Методические основы разработки бизнес-плана развития сельскохозяйственного предприятия на основе энергетических показателей

• Автор: Дорошенко, Юрий Анатольевич
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Челябинск
• Количество страниц: 215 с.

1.1. Методические основы планирования развития сельскохозяйственного предприятия

1.2. Экономикоматематические методы в планировании сельскохозяйственного производства
1.3. Экономикоматематические модели в планировании сельскохозяйственного производства

1.3.1. Модели планирования технологических про

цессов в растениеводстве

1.3.2. Модели планирования технологических процессов в кормопроизводстве

1.4. Методы оценок кормовых культур и кормов из них

1.5. Методы прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур

1.5.1. Прогнозирование с помощью агроклиматических показателей

1.5.2. Прогнозирование по эмпирическим математи костатистическим моделям регрессионного типа

1.5.3. Прогнозирование с помощью динамических

моделей
Выводы по главе Глава 2. Теоретические основы бизнсспланирования развития сельскохозяйственного предприятия 2.1. Показатели, определяющие взаимосвязь отраслей сель
скохозяйственного предприятия
2.2. Оценка влияния производственных факторов на энерге тические показатели
2.2.1. Сущность показателя количество энергии корма
2.2.2. Сущность показателя коэффициент полезного действия энергии корма
2.2.3. Взаимосвязь показателей количества и коэффициента полезного действия энергии корма
2.3. Экономикоэнергетическая модель бизнес
планирования сельскохозяйственного предприятия
2.3.1. Формулировка целевого направления процесса
2.3.2. Экономикоэнергетическая модель бизнеспланирования сельскохозяйственного предприятия
2.3.3. Матрица бизнес плана развития сельскохозяйственного предприятия
Выводы по главе
Глава 3. Информационное обеспечение задачи
3.1. Переменные экономикоэнергетической модели разработки бизнесплана
3.2. Методика определения энергетических показателей сельскохозяйственных процессов
3.3. Методика биоэнергетической оценки кормовых культур и кормов их них
3.4. Методика обоснования оптимальных рационов кормления животных
3.5. Методика прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур
Выводы по главе
Глава 4. Применение методики разработки бизнесплана развития се л ьс кохозя й стве н н ого пре д п риятия
4.1. Обоснование коэффициентов экономико
энергетической модели
4.2. Результаты разработки бизнесплана развития ТОО Заречное
Выводы по главе ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ


К недостаткам детерминированных моделей следует отнести низкую точность результатов, вызванную использованием усредненных показателей, а также ограниченный набор используемых значений независимых переменных 3, , . Дискретное программирование применяется в тех случаях, когда переменные могут принимать только одно из двух допустимых значений . Применение данного метода ставит перед пользователем задачу округления нецелочисленного решения в целочисленное. В практической деятельности это приводит к тому, что значение округленного функционала ухудшает результат решаемой проблемы , . Динамическое программирование основано на том, что управление процессом в любые моменты времени должно быть оптимальным по отношению к состоянию, полученному после начальной стадии процесса . При построении целевой функции с учетом реального поведения входящих в нее величин рекомендуется использовать стохастические модели. Главным фактором их применения является случайный характер рассматриваемых факторов. Разработать единую модель, которая учитывала бы все случайные воздействия, практически невозможно. Возникает необходимость введения целого ряда ограничений, касающихся структуры и закономерностей движения продуктопотоков, продолжительности и дисциплины обслуживания. Зачастую эти ограничения существенно искажают реальный характер протекающих процессов. Но, тем не менее, это позволяет раскрыть закономерности взаимодействия сельскохозяйственных отраслей в общем виде и значительно сузить поиск оптимальных решений , , . Самый совершенный на данном этапе метод моделирования имитационная система, представляющая собой действующий математический макет анализируемого объекта. Все элементы объекта и связи между ними описываются собственными моделями, взаимодействующими между собой по законам, которые связывают в натуре их физические прообразы. Но полностью решить проблему управления, пользуясь только этой формой моделирования, не удастся. Имитационные системы по своей структуре ориентированы на предпочтительный, а не оптимальный выбор. В основе моделирования имитационного типа лежит жесткий набор технологических схем, отойти от которых либо вырабатывать новые сама по себе система не может. Поэтому в классы формализаций, используемых в целях планирования и управления технологическими процессами, вводят оптимизационные модели , , 0, 5. Процедура моделирования сводится к последовательному вычислению целевой функции для каждого сочетания перечисленных факторов, причем перебор этих сочетаний осуществляется автоматически. Близость модели к описываемому объекту чаще всего зависит от ее сложности и информационной полноты. Следовательно, наиболее эффективными должны быть оптимизационные решения, полученные на базе информации, которые являются результатом применения имитационных моделей. Несмотря на всю сложность функционирования сельскохозяйственного предприятия, из вышеизложенного следует, что пути для планирования возможных стратегий его развития существуют. Моделирование дает возможность, не прибегая к натурному эксперименту, получить прогноз результатов деятельности предприятия применительно к конкретным природноклиматическим и производственноэкономическим условиям 4, 0, 1, 4, 1, 4, 6, 5, 0, 7. Обзор методов моделирования сельскохозяйственных процессов дает основание прийти к следуещему выводу модели динамического, нелинейного, стохастического программирования больше пригодны для исследовательских целей. Для практических задач требуется несложный и достаточно адекватный реальности инструментарий бизнеспланирования равития сельскохозяйственного предприятия. Считая с определенной степенью погрешности сельскохозяйственное производство линейным процессом, задачу планирования сельскохозяйственного производства можно сформулировать в виде задачи линейного программирования. А в качестве модели оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного производства принять, как наиболее подходящую, линейную статистическую блочную модель. Одним из весомых преимуществ данного метода является приобретение наряду с прямым решением двойственных оценок, которые показывают взаимозаменяемость ресурсов относительно заданного критерия оптимальности.