автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление в экономических системах предприятий птицеводческой отрасли сельского хозяйства

На правах рукописи

□0305702Б

МАЛЬЦЕВ АНДРЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

Управление в экономических системах предприятий птицеводческой отрасли сельского хозяйства

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Анапа - 2007

003057026

Работа выполнена в Анапском филиале Российского государственного социального университета

Научный руководитель доктор технических наук

Стародубцев Виктор Сергеевич

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор

Белокуров Владимир Петрович

доктор технических наук, профессор

Корыстин Сергей Иванович

Ведущая организация Воронежский государственный

аграрный университет

Защита диссертации состоится " 18 " мая 2007 г. в 13 часов 00 минут в ауд. 118 на заседании диссертационного совета Д 212.034.02 при Воронежской государственной лесотехнической академии по адресу 394613, г.Воронеж, ул.Тимирязева, 8.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Воронежской государственной лесотехнической академии

Автореферат разослан " 12 " апреля 2007 г.

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТ/РЬ диссертационного совета

Курьянов В.К.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В современных условиях возрастающей конкуренции на рынке сельскохозяйственной продукции большое значение имеет повышение эффективности деятельности аграрного производства. Важная роль в этом отводится наиболее динамичной отрасли животноводства -промышленному птицеводству. Птицеводство, независимо от времени года, обеспечивает население ценными диетическими продуктами питания: яйцом и мясом птицы, характеризующимися большим содержанием белка при низкой калорийности и уровне холестерина.

Годы перехода страны к рыночным отношениям стали для птицеводства периодом экономических потрясений, привели к резкому уменьшению поголовья птицы, объемов производства продукции, снижению эффективности деятельности птицеводческих предприятий. Значительная часть высокорентабельных ранее хозяйств стала убыточной. Несмотря на то, что в настоящее время промышленное птицеводство постепенно выходит из кризиса и восстанавливает производство, всеобщей стабилизации и значительного подъема в отрасли не наблюдается. В связи с этим становится все более актуальным эффективное управление предприятием с целью его устойчивого развития. Решение задач ситуационного управления возможно при наличии информации о финансово-экономическом состоянии предприятия, о влиянии на его производственно-сбытовую деятельность внешних и внутренних факторов, наличии интеллектуально-технической возможности реализации . результатов прогнозирования и планирования устойчивого развития предприятия. Это достигается при помощи системного анализа уровня развития предприятия и применения современных информационных технологий на примере ООО "Витязевская птицефабрика" г.-к. Анапа Краснодарского края.

Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и научному направлению АФ РГСУ -"Мониторинг состояния и разработка технологий эффективного управления социально - экономическим развитием на региональном и местном уровнях".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов, программного и методического обеспечения принятия управленческих решений на основе идентификации прогностических моделей процессов экономических систем птицеводческих предприятий для устойчивого развития производства.

Эта цель достижима только при проведении комплекса исследований, основными задачами которого являются:

> на основе анализа основных особенностей функционирования птицеводческих предприятий и современного состояния экономико-математического аппарата используемого для моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений в системах агропромышленных предприятий разработать методику идентификации прогностических моделей основных экономических процессов птицеводческого предприятия, базирующуюся на теории самоорганизации и ее приложении - методе группового учета аргументов;

> создать эффективный алгоритм и базирующийся на нем программный комплекс, реализующие основные положения методики идентификации прогностических моделей экономических процессов птицеводческих предприятий, реализующий рациональный вычислительный процесс в реальном режиме времени;

> провести мониторинг финансово-экономической деятельности птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края, на основании которого сформировать банк исходной информации включающей внутренние параметры производства и внешние параметры состояния социально-экономической системы региона для анализа финансового состояния предприятия и провести эксперимент по идентификации прогностических моделей процессов продажи и производства куриных яиц экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края;

> разработать алгоритм принятия управленческого решения по оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы птицеводческого предприятия и на основе анализа параметров моделей экономической системы птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края и среднесрочного прогноза основных производственных процессов оптимизировать производства куриных яиц с целью устойчивого развития предприятия;

> разработать основные положения концепции устойчивого развития птицеводческих предприятий на основе реализации ситуационного управления, базирующегося на оригинальной методике, алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства и алгоритме принятия управленческого решения.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные

результаты, характеризующиеся научной новизной:

> оригинальная методика идентификации прогностических моделей экономических процессов в системах птицеводческих производств с использованием положений теории самоорганизации, в которой предложена система параметрических и балансовых моделей экономической системы птицеводческого предприятия, отличающаяся возможностью реализации ситуационных управленческих решений;

> модернизированный комбинаторный алгоритм идентификации прогностических моделей экономических процессов, отличающийся возможностью выбора в реальном режиме времени с помощью двухэтапной процедуры оценивания независимых параметров в условиях неопределенности влияющих факторов оптимальной модели на основе нелинейного класса моделей экономических процессов с учетом инертности воздействий на экономическую систему птицеводческого предприятия;

> алгоритм принятия управленческого решения по оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы птицеводческого предприятия на основе прогностических моделей экономических процессов системы птицеводческих предприятий;

> интегрированный программный комплекс, отличающийся реализацией ситуационного управления экономическими процессами птицеводческого предприятия;

> концепция устойчивого развития экономических систем птицеводческих предприятий, базирующаяся на оригинальной методике, алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства и алгоритме принятия управленческих решений по оптимизации производства.

Практическая значимость и результаты внедрения. На основе разработанного комплекса методов, алгоритмов и программных продуктов произведена оптимизация производственных процессов экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края. Решение системы уравнений, описывающих экономические процессы, основу которых составляют модели, полученные с помощью предложенной методики идентификации прогностических моделей, позволило оптимизировать процесс производства куриных яиц и обеспечить устойчивое развитие предприятия. Результаты диссертации, внедрены в производство на ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края. Годовой экономический эффект составил 2100000 рублей.

Основные методические и программные разработки диссертации используются для проведения практических и лабораторных занятий по курсам: "Организация и планирование производства" для студентов 4 курса факультета информационных технологий и рекламы, "Экономика отрасли" и "Компьютерное моделирование экономики" для студентов 3 курса социально -экономического факультета, "Основы менеджмента" для студентов 2 и 3 курсов факультета социального управления АФ РГСУ.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались и обсуждались на VI Международном социальном конгрессе "Глобализация: настоящее и будущее России" (Москва, 2006), Всероссийской научно-практической конференции научно-практической конференции "Правосудие: история, теория, практика" (Воронеж, 2006), IV Всероссийской научно-технической конференции "Теория конфликта и ее приложения" (Воронеж, 2006), Всероссийской научно-практической конференции "Здоровье населения -основа процветания России" (Анапа, 2007), III Международной научно-практической конференции "Экономическое прогнозирование: модели и методы" (Воронеж, 2007) и ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава АФ РГСУ (Анапа, 2005, 2006,2007).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе в издании рекомендованном ВАК. В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении теоретических и экспериментальных исследований, включающих методические разработки, проведение расчетов на ЭВМ, обработку и анализ их результатов, внедрение результатов в производство.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов и заключения. Материал диссертации изложен на 140 страницах машинописного текста, включая иллюстративный материал. Акты внедрения результатов работы и листинг программных модулей приведены в приложении.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость результатов.

В первом разделе рассмотрены экономические особенности агропромышленного комплекса РФ, выделены особенности производства и недостатки управления предприятий одной из его отраслей - птицеводства, которые заключаются в том, что применяются устаревшие, недостаточно эффективные методы управления производством, характеризующиеся пассивной маркетинговой деятельностью (исследование рынка сбыта, реклама продукции, прогнозирование объема продаж), недостаточным использованием научно-технических достижений в производственно-сбытовой деятельности предприятия.

Вышеперечисленные негативные тенденции развития птицеводства отразились в том, что в последние годы резко возросла себестоимость единицы продукции птицеводства, причем её рост опережал темпы роста цены реализации. В результате снизилась рентабельность птицеводства.

Повышение экономической эффективности птицеводства возможно путем оптимизации производства, сопровождающейся переходом на содержание птицы наиболее продуктивных кроссов, применения более рациональных схем выращивания молодняка и содержания взрослой птицы, технического переоснащения птицефабрик, использование инновационных технологий в прогнозировании и планировании производства. Это, в свою очередь, достигается при помощи методов математического моделирования экономических процессов в птицеводстве. Для сложных экономических систем, какими являются экономические системы птицеводческих производств, в условиях неопределенности влияющих факторов при моделировании целесообразнее использование методов теории самоорганизации, основанных на применении внешних критериев селекции. Реализация управленческих решений должна базироваться на качественных среднесрочных прогнозах, что требует использование нелинейных прогностических моделей, учитывающих инертность экономических факторов.

Далее детально рассмотрены этапы технологического процесса производства пищевого куриного яйца (инкубации яйца, выращивания молодняка и взрослого поголовья) в ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края, а также состав и роль кормов в производстве.

Во втором разделе рассматриваются методика и алгоритм идентификации прогностических моделей птицеводческого производства и компьютерные технологии ситуационного управления птицеводческим производством.

Для эффективного функционирования птицеводческого предприятия необходимо посредством управляющих воздействий оптимизировать процессы производства и продажи куриных яиц. По данным за период с 2001 по 2005 года количество непроданного яйца на предприятии составляет в среднем около 726 тыс. яиц в квартал, что вгечет ненужные расходы ни хранение продукции, кормление и содержание кур-несушек.

Экономическую систему птицеводческого предприятия можно описать следующей системой уравнений

'©„р = ФО;

■ 0сн=(р(п,4'1); (1)

где целевыми функциями являются 0ор и 0СН - количество проданных и произведенных яиц; X = {х,^,...^} - вектор внешних воздействий, влияющих на реализацию куриных яиц; £1 - количество кур несушек; % , -затраты на корма для кур и цыплят; Ъ - затраты на инкубационное яйцо; Р | -себестоимость в период 1, Б!, - выручка от реализации в период 1:, Р \ - сумма полученных кредитов, которые не должны погашаться в период I, Бд -постоянные издержки производства в период X, Б, - затраты на расширение производства в период X, р = 1 - у, где у - налог на прибыль.

Принятие правильных управленческих решений базируется на точных прогнозах развития экономических систем, которые, в свою очередь, зависят от погрешности целевых функций. Таким образом, важной составляющей процесса управления производством является моделирование целевых функций. Идентификацию целевых функций следует проводить с учетом внешних критериев селекции с помощью методов теории самоорганизации и, в частности, метода группового учета аргументов (МГУА). Идентификация целевых функций 0пр и 0СН должна отвечать требованиям ситуационного управления экономическими процессами производства, поэтому, предлагается искать оптимальные целевые функции в классе нелинейных моделей вида

2п + —-г-

п 2п 2!(п -2)! п-1 „

У = £ 1х,х„+а0. (2)

1 = 1 ] = п + 1 к = 2п +1 у.1»=у + |

В связи с этим система (1) примет вид

2п + ,

п 2п 2!(п-2)! п-1 п

¡ = 1 j = n + l к = 2п+] у = 1 = V +1

_ ш!

2Ш +—---гш 2т 2!(т-2)! т-1 т

©с„ = £аЛ + + £ акХ (3)

1 = 1 j = т + 1 к = 2 т +1 V = 1 у»' = V +1

-2 П

С учетом запаздывания до двух шагов по времени и

1 = 0 ¡ = 1

исключения слагаемых типа акх°х~'+ ак+1х°х~2 + ак+2х~'х~2 количество независимых переменных, участвующих в эксперименте по идентификации

о , (Зп)!

прогностических моделей экономических процессов составило 3 п + —-—.

Согласно принципа свободы выбора решений, обеспечивающего объективный

характер исследований, к эксперименту по идентификации прогностической модели изучаемого процесса допускается как можно больше параметров.

Режим реального времени комбинаторного алгоритма МГУА определяется аппаратными средствами, которые позволяют в настоящее время просматривать полные описания, насчитывающие не более чем 25 независимых переменных, но принцип свободы выбора решений делает возможным допуск к эксперименту по идентификации прогностической модели более 25 независимых переменных. Поэтому, чтобы этого не произошло, предусматривается двойное вычисление коэффициента парной корреляции. На первом этапе коэффициент парной корреляции вычисляется для класса

-2 п

Y = ив случае, если его величина достигает критической R0 = 0,7,

t=0 i=l

то рассматриваемый параметр удаляется. При этом критическая величина коэффициента парной корреляции R0 может уменьшаться с шагом 0,05 до тех пор, пока число независимых переменных не станет < 25. Из оставшихся п параметров формируется класс моделей вида (2), который затем также проверяется на наличие зависимых параметров по коэффициенту парной корреляции.

Для выбора оптимальной целевой функции 0пр (или Осн) согласно модифицированному комбинаторному алгоритму МГУА предусматривается перебор всех частных описаний полного описания вида (2) по внешним критериям селекции: несмещенности, сходимости, погрешности эпигнозного прогноза, комбинированному и сценарному критериям. В итоге по внешним критериям определяются 2-3 лучших модели, из которых затем выбирается одна оптимальная модель по сценарному критерию, заключающемуся в соответствии модели физической картины изучаемого процесса.

В использовании внешних критериев селекции, которые по существу являются погрешностью прогноза, заложен постоянный контроль за изменением экономических условий. Изменения экономических условий легко контролируются по возрастанию погрешности и превышению значений критериев селекции. В этом случае происходит простой пересчет модели по новым фактическим данным.

С учетом основных положений методики идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства, представленных выше, алгоритм идентификации целевых функций 0лр и 0СН можно представить в виде цепочки, состоящей из 8 блоков (рисунок 1).

Предложенные выше алгоритмы реализованы в виде программного комплекса по идентификации прогностических моделей экономически процессов и принятию ситуационных управленческих решений EKONOM_IDEN 2.1 на языке Object Pascal в среде Delphi 7.0. Программ имеет дружественный интерфейс (рисунок 2) и позволяет рассматривать до 10 независимых параметров экономической системы птицеводческог производства.

^ Начало}

I 1

Ввод данных

/

/

^Вибор оптимальной модели по сценарному критер»ш| Г Конец

Рисунок 1 - Алгоритм идентификации целевых функций процессов экономических систем

Время идентификации определялось длиной выборки данных, количеством независимых параметров и их запаздыванием. Так для 4-летней выборки с максимальным числом частных описаний 2п время эксперимента по идентификации прогностических моделей составило около 50 минут работы на ПК с процессором AMD 2,4+ ГГц.

i; ЕЗ ■!

г. га :

;' Ш 1 СП :

: г г р > 1 г г ь» 1 i г Г Р t 1ГГР1

; ггрг ' Г I- р- 1, гг r >1

' ггр ь! ; г р и. ¡гг»«

для РСВ

Г Г Р и1 Г Г Р 13 Г Г w и Г Г Р ы Г- Г Р ы Г Г » — •Г Г Р *> Г Г Р « из

Г Г Р и Г Г р'» Г -Г' R> к Г Г Р я Г Г Р к ГГРя Г г р * г г % " сэ

Г Г F ч Г Г Р Г Г Р и Г Г р * ГгРо • Г Г-Р «

Г Г С »1 ГГР11 Г Г Р •> Г Г Р м Г Г Р ы Г Г Р ы Г Г Р ♦« г г Р и г Г р Г Г Р X . шз

Г Г К7 т. ГГ Р« Г Г Р » ГГ Р 1 Г Г Р Г Г Р м г- Г F х Г Г Р « Г Г Р *, Ггв. Г Г f» г Г р « г Г Р Л ГГР* Г г • Р >« ЕШ

rTi Дг |

. ^Чфпвламмк порямпум

Рисунок 2 - Интерфейс программы ЕКО>ЮМ_ГОЕК

В третьем разделе с целью оценки финансово-экономического состояния ООО "Витязевская птицефабрика" проводится анализ финансовой деятельности предприятия за период 2001-2005 гг. Основными показателями являются: ликвидность баланса, платежеспособность, финансовая устойчивость (таблица 1), рентабельность.

Финансовый анализ показал, что можно охарактеризовать ликвидность баланса ООО "Витязевская птицефабрика" как недостаточную. Наблюдается тенденция снижения платежеспособности.

Анализ финансовой устойчивости показал, что на начало анализируемого периода у организации было кризисное финансовое состояние, на конец анализируемого периода ситуация имеет тенденцию к ухудшению.

Таблица 1 - Обобщающие показатели финансовой устойчивости ООО "Витязевская птицефабрика"__

Показатели (тыс. руб.) 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г.

1.Изл. (+) или недост. (-) собствен, оборотных средств (ФС) 529 -24803 -29654 -35613 -67197

2.Изл. (+) или недост.(-) соб. и долгероч. заёмн. ист. (ФТ) 529 -24803 -29654 -35613 -67197

З.Изл. (+) или недост. (-) оби велич. источ. (ФО) 9065 -24669 -12274 -2528 -20781

Эффективность работы предприятия характеризуют показатели рентабельности. В результате анализа показателей рентабельности видно, что

анализируемое предприятие в 2003 году и частично в 2004 году является нерентабельным и только в 2005 году наблюдается повышение рентабельности. Снижение рентабельности продаж в 2003 и 2004 гг. происходит из-за того, что темпы роста выручки намного ниже темпов роста себестоимости. Существенной причиной повышения себестоимости продукции является перепроизводство куриного яйца, составляющее в среднем за квартал (по данным за 2001 -2005 годы) 726 тысяч штук.

В четвертом разделе приведены результаты эксперимента по идентификации прогностических моделей процессов продажи и производства куриного яйца в экономической системе ООО "Витязевская птицефабрика". Согласно методике идентификации прогностических моделей экономических процессов птицеводческого производства был проведен мониторинг экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" и социально-экономической системы Краснодарского края за период с 2002 года по 2006 год с шагом 1 квартал. Для эксперимента по идентификации прогностической модели процесса продажи куриных яиц было выделено 33 независимых параметра, а для процесса производства куриных яиц - 45 независимых параметров экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" и Краснодарского края. С учетом этого, математическое описание экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" можно представить в виде

Г « 33!

66 + --

33 66 21-31! 32 33

©пР=2>.х1+2>^-зз+ £ 1Хх»+а<>;

¡ = 1 1 = 3 4 к = 66 +1 v=lw = v-H 451

90+ ———

45 90 2! .43! 44 45

©с„=Ха^+1>Лг-«+ £ ак£ 2Хз„+а0; (4)

¡=1 _|-46 к =91 = » + 1

при п = 33 и т = 45. Чтобы сократить объемы эксперимента по идентификации моделей изучаемых процессов был проведен предварительный анализ результатов, получаемых при изменении количества конечного числа независимых параметров и времени запаздывания. Анализ показал, что минимальное значение критерия эпигнозного прогноза соответствует выборке насчитывающей 21 переменную, при этом в качестве первого критерия селекции использовался критерий сходимости. Оптимальный шаг запаздывания для процесса продаж яиц составил -1.

Оптимальная модель процесса продаж куриного яйца представляет собой выражение

0пр = -0,01775 х°х|8 +5,20949 х;х)2-4,97177х°х; - 0,08681 х" х"п -0,34633 х?х2°4+ 11,53824 х° х25 +2,98828 х^х°2 + 0,21574 х,'2х°4- 0,08272 х ¡3 х°8 -0,00009 х°6х°а - 0,00941 х,°6х°6+0,00001 х^х^ -1813,11, (5) где х2 - затраты, приходящиеся на производство куриного яйца (тысячи штук), Х5 - индексы тарифов на грузовые перевозки автотранспортом (по России), х6 - индексы тарифов на услуги связи (по России), х7 - индексы цен на

сельскохоз. продукцию, х12 - сводный индекс потребительских цен (по краю), хв - затраты на ГСМ, xí6 - расход электроэнергии, х!8 - расход природного газа, х24 - численность населения, занятого в экономике края, х25 - численность безработных (по краю), х2б - уровень безработицы (по краю), х33 - объем производства куриного яйца (по краю).

Оптимальная модель производства куриного яйца представляет собой выражение

©сн = 74,66341 S? + 17,10937 s] -0,05262 + 0,02555 s°,s°4 + + 0,00002 s°7 S;5 - 0,00002 s^ - 0,29259 &\5 - 32,4 (6)

где S| - количество кур-несушек, s29 - расход пшена на корм, .«^-расход тритикале, s42 - расход ячменя на корм, s44 - количество падежа кур-несушек, s45 - количество забоя кур-несушек.

Значения критерия эпигнозного прогноза Р = 0,00193 и Р = 0,00232 для моделей продажи и производства куриных яиц соответственно свидетельствуют о том, что погрешность прогноза меньше 1%, что позволяет с успехом использовать полученные модели для эффективного ситуационного управления производством птицефабрики.

В пятом разделе показана структурно-функциональная схема системы управления производством, рассмотрен алгоритм принятия управленческого решения для птицеводческого производства и приведены результаты оптимизации процессов продажи и производства куриных яиц для экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика".

Реализация управленческого решения в системе птицеводческого предприятия базируется на системе (3), куда в качестве управляющего параметра входит количество кур-несушек. Алгоритм принятия управленческого решения реализуется в несколько этапов (рисунок 3). На первом этапе согласно методике идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства происходит определение целевой функции продажи куриных яиц на основе класса моделей

2 л +■—-г-

n 2n 2!( п - 2)! п-1 п

®пР = 1>;х*+ 2>jXj2_„ + X akIIXxw+a0,

j-n + l k = 2n +1 v.|w = »+l

где в качестве X выступают внешние параметры производства, определяемые в основном спецификой социально-экономического положения региона.

На втором этапе аналогично определяется целевая функция производства куриных яиц на основе класса моделей

т!

2т + —т-—

т 2т 2!(т-2)! т-1 т

®с„ = 1>Л+ 2>)S;_m+ £ ak£ £svsw+a0J

i — I j=m + I k =2m + 1 v=Iw = vtl

где в качестве S выступают уже внутренние параметры производства, определяемые в основном спецификой птицеводческого производства, куда, в том числе, входит и управляющий параметр - количество кур-несушек.

Третий этап - это этап прогноза продажи птицеводческой продукции (куриного яйца). На этом этапе согласно полученной модели 0пр делается прогноз на период Т, причем входящие в модель внешние параметры

производства выбираются исходя из перспективного плана развития региона и страны в целом. __

Г"

J

Ввод данных ,

внутренние параметры внешние параметры у

Определение целевой функции продажи куриных яиц нп основе класса моделей

е„, = 2>.*,+ 21г

Определение целевой функшш производства куриных ячи ил основе класса моделей

©,.=2>А + !£ « + 21 о, 2

т

Прогноз спроса на птицеводческу ю продукцию

согласно полученной модели ©„,. на период Т. Внешние параметры производства выб!фаются

исходя из перспективного плана _развития региона и страны в целом._

Расчет К _ = 14©^, )

Расчет на основе существующих норм количества кормов» необходимых для кур-несушек

Расчет свободных средств предприятия

с= р^ -р;

•| Привлечение дополнительных

| финансовых средств в виде

| собствем¡[ых финансовыл.

• средств, вредительских [ взносов и заемных средств

Управленческие решения по производству куриных яиц экономически обоснованы

Устойчивое развитие производства

С

к~1>| 1С11

Рисунок 3 - Алгоритм принятия управленческого решения в системе птицеводческого производства Полученные прогнозные значения подставляются в модель для ©сн, т.е. 0СН = ©^ . Но в этой модели присутствует параметр, характеризующий

количество кур-несушек (К„ - управляющий параметр), что и позволяет нам определить количество кур-несушек для прогнозных значений ©^

Исходя из прогнозного количества кур-несушек К„ на период Т, определяется, на основе существующих норм, количество кормов необходимых для кур-несушек.

Полученные решения должны иметь финансовую реализацию, что заставляет нас определять свободные средства предприятия С= -Р! -Б; и, в случае их нехватки, привлекать краткосрочные кредиты. Полученные средства расходуются на закупки кормов Ч'] для прогнозного количества кур-несушек К„ , закупки яиц для инкубатора Z и кормов для цыплят Ч'г-

Полученные, в результате эксперимента по идентификации прогностических моделей экономических процессов системы ООО "Витязевская птицефабрика", модели (5 и 6) были использованы для оптимизации процессов продажи и производства куриных яиц, согласно алгоритму принятия управленческого в системе птицеводческого производства (рисунок 4).

Для проверки работоспособности моделей продаж и производства куриного яйца, согласно (5,6) были сделаны прогнозы на 1 и 2 кварталы 2006 года (таблица 2).

Таблица 2 - Прогноз объемов продажи и производства куриного яйца (тыс. шт.)

Процесс

1 квартал 2006 года

Прог-ноз (П.)

План

Абс. погр. (А.)

Отн. погр. (50

2 квартал 2006 года

Прогноз

(П2)

План

Абс. погр.

(А2)

Отн. погр. (82)

Продажи

25652

25728

-76

0,0029

24972

24925

47

0,0019

Производства

26187

26194

0,0003

25265

25252

13

0,0005

Из таблицы 2 видно, что модель (5) имеет высокую сходимость результатов и она сопоставима с величиной критерия погрешности эпигнозного прогноза (Р = 0,00193; Б, = 0,00293; Б2 = 0,0018969). Модель (6) также имеет высокую сходимость результатов и она сопоставима с величиной критерия погрешности эпигнозного прогноза (Р = 0,00232; Б] = -0,0003; Б2 = 0,0005).

Проверив адекватность полученных моделей согласно методологии ситуационного управления птицеводческим производством переходим к оптимизации количества кур-несушек. Для этого из выражения (6) выразим количество кур-несушек К„ = X] в "прогнозируемом" квартале

Б, = КН = (-0СН+ 17,10937 Б, - 0,05262 Б* Б, +0,02555 Б°9Б°„ + ■ 0,00002 Бз7 Бд5 - 0,00002 8'42б°4 - 0,29259 Б°4Б^5 - 32,4)/-74,66341.

(7)

Подставив в выражение (7) вместо 0СН прогнозные значения объемов продаж куриного яйца (соответственно П) и П2 из таблицы 3) получим

необходимое количество кур-несушек соответственно в 1 и во 2 кварталах 2006 года (таблица 3)._

-

МОНИТОРИНГ СОППЛЛЫЮ-ЭКОПОМПЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ РЕГИОНА и 11Р ЕД1! Р1Ш тия АПК

ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ

Выделение внутренних •'■ параметров

управляющих параметров

СТРУКТУРНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВА И продажи КУРИНЫХ ЯИЦ

Задание кгасс

структур

/'Выбор оптимальной Х-'"' Определение ч ( . модели по внешним. ^ коэффициентов } ^критериям селскиии /^парной корреляции у

РЕАЛИЗАЦИЯ СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

I__

УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ПРЕДПРИЯТИЯ ^ ^ —

Рисунок 4 - Концепция ситуационного управления экономическими системами птицеводческих производств

Таблица 3 - Прогнозное количество кур-несушек (тыс. шт.)

1 квартал 2006 года 2 квартал 2006 года

Прогноз План Абсолютная погрешность Прогноз План Абсолютная погрешность

361,62 368,78 -7,16 339,43 | 343,35 -3,92

Согласно таблицы 3 количество кур-несушек сократится в 1-м квартале

2006 года на 7,16 тыс. шт., а во втором квартале 2006 года на 3,92 тыс. шт. Учитывая, что затраты на содержание тысячи штук кур-несушек в 2005 году в среднем составили 72,648 тыс. руб., получим экономию денежных средств за два квартала 2006 года в размере 805 тыс. руб.

Разработанные положения методики и алгоритма идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства, а также алгоритма принятия управленческого решения для птицеводческого производства, приводящего к устойчивому развитию экономической системы птицефабрики позволяют сформулировать основные положения концепции реализации ситуационного управления в системах птицеводческих предприятий (рисунок 4).

Основные результаты работы

2. На основе анализа основных особенностей функционирования птицеводческих предприятий и современного состояния экономико-математического аппарата используемого для моделирования, прогнозирования и принятая управленческих решений в системах агропромышленных предприятий разработана оригинальная методика идентификации прогностических моделей экономических процессов в системах птицеводческих производств с использованием положений теории самоорганизации, в которой предложена система параметрических и балансовых моделей экономической системы птицеводческого предприятия с возможностью реализации ситуационных управленческих решений.

2. Создан эффективный модернизированный комбинаторный алгоритм идентификации прогностических моделей экономических процессов, отличающийся возможностью выбора в реальном режиме времени с помощью двухэтапной процедуры оценивания независимых параметров в условиях неопределенности влияющих факторов оптимальной модели на основе нелинейного класса моделей экономических процессов с учетом инертности воздействий на экономическую систему птицеводческого предприятия.

3. Разработан программный комплекс, реализующие основные положения методики идентификации прогностических моделей экономических процессов птицеводческих предприятий, реали?чющий рациональный вычислительный процесс и принятие управленческих решений по управлению экономическими процессами в системе птицеводческих производств в реальном режиме времени.

4. Разработан алгоритм принятия управленческого решения по оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы

птицеводческого предприятия на основе прогностических моделей экономических процессов системы птицеводческих предприятий.

5. Для получения прогностических моделей, необходимых для анализа состояния экономической ситуации и принятия управленческих решений для улучшения устойчивой работы предприятия проведен эксперимент по идентификации прогностических моделей процессов продажи и производства куриных яиц экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края. Эксперимент по идентификации прогностических моделей включал мониторинг финансово-экономической деятельности птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края за период с 2002 года по 2006 год с шагом один квартал, на основании которого сформирован банк исходной информации, включающий внутренние параметры производства и внешние параметры состояния социально-экономической системы региона (всего 78 параметров) для анализа финансового состояния предприятия, его производственного потенциала, уровня устойчивого развития и непосредственно сам программный эксперимент по идентификации прогностических моделей основных экономических процессов. Полученные прогностические модели процессов продажи и производства куриных яиц характеризуются малой погрешностью прогноза (менее 1% - погрешность эпигнозного прогноза Р = 0,00193 и Р = 0,00232 для моделей продажи и производства куриных яиц), что делает возможным их использование в выработке и принятии управленческих решений для улучшения устойчивой работы предприятия.

6. На основе анализа параметров моделей экономической системы птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края и среднесрочного прогноза основных производственных процессов оптимизировано производство куриных яиц с целью устойчивого развития предприятия. Оптимизация количества кур-несушек позволила сократить их количество только за два квартала 2006 года на 11,08 тыс. шт., что, в свою очередь, привело к экономии денежных средств в размере 805 тыс. руб.

7. Разработана концепция устойчивого развития птицеводческих предприятий на основе реализации ситуационного управления, базирующегося на оригинальной методике, алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства и алгоритме принятия управленческого решения в экономических системах птицеводческих предприятий.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

1. Мальцев, A.A. Структурно-функциональные модели экономических систем [Текст] /A.A. Мальцев // Системы управления и информационные технологии, №4.2 (26), 2006. - С. 252 - 256.

Статьи и материалы конференций

2. Мальцев, A.A. Алгоритм априорной оценки вариации выборки аргумента динамического процесса [Текст] /A.A. Мальцев, М.Н. Вернигора //Сборник

научных трудов филиала МГСУ в г. Анапа. Выпуск №3. - Анапа АФ РГСУ,

2005.-С. 168- 170.

3. Мальцев, A.A. Алгоритм процесса принятия решения в управлении производством в условиях глобализации [Текст] /A.A. Мальцев // Глобализация: настоящее и будущее России: Материалы VI Международного социального конгресса. Том 1. - М.: Издательство РГСУ,

2006.-С. 108- 109.

4. Стародубцев, B.C. Принятие управленческих решений в сложных экономических системах [Текст] / В.С.Стародубцев, A.A. Мальцев //Правосудие: история, теория, практика: сборник материалов Всероссийской науч.-практ. конф. в 2-х ч.-Воронеж: Научная книга, 2006. -С. 238 - 240.

5. Стародубцев, B.C. Генерация управленческих решений в системе агропромышленных предприятий [Текст] / В.С.Стародубцев, A.A. Мальцев // Теория конфликта и ее приложения: Материалы IV-й Всероссийской науч,-техн. конф. 4.1. - Воронеж: Научная книга, 2006,- С. 265 - 268.

6. Стародубцев, B.C. Ситуационное управление в системах агропромышленных предприятий [Текст] / В.С.Стародубцев, A.A. Мальцев // Информационные технологии моделирования и управления. Выпуск №1 (35). - Воронеж, Научная книга, 2007. - С. 155 - 158.

7. Мальцев, A.A. Структурная идентификация экономических процессов агропромышленных предприятий [Текст] / A.A. Мальцев // Информационные технологии моделирования и управления. Выпуск №1 (35).-Воронеж, Научная книга, 2007. - С. 20 - 25.

8. Стародубцев, B.C. Ситуационное управление в системах птицеводческих предприятий [Текст] / В.С.Стародубцев, A.A. Мальцев //Экономическое прогнозирование: модели и методы : Материалы III Международной науч.-практ. конф. - Воронеж: Воронеж, гос. унив., 2007,- С. 286 - 293.

9. Мальцев, A.A. Выбор адекватных методов математического моделирования в управлении процессами в социально - экономических системах [Текст] / A.A. Мальцев // Здоровье населения - основа процветания России: Материалы Всероссийской науч. - практ. конф.-Анапа: АФ РГСУ, 2007.- С. 123 - 125.

Просим принять участие в работе диссертационного совета Д 212.034.02 и выслать Ваш отзыв на автореферат в двух экземплярах с заверенными подписями по адресу 394613, г.Воронеж, ул.Тимирязева, 8, Воронежская государственная лесотехническая академия, ученому секретарю.

Тел/факс (8-4732) 53-72-40, (8-4732) 53-74-18

МАЛЬЦЕВ АНДРЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

Управление в экономических системах предприятий птицеводческой отрасли сельского хозяйства

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 7.04.2007. Формат 60x84/16. Усл. печ.л. 1,0. Тираж 100. Заказ 219. Издателъско-полиграфический центр Воронежского государственного университета. 394006, г. Воронеж, Университетская площадь, 1, ком.43, тел.208-853. Отпечатано в лаборатории оперативной печати ИПЦ ВГУ.

ВВЕДЕНИЕ

1 ОСОБЕННОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ЭФФЕКТИВНОГО

УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЙ ПТИЦЕВОДЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

1.1 Экономические особенности агропромышленного комплекса Российской Федерации

1.2 Сущность и содержание понятия устойчивости развития предприятий

1.3 Анализ методов математического моделирования экономических процессов

1.4 Постановка задачи

1.5 Выводы

2 ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ПРОЦЕССОВ ПТИЦЕВОДЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА

2.1 Методика идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства

2.2 Алгоритм идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства

2.3 Компьютерные технологии, реализующие концепцию ситуационного управления птицеводческим производством

2.6 Выводы

3 АНАЛИЗ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ

ОБЩЕСТВА С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "В ИТЯЗЕВСКАЯ ПТИЦЕФАБРИКА"

3.1 Оценка финансовой деятельности предприятия

3.2 Анализ показателей ликвидности и рентабельности в контексте принятия управленческого решения

3.3 Выводы

4 ИДЕНТИФИКАЦИИ ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

ПРОЦЕССОВ ПТИЦЕВОДЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ ООО "ВИТЯЗЕВСКАЯ ПТИЦЕФАБРИКА" КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ

4.1 Идентификации прогностических моделей процессов продажи и производства куриных яиц в экономической системе ООО "Витязевская птицефабрика"

4.2 Выводы

5 УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ В

СИСТЕМАХ ПТИЦЕВОДЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

5.1 Система управления в экономической системе птицеводческого предприятия

5.2 Алгоритм принятия управленческого решения в системе птицеводческого предприятия

5.3 Оптимизация процессов продажи и производства куриных яиц для экономической системы

ООО "Витязевская птицефабрика"

5.4 Основные положения концепции реализации ситуационного управления в системах птицеводческих предприятий

5.5 Выводы 125 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 126 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 129 ПРИЛОЖЕНИЕ А 141 ПРИЛОЖЕНИЕ Б 144 ПРИЛОЖЕНИЕ В

В современных условиях все возрастающей конкуренции на рынке сельскохозяйственной продукции большое значение имеет повышение эффективности деятельности аграрного производства. Критерием эффективности является обеспечение населения качественной сельскохозяйственной продукцией при минимальных затратах на ее производство. Важная роль в этом отводится наиболее динамичной отрасли животноводства - промышленному птицеводству. Птицеводство, независимо от времени года, обеспечивает население ценными диетическими продуктами питания: яйцом и мясом птицы, характеризующимися большим содержанием белка при низкой калорийности и уровне холестерина. Птица отличается большой плодовитостью, коротким периодом развития и высокой конверсией корма по сравнению с другими сельскохозяйственными животными.

Годы перехода страны к рыночным отношениям стали для птицеводства периодом экономических потрясений, привели к резкому уменьшению поголовья птицы, объемов производства продукции, снижению эффективности деятельности птицеводческих предприятий. Значительная часть высокорентабельных ранее хозяйств стала убыточной. Несмотря на то, что в настоящее время промышленное птицеводство постепенно выходит из кризиса и восстанавливает производство, всеобщей стабилизации и значительного подъема в отрасли не наблюдается. Рентабельность производства яиц даже с учетом дотаций и компенсаций составляет не более 20%. Прибыли, получаемой птицефабриками, недостаточно не только для расширенного воспроизводства, но и для стабильного их функционирования.

Выход из создавшейся ситуации возможен в результате интенсификации и оптимизации производственной и сбытовой деятельности птицефабрик. Основными вехами в этом направлении являются: > рациональная организация производственных процессов;

• использование высокопродуктивных кроссов птицы; использование полнорационных кормов; создание оптимального микроклимата для птицы; регулярный зооветеринарный контроль; исследование рынка и экономической конъюнктуры; использование инновационных технологий в содержании и кормлении птицы, а так же в прогнозировании и планировании производства.

В связи с этим, приобретает актуальность эффективное управление предприятием. Выбор из нескольких альтернативных вариантов оптимального управленческого решения, адекватного ситуации на рынке, возможен при наличии достоверной информации о структуре и степени взаимодействия производящих и потребляющих секторов экономики данной отрасли, о влиянии на производственную и сбытовую деятельность предприятия внешних и внутренних факторов, а также качественного прогноза. Выполнение указанных условий достигается при помощи математического моделирования процессов производства и сбыта продукции, представляющего собой поиск математических соотношений описывающих взаимодействия формально, в виде уравнений или систем уравнений, а также в виде таблиц, графиков и т. д. Таким образом, математическое моделирование является важным звеном в управлении предприятием, в частности, предприятием птицеводства.

Диссертация выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой И.Т.601 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и научному направлению АФ РГСУ -"Мониторинг состояния и разработка технологий эффективного управления социально - экономическим развитием на региональном и местном уровнях".

Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов, программного и методического обеспечения принятия управленческих решений на основе идентификации прогностических моделей процессов экономических систем птицеводческих предприятий для устойчивого развития производства.

Эта цель достижима только при проведении целого комплекса исследований, основными задачами которого являются: на основе анализа основных особенностей функционирования птицеводческих предприятий и современного состояния экономико-математического аппарата используемого для моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений в системах агропромышленных предприятий разработать методику идентификации прогностических моделей основных экономических процессов птицеводческого предприятия, базирующуюся на теории самоорганизации и ее приложении - методе группового учета аргументов; создать эффективный алгоритм и базирующийся на нем программный комплекс, реализующие основные положения методики идентификации прогностических моделей экономических процессов птицеводческих предприятий, реализующий рациональный вычислительный процесс в реальном режиме времени; провести мониторинг финансово-экономической деятельности птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края, на основании которого сформировать банк исходной информации включающей внутренние параметры производства и внешние параметры состояния социально-экономической системы региона для анализа финансового состояния предприятия и провести эксперимент по идентификации прогностических моделей процессов продажи и производства куриных яиц экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края; разработать алгоритм принятия управленческого решения по оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы птицеводческого предприятия и на основе анализа параметров моделей экономической системы птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края и среднесрочного прогноза основных производственных процессов оптимизировать производства куриных яиц с целью устойчивого развития предприятия; ^ разработать основные положения концепции устойчивого развития птицеводческих предприятий на основе реализации ситуационного управления, базирующегося на оригинальной методике, алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства и алгоритме принятия управленческого решения.

В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: оригинальная методика идентификации прогностических моделей экономических процессов в системах птицеводческих производств с использованием положений теории самоорганизации, в которой предложена система параметрических и балансовых моделей экономической системы птицеводческого предприятия, отличающаяся возможностью реализации ситуационных управленческих решений; модернизированный комбинаторный алгоритм идентификации прогностических моделей экономических процессов, отличающийся возможностью выбора в реальном режиме времени с помощью двухэтапной процедуры оценивания независимых параметров в условиях неопределенности влияющих факторов оптимальной модели на основе нелинейного класса моделей экономических процессов с учетом инертности воздействий на экономическую систему птицеводческого предприятия; алгоритм принятия управленческого решения по оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы птицеводческого предприятия на основе прогностических моделей экономических процессов системы птицеводческих предприятий; интегрированный программный комплекс, отличающийся реализацией ситуационного управления экономическими процессами птицеводческого предприятия; основные положения концепции устойчивого развития экономических систем птицеводческих предприятий, базирующиеся на оригинальной методике, алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства и алгоритме принятия управленческих решений по оптимизации производства.

На основе разработанного комплекса методов, алгоритмов и программных продуктов произведена оптимизация производственных процессов экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края. Решение системы уравнений, описывающих экономические процессы, основу которых составляют модели, полученные с помощью предложенной методики идентификации прогностических моделей, позволило оптимизировать процесс производства куриных яиц и обеспечить устойчивое развитие предприятия.

Результаты диссертации, внедрены в производство на ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края.

Основные методические и программные разработки диссертации используются для проведения практических и лабораторных занятий по курсам: "Организация и планирование производства" для студентов 4 курса факультета информационных технологий и рекламы, "Экономика отрасли" и "Компьютерное моделирование экономики" для студентов 3 курса социально - экономического факультета, "Основы менеджмента" для студентов 2 и 3 курсов факультета социального управления АФ РГСУ.

Основные положения работы неоднократно докладывались и обсуждались на VI Международном социальном конгрессе "Глобализация: настоящее и будущее России" (Москва, 2006), Всероссийской научно-практической конференции научно-практической конференции "Правосудие: история, теория, практика" (Воронеж, 2006), IV Всероссийской научно-технической конференции "Теория конфликта и ее приложения" (Воронеж, 2006), Всероссийской научно-практической конференции "Здоровье населения - основа процветания России" (Анапа, 2007), III Международной научно-практической конференции "Экономическое прогнозирование: модели и методы"(Воронеж, 2007) и ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава АФ РГСУ (Анапа, 2005,2006, 2007).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ, в том числе в издании рекомендованном ВАК. В работах, опубликованных в соавторстве, личное участие автора заключается в определении проблемы, цели и задач; в выполнении научных и экспериментальных исследований, включающих теоретические разработки, проведение расчетов на ЭВМ, обработке и анализе их результатов; внедрении результатов в производство.

5.5 Выводы

1. Предложен алгоритм принятия управленческого решения для птицеводческого производства на основе оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы птицеводческого предприятия.

2. На основе прогностических моделей продажи и производства куриных яиц были определены объемы продаж куриных яиц на первый и второй кварталы 2006 года, которые затем использовались согласно концепции ситуационного управления птицеводческим производством для оптимизации количества кур-несушек. Оптимизация количества кур-несушек позволила сократить их количество только за два квартала 2006 года на 11,08 тыс.шт., что, в свою очередь, привело к экономии денежных средств в размере 805 тыс.руб.

3. Сформулированы основные положения концепции реализации ситуационного управления в системах птицеводческих предприятий, базирующиеся на предложенной методике и алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства, а также алгоритме принятия управленческого решения для птицеводческого производства, направленной на устойчивое развитие экономической системы птицефабрики

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований разработаны модели, алгоритмы, программное и методическое обеспечение принятия управленческих решений на основе идентификации прогностических моделей процессов экономических систем птицеводческих предприятий для устойчивого развития производства.

При проведении целого комплекса исследований были решены следующие задачи:

1. на основе анализа основных особенностей функционирования птицеводческих предприятий и современного состояния экономико-математического аппарата используемого для моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений в системах агропромышленных предприятий разработана оригинальная методика идентификации прогностических моделей экономических процессов в системах птицеводческих производств с использованием положений теории самоорганизации, в которой предложена система параметрических и балансовых моделей экономической системы птицеводческого предприятия с возможностью реализации ситуационных управленческих решений.

2. создан эффективный модернизированный комбинаторный алгоритм идентификации прогностических моделей экономических процессов, отличающийся возможностью выбора в реальном режиме времени с помощью двухэтапной процедуры оценивания независимых параметров в условиях неопределенности влияющих факторов оптимальной модели на основе нелинейного класса моделей экономических процессов с учетом инертности воздействий на экономическую систему птицеводческого предприятия.

3. разработан программный комплекс, реализующие основные положения методики идентификации прогностических моделей экономических процессов птицеводческих предприятий, реализующий рациональный вычислительный процесс и принятие управленческих решений по управлению экономическими процессами в системе птицеводческих производств в реальном режиме времени.

4. разработан алгоритм принятия управленческого решения по оптимизации процесса производства куриных яиц с целью устойчивой работы птицеводческого предприятия на основе прогностических моделей экономических процессов системы птицеводческих предприятий.

5. для получения прогностических моделей, необходимых для анализа состояния экономической ситуации и принятия управленческих решений для улучшения устойчивой работы предприятия проведен эксперимент по идентификации прогностических моделей процессов продажи и производства куриных яиц экономической системы ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края. Эксперимент по идентификации прогностических моделей включал мониторинг финансово-экономической деятельности птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края за период с 2002 года по 2006 год с шагом один квартал, на основании которого сформирован банк исходной информации, включающий внутренние параметры производства и внешние параметры состояния социально-экономической системы региона (всего 78 параметров) для анализа финансового состояния предприятия, его производственного потенциала, уровня устойчивого развития и непосредственно сам программный эксперимент по идентификации прогностических моделей основных экономических процессов. Полученные прогностические модели процессов продажи и производства куриных яиц характеризуются малой погрешностью прогноза (менее 1% - погрешность эпигнозного прогноза Р = 0,00193 и Р = 0,00232 для моделей продажи и производства куриных яиц), что делает возможным их использование в выработке и принятии управленческих решений для улучшения устойчивой работы предприятия.

6. на основе анализа параметров моделей экономической системы птицеводческого предприятия ООО "Витязевская птицефабрика" Краснодарского края и среднесрочного прогноза основных производственных процессов оптимизировано производство куриных яиц с целью устойчивого развития предприятия. Оптимизация количества кур-несушек позволила сократить их количество только за два квартала 2006 года на 11,08 тыс. шт., что, в свою очередь, привело к экономии денежных средств в размере 805 тыс. руб.

7. разработана концепция устойчивого развития птицеводческих предприятий на основе реализации ситуационного управления, базирующегося на оригинальной методике, алгоритме идентификации прогностических моделей процессов птицеводческого производства и алгоритме принятия управленческого решения в экономических системах птицеводческих предприятий.

1. Абрютина, М. С. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия Текст. / М. С. Абрютина, А. В. Грачев. М.: Дело и Сервис, 1998.-455 с.

2. Астринский, Д. Е. Экономический анализ финансового положения предприятия Текст. / Д. Е. Астринский, В. JT. Наноян // Экономист. -2000.-№12.-С. 27-32.

3. Безрукова Т.Л. Концепция устойчивого развития мебельных предприятий Текст.: монография / Безрукова Т.Л., Хореев А.И., Стародубцев B.C. и др.- Воронеж, Изд-во Воронеж, гос. ун-та,2004.-148 с.

4. Бернстайн, J1. А. Анализ финансовой отчетности Текст.: учебник / J1. А. Бернстайн. М.: Финансы и статистика, 2003. - 624 с.

5. Бессарабова, Р. Ф. Корма и кормление сельскохозяйственной птицы Текст. / Р. Ф. Бессарабова. М.: Колос, 1992.-271 с.

6. Бирман, В. В. Диверсификация производства как фактор финансовой устойчивости агропредприятий Текст. / В. В. Бирман, И. С. Бурейко // Российский экономический журнал. 2004. - № 10. - С. 76 - 83.

7. И. Вапник, В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным Текст. / В.Н. Вапник М.: Наука, 1979. - 447 с.

8. Глущенко, В. В. Разработка управленческого решения. Прогнозирование- планирование. Теория проектирования экспериментов Текст. /В. В. Глущенко, И. И. Глущенко. Железнодорожный, Моск. Обл.: НПЦ "Крылья", 1997.-400 с.

9. Горшков, Г. И. Животноводство Текст. / Г. И. Горшков, П. Д. Бакшеев. -М.: Колос, 1977.-356 с.

10. Гусев, В. Б. Моделирование экономических процессов в состоянии динамического равновесия Текст. / В. Б. Гусев // Сиб. ж л индустр. мат- ки. 2004. - 7, № 3. - С. 84 - 94.

11. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ Текст. / Н. Дрейпер, Г. Смит. М.: Статистика, 1973. - 392 с.

12. Дилигенский, Н. В. Синтез и идентификация математических моделей производственно-экономических систем Текст. / Н. В. Дилигенский, В. В. Панормов // Вести Самар. гос. техн. ун-та. 2004. - № 27. - С. 57 - 61.

13. Донцова, Л. В. Анализ финансовой отчетности Текст. / Л. В. Донцова, Н. А. Никифорова. М.: Дело и Сервис, 2003. - 336 с.

14. Дуброва, Т. А. Многомерный статистический анализ финансовой устойчивости предприятий Текст. / Т. А. Дуброва, Н. П. Асинова // Вопросы статистики. 2003. - № 8. - С. 7 - 10.

15. Ермолович, JI. Л. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия Текст. / Л. Л. Ермолович. Минск : БГЭУ, 2001.-412 с.

16. Ефимова, О. В. Финансовый анализ Текст. / О. В. Ефимова. М.: Бухгалтерский учет, 1999. - 382 с.

17. Зеленухин, А. А. Кооперация и интеграция агропромышленного производства Текст. / А. А. Зеленухин, Н. С. Миронова // АПК: экономика, управление. 2002. - № 2. - С. 51 - 59.

18. Зубков, А. Ф. Математическое моделирование производственных функций с различными законами распределения основных параметров Текст. / А. Ф. Зубков, Н. В. Назарова. Пенза: Изд - во з-д-втуза Пенз. гос. ун-та, 2004. - 7 с.

19. Ивахненко, А. Г. Долгосрочное прогнозирование случайных процессов согласно алгоритмам МГУА с использованием критериев несмещённости и баланса переменных Текст. / А. Г. Ивахненко, Н. А. Ивахненко // Автоматика. 1974. - № 4. - С. 52 - 59.

20. Ивахненко, А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем Текст. / А. Г. Ивахненко. Киев: Наук, думка, 1982. -296 с.

21. Ивахненко, А. Г. Комбинаторный алгоритм МГУА Текст. / А. Г. Ивахненко, М. 3. Кваско // Автоматика. 1972. - № 5. - С. 48 - 58.

22. Ивахненко, А. Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным Текст. / А. Г Ивахненко, Ю. П. Юрачковский. М.: Радио и связь, 1987. - 120 с.

23. Ивахненко, А. Г. Основные разновидности критерия минимума смещения модели и исследование их помехоустойчивости Текст. / А. Г. Ивахненко, В. Н. Высоцкий, Н. А. Ивахненко // Автоматика. 1978. - № 1.-С. 32-53.

24. Ивахненко, А. Г. Переборные методы самоорганизации моделей и кластеризаций Текст. / А. Г. Ивахненко // Автоматика. 1989. - № 4. -С. 82-93.

25. Ивахненко, А. Г. Самоорганизация прогнозирующих моделей Текст. / А. Г. Ивахненко, Й. А. Мюллер. Киев: Техника, 1984г. - 350 с.

26. Ивахненко, А. Г. Самоорганизация тензорных моделей Текст. / А. Г. Ивахненко, Г. И. Кротов, Ю. В. Костенко //Автоматика. 1988. - №6. -С. 17-22.

27. Ивахненко, А.Г. Непрерывность и дискретность. Текст. / А.Г. Ивахненко Киев: Наук, думка, 1990. - 224 с.

28. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами Текст. / А.Г. Ивахненко. Киев: Технжа, 1975. -312 с.

29. Ивахненко, А.Г. Предсказание случайных процессов. Текст. / А.Г.Ивахненко, В.Г.Лапа Киев: Наук, думка, 1971. - 416 с.

30. Ивахненко, А.Г. Принятие решений на основе самоорганизации Текст. / А.Г. Ивахненко, Ю.П. Зайченко, В.Д. Димитров. М.:Сов. радио, 1979. -275 с.

31. Имамудзинов, Ю. Г. Нелинейное моделирование монетарной политики Белоруссии Текст. / Ю. Г. Имамудзинов, В. Я. Асанович // Нелинейные особенности комплексных систем: сбор. науч. тр. / Минск, БГУ. Минск: Изд во БГУ, 2004. - Вып. 2. - С. 159 - 167.

32. Иоцюс, Г. П. Птицеводство Текст. / Г. П. Иоцюс, Н. И. Старчиков. М.: ВО Агропромиздат, 1989. - 351 с.

33. Калинин, В. Н. Теория систем и оптимального управления Текст. / В. Н. Калинин, Б. А. Резников, Е. И. Варакин. Лен.: Изд - во ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1986. - 264 с.

34. Каск, А. М. Оптимизация процессов промышленного предприятия с помощью математического моделирования Текст. / А. М. Каск, В. С.

35. Малышев // Наука и образование 2004: материалы Международной научно - технической конференции, 7-15 апреля 2004 г. - Мурманск, МГТУ, 2004. - С. 294 - 297.

36. Ковалев, А. И. Анализ финансового состояния предприятия Текст. / А. И. Ковалев, В. П. Привалов. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. -457 с.

37. Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия Текст. : учебник / В. В. Ковалев, О. М. Волкова. М.: Проспект, 2006. - 424 с.

38. Ковалев, В. В. Курс финансовых вычислений Текст. / В. В. Ковалев, В. А. Уланов. М.: Финансы и статистика, 1999. - 422 с.

39. Колемаев, В. А. Математическая экономика Текст. / В. А. Колемаев. -М.: Юнити, 1998.-482с.

40. Кочерга, Ю. JI. Минимаксное оценивание параметров линейной регрессии для j-ro оптимального прогноза Текст. / Ю. JI. Кочерга, Ф. П. Абдуллаев // Автоматика. 1989. - № 1. - С. 22 - 28.

41. Крохмаль, В. Управление заготовками в системе хлебопродуктового комплекса региона Текст. / В. Крохмаль // АПК: экономика, упр. 2004. - № 1.-С. 26-29.

42. Кузнецов, А. В. Экономико-математические методы и модели Текст. / А. В. Кузнецов. Минск: Изд - во БГУ, 2000. - 427 с.

43. Левчук, Е. А. Имитационная модель планирования каналов распределения для товаров длительного хранения Текст. / Е. А. Левчук // Изв. Гомел. гос. ун та. - 2004. - № 4. - С. 99 - 103.

44. Легеза, В. Н. Животноводство Текст. / В.Н. Легеза. М.: ПрофИздат, 2001.-384 с.

45. Лукьянова, В. Д. Промышленное птицеводство Текст. / В. Д. Лукьянова. -К.: Урожай, 1989.-280с.

46. Лосев, В.И. О понятии "устойчивое развитие" Текст. /В.И.Лосев //Консультант директора.- 2000.-№11.-С.2-4.

47. Максютов, А. А. Экономический анализ Текст. / А. А. Максютов. М.: Юнити - Дана, 2005. - 543 с.

48. Мальцев, А.А. Алгоритм априорной оценки вариации выборки аргумента динамического процесса Текст. /А.А. Мальцев, М.Н. Вернигора //Сборник научных трудов филиала МГСУ в г. Анапа. Выпуск №3. Анапа АФ РГСУ, 2005.- С. 168 - 170.

49. Мальцев, А.А. Структурная идентификация экономических процессов агропромышленных предприятий Текст. / А.А. Мальцев // Информационные технологии моделирования и управления. Выпуск №1 (35). Воронеж, Научная книга, 2007. - С. 20 - 25.

50. Мальцев, А.А. Структурно-функциональные модели экономических систем Текст. /А.А. Мальцев // Системы управления и информационные технологии, №4.2 (26), 2006. С. 252 - 256.

51. Маркин, Ю. П. Анализ внутрихозяйственных резервов Текст. / Ю. П. Маркин. М.: Финансы и статистика, 1991. - 416 с.

52. Милосердое, В. А. Многоукладная экономика АПК: состояние и перспективы Текст. / В. А. Милосердов // АПК: экономика, управление. -2002.-№2.-С. 35-41.

53. Минаков, И. А. Экономика сельского хозяйства Текст. / И. А. Минаков. -М.: Колос, 2003.-328 с.

54. Мишин, С. П. Оптимальное стимулирование в многоуровневых иерархических структурах Текст. / С. П. Мишин // Автомат, и телемех. -2004.- №5. -С. 91-114.

55. Моисеев, А. Н. Построение оптимальных траекторий управляемых процессов в экономических задачах Текст. / А. Н. Моисеев. Саратов: Изд -во Саратовского гос - го ун - та, 2004. - 118 с.

56. Нагель, Э. Теорема Гёделя Текст. / Э.Нагель, Д.Ньюмен. М.: Знание, 1970.-62 с.

57. Наумов, А.А. Математическое моделирование экономических систем. Текст. / А.А. Наумов, В.С.Петровский Воронеж: Воронежская государственная лесотехническая академия, 2000. - 180 с.

58. Негашев, Е. В. Анализ финансов предприятия в условиях рынка Текст. / Е. В. Негашев. М.: Высшая школа, 1997. - 347 с.

59. Несушки, руководство по содержанию: рекомендации фирмы Lohman Tierzucht Текст. / Am Seedeih 9 11, 27454 Cuxhavter Germany, 2002. -31c.

60. Оспанов, С. С. Нелинейная агрегированная модель анализа неустойчивости развития экономической системы Текст. / С.С. Оспанов // Вестн. КазНУ. Сер. Мат. Мех. Информат. 2004. - № 1. - С. 147 - 150.

61. Петровский, B.C. Теория управления. Текст.: учебное пособие./ В.С.Петровский Воронеж: Воронежская государственная лесотехническая академия, 1998. - 166 с.

62. Прыкина, Jl. В. Экономический анализ предприятия Текст. : учебник / Л. В. Прыкина. М.: Юнити - Дана, 2003. - 407 с.

63. Полюбина, И. П. Отечественный агропромышленный комплекс, современное состояние и тенденции развития Текст. / И. П. Полюбина // Финансы и кредит. 2003. - № 1. - С. 66 - 72.

64. Радионова, О. П. Агрохолдинги: проблемы становления и развития Текст. / О. П. Радионова // Информационный бюллетень Министерства сельского хозяйства РФ. 2001. - № 9. - С. 24 - 28.

65. Русак, Н. А. Финансовый анализ субъекта хозяйствования Текст. / Н. А. Русак, В. А. Русак. Минск : Вышэйшая школа, 1997. - 309 с.

66. Рыбченко, Н. Е. Модели и методы принятия решений при разработке стратегии и тактики развития вертикально интегрированных корпораций Текст. / Н. Е. Рыбченко. М.: Изд - во Моск. физ.-техн. ун - та, 2004. -115 с.

67. Савицкая, Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия Текст.: учебник / Г. В. Савицкая. Минск: Нов. зн - е, 2005. - 652 с.

68. Симарев, Ю. А. Экономическое моделирование технологического эф-кта механизации приготовления кормов Текст. / Ю. А. Симарев, А. П. Гуров // Сб. науч. тр. I Всерос. н.-и. и проект.-технол. ин-т механизации животноводства, 2002. Т. 11 ,ч.1 - С. 236 - 246.

69. Стародубцев, В. С. Структурное моделирование экономических систем Текст.: монография / В. С. Стародубцев, Т. Л. Безрукова. Воронеж, Изд - во Истоки, 2004. - 115 с.

70. Стародубцев, B.C. Ситуационное управление в системах агропромышленных предприятий Текст. / В.С.Стародубцев, А.А. Мальцев // Информационные технологии моделирования и управления. Выпуск №1 (35). Воронеж, Научная книга, 2007. - С. 155 - 158.

71. Троева, М. С. Равновесие в диффузионной конфликтной модели экономики со многими участниками Текст. / М. С. Троева, О. А. Малафеев // Вопр. мех. и процессов упр. 2004. - № 22. - С. 146 - 153.

72. Шеремет, А. Д. Методика финансового анализа Текст. / А. Д. Шеремет, Е. В. Негашев. М.: Инфра-М, 1999. - 371 с.

73. Эйкхоф, П. Р. Оценка параметров и структурная идентификация Текст. / П. Р. Эйкхоф // Автоматика. 1987. - №6. - С. 21 - 37.

74. Эшби, У.Р. Введение в кибернетику Текст. / У.Р.Эшби. М.: Ин. литер., 1959.-432 с.

75. Юрачковский, Ю. П. Применение канонической формы внешних критериев для исследования их свойств Текст. / Ю. П. Юрачковский, А. Н. Грошков // Автоматика. 1979. - № 3. - С. 85 - 89.

76. Юрачковский, Ю.П. Структурное моделирование по выборкам наблюдений Текст. / Ю.П. Юрачковский //Автоматика. 1983. - №1. -С. 30-38.

77. Якимов, А. И. Применение имитационного моделирования в современных концепциях управления предприятием Текст. / А. И. Якимов // Изв. Гомел. гос. ун та. - 2004. - № 4. - С. 77 - 80.

78. Agrawal, Vipul. Dynamic balancing of inventory in supply chains Text. / Vipul Agrawal, Xiuli Chao // Seshadri Sridhar. Eur. J. Oper. Res. 2004. -159, №2.-P. 296-317.

79. Alvarez-Ramirez, Jose. Some 'issues on the stability of trading based on technical analysis Text. / Jose Alvarez-Ramirez, Guillermo Fernandez-Anaya, Carlos Ibarra-Valdez // Physica.A. 2004. - 337, № 3,4 - P. 609 -624.

80. Ausloos, M. Model of macroeconomic evolution in stable regionally dependent economic fields Text. / M. Ausloos, P. Clippe, A. Pekalski // Physica. A. 2004. - 337, № 1 - 2. - P. 269 - 287.

81. Bernstein, F. A general equilibrium model for industries with price and service competition Text. / F. Bernstein // Federgruen Awi Over. Res. -2004. 52, № 6. - P. 868 - 886.

82. Dockner, E. J. Dynamik strategic pricing and speed of diffusion Text. / E. J. Dockner, G.E.J. Fruchter // Optimiz. Theory and Appl. 2004. - 123, № 2. -P. 331 -348.

83. Gallego, G. All-or-nothing ordering under a capacity constraint Text. / G. Gallego, L. Toktay // Beril Oper. Res. 2004. - 52, № 6. - P. 1001 - 1002.

84. Gong, Liutang. The existence theorem of optimal growth model Text. / Liutang Gong, Xianze Peng // Ada math. 2005. - 25, № 1. - P. 30 - 40.

85. Gunnarsson, Helene. Supply chain modelling of forest fuel Text. / Helene Gunnarsson, Mikael Ronnqvist, Jan T. Lungren // Eur. J. Oper. Res. 2004. -158,№1.-P. 103-123.

86. Jensen, Mikkel T. An optimal polynomial time algorithm for the common cycle economic lot and delivery scheduling problem Text. / T. Mikkel Jensen, Moutaz Khouja // Eur.J.Oper.Res. 2004. - 156, № 2. - P. 305 - 311.

87. Korn, Ralf. Einfache Verfahren zur Bewertung von inflationsgekoppelten Finanzprodukten Text. / Ralf Korn, Susanne Kruse // Bl. Dtsch. Ges. Versicherungs und Finanzmath. 2004. - 26, № 3. - P. 351 - 367.

88. Li, Chung-Lun. Dynamic lot sizing with batch ordering and truckload discounts Text. / Chung-Lun Li, Ning Hast Vernon, Wen-Qiang Xiao // Oper. Res. 2004. - 52, № 4. - P. 639 - 654.

89. Nakayama, Shoichiro. A fashion model with social interaction Text. / Shoichiro Nakayama, Yasuyuki Nakamura // Physica. A. 2004. - 337, № 3, 4.-P. 625-634.

90. Peldschus, F. Fuzzy matrix games multi-criteria model for decision-making in engineering Text. / F. Peldschus, E. Zavadskas // Infarmatica (Lietuva). -2005.- 16,№ l.-P. 107-120.

91. Schick, M. Modellierung von Arbeitszeitbedarf und Arbeitsleistung bei Verfahren und Verfahrenskombinationen im Getreideanbau Text. / M. Schick // Landbauforsch. Volkenrode.-Braunschweig. 2002. - 243 p.

92. Van Ackere, Ann. Self-organising behaviour in the presence of negative externalities a conceptual model of commuter choice Text. / Ann Van Ackere, ErikR. Larsen//Eur.l Oper. Res. - 2004. - 157, № 2 - P. 501 - 513.