По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 338.984:633/.636

Оптимальные решения в растениеводстве и животноводстве при использовании двойственных оценок в экономико-математическом анализе

А. А. Бутюгина канд. с.-х. наук, доцент, Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т. С. Мальцева — филиал ФГБОУ ВО «Курганский государственный университет», Россия, Курганская обл., с. Лесниково
Е. Е. Горбунова ст. преподаватель, Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т. С. Мальцева — филиал ФГБОУ ВО «Курганский государственный университет», Россия, Курганская обл., с. Лесниково
С. Н. Никулина канд. экон. наук, доцент, Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т. С. Мальцева — филиал ФГБОУ ВО «Курганский государственный университет», Россия, Курганская обл., с. Лесниково, e-mail: rectorat@mail.ksaa.zaural.ru
М. Н. Костомахин канд. техн. наук ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ», Россия, г. Москва

Экономико-математический анализ, применяемый в сельском хозяйстве, позволяет решать большой круг задач, таких как оптимизация территориальной организации сельскохозяйственного производства с учетом агроэкологических свойств земли, установление рациональных размеров и структуры землевладений и землепользований, оптимизация трансформации и улучшения угодий, размещение севооборотов, повышение плодородия почв, проектирование системы противоэрозионных мероприятий, моделирование производственного процесса в растениеводстве иживотноводстве. Цель работы — изучить оптимальные решения в растениеводстве и животноводстве при использовании двойственных оценок в экономико-математическом анализе. Модуль «Поиск решения» в табличном процессоре Microsoft Excel, используемый для решения оптимизационных задач, позволяет получить не только само оптимальное решение, но и информацию относительно ценности каждого ресурса, чувствительности оптимального решения к изменению запасов ресурсов, вариациям коэффициентов целевой функции и оценить вклад каждого из ресурсов в доходность. Эти возможности, предоставляемые пакетом, обычно остаются неиспользованными. На основе рассмотренного примера показано, каким образом можно рассчитать колебание цен, а также урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных, в пределах которого полученное оптимальное решение будет устойчивым. Таким образом, отчет по устойчивости, формируемый модулем «Поиск решения» в табличном процессоре Microsoft Excel, является хорошим инструментом для экономического анализа оптимального плана и позволяет заранее оценить результат от внесения в него изменений.

Литература:

1. Вспомогательные производства в учетной системе сельскохозяйственной организации / А.С. Ботников, С.Н. Никулина, Е. Е. Горбунова, А.А. Бутюгина // Актуальные вопросы современной экономики. — 2021.— № 8. — С. 165–173.

2. Ковалева О. В. Приоритетное развитие сельского хозяйства в Тюменской области / О. В. Ковалева, М. Г. Волынкина, Н. М. Костомахин // Кормление сельскохозяйственных животных и кормопроизводство. — 2017. — № 11. — С. 3–8.

3. Костомахин Н. Сельское хозяйство нуждается в государственном регулировании / Н. Костомахин // Животноводство России. — 2004. — № 9. — С. 10–12.

4. Костомахин Н.М. Российскому животноводству — практическую поддержку / Н. М. Костомахин, Е.Н. Костомахина // АгроРынок. — 2005. — № 3. — С. 9.

5. Костомахин Н.М. Состояние мясного скотоводства и технологии содержания животных / Н. М. Костомахин, М.Н. Костомахин // Кормление сельскохозяйственных животных и кормопроизводство. — 2015.— №9.— С. 48–53.

6. Лушникова И. С. Экономическая эффективность возделывания гречихи в условиях Курганской области / И. С. Лушникова, В. В. Половникова, Н. М. Костомахин // Кормление сельскохозяйственных животных и кормопроизводство. — 2019. — № 3. — С. 47–54.

7. Никулина С.Н. Оптимизация ассортимента продукции молокоперерабатывающего предприятия с использованием метода математического программирования / С.Н. Никулина, С.А. Акатьев // Финансы и бизнес. — 2010. — № 1. — С. 104–108.

8. Полушкина Т. В. Значение экономико-математического моделирования при оптимизации распределения удобрений / Т. В. Полушкина, А.А. Бутюгина, Е. Е. Горбунова // Наука и образование: опыт, проблемы, перспективы развития: матлы междунар. науч.-практ. конф. (20–22 апреля 2021 г.). — Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет, 2021. — С. 139–142.

9. Полушкина Т. В. Методы прогнозирования, используемые в процессе принятия решений / Т. В. Полушкина, А.А. Бутюгина, Е. Е. Горбунова // Достижения и перспективы научно-инновационного развития АПК: сб. статей по мат-лам II Всеросс. (национ.) науч.-практ. конф. с междунар. участием (18 февраля 2021 г.). — Курган: Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т. С. Мальцева, 2021. — С. 421–425.

10. Полушкина Т. В. Применение экономико-математических моделей в агропромышленном комплексе / Т. В. Полушкина, А.А. Бутюгина, Е. Е. Горбунова // Актуальные вопросы современной экономики. — 2021.— № 2. — С. 9–14.

11. Полушкина Т. В. Экономико-математический анализ оптимальных решений / Т. В. Полушкина, А.А. Бутюгина, Е. Е. Горбунова; под общ. ред. И.Н. Миколайчика // Приоритетные направления регионального развития: сб. статей по мат-лам II Всеросс. (национ.) науч.-практ. конф. с междунар. участием (25 февраля 2021 г.).— Курган: Изд-во Курганской ГСХА, 2021. — С. 550–554.

12. Полушкина Т. В. Экономико-статистическое моделирование в землеустройстве / Т. В. Полушкина, А.А. Бутюгина, Е. Е. Горбунова // Достижения и перспективы научно-инновационного развития АПК: сб. статей по мат-лам II Всеросс. (национ.) науч.-практ. конф. с междунар. участием (18 февраля 2021 г.). — Курган: Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т. С. Мальцева, 2021. — С. 425–428.

13. Butyugina A. A. Standard Configuration Adaptation in Relation to Wages Calculation in Agro-Industrial Complex Companies / A.A. Butyugina, S.N. Nikulina, E. E. Gorbunova // Proceedings of the International Conference on Policies and Economics Measures for Agricultural Development (AgroDevEco 2020) // Advances in Economics, Business and Management Research (AEBMR). — ATLANTIS PRESS, 2020. — Vol. 147. — Р. 122–126. Doi. org/10.2991/aebmr.k.200729.023.

14. Kostomakhin M.N. Impact of digitalization on the effectiveness of management in the field of agricultural development / M.N. Kostomakhin, N. M. Kostomakhin, M. Tseiko // E3S Web of Conferences. International Scientific Siberian Transport Forum — TransSiberia 2023. — 2023. — P. 13004. DOI: 10.1051/e3sconf/202340213004.

15. Pokładowe mierniki-wskaźniki do monitorowania stanu technicznego ciągników energochłonnych / N. M. Kostomakhin, V. I. Tseiko, M.N. Kostomakhin et al.; под науч. ред. Вацлава Романюка. — Варшава, 2021. — С. 71–82.

16. Practical implementation of research on the introduction of on-board meters-indicators for monitoring the technical condition of tractors / M. Kostomakhin, N. Kostomakhin, N. Petrishchev, L. Tseiko // E3S Web of Conferences. International Scientific and Practical Conference "Environmental Risks and Safety in Mechanical Engineering" (ERSME-2023). — Rostov-on-Don, 2023. — P. 01072. DOI: 10.1051/ e3sconf/202337601072.

Математическое моделирование дает большие возможности для изучения экономических взаимосвязей и закономерностей в экономических системах. Использование математического моделирования и ПК дает возможность экспериментировать в экономике [6, 8, 10, 12, 14, 15].

Изменяя условия, можно проанализировать множество вариантов и выбрать наиболее выгодный из них. Методы экономико-математического моделирования актуальны для принятия эффективных управленческих решений в организациях АПК [1, 2, 5, 7, 13, 16].

После того как оптимальное решение задачи найдено, проводится его экономико-математический анализ. Одним из его наиболее важных элементов является изучение того, как влияют на решение изменения различных параметров модели [4, 9, 11]. Например, что произойдет, если спрос на продукцию упадет (возрастет) и, следовательно, придется снизить или повысить цену на то или иное изделие? Изменится ли доходность (значение целевой функции) при изменении запасов и на сколько? Какие ресурсы целесообразно увеличить в первую очередь? К какому результату это может привести? Не являются ли запасы некоторых ресурсов избыточными и не лучше ли вместо затрат на их приобретение и хранение пополнить запасы тех ресурсов, которые в наибольшей степени увеличивают доходность и расходуются полностью? Как количественно просчитать (оценить) различные варианты ресурсного «поведения»? Получение ответов на перечисленные вопросы и составляет суть экономико-математического анализа оптимальных решений [3].

Модуль «Поиск решения» в табличном процессоре Microsoft Excel, используемый для решения оптимизационных задач, позволяет получить не только само оптимальное решение, но и информацию относительно ценности каждого ресурса, чувствительности оптимального решения к изменению запасов ресурсов, вариациям коэффициентов целевой функции и оценить вклад каждого из ресурсов в доходность. Эти возможности, предоставляемые пакетом, обычно остаются неиспользованными.

«Поиск решения» — разработка компании Frontline Systems Inc., создавшей несколько версий программы, одна из которых входит в состав стандартной комплектации Microsoft Excel и позволяет решать задачи, содержащие до 200 переменных. В оригинальной англоязычной версии надстройка носит название Solver. Для сложных задач с большим количеством переменных и ограничений (до 1000) существует более мощная версия программы — Premium Solver, обладающая более высоким быстродействием.

Для Цитирования:
А. А. Бутюгина, Е. Е. Горбунова, С. Н. Никулина, М. Н. Костомахин, Оптимальные решения в растениеводстве и животноводстве при использовании двойственных оценок в экономико-математическом анализе. Нормирование и оплата труда в сельском хозяйстве. 2023;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: