Обоснование производственно-отраслевой структуры сельскохозяйственного предприятия в стохастических условиях

Стохастическое моделирование все шире применяется в перспективном и сравнительном экономическом анализе, комплексной оценке результатов хозяйственной деятельности, анализе напряженности плановых заданий [4]. Можно выделить следующие наиболее типичные классы задач анализа хозяйственной деятельности, для решения которых применяются методы стохастического моделирования:

• –    изучение наличия, направления и интенсивности связей показателей хозяйственной деятельности;

• –    ранжирование и классификация факторов экономических явлений;

• –    выявление аналитической формы связи между показателями;

• –    ранжирование и классификация объектов хозяйствования;

• –    выявление наиболее информативных (обобщающих) показателей хозяйственной деятельности;

• –    анализ структурных сдвигов в совокупности объектов анализа;

• –    нахождение общих закономерностей функционирования объекта;

• –    построение усредненных нормативов хозяйственной деятельности.

Прямой стохастический факторный анализ имеет свои особенности. Если в случае прямого детерминированного факторного анализа исходные данные представлены конкретными

числами, то в случае прямого стохастического факторного анализа они заданы выборкой (временной или пространственной) [2].

Для построения стохастической модели в первую очередь необходимо установить, какие ее параметры являются случайными. Существует множество факторов, обусловливающих стохастический характер задачи оптимизации производственной структуры сельскохозяйственных предприятий. Важнейший из них – колеблемость урожайности сельскохозяйственных культур под воздействием метеорологических факторов. Затем для каждого исхода определяется набор урожайностей сельскохозяйственных культур, включаемых в модель, и соответствующие этим урожайностям значения коэффициентов затрат – выпуска. Таким образом, урожайность для данной модели задается не в виде некоторой константы, а в виде распределения. Выделение исходов – это наиболее важный и сложный момент в подготовке исходной информации [3].

В прямой зависимости от урожайности находятся такие величины, как выход кормов, валовой и товарной продукции на 1 га посевов; существенная связь имеется между урожайностью и уровнем затрат труда и материально-денежных средств на 1 га. В зависимости от урожайности могут изменяться нормы кормления животных и структура рационов, а следовательно, выход животноводческой продукции на 1 голову.

Для реализации описанной стохастической модели требуется, прежде всего, сформировать дискретные исходы случайных условий производства и сопоставить этим исходам их вероятности (относительные частоты).

Разработанная числовая стохастическая модель для СПК «Пушкинский» имеет следующую размерность: 113 переменные и 119 ограничений.

Модель имеет блочно-диагональную структуру, причем блоки соответствуют исходам случайных параметров, определяемых урожайностью культур. Эти исходы (например: неблагоприятный, благоприятный) определяются подматрицами S 1 и S 2 , которые содержат технико-экономические коэффициенты, устанавливающие эффективность использования ресурсов. Значения коэффициентов, характеризующих затраты и выпуск продукции, изменяются при переходе от одного блока к другому (табл. 1).

Таблица 1

Структура двухэтапной стохастической модели оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия

Роль связующего блока выполняет блок, состоящий из подматриц А 0 , А 1 , А 2 . Кроме того, блоки связываются общей целевой функцией, в которой эффективности управляющих решений в блоках взвешиваются при помощи вероятностей исходов р r (Σ р r = 1), и в сумме образуют максимизируемое математическое ожидание эффекта.

Результаты оптимизации следующие. Основными отраслями, определяющими производственное направление хозяйства по обоим исходам, являются производство картофеля и молочное скотоводство. Структура посевных площадей по обоим исходам создает возможность для выполнения планов реализации продукции и обеспечения кормами животноводства, а также создания необходимого страхового запаса фуражного зерна в размере 11605. При этом за счет оптимизации ресурсного потенциала при обоих исходах происходит высвобождение посевных площадей. Эти земли могут быть направлены на формирование пара или под посев новых культур, например масличных.

Кормовые ресурсы (табл. 2) обеспечивают кормление коров и молодняка при обоих исходах по повышенной норме кормления.

Таблица 2 Поголовье крупного рогатого скота, голов

Таким образом, полученная оптимальная производственная структура (табл. 3) позволяет выполнять планы реализации товарной продукции растениеводства и животноводства при обоих исходах. Это обеспечивает в обоих исходах рентабельную производственную деятельность. Однако окупаемость затрат при первом исходе, несмотря на более низкие, чем во втором исходе прогнозируемые урожайности культур, значительно выше. Это объясняется тем, что во втором исходе увеличение прогнозируемых затрат окупается меньшим приростом продукции.

Таблица 3 Основные экономические показатели СПК «Пушкинский»

Математическое ожидание прибыли для предприятия на основании результатов оптимизации составит: 0,6 ∙ 53408 + 0,4 ∙ 42137 + (11605 ∙ –0,2) = 46578 тыс. руб.