Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Февраля 2013 в 18:42, курсовая работа
Целью данного курсового проекта является изучить методику математического моделирования программы развития сельскохозяйственного предприятия; составление экономико-математической модели на примере СПК "Курманово" Мстиславского района Могилёвской области; расчет сбалансированной программы развития этого хозяйства и анализ полученного решения.
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..
ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ И МЕТОДИКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ…………………………………………………………………...
ГЛАВА 2. ОБОСНОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ ОАО «БЕРЁЗОВСКАЯ МАШИННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СТАНЦИЯ»……………………………………………………….……….………
2.1 Постановка экономико-математической задачи.….……………………
2.2 Структурная экономико-математической модель………………………
2.3 Обоснование исходной информации задачи………..…….....................
2.4 Анализ результатов решения……………………………………………
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ ………………………………………...………
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ…..…….……………….………
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………
|
|
2.2. Структурная
экономико-математическая
Структурная экономико-математическая модель описывает объект в виде символов и математических выражений. Для ее построения необходимо ввести условные обозначения, которые включают в себя три группы:
1. Индексация;
2. Неизвестные величины;
3,Известные величины.
Индексация:
j — номер отраслей растениеводства и животноводства;
J0 — множество отраслей растениеводства и животноводства;
J1 — множество отраслей растениеводства, J Ì J0;
J2 — множество отраслей животноводства, J2 Ì J0;
J3 — множество основных сельскохозяйственных культур или культур группы, J3 Ì J0;
J4 – множество групп однородных сельскохозяйственных культур, J4Ì J0 ;
J5 – множество сельскохозяйственных культур, групп культур, находящихся между собой в прапорциональной связи, J5Ì J0 ;
J6 — множество видов маточного поголовья, J6 Î J2
i— номер ресурсов, питательного вещества вида продукции;
I0 — множество видов сельскохозяйственных угодий;
I1— множество видов труда;
I2 — множество видов питательных веществ;
I3 — множество видов товарной продукции, номер вида денежных поступлений;
h — номер корма;
Н0 — множество видов кормов;
Н1 — множество видов кормов получаемых по сделкам, Н1 Ì Н0;
H2— множество кормов передаваемых по сделкам, Н2 Ì Н0;
Нз — множество покупных кормов, Н3 Ì Н0;
Н4 — множество кормов от обмена, Н4 Ì Н0;
Неизвестные величины :
xj — размер отрасли j;
xh ––количество корма вида h переданного в результате осуществления коммерческой сделки;
–– количество покупных кормов h го вида
xhj –– скользящая переменная или добавка h -го вида корма j -му виду животных;
`xh ––количество корма вида h животного происхождения и покупных;
x`h ––количество побочных кормов вида h;
VJ — маточное поголовье скота вида j;
X` — рыночный фонд по продукции;
Известные величины.
Bi –– наличие трудовых ресурсов вида i;
Wh –– расход кормов вида h на внутрихозяйственные нужды для ЛПХ населения;
–– максимальное количество корма вида h передаваемого и покупного ;
––соответственно минимальный и максимальный размер отрасли вида j;
Di –– объем поставок сельскохозяйственной продукции вида i по заключенным договорам;
aij –– расход i-го вида сельскохозяйственных угодий на единицу j-й отрасли;
bij –– количество трудовых ресурсов вида i на единицу отрасли вида j ;
–– соответственно
Wij –– расход i-го вида питательного вещества на единицу j-й отрасли;
Kih –– коэффициент обозначающий расход i-го вида питательного вещества в единице к-го корма ;
dhj, dij –– выход к-го вида корма или же i –го вида продукции;
–– стоимость товарной продукции получаемой от единицы отрасли вида j
–– стоимость единицы
lin –– стоимость единицы товарной продукции вида i реализуемой по рыночному каналу;
Сij- затраты денежных средств i на единицу отрасли j;
Ограничения.
10.По условию обмена: Xhr = drj xj, hÎ H5
11. По стоимости товарной
12. По материально-денежным
Целевая функция.
Fmax
=
На базе структурной ЭММ обосновывается исходная информация.
Проект проводится в
аспекте прогнозирования
Исходная информация берется на основании годовых отчетов.
Характеристика производственных ресурсов приведена в таблице 2.1.
Ресурсы |
Наличие |
Прогноз |
|
3024 1500 560000 291200 |
3024 1500 537600 279552 |
Запасы годового труда на перспективу рассчитываем за минусом ежегодного выбытия в размере 1% за год от общего наличия труда:
=560000*0,96=537600 чел.-час.
А запасы труда в напряженный период составляют 52% от запасов Обоснование информации по растениеводству
Сначала рассчитаем среднюю урожайность зерновых культур по корреляционной модели (КМ):
где – расчетная урожайность зерновых культур на перспективу, ц/га;
– средняя фактическая урожайность зерновых культур на начало планового периода по хозяйству, ц/га;
– соответственно средняя фактическая урожайность зерновых культур по хозяйствам района и нашему хозяйству, ц/га;
– номер года, считая, что в первый год планового периода;
– коэффициент регрессии,
характеризующий возможное
Таким образом, средняя урожайность зерновых культур на перспективу в хозяйстве будет равна:
При планировании урожайности отдельных видов зерновых культур воспользуемся коэффициентами соотношения средней урожайности зерновых и отдельных видов зерновых культур.
Таблица 2.2 – Расчет перспективной урожайности отдельных видов зерновых культур
Виды зерновых |
Фактическая урожайность отдельных зерн. |
Фактическая урожайность зерновых культур в среднем за 2 года, ц/га. |
Коэффициент соотношения |
Расчетная урожайность зерновых, ц/га (в физ. массе) |
Расчетная урожайность отдельных зерновых, ц/га |
Озимые |
25,2 |
22,8 |
1,1 |
25,9 |
28,5 |
Яровые |
21,5 |
0,9 |
23,3 | ||
Зернобобовые |
18,1 |
0,8 |
20,7 |
Урожайность остальных сельскохозяйственных культур находим по КМ:
(2.2)
где – средняя фактическая урожайность данной культуры за последние два года;
– приращение урожайности зерновых культур;
– коэффициенты регрессии.
ц/га
Другие культуры:
корнеплоды: ц/га
кукуруза на з/м: ц/га
многолетние травы на сено: ц/га
однолетние травы на з/м: ц/га
Урожайность рапса планируем на среднем фактическом уровне увеличенной на 15% (5% роста в год):
рапс: ц/га.
Урожайность многолетних трав на зеленый корм составляет 4,5 раза больше а на семена в 10 раз меньше от урожайности многолетних трав на сено, на сенаж – 45% от урожайности на з/м:
многолетние травы на з/м: ц/га
многолетние травы на семена: ц/га
многолетние травы на сенаж: ц/га
многолетние травы на травяную муку: y=37,5*0.8=30 ц/га
Урожайность сенокосов на сено равна 65% от урожайности многолетних трав на сено, а на сенаж – 200% от урожайности сенокосов на сено:
сенокосы на сено: ц/га
сенокосы на сенаж: ц/га
Урожайность кукурузы на силос равна 75% от её урожайности на з/к: ц/га.
Урожайность пожнивных культур составляет 80% от урожайности многолетних трав на зеленый корм: ц/га.
Урожайность озимой ржи на зеленый корм рассчитывается по следующей корреляционной модели:
где – перспективная урожайность озимых зерновых.
Урожайность пастбищ на
Пастбища на зелёную массу:y=
Пастбища на сенаж: y=101.3*0.45=45.6 ц/га
Урожайность остальных культур (рапс, кукуруза на зерно, овощи) планируется на уровне фактической с учётом прироста на 1% в год ( 2% за 2 года):
Рапс: y=5.9*1.02=6 ц/га
Овощи: y=107*1.02=109.1 ц/га
Кукуруза на зерно: y= 39.6*1.02=40.4 ц/га
Следует отметить, что урожайность кукурузы на силос на корм учитывается за минусом 25% от её перспективной урожайности. На корм по зерновым продовольственным культурам берётся 10% от урожайности. По фуражным культурам на корм отдаётся разность между перспективной урожайностью и расходом на семена. Побочная продукция берётся 80% по озимым зерновым и 70% по яровым.