Поэтапное моделирование

Комплексное моделирование.

Поэтапное моделирование.

Первое основано на том, что все этапы социально-производственной системы предприятия взаимосвязаны и эти взаимосвязи можно выразить через ограничения, т.е. возможно получить результаты решения задачи, учитывающие все факторы производства.

Авторы (Анищенко, Браславец) исходили из того, что социально-экономическая система функционирует во взаимосвязи всех её составляющих. Недостатком данного подхода является то, что математические модели получаются крайне объёмными с одной стороны, а с другой – исходную информацию задачи приходилось упрощать до минимума.

В реальности все процессы в с/х производстве находятся в нелинейной зависимости между собой, а это предполагает оптимизацию отдельных составляющих модулей, что и предполагает возникновение поэтапного моделирования.

Второе (поэтапное моделирование) предполагает, что для обоснования специализации и сочетания отраслей используется система ЭММ. Среди них могут быть модели эконометрики, которые включают в себя КМ и информационные модели, так и оптимальные модели более низкого порядка, позволяющие оптимизировать отдельные процессы. Система информационных моделей основана на том, что имеется исходная модель, определяющая значение некоего ориентира (урожайность зерновых), а все другие модели взаимосвязаны таким образом, что выходная информация первичных моделей является входной для последующих и т.д. Вследствие изменения экономических параметров системы необходимо учитывать, что на результативные показатели значительно влияют неучтённые факторы. В связи с этим при построении системы информационных моделей оправдан подход, когда число факторов модели сведено к минимуму.

Обоснование исходной информации более низкого уровня даёт несколько оптимальных показателей. При обосновании исходной информации необходимо учитывать и то, что часть показателей может быть типовыми, а все другие – индивидуальными.

Индивидуальные, это те показатели, среди элементов которых есть хотя бы один не поддающийся регулированию). Например, урожайность: она зависит от погоды, технологии возделывания, сорта и т.д., а также связанные с ней показатели (затраты труда, удобрений и т.д.).

Типовые – поддаются регулированию. Например, нормы кормления животных, норма высева семян.

При обосновании исходной информации следует иметь в виду, что отдельные показатели являются абсолютными (Площадь с/х угодий, стоимость ОПФ и т.д.) другие относительными (себестоимость, продуктивность и т.д.).

Специфика абсолютных показателей состоит в том, что влияющие на них факторы дают только на увеличение или только на уменьшение, поэтому их надо обосновывать пропорционально.

Факторы влияющие на относительные показатели могут их как увеличивать, так и уменьшать (взаимосвязь между урожайностью и себестоимостью). Равнодействие двух противоположных тенденций будет различно, а значит что коэффициенты регрессии в одних и тех же моделях будут отличаться при одних и тех же условиях и по величине, и по направленности. При этом следует иметь в виду, что исходная информация оказывает существенное влияние на результаты решения задач. Если не обеспечена пропорциональность между параметрами модели, экономический эффект от её внедрения будет минимален. В случаях, когда экономическая информация опережает период прогноза, решение будет слишком оптимистичным. В этом случае модель не отразит желаемые пропорции в экономике, а а результаты решения могут быть лучшими, чем есть на самом деле.

№2

Использование данных модели осуществляется в двух аспектах:

- с целью анализа работы предприятия;

- с целью прогноза.

В первом случае для составления модели используют фактическую информацию. Решение задачи даст ответ на вопрос, каким образом при данных экономических условиях в данном предприятии возможно перераспределить живой и прошлый труд для получения наибольшего экономического эффекта. Чаще всего данная модель используется для обоснования программы развития на перспективу (прогноза).

Необходимость данной модели диктуется следующими обстоятельствами:

1) программа развития отрасли зависит от особенности использования живого и прошлого труда, т.е. от совокупности ресурсов и технологий, а также взаимосвязи роста. Важным ресурсом с/х предприятия являются с/х угодья, которые возможно трансформировать лучшим способом и в оптимальных объёмах для получения нужного состава почв и лучших экономических условий.

2) специфика использования труда (его сменность, сезонность), диктует необходимость использования ограничений не только по годовому труду, но и в напряжённый период.

3) необходимо учесть множество требований: производственных, технологических, социальных и экономических, а для этого размеры отраслей следует ограничить как «сверху», так и «снизу». При этом свободные члены в модели взаимосвязаны между собой и эта связь учтена.

4) важны пропорции между растениеводством и животноводством. В модели это выражается через балансы кормов, питательных веществ и т.д., оптимизацию рациона кормления. структуры производства. При этом учитывается возможность кооперативных взаимосвязей. по приобретению и обмену кормов на выгодных условиях.

5) являясь элементом всего народного хозяйства, каждое из с/х предприятий имеет свои обязательства по реализации продукции государству, что выражается ограничениями по выполнению договорных поставок. В данном ограничении можно учитывать переменную по реализации части продукции на рынке.

6) производственная программа предприятия реальна тогда, когда размеры отраслей обеспечены всеми ресурсами, в т.ч. ОПФ, фондами соцкультбыта. В условиях рыночных отношений т.о. предусмотрено, что все организации в той или иной степени предусматривают приращение ресурсов. При этом необходимо увязать это приращение с прибылью. Данное положение обеспечивает реализацию одного из важных принципов экономики – саморегуляции, а именно дополнительное производство обеспечивающее прибыль.

7) необходимо предусмотреть обеспеченность как собственных, так и привлечённых работников необходимым количеством фондов соцкультбыта. Учитывая, что производство является многокритериальным, выделяют две части трудовых ресурсов:

а) труд, обеспеченный фондами соцкультбыта.

б) не обеспеченный (привлечённый).

8) Следует учитывать, что предприятие находится в производственной связи с другими предприятиями, т.е. осуществляется кооперация. Целесообразность её состоит в том, что необходимо использовать опыт других хозяйств в той или иной сфере деятельности, который даст наибольший экономический эффект, чем, если бы данная деятельность осуществлялась в рамках данного хозяйства. Кооперация может осуществляться в рамках привлечения и обмена труда, по кормам, денежным средствам, материальным ресурсам, семенам, молодняку и т.д.

9) Наряду с продажей государству, необходимо наличие рыночного фонда, который должен быть не менее 20%, что позволит оказать существенное влияние на стабилизацию не только продовольственного рынка, но и финансовых ресурсов предприятия.

В качестве критерия оптимальности данной модели целесообразно использовать максимум СТП, минимум издержек. При этом следует иметь в виду, что с/х производство является многокритериальным, а значит нужно выбрать тот критерий, который является более актуальным в данное время.

№3

Статическая ЭМ модель содержит следующие ограничения:

1) по использованию земельных ресурсов.

2) по использованию трудовых ресурсов.

3) по количеству труда, не обеспеченного фондами соцкультбыта.

4) по размерам отраслей.

5) по балансу отдельных видов кормов.

6) по балансу побочных кормов и животного происхождения.

7) по добавкам кормов.

8) по балансу питательных веществ.

9) по содержанию питательных веществ в добавках.

10) по реализации продукции.

11) по реализации продукции с учётом рыночного фонда.

12) по формированию ОПФ.

13) по удвоенной среднегодовой прибыли.

Целевая функция: максимум СТП.

Данная модель является статической, т.к. в процессе решения задачи её технико-экономические коэффициенты не меняются своего значения. Однако на самом деле производственные процессы динамичны. Изменение размеров отраслей приводит к изменению показателей эффективности ресурсов, производства, а следовательно технико-экономические коэффициенты и свободные члены меняются.

Логика изменения состоит в следующем: при достижении размеров отраслей сверх определённого минимума создаются предпосылки для изменения техники и технологии, т.е. происходит изменение внутренней структуры производства.

№4

Изменения внутренней структуры производства находит своё отражение в том, что коэффициенты затрат, выхода продукции изменяются по всей отрасли, если её размеры начинают превышать минимально необходимый уровень. Следовательно, чтобы учесть динамику предприятия, необходимо показатели исходной информации рассчитать при данной минимуме или исходном уровне. Затем превышение отрасли сверх минимального уровня (∆х_j), учесть через вектор – столбец изменения возможной информации. Если имеется возможность увеличить размеры отраслей, то совершенствование технологии проявиться не только на величину изменения отрасли, но и на всю отрасль. Например, затраты труда на 1 га зерновых при S=400 га составляют 42,0 чел.-ч./га, а при S=800 га – 38,0чел.-ч./га. В данном случае ∆х=400 га.

При построении линейно-динамической модели минимальный размер отрасли зависит от типа хозяйств, формы собственности и т.д. В условиях РБ (типичное хозяйство) минимальными размерами отрасли считаются: площадь зерновых – 600 га, поголовье коров – 400 гол., площадь льна – 120 га, площадь картофеля – 400 га.

Для фермерского хозяйства: площадь зерновых – 40 га, поголовье коров – 25 гол.

Значит экономических эффект для различных типов хозяйств также будет различным.

Рас­считать получаемый эффект для основных товарных отраслей по фор­муле:

где, ΔЭ – разность между значением показателя при максимальном и минимальном размере отрасли;

Δ R_min, Δ R_max - соответственно максимальный и минимальный размер отрасли.

В нашем примере по зерновым:

Т. о. превышение размера отрасли (площади зерновых) сверх минимального уровня (400 га) на 1 га экономит трудовые ресурсы на 12,0 чел.-ч./га.

В перечне ограничений линейно-динамической модели ограничения практически те же, но в них добавляется (∆х_j).

№5

Рассмотренная модель ориентирована на средние условия хозяйствования, т.е. на усредненённую исходную информацию. В действительности на неё оказывают влияние как управляемые (поддающиеся регулированию), так и не управляемые (погодные условия). В следствие их влияния показатели развития хозяйства, и первую очередь растениеводства, будут не одинаковы, в т.ч. и при одинаковых технологиях.

Исходя из влияния природных факторов можно определить три погодных исхода:

1) благоприятный.

2) средний.

3) не благоприятный.

С математической точки зрения выделение этих исходов осуществлять следующим образом: взять данные по зерновым за последние 15-20 лет и построить трендовую КМ формирования урожайности зерновых в зависимости от года:

Y

y_х=a₀+a₁t

х=t

Строим поле корреляции по урожайности зерновых. Точки, находящиеся около прямой можно считать принадлежащими к средним погодным условиям. Точки, расположенные выше этой зоны – благоприятные погодные условия, ниже – не благоприятные.

Отсюда имеется возможность определить вероятность наступления того или иного погодного исхода. По исследованиям кафедры из 15 лет: благоприятных – 4 года (26%), средних – 5 лет (34%), не благоприятных – 6 лет (40%).

Учёт природных исходов ориентирован на то, исходная информация для каждого исхода не должна быть одинаковой и в первую очередь по растениеводству. Проблема усложняется тем, что не одинаковыми являются и остальные характеристики, т.е. не благоприятный погодный исход может быть благоприятным для многолетних трав.

Однако состояние кормовой базы определяется в первую очередь урожайностью зерновых, в связи с этим, учёт исходов более адекватен реальности.

Большая адекватность модели диктуется следующими обстоятельствами:

1) не благоприятные погодные исходы уменьшают количество кормов на 10-19% и, как следствие, снижают продуктивность животных и их поголовье. Считается, что при уменьшении кормов на 1%, продуктивность падает на 1,2-1,5%. При не стабильной кормовой базе хозяйство теряет и продукцию и корма (когда не докармливает и когда восстанавливает продуктивность).

2) учитывая возможность животноводческих отраслей, имеется необходимость создавать резервные фонды кормов в благоприятные и средние погодные исходы. При этом следует учитывать, что неблагоприятные погодные исходы могут идти друг за другом. Исходя из этого, если стабилизационный фонд кормов составляет например 15% от общей потребности, то в модели необходимо учесть его в размере 30%. При этом имеется в виду, что корма резервного фонда скармливаются в этом году, а их фонд вновь обновляется.

Для учёта погодных условий используется стахостическая ЭММ специализации и сочетания отраслей. Она имеет блочную структуру – количество блоков равно числу погодных исходов.

благоприятный

средний

не благопритный

Ограничения каждого блока те же, что и в статической (линейно-динамической) ЭММ. кроме того, в модели имеются ограничения по равенству размеров отраслей между погодными исходами. В каждом блоке вводят переменные, которые обозначают резерв корма в среднем и благоприятном погодном исходе, на случай не благоприятного. Данные переменные учитываются в балансе кормов. Фонды создаются по кормам способным к длительному хранению (зерно, картофель).

Целевая функция модели представляет собой сумму произведений математического ожидания на критерий оптимальности по данному погодному исходу:

F_max=0,26p₁+0,34p₂+0,4p₃

Такой подход позволит обеспечить продовольственную безопасность на региональном уровне.

№6

При обосновании исходной информации необходимо учесть цель решения задачи, т.е. модель для анализа или на перспективу (2-3 года). При этом следует учитывать новые тенденции, которые сформировались в экономике. Решение модели позволяет ответить на вопрос, каким образом целесообразно перераспределить имеющиеся ресурсы для получения максимального экономического эффекта при данном выходе продукции и при существующей окупаемости ресурсов.

В условиях не стабильной экономики долговременно положительные либо постоянно действующие факторы могут не приобрести своего решающего действия и положительный эффект может не проявиться. Также усиливается влияние неучтённых факторов, что приводит к высокой колеблемости показателей. Как правило проявляется магистральный эффект, т.е. отклонение фактических параметров экономической системы от идеальных или ожидаемых, и причём весьма значительно, при не продолжительном периоде времени. А это означает, что плановый период необходимо брать на 2-3 года вперёд, т.к. в этом случае модель наиболее адекватна и даёт максимальный эффект.

Планирование показателей исходной информации следует осуществлять с учётом урожайности зерновых культур, т.к. её величина в значительной степени зависит от состояния производственных отношений. При её планировании следует исходить из среднего приращения за последние годы, для чего строится автокорреляционная трендовая модель:

y_х=y₀+a₁t,

где y₀ – фактическая, на начало планового периода, урожайность; a₁ – параметр КМ, показывающий приращение урожайности за последние годы.

Данную модель можно построить по совокупности предприятий, районов АПК, а затем в модель подставить вместо y₀ фактическую урожайность по данному хозяйству.

При расчёте данной модели исходную информацию лучше брать за последние несколько лет. В этом случае удаётся учесть положительный эффект от положительных тенденций, если такие есть. Следует иметь ввиду, что в условиях не стабильной экономики приращение урожайности зерновых культур может быть значительным по сравнению со стабильной экономикой. При достаточно высоком уровне технологии, при её соблюдении, урожайность можно обосновать с помощью многофакторной КМ, в которой учтены факторы: балл пашни, внесение минеральных удобрений, ОПФ отрасли.

В условиях стабильной экономики урожайность зерновых может быть определена и по традиционным методикам. Другие показатели также можно определить традиционно с учётом пропорций в отраслях и показателях.

При обосновании исходной информации линейно-динамической модели ключевым показателем является определение минимальных размеров отраслей. Данные показатели можно обосновать по КМ формирования себестоимости продукции, где фактор размер отрасли берут как в первой степени так и в отличной от неё.