- •Введение
- •Понятие об экономико-математических методах и моделях
- •1.1.Определение модели и цели моделирования
- •1.2. Последовательность построения экономико-математической модели
- •1.3. Классификация экономико-математических методов
- •1.4. Классификация экономико-математических моделей
- •1.5. Объекты моделирования
- •1.6. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- •2. Математические модели рынка
- •2.1. Понятие рыночного равновесия
- •2.2. Паутинообразная модель рынка
- •2.3. Существование и единственность рыночного равновесия
- •2.4. Государственное регулирование рынка. Налоги
- •. Дотации
- •2.6. Фиксированные цены
- •2.7. Оценка прибыли и убытков при государственном регулировании рынка
- •2.8. Поддержание стабильных цен и производственные квоты
- •2.9. Принципы ценообразования в рыночной экономике. Диверсификация цен
- •2.9.1. Диверсификация цен в зависимости от дохода покупателя
- •2.9.2. Диверсификация цен в зависимости от объема потребления
- •2.9.3. Диверсификация цен по категориям товаров
- •Совокупная прибыль
- •2.9.4. Диверсификация цен по времени
- •3. Производственные функции
- •3.1. Виды производственных функций
- •3.2. Функция Кобба-Дугласа
- •3.3. Модель Солоу
- •3.4. Модель Стоуна
- •3.5. Двойственная задача потребительского выбора
- •3.6. Функция спроса Маршалла
- •3.7. Модель общего равновесия Вальраса
- •3.8. Рыночное равновесие в модели Леонтьева
- •3.9. Пример построения производственной функции
- •Значения коэффициентов парной корреляции
- •3.10. Производственные функции и прогнозирование
- •4. Модели оптимального планирования
- •4.1. Оптимизация прибыли предприятия
- •Исходные данные для предельного анализа
- •4.2. Оптимизация прибыли методами математического программирования
- •Исходные данные для решения задачи оптимизации
- •4.3. Оптимизация прибыли при ограничениях на используемые ресурсы
- •Исходные данные по изделиям
- •Результаты расчета Таблица 4.8
- •4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
- •Для решения задачи на пк коэффициенты целевой функции, матрицы ограничений и правые части ограничений необходимо записать в виде симплекс-матрицы (табл.4.10).
- •Оптимальное значение целевой функции – 240,000.
- •4.5. Модели стохастического программирования
- •4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- •4.7. Решение задач по планированию перевозок
- •4.8. Производственно-транспортные модели
- •4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- •4.10. Модели параметрического программирования
- •4.11. Модель распределения инвестиционных ресурсов между строительными организациями, прошедшими конкурсный отбор
- •4.12. Производственно-транспортная задача прикрепления источников теплоснабжения к потребителям продукции
- •5. Матричные игры
- •5.1. Классификация матричных игр
- •5.2. Игры с нулевой суммой
- •5.3. Решение игры в чистых стратегиях
- •5.4. Решение игры в смешанных стратегиях
- •Очевидным следствием из теоремы о минимаксе является соотношение
- •5.5. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- •5.6. Введение в теорию игр п лиц
- •5.7. Позиционные игры
- •5.8. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- •5.8.1. Специфика ситуации полной неопределенности
- •5.8.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- •5.9. Применение теории матричных игр в управлении
- •5.10. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования Рассмотрим игру, платежная матрица которой имеет размерность
- •5.11. Решение игры с применением процессора электронных таблиц
- •5.12. Определение победителя подрядных торгов с применением теории игр
- •6. Имитационное моделирование
- •6.1. Метод Монте-Карло
- •7. Моделирование систем массового обслуживания
- •7.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- •7.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- •8. Модели оценки эффективности инвестиционных проектов
- •8.1. Расчет абсолютных и относительных показателей эффективности проекта
- •8.2. Применение процессоров электронных таблиц для оценки эффективности инвестиций
- •8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- •8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
- •8.5. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- •Исходные данные для расчета
- •9. Модели оценки финансового состояния предприятия
- •9.1. Виды моделей
- •9.2. Статическая и динамическая модели оценки финансового
- •Коэффициенты рентабельности
- •Оценка деловой активности
- •Оценка финансовой устойчивости
- •Оценка платежеспособности и ликвидности
- •Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
- •Вопросы и задания
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Экономико-математические методы и модели
- •394006 Г.Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84
4. Модели оптимального планирования
4.1. Оптимизация прибыли предприятия
Объем производства продукции, цена продукта и издержки (затраты на производство продукции) находятся в определенной функциональной зависимости друг от друга. Поэтому получение максимальной прибыли возможно при определенных сочетаниях между этими величинами. При принятии решений, нацеленных на увеличение прибыли предприятия, необходимо учитывать предполагаемые величины предельного дохода и предельных издержек. Предельный доход - это прирост выручки от реализации на единицу прироста количества производимого продукта. Соответственно предельные издержки равны приросту затрат на производство продукции, приходящемуся на единицу прироста количества. Чтобы прибыль была максимальной, необходимо равенство предельных издержек и предельного дохода.
Введем следующие условные обозначения:
Q - количество товара (продукта);
P - цена единицы товара;
PQ - выручка от реализации товара;
C - издержки производства (затраты);
R - прибыль от реализации.
Тогда стремление получить максимум прибыли может быть представлено в формальном виде следующей функцией:
(4.1)
Применение предельного подхода к этой функции дает следующее отношение:
(4.2)
где - предельные издержки;- предельный доход.
Отсюда следует: чтобы прибыль была максимальна, необходимо равенство предельных издержек и предельных доходов. Это соотношение позволяет найти оптимальный объем производства при известных (или заданных) функциях спроса P=f(Q) и издержек C=g(Q) (табл.4.1).
Таблица 4.1
Исходные данные для предельного анализа
Годы |
Количество товара(Q), шт. |
Цена единицы продукта (Р), тыс.р. |
Себестоимость (С), тыс.р. |
Выручка (PQ) тыс.р. |
Прибыль (R), тыс.р. |
1 |
1974 |
5,375 |
8342 |
10610 |
2268 |
2 |
2002 |
5,506 |
8412 |
11023 |
2611 |
3 |
2177 |
5,513 |
9650 |
12002 |
2352 |
4 |
2417 |
5,068 |
9870 |
12249 |
2379 |
5 |
2605 |
4,76 |
9944 |
12400 |
2456 |
6 |
2695 |
4,764 |
10137 |
12839 |
2702 |
Для анализа зависимости между ценой продукта и его количеством в динамике построим регрессионные уравнения, устанавливающие взаимосвязи между искомыми показателями. Для построения аналитических зависимостей с применением ПК используем одну из версий электронных таблицEXCEL. В случае линейной зависимости цены единицы продукции и количества реализованного товара результаты регрессионного анализа выглядят следующим образом (рис. 4.1):
Рис. 4.1. Результаты регрессионного анализа зависимости между ценой продукта и его количеством
Расчетный коэффициент корреляции Rр = 0,88; исправленный R= 0,85.
В результате расчета получили линейную функцию, определяющую зависимость между ценой продукта и количеством произведенной продукции:
(4.3)
Найдем линейную зависимость между издержками производства и количеством выпускаемой продукции в динамике. Регрессионное уравнение можно построить по результатам расчета (рис.4.2).
Рис. 4.2. Результаты регрессионного анализа зависимости между издержками производства и количеством выпускаемой продукции
Расчетный коэффициент корреляции Rр= 0,83, исправленный Rи=0,78. В результате расчетов получили линейную функцию зависимости издержек от объема произведенной продукции.
C = 3903,17 + 2,375 Q. (4.4)
Приравнивая предельный доход и предельные издержки, найдем величину оптимального выпуска продукции для случая линейных зависимостей исследуемых показателей:
P = 7,624 – 0,001 Q; (4.5)
C = 3903,173 + 2,375 Q; (4.6)
P Q = 7,642 Q – 0,001; (4.7)
(4.8)
(4.9)
Оптимальный объем выпуска продукции составляет 2634 шт. Зная размер выпуска, можно определить цену продукта, выручку, прибыль и издержки производства. Результаты расчетов представлены в табл. 4.2. В ней для сравнения приведены также фактические данные предприятия за 6-й год.
Таблица 4.2
Сравнительные данные об объемах производства по результатам
предельного анализа
¦Значения |
Количество товара(Q) шт. |
Цена ед. продукта (Р), тыс.р. |
Себестоимость (С), тыс.р. |
Выручка (PQ), тыс.р. |
Прибыль (R), тыс.р. |
Фактическое 6-й год |
2695 |
4,764 |
10137 |
12839 |
2702 |
Оптимальное |
2634 |
5,009 |
10158 |
13191 |
3033 |
Отклонение Отклонение,% |
- 61 2,3 |
1,245 5,1 |
21 0,2 |
352 2,7 |
331 12,3 |
Применение предельного анализа показывает, что у предприятия имеются возможности увеличить прибыль на 331 тыс.р. за счет увеличения цены выпускаемой продукции при незначительном сокращении объемов производства. При этом затраты предприятия возрастут всего на 21 тыс.р., или на 0,2%, а прибыль возрастет на 331 тыс.р., что составляет 12,3% от фактической прибыли за 6-й год. Следовательно, предприятие может в перспективе придерживаться стратегии, направленной на выпуск продукции, пользующейся спросом, по более высокой цене, но в меньшем количестве.