма; корм j содержит m элементов питания; аи - норма содержания элемента питания i в единице корма j; b, - необходимое количество питательного вещества i в рационе; с, - цена единицы корма j (руб); Xj -количество корма j в рационе, необходимое на одну голову в сутки (кг)

Рационы находятся для каждой из десяти групп стада КРС, используемых в данной модели, для двух периодов- пастбищного и стойлового. При расчете рационов питания применяются корма, характерные для Приморского

го края: трава бобово-злаковая (]=1); трава злаково-разнотравного луга (]=2), трава лугового пастбища (=3); сено клеверо-тимофеечное (=4); сено луговое злаково-разнотравное (]=5), солома ячменная <3=6); сенаж люцерновый 0=7); силос кукурузный 0=8); свекла кормовая 0=9)

Обозначим через количество корма у, необходимого для животного группы (или подгруппы) /. Тогда себестоимость одного кормо-дня рассчитываем по формуле:

'-1..... Ю. ' = 1.....

где CбJ - себестоимость корма /

Себестоимость кормо-месяца:

л\ = *а-30

Зная /г

10 12 3

зк=ЕЕ*! -ЦуПо-М, -с,'(0, (6)

1=1 1=1 1=1

где: У, (/)Х - часть произведенной готовой растениеводческой продукции вида /' в стоимостном выражении, поступаемой на корма за период 1:; с*(/) -производственная себестоимость единицы растениеводческой продукции вида / за период 1

После установления, таким образом, величины ЗК, задача состоит только в отыскании наилучшего оборота.

Независимыми случайными величинами являются: , , , = 1, ..., 10, / = 1, ..., 12. Для любого допустимого набора значений всех этих величин по соотношениям модели можно рассчитать значения зависимых случайных величин, т.е. Ха (г = 1, ..., 10, (= 1, . , 12), а также выход продукции и затраты на корма.

В разработанной имитационной модели для каждой независимой случайной величины строится имитатор на основе соответствующей статистической информации, реализующий закон распределения данного показателя. Построение имитаторов базируется на гистограммах и стандартных датчиках

псевдослучайных чисел, равномерно распределенных между нулем и единицей Имитаторы случайных величин строятся аналогично имитаторам природно-климатических факторов.

Далее, формируем симулятор, который определяет последовательность обращения к перечисленным исходным данным, к имитаторам и соотношениям модели.

В целом процедура осуществления симуляции состоит в следующем'

1) С помощью имитаторов по аналогии с природно-климатическими факторами находим , , ,, Z,о, , i = 1, , 10;

2) С помощью соотношений модели находим Xh2, / = 1, ,10;

3) С помощью имитаторов по аналогии с природно-климатическими факторами находим Д

4) С помощью соотношений модели находим Xl 3, i = 1, ., 10 и т д , вычисляем все Д

Разработанная имитационная модель производства продукции животноводства запрограммирована на языке BORLAND DELPHI 7 0 и может использоваться либо как отдельный компьютерный пакет для животноводческого предприятия, либо как блок комплексной программы для агропредприятия, включающего такие отрасли как растениеводство и животноводство.

В третьей главе Разработка и реализация модели хозяйственной деятельности сельхозпредприятия в условиях неопределенности на основе проведенного анализа, с учетом современных экономических условий, разработан финансовый блок комплексной модели, с помощью которого имеется возможность анализировать показатели финансово-хозяйственной деятельности сельхозпредприятия как по отраслям и отдельным видам продукции, так и по предприятию в целом.

Разработанная модель финансовой деятельности агропредприятия, основанная на методике И Ф Герцога, по своей сути относится к моделям,

имитирующим процесс реализации производственного плана предприятия с учетом финансовых результатов, полученных в предыдущих периодах.

Структурно финансовый блок модели хозяйственной деятельности агропредприятия состоит из нескольких взаимосвязанных расчетных блоков (рис. 4).

I |_I_I

периоды

Рис. 4. Упрощенная структура модели (принципиальная схема)

В начале каждого периода формируются остатки запасов, дебиторской и кредиторской задоженностей, денежных средств, остатков по кредитам и нераспределенной прибыли, которые отражаются в балансе по результатам деятельности предшествующего периода. Далее, с учетом поставок материалов, оплачиваемых в прошлом и настоящем периоде, и других затрат, показателей оборачиваемости, сформированных под влиянием договорных условий, графика погашения займов и процентов по ним, потребности в денеж-

ных средствах и доступности заемных источников финансирования определяется степень выпонения производственного плана и плана продаж, а также задел на будущий период.

Для определения степени испонения производственного плана в модели используется следующий трехшаговый метод: 1) введение первоначального производственного плана, 2) расчет потребности в денежных средствах по итогам периода и поиск возможностей финансирования их дефицита, 3) корректировка производственного плана с учетом непокрытого дефицита денежных средств и обеспеченности запасами. Таким образом, производственный план в Ш периоде автоматически получается обеспеченным необходимыми финансовыми источниками и, таким образом, достижимым

Объем поставок материалов в стоимостном выражении в /-м периоде для обеспечения запуска в производство продукта / в объеме Х/1) и формирования необходимого запаса на конец периода

= + > (7)

где: / - множество продукции, выпускаемой и планируемой к выпуску за плановый период; 3 - множество видов сырья (материалов), используемых в производстве на протяжении планового периода; Х,(/) - объем запуска в производство г-го продукта за период ед; т'} ~ средняя длительность периода поставки сырья (материалов) вида дни, т' - средняя длительность периода поставки вспомогательных материалов, дни, ту - норма расхода сырья (материалов) вида] на единицу готового продукта вида /, ед /ед , р"и) -средняя за период цена у'-го вида сырья (материалов), руб без НДС; / - длительность периода, дни; Л?, (О - стоимостной запас сырья и материалов на складе на конец периода обусловленный производством продукции вида I, руб.; М(1) - стоимостной расход прочих материалов на всю производственную программу Х(1), руб ; /"() - оператор распределения вспомогательных материалов между продуктами производственной программы в стоимостном

выражении Данный оператор позволяет распределить между продуктами массу вспомогательных материалов, израсходованных за период и адресно не относимых к конкретным видам продукции.

Сумма оплаты поставок материалов, расходуемых на производство продукции вида /' за период г находится как.

где: Аф,(<) - оплата материалов по продукту /', производимая на протяжении периода г, руб.; СК"(1) - остаток задоженности по оплате материалов по продукту / на конец периода /; Д(/) - доля материалов по продукту /, поставляемых по условиям периода / в обмен на готовую продукцию; АО"(I) -объем материалов по продукту / в стоимостном выражении, оплачиваемых нами по бартеру в период /, руб.; ,(/) - объем отгрузки готовой продукции вида /' за период / в натуральном исчислении, ед.; />,(/) - средняя цена реализации продукции вида / за период /, руб. / ед продукции.

Затраты на оплату труда на конец периода / по продукции вида г

где' СЖ"и) - остаток задоженности по заработной плате по продукту г на конец периода /, руб , *>,(/) - периодичность выплат заработной платы, дни; м>1 - норма прямых расходов заработной платы на ед. продукции вида /, руб.; IV(I) - суммарный размер косвенных расходов по заработной плате (общецеховые и общезаводские), руб.; /"(.) - оператор распределения косвенных расходов на оплату труда между продуктами производственной программы.

Общая сумма платежей в бюджет и внебюджетные фонды за период / по продукту 1.

Мр, (0 = (1-Д (г)) Х К (0 - АО? (г -1)+СЯ" {I -1)] АО?(*-!) = -1)Х ДЦ-1) р,((-1) ,

ЬеЬ I ЬеЬ, <

где-- множество видов налогов, относимых на себестоимость; Ьз2 - множество видов налогов, относимых на финансовые результаты; - множество косвенных налогов; - сумма налога /л, относимого на продукцию вида / в период г, руб; г,(/) - законодательно установленные сроки оплаты налогов на протяжении периода /, дни; СЛ"(/) - остаток задоженности по расчётам с бюджетом, внебюджетными фондами и фондами социального страхования по продукту г на конец периода г, руб

Производственные и прочие услуги, коммерческие, общехозяйственные и административные расходы по продукции вида г

где' СТ<? (/) - остаток задоженности по расчетам с прочими кредиторами по продукту У на конец периода руб; г, - норма переменного потребления услуг на ед. продукции вида /', руб; 7(/) - прочие услуги по предприятию в целом, руб.; /'О - оператор распределения прочих услуг между продуктами производственной программы; г,(0 - показатель оборачиваемости кредиторской задоженности по расчетам с поставщиками услуг, дни

Сумма амортизационных отчислений, приходящихся на продукцию вида / в период ?:

г, (/) = сд(г (/ -1)+ (х, (/) + {г (/))),

где- - сумма накопленных на конец периода / амортизационных от-

числений, адресно относимых на продукцию вида /', руб; к(/) - сумма изно-

са основных производственных фондов группы к за период руб.; -

оператор распределения основных производственных фондов группы к между продуктами производственной программы; А(/) - сумма износа прочих основных фондов за период /, руб ; /,А() - оператор разнесения прочих основных фондов между продуктами производственной программы; ат, (/) -периодичность амортизационных отчислений, дни.

Сумма погашения задоженности по кредитам с процентами, относимой на продукцию вида /:

где' - сумма задоженности по кредитам, приходящейся на продук-

цию вида / на конец периода /, руб.; У, (/) - средний срок предоставления кредита по продукции вида / по условиям договоров периода I, дни; -сумма привлеченных за период Г кредитов по продукту /, руб.; 1р,(0 - сумма процентов по кредитам по продукту /, уплаченных за период I, руб.; /*(/) -ставка процента по условиям кредитных договоров по продукту / за период /.

Формула (13) определяет сумму выплаченных средств как погашение задоженности, сохранившейся с прошлого периода, задоженности сформированной в /-м периоде, по которой наступил срок погашения, и сумму процентов, которые рассчитываются по средней ставке, действовавшей на протяжении периода и начисляемой на средний остаток задоженности.

Сумма затрат, произведенных за период на программу Х/1):

где- Т^ (0 - сумма налогов, относимых на себестоимость продукции вида / в период руб. ' 1 ' ' -

Сумма денежных поступлений от реализации продукта /' за период V.

Яр, (/) = -1) + ^^ Х 5; (/) + Тр,л) у

г, (0 = АМ, (Г)+мЛ (0+Кр, (0+г/ (0+1, (0,

где. ОБ, (/) - остаток дебиторской задоженности, приходящейся на продукцию вида /' на конец периода I, руб.; - объем отгрузки продукта / в ценах реализации, руб ; <#>', - средний период инкассации дебиторской задоженности по продукту /', дни

Слагаемое в формуле (15) представляет собой готовую

продукцию вида / в стоимостном выражении, в обмен на которую по условиям периода / происходит поставка материалов.

Баланс движения денежных средств по продукции вида /, за период V

а (о=а с -1)++я; ю-ам, л- мР,л- ю - щ л --%(/)-&,(/), (16) где' 2,(0 ~ остаток денежных средств по продукту / на конец периода, руб

Корректировка производственного плана агропредприятия в каждый период / осуществляется на основе непокрытого дефицита денежных средств по всем производственным программам Х{1) предприятия

Непокрытый дефицит денежных средств по всей выпускаемой продукции рассчитывается по формуле'

СШ) = тах|о; ^ (Ш, (0 +Мр, (г)+Яр, (I)+Ир, (0 + 7, (0 + <?/>

+ , (17)

где' и - число выпускаемой продукции, д\ (/) - норматив остатка операционных денежных средств периода дни

Именно от остатка денежных средств и определяется уровень дальнейших производственных возможностей Если же по результатам периода в модельных расчетах выявляется дефицит денежных средств (СГ>(/)>0), те операционного остатка денежных средств, необходимого для текущего поддержания операционной деятельности сельскохозяйственного предприятия, то денежный дефицит покрывается кредитными ресурсами, исходя из оценки степени риска заемщика и рыночной цены кредитных ресурсов, предостав-

ляемых на определенный период времени.

Также в третьей главе создан на основе программной реализации основных блоков имитационной модели программный продукт, который может быть рекомендован в качестве эффективного инструмента проведения внутрихозяйственных расчетов в сельхозпредприятии на любой стадии их функционирования.

В диссертации описана реализация агоритма в виде программы для ЭВМ, разработанной в рамках данного исследования Приведены результаты работы компьютерной программы на тестовом примере, где входными параметрами послужили реальные данные Опытно-производственного хозяйства Степное Уссурийского района Приморского края.

Проведен анализ результатов тестирования модели хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия, позволяющий говорить о достаточной степени адекватности разработанной модели исследуемому агропредприятию

В заключении приводятся основные выводы и результаты, полученные в процессе диссертационного исследования.

Основные результаты исследования опубликованы в следующих работах:

1 Куликов В Е Имитационная модель хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия. // Материалы региональной научно-практической конференции Проблемы развития регионального АПК. -Благовещенск: Изд-во ДальГАУ, 2003. С. 45-46. (0,125 пл.)

2 Куликов В Е. Имитационное моделирование как инструмент принятия экономических решений // Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых Проблемы устойчивого развития и рационального использования ресурсного и промышленного потенциала региона. - Владивосток Изд-во ДВГАЭУ, 2001. С 67-69. (0,125 п.л.)

3. Куликов ВЕ. Имитационное моделирование производства продукции животноводческого предприятия. // Вестник ТГЭУ, 2005 № 3 С 5829

68. (0,95 п.л.)

4. Куликов В.Е. Моделирование производства продукции животноводства. // Материалы Международной научной конференции Российский Дальний Восток и страны АТР' Экономический рост и интеграционные процессы - Владивосток' Изд-во ТГЭУ, 2004 С. 84-86 (0,1255i л Туликов BE Применение имитационного моделирования в управлении деятельностью предприятия // Материалы Всероссийской научной конференции молодых ученых Российские регионы- Проблемы устойчивого развития и экономическая безопасность - Владивосток- Изд-во ДЙГАЭУ, 2003 С. 101-102 (0,125 пл.)

6 Шмидт Ю.Д, Куликов В Е. Моделирование урожайности сельскохозяйственных культур. // Вестник ТГЭУ, 2006 № 1 С 73 - 84 (1,1 пл, авт. 0,55)

Х Куликов Владимир Евгеньевич

, МОДЕЛИРОВАШ1Е ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

Автореферат

Отпечатано по оригинал-макету, подготовленному автором, минуя редподготовку Вне плана

Подписано в печать 13.03.06. Формат 60x84/16 Уел -печ. л. 1,67. Уч.-изд. л. 1,8 Тираж 100 экз. Заказ № 57

Издательство Тихоокеанского государственного

экономического университета Участок оперативной полиграфии 690950, Владивосток, Океанский пр., 19

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Куликов, Владимир Евгеньевич

Введение.

1. Теоретические аспекты моделирования хозяйственной деятельности сельхозпредприятия.

1.1. Специфика сельскохозяйственного производства и особенности ее отражения в моделях.

1.2. Оптимизационные модели хозяйственной деятельности предприятия аграрной сферы.

1.3. Теоретические проблемы моделирования хозяйственной деятельности в условиях неопределенности.

2. Модель производственной деятельности сельскохозяйственного предприятия.

2.1. Моделирование урожайности сельскохозяйственных культур.

2.2. Моделирование производства растениеводческой продукции.

2.3. Моделирование производства животноводческой продукции.

3. Разработка и реализация модели хозяйственной деятельности сельхозпредприятия в условиях неопределенности.

3.1. Имитационное моделирование финансовой деятельности сельхозпредприятия.

3.2. Программная реализация модели хозяйственной деятельности сельхозпредприятия.

3.3. Анализ результатов тестирования модели.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия с учетом влияния факторов внешней среды"

Актуальность темы исследования.

Реформирование экономики России затронуло все сферы материального производства, в том числе и сельское хозяйство. В новых условиях хозяйствования при отсутствии централизованного планирования сельские товаропроизводители вынуждены сами принимать решения по специализации, объемам производства и реализации произведенной продукции. Уровень доходов предприятий стал напрямую зависеть от уровня эффективности их деятельности, возросли экономические последствия принятия управленческих решений. Эти процессы усугубляются особой сложностью воспроизводства в сельском хозяйстве, которая определяется переплетением экономических и биологических факторов. Сельское хозяйство относится к числу отраслей, наиболее подверженных риску, связанному не только с колебаниями погодных условий, но и со стихийными бедствиями. Становление рыночных отношений породило еще и экономическую неопределенность, обусловленную колебаниями цен, спроса и предложения, процентных ставок за кредит и т. д.

В новых условиях хозяйствования очевидна необходимость применения современных методов экономико-математического моделирования, являющихся мощным средством выработки стратегии и тактики развития аграрного предприятия, обоснования управленческих решений, осуществления контроля за их выпонением, оценки результатов деятельности сельхозпредприятия и его подразделений. Основные результаты в разработке этого научного направления принадлежат Р.Г. Кравченко, М.Е. Браславцу, И.Г. Попову, Э.Н. Крылатых, В.В. Милосердову, A.M. Гатаулину, В.А. Кардашу, Г.В. Беспахотному и другим.

К настоящему времени накоплен большой опыт внедрения экономико-математических моделей в практику управления сельскохозяйственным производством. В основном это модели агропромышленного комплекса (АПК) страны, регионов, продуктовых подкомплексов страны и регионов, административных районов. В период существования командно-административной системы в России построение экономико-математических моделей для управления аграрным производством на уровне предприятия не имело особого смысла. Почти все параметры развития и производственной структуры сельскохозяйственного предприятия задавались "сверху": площади посева сельскохозяйственных культур, поголовье животных, фонды удобрений и ресурсы машинно-тракторного парка. В новых экономических условиях функционирования хозяйствующих субъектов агросферы на первый план выходит грамотное планирование и анализ хозяйственной деятельности предприятий. Эффективным инструментом решения данной проблемы является экономико-математическое моделирование во внутрихозяйственных расчетах, на нижнем уровне сельскохозяйственного производства, что подтверждается глубокой интеграцией математических методов в сферу экономики АПК.

В последнее время в нашей стране ведется разработка разнообразных типов экономико-математических моделей для предприятий аграрной сферы, чему посвящено большое количество статей в специализированных, научно-популярных и общественно-политических изданиях, однако в большинстве своем предлагаемые модели или группы моделей описывают один из аспектов хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия. Данный подход не позволяет учесть всего многообразия условий и факторов сельскохозяйственного производства, внутренних и внешних связей, тем самым не гарантирует получения наиболее эффективного варианта структуры производства и затрат. Таким образом, требуется разработка новых экономико-математических моделей, адаптированных к условиям рыночных отношений и адекватных реальным условиям агропроизводства.

Целью диссертационной работы является разработка экономико-математической модели хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия с учетом влияния факторов внешней среды.

В соответствии с указанной целью в работе были поставлены следующие задачи исследования: о исследовать теоретические аспекты моделирования хозяйственной деятельности сельхозпредприятия; о проанализировать и классифицировать существующие экономико-математические модели управления аграрным производством на уровне агропредприятия; о выявить основные факторы внешней среды, влияющие на эффективность хозяйственной деятельности в аграрной сфере; о на основе проведенного анализа, с учетом современных экономических условий, разработать модель хозяйственной деятельности аграрного предприятия, учитывающую природно-климатические и социально-экономические факторы внешней среды; о осуществить программную реализацию данной модели и произвести тестирование разработанного агоритма. Объектом исследования является сельскохозяйственное предприятие и его хозяйственная деятельность.

Предмет исследования - особенности моделирования сельскохозяйственного производства и процессов хозяйственной деятельности предприятия.

Теоретическую и методологическую основу диссертационной работы составили труды отечественных и зарубежных авторов в области экономико-математического моделирования сельскохозяйственного производства, информационных и компьютерных технологий, законодательные государственные акты, решения правительства Российской Федерации, специальная литература по вопросам экономики, планирования и прогнозирования агро-производства.

Информационной базой послужили официальные документы и статистические материалы по исследуемой проблеме, включая документы бухгатерской отчетности, а также первичные данные, собранные и обработанные автором.

Результаты исследования. Основным результатом исследования является разработка комплексной экономико-математической модели хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия. Данные результаты представляют собой разработки, выпоненные лично автором:

Х предложен и апробирован методический подход к моделированию урожайности сельскохозяйственных культур, учитывающий с помощью имитаторов природно-климатические условия возделывания культур, а также социально-экономические условия производства;

Х разработана имитационная модель производства животноводческой продукции;

Х разработана и апробирована модель финансовой деятельности сельскохозяйственного предприятия, позволяющая моделировать финансовые потоки, включая финансовые результаты хозяйственной деятельности предприятия;

Х разработан программный пакет, имитирующий хозяйственную деятельность сельскохозяйственного предприятия, с универсальной структурой, позволяющей производить расчеты по отдельным отраслям и различным видам продукции.

Научная новизна работы заключается в следующем:

Х разработана методика имитационного моделирования урожайности сельскохозяйственных культур, в которой на основе статистических данных учитываются природно-климатические и социально-экономические условия производства;

Х предложена комплексная модель имитации производства животноводческой продукции, включающая модель оборота стада крупного рогатого скота и оптимизацию рационов кормления животных;

Х разработана модель хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия, включающая блоки моделирования производства растениеводческой и животноводческой продукции, финансовой деятельности предприятия.

Практическая значимость работы. Предложенный в диссертации экономико-математический инструментарий (методика, модели, агоритмы) может быть использован экономистами сельскохозяйственных предприятий для выбора оптимальной структуры производства растениеводческой и животноводческой продукции.

Разработанный программный пакет является эффективным средством выпонения многовариантных технико-экономических расчетов при планировании хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия.

Апробация результатов исследования осуществлена в публикациях по теме диссертации, в докладах и выступлениях на Всероссийской научной конференции молодых ученых Проблемы устойчивого развития и рационального использования ресурсного и промышленного потенциала региона (г. Владивосток, 2001); на региональной научно-практической конференции Проблемы развития регионального АПК (г. Благовещенск, 2003); на Всероссийской научной конференции молодых ученых Российские регионы: Проблемы устойчивого развития и экономическая безопасность (г. Владивосток, 2003); на Международной научной конференции Российский Дальний Восток и страны АТР: Экономический рост и интеграционные процессы (г. Владивосток, 2004); на научно-практической конференции Социально-экономические проблемы развития АПК региона (г. Уссурийск, 2005). По теме диссертации опубликовано 6 работ общим объемом 2,55 п.л. (авт. 2,0 п.л.) [73-77].

Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 145 элементов. Общий объем работы - 157 страниц машинописного текста, включая 23 таблицы, 8 рисунков, 3 приложения.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Куликов, Владимир Евгеньевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований были достигнуты следующие результаты:

1. Рассмотрены теоретические аспекты моделирования хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия. Исследована специфика агропроизводства и особенности отражения ее в экономико-математических моделях.

Наиболее значимым фактором агропроизводства является земля. Одним из первых классических направлений применения экономико-математических методов в планировании сельского хозяйства являются задачи оптимизации размещения посевных площадей (И. Г. Попов, Р. Г. Кравченко, М. Е. Браславец). Ставилась задача определить такое соотношение посевных площадей, которое необходимо для удовлетворения потребностей с минимальными затратами.

В более развитых модификациях данной задачи структура посевов определялась с учетом потребностей животноводства. Впоследствии изменилось название таких задач, они стали называться моделями оптимизации отраслевой производственной структуры.

При создании аграрного предприятия, сельскохозяйственном освоении новых или трансформации имеющихся земель (перевод части земель из одной категории в другую) актуальным является вопрос о коренном или поверхностном их улучшении.

Исчисление земельной ренты является сложной задачей как с точки зрения построения адекватных моделей, так и с точки зрения их напонения достоверной исходной информацией. Использование факторов интенсификации (вода в зонах орошения, семена новых сельскохозяйственных культур, новейшие виды техники, технологии) также связано с возникновением ренты, хотя она имеет иную природу, чем земельная. Балансовые модели для расчета цен на сельскохозяйственную продукцию и рентных оценок земли, отражающие основные двойственные соотношения линейного программирования, позволяют отыскивать одновременно и взаимосвязанно вышеназванные показатели и оценки факторов интенсификации.

Сельскохозяйственное производство - это биологический процесс, в котором задействованы живые организмы (растения, животные). Отсюда вытекает необходимость обеспечения в процессе агропроизводства единства техники, биологии, экономики и экологии. Эти условия в экономико-математических моделях естественно описываются обычными линейными ограничениями по использованию производственных ресурсов (неравенства типа "<"). В случае недостатка какого-либо ресурса в модели можно предусмотреть приобретение (привлечение) этого ресурса извне, со стороны.

Сезонный характер агропроизводства диктует отличный от большинства промышленных отраслей порядок формирования оборотного капитала и воспроизводства рабочей силы, резко повышается роль банковского кредита. Сезонность также оказывает существенное влияние на организацию производства, на режим использования техники, трудовых ресурсов. Для учета этих особенностей необходимо разбиение годичного цикла технологических процессов в сельском хозяйстве на периоды, что возможно в рамках либо динамических, либо линейно-динамических экономико-математических моделей.

Сельскохозяйственное производство существенно зависит от погодных условий, что определяет необходимость наличия мощной материально-технической базы. Экономико-математические модели, отображающие производственные процессы предприятия аграрной сферы, дожны тем или иным образом учитывать влияние случайных факторов на сельскохозяйственное производство. В большинстве случаев для такого описания агроэко-номических процессов применяются модельные конструкции задач стохастического программирования.

Аграрный сектор производит сырые продукты биологического происхождения, которые необходимо быстро переработать или создать условия для длительного их хранения. Для некоторых видов сельскохозяйственной продукции (таких как зерно, молоко, картофель, овощи) доля транспортных расходов в общей сумме производственных затрат имеет существенное значение. В рамках создаваемых экономико-математических моделей самый простой вариант учета данного аспекта - применение открытой модели транспортной задачи линейного программирования.

Созданная на одном этапе производства сельхозпродукция может принимать участие в дальнейшем процессе производства. Безусловное большинство сельскохозяйственных предприятий органично сочетают растениеводство и животноводство. Между тем традиционно сложилось моделирование производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий на основе экономико-математических моделей, оптимизирующих отдельные технологические процессы производства. Это модели кормовых рационов, рецепта комбикормов, распределения минеральных удобрений, структуры и использования машинно-тракторного парка и другие. Оптимизации на основе комплекса взаимоувязанных между собой моделей позволяет устранить недостатки отдельных постановок и спланировать производство таким образом, чтобы по всей технологической цепочке сельскохозяйственного производства достигася максимальный суммарный эффект.

Перечисленные особенности не исчерпывают всех отличий производственного процесса предприятий аграрного сектора от промышленного производства или торговой деятельности, но являются наиболее актуальными для решения задач оптимизации хозяйственной деятельности сельскохозяйственных предприятий.

Таким образом, хотя на аграрный сектор воздействуют все те же общие экономические законы, что на другие отрасли экономики, но проявляются они все-таки через призму специфических особенностей.

2. Классифицированы существующие оптимизационные модели хозяйственной деятельности предприятия аграрной сферы. Рассмотрены основные группы экономических задач, правильное решение которых требует привлечения математических методов и использования компьютерной техники, такие как задача оптимального размещения сельскохозяйственного производства, учет оптимальной специализации агропредприятия при моделировании размещения сельскохозяйственного производства, задача оптимизации рационов кормления скота и другие. Выявлены факторы внешней среды, влияющие на агропроизводство и рассмотрены способы их учета в различных экономико-математических моделях.

3. Рассмотрены основные вопросы, возникающие при экономико-математическом моделировании экономических процессов в сельском хозяйстве в условиях неопределенности. Построение модели такой сложной стохастической системы, как сельскохозяйственное предприятие осложняется определением круга недетерминированных параметров, выбором критерия оптимальности, определением законов распределения используемых случайных величин и другими проблемами.

4. В результате анализа функционирования агропредприятия в условиях рыночной экономики и использования современных подходов, моделей и методов экономической оптимизации работы сельскохозяйственных предприятий разработана модель хозяйственной деятельности аграрного предприятия, учитывающая влияние факторов внешней среды (природно-климатических и социально-экономических).

Построенная имитационная модель содержит: а) Блок производства продукции растениеводческой отрасли. Данный блок включает в себя модель прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, которая позволяет на основе имитаторов случайных величин учесть влияние комплекса природно-климатических и социально-экономических условий на агропроизводство, сформировать агоритмы имитации и вычислить значения урожайности сельхозкультуры. б) Блок производства животноводческой продукции, включающий в себя модель оборота стада крупного рогатого скота, которая позволяет наблюдать помесячно динамику структуры стада, с учетом поступления и выбытия животных по различным половозрастным группам стада КРС, и линейную модель оптимизации рационов кормления животных. в) Финансовый блок, с помощью которого имеется возможность анализировать показатели финансово-хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия как по отраслям и отдельным видам продукции, так и по предприятию в целом.

Достоинством разработанной модели является ее комплексная структура, совмещающая различные типы экономических задач и объединяющая их в единую блочную имитационную модель.

Разработанная блочная модель может быть использована для обоснования принимаемых управленческих решений в сельскохозяйственном предприятии путем моделирования различных вариантов производственной, погодной и экономической ситуаций и прогнозирования результатов хозяйственной деятельности в этих ситуациях.

5. Создан на основе программной реализации основных блоков имитационной модели программный продукт, который может быть рекомендован в качестве эффективного инструмента проведения внутрихозяйственных расчетов в сельхозпредприятии на любой стадии их функционирования.

Описана реализация агоритма в виде программы для ЭВМ, разработанной в рамках данной диссертационной работы. Приведены результаты работы компьютерной программы на тестовом примере, где входными параметрами послужили реальные данные Опытно-производственного хозяйства Степное Уссурийского района Приморского края.

Внедрение результатов проведенного исследования позволит создать важный инструмент планово-аналитической работы сельскохозяйственного предприятия. Сельский товаропроизводитель, владеющий таким инструментом, сможет занять выгодное место на рынке и достичь непротиворечивого сочетания целей эффективности и платежеспособности агропредприятий, а, следовательно, повышения эффективности сельскохозяйственного производства.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Куликов, Владимир Евгеньевич, Владивосток

1. Автухович Е.В. Оптимизация эффективности использования и замены сельскохозяйственных машин и оборудования на основе применения динамического программирования // Финансовое оздоровление предприятий АПК. М.: Изд-во МСХА, Вып. 5,2001.

2. Атухов А., Читаишвили Е. Система экономико-математических моделей по прогнозированию развития регионального АПК // АПК: экономика и управление, 2000. с. 58-51.

3. Байдина Г.А. Имитационная модель текущего планирования. -В кн.: Экономико-математическое моделирование агропромышленного комплекса региона. Л., 1986.-с. 169-181.

4. Байзаков С.Б. Оптимизация региональной экономики. М.: Наука, 1980.- 183 с.

5. Барановская Т.П. Разработка подсистемы моделей планирования сельскохозяйственного производства и его технической оснащённости в районе: дис. канд. экон. наук.- Л., 1990. 216 с.

6. Белова Т.Н. Математическая модель оптимизации производственной программы для фермерского хозяйства // Достижение науки и техники в АПК, № 4, 1998.-е. 41-43.

7. Белова Т.Н. О применении методов оптимизации в планировании и управлении в сельском хозяйстве // АПК: экономика и управление, № 1, 1989 . -с. 104-106.

8. Белова Т.Н. Экономико-математическое моделирование производственно-финансовых программ современного сельскохозяйственного предприятия: дисс. д-ра экон. наук. Москва, 1998. - 236 с.

9. Белова Т.Н., Васюкова Е. Оптимальное планирование производственно-финансовой программы тепличного комбината. Аграрные науки, № 8,1998.

10. Беспахотный Г.В. Планирование АПК // Вопросы экономики. 1985. -№2. -с. 15-18.

11. Беспахотный Г.В. Программно-целевое планирование агропромышленного региона. Вестник сельскохозяйственной науки, № 4,1983. - с. 20 - 29.

12. Беспахотный Г.В., Тянутов А.И. Организация планирования деятельности АПК в области и районе. В кн.: Закономерности функционирования агропромышленного комплекса. М.: Агропромиздат, 1985, с. 119- 137.

13. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980. - 263 с.

14. Борук А.Я. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур. в кн. Математические методы в экономике. Рига: Зинатне, 1983. -Вып. 19-с.56-64.

15. Бочварова Ц.Е. Об одной стохастической модели сельскохозяйственного производства. Экономика и математические методы, 1975, т.2, вып. 4, с. 716-722.

16. Браславец М.Е., Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1972. - 588 с.

17. Булавский В.А., Вирченко М.И., Шестакова Н.В. Моделирование ценообразования в сельском хозяйстве // Оптимизация. -1987. Вып.40(57). -С.46-63.

18. Васильева Е.М., Левит Б.Ю., Лившиц В.Н. Нелинейные транспортные задачи на сетях. М.: Финансы и статистика, 1981. - 104 с.

19. Вентцель Е.С. Исследование операций: (Задачи, принципы, методология). -М.: Наука, 1980. 208 с.

20. Вильдяева Н.И. Экономико-математические модели планирования размещения и специализации растениеводства на орошаемых землях с учетом риска: дисс. . канд. экон. наук. Ростов-на-Дону, 2003. - 130 с.

21. Воков С.Н. и др. Землеустроительное проектирование / С.Н. Воков, В.П. Троицкий, Н.Г. Конокотин и др.; Под ред. С.Н. Вокова. М.: Колос, 1997.-608 с.

22. Галанина О.В. Имитационное моделирование восстановления молочного стада крупного рогатого скота: дисс. . канд. экон. наук. Санкт-Петербург, 2002. -124 с.

23. Ганф Э. Нахождение правила принятия решения при планировании деятельности сельскохозяйственного предприятия в условиях неопределенности. В кн.: Доклады 14-й международной конференции экономистов сельского хозяйства. - Минск, 1970.

24. Гатаулин A.M. Моделирование оптимальных цен экономического равновесия // АПК: экономика, управление, 1991. №5. - с. 44-50.

25. Гатаулин A.M. Издержки производства сельскохозяйственной продукции: (Методология измерения и пути снижения). М.: Экономика, 1983.- 184 с.

26. Гатаулин A.M. Система прикладных статистико-математических методов обработки экспериментальных данных в сельском хозяйстве. М.: Изд. МСХА, 1992. 4.1. 160 с.

27. Гатаулин A.M., Гаврилов Г.В. и др., Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1990.-432 с.

28. Гатаулин A.M., Корогодов Н.С. О совместимости экстремальных значений показателей экономической эффективности капитальных вложений (на примере эффективности удобрений). Доклады ТСХА. № 194. М.: ТСХА, 1973.-с. 133-140.

29. Гатаулин A.M., Огнивцев С.Б., Сиптиц С.О. О перспективных направлениях новой аграрной доктрины России // Аграрный сектор и подготовка экономических кадров на Севере. М., 1998. - с. 14-18.

30. Гатаулин A.M., Харитонова JI.A., Гаврилов Г.В. Экономико-математические методы в планировании сельскохозяйственного производства. М.: "Колос", 1976. 224 с.

31. Герасимович В.Н., Голуб А.А. Методология экономической оценки природных ресурсов. М.: Наука, 1988. - 144 с.

32. Герцог И.Ф. Влияние структуры оборотного капитала на стоимость предприятия: управленческий аспект: дисс. . канд. экон. наук. Новосибирск, 2000.- 136 с.

33. Гранберг А.Г., Суспицын С.А. Введение в системное моделирование народного хозяйства. Новосибирск. Наука, 1988. - 304 с.

34. Дадаян B.C., Тавадян А.А. Системология экономических категорий / Рос. АН, Центр, экон.-мат. ин-т. М.: Наука, 1992. - 106 с.

35. Данциг Дж. Линейное программирование, его обобщения и применения. М.: Прогресс, 1966 . - 600 с.

36. Денисов В.И. Моделирование развития регионального АПК в условиях неопределенности. В кн.: Моделирование параметров развития районного АПК: (Сб. н. тр.), БСХА, Горки. 1996.

37. Дмитриева Д.Н. Модель оптимизации структуры посевных площадей кормовых культур с учетом стохастики урожайности. В кн.: Экономико-математические методы и вычислительная техника в сельском хозяйстве. -Новосибирск, 1975.

38. Дмитроченко А.П. и др. Методы нормирования кормления сельскохозяйственных животных. JL: Колос, 1971.129хозяйственных животных. JL: Колос, 1971.

39. Еникеев В.Г. Вопросы совершенствования планирования технической оснащенности сельского хозяйства. / Научные труды СХИ, т. 266, Л., 1975. с. 26-33.

40. Ермольев Ю.М, Ястремский А.И. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. М.: Наука, 1979. - 255с.

41. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976.-239 с.

42. Загайтов И.Б. Эффективность допонительных вложений в земледелие и дифференциальная рента П.- М., Экономика, 1972. 182 с.

43. Загайтов И.Б., Половинкин П.Д. Экономические проблемы повышения устойчивости сельскохозяйственного производства. М.: Экономика, 1984.

44. Загайтов И.Б., Яновский Л.П. Анализ закономерностей и прогноз межгодовых колебаний и прогноз межгодовых колебаний урожаев сельскохозяйственных культур // Экономика и математические методы. 2004. - том 40.-№2.-с. 59-71.

45. Зайнчковская Т.С. Оптимизация плана развития сельскохозяйственного производства в районе с учётом недетерминированных параметров: Ав-тореф. дис. канд. экон. наук. Л., 1988. - 21 с.

46. Захарова А.П. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. Владивосток: Изд-во ДВГАЭУ, 2003. - 292 с.

47. Зятьков Ю.И. Моделирование задач производственного планирования в информационно-консультационной системе АПК России: дисс. канд. экон. наук. Москва, 2000. - 157 с.

48. Кантарович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972. - 229 с.

49. Кардаш В.А. Модели управления производственно-экономическими процессами в сельском хозяйстве. -М.: Экономика, 1981. -183 с.

50. Кардаш В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК. М.: Агропромиздат, 1989.-167 с.

51. Кардаш В.А., Рапопорт Т.Э. Моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. Новосибирск, Наука, 1979. - 157 с.

52. Кельтон В., Jloy А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. - 847 с.

53. Кисаров О.П. Стохастичекие модели ирригации. Проблемы ирригации, № 28,1974.

54. Киселев В.И., Буторин Н.Н., Арутюнян Б.С. О разработке модели оптимизации межотраслевой структуры агропромышленного комплекса. В кн.: Вопросы создания АСПР. - М.: 1979, Вып. № 26, с. 88-103.

55. Киселев В.И., Денисов В.И. Пашина Л.С, Стрельцова С.Н. Вопросы совершенствования перспективного планирования АПК с использованием экономико-математических моделей. М.: Наука, 1988. -132 с.

56. Клоц Е. Вероятность засух и планирование сельскохозяйственного производства. Экономика сельского хозяйства, № 7,1968.

57. Коваленко Н.Я. Экономика сельского хозяйства. С основами аграрных рынков. Курс лекций. М.: Ассоциация авторов и издателей Тандем: Изд-во ЭКМОС, 1998.

58. Коньяков В.В. Информационное обеспечение моделей оптимизации производства в АПК.- В кн.: Экономико-математические модели и методы в агро-экономических исследованиях. Новосибирск, 1988.

59. Копенкин Ю.И. Модель задачи стохастического программирования по оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия. -В кн.: Доклады ТСХА, вып. 163. М.: 1971, с. 288 - 295.

60. Копенкин Ю.И. Оптимизация производственной структуры совхозов с применением элементов стохастического линейного программирования: Автореферат дисс. канд. экон. наук. М.: 1972. - 20 с.

61. Копенкин Ю.И. Стохастические модели оптимального планирования сельскохозяйственного производства. М., 1981. - 23 с.

62. Кормовые добавки: Справочник. / Под ред. A.M. Бенедиктова и др. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Агропромиздат, 1992. - 192 с.

63. Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1978. - 424 с.

64. Крастинь О.П., Трей Б.А. Вопросы оптимального планирования сельского хозяйства. Ч В кн.: Математические методы в экономике, вып.2. Рига, 1967.

65. Крылатых Э.Н. Система моделей в планировании сельского хозяйства. М.: Экономика, 1979 200 с.

66. Крылатых Э.Н. Экономико-математические методы в АПК: история и перспективы / Экономико-математическое моделирование и его роль в аграрной экономической науке. М.: ВИАПИ, 1999, с. 9 - 21.

67. Крылатых Э.Н. Экономико-математическое моделирование производства аграрно-промышленного объединения в СССР. В кн.: Экономико-математические методы в управлении сельским хозяйством в странах -членах СЭВ,-М.: Колос , 1980.-с. 166 - 186.

68. Кудряшов В.И. Проблемы развития фермерства // Хозяин. 1993. - № 1. - с. 25-27.

69. Кудряшов В.И., Миндрин А.С., Родин В.З. Показатели и факторы эффективности фермерских хозяйств // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. -1996. № 9. - С. 33 - 35.

70. Куликов В.Е. Имитационная модель хозяйственной деятельности сельскохозяйственного предприятия. // Материалы региональной научно-практической конференции Проблемы развития регионального АПК. -Благовещенск: Изд-во ДальГАУ, 2003.

71. Куликов В.Е. Имитационное моделирование производства продукции животноводческого предприятия. // Вестник ТГЭУ, 2005. № 3. С. 58132

72. Куликов В.Е. Моделирование производства продукции животноводства. // Материалы Международной научной конференции Российский Дальний Восток и страны АТР: Экономический рост и интеграционные процессы. Владивосток: Изд-во ТГЭУ, 2004.

73. Деньков И.И. Оптимальное планирование АПК района. Минск, Ураджай, 1987.-152 с.

74. Лихтенштейн В.Е. Дискретность и случайность в экономико-математических задачах. М.: Наука, 1973. - 376 с.

75. Лугачёв М.И. Исследование моделей аграрного производства. М.: Изд-во МГУ, 1985. - 136 с.

76. Лукьянов Б.В. Информационно-экономические аспекты расчета рационов для сельскохозяйственных животных // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2000. - № 1.

77. Лукьянчиков А.К. Модели оптимизации производства с учетом стохастического характера исходной информации. В кн.: Моделирование развития аг-рарно-промышленного комплекса: (Науч. тр. ИЭ и ОПП СО АН СССР). - Новосибирск, 1975, с. 161-168.

78. Максимов Ю.И. Стохастическое моделирование в планировании / Отв. ред. Б.Б.Розин. Новосибирск, Наука, 1981. - 286 с.

79. Маркин Б. Размеры фермерских хозяйств и урожайность // Экономика сельского хозяйства России. -1997. № 4. - С. 4.

80. Мартииес Солер Ф., Черняк В.И. Моделирование плановых расчётов. -М.: Экономика, 1974. 175 с.

81. Мартынов Г.В. Оптимизация планирования многоотраслевых комплексов. -М.: Статистика, 1978. 109 с.

82. Математические методы в планировании отраслей и предприятий / Под ред. И.Г. Попова. М.: Экономика, 1981.

83. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / A.M. Гатаулин, Г.В. Гаврилов, Т.М. Сорокина и др.; Под ред. A.M. Гатаулина. М.: Агропромиздат, 1990. - 432 с.

84. Матряшин И.П. Опыт решения стохастической модели оптимального планирования. Экономика и математические методы, № 5, 1968.

85. Милосердов В.В. Экономико-математические методы в АПК: история и перспективы / Автобиография в кибернетике. М.: ВИАПИ, 1999, с.22-28.

86. Милосердов В.В., Беспахотный Г.В. Региональное планирование развития сельского хозяйства. М.: Экономика, 1982. - 216 с.

87. Моделирование крестьянских (фермерских) хозяйств / А. Чешев, JI. Матросова, Н. Акимова, Т. Чвикалова // АПК: экономика и управление. 1994. -№6.-С. 61-66.

88. Можин В.П. Оптимизация плановых решений в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1974. - 151 с.

89. Мороз В.Н. Стохастические модели оптимизации сельскохозяйственного производства: (Тр. Кишиневский СХИ: Межвузовский сборник). Кишинев, 1977, с. 59-65.

90. Мочалова JI.A. Проблема экономического риска и устойчивости в информационных технологиях управления сельскохозяйственным производством. Брянск, БГСХА, 1996 г.

91. Никонов Е.А. Применение имитационного моделирования для выбора и предпроектного обоснования технологических схем обогащения минерального сырья: дисс. . канд. экон. наук. Чита, 2004. - 145 с.

92. Носов С.И. Оценка местоположения земли // Земледелие. 1993. -№ 3. - С. 4-6.

93. Парамонов П., Рысьмятов А. Формы сельскохозяйственного производства // АПК: экономика, управление. 1994. - № 2.

94. Пастернак П.П. Агоритм решения одного класса задач с недетерминированными параметрами. В кн.: Экономико-математические и статистические методы в планировании сельского хозяйства. - Л., 1989. - с. 34-40.

95. Пастернак П.П. Системное моделирование экономических процессов в АПК. М.: Агропромиздат, 1985 176 с.

96. Петраков Н.Я., Ротарь В.И. К вопросу об экономико-математической модели управления, учитывающей фактор неопределённости. // Экономика и математические методы. 1978. - Т. XIV. - Вып. 3. - с. 435-447.

97. Применение пакетов прикладных программ по экономико-математическим методам в АСУ / Под ред. Б.Я. Курицкого. М.: Статистика, 1980.-196 с.

98. Прогнозирование урожайности кормовых культур / В.Н. Наумкин, Н.А. Лопачев, Г.В. Хлопяникова, Д.А. Погонышева, A.M. Хлопяников // Кормопроизводство. 1998. - № 11. - С. 10 -13.

99. Пряжинская В.Г. Оптимальные модели орошения: Автореферат дисс. доктора тех. наук. Новосибирск, 1970. - 37 с.

100. Саакян А.В. Проблемы применения методов стохастического программирования в оптимальном планировании сельского хозяйства // Авто-реф. дис. канд. экон. наук. Ленинград - Павловск, 1981. - 34 с.

101. Саакян А.В. Стохастическое и нелинейное программирование в сельском хозяйстве. Ереван, Айстан, 1978. -143 с.

102. Саакян А.В. Экономико-математическая модель управления запасами при неопределенном спросе. В кн.: Математические методы в экономических исследованиях. - М.: Наука, 1974.

103. Свободин В.А., Свободина М.В. Системное исследование эффективности сельскохозяйственного производства. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1997. - № 9.

104. Сергеев С.С. Сельскохозяйственная статистика с основами экономической статистики. -М.: Финансы и статистика, 1983. 536 с.

105. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г. Шеффер М. Многомерный статистический анализ в экономике / Под ред. проф. Тамашевича В.Н. -М.: Изд-во ЮНИТИ, 1999.

106. Ткаченко И.В. Имитационная модель функционирования фермерского хозяйства в условиях орошения // Научная мысль Кавказа. Ч Приложение № 1 (14). -Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 2001, с. 39 40.

107. Ткаченко И.В. Имитационное моделирование стратегии развития фермерского хозяйства с учетом влияния случайных факторов: дисс. . канд. экон. наук Новочеркасск, 2002. - 135 с.

108. Ткаченко И.В. Учет погодного риска в модели оптимизации производства фермерского хозяйства // Сб. науч. тр. 3 Всероссийского симпозиума Математические модели и компьютерные технологии. Кисловодск: КИЭП, 1999, Т. 4, с. 92-93.

109. Трейси М. Сельское хозяйство и продовольствие в развитых странах: (Введение в теорию, практику и политику). Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1995.

110. Узун В .Я., Мороз В.Н. Применение стохастического программирования для планирования сельскохозяйственного производства. // Экономика и математические методы. 1983. - Т. XIX. - № 1 - с. 164-166.

111. Управление сельскохозяйственным производством: Программа для высш. с.-х. учеб. заведений по экон. спец. / Будыкин Г.И., Завадский И.С., Исмаилов А.К. и др. М., 1992. - 23 с.

112. Федоренко И.К. Вопросы совершенствования экономико-математических моделей оптимального планирования сельскохозяйственного производства с применением методов стохастического программирования: Автореф. дисс. канд. экон. наук Киев, 1982. - 18 с.

113. Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадёжных решений. М.: Статистика, 1979. - 279 с.

114. Франс Дж., Торнли Дж. Х.М. Математические модели в сельском хозяйстве / Под ред. Ерешко М.: Агропромиздат, 1987. - 399 с.

115. Храмов Ю.Г., Соколов А.П. Технико-экономическое обоснование некоторых вариантов фермерских хозяйств // Степные просторы. 1992. - № 1. -С. 30-32.

116. Цеддиес Ю., Райш Э., Угаров А. Экономика сельскохозяйственных предприятий. Учебное пособие. М.: Изд-во МСХА, 2000.

117. Экономико-математические модели / Под ред. Н.П. Федоренко. -М.: Мысль, 1969. -512 с.

118. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, Гл. ред. физ.- мат. лит., 1989. - 319 с.

119. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования-М.: Советское радио, 1979.- 392 с.

120. Юдин Д.Б., Юдин А.Д. Экстремальные модели в экономике. М.: Экономика, 1979.

121. Barrow Е. М., Semenov М. A. Climate change scenarios with high resolution and temporal resolution and agricultural applications. Forestry, 68, 1995.-PP. 349-360.

122. Conway A.G. A production function for grazing cattle. 1. Model of the relationship between liveweight gain and stocking rate // Irish Journal of Agricultural Economics and Rural Sociology, 5, 1974. PP. - 13.

123. Conway A.G. A production function for grazing cattle. 4. An economic decision model for grazing steers // Irish Journal of Agricultural Economics and Rural Sociology, 5, 1974. PP. 57 - 108.

124. Farazdaghi H., Harris P. M. Plant competition and crop yield. Nature, London, 217,1968. - PP. 289 - 290.

125. Giannakas K., Tran K., Tzouvelekas V. On the Choice of Functional Form in Stochastic Frontier Modeling. Empirical Economics, 28, 2003. PP. 75100.

126. Hoegemeyer, Christian A. Economic Optimization of Cow-calf Production Utilizing Late Season Calving. M.S. thesis, University of Nebraska, Lincoln, 2001.

127. Jones R.N. Analyzing the risk of climate change using an irrigation demand model. Clim. Res., 14, 2000. PP. 89-100.

128. Kaiser H.M., Riha S.J., Wilks D.S., Rossiter D.G., Sampath R. A farm-level analysis of economic and agronomic impacts of gradual climate warming. Am. J. Ag. Econ., 75, 1993. PP. 387-398.

129. Keen M. After the big rise. will land price hold? // Brit, farmer. 63, 1973.-№2.-PP. 40-41.

130. Leemans R., Solomon A.M. Modeling the potential change in yield and distribution of the earth's crops under a warmed climate. Clim. Res., 3, 1993. PP. 79-96.

131. Ma L., Ahuja L.R. Book Review: Mathematical Modeling For System Analysis In Agricultural Research By Karel D. Vohnout. Agricultural Systems. 81, 2004.-PP. 273-274.

132. Riha S. J., Wilks D. W., Simoens P. Impact of temperature and precipitation variability on crop model predictions. Clim. Change, 32(3), 1996. PP. 293311.

133. Semenov M.A., Porter J.R. Climatic variability and the modelling of crop yields. Agric. For. Meteorol., 73, 1995. PP. 265-283.

134. Supalla R. J., Klaus В., Ahmad S., Bruins R. Solving Water Use Conflicts Using Game Theory Bargaining Models. AAEA Poster Paper, Abstract, American Journal of Agricultural Economics, 84, 2002, No. 4.

135. Tzouvelekas, V., Loizou S., Giannakas K., Mattas K. Co-integration and Error-Correction Modeling of Olive-Oil Consumption in Greece. Applied Economics Letters, 8, 2001. PP. 539-543.

136. Wilton J. W., Morris С A., Jensen E. A., Leigh A. O., Pfeiffer W.C. A linear programming model for beef cattle production // Canadian Journal of Animal Science, 54,1974. PP. 693 - 707.

137. Yacobs H. Analysis of price differences of agricultural land in nort-western Europe.// European. Rev. agr. Econ., 3,1973. № 1. PP. 281 - 296.

Похожие диссертации

• Разработка методики оценки производственно-хозяйственной деятельности промышленного предприятия с учетом экологического фактора
• Стратегия деятельности сельскохозяйственных предприятий в условиях перехода к рынку
• Формирование экономической стабильности сельскохозяйственных предприятий
• Развитие стратегий диверсификации деятельности сельскохозяйственных предприятий
• Информационно-аналитическое обеспечение мониторинга экономической деятельности сельскохозяйственных предприятий