Моделирование потоков внутренних ресурсов организации

Курсовой проект

На тему

Моделирование потоков внутренних ресурсов организации

Введение

Имитационный поток ресурс

Основу формирования любого производства, в том числе и сельскохозяйственного, составляет производственный процесс.

Производственный процесс представляет собой совокупность целенаправленных действий персонала, в результате которых исходные ресурсы организации, сырье и материалы, превращаются в готовую продукцию.

В сельскохозяйственной организации ООО СПК «Федоровский» можно выделить следующие виды внутренних ресурсов:

)        Трудовые ресурсы - численность персонала организации;

)        Производственные ресурсы - поголовье стада и ОПФ;

)        Оборотные фонды;

)        Производимая организацией продукция.

В связи с тем, что организационная структура и процессы в рассматриваемой организации весьма сложны и даже небольшое изменение одной из множества характеристик системы ведет к изменениям в других ее частях, опыта, знаний и интуиции руководства не всегда достаточно для предсказания возможных последствий принятия того или иного решения. В качестве эффективного инструмента для упрощения планирования и управления организацией может послужить имитационное моделирование.

Имитационное моделирование потоков внутренних ресурсов организации наиболее эффективно может быть реализовано в рамках системно-динамического подхода.

Имитационное моделирование широко используется на различных этапах процесса производства:

-       При проектировании - для проведения многовариантного анализа;

-       При вводе в действие - для поиска «узких» мест;

-       В действии - для прогнозирования эффекта от возможных модернизаций структуры производства.

Целью курсового проекта является моделирование потоков движения внутренних ресурсов агропромышленного предприятия на основе создания имитационной модели системной динамики. При этом должны быть учтены основные показатели производственного процесса сельскохозяйственной организации ООО СПК «Федоровский».

Задачи курсового проектирования:

-       Изучить теоретические основы имитационного моделирования;

-       Изучить методы разработки и испытания имитационных моделей сложных систем;

-       Проанализировать производственную деятельность ООО СПК «Федоровский» за период 2009-2011 гг.;

-       Разработать имитационную модель потоков внутренних ресурсов сельскохозяйственной организации в среде Vensim PLE 6.2.

-       Провести анализ полученного решения имитационной модели.

Глава I. Теоретические основы имитационного моделирования

1.1 Краткий обзор истории использования имитационного моделирования в исследовании экономических процессов

Неправильно думать, что использование моделей началось с появлением ЭВМ. Моделирование как метод познания применялось человечеством всегда. Само по себе моделирование не ново - формирование понятия моделирования и разработка моделей играли жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты [1].

Понятие имитационного моделирования неразрывно связано с понятием системной динамики, т.к. Именно с этого направления начало свое развитие машинное имитационное моделирование.

В Массачусетском технологическом институте в 40-50 гг. Двадцатого века была создана методология междисциплинарных исследований сложных динамических систем (системной динамики), рождение которой связывают с именем Дж. Форрестера. Его первоначальной целью было применить научный и инженерный опыт к выяснению фундаментальных причин успеха и провала корпораций.

Возникновение идей, приведших к созданию системной динамики, было спровоцировано его сотрудничеством с компанией General Electric в течение 1950-х, менеджеры которой были озадачены колебаниями числа рабочих на одном из заводов. Форрестер путем ручного просчета структурной модели завода сумел показать, что резкая динамика числа рабочих была вызвана внутренней структурой фирмы и не была обусловлена никакими внешними факторами [9].

Системная динамика, рассчитанная сначала на решение проблем управления в промышленности, была впоследствии расширена для анализа экономических, социальных, экологических систем.

В работах по моделированию всей мировой системы в целом получивших впоследствии название «глобального моделирования», впервые мир рассматривался как единая система различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, добычи и исчерпания природных ресурсов, загрязнения окружающей среды, производства продуктов питания и т.д. Компьютерные эксперименты, проведенные Д. Форрестером с глобальной моделью, показали, что в середине ХХI века человечество ждет кризис, связанный, прежде всего с истощением природных ресурсов, падением численности населения и производства продуктов, ростом загрязнения окружающей среды [1].

Инструментальные средства имитационного моделирования - языки моделирования, появились довольно давно, почти одновременно с языками Fortran и Algol. Однако, создавая имитационную модель с помощью обычных языков программирования, сложность моделирующих программ будет очень велик, для разработки имитационной модели потребуется значительный период времени. Поэтому имитационное моделирование применялось на заре развития машинной эпохи моделирования в основном в научных целях.

