Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева

Экономический факультет

Кафедра экономической кибернетики

курсовой проект

по учебной дисциплине

«Моделирование социально-экономических процессов в АПК»

на тему:

«Экономико-математическая модель оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственной организации

ЗАО «Раненбург Комплекс» г. Раненбург Липецкой области»

Выполнил: студент 402 группы

дневного отделения, эк. ф-та Ясырев К.А.

Проверил: к.э.н, профессор Филатов А.И.

Москва 2013



Оглавление

Введение

1. Теоретические основы ЭММ и оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

1.1 Этапы моделирование. Постановка задачи и обоснование критерия оптимальности

1.2 Экономическая необходимость оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

1.3 Экономико-математические модели оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

2. Организационно-экономическая характеристика ЗАО «Раненбург-Комплекс»

2.1 Организационно-правовые основы деятельности предприятия

2.2 Экономические показатели предприятия

3. Анализ экономико-математической модели оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия ЗАО «Раненбург-Комплекс»

3.1 Формулировка и постановка экономико-математической задачи

3.2. Описание переменных и ограничений модели

3.3 Математическая запись модели

3.4. Разработка и обоснование технико-экономических коэффициентов модели

3.5 Анализ оптимального решения числовой экономико-математической модели

Заключение

Список используемой литературы

Приложения



Введение

оптимизация экономический модель сельскохозяйственный

Планирование является одной из важнейших функций управления сельскохозяйственным предприятием. В процессе планирования, перед хозяйством ставится ряд целей, которые представлены в натуральной, или финансовой форме, и которые необходимо достичь. Экономико-математическое моделирование является одним из методов планирования. При помощи моделей можно определять оптимальную структуру посевных площадей, оптимальную структуру стада животных, объемы производства и распределение кормовой базы, а также движение денежных средств.

Усиление интеграции в агропромышленном комплексе проявляется не только в активизации взаимосвязей сельскохозяйственных предприятий с предприятиями перерабатывающей промышленности и торговли, но и в образовании агропромышленных комплексов. При этом экономическая эффективность этих предприятий во многом зависит от рациональной структуры и сортового состава насаждений, оптимальных мощностей по переработке, реализации и хранению продукции, а также соотношений между ними. Хотя агропромышленные предприятия являются, как правило, многоотраслевыми, нахождение оптимальных размеров и структуры мощностей по производству, хранению, переработке и реализации однородной продукции, в силу относительной обособленности и специфики, использующихся при этом трудовых и материально-денежных ресурсов, можно рассматривать как отдельную задачу.

Задачей проекта является разработать экономико-математическую модель оптимизации производственной структуры агропромышленного предприятия с определением программ хранения, переработки и реализации продукции. При этом кроме оптимизации производственной структуры, проект определяет оптимальную структуру площадей посевных культур, оптимальную структуру стада, производство кормов и рационы кормления животных, структуру товарной продукции. Цель данного курсового проекта: освоить теорию и овладеть практическими инструментами ЭММ (экономико-математического моделирования). Разработать и решить экономико-математическую модель оптимальной производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственной организации при помощи программы «ХА».

Задачи:

1. Изучить теоретические основы оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия.

2. Провести научный анализ фактической специализации, размера и сочетания отраслей производства на предприятии и разработать числовую модель задачи.

Объектом исследования ЗАО «Раненбург Комплекс» г.Раненбург Липецкой области.

В качестве исходной информации для построения модели использовались данные годовых отчетов о финансово-экономическом состоянии ЗАО «Раненбург Комплекс», данные производственно-финансовых планов, анализа производственно-финансового состояния организации.



1. Теоретические основы ЭММ и оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

1.1 Этапы моделирование. Постановка задачи и обоснование критерия оптимальности

Математическая модель - это совокупность математических объектов и соотношений между ними, адекватно отображающая свойства и поведение исследуемого объекта.

Математика в самом общем смысле слова имеет дело с определением и использованием символических моделей. Математическая модель охватывает класс неопределяемых математических объектов таких, как числа или векторы, и отношения между этими объектами.

Математическое отношение - это гипотетическое правило, связывающее два или более символических объекта. Многие отношения могут быть описаны при помощи математических операций, связывающих один или несколько объектов с другим объектом или множеством объектов (результатом операции). Абстрактная модель с ее объектами произвольной природы, отношениями и операциями определяется непротиворечивым набором правил, вводящих операции, которыми можно пользоваться, и устанавливающих общие отношения между их результатами. Конструктивное определение вводит новую математическую модель, пользуясь уже известными математическими понятиями.

Ввиду разнообразия применяемых математических моделей, их общая классификация затруднена. В литературе обычно приводят классификации, в основу которых положены различные подходы. Один из таких подходов связан с характером моделируемого процесса, когда выделяют детерминированные и вероятностные модели. Наряду с такой широко распространенной классификацией математических моделей существуют и другие.

Классификация математических моделей на основе особенностей применяемого математического аппарата. В ней можно выделить следующие их разновидности.

Математические модели с сосредоточенными параметрами.

Обычно с помощью таких моделей описывают динамику систем, состоящих из дискретных элементов. С математической стороны - это системы обыкновенных линейных или нелинейных дифференциальных уравнений.

Математические модели с сосредоточенными параметрами широко применяются для описания систем, состоящих из дискретных объектов или совокупностей идентичных объектов.

В случае сложных систем, число динамических переменных и, следовательно, дифференциальных уравнений может быть велико (до 10²... 10³). В этих случаях полезны различные методы редукции системы, основанные на временной иерархии процессов, оценке влияния различных факторов и пренебрежении несущественными среди них и др.

Метод последовательного расширения модели может привести к созданию адекватной модели сложной системы.

Математические модели с распределенными параметрами.

Моделями этого типа описываются процессы диффузии, теплопроводности, распространения волн различной природы и т. п. Эти процессы могут быть не только физической природы. Математические модели с распределенными параметрами широко распространены в биологии, физиологии и других науках. Чаще всего в качестве основы математической модели применяют уравнения математической физики, в том числе и нелинейные.

Математические модели, основанные на экстремальных принципах.

Общеизвестна основополагающая роль принципа наибольшего действия в физике. Например, все известные системы уравнений, описывающие физические процессы, могут быть выведены из экстремальных принципов. В других науках экстремальные принципы также играют существенную роль.

Экстремальный принцип используется при аппроксимации эмпирических зависимостей аналитическим выражением. Графическое изображение такой зависимости и конкретный вид аналитического выражения, описывающего эту зависимость, определяют с помощью экстремального принципа, получившего название метода наименьших квадратов (метод Гаусса), суть которого заключается в следующем.

Пусть проводится опыт, целью которого является исследование зависимости некоторой величины Y от величины X. Предполагается, что величины х и у связаны функциональной зависимостью

y=(х).

Вид этой зависимости и требуется определить из опыта. Предположим, что в результате опыта получили ряд экспериментальных точек и построили график зависимости у от х. Обычно экспериментальные точки на таком графике располагаются не совсем правильно, дают некоторый разброс, т. е. обнаруживают случайные отклонения от видимой общей закономерности. Эти отклонения связаны с неизбежными при всяком опыте ошибками измерения. Тогда возникает типичная для практики задача сглаживания экспериментальной зависимости.

Для решения этой задачи обычно применяется расчетный метод, известный под названием метода наименьших квадратов (или метод Гаусса).

Разумеется, перечисленные разновидности математических моделей не исчерпывают весь математический аппарат, применяемый в математическом моделировании.

В качестве еще одного принципа классификации математических моделей часто используют области их применения. При таком подходе выделяются следующие области применения:

- физические процессы;

- технические приложения, в том числе управляемые системы, искусственный интеллект;

- жизненные процессы (биология, физиология, медицина);

- большие системы, связанные с взаимодействием людей (социальные, экономические, экологические);

- гуманитарные науки (языкознание, искусство).

Выделяют следующие виды математических моделей: детерминированные и вероятностные, теоретические и экспериментальные факторные. Линейные и нелинейные, динамические и статические, непрерывные и дискретные, функциональные и структурные.

Виды математических моделей объектов
По форме представления ММ		По характеру отображаемых свойств объектов		По степени абстрагирования		По способу получения ММ
Инвариантные		Функциональные		ММ микроуровня (с распределенными параметрами)		Теоретические
Алгоритмические		Структурные		ММ макроуровня (со средоточенными параметрами)		Экспериментальные (факторные)
Аналитические				ММ метауровня
Графические (схемные)

Рис. 1 Классификация математических моделей

Виды математических моделей объектов
По учету свойств объекта		По характеристикам параметров и условий ф-ия
Динамические		Детерминированные
Статические		Вероятностные
Непрерывные
Дискретные
Линейные
Нелинейные

Рис. 1 (прод.). Классификация математических моделей

Структура модели - это упорядоченное множество элементов и их отношений. Параметр - это величина, характеризующая свойство или режим работы объекта. Выходные параметры характеризуют свойства объекта, а внутренние параметры - свойства его элементов. Внешние параметры - это параметры внешней Среды, оказывающей влияние на функционирование технического объекта.

По форме представления математических моделей различают инвариантную, алгоритмическую, аналитическую и графическую модели объекта проектирования.

В инвариантной форме математическая модель представляется системой уравнений вне связи с методом решения этих уравнений.

В алгоритмической форме соотношения модели связаны с выбранным численным методом решения и записаны в виде алгоритма - последовательности вычислений. Среди алгоритмических моделей выделяют имитационные, модели предназначенные для имитации физических и информационных процессов, протекающих в объекте при его функционировании под воздействием различных факторов внешней среды.

Аналитическая модель представляет собой явные зависимости искомых переменных от заданных величин (обычно зависимости выходных параметров объекта от внутренних и внешних параметров). Такие модели получают на основе физических законов, либо в результате прямого интегрирования исходных дифференциальных уравнений. Аналитические математические модели позволяют легко и просто решать задачи определения оптимальных параметров. Поэтому, если предоставляется возможность получения модели в таком виде, ее всегда целесообразно реализовать, даже если при этом придется выполнить ряд вспомогательных процедур. Такие модели обычно получают методом планирования эксперимента.

Графическая (схемная) модель представляется в виде графов, эквивалентных схем, динамических моделей, диаграмм и т.п. Для использования графических моделей должно существовать правило однозначного соответствия условных изображений элементов графической и компонентов инвариантной математических моделей.

Деление математических моделей на функциональные и структурные определяется характером отображаемых свойств объекта.

Структурные модели отображают только структуру объектов и используются только при решении задач структурного синтеза. Параметрами структурных моделей являются признаки функциональных или конструктивных элементов, из которых состоит объект и по которым один вариант структуры объекта отличается от другого. Эти параметры называют морфологическими перемененными. Структурные модели имеют форму таблиц, матриц и графов. Наиболее перспективно применение древовидных графов типа И-ИЛИ-дерева. Такие модели широко используют на метауровне при выборе решения.

Функциональные модели описывают процессы функционирования объектов и имеют форму систем уравнений. Они учитывают структурные и функциональные свойства объекта и позволяют решать задачи как параметрического, так и структурного синтеза. Их широко используют на всех уровнях проектирования. На метауровне функциональные задачи позволяют решать задачи прогнозирования, на макроуровне - выбора структуры и оптимизации внутренних параметров технического объекта, на микроуровне - оптимизации параметров базовых элементов.

В зависимости от степени абстрагирования при описании физических свойств технической системы различают три основных иерархических уровня: верхний или метауровень, средний или макроуровень, нижний или микроуровень.

Метауровень соответствует начальным стадиям проектирования, на которых осуществляется научно-техничекский поиск и прогнозирование, разработка концепции и технического решения, разработка технического предложения. Для построения математических моделей метауровня используют методы морфологического синтеза, теории графов, математической логики, теории автоматического управления, теории массового обслуживания, теории конечных автоматов.

На макроуровне объект рассматривается как динамическая система с сосредоточенными параметрами. Математические модели макроуровня представляют собой системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Эти модели используют при определении параметров объекта и его функциональных элементов.

На микроуровне объект представляется как сплошная Среда с распределенными параметрами. Для описания процессов функционирования таких объектов используют дифференциальные уравнения в частных производных. На микроуровне проектируют неделимые по функциональному признаку элементы технической системы, называемые базовыми элементами. При этом базовый элемент рассматривается как система, состоящая из множества однотипных функциональных элементов одной и той же физической природы, взаимодействующих между собой и находящихся под воздействием внешней Среды и других элементов объекта, являющихся внешней средой по отношению к базовому элементу.

По способам получения функциональные математические модели делятся на теоретические и экспериментальные.

Теоретические модели получают на основе описания физических процессов функционирования объекта, а экспериментальные - на основе поведения объекта во внешней среде, рассматривая его как “черный ящик”. Эксперименты при этом могут быть физические (на техническом объекте или его физической модели) или вычислительные (на теоретической математической модели).

Функциональные математические модели могут быть линейные и нелинейные. Линейные модели содержат только линейные функции величин, характеризующих состояние объекта при его функционировании, и их производных. Характеристики многих элементов реальных объектов нелинейные. Математические модели таких объектов включают нелинейные функции этих величин и их производных и относятся к нелинейным.

Если при моделировании учитываются инерционные свойства объекта и (или) изменение во времени объекта или внешней Среды, то модель называют динамической. В противном случае модель - статическая. Математическое представление динамической модели в общем случае может быть выражено системой дифференциальных уравнений, а статической - системой алгебраических уравнений.

По характеристикам параметров и условий функционирования модели делятся на стохастические(вероятностные) и детерминированные.

Если воздействие внешней Среды на объект носит случайный характер и описывается случайными функциями. В этом случае требуется построение вероятностной математической модели. Однако такая модель весьма сложная и ее использование при проектировании технических объектов требует больших затрат машинного времени. Поэтому ее применяют на заключительном этапе проектирования.

Большинство проектных процедур выполняется на детерминированных моделях. Детерминированная математическая модель характеризуется взаимно однозначным соответствием между внешним воздействием на динамическую систему и ее реакцией на это воздействие. В вычислительном эксперименте при проектировании обычно задают некоторые стандартные типовые воздействия на объект: ступенчатые, импульсные, гармонические, кусочно-линейные, экспоненциальные и др. Их называют тестовыми воздействиями.

1.2 Экономическая необходимость оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

В системе моделей оптимального планирования сельского хозяйства на уровне предприятия также важное 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.

Модель оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия является составной частью модели оптимизации развития и размещения агропромышленного объединения. С другой стороны, она включает в себя как важнейшую составную часть (блок) модель оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия. Кроме этого, в модель входят блоки промышленной переработки сельскохозяйственной продукции и связи между сельскохозяйственным и промышленным производством.

В подсистеме моделей агропромышленного предприятия модель оптимизации его производственной структуры входит в центральный блок. В этот же блок входят модели оптимизации территориального размещения по подразделениям совхоза-завода и линейно-динамическая оптимизации темпов и пропорций производства по годам пятилетки.

В подготовительный блок включены модели, предназначенные для расчетов прогнозирования уровня и темпов роста урожайности сельскохозяйственных культур, продуктивности животных, себестоимости продукции, фондоемкости, производительности труда, объемов производственных ресурсов -- земельных, трудовых, основных фондов, капитальных вложений; условий и каналов реализации готовой продукции. Выходная информация совокупности моделей подготовительного комплекса является входной для моделей центрального блока.

В свою очередь, выходная информация моделей центрального блока служит входной для заключительного, или детализирующего, блока: оптимизации состава и использования машинно-тракторного и автомобильного парка, промышленного оборудования консервного производства, плана перевозок грузов и др.

Также при моделировании сельскохозяйственных предприятий часто используется экономико-математическая модель. Экономико-математическая модель оптимизации производственной структуры может решаться целый ряд различных экономико-математических задач как на уровне сельскохозяйственного предприятия и его подразделений (оптимизация основных показателей плана организационно-хозяйственного устройства, производственной программы хозяйства, внутрихозяйственного размещения производства), так и на региональном уровне (оптимальной специализации и размещения производства по территории в районе, области, республике). Эта модель позволяет также решать ряд других вопросов, которые детализируют сельскохозяйственное производство -- оптимизацию состава машинно-тракторного парка, использование минеральных удобрений и др. Модель оптимизации производственной структуры включает в себя как составные части некоторые более простые модели или их отдельные компоненты -- оптимизации кормовых рационов, структуры стада, структуры посевных площадей и в наибольшей степени -- оптимизации плана кормопроизводства.

1.3 Экономико-математические модели оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

Применение экономико-математических методов и ЭВМ позволяет получить оптимальный план сочетания отраслей агропромышленного предприятия, обеспечивающий наиболее эффективное использование трудовых, материальных и финансовых ресурсов, а также производственных мощностей перерабатывающего предприятия (цеха, завода). Критериями оптимальности в данной задаче могут быть: максимум валовой (товарной) продукции; максимум прибыли (чистого дохода); минимум материально-денежных затрат (при фиксированных объемах производства продукции).

В процессе решения определяют значения следующих групп переменных величин: площади многолетних насаждений и сельскохозяйственных культур; поголовье скота и птицы; объем производства продукции перерабатывающего предприятия; потребность в расширении производственных мощностей и емкостей завода; объем производства вторичного сырья и продукции его переработки; стоимостные показатели; оптимальный вариант использования сельскохозяйственного сырья и технологий его переработки и др.

Наиболее ответственным моментом в математическом моделировании экономических процессов является правильная постановка экономико-математической задачи, подлежащей решению [8].

Постановка задачи предполагает ее четкую экономическую формулировку, включающую цель решения, установление планового периода, выяснение известных параметров объекта и тех, количественное значение которых нужно определить, их производственно-экономических связей, а также множества факторов и условий, отражающих моделируемый процесс.

Цель решения экономико-математической задачи выражается количественно определенным показателем, называемым критерием оптимальности. Он должен соответствовать экономической сущности решаемой задачи. При этом необходим всесторонний и глубокий качественный анализ существа решаемой задачи и точная формулировка цели ее решения, поскольку при изменении критерия оптимальности, как правило, значительно изменяется как сам оптимальный план, так и его характеристики. Выбор критерия оптимальности должен быть грамотным с теоретических позиций, соответствовать народнохозяйственным интересам, удовлетворять потребности практического планирования и отвечать требованиям математического метода решения задачи.

В качестве предпочтительных критериев оптимальности, отвечающих целям развития социалистических сельскохозяйственных предприятий, могут выступать следующие показатели:

- максимум прибыли, определяемый как разность между суммой реализованной продукции и ее полной себестоимостью;

- максимум чистого дохода, определяемый как разность между стоимостью валовой продукции и суммой всех производственных затрат;

- максимум товарной (реализованной) продукции; максимум валовой продукции; минимум производственных затрат; минимум приведенных затрат и др. В наибольшей степени требованию максимального производства продукции при минимуме затрат соответствуют первые два критерия -- максимум прибыли и максимум чистого дохода.

При решении отдельных экономико-математических задач часто используются наряду со стоимостными и другие разнообразные критерии оптимальности, например минимум затрат пашни, минимум затрат трудовых ресурсов, максимум производства зерна и др.

Важным этапом при решении экономико-математических задач является определение перечня переменных и ограничений.

В постановке задачи должен содержаться ясный ответ на вопрос, что в ней является неизвестным, иначе говоря, какие переменные величины и их численные значения необходимо найти в результате ее решения.

Во-первых, перечень переменных величин всегда должен отражать характер, основное содержание моделируемого экономического процесса. Например, при моделировании рационов кормления в качестве переменных будут выступать виды кормов и кормовых добавок, из которых составляется рацион для конкретного животного. Решив такую задачу на ЭВМ, определяют, какое количество каждого вида -- кормов, входящих в перечень переменных, должно быть в оптимальном рационе [5].

Аналогично при моделировании производственной структуры сельскохозяйственного предприятия в качестве переменных величин будут выступать неизвестные, искомые размеры отраслей, площади сельскохозяйственных культур и кормовых угодий. В результате решения на ЭВМ будут получены их необходимые величины -- какое поголовье скота в разрезе видов и половозрастных групп необходимо содержать в данном хозяйстве, сколько гектаров и каких сельскохозяйственных культур посеять и т. д. Точно так же в экономико-математической модели оптимизации состава и структуры машинно-тракторного парка переменными величинами являются количество видов агрегатов и марок тракторов и сельскохозяйственных машин, покупаемых или списываемых в хозяйстве.

Во-вторых, помимо характера моделируемого процесса, количество и состав переменных в каждой экономико-математической модели определяется вычислительными возможностями ЭВМ и ее программ, на которой предполагается осуществить решение конкретной задачи. Чем больше мощность ЭВМ, тем большее количество переменных и ограничений можно включить в задачу. В-третьих, количество переменных зависит от выбора планового периода процесса (долгосрочный, среднесрочный, текущий), который оказывает существенное влияние на степень детализации состава переменных. Чем меньше период, на который составляется экономико-математическая модель, тем больше детализация переменных. При планировании на более отдаленную перспективу (пятилетний план, план организационно-хозяйственного устройства) необходимости в столь подробной детализации переменных нет, и поэтому сельскохозяйственные культуры вводятся в разрезе групп, а поголовье животных -- в пересчете на структурные или условные головы.

В-четвертых, количество переменных зависит также от того, насколько подробно в модели должны быть представлены следующие признаки: вид продукции;

- направление использования продукции;

- применяемые виды технологии возделывания, степень интенсивности;

- способы, каналы и сроки производства и реализации продукции.

По указанным признакам детализуются переменные как по растениеводству, так и по животноводству. Одна и та же сельскохозяйственная культура может быть представлена несколькими переменными, например, многолетние травы на сено, сенаж, силос, зеленый корм, семена; овес на фураж, для реализации государству, для обмена на комбикорм, на семена для посева однолетних трав и т. д.

Переменные по животноводству могут быть дифференцированы также и по вариантам кормления, уровню продуктивности, удельному весу маточного поголовья, видам построек, в которых размещен скот.

По экономической роли в моделируемом процессе все переменные величины классифицируются на основные и вспомогательные.

Основные переменные обозначают сельскохозяйственные культуры, отрасли животноводства, сельскохозяйственную технику, минеральные удобрения, виды кормов, то есть те величины, которые определяют основное содержание моделируемого процесса в каждом конкретном случае.

Вспомогательные переменные привлекают специально для облегчения математической формулировки условий, для определения расчетных величин (объемов ресурсов, показателей эффективности производства и т. д.).

Для каждой переменной величины устанавливается определенная размерность. Целесообразно иметь одинаковую размерность по однотипным группам переменных. Так, если сельскохозяйственные культуры принято измерять в гектарах посева, то нужно, чтобы ни одна из отраслей растениеводства не имела размерности в центнерах. Размерность в гектарах еще удобна и потому, что в годовых отчетах и производственно-финансовых планах информация, необходимая для построения экономико-математических моделей, чаще всего дана в расчете на 1 га и проводить дополнительные расчеты, как правило, не нужно [4].

После установления перечня переменных величин необходимо определить состав и количество ограничений, отражающих условия задачи. Как уже подчеркивалось в постановке задачи, ограничения должны отражать те экономические и технологические условия, которые действительно ограничивают возможности производства. Следует также помнить, что чем больше ограничений включено в модель, тем сложнее реализовать ее на ЭВМ малой мощности.

Все ограничения по их экономическому значению классифицируются на основные, дополнительные и вспомогательные.

Основные ограничения отражают главные условия задачи. Они накладываются на все или большинство переменных. К ним относятся ограничения по использованию производственных ресурсов (земли, рабочей силы, машинно-тракторного парка, удобрений, денежно-материальных затрат, кормов и т. д.).

Дополнительные ограничения накладываются на небольшое количество переменных величин или отдельные переменные. Обычно они формулируются в виде неравенств, ограничивающих снизу и сверху потребление, множество, элементами которого являются номера ограничений по соотношениям посевных площадей сельскохозяйственных культур.

Отдельные переменные могут быть связаны с объемом ограничений (константами) с помощью коэффициента-связки.

Весьма ответственным этапом моделирования является процесс сбора и обработки исходной информации. В зависимости от постановки задачи и объекта, по которому эта задача должна быть построена, определяют характер и объем необходимой информации, источники ее сбора и методы обработки.

В качестве источников исходной информации используют годовые отчеты, производственно-финансовые и перспективные планы, планы организационно-хозяйственного устройства, данные первичного учета сельскохозяйственных предприятий, технологические карты по возделыванию и уборке сельскохозяйственных культур и выращиванию животных, а также различные нормативные справочники.

Информация как совокупность необходимых для моделирования сведений об экономическом процессе и объекте должна быть полной, достоверной, доступной и своевременной. Эти качества информации являются обязательными при разработке новых экономико-математических моделей, и результаты решения задач могут быть искажены, если исходные данные недостаточно полны и не точны.

Исходная информация подвергается переработке в конкретные числа, выражающиеся в определенных единицах измерения. Для любой экономико-математической модели эти числа формируются в технико-экономические коэффициенты, коэффициенты целевой функции и константы или объемы ограничений.

После того, когда рассчитаны все технико-экономические коэффициенты, коэффициенты целевой функции и константы (правые части), приступают к построению числовой экономико-математической модели. Она может быть отражена в виде системы линейных соотношений.

Для построения экономико-математической модели целесообразно вначале записать все ограничения в виде системы линейных неравенств и уравнений, а затем уже строить числовую модель в виде таблицы.



2. Организационно-экономическая характеристика ЗАО «Раненбург-Комплекс»

2.1 Организационно-правовые основы деятельности предприятия

Акционерное общество, акции которого распределяются только среди его учредителей или иного заранее определенного круга лиц, признается закрытым акционерным обществом. Изложению особенностей закрытого акционерного общества посвящен пункт 3 статьи 7 Закона об АО, содержание которо го основано на нормах, приведенных в пункте 2 статьи 97 ГК РФ:

акции закрытого акционерного общества распределяются только среди его учредителей или иного, заранее определенного круга лиц;

такое общество не вправе проводить открытую подписку на выпускаемые им акции либо иным образом предлагать их для приобретения неограниченному кругу лиц;

число акционеров закрытого общества не должно превышать 50;

в случае если число его акционеров превысит установленный предел, за крытое общество должно преобразоваться в открытое в течение года;

по истечении этого срока, если число акционеров не уменьшилось до 50, общество подлежит ликвидации в судебном порядке;

акционеры закрытого общества имеют преимущественное право приобретения акций, продаваемых его другими акционерами, по цене предложения другому лицу пропорционально количеству акций, принадлежащих каждому из них, если уставом общества не предусмотрен иной порядок осуществления данного права;

уставом общества может быть предусмотрено преимущественное право общества на приобретение акций, продаваемых его акционерами, если акционеры не использовали свое преимущественное право на приобретение акций;

в случае публичного размещения облигаций или иных ценных бумаг закрытое общество, также как и открытое, обязано раскрыть информацию в объеме и порядке, установленных федеральным органом исполнительной власти по рынку ценных бумаг (п.2 ст.92 Закона об АО);

минимальный уставный капитал общества должен составлять не менее стократной суммы минимального размера оплаты труда, установленного федеральным законом на дату государственной регистрации общества (ст.26 Закона об АО).

Закрытые акционерные общества, которые созданы до введения в действие Закона об АО, продолжают функционировать независимо от количества их членов.

2.2 Экономические показатели предприятия

Главным показателем для любого предприятия является прибыль. Цель - получение выручки. В таблице 1 приведены данные о размере и структуре денежной выручки ЗАО «Раненбург-Комплекс» по отраслям за 3 года.

Таблица 1

Размер и структура товарной сельскохозяйственной продукции (в ценах фактической реализации)

Отрасли и виды продукции	Размер денежной выручки, тыс. руб.	Структура денежной выручки, в % к итогу	Изменения (+/-) в структуре отчет. года к
	2009	2010	2011	2009	2010	2011	2009	2010
1.Растениеводство - всего	-	-	75	-	-	0,31	-	-
из них зернопроизводство	-	-	-	-	-	-	-	-
2.Животноводство - всего	15275	10992	24387	100	100	99,66	-0,34	-0,34
из них скотоводство - всего	15275	10992	24387	100	100	99,66	-0,34	-0,34
в т.ч. молоко	11348	9465	16185	74,29	86,11	66,14	-8,15	-19,9
продажа скота на мясо	3927	1517	8201	25,71	13,80	33,52	7,81	19,72
4.В целом по с/х произ-ву	15275	10992	24462	100,0	100,0	100,0	-	-

Используя данные таблицы, мы можем рассчитать коэффициент специализации который в 2006 году составил:

К_сп =100 / (100*1+74,26*3+25,71*5) = 0,22

Так как 0,2<=0,2<=0,4, то можно сделать вывод о том, что в 2009 году хозяйство имело средний уровень специализации.

В 2010 году коэффициент специализации составил:

К_сп=100 / (100*1+86,11*3+13,80*5) = 0,23

В 2011 году этот показатель был на уровне:

К_сп=100/ (99,66*1+66,14*3+33,52*5+0,31*7) = 0,21

Можно заметить, что коэффициент специализации с каждым годом возрастает, но так как 0,2<0,21<= 0,4 хозяйство имеет среднюю специализацию

Исчислим общий коэффициент специализации:

Общий К_сп (за 3 года) = (0,22 + 0,23 + 0,21) / 3 = 0,22

Следовательно, можно сказать о том, что хозяйство имеет стабильный средний уровень специализации.

Дальше анализируя таблицу 1, можно сделать выводы о том, что основную прибыль ЗАО «Раненбург-Комплекс» получает от реализации животноводческой продукции. Далее рассмотрим наличие материально-технической базы в ЗАО «Раненбург-Комплекс».

Таблица 2

Материально-технические ресурсы, тыс. руб

Наименование	2008	2009	2010	2011	Структура в % к итогу
					2008	2009	2010	2011
Семена и посадочный материал	611	230	993	1543	5,36	1,66	9,83	6,11
Корма	6953	7358	5608	10112	61	53,16	55,46	40,07
Минеральные удобрения	486	260	709	675	4,26	1,88	7,00	2,67
Химические средства защиты растений	-	-	-	53	-	-	-	0,21
Электроэнергия	623	1023	195	1068	5,47	7,39	1,93	4,23
Нефтепродукты	1172	1454	743	1599	10,28	10,51	7,35	6,34
Запасные части, ремонтные и строительные материалы для ремонта	864	785	819	368	7,58	5,67	8,10	1,46
Транспортные средства	-	-	1004	1004	-	-	9,93	3,98
Машины и оборудование	688	2713	40	8792	6,05	19,60	0,40	34,85
Вычислительная техника	-	18	-	21	-	0,13	-	0,08
Всего	11397	13841	10111	25235	100	100	100	100

Анализирую таблицу, можно заметить, что семена и посадочный материал имеют положительную динамику. Это говорит о том, что отрасль растениеводства развивается. Так, в 2011 году семена и посадочный материал составили 1543 тыс.руб, что на 550 тыс.руб больше, чем в 2010, и на 1313 тыс.руб больше, чем в 2009 году. Также наблюдается и увеличение кормов: в 2011 году - 10112 тыс.руб.

Материально-технические ресурсы на машины и оборудование в 2011 году составили 8792 тыс.руб, что составляет 34,85% к итогу, что на 34,45% больше, чем в 2010 году.

В целом, материально-технические ресурсы в 2011 году составили 25235 тыс.руб, что говорит о развитие предприятия и росте показателей его деятельности.



3. Анализ экономико-математической модели оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия ЗАО «Раненбург-Комплекс»

3.1 Формулировка и постановка экономико-математической задачи

Под оптимальной производственно-отраслевой структурой сельскохозяйственного предприятия следует понимать такие количественные соотношения между отдельными отраслями, которые, обеспечивая выполнение намечаемых объемов реализации продукции по различным каналам, позволяют наиболее полно и эффективно использовать наличные и дополнительно вовлекаемые производственные ресурсы и получить наивысший экономический эффект.

В результате решения экономико-математической задачи оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия определяют:

- состав и размеры основных и дополнительных отраслей хозяйства;

- посевные площади различных культур и поголовье скота;

- объемы производства валовой и товарной продукции по каждой отрасли, показатели распределения производственных ресурсов по отраслям с учетом их возможного пополнения;

- результативные основные показатели хозяйства - стоимость валовой и товарной продукции, прибыль, рентабельность, производительность труда и т. д.

В качестве основного критерия оптимальности в этой задаче используется максимум прибыли. Этот критерий, определяемый как разность между стоимостью реализованной (товарной) продукции и затратами на ее производство, одновременно стимулирует рост объемов производства продукции и экономию текущих затрат. Увеличение прибыли обеспечивает рост производства и материального поощрения работников хозяйства.

Могут использоваться и другие критерии оптимальности: максимум чистого дохода, рентабельности, товарной продукции, валовой. продукции; минимум производственных затрат, затрат трудовых ресурсов и др. Минимизируемые критерии применяются при обязательно фиксированном объеме производимой продукции в заданном ассортименте.

Экономико-математическая модель оптимизации производственно-отраслевой структуры (ее называют также моделью оптимального сочетания отраслей и специализации производства) является центральной, наиболее общей на уровне хозяйства и чаще всего применяется в практике планирования сельскохозяйственного производства.

Критерии оптимальности

Модель оптимизации производственно-отраслевой структуры

1 Основной - максимум прибыли под кормовыми культурами

2. Максимум чистого дохода

3. Максимум товарной продукции

4. Максимум рентабельности

5. Максимум валовой продукции

6. Минимум производственных затрат

7. Минимум затрат труда

Для решения данной экономико-математической задачи требуется разработать и решить экономико-математическую модель. В качестве инструмента для реализации поставленной задачи, была выбрана надстройка программного продукта MS Excel - XA.

3.2 Описание переменных и ограничений модели

В модель вводится 30 переменных, которые можно условно разделить на группы: площади посева товарных культур, площади посева кормовых культур,покупка кормов, поголовье животных (молочное стадо, молодняк КРС), приросты групп кормов сверх минимальной границы для молочного стада, для молодняка КРС, а также основными экономическими показателями.

Переменные представлены на рис.3

Рис.3

Также для модели разрабатывается система ограничений, которым должна соответствовать производственная структура ЗАО «Раненбург-Комплекс».

Вводимые ограничения представлены на рис.4.

Рис 4

3.3 Математическая запись модели

Найти оптимальный план , обеспечивающий достижение экстремального значения целевой функции:

где, j - индекс вида корма, отрасли;

l - виды элемента питания;

i - виды группы корма;

m - виды экономического показателя.

Множества:

J - множество отраслей;

L - множество элементов питания;

I - множество групп кормов;

M' - множество стоимостных экономических показателей;

M'' - множество затратных экономических показателей.

где, Х_j - размер j-ой отрасли;

- прирост сверх минимальной границы i-ой группы корма для j-ой отрасли по l-ому элементу питания;

- размер m-го показателя в целом по хозяйству;

При соблюдении следующих условий:

1. Ограничение по ресурсам:

, где

d - вид ресурсов;

D - множество видов ресурсов

- затраты d-го ресурса на единицу j-ой отрасли;

- размер k-го вида ресурса.

2. Баланс элементов питания:

, где

J₁ - множество зернофуражных и кормовых культур;

J₂- множество животноводческих отраслей;

- выход l-го элемента питания с единицы j-ой отрасли;

- затраты l-го элемента питания на единицу j-ой отрасли.

3. Баланс групп кормов:

, где

- множество элементов питания, по которым записываются балансы групп кормов;

- множество фуражных культур и угодий выращивающих корма i-ой группы;

- минимальная потребность в i-ой группе корма единицы j-ой отрасли l-ому элементу питания.

4. Ограничение по максимально возможным приростам групп кормов:

, где

- максимально возможное потребление i-ой группы корма на единицу j-ой отрасли по h-ому элементу питания.

- минимально возможное потребление i-ой группы корма на единицу j-ой отрасли по h-ому элементу питания.

5. Ограничение по суммарным приростам групп кормов:

6. Ограничение по «зеленому конвейеру»:

, где

c - месяц пастбищного периода;

C - множество месяцев пастбищного периода;

I' - множество зеленых кормов;

- доля выхода зеленого корма в t-ом месяце для j-ой культуры;

P_tj - доля потребности зеленых кормов в t-ом месяце для j-ой отрасли животноводства.

7. По структуре стада:

, где

k' - минимальный доля j-ой группы животных в структуре стада;

k''- максимальная доля j-ой группы животных в структуре стада.

8. Ограничение по выполнению договорных обязательств:

, где

f - вид продукции;

F - множество видов продукции;

- выход i-ой продукции на единицу j-ой отрасли;

- заданный объем договорных обязательств по р-ой продукции.

9. Ограничение по расчету общих экономических показателей:

, где

M - множество экономических показателей;

- содержание m-го показателя в расчете на единицу j-ой отрасли.

10. Условие неотрицательности переменных:

3.4 Разработка и обоснование технико-экономических коэффициентов модели

Одним из наиболее важных и первостепенных этапов при построении модели является сбор и обработка исходной информации. От того насколько исходная информация будет полной и достоверной напрямую зависит качество модели и полученного решения.

Таблица 3

Урожайность и затраты по культурам и угодьям

Культуры и угодия	Урожайность ц/га	затраты, тыс руб
		На 1 га
Озимые зерновые	29,80	13,52
Яровые зерновые	26	17,27
Многолетние травы на зел. корм.	59,08	4,13
Многолетние травы на сено	15,51	3,62
Многолетние травы на сенаж	59,08	6,37
Многолетние травы на на силос	59,08	6,65
Однолетние травы на зел. корм.	66,34	8,93
Однолетние травы на сенаж	66,34	12,51
Однолетние травы на силос	66,34	11,94
Кукуруза на зел. корм	187,68	17,70
Кукуруза на силос	187,68	21,14
Естественные пастбища	31,2	-

Таблица 4

Распределение продукции растениеводства ц/га

Таблица 5

Выход питательных веществ с 1 га

Используя данные таблицы 5 о выходе кормовой продукции с 1 га посева были получены ТЭК числовой модели, показывающие выход питательных веществ в расчете на 1 га сельскохозяйственных культур и угодий. Полученные ТЭК будут записаны в модели по переменным, обозначающим площадь посева соответствующей культуры. И войдут в ограничения «баланс кормовых единиц» и «баланс переваримого протеина» соответственно. Рассмотрим таблицу 6.

Таблица 6

Поступление зеленой массы по месяцам пастбищного периода, %

Культуры и угодия	Месяцы	Всего
	май	июнь	июль	август	сентябрь
Озимые на зел корм	100
Многолетние травы на зел. корм		60		40		100
Однолетние травы на зел. корм.			100			100
Кукуруза на зел. корм					100	100
Естетственные пастбища	15	20	25	25	15	100

Таблица 7

Выход зеленой массы по месяцам пастбищного периода, ц корм ед

Культуры и угодия	Месяцы	Всего
	май	июнь	июль	август	сентябрь
Озимые на зел корм	12,158					12,16
Многолетние травы на зел. корм		6,73		4,49		11,22
Однолетние травы на зел. корм.			11,28			11,28
Кукуруза на зел. корм					35,66	35,66
Естетственные пастбища	0,75	1,00	1,25	1,25	0,75	4,99

В таблице 8 рассчитана потребность животных в кормовых единицах и в переваримом протеине, а также затраты на одну голову.

Таблица 8

Исходные показатели по животноводству

Показатели	Основное молочное стадо	Молодняк КРС
Поголовье животных, гол	1999	1003
Годовая продуктивность, кг	2723,4	174,98
Требуется на 1 гол:
корм ед, ц	32,88	18
переваримого протеина, ц

Подобные документы

• Оптимизация производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

  Теоретические основы оптимизации производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия. Структурная экономико-математическая модель задачи. Анализ ФГУП учхоза "Пригородное" и разработка числовой модели. Анализ оптимального решения.
  
  курсовая работа [78,6 K], добавлен 27.03.2009
  

• Оптимизация производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия в Ордена Трудового Красного Знамени племзавод-колхозе имени 50-летия СССР

  Математическое моделирование в сельском хозяйстве. Планирование оптимальной производственно-отраслевой структуры предприятия. Описание числовой экономико-математической модели. Экономическая интерпретация оптимальной производственно-отраслевой структуры.
  
  курсовая работа [107,7 K], добавлен 19.01.2016
  

• Оптимизация производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия

  Сельскохозяйственное предприятие как объект экономико-математического моделирования. Экономическая необходимость оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия. План структуры производства сельскохозяйственного предприятия.
  
  курсовая работа [43,3 K], добавлен 12.01.2009
  

• Оптимизация производственной структуры сельскохозяйственного предприятия

  Сельскохозяйственное предприятие как объект экономико-математического моделирования. Экономико-математическая модель оптимизации структуры производства сельхозпредприятия, методика подготовки коэффициентов и оптимальный план структуры производства.
  
  курсовая работа [47,3 K], добавлен 22.07.2010
  

• Разработка экономико-математической модели по оптимизации отраслевой структуры производства

  Решение экономико-математических задач методами линейного программирования. Геометрическая интерпретация и решение данных задач в случае двух переменных. Порядок разработки экономико-математической модели оптимизации отраслевой структуры производства.
  
  курсовая работа [116,4 K], добавлен 23.10.2011
  

• Экономико-математическая модель оптимизации кормопроизводства

  Производственно-экономическая характеристика хозяйства. Динамика и структура основных и оборотных фондов. Трудовой потенциал предприятия. Специализация, интенсификация производства. Разработка экономико-математической модели оптимизации кормопроизводства.
  
  курсовая работа [44,8 K], добавлен 31.01.2012
  

• Оптимизация производственной структуры сельскохозяйственного предприятия

  Разработка экономико-математической модели оптимизации производственной структуры хозяйства: система переменных и ограничений, подготовка входной информации, математическая модель в форме линейных уравнений и неравенств. Анализ двойственных оценок.
  
  курсовая работа [102,3 K], добавлен 06.10.2013
  

• Экономико-математическое моделирование в землеустройстве

  Модель оптимизации структуры сельскохозяйственных угодий и условия оптимизации. Состав переменных и ограничений. Анализ оптимального решения. Модель формирования многоукладного землевладения и землепользования. Математические подходы и схема реализации.
  
  курсовая работа [68,6 K], добавлен 02.02.2014
  

• Составление экономико-математической модели на примере СПК "Яглевичи"

  Особенности и методики моделирования специализации отраслей сельскохозяйственного предприятия. Обоснование эффективности использования ресурсов в CПК "Яглевичи". Структурная экономико-математическая модель, исходная информация. Анализ результатов решения.
  
  курсовая работа [154,4 K], добавлен 18.01.2016
  

• Модель оптимизации структуры посевных площадей

  Общая характеристика математических моделей, применяемых в экономических исследованиях. Постановка экономико-математической задачи по оптимизации посевных площадей, развитие её содержания и цели решения. Расчет потребности в кормах по указанным данным.
  
  курсовая работа [23,7 K], добавлен 02.04.2012
  

• Модель оптимизации состава сочетания отраслей сельскохозяйственного предприятия

  Производственная программа сельскохозяйственного предприятия, ее структура и основные статьи. Условия задачи оптимизации сочетания отраслей. Состав переменных модели, система ограничений. Анализ и оценка оптимального решения, его выбор и обоснование.
  
  контрольная работа [51,1 K], добавлен 04.05.2014
  

• Методика математического моделирования специализации и сочетания отраслей сельскохозяйственного предприятия

  Составление экономико-математической модели на примере СПК "Батаево" Хотимского района Могилёвской области. Расчет сбалансированной программы развития хозяйства и анализ полученного решения. Обоснование эффективности использования ресурсов предприятия.
  
  курсовая работа [128,7 K], добавлен 11.04.2010
  

• Экономико-математическая модель оптимизации использования машинно-тракторного парка в хозяйстве

  Технико-экономическая характеристика тракторов, сельскохозяйственных машин. Построение экономико-математической модели. Согласование объемов предпосевной культивации, посева зерновых культур. Составление плана материально-технического снабжения хозяйства.
  
  лабораторная работа [156,0 K], добавлен 15.06.2015
  

• Построение экономико-математических моделей производства продукции

  Нахождение оптимального значения целевой функции, позволяющей минимизировать себестоимость произведенной продукции. Оптимизационные задачи на максимум выручки от реализации готовой продукции. Экономико-математическая модель технологической матрицы.
  
  контрольная работа [248,8 K], добавлен 25.10.2013
  

• Анализ экономических задач оптимизации

  Экономико-математическая модель оптимального плана выпуска продукции. Оптимальная организация рекламной компании. Решение транспортной задачи: нахождение суммарных затрат на перевозку. Задача об оптимальном назначении (линейного программирования).
  
  контрольная работа [812,0 K], добавлен 29.09.2010
  

• Оптимизационные методы решения экономических задач

  Многокритериальная оптимизация. Методы сведения многокритериальной задачи к однокритериальной. Гладкая и выпуклая оптимизации. Условие выпуклости. Экономико-математическая модель реструктуризации угольной промышленности. Критерий оптимизационной задачи.
  
  реферат [159,8 K], добавлен 17.03.2009
  

• Модель бензоколонки

  Для того чтобы предприниматель смог правильно вложить деньги в строительство новой бензоколонки, он должен знать, сколько автомашин будет ежедневно заправляться на этой колонке. Для этого разрабатывается экономико-математическая модель бензоколонки.
  
  лабораторная работа [173,7 K], добавлен 07.01.2009
  

• Построение экономико-математических моделей

  Объявление торгов администрацией штата на определенное количество строительных подрядов для определенного количества фирм. Экономико-математическая модели для минимизации затрат. Определение количества песцов и лисиц для получения максимальной прибыли.
  
  контрольная работа [18,2 K], добавлен 05.03.2010
  

• Экономико-математическое моделирование и прогнозирование в спортивной индустрии

  Задачи, функции и этапы построения экономико-математических моделей. Аналитические, анионные, численные и алгоритмические модели. Экономическая модель спортивных сооружений. Модели временных рядов: тенденции и сезонности. Теории массового обслуживания.
  
  реферат [167,6 K], добавлен 22.07.2009
  

• Экономико-математические методы

  Исследование методом Жордана-Гаусса системы линейных уравнений. Решение графическим и симплексным методом задач линейного программирования. Экономико-математическая модель задачи на максимум прибыли и нахождение оптимального плана выпуска продукции.
  
  контрольная работа [177,8 K], добавлен 02.02.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам