5. Приклади імітаційного моделювання

Імітаційне моделювання – один із методів дослідження складних систем, який ґрунтується на формалізації емпіричних знань про об’єкт дослідження на основі використання сучасних комп’ютерних технологій. Сутність імітаційного моделювання полягає у відтворенні за допомогою ЕОМ розгорнутого в часі процесу функціонування системи з урахуванням взаємодії із зовнішнім середовищем.

Під час імітаційного моделювання можна відтворити не лише статистичний взаємозв’язок між об’єктами системи, але й зімітувати розвиток системи в часі, що є дуже важливим для сільськогосподарських підприємств, дослідження галузевої структури яких потребує системного підходу і вимагає комплексного аналізу економічних, статистичних, картографічних та інших джерел інформації як на рівні окремого сільськогосподарського підприємства, так і на рівні адміністративних районів, областей та країни в цілому. Застосування імітаційного моделювання дасть змогу зробити об’єктивні висновки щодо тенденцій розвитку галузі, обґрунтувати доцільність виробництва того чи іншого виду продукції, стане основою для ефективного та раціонального використання існуючих ресурсів, що в кінцевому випадку призведе до гармонізації галузевої структури сільськогосподарських підприємств.

В управлінні сільськогосподарським виробництвом застосовуються системні імітаційні моделі, під час розробки яких установлюються взаємозв’язки між задачами, які описують технологічні та виробничі процеси. У даному виді моделей виділяються структурні (імітують внутрішню організацію об’єкта, процесу, явища), функціональні (описують спосіб поведінки оригіналу, його функцію) та структурно-функціональні моделі (синтез структурних та функціональних моделей).

Суть гармонізації галузевої структури сільськогосподарських підприємств полягає у приведенні сукупності одиниць, які беруть участь у виробництві продукції та послуг сільського господарства, у стан збалансованості та узгодженості, тому для побудови імітаційної моделі виробництва продукції сільського господарства доцільно застосовувати системні структурні імітаційні моделі. До визначення галузевої структури сільськогосподарських підприємств слід підходити комплексно, аналізуючи не тільки структуру товарної продукції, але й структуру витрат на виробництво продукції і послуг сільського господарства, структуру чистого доходу (виручки) від реалізації продукції, структуру посівних площ. Це дасть змогу виявити фактори, які стримують розвиток сільськогосподарського підприємства, та розробити стратегію усунення протиріч між структурними елементами. Для аналізу елементів галузевої структури доцільно використовувати ентропійний показник E(t), який визначається за формулою:


де Х – частка результативного показника у загальній структурі; n – кількість досліджуваних складових частин структури.

Значення ентропійного показника знаходиться в діапазоні від 0 до 1, для застосування ентропійного показника з метою оцінки рівня гармонізації економічних систем учені пропонують ділити його на дві частини. Перша частина інтервалом від 0 до 0,382 характеризує рівень невизначеності системи, а друга – від 0,382 до 1 – структуру системи. Поділ інтервалу у співвідношенні 0,382:0,618 називається Золотим перетином та є характеристикою гармонійного стану системи. У науці таке співвідношення відносної ентропії було названо ентропійно-гармонійною нормою організації систем (ЕГНОС).

Окрім того, використовуючи формулу ентропії (1), можна оцінити рівень спеціалізації та диверсифікації різних економічних систем, у тому числі й тих, що мають багатономенклатурну структуру (наприклад, багатогалузеві сільськогосподарські підприємства), а також визначити рівень спеціалізації чи диверсифікації районів, областей та країни в цілому. Так, якщо показник E(t) знаходиться в інтервалі від 0,25 до 1, то економічна система вважається вузькоспеціалізованою; від 0,15 до 0,25 – середньо-спеціалізованою; від 0 до 0,15 – диверсифікованою.

Для розробки імітаційної моделі гармонізації галузевої структури сільськогосподарських підприємств було обрано ПП «ХХХХ», в якому, так само як і в більшості сільськогосподарських підприємств області, існує дисбаланс галузевої структури: переважну частку чистого доходу (виручки) підприємство отримує від реалізації продукції рослинництва, при цьому галузь тваринництва залишається збитковою; більша частка у структурі витрат на виробництво припадає на прямі матеріальні витрати, а частка витрат на оплату праці, соціальні витрати та витрати на амортизацію залишається незначною (табл. 5.2).

Дослідження показали, що за традиційною методикою визначення рівня спеціалізації на основі коефіцієнта структури товарної продукції (Кс) ПП переважно має середній рівень спеціалізації (Кс знаходиться в діапазоні від 0,26 до 0,49), проте в 2008, 2010 та 2013 рр. підприємство мало високий рівень спеціалізації з переважним виробництвом зернових культур та соняшника. За ентропійним показником структури товарної продукції підприємство по всім рокам дослідження характеризується як вузькоспеціалізоване, із збалансованою та узгодженою структурою товарної продукції.

Проте дослідження інших структурних елементів сільськогосподарського підприємства вказують на недосконалість та розбалансованість його галузевої структури. Наприклад, за структурою чистого доходу (виручки) від реалізації продукції за галузями сільськогосподарського виробництва ентропійний показник знаходиться в межах від 0,77 до 1, що свідчить про високий рівень напруги всередині системи, що за умови довготермінового наближення до 1 може спричинити розпад системи, який у сільськогосподарському виробництві проявляється в падінні рівня рентабельності виробництва продукції, погіршенні стану земель, поглибленні деградаційних процесів.

  Таблиця 5.2

Динаміка галузевої структури ПП «ХХХХ»


 

Недосконалою є й структура посівних площ: частка посівних площ під зерновими та зернобобовими культурами знаходиться в межах від 46,3% до 79,49%, частка під технічними культурами – від 18,76% до 52,8%, посівні площі під кормовими культурами відсутні або мають незначну (0,7% у 2011 р.) частку. При цьому, відповідно до нормативів, за умови спеціалізації підприємства на виробництві зерна, соняшника та продукції тваринництва частка посівних площ під зерновими культурами має знаходитись у межах від 50% до 80%, технічними – від 10% до 25%, кормовими – від 10% до 20%. Отже, враховуючи вплив багатьох факторів на галузеву структуру сільськогосподарських підприємств, застосування саме імітаційного моделювання дасть змогу здійснити експеримент з її складовими частинами.

Відомо, що сільськогосподарські показники, які застосовуються в математичному моделюванні, можна розділити на три групи. До першої групи відносяться параметри, багаторічні ряди яких підпорядковуються законам розподілу ймовірностей; до другої – параметри з невизначеністю – для них закони розподілу невідомі, а для моделювання завдаються тільки верхні та нижні значення; до третьої – параметри, між якими існують залежності.

На основі виділених груп показників можна зробити висновок, що інформація для моделювання результатів виробництва продукції сільського господарства має різний ступінь достовірності, тому для гармонізації галузевої структури необхідно застосовувати такий алгоритм імітаційного моделювання, який функціонуватиме як в умовах невизначеності, так і за наявності залежності між параметрами моделі (рис. 5.5).


Рис. 5.1. Алгоритм імітаційного моделювання виробництва продукції в сільськогосподарських підприємствах в умовах невизначеності та наявності залежності між параметрами моделі

 

Із метою гармонізації галузевої структури досліджуваного підприємства необхідно змоделювати ситуацію збільшення частки чистого доходу (виручки) від реалізації продукції тваринництва, а саме молока, ВРХ і свиней у живій вазі та меду, яка, своєю чергою, зумовить зміни показників інших складових частин галузевої структури підприємства. За наведеним алгоритмом доцільно формувати імітаційні моделі для кожного виду продукції. Наприклад, для формування імітаційної моделі з виробництва молока результативною ознакою обрано суму чистого доходу (виручки) від реалізації молока. Параметрами моделі є: поголів’я корів (Х1), витрати на виробництво одиниці продукції (Х2), кількість виробленої продукції в розрахунку на 1 гол. (Х3), ціна реалізації одиниці продукції (Х4). Незалежними параметрами є поголів’я корів та ціна реалізації продукції – вони визначатимуться шляхом генерації випадкових чисел за умови нормального розподілу в діапазоні від Хіmin до Хіmax, ряди для інших параметрів моделі формуватимуться на основі рівнянь, що описують залежність між змінними, наприклад Х2=f(X1).

Основою для здійснення моделювання є аналіз залежності між параметрами моделі за результатами діяльності досліджуваного сільськогосподарського підприємства з 2008 по 2014 р. (локальний рівень, варіант 1) та сільськогосподарських підприємств Харківської області в 2014 р. (регіональний рівень, варіант 2). Так, для реалізації другого варіанту алгоритму виробництва молока сільськогосподарські підприємства Харківської області були згруповані у сім груп за критерієм поголів’я корів (табл.5.3).

Таблиця 5.3

Вплив поголів’я на продуктивність корів та виробничу собівартість молока в сільськогосподарських підприємствах області за рік


 

Із даних аналізу видно, що по мірі збільшення поголів’я, продуктивність корів збільшується нерівно мірно: найменший показник зафіксовано в сільськогосподарських підприємствах із чисельністю до 50 гол. – 30,01 ц/гол., найбільший – у сільськогосподарських підприємствах із чисельністю корів понад 400 гол. (69,39 ц/гол.). Зі збільшенням поголів’я зі 100 до 150 гол. відбувається зменшення виробничої собівартості, а також збільшення чистого доходу (виручки) від реалізації 1 ц молока. Аналіз показав, що між поголів’ям корів та виробництвом молока з 1 гол. існує кореляційний зв’язок (рис. 5.6).


Рис.5.6. Кореляційний зв’язок між поголів’ям (х) та продуктивністю корів (у) при виробництві молока в сільськогосподарських підприємствах області за окремий рік

 

Варто відзначити, що продуктивність корів збільшується по мірі збільшення поголів’я до певної межі, а саме до 150 гол., потім продуктивність змінюється стрибкоподібно. Аналогічну тенденцію можна спостерігати по критерію чистого доходу (виручки) від реалізації молока, тому збільшення поголів’я корів для виробництва молока у ПП «ХХХХ» у діапазоні від 100 до 150 гол. є виправданим та може мати економічну вигоду. Поголів’я корів у ПП протягом періоду дослідження є сталим, тому при побудові імітаційної моделі в обох варіантах доцільно застосовувати рівняння залежності між поголів’ям корів та їх продуктивністю, розраховане на основі аналізу даних регіонального рівня. Дослідження зв’язку між продуктивністю корів та собівартістю 1 ц молока в ПП, показав, що між ними існує слабкий кореляційний зв’язок, який можна виразити рівнянням виду: у=0,5139х2 -32,454х+805,82.

Схожі результати показують дослідження сільськогосподарських підприємств області (рис. 5.7).

 

Рис. 5.7. Кореляційний зв’язок між продуктивністю корів (х) та собівартістю 1 ц молока (у) в сільськогосподарських підприємствах області за окремий рік

 

Ціна реалізації одиниці продукції є незалежною від інших параметрів моделі, тому її значення будуть завдані за допомогою інструменту «Генератор випадкових чисел» за умови нормального закону розподілу в діапазоні від 277,11 грн./ц до 485,25 грн. (мінімальна та максимальна ціна реалізації 1 ц молока сільськогосподарськими підприємствами).

Для проведення імітаційного моделювання науковці рекомендують проводити від 500 до 2 000 експериментів, зазначаючи, що для гарної репрезентативної вибірки достатньо провести від 200 до 500 експериментів. У даному випадку в кожній імітаційній моделі виробництва продукції тваринництва буде проведено 500 експериментів. Таким чином, можна сформулювати два варіанти вихідних даних для розробки імітаційної моделі виробництва молока у ПП (табл. 5.5). У першому варіанті використовуються рівняння залежності між поголів’ям (Х1) та продуктивністю (Х2) корів та між продуктивністю корів (Х2) та виробничою собівартістю 1ц молока (Х3) по досліджуваному підприємству (локальний рівень), у другому варіанті – залежності між тими ж параметрами на регіональному рівні (область).

Розрахунки імітаційної моделі були проведені у табличному редакторі Excel. Для виявлення некоректності у вихідних даних та помилок у постановці завдання вчені рекомендують використовувати статистичний аналіз результатів моделювання.

 Таблиця 5.5

Вихідні дані для розробки імітаційної моделі виробництва молока в
ПП «ХХХХ» з використанням залежних змінних

 

Статистичний аналіз було проведено за допомогою інструменту «Описова статистика», який дає змогу обчислити найбільш важливі для практичного аналізу характеристики розподілів. При цьому значення можуть бути визначені відразу для декількох досліджуваних змінних (табл. 5.6).

Таблиця 5.6

Статистична характеристика змінних імітаційного моделювання виробництва молока у ПП


 

Аналіз показує, що коефіцієнт варіації параметрів моделі знаходиться в діапазоні від 0,03 (низька варіативність) до 0,23 (середня варіативність), що свідчить про те, що відхилення показників одне від одного та від середнього значення майже відсутні, а застосування рівнянь, що відображають залежності між змінним при імітаційному моделюванні, є доцільним та обґрунтованим. За наведеним алгоритмом було розроблено імітаційні моделі виробництва ВРХ та свиней у живій вазі, а також меду в ПП, що дало змогу змоделювати результати діяльності підприємства за умови збільшення поголів’я та визначити коефіцієнти галузевої структури підприємства (табл. 5.7).

Таблиця 5.7

Результати імітаційного моделювання галузевої структури ПП


 

Результати імітаційного моделювання виробництва продукції сільського господарства, крім статистичного аналізу, можуть бути доповнені ймовірнісним аналізом, що забезпечить менеджера найповнішою інформацією про міру впливу ключових параметрів моделі на очікувані результати і можливі сценарії розвитку галузевої структури сільськогосподарського підприємства. У результаті проведення імітаційного моделювання підприємство за структурою товарної продукції набуло середнього рівня спеціалізації як за коефіцієнтом Кс (Кс = 0,25), так і за ентропійним показником (E(t) = 0,20). За структурою чистого доходу (виручки) підприємство також можна ідентифікувати як середньоспеціалізоване (E(t) = 0,21). У разі досягнення ентропійного показника позначки у 0,15, підприємство вважатиметься диверсифікованим.

Отже, в умовах економічного дисбалансу на локальному та регіональному рівнях, впливу багатьох факторів на результати діяльності сільськогосподарських підприємств, застосування імітаційного моделювання може стати потужним інструментом, за допомогою якого можна виявити слабкі та сильні сторони діяльності підприємства, визначити диспропорції, які гальмують його розвиток, та з високою мірою достовірності змоделювати результати виробництва продукції будь-якої галузі.


Accessibility

Шрифти

Розмір шрифта

1

Колір тексту

Колір тла