Математические модели производственной системы в условиях несовершенного рынка кредитов
Построение математических моделей производственной системы для выявления механизма формирования процентных ставок по кредитам в условиях несовершенной кредитной системы. Объяснение стабилизации на рынке сбыта отечественных товаров, оценка скрытых угроз.
| Рубрика | Математика |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 31.07.2018 |
| Размер файла | 182,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ В УСЛОВИЯХ НЕСОВЕРШЕННОГО РЫНКА КРЕДИТОВ
Акпарова Анна Валерьевна
05.13.18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Москва 2006
Работа выполнена на кафедре Системного Анализа факультета Вычислительной Математики и Кибернетики Московского Государственного Университета им. М.В. Ломоносова и в Центре развития технологий анализа и прогнозирования государственной, региональной и отраслевой экономики с помощью математических методов при МФТИ.
Научный руководитель - доктор физико-математических наук,
профессор Шананин Александр Алексеевич
Официальные оппоненты - доктор физико-математических наук,
профессор Бекларян Левон Андреевич
кандидат физико-математических наук,
доцент Обросова Наталья Кириловна
Ведущая организация:
Санкт-Петербургский Экономико-Математический институт РАН
Защита состоится 26 октября 2006 г. в “______” на заседании диссертационного совета Д 002.017.04 в Вычислительном Центре имени А.А. Дородницына Российской Академии Наук по адресу: 119991, г. Москва, ул. Вавилова, д.40, конференц-зал.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВЦ РАН
Автореферат разослан ____ сентября 2006 г.
Ученый секретарь диссертационного совета,
доктор физико-математических наук,
профессор Н.М. Новикова
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Переход от идеологических дискуссий, происходящих на концептуальном уровне, к систематическим исследованиям на языке математических моделей является актуальным для всестороннего понимания экономических процессов и для построения эффективной экономической политики.
В отделе "Математическое моделирование экономических систем" Вычислительного центра им. Дородницына РАН (руководитель - академик А.А. Петров) накоплен значительный опыт математического моделирования российской экономики методами системного анализа. Основные результаты за последние 20 лет получены А.А. Петровым, И.Г. Поспеловым, А.А Шананиным, Н.К. Обросовой. По этим работам можно проследить эволюцию современных методов и представлений в области математического моделирования российской экономики.
Фундаментом математической модели экономики в целом является модель производственной системы. В данной работе используется подход к моделированию производственной системы, основанный на распределении мощностей по технологиям. Впервые распределение мощностей по технологиям было использовано в работе Хуатекера для анализа производственных функций типа Кобба-Дугласа. Затем, в работах Йохасена был предложен подход к построению производственной функции отрасли на основе информации о распределении мощностей по технологиям. Впоследствии такой подход использовался для анализа конкретных отраслей экономики Норвегии и Швеции. Общей чертой моделей производственной системы, предложенных Хуатекером и Йохансеном и нашедших свое развитие в работах Хильденбранда, Форсунда, Эйдэ, является их нейтральность по отношению к оборотным фондам.
А.А. Шаниным и Э.В. Автуховичем была предложена модификация модели Хаутекер-Йохансена, учитывающая дефицит оборотных средств и необходимость авансирования затрат на производство.
Кредитная система - это механизм преодоления проблем с авансированием затрат на производство. Однако российская кредитная система пока не является совершенной и производственные единицы испытывают трудности с получением кредитов. Традиционно различают два рынка кредитов - краткосрочных и долгосрочных. Долгое время доступ на оба рынка кредитов имели лишь крупные финансовые организации, т.е. рынок кредитов являлся сегментированным. В последние годы краткосрочный кредит стал более доступным и рынок краткосрочного кредита можно считать конкурентным. Однако рынок долгосрочного кредита остается сегментированным.
Крупные финансовые организации в свою очередь обеспечивают кредитом те производственные единицы, которым они доверяют и которые они могут каким-то образом контролировать. Хочется отметить, что получение долгосрочного кредита всегда связано с некоторым особенным доверием кредитодателя.
В связи с этим актуальным остается вопрос о том, каким образом крупные финансовые структуры будут строить свои отношения с производством и как преследуемые ими цели повлияют на эффективность распределения материальных ресурсов? Особенно интересен вопрос формирования процентных ставок по долгосрочным кредитам, поскольку во всем мире эта информация является конфиденциальной.
В последние годы наблюдается некоторая стабилизация в сбыте отечественных товаров и повышение эффективности распределения материальных ресурсов. Однако до настоящего момента не произошло значительного улучшения качества российских товаров по отношению к импортным. Эксперты считают, что стабилизация сбыта произошла за счет установления долгосрочных контрактных отношений между предприятиями. В связи с этим возникает необходимость модифицировать разработанные модели производства, чтобы объяснить произошедшую стабилизацию, а так же выявить скрытые угрозы, способные снова дестабилизировать экономические отношения.
Цель работы:
1. Построение математических моделей производственной системы для выявления механизма формирования процентных ставок по кредитам в условиях несовершенной кредитной системы и нестабильной реализации продукции.
2. Объяснение произошедшей стабилизации на рынке сбыта отечественных товаров и выявление скрытых угроз, способных снова привести к дестабилизации.
Методы исследования. Для достижения поставленных целей решались задачи линейного программирования в функциональном пространстве с бесконечным числом ограничений. Используя их специфику решение было получено в аналитической форме. В работе использовались методы теории вероятности, выпуклого анализа и теория экстремальных задач.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Найдены функции загрузки, прибыли, средств замороженных под краткосрочные и долгосрочные кредиты производственной единицы в зависимости от цены и себестоимости продукции, и так же от процентных ставок по долгосрочным и краткосрочным кредитам.
2. Построена модель формирования процентов по долгосрочным кредитам в зависимости от целей кредитодателя и сегментированности кредитных рынков. Получены формулы для процентных ставок.
3. Найдены оптимальные стратегии поведения производственных единиц при работе в условиях несовершенного рынка кредитов, нестабильной реализации продукции и возможности заключения долгосрочных контрактов.
Теоретическая и практическая ценность работы. Построенные модели производства были использованы для описания неэнергетических отраслей экономики России в макроэкономических исследованиях ВЦ РАН им. А.А. Дородницына. Результаты были использованы в учебных семинарах по курсу «математические модели в экономике» на факультете Управления и Прикладной Математики в МФТИ.
Апробация работы. Научные результаты и положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:
· международная конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2002» (Москва, 2002)
· научная конференция МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук» (Долгопрудный, 2003)
· международная конференция «Математическое моделирование социальной и экономической динамики» (Москва, 2004)
· четвертый Европейский конгресс математиков (Стокгольм, 2004)
· четвертая Московская международная конференция по исследованию операций (Москва, 2004)
· международная научно-техническая конференция «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий» (Сочи, 2004)
· научная конференция МГУ «Ломоносовские чтения» (Москва, 2005)
· научный семинар под руководством академика А.А. Петрова в ВЦ РАН им. Дородницына (Москва, 2005)
· научный семинар под руководством академика В.М. Полтеровича в ЦЭМИ (Москва, 2005)
· научный семинар под руководством академика А.Б. Куржанского на факультете ВМиК МГУ (Москва, 2005)
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и списка использованной литературы. Основная часть работы изложена на 72 страницах машинописного текста. Приложение содержит 156 страниц. Список использованной литературы включает 35 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируется цель и научная новизна полученных результатов, дается краткое содержание глав работы.
Equation Chapter 1 Section 1В первой главе исследуется модель отрасли производства в условиях дефицита оборотных средств, предложенная Шананиным и Автуховичем, которая является модификацией модели Хаутекера-Йохансена. Для модели Шананина-Автуховича находятся функции спроса, предложения и прибыли. Исследуются свойства производственной функции в сравнении с моделью Хаутекера-Йохансена. В модель Шананина-Автуховича вводится новый параметр таким образом, чтобы учесть инфляцию.
В §1.1 дается описание модели Хаутекера-Йохансена и формулируется обобщенная лемма Неймана-Пирсона.
В основе модели Хаутекера-Йохансена лежит гипотеза о разделении времен. В медленном времени изменяются производственные мощности. В быстром времени изменяются цены на выпускаемую продукцию и сырье. В модели рассматривается отрасль, выпускающая однородную продукцию и использующая при этом n видов производственных факторов текущего пользования (ПФТП). Предполагается, что в отрасли имеются различные технологии производства. Каждая технология задается вектором затрат ПФТП на выпуск единицы продукции.
При создании мощности осуществляется выбор технологии, по которой эта мощность функционирует. Тогда в любой фиксированный момент времени мощности оказываются распределенными по технологиям. Модель Хаутекера-Йохансена описывает распределение ресурсов внутри отрасли при заданной структуре производственных мощностей т.е. в быстром времени.
Обобщенная лемма Неймана-Пирсона утверждает, что оптимальными механизмами распределения ресурсов являются рыночные механизмы с "жесткими бюджетными ограничениями", при которых прибыльные технологии используются с максимальной интенсивностью, а убыточные - не используются вовсе. Из нее также следует, что мягкие бюджетные ограничения у производителей означают неэффективное распределение ресурсов, при котором используются менее прибыльные технологии, в то время как более прибыльные технологии оказываются недогруженными.
Обозначим через распределение мощностей по технологиям, через - вектор цен на ПФТП и цену выпускаемой продукции. Предположим, что . Тогда в модели Хаутекера-Йохансена можно определить функцию выпуска отрасли
(1)
и функции спроса на отдельные виды ПФТП в зависимости от цен
. (2)
Соотношения (1) и (2) дают нам параметрическую зависимость , где . Зависимость выпусков от затрат ПФТП называется производственной функцией отрасли. Функции спроса и предложения в модели Хаутекера-Йохансена интегрируемы, т.е. Известно так же, что производственная функция отрасли в модели Хаутекера-Йохансена обладает такими неоклассическими свойствами, как неубывание и вогнутость.
В §1.2 приведена модель производственной единицы в условиях дефицита оборотных средств, предложенная Шананиным и Автуховичем.
В модели Шананина-Автуховича усложняется иерархия характерных временных масштабов. По-прежнему распределение мощностей по технологиям изменяется в медленном времени. Изменение цен на выпускаемую продукцию и ПФТП, процент за долгосрочный и краткосрочный кредит и других показателей, определяющих управление финансовыми потоками, считается происходящим на средних временных масштабах. Процессы маркетинга и обеспечения производства ПФТП происходят в быстром времени. Среднеквадратичное уклонение времени между двумя последовательными моментами реализации сравнимо с его математическим ожиданием. Таким образом, приемлемым упрощением является предположение, что моменты реализации образуют случайный пуассоновский поток с параметром .
Рассмотрим функционирование в быстром времени производственной единицы, имеющей себестоимость и мощность . Изменение таких показателей, как цена единицы продукции , вектор цен на ПФТП, процент за долгосрочный кредит и процент , начисляемый по краткосрочному кредиту, происходит на средних временных масштабах. Поэтому будем считать их фиксированными.
Обозначим через размер разового долгосрочного кредита, который берется производственной единицей на покупку ПФТП для того, чтобы начать работы по выпуску продукции. По исчерпанию этого кредита в момент времени , если реализация еще не наступила, производственная единица берет краткосрочный кредит в виде кредитной линии или приостанавливает выпуск продукции до момента ее реализации. Будем считать, что кредиты берутся лишь на покупку необходимых ПФТП, поэтому .
В момент реализации продукции производственная единица получает выручку
выплачивает задолженность по краткосрочному кредиту, которая равна и по долгосрочному - . Кроме того, у нее могут остаться средства в размере от неизрасходованного полностью долгосрочного кредита.
Рассмотрим задачу о максимизации математического ожидания денежных доходов за цикл деятельности производственной единицы между двумя последовательными моментами реализации продукции :
(3)
Структура решения такова, что если краткосрочный кредит дешевле долгосрочного, , то пространство параметров разбивается на две области. Производственные единицы из первой области работают бесперебойно за счет краткосрочного кредита. Производственные единицы из второй области не работают.
Если краткосрочный кредит дороже долгосрочного, , то пространство параметров разбивается на три области. Производственные единицы из первой области работают бесперебойно сначала за счет долгосрочного, а потом за счет краткосрочного кредитов. Производственные единицы из второй области работают за счет долгосрочного кредита, а по его исчерпании приостанавливают работу. Производственные единицы из последней области не работают.
В §1.3 найдены усредненные характеристики производственной единицы в рамках модели Шананина-Автуховича и исследованы функции спроса, предложения и производственная функция отрасли.
Чтобы поставить задачи, касающиеся группы производственных единиц (отрасли), нужно усреднить по времени случайные процессы, описывающие поведение отдельных производственных единиц. Эти процессы детерминировано изменяются между случайными моментами времени, образующими пуассоновский поток с параметром , а в эти моменты испытывают скачки до заранее известных значений. Было показано, что среднее значение такого процесса является не случайной, а детерминированной величиной и вычисляется по формуле .
Таким образом были найдены среднее значение средств замороженных под краткосрочные- и долгосрочные- кредиты производственной единице. Была так же определена средняя загрузка производственной единицы: .
Подставляя функцию загрузки в (1) и (2), получаем функции спроса и предложения для модели Шананина-Автуховича. Было показано, что функции спроса и предложения в модели Шананина-Автуховича не являются интегрируемыми, если краткосрочный кредит дороже долгосрочного.
На основании параметрической зависимости между предложением и затратами (спросом) построим производственную функцию модели отрасли . В диссертации был приведен пример невогнутой производственной функции в модели Шананина-Автуховича.
В §1.4 модель Шананина-Автуховича модифицирована так, чтобы учесть инфляцию. Построены функции спроса на кредиты в зависимости от инфляции. Исследовано влияние инфляции на загрузку производственных мощностей.
В §1.5 приведены результаты применения построенной модели для качественного анализа работы мощностей по производству печенья в ЗАО «Сухановский».
Вторая глава посвящена изучению того, как влияют цели крупных финансовых организаций на распределение материальных и финансовых ресурсов в подконтрольных им группах производственных единиц. Описано формирование процентов по долгосрочным кредитам в зависимости от целей кредитодателя и сегментированности кредитных рынков. Доказан аналог обобщенной леммы Неймана-Пирсона. Найдены формулы для процентных ставок.
В §2.1 описываются две схемы управления финансовыми потоками отрасли производства. В настоящее время среди экономистов и политиков активно ведутся дискуссии о том, как следует управлять производством и группами предприятий в условиях современной российской экономики. Правые политические силы говорят, что финансово-промышленные корпорации не должны брать на себя риски входящих в них предприятий, связанные, например с задержками в реализации продукции. Им предпочтительнее строить чисто коммерческие отношения с производством, наделяя производственные единицы оборотными средствами и не распоряжаясь всей прибылью предприятия, и лишь взимая проценты за предоставленные кредиты. В этом случае они заинтересованы в максимизации суммарных процентов, получаемых ими с производственных единиц. Эту схему взаимодействия финансовых структур и производства мы назовем схемой Банка.
Их оппонентами в этой дискуссии выступают местные власти, которые строят патерналистские отношения с предприятиями, находящимися на их территории. Эти власти могут устанавливать различные льготы, а так же давать гарантии по кредитам, принимая на себя риски производственных единиц, связанные с задержками в реализации товара. Эту схему мы назовем схемой Собственника. Собственник, так же как и Банк наделяет производственные единицы средствами на покупку сырья под определенный процент, однако, в отличие от Банка, он заинтересован в максимизации суммарной прибыли, получаемой производственными единицами.
В работе рассмотрен случай как конкурентного рынка краткосрочных кредитов, так и сегментированного. В случае конкурентного рынка краткосрочный кредит доступен всем производственным единицам под одинаковый процент. Они берут его на открытом рынке краткосрочных кредитов, а Банк или Собственник наделяет их только долгосрочным кредитом.
В случае сегментированного рынка краткосрочных кредитов доступ на рынок краткосрочных кредитов имеют только крупные агенты, такой рынок будем называть межбанковским. При этом Банк или Собственник наделяют подконтрольные им производственные единицы и долгосрочным и краткосрочным кредитом, устанавливая каждой производственной единице свои проценты.
В §2.2, §2.3, §2.4, §2.5, поставлены четыре задачи об управлении Собственником и Банком финансовыми ресурсами отрасли в условиях конкурентного и сегментированного рынков краткосрочных кредитов, соответственно. С математической точки зрения это задачи линейного программирования в функциональном пространстве с бесконечным числом ограничений. Были доказаны теоремы о существовании и структуре решений этих задач, причем решения задач удалось найти в аналитической форме. Эти теоремы являются аналогами обобщенной леммы Неймана-Пирсона.
Для того чтобы поставить задачи об управлении финансовыми ресурсами отрасли, нужно определить функцию прибыли управляющего субъекта исходя из его целей. Прибылью Банка являются выплаты по процентам. В случае конкурентного рынка краткосрочных кредитов его прибыль определяется по следующей формуле:
.
В случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов прибыль Банка определяется по следующей формуле:
При работе с Банком у производственной единицы после уплаты процентов остается собственная прибыль, которая определяется по формуле:
Собственник распоряжается всей прибылью производственной единицы. В случае конкурентного рынка краткосрочных кредитов его прибыль определяется по следующей формуле:
В случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов прибыль Собственника находится по формуле
Будем считать, что Собственник (или Банк), управляет финансовыми потоками отрасли, наделяя производственные единицы кредитами и назначая каждой производственной единице свои проценты по кредитам. Таким образом, мощности производственных единиц оказываются распределенными не только по себестоимости, но и по процентным ставкам за долгосрочные и краткосрочные кредиты. Будем обозначать это распределение через и считать, что оно удовлетворяет условию неотрицательности -
(4)
и естественному балансовому ограничению
при всех . (5)
Собственник контролирует денежные доходы производственных единиц и стремится максимизировать их суммарную величину
, (6)
где , т.е. все пространство переменных, при балансовых ограничениях (4), (5) и ограничениях на суммарную величину краткосрочных и долгосрочных кредитов, выданных управляемым им производственным единицам,
, (7)
. (8)
Если рынок кредитов является конкурентным, то в задаче для Собственника искомое распределение не зависит от ставок процента по кредитной линии , поскольку краткосрочный кредит производственные единицы берут в независимом банке и процент по нему для всех одинаковый. Соответственно пропадает так же ограничение (7) , а в максимизируемом функционале (6) вместо стоит .
Задача для Банка ставиться аналогично. Поскольку Банк интересуют только проценты по кредитам, в функционал (6) вместо надо подставить, если задача ставиться для сегментированного рынка краткосрочных кредитов, и , если для конкурентного. Соответственно, в случае конкурентного рынка искомое распределение не зависит от , и нет ограничения (7).
В поставленных задачах требуется найти распределение (или ), доставляющее максимум функционала (6) и не нарушающее неравенства (4), (5), (7) и (8).
Обозначим через и множители Лагранжа к ограничениям (7), (8). Будем интерпретировать их как ставки по краткосрочным и долгосрочным кредитам на межбанковском рынке.
Лемма. Положим
1. Тогда справедливо равенство .
Здесь
2. Обозначим .
Тогда .
Теорема. 1) Если , , то решение задачи о максимизации функционала (6) при ограничениях (4), (5), (7), (8) существует.
2) Пусть , и - решение задачи (4)-(8). Тогда существуют , такие, что где - вероятностная мера с носителем, содержащимся в , и выполняются условия дополняющей нежесткости
,
.
3) Пусть , и
,
,
где , ,
.
Тогда является решением задачи (4)-(8).
Для доказательства этой теоремы применяется метод множителей Лагранжа. Для подобных задач на компакте он был обоснован в работах В.И. Аркина и В.Л. Левина. В данном случае удалось распространить это обоснование на неограниченную область .
В §2.6 дана интерпретация полученных результатов и проведено сравнение схем управления финансовыми ресурсами отрасли.
Определение 1. Областью неэффективности называется такая область значений коэффициента доходности , что производственные единицы, чей коэффициент доходности попадает в эту область: , имеют среднюю загрузку строго большую нуля и строго меньшую единицы: .
Если коэффициент доходности производственной единицы принадлежит области неэффективности, будем говорить, что сама производственная единица принадлежит области неэффективности.
Рисунок 1 построен на основании доказанных теорем. По оси абсцисс в случае сегментированного крынка краткосрочных кредитов отложен простой процент по краткосрочным кредитам на межбанковском рынке, а в случае конкурентного рынка краткосрочных кредитов отложено . В §2.6 было показано, что - простой процент, эквивалентный сложному проценту , когда момент выплаты по кредитам является случайной величиной, имеющей экспоненциальное распределение с параметром .
На рис. 1 представлены четыре области различного поведения производственных единиц в зависимости от параметров производственной единицы и параметров экономической ситуации . Показано, что эти области не зависят от того, кто управляет производством - Банк или Собственник.
Размещено на http://www.allbest.ru/
1
рис.1
Производственные единицы первой области работают на полную мощность только за счет краткосрочного кредита, который они получают либо у своей управляющей организации (Банка или Собственника), либо на открытом рынке, в случае сегментированного и конкурентного рынка краткосрочных кредитов, соответственно. Производственные единицы второй области работаю на полную мощность сначала за счет долгосрочного, а потом краткосрочного кредитов.
Третья группа производственных единиц - это область неэффективности. Производственные единицы этой области наделяются долгосрочным кредитом, а по его исчерпанию приостанавливают работу до момента реализации. Производственные единицы из четвертой области не получают кредитов и не работают.
Функцией Ламберта называется функция , удовлетворяющая условию . Следующее предложение является следствием доказанных теорем.
Предложение 1. В случае конкурентного рынка краткосрочных кредитов производственным единицам из области 2 и 3 Банк назначает процент по долгосрочным кредитам
, (9)
а Собственник
. (10)
Такой же процент (10) Собственник назначает производственным единицам из области 3 в случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов.
В случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов производственным единицам из области 2 и 3 Банк назначает процент по долгосрочным кредитам
. (11)
В случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов производственным единицам из области 1 и 2 Банк назначает процент по краткосрочным кредитам
. (12)
Рассмотрим поведение Банка в условиях конкурентного рынка краткосрочных кредитов. Производственная единица берет долгосрочный кредит только если он дешевле краткосрочного, т.е. если . Производственные единицы, чей коэффициент доходности удовлетворяется условию (область 3 на рис. 2.1) не могут расплатиться с краткосрочным кредитом и следовательно единственным источником кредитования для них является Банк.
В соответствии с (9) таким производственным единицам Банк предлагает долгосрочный кредит под процент . Этот процент зависит от коэффициента доходности производственной единицы. Чем больше коэффициент доходности производственной единицы, тем больший процент берет с нее Банк. Для производственных единиц, которые не в состоянии брать краткосрочный кредит , Банк выступает в роле монополиста. Он знает спрос , который производственные единицы предъявляют на долгосрочный кредит в зависимости от процента по нему. Банк решает стандартную задачу о максимизации доходов монополиста:
, (13)
здесь - спрос на кредит, определенный из решения задачи (3), - простой процент, под который Банк берет длинные деньги на межбанковском рынке, - простой процент, эквивалентный сложному проценту , который Банк назначает производственной единице. Решением этой задачи в точности является .
Производственные единицы для которых выполняются неравенства , могут получить краткосрочный кредит на открытом рынке краткосрочных кредитов. Поэтому они возьмут долгосрочный кредит у Банка, только если он окажется дешевле краткосрочного. Для этой группы производственных единиц Банк не является монополистом на рынке кредитов. В соответствии с (9) он устанавливает процент по долгосрочному кредиту на уровне . Этот процент не зависит от доходности производственной единицы.
В случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов, когда Банк распоряжается обоими видами кредитов, процентная ставка про долгосрочным кредитам (11) зависит от доходности производственной единицы для всех производственных единиц, которые получают кредит от Банка. Процентная ставка по краткосрочным кредитам (12) формируется таким образом, что . В соответствии с рассмотренными нами в §2.6 вспомогательными задачами это означает, что Банк облагает производственную единицы максимальным процентом, который она только может платить, исходя из своего коэффициента доходности.
Рассмотрим поведение собственника в условиях конкурентного рынка краткосрочных кредитов. Собственник назначает производственным единицам процентную ставку по долгосрочному кредиту не зависимо от ее коэффициента доходности согласно (10). Это процентная ставка представляет собой среднее гармоническое между процентом на межбанковском рынке долгосрочных кредитов и параметром . Выразив из (10) , получим, что . В соответствии с рассмотренной в §2.6 вспомогательной задачей - это минимальный сложный процент, который может компенсировать Собственнику простой процент , под который он получил долгосрочный кредит на межбанковском рынке. Таким образом, Собственник дает долгосрочный кредит тем производственным единицам, которые могут компенсировать ему его собственные затраты на этот кредит. Он не назначает более доходным единицам более высокий процент. Собственник заинтересован в том, чтобы производственные единицы брали долгосрочный кредит у него, а не краткосрочный в независимом банке. Ведь если производственные единицы берут краткосрочный кредит, то часть их выручки уходит на выплату процентов по этому кредиту и не попадает в прибыль, которой распоряжается Собственник.
В случае неконкурентного рынка краткосрочных кредитов, Собственник распоряжается обоими видами кредитов. Собственнику становиться безразлично, какие конкретно проценты назначать по кредитам производственным единицам, которые могут компенсировать ему оба вида кредитов (область 1 и область 2), поскольку он в конечном счете распоряжается всей прибылью производственных единиц. Исключение составляют производственные единицы из области неэффективности (область 3), в которой краткосрочный кредит на межбанковском рынке дороже долгосрочного. Производственным единицам из области 3 Собственник назначает процентную ставку по долгосрочному кредиту так, чтоб отсечь производственные единицы, которые не в состоянии компенсировать ему процент по долгосрочному кредиту на межбанковском рынке.
Получается, что Банк назначает монопольный процент, а Собственник конкурентный. Стоит отметить, что это естественное поведение агентов в данной модели не является предположением, а было получено как решение задачи о нахождении процентных ставок по кредитам. Этот факт можно считать одним из аргументов в пользу применения полученных построений для моделирования российской экономики.
Рассмотрим поведение Банка и Собственника в области неэффективности. В соответствии с рисунком 2.1 область неэффективности (область 3) задается неравенствами и в случае конкурентного и сегментированного рынка краткосрочных кредитов, соответственно. Банк назначает производственным единицам из области неэффективности ставку по долгосрочному кредиту в размере , согласно (9), (11), а Собственник в размере , согласно (10). Опираясь на свойства функции Ламберта, было показано, что . А поскольку функции загрузки и выпусков убывают по , получаем, что в схеме Собственника загрузка и выпуски больше, чем в схеме Банка.
В третьей главе предложена модель производственной системы, позволяющая учесть наличие долгосрочных контрактов между предприятиями. Исследовано влияние контрактов на распределение материальных и финансовых ресурсов отрасли. Проведено сравнение функционирования отраслей описываемых моделью с контрактами и моделью Шананина-Автуховича. Предложен пример использования построенной модели с контрактами в двух секторной модели российской экономики. Доказано существование равновесных цен в двухсекторной модели и исследованы их свойства.
В §3.1 предложена модель производства, учитывающая возможность предприятий работать по контрактам.
Для моделирования контрактных отношений за основу возьмем модель Шананина-Автуховича и заложенную в ней гипотезу о разделении времен на быстрое, среднее и медленное. Будем предполагать, что существуют два рыка сырья (ПФТП) и два рынка готовой продукции - контрактный рынок и свободный рынок с нестабильной реализацией. Цены на одну и ту же продукцию на контрактном и свободном рынках могут различаться. Контракты являются долгосрочными. Предприятие может заключить тот или иной контракт только в том случае, если оно может гарантировать его бесперебойное выполнение.
Рассмотрим функционирование производственной единицы, имеющей мощность . Для производства единицы продукции ей необходимы n видов ПФТП (сырья), описываемые вектором . Обозначим через вектор цен на ПФТП и через цену выпускаемой продукции на открытом рынке (с нестабильной реализацией). Производственная единица может заключить контракты на поставку своей продукции по цене и на покупку сырья по ценам . Обозначим через долю готовой продукции, которую производственная единица поставляет по контрактам. Производственная единица покупает на контрактном рынке ПФТП в объемах. Естественно, что и.
В начале производственного цикла, предприятие наделяется денежными средствами в размере . Средства выделяются исключительно на обеспечение производства ПФТП. С учетом выручки за поставки продукции по контрактам, этих средств хватает на функционирование производственной единицы до момента времени . По исчерпанию долгосрочного кредита , производственная единица может обратиться за кредитной линией в размере в обслуживающий ее банк. Кредитная линия выделяется только для обеспечения текущих производственных затрат. Поэтому , где это коэффициент загрузки мощности, с которым работает производственная единица по исчерпанию долгосрочного кредита . Для того, чтобы работать с коэффициентом , производственной единице необходимы ПФТП в размере . По контракту с поставщиками, она получает ПФТП в размере. Недостающие ПФТП в размере производственная единица докупает на открытом рынке по ценам .
Выручка от поставок по контрактам поступает на расчетный счет производственной единицы в обслуживающий ее банк. Процент по депозитам и процент за краткосрочный кредит равны . Тогда динамика расчетного счета производственной единицы может быть найдена из следующей задачи Коши:
.
Будем считать, что моменты реализации товара на свободном рынке составляют случайный пуассоновский поток с параметром. В случайный момент реализации t производитель получает выручку
В момент реализации продукции происходит погашение задолженности перед банком и возвращается с процентами долгосрочный кредит . Т.е. выплачиваются деньги в размере . У производственной единицы еще могут остаться средства от неизрасходованного долгосрочного кредита в размере .
Перед менеджерами производственной единицы стоит задача о максимизации математического ожидания денежных доходов за производственный цикл между двумя последовательными моментами реализации:
(14)
при ограничениях:
Решение этой задачи дает оптимальные стратегии поведения производственной единицы.
Примем следующие обозначения:
Размещено на http://www.allbest.ru/
1
рис 2
В §3.2 сравниваются оптимальные стратегии поведения производственных единиц при различных условиях в модели с контрактами и в модели Шананина-Автуховича.
Будем говорить, что производственная единицы выбирает стратегию , если она покупает ПФТП на контрактном рынке в размере , поставляет по контрактам свою продукцию в доли , берет краткосрочный кредит в размере , а долгосрочный в размере .
Рассмотрим производственные единицы, чей коэффициент доходности удовлетворяет неравенствам , при условии, что краткосрочные кредиты дороже долгосрочных, т.е. . В этом случае в модели Шананина-Автуховича такие производственные единицы берут долгосрочный кредит, а по его исчерпанию приостанавливают производство до момента реализации. Их средняя загрузка строго больше нуля и меньше единицы, т.е. они все принадлежат области неэффективности.
Оптимальные стратегии функционирования производственной единицы в модели с контрактами в этом случае представлены на рис. 2.
Из рисунка видно, что плоскость параметров разбивается на четыре области: p4, p3, q2, q4. Каждая область характеризуется собственной оптимальной стратегией поведения. Причем, производственные единицы из областей p4, q2, q4 работают на полную мощность. И только производственные единицы из области p3 имеют среднюю загрузку больше нуля, меньше единицы и принадлежат области неэффективности. Таким образом, наличие долгосрочных контрактов сужает область неэффективности.
Показано, что все производственные единицы, работавшие на полную мощность в модели Шананина-Автуховича так же работают на полную мощность в построенной модели с контрактами. Однако некоторые из них переходят на контрактный рынок и не нуждаются в авансирование затрат на производство, тем самым снижая спрос на кредиты, а в следствии этого и процентные ставки по кредитам.
В §3.3 приведен пример применения предложенных построений для анализа такого парадокса российской экономики, как невыполнения закона Грешама. Закон Грешама и его следствия так же подразумевают, что среди нескольких каналов обращения товаров так же отбирается один, а остальные закрываются.
Рассмотрена двухсекторная модель российской экономики, в которой вся экономика разбита на ТЭК и неэнергетический сектор (НС). Доказано существование равновесных цен. Показано, что два существенно различных канала реализации продукции существуют одновременно.
В §3.4 решена задача об управлении Собственником отраслью производства в условиях конкурентного рынка краткосрочных кредитов и с учетом контрактов. Прибыль Собственника от производственной единицы, работающей и на свободном рынке и на контрактном, в условиях конкурентного рынка краткосрочных кредитов, вычисляется по формуле
Собственник наделяет каждую производственную единицу собственными средствами (долгосрочный кредитом) в размере . Собственник так же принимает решение о заключении производственной единицей долгосрочных контрактов на покупку сырья в размере и на поставку доли готовой продукции. Таким образом, Собственник распределяет производственные мощности по , , . Обозначим это распределение за и будем считать, что оно удовлетворяет условию неотрицательности
математический производственный процентный кредит
, (15)
и естественному балансовому ограничению
. (16)
Собственник распоряжается прибылью производственных единиц и старается максимизировать суммарную прибыль
, (17)
при ограничении на суммарное количество средств, замороженных собственником под долгосрочные кредиты производственным единицам
. (18)
Была доказана теорема о существовании и виде решения задачи (15)-(18). Показано, что в модели с контрактами в условиях совершенного рынка краткосрочных кредитов Собственник выдает производственным единицам долгосрочный кредит в таком размере, в котором они взяли бы его на конкурентном рынке под процент . Это точно такой же процент, какой назначает Собственник в решении «задачи об управлении финансовыми ресурсами отрасли в условиях конкурентного рынка краткосрочных кредитов» из второй главы производственным единицам, которым он выдает долгосрочный кредит ненулевого объема .
РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1)Построена модель формирования процентных ставок по кредитованию оборотных средств производства в условиях нестабильной реализации, учитывающая степень сегментированности рынка краткосрочных кредитов. Модель исследована аналитически и получены формулы для процентных ставок. Проанализировано влияние инфляции на загрузку производственных мощностей и спрос на кредиты.
2)Исследовано влияние форм собственности на эффективность распределения материальных ресурсов отрасли и на загрузку производственных мощностей. Доказано, что если субъект управления заинтересован в максимизации всей прибыли отрасли, а не только выплат по процентам, то загрузка производственных мощностей и выпуск продукции оказывается выше.
3)Показано, что контрактные отношения могут играть роль механизмов стабилизации: они повышают эффективность распределения материальных ресурсов, увеличивают выпуск продукции и уменьшают спрос на кредиты.
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Акпарова А.В. «Формирования бартерных отношений в условиях дефицита оборотных средств» // Материалы международной конференции студентов и аспирантов по фундаментальным наукам «Ломоносов 2002», секция «Вычислительная математика и кибернетика», с.3-4.
2. Акпарова А.В., Шананин А.А. «Исследование бартерного равновесия в условиях неконкурентного рынка кредитов» // Сообщения по прикладной математике, ВЦ РАН им. Дородницына, 2002, 32 с.
3. Акпарова А.В., Коньков А.К., Шананин А.А. «Сравнение двух моделей управления финансовыми ресурсами отрасли» // Труды конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук» часть VII, г.2003, с. 145-147.
4. Акпарова А.В., Шананин А.А. «Модель производства в условиях несовершенной кредитной системы и нестабильной реализации продукции.» // Математическое моделирование, 2005, т.17, №9, с.60-76.
5. Акпарова А.В., Шананин А.А. «Моделирование влияния контрактов на распределение материальных и финансовых ресурсов отрасли» // Труды конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук» часть VII, г.2005, c. 146-148.
6. Акпарова А.В. «Анализ механизмов управления производством в условиях несовершенства кредитной системы и нестабильности реализации продукции.» // Сообщения по прикладной математике, ВЦ РАН им. Дородницына, г. 2006, 103 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Процесс выбора или построения модели для исследования определенных свойств оригинала в определенных условиях. Стадии процесса моделирования. Математические модели и их виды. Адекватность математических моделей. Рассогласование между оригиналом и моделью.
контрольная работа [69,9 K], добавлен 09.10.2016Примеры основных математических моделей, описывающих технические системы. Математическая модель гидроприводов главной лебедки и механизма подъема-опускания самоходного крана. Описание динамики гидропривода механизма поворота стрелы автобетононасоса.
реферат [3,9 M], добавлен 23.01.2015Разработка проекта системы автоматического управления тележкой, движущейся в боковой плоскости. Описание и анализ непрерывной системы, создание ее математических моделей в пространстве состояний и модели "вход-выход". Построение графиков реакций объекта.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 25.12.2010Моделирование непрерывной системы контроля на основе матричной модели объекта наблюдения. Нахождение передаточной функции формирующего фильтра входного процесса. Построение графика зависимости координаты и скорости от времени, фазовой траектории системы.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.12.2013Некоторые математические вопросы теории обслуживания сложных систем. Организация обслуживания при ограниченной информации о надёжности системы. Алгоритмы безотказной работы системы и нахождение времени плановой предупредительной профилактики систем.
реферат [1,4 M], добавлен 19.06.2008История возникновения процентов, способы их записи. Основные типы задач с применением процентных вычислений. Нахождение процентов в школе, их использование в сфере торговли. Функции и формы кредитов, анализ процентных ставок по ним в банках г. Завитинска.
контрольная работа [524,2 K], добавлен 25.03.2014Применение системы MathCAD при решении прикладных задач технического характера. Основные средства математического моделирования. Решение дифференциальных уравнений. Использование системы MathCad для реализации математических моделей электрических схем.
курсовая работа [489,1 K], добавлен 17.11.2016Решение дифференциальных уравнений математической модели системы с гасителем и без гасителя. Статический расчет виброизоляции. Определение собственных частот системы, построение амплитудно-частотных характеристик и зависимости перемещений от времени.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 22.12.2014Байесовские алгоритмы оценивания (фильтр Калмана). Постановка задачи оценивания для линейных моделей динамической системы и измерений. Запись модели эволюции и модели измерения в матричном виде. Составление системы уравнений, описывающей эволюцию системы.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 14.06.2011Анализ динамических процессов в системе на основе использования построенной аналитической модели. Моделирование с использованием пакета расширения Symbolic Math Tolbox. Построение модели в виде системы дифференциальных уравнений, записанных в форме Коши.
курсовая работа [863,4 K], добавлен 21.06.2015Обзор применения аппарата разностных уравнений в экономической сфере. Построение моделей динамики выпуска продукции фирмы на основе линейных разностных уравнений второго порядка. Анализ модели рынка с запаздыванием сбыта, динамической модели Леонтьева.
практическая работа [129,1 K], добавлен 11.01.2012Построение сигнального графа и структурной схемы системы управления. Расчет передаточной функции системы по формуле Мейсона. Анализ устойчивости по критерию Ляпунова. Синтез формирующего фильтра. Оценка качества эквивалентной схемы по переходной функции.
курсовая работа [462,5 K], добавлен 20.10.2013Приемы построения математических моделей вычислительных систем, отображающих структуру и процессы их функционирования. Число обращений к файлам в процессе решения средней задачи. Определение возможности размещения файлов в накопителях внешней памяти.
лабораторная работа [32,1 K], добавлен 21.06.2013Знакомство с особенностями построения математических моделей задач линейного программирования. Характеристика проблем составления математической модели двойственной задачи, обзор дополнительных переменных. Рассмотрение основанных функций новых переменных.
задача [656,1 K], добавлен 01.06.2016Математические модели технических объектов и методы для их реализации. Анализ электрических процессов в цепи второго порядка с использованием систем компьютерной математики MathCAD и Scilab. Математические модели и моделирование технического объекта.
курсовая работа [565,7 K], добавлен 08.03.2016Возникновение и развитие теории динамических систем. Развитие методов реконструкции математических моделей динамических систем. Математическое моделирование - один из основных методов научного исследования.
реферат [35,0 K], добавлен 15.05.2007Понятие и типы математических моделей, критерии их классификации. Примеры использования дифференциальных уравнений при моделировании реальных процессов: рекламная компания, истечение жидкости, водяные часы, невесомость, прогиб балок, кривая погони.
курсовая работа [410,0 K], добавлен 27.04.2014Поиск собственных чисел и построение фундаментальной системы решений. Исследование зависимости жордановой формы матрицы А от свойств матрицы системы. Построение фундаментальной матрицы решений методом Эйлера, решение задачи Коши и построение графиков.
курсовая работа [354,7 K], добавлен 14.10.2010Составление математической модели для предприятия, характеризующей выручку предприятия "АВС" в зависимости от капиталовложений (млн. руб.) за последние 10 лет. Расчет поля корреляции, параметров линейной регрессии. Сводная таблица расчетов и вычислений.
курсовая работа [862,4 K], добавлен 06.05.2009Определение коэффициентов элементарных функций: линейной, показательной, степенной, гиперболической, дробно-линейной, дробно-рациональной. Использование метода наименьших квадратов. Приближённые математические модели в виде приближённых функций.
лабораторная работа [253,6 K], добавлен 05.01.2015