Первый машинный язык для имитационного моделирования DYNAMO (dynamic models) разработали в конце 1950-х гг. Ученые Массачусетского технологического института Ф. Фокс, А. Паф и Г. Дюрен под руководством главного идеолога системной динамики Дж. Форрестера. В дальнейшем этот язык развивался, и его новые версии выходили вплоть до 1983 года.

В середине 70-х появились технологичные инструменты имитационного моделирования, которые обладали собственными языковыми средствами. Самым мощным из них была система GPSS. С ее помощью в основном создавались модели объектов и процессов технического или технологического характера.

В своей работе 1993 года Ричард Нанс выделил этапы развития имитационного моделирования (таблица 1) [8].

Таблица 1 - Основные этапы развития им. Моделирования (Р. Нанс)

Этапы	Языки и системы моделирования
1955 - 1960	Fortran, Algol
1961 - 1965	GPSS, SOL, SIMSCRIPT, CSMP360, CSL, SIMULA
1966 - 1970	GPSS V, SIMSCRIPT II.5, SIMULA 67, СЛЭНГ
1971 - 1978	GASP IV, CADSIM, DEMOS, ECSL, MODEL-6,АЛСИМ-БЭСМ, НЕДИС
1979 - 1986	GPSS/H, HOCUS, MICROSAINT 3.1, MIC-SIM, Inter-SIM, АЛСИМ-2, ТАИС

В России в 60-80-е годы имитационные модели широко применялись в практической деятельности и весьма часто оказывались полезными для решения различных задач. В этот период удалось накопить большие теоретические результаты и получить практический опыт применения имитационных моделей. Наиболее интенсивно применялись имитационные модели после опубликования работ члена-корреспондента АН СССР Н.П. Бусленко, начиная с 1960-х гг. И до 85-87 гг. Он и его ученики развивали не только математические стороны имитационного моделирования, сколько методологию и методику [4].

Развитие российской школы имитационного моделирования практически остановилось с конца 80-х и в 90-е гг. Отечественные публикации начали появляться только с 1999 г.

Основными пользователями имитационного подхода, стали объекты, обладающие крупными финансовыми ресурсами, например, крупные банки и биржи, частично нефтегазовые компании. Для них имитационное моделирование стало незаменимым средством разработки и планирования стратегии поведения на рынке [4].

В конце 1990-х гг. В России разработаны новые системы:

пакет РДО (МГТУ им. Н.Э. Баумана);

система СИМПАС (МГТУ им. Н.Э. Баумана);

пятая версия Pilgrim (МЭСИ и несколько компьютерных фирм).

В 2000 году российская компания The anylogic Company (бывшая XJ Technologies) выпустила первую версию своего программного обеспечения для имитационного моделирования. Продукт получил название anylogic благодаря тому, что поддерживал все три известных метода имитационного моделирования (системная динамика; дискретно-событийное моделирование; агентное моделирование).

1.2 Общая характеристика имитационного моделирования

В связи с постоянным усложнением организационных структур и процессов в современном мире управление ими становится все более трудным. Даже небольшое изменение одной из множества характеристик системы ведет к изменениям в других ее частях. В таких условиях опыта, знаний и интуиции экспертов недостаточно для предсказания возможных последствий принятия того или иного решения.

Одним из наиболее важных и полезных орудий анализа структуры сложных процессов и систем стало имитационное моделирование.

Имитационное моделирование (от англ. Simulation) - это распространенная разновидность аналогового моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров [2].

Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов [2].

Существуют следующие цели имитационного моделирования:

.        Обеспечить достижение цели управления объектом моделирования;

.        Изучить свойства объекта, закономерности, определяющие его поведение;

.        Понять, что произойдёт, если воздействовать на объект тем или иным образом;

.        Наконец, бывает так, что предстоящее использование модели неизвестно [6].

Имитационное моделирование применяется в случаях, когда проведение экспериментов над реальной системой невозможно или нецелесообразно: например, по причине хрупкости или дороговизны создания прототипа либо из-за длительности проведения эксперимента в реальном масштабе времени [10].

Область приложения методов имитационного моделирования столь обширна, что заслуживает отдельного изложения, так же как и вопросы применимости различных подходов и средств в разных задачах и бизнес-решениях. Основные направления, по которым сегодня существуют практические наработки:

·        Цифровое производство, имитационное моделирование производственных процессов, логистика и т.п.;

·        Моделирование бизнес-процессов;

·        Компьютерное моделирование социально-экономических процессов на местном, региональном и федеральном уровне [3].

Выделяют три направления имитационного моделирования:

.        Системная динамика;

.        Агентное моделирование;

.        Дискретно-событийное.

Системная динамика - это подход имитационного моделирования, своими методами и инструментами позволяющий понять структуру и динамику сложных систем. Также системная динамика - это метод моделирования, использующийся для создания точных компьютерных моделей сложных систем для дальнейшего использования с целью проектирования более эффективной организации и политики взаимоотношений с данной системой. Вместе, эти инструменты позволяют нам создавать микромиры-симуляторы, где пространство и время могут быть сжаты и замедлены так, чтобы мы могли изучить последствия наших решений, быстро освоить методы и понять структуру сложных систем, спроектировать тактики и стратегии для большего успеха. Джон Штерман, “Бизнес-процессы: Системное мышление и моделирование сложного мира”. Метод был основан Джеем Форрестером в 1950 годах [10].

Агентное моделирование - относительно новое направление в имитационном моделировании, возникшее в 1990-е - 2000-е гг. В литературе Вы можете найти множество различных определений агентного моделирования. С точки зрения практического применения агентное моделирование можно определить как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как это поведение определяет поведение всей системы в целом. При разработке агентной модели, инженер вводит параметры агентов (это могут быть люди, компании, активы, проекты, транспортные средства, города, животные и т.д.), определяет их поведение, помещает их в некую окружающую среду, устанавливает возможные связи, после чего запускает моделирование. Индивидуальное поведение каждого агента образует глобальное поведение моделируемой системы.

Чтобы анализировать процессы, протекающие в мире, иногда удобно рассматривать их как последовательность отдельных важных моментов - событий. Подход к построению имитационных моделей, предлагающий представить реальные действия такими событиями и называется "дискретно-событийным" моделированием (discrete event modeling).

Вот некоторые примеры событий: покупатель вошел в магазин, на складе закончили разгружать грузовик, конвейер остановился, в производство запущен новый продукт, уровень запасов достиг некоего порога и т.д. В дискретно-событийном моделировании движение поезда из точки А в точку Б будет представлено двумя событиями: отправление и прибытие, а само движение становится "задержкой" (интервалом времени) между ними.

Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений - от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Он был основан Джеффри Гордоном в 1960-х годах [10].

1.3 Система имитационного моделирования Vensim PLE

Имитационное моделирование потоков внутренних ресурсов организации наиболее эффективно может быть реализовано в рамках системно-динамического подхода.

Одной из множества систем системно-динамического имитационного моделирования является Vensim.

Система имитационного моделирования Vensim, была создана в 1985 г. На фирме Ventura Systems (США). В настоящее время существуют следующие версии этой системы: Vensim PLE, Vensim pleplus, Vensim Standard, Vensim Professional и Vensim DSS. Бесплатная версия Vensim PLE (Vensim Personal Learning Edition) предназначена для работы индивидуальных пользователей, конструирующих относительно несложные модели. Эта версия широко применяется во многих странах мира уже с 1996 года [7].

Пакет Vensim представляет собой инструмент для визуального моделирования, поддерживающий разработку концептуальной модели, документирование, собственно моделирование, анализ результатов и оптимизацию моделей системной динамики. Он позиционируется на рынке программных средств как простое и гибкое средство для построения имитационных моделей систем с причинно-следственными связями, фондами и потоками. Пакет имеет графический редактор для построения с помощью мыши классических форрестеровских моделей, Equation Editor для завершения формирования модели, а также развитые средства визуализации поведения модели [5].

В системе имитационного моделирования Vensim 6.2 PLE существует пять основных типов элементов, на взаимодействии между которыми основывается построение имитационных моделей системной динамики:

-       Box Variable (накопитель или уровень);

-       Rate (темп или поток);

-       Variable (константа, вспомогательная переменная, данные);

-       Arrow (потоковая связь);

-       Shadow variable (скрытая переменная).

Таким образом, в рамках курсового проектирования для разработки имитационной модели системной динамики будет использована среда моделирования Vensim 6.2 PLE.

Глава II. Разработка имитационной модели

Постановка задачи, создание концептуальной модели и формализация имитационной модели проведены по методике Худяковой Е.В. и Липатова А.А. [7]

Постановка задачи

Спрогнозировать динамику потоков внутренних ресурсов ООО СПК «Федоровский» путем разработки имитационной модели системной динамики в среде моделирования Vensim PLE 6.2.

Модель должна отражать поведение следующих потоков внутренних ресурсов:

)        Затраты на производство:.   Стоимость нефтепродуктов. Стоимость электроэнергии.         Стоимость кормов.      Стоимость удобрений.          Стоимость подстилки для коров .         Стоимость закупаемых семян зерновых культур

)        Стоимость реализованной продукции в разрезе отраслей производства и отдельных производимых товаров:.      Стоимость реализации молока.     Стоимость реализации мяса КРС по каналам реализации.        Стоимость реализации продуктов растениеводства

)        Динамика численности персонала организации

)        Динамика фонда заработной платы и отчислений на соц. Нужды

)        Динамика основных производственных фондов и амортизации

)        Динамика поголовья коров

)        Рентабельность

Прогнозирование будет осуществляться на период 3 года. Шаг моделирования - один год.

Изменение цен на сырье и готовую продукцию в планируемый период устанавливается с учетом индекса инфляции.

2.1    Создание концептуальной модели

2.1.1 Формирование прибыли сельскохозяйственного предприятия

Балансовая прибыль предприятия рассчитывается как разница между выручкой от реализации продукции (без косвенных налогов) и затратами на производство и реализацию продукции:

Балансовая прибыль = RP - S,

Балансовая прибыль измеряется в тыс. Руб.; RP - стоимость реализованной продукции, тыс. Руб.; S - затраты на производство, тыс. Руб.

2.1.2 Материальные затраты. Прочие затраты

Затраты на производство продукции, работ, услуг группируются в соответствии с их экономическим содержанием по следующим элементам:

-       Материальные затраты;

-       Затраты на оплату труда;

-       Отчисления на социальные нужды (единый социальный налог);

-       Амортизация основных фондов;

Соответственно, затраты на производство продукции, работ, услуг (S) рассчитываются следующим образом:

 

S = A + matz + ZOT+OCN + Proch,

Где А - амортизация основных фондов, тыс. Руб.; matz - материальные затраты, тыс. Руб.; ZOT - затраты на оплату труда, тыс. Руб.; OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб.

В элементе «Амортизация основных фондов» отражается сумма амортизационных отчислений на полное восстановление основных производственных фондов, исчисленная исходя из балансовой стоимости и установленных норм амортизации.

В элементе «Материальные затраты» отражаются следующие затраты:

-       Семена и посадочный материал собственного производства и покупные (без затрат по подготовке семян к посеву и транспортировке их к месту сева);

-       Корма собственного производства и покупные, используемые на корм скоту и птице, включая рабочий скот, без затрат на их доставку;

-       Прочая продукция сельского хозяйства - навоз, подстилка и яйца для инкубации;

-       Минеральные удобрения, бактериальные и другие препараты; затраты на сырье и материалы подсобных промышленных производств;

-       Затраты на работы и услуги производственного характера, не относящиеся к основному виду деятельности, выполняемые сторонними организациями и предприятиями;

-       Плата за услуги подачи воды для орошения и другие расходы, оказываемые водохозяйственными организациями.

К материальным затратам также относят потери продукции и материалов в пределах норм естественной убыли их при хранении и транспортировке.

Для построения модели подробнее рассмотрим формирование затрат, составляющих основную долю материальных затрат: затраты на семена, корма, подстилку, электроэнергию, нефтепродукты, а остальные суммируем и учтем как прочие:

Matz = ZS+ZK + ZP + ZU +ZI + ZN + Proch

Где ZS - затраты на семена и посадочный материал, тыс. Руб.; ZK - затраты корма, тыс. Руб.; ZP - затраты на подстилку, тыс. Руб.; ZU - затраты на минеральные удобрения, пестициды и другие препараты, тыс. Руб.; ZI - затраты на электроэнергию, тыс. Руб.; ZN - затраты на нефтепродукты, тыс. Руб.; Proch - прочие затраты, тыс. Руб.

Формулы для расчета указанных статей материальных затрат приведены ниже:

 

ZS = Цена семян зерновых Ч KS,

Где Цена семян зерновых - цена одного центнера семян с учетом инфляции, тыс. Руб.; KS - необходимое количество семян, ц.

 

KS = NVЧПосевная площадь зерновых,

Где NV - норма высева на один га, ц; Посевная площадь зерновых - посевная площадь под зерновые культуры, га.

 

ZK = z1zkЧВсего ц корм единиц,

Где z1zk - цена одного центнера корма с учетом инфляции, тыс. Руб.; Всего ц корм единиц - необходимое количество корма, ц.

 

Всего ц кодм единиