Обоснование оптимальных параметров развития сельскохозяйственных предприятий

МИНИСТЕРСТВО  СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное  образовательное учреждение 
высшего профессионального образования

«Воронежский государственный  аграрный университет имени императора Петра I »

Кафедра информационного  обеспечения и моделирования агроэкономических систем

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по дисциплине

«Моделирование социально-экономических  систем и процессов»

на тему «Обоснование оптимальных параметров развития сельскохозяйственных предприятий»

Выполнил:

студент 4 курса заочной формы обучения

шифр зачетной книжки

Специальность: экономика  и управление на предприятии агропромышленного  комплекса

 

Руководитель:

Тютюников А.А.

Воронеж  
2012

содержание

введение

Сельское хозяйство относится к числу сложных экономических систем. Расширенное воспроизводство в сельском хозяйстве представляет собой взаимосвязь биологических, технологических, организационных и экономических процессов.

Сельскохозяйственное производство рассредоточено на всей территории страны и ведется в разных природно-климатических условиях. Предприятия осуществляют производство продуктов питания и непродовольственного сырья. Отрасли сельского хозяйства тесно связаны между собой и с другими отраслями агропромышленного комплекса. Продукция сельского хозяйства поступает на переработку в пищевую и легкую промышленность, а также в торговую сеть для реализации в свежем виде.

 Конечная цель сельского  хозяйства - достижение устойчивого  роста сельскохозяйственной продукции,  надежное обеспечение страны продуктами питания и сельскохозяйственным сырьем, объединение усилий всех отраслей для получения высоких конечных результатов.

Одним из одних основных направлений в  реализации продовольственной программы  является пропорциональное и сбалансированное развитие всех отраслей агропромышленного комплекса, совершенствование управления, планирования и экономического стимулирования производства.

  В сельском хозяйстве необходимо  обеспечить высокие темпы производства  на основе его интенсификации, высокоэффективное использование земли, ускоренное внедрение достижений науки и передового опыта. В этот период будет совершенствоваться специализация, концентрация и межхозяйственная кооперация производства, в основном завершится комплексная механизация производства, расширятся площади мелиорированных земель, возрастет уровень химизации сельского хозяйства.

Сложность процессов в экономике требует  от человека, принимающего решения, высокой  квалификации и большого опыта. Это, однако, не гарантирует ошибок, дать быстрый ответ на поставленный вопрос, провести экспериментальные исследования, невозможные или требующие больших затрат и времени на реальном объекте, позволяет математическое моделирование.

Математическое  моделирование позволяет принять  оптимальное, то есть наилучшее решение. Оно может незначительно отличаться от грамотно принятого решения без применения математического моделирования (около 3%). Однако при больших объемах производства такая "незначительная" ошибка может привести к огромным потерям.

Таким образом, решение задачи включает следующие этапы:

1. Содержательная постановка задачи.

2. Системный анализ.

3. Системный синтез (математическая постановка задачи).

4. Разработка или выбор программного  обеспечения.

5. Решение задачи.

Последовательное  использование методов исследования операций и их реализация на современной информационно-вычислительной технике позволяет преодолеть субъективизм, исключить так называемые волевые решения, основанные не на строгом и точном учете объективных обстоятельств, а на случайных эмоциях и личной заинтересованности руководителей различных уровней, которые к тому же не могут согласовать эти свои волевые решения.

Математические  методы, применяемые для анализа  математической модели и принятия оптимального решения, весьма сложны и их реализация без применения ЭВМ затруднительна. В составе программ Excel и Mathcad имеются средства, позволяющие провести математический анализ и найти оптимальное решение.

Применение  экономико-математических методов  и электронно-вычислительных машин позволяет вскрыть неиспользованные возможности производства, глубже и точнее разрабатывать сложные народнохозяйственные задачи агропромышленного комплекса, в частности задачи анализа, планирования и управления сельскохозяйственным производством.

Любая наука развивается прежде всего на основе совершенствования методов исследования для более глубокого познания закономерностей, присущих данной науке. Всякая наука достигает совершенства только тогда, когда ей удается пользоваться математикой. Именно этим можно объяснить стремительное и широкое проникновение математических методов в самые разные отрасли человеческого знания (экономику, биологию, медицину и т.д.). Точное описание любой сложной системы возможно только с помощью математики, а учесть и упорядочить поток разнообразной информации можно, лишь используя современные математические методы и электронно-вычислительную технику.

Экономико-математические методы могут  быть успешно освоены лишь при  хорошем знании таких наук как  политическая экономия, экономика  и организация сельскохозяйственного производства, математическое программирование, теория вероятностей, математическая статистика и др. Без глубокого знания экономики и организации производства невозможны правильная постановка задач, их детальная разработка, решение и анализ. Без знания алгоритма и логики математических связей и преобразований невозможно корректно представить задачу в математической форме и глубоко понять ту результативную информацию, которая содержится в оптимальном решении.[1]

 

1. теоретические основы моделирования

1. Модели: сущность, способы описания и элементы

Моделирование в научных исследованиях  стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало  все новые области научных  знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Термин "модель" широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений.

Модель - объект или описание объекта, системы для замещения (при определенных условиях предложениях, гипотезах) одной системы (т.е. оригинала) другой системы для изучения оригинала или воспроизведения его каких - либо свойств. Модель - результат отображения одной структуры на другую.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Именно эта особенность метода моделирования определяет специфические формы использования абстракций, аналогий, гипотез, других категорий и методов познания. [7]

Возможности моделирования, то есть перенос  результатов, полученных в ходе построения и исследования модели, на оригинал основаны на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает, имитирует) некоторые интересующие исследователя черты объекта. Моделирование как форма отражения действительности широко распространено, и достаточно полная классификация возможных видов моделирования крайне затруднительна, хотя бы в силу многозначности понятия "модель", широко используемого не только в науке и технике, но и в искусстве, и в повседневной жизни.

Требования, предъявляемые к моделям:

-модель должна быть актуальной. Это значит, что модель должна быть нацелена на важные для лиц, принимающих решения, проблемы.

-модель должна быть результативной. Это значит, что полученные результаты моделирования могут найти ycпeшнoe применение. Данное требование может быть реализовано только в случае правильной формулировки требуемого результата.

-модель должна быть дocтoвepнoй. Это значит, что результаты моделирования не вызoвyт coмнeния. Данное требование тесно связано с понятием адекватности, то есть, если модель неадекватна, то она не может давать достоверных результатов.

-модель должна быть экономичной. Это значит, что эффект от использования результатов моделирования превышает расходы ресурсов на ее создание и исследование.

Эти требования (обычно их называют внешними) выполнимы при условии обладания  моделью внутренними свойствами.

Модель  должна быть:

-существенной, т. е. позволяющей вскрыть сущность поведения системы, вскрыть неочевидные, нетривиальные детали.

-мощной, т. е. позволяющей получить широкий набор существенных сведений.

-пpocтoй в изучении и использовании, легко просчитываемой на компьютере.

-открытой, т.е. позволяющей ее модификацию.

  Модель предназначена для замены  оригинала при исследованиях,  которым подвергать оригинал  нельзя или нецелесообразно. Но  замена оригинала моделью возможна, если они в достаточной степени похожи или адекватны.

Адекватность означает, достаточно ли хорошо с точки зрения целей исследования результаты, полученные в ходе моделирования, отражают истинное положение дел. Термин происходит от латинского adaequatus - приравненный.

Говорят, что модель адекватна оригиналу, если при ее интерпретации возникает "портрет", в высокой степени  сходный с оригиналом. До тех пор, пока не решен вопрос, правильно ли отображает модель исследуемую систему (то есть адекватна ли она), ценность модели нулевая.

Термин "адекватность" как видно носит  весьма расплывчатый смысл. Понятно, что  результативность моделирования значительно  возрастет, если при построении модели и переносе результатов с модели на систему - оригинал может воспользоваться  некоторой теорией, уточняющей идею подобия, связанную с используемой процедурой моделирования.

К сожалению теории, позволяющей оценить, адекватность математической модели и моделируемой системы нет, в отличие от хорошо разработанной теории подобия явлений одной и той же физической природы.

Проверку  адекватности проводят на всех этапах построения модели, начиная с самого первого этапа - концептуального  анализа. Если описание системы будет  составлено не адекватно реальной системе, то и модель, как бы точно она не отображала описание системы, не будет адекватной оригиналу. Здесь сказано "как бы точно", так как имеется в виду, что вообще не существуют математические модели, абсолютно точно отображающие процессы, существующие в реальности.

Если  изучение системы проведено качественно и концептуальная модель достаточно точно отражает реальное положение дел, то далее перед разработчиками стоит лишь проблема эквивалентного преобразования одного описания в другое. [5]

Итак, можно говорить об адекватности модели в любой ее форме и оригинала, если:

-описание поведения, созданное на каком-либо этапе, достаточно точно совпадает с поведением моделируемой системы в одинаковых ситуациях;

-описание убедительно представительно относительно свойств системы, которые должны прогнозироваться с помощью модели.

Математические  модели экономических процессов  и явлений более кратко можно  назвать экономико-математическими  моделями. Для классификации этих моделей используются разные основания.

По  целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые в исследованиях общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления).

Экономико-математические модели могут предназначаться для  исследования разных сторон народного  хозяйства (в частности, его производственно-технологической, социальной, территориальной структур) и его отдельных частей. При  классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике можно выделить модели народного хозяйства в целом и его подсистем - отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т.д.

Остановимся более подробно на характеристике таких  классов экономико-математических моделей, с которыми связаны наибольшие особенности методологии и техники  моделирования.

В соответствии с общей классификацией математических моделей они подразделяются на функциональные и структурные, а также включают промежуточные формы (структурно-функциональные). В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурные модели, поскольку для планирования и управления большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Типичными структурными моделями являются модели межотраслевых связей. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании, когда на поведение объекта ("выход") воздействуют путем изменения "входа". Примером может служить модель поведения потребителей в условиях товарно-денежных отношений. Один и тот же объект может описываться одновременно и структурой, и функциональной моделью. Так, например, для планирования отдельной отраслевой системы используется структурная модель, а на народнохозяйственном уровне каждая отрасль может быть представлена функциональной моделью.