МЕТОД СТОХАСТИЧНОГО ПРОГРАМУВАННЯ У АГРАРНІЙ СФЕРІ СІЛЬСЬКОГО ГОСПОДАРСТВА - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2014

МЕТОД СТОХАСТИЧНОГО ПРОГРАМУВАННЯ У АГРАРНІЙ СФЕРІ СІЛЬСЬКОГО ГОСПОДАРСТВА

02.06.2017 14:00

[Секция 5. Математические методы, модели и информационные технологии в экономике]

Автор: Арєхова М. М., студентка, Університет митної справи та фінансів, м. Дніпро, Україна; Ясько К. В., студентка, Університет митної справи та фінансів, м. Дніпро, Україна


У сучасних умовах господарювання різко зростає значення методів оптимізації, як одного з найбільш точних інструментів досягнення найкращих рішень в складних виробничих умовах. Нами було розроблено та реалізовано на прикладі конкретного підприємства задачу із застосуванням стохастичного програмування. Стохастичне програмування - це підхід, що дозволяє враховувати невизначеність в оптимізаційних моделях.

Для того щоб ефективно керувати аграрним бізнесом необхідно з максимальною віддачею використовувати всі наявні ресурси: матеріально-технічні, трудові, природно-кліматичні умови. Саме тоді починає виникати важлива ціль - визначення раціональної спеціалізації та оптимальних розмірів господарств. Яку можна досягти за рахунок ефективного застосування економіко-математичного моделювання, яке є методом дослідження економічних явищ і процесів шляхом створення їх абстрактного образу – моделі. Тому дана тема на сьогодні є досить актуальною.

Сільське господарство відноситься до одного з найбільш ризикових секторів української економіки. Данна дійсність пов’язана не тільки з непередбачуваною руйнівною дією природних сил, а і з нестабільністю фінансових витрат та кінцевих результатів виробництва. Також слід зазначити, що формування ринкових відносин зазвичай створює певну економічну невизначеність, котра бере свій початок у незначному коливанні цін, попиту та пропозиції, відсоткових ставок за кредит і решти подібних мікроекономічних чинників[1]. Як висновок, будуючи економіко-математичної моделі виробничих процесів у сільському господарстві, кожен повинен звернути свою увагу на необхідність виділення випадкових та детермінованих факторів аграрного виробництва.

Випадкові фактори включають в себе такі категорії:

1. Природно-біологічні, які в свою чергу можуть бути:

а) погодні умови (кількість опадів, температура навколишнього середовища та ґрунту і т. п.);

б) біологічні умови (ураження сільгоспкультур та хвороби тварин).

2. Організаційно-економічні, які в свою чергу можуть бути:

а) організаційні (надійність роботи машин та механізмів, розвиток інфраструктури);

б) економічні (попит на сільгосппродукцію, ціни реалізації та ціни на виробничі ресурси та ін.).

3. Соціальні, які в свою чергу можуть поділятися на: 

а) міграцію трудових ресурсів (у тому числі і в напружені періоди роботи);

б) кваліфікацію робітників та керівництва;

в) влив зовнішніх соціальних умов і так далі.

Маючи неповну інформацію, задачі аналізу та планування сільськогосподарського виробництва можна сформулювати в ММ, МП та ПП постановках. Нерідко можна зустріти й інші назви, такі як: жорсткі постановки (М-задачі); одноетапні задачі з ймовірнісними обмеженнями (Р-задачі); двоетапні задачі.

Скориставшись даними розробками, можна спробувати оптимізувати галузеву структуру та розмір ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровського району, Дніпровської області, що має зерновий напрям спеціалізації. На основі загальної економіко-математичної моделі для цього товариства було створено модель оптимізації його галузевої структури.

У якості вихідної інформації для складання моделі була взята інформація про ресурси, котрі містяться на території господарства, структура сівозмін, дані про затрати матеріальних та трудових ресурсів[3].

Для того, щоб економічні можливості господарства можна було оцінити більш правильно та чітко, уся інформація про його функціонування аналізувалися за п’ять останніх роки. Також слід відзначити, що деякі показники були розглянуті і в 10-річному періоді. Усі дані, які були застосовані при розрахунку параметрів моделі зображені нижче (табл. 1). 

Розв’язавши задачу вдалось знайти чіткі цифри оптимальних обсягів та структури всього виробництва у ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровського району, Дніпровської області. Як і потребує стохастичне програмування, дана задача була вирішена у М – та Р-постановках. 

Таблиця 1 

Статистичні характеристики для визначення параметрів моделі (ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровської області, Дніпровського району)




Для розв’язку обговорюваної задачі були використані страхові резерви. Якщо пояснити точніше, то в ймовірнісні обмеження вводилися резерви. У таблиці 2 зобразили дані про співвідношення посівів, які фактично відстежуються на території товариства, та розрахункові, які вдалося отримати розв’язуючи стохастичну задачу.

Вивчаючи отримані результати можна чітко виявити, що є серйозні причини для впровадження доволі суттєвих змін у структурі посівних площ ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровського району, Дніпровської області (табл. 2).

Згідно отриманим результатам утворився висновок, що слід зменшити площу посівів озимої пшениці приблизно на цілих 5%, а також площу посівів озимого ячменю на 4,5%. В той час треба звернути увагу на збільшення площі посівів соняшнику майже на 9%. 

Якщо змінити розміри посівів згідно з результатами задачі, можна буде спостерігати незначну зміну у напрямі спеціалізації підприємства, та у вигляді кінцевого результату товариство повинно отримати позитивний результат. Якщо більш детально розглядати пари, то їхню фактичну площу можна вважати найбільш вдалою. Згідно результатам задачі, її збільшення складає лише 0,6%. Ми вважаємо, що в даному аграрному товаристві слід більш детально розглянути пріоритетний склад культур, які вирощуються, так як прослідковується негативна тенденція порушення сівозмін та відновлення родючості ґрунтів.

Таблиця 2 

Фактичне та проектне співвідношення посівних площ сільськогосподарських культур у ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровської області, Дніпровського району




Слід зазначити, що змінюючи в майбутньому розмір посівних площ для сільськогосподарських культур, ми автоматично призводимо до наявних змін у майбутніх обсяг виробництва. Інформація у числовому вигляді зображена у таблиці 3.

Таблиця 3

Валові збори сільськогосподарської продукції у ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровської області, Дніпровського району, ц




Згадуючи основи теорії використання стохастичного програмування ми знаємо, що М-задача показує найбільш оптимістичний та позитивний варіант розв’язання поставленого завдання. Р-задача навпаки – використовує усі ймовірності настання якоїсь події, що спонукає її демонструвати більш реальний результат[2]. Саме через цю особливість у даних, які наведені в таблиці 3, ми можемо бачити трошки нижчі прогнозні валові збори продукції рослинництва. Такі результати пояснюються нестабільністю урожайності відповідних культур та введенням страхових резервів врожаю.

Зазначимо, що так само як і зміна структури посівів та валових зборів, зміниться і структура виручки аналізованого нами сільськогосподарського товариства (табл. 4).

 Таблиця 4

Фактична і розрахункова структура товарної продукції у ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровської області, Дніпровського району, %




Проаналізувавши функціонування товариства можна визначити, що у господарстві пріоритет відводився вирощуванню зернових культур, а саме озимої пшениці та ячменю. Після запропонованого нами вдосконалення структури виробництва найбільший сектор у виручці буде займати  соняшник, хоча частку від реалізації зерна буде зменшено не набагато.

Згідно з результатами розв’язання економіко-математичної задачі для ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровського району, Дніпровської області (при проектному співвідношенні посівних площ), отриманий прибуток буде становити 324,0 та 305,7 тисяч грн відповідно за М- та Р-задачами. Також слід враховувати, що за цих умов рівень рентабельності зросте в обох випадках на 6,2%. Такий результат може говорити про зростання економічної ефективності виробництва у проаналізованому господарстві (табл. 5). 

Що стосується отриманих розрахунків, то рівень ефективності виробництва продукції взагалі не змінювався, що говорить про те, що вищий рівень рентабельності можна отримати тільки завдяки удосконаленню структури виробництва. Запропонована нами зміна структури посівів не призведе до порушення вимог сівозміни, а саме: зернові культури – 50-60%, технічні – до 30%. 

Обчислений рівень спеціалізації за формулою, яку запропонував О.М. Онищенко, у середньому за 2013-2016рр. досягає 0,33, а за розрахунковими даними більше – 0,36. Кожен з цих показників вказує на середній рівень спеціалізації.

Таблиця 5 

Фактичні та розрахункові економічні показники у ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровської області, Дніпровського району




Сьогодні одним із найважливіших питань є визначення оптимальної структури виробництва та поглиблення спеціалізації аграрних підприємств. Враховуючи велику кількість випадкових явищ в аграрному виробництві, вважаємо за необхідне при моделюванні економічних процесів у сільському господарстві застосовувати стохастичне  програмування.

Для оптимізації структури виробництва у ТОВ АПФ «Агроінвест» Дніпровської області, Дніпровського району нами побудовано та розв’язано одноетапну стохастичну задачу з ймовірнісними обмеженнями. Це дозволило врахувати коливання врожайності сільськогосподарських культур, цінові, а також витратні коливання та отримати реалістичний прогноз розвитку господарства. Таке рішення дозволить отримати додатковий прибуток у розмірі 78,6 тис. грн, при цьому рентабельність виробництва підвищиться на 6,2%.




Список використаної літератури:

1. Андрійчук В. Г. Економіка аграрних підприємств : підруч. / В. Г. Андрійчук. — Київ. : КНЕУ, 2002. — 624 с.

2. Наконечний С. І., Савіна С. С. Математичне програмування: навч. посібник / C. І. Наконечний. – Київ. : КНЕУ, 2003. – 391 - 405 с.   

3. http://www.agroinvest.com.ua/ - [Електронний ресурс].

_________________________


Науковий керівник: Рудянова Тетяна Миколаївна, кандидат фізико-математичних наук, доцент, Університет митної справи та фінансів, м. Дніпро, Україна





Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021

Конференции 2020

Конференции 2019

Конференции 2018

Конференции 2017

Конференции 2016

Конференции 2015

Конференции 2014

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукові конференції

Економіко-правові дискусії. Спільнота