- •Міністерство освіти і науки україни
- •Розділ і теоретико-методичні основи підвищення економічної ефективності виробництва зерна
- •1.2. Значення та особливості зерновиробництва в економіці країни
- •1.3. Методика визначення економічної ефективності виробництва зерна
- •Розділ іі діагностика зовнішнього середовища стов «надія вп»
- •2.1. Сучасні тенденції та проблеми функціонування підприємств зернової галузі
- •Динаміка виробництва зернових культур в України
- •Структура виробництва зернових та зернобобових культур України
- •Динаміка виробництва зернових культур Житомирської області, тис. Га
- •Характеристика зерновиробництва в Житомирській області у 2014 р.
- •Динаміка валового виробництва зернових культур в стов «Надія вп», ц
- •Посівні площі під зерновими культурами стов «Надія вп», га
- •Урожайність зернових культур в стов «Надія вп», ц/га
- •2.2. Галузевий конкурентний аналіз підприємства
- •Матриця конкурентоспроможності діючих на ринку підприємств
- •Ранжируваний ряд підприємств
- •Рис 2.4. Місце підприємств на ринку
- •Результат ранжирування підприємств за коефіціентом конкурентоспроможності
- •2.3. Портфельний аналіз діяльності підприємства
- •Акумулююча swot-матриця стов «Надія вп»
- •Матриця можливостей і загроз стов «Надія вп»
- •Підсумкова swot-матриця стов «Надія вп»
- •Моделі можливих очікувань та відповідні їм стратегії стов «Надія вп»
- •Pest-аналіз стов «Надія вп»
- •Оцінка факторів макросередовища стов «Надія вп»
- •Розділ ііі діагностика внутрішнього середовища стов «надія вп»
- •3.1. Діагностика виробничого потенціалу підприємства
- •Структура товарної продукції стов «Надія вп»
- •Рівень товарності основних видів продукції в стов «Надія вп»
- •Прибуток (збиток) від основних видів продукції в стов «Надія вп»
- •Склад і структура земельних угідь в стов «Надія вп»
- •Ефективність використання земельних ресурсів в стов «Надія вп»
- •3.2. Економічна ефективність виробництва зернових культур в стов «Надія вп»
- •Економічна ефективність виробництва зернових культур в стов «Надія вп»
- •Інтенсивність використання земельних ресурсів в стов «Надія вп»
- •Склад та структура посівних площ стов «Надія вп»
- •Ефективність використання трудових ресурсів в стов «Надія вп»
- •3.3. Проблеми зростання ефективності виробництва зернових
- •Вихідні дані для розрахунку кореляційно регресійної моделі
- •Рис 2.7. Крива регресії
- •Розділ іv шляхи підвищення економічної ефективності виробництва зернових в стов «надія вп»
- •4.1. Оптимізація прибутковості зерновиробництва у Черняхівському районі
- •Вихідні дані для побудови оптимізаційної моделі
- •Результати оптимізаційної моделі на чутливість за показником «Нормированый градиент»
- •Результати залишку ресурсів після їх оптимізації
- •4.2. Організаційно-економічні та технологічні напрями підвищення економічної ефективності виробництва зернових культур на підприємстві
- •Технічні характеристики зерносушарки m275k
- •Технічні характеристики електродвигуна зерносушарки m275k
- •Розміри зерносушарки m275k
- •Комплектація зерносушарки m275k
- •Характеристики установок для виробництва біодизеля виробника «Біо інвест»
- •Технічні характеристики установки убд-50
- •4.3. Підвищення якості зерна та вдосконалення напрямів його реалізації в
- •Розрахунок первинних капіталовкладень
- •Розрахунок добового виробітку зерносушарки m275k
- •Врожай пшениці, кукурудзи, соняшнику та ріпаку в Черняхівському районі за 2012-2014 роки
- •Виробнича собівартість сушки зерна зерносушаркою m275k
- •Повна собівартість сушки зерна зерносушаркою m275k
- •Ціна послуги сушіння зерна зерносушаркою m275k
- •Орієнтовна кількість днів для сушіння кожної культури та загаль-ний виробіток за річний період роботи сушарки m275k
- •Розрахунок виручки від надання послуг сушіння (1 т*%) зерносушаркою m275k
- •Розрахунок прибутку від надання послуг сушіння (1 т*%) зерносушаркою m275k, тис. Грн
- •Розрахунок прибутку від надання послуг сушіння зерносушаркою m275k, тис. Грн
- •Графік погашення кредиту, тис. Грн
- •Висновки та пропозиції
- •Список використаних джерел
Результати оптимізаційної моделі на чутливість за показником «Нормированый градиент»
Изменяемые ячейки |
|
| ||||||
Ячейка |
Имя |
Результ. значение |
Нормир. градиент | |||||
$C$13 |
х1 |
0 |
-0,061246396 | |||||
$D$13 |
х2 |
0 |
-0,146750081 | |||||
$E$13 |
х3 |
0 |
-0,213387341 | |||||
$F$13 |
х4 |
0 |
-0,466585573 | |||||
$G$13 |
х5 |
2904,146341 |
0 | |||||
$H$13 |
х6 |
0 |
-0,016772046 | |||||
|
Джерело: власні дослідження. | |||||||
|
Таблиця 4.3 Результати оптимізаційної моделі на чутливість за показником «Множитель Лагранджа» | |||||||
Ограничения |
|
| ||||||
Ячейка |
Имя |
Результ. значение |
Лагранжа Множитель | |||||
$J$18 |
значення цільової функції |
0 |
0 | |||||
$J$19 |
значення цільової функції |
0 |
0 | |||||
$J$20 |
значення цільової функції |
56,7 |
4,304878043 | |||||
$J$21 |
значення цільової функції |
11,75487805 |
0 | |||||
$J$22 |
значення цільової функції |
5,531707317 |
0 | |||||
$J$23 |
значення цільової функції |
4,840243902 |
0 |
Джерело: власні дослідження.
Розрахувавши математичну модель та отримавши аналітичний результат, можемо сказати наступне. Згідно оптимального плану розглянутого нами завдання слід вирощувати 0 ц продукції «кукурудза на зерно»; 0 ц продукції «ячмінь»; 0 ц продукції «овес»; 0 ц продукції «гречка», 2904,15 ц продукції «пшениця» та 0 ц продукції «жито». При цьому підприємство отримає максимальний прибуток у розмірі 244,09 тис. грн. При спробах встановити додаткові обмеження щодо обов’язкового виробництва певного виду товару, прибуток скорочується в декілька разів. Математична модель передбачає вибір варіанту, який є найбільш прибутковим та найменш затратним. В даному випадку це пшениця.
Стовпчик «Нормируемый градиент» показує, як впливає збільшення величини змінних на одиницю на величину цільової функції. Тобто, при збільшенні на одиницю випуску кожного виду понад нормованої продукції х1, х2, х3, х4, х6 отримуємо збиток та зменшення результату на відповідні значення «Нормируемого градиента», тому вирощувати дані культури недоцільно. Показник «Множитель Лагранжа» стосується обмежень, тобто певне значення вказує на «цінність» обмеженого ресурсу в порівнянні з іншими ресурсами. Цей показник вказує, як зміниться оптимальне значення ЦФ (Дохід) при зміні запасів ресурсів на 1 одиницю. Тобто, якщо збільшити ресурс (Інші матеріальні витрати) на 1 тис. грн, то дохід збільшиться 1*4,31=4,31 і буде складати 244,09+4,31= 248,4 тис. грн. При збільшенні обсягів інших ресурсів прибуток буде зменшуватися. Наглядний приклад об’ємів ресурсів, які залишилися після їх оптимізації, наведено в таблиці 4.4.
Таблиця 4.4
Результати залишку ресурсів після їх оптимізації
Вид ресерсу |
Об’єм ресурсу до оптимізації |
Витрати ресурсу для оптимізації |
Насіння та посадковий матеріал, тис. грн |
47,1 |
0 |
Мінеральні добрива, тис. грн |
68 |
0 |
Пальне і мастильні матеріали, тис. грн |
56,7 |
56,7 |
Оплата послуг і робіт сторонніх організацій, тис. грн |
24,2 |
11,76 |
Решта матеріальних витрат,тис. грн |
6,4 |
5,53 |
Прямі витрати на оплату праці, тис. грн |
15,1 |
4,84 |
Джерело: власні дослідження.
Аналізуючи таблицю та результати оптимізації, можна зробити висновок щодо кінцевого результату математичного моделювання. Кінцевий результат становить 244,09 тис. грн, а зекономлені ресурси в повному обсязі складають 138,67 тис. грн. Тобто можна стверджувати, що прибуток від кінцевого результату моделювання становить 382,76 тис. грн.
Результатом оптимізації ресурсів підприємства є те, що вирощувати доцільно лише одну культуру пшеницю в розмірі 2904,15 ц. Тоді підприємство отримає максимальний прибуток в розмірі 382,76 тис. грн. У зв’язку з нинішньою політичною та економічною ситуацією в країні, значно скоротилися обсяги виробництва пшениці. Крим та Донбас із високими сортами пшениці та урожайністю під 90 ц/га не мають можливості виробляти пшеницю в складі України. Також не менш важливим фактором є кліматична ситуація, що склалася в країні: засуха, яка також зменшить урожайність цієї культури, а для продукції підприємства створить додатковий попит. Додатковим підтвердженням правильності даної математичної моделі є Корпорація «Рошен», яка на даний час має в розпорядженні близько 60 тис. га землі, засіяла близько 60% пшеницею.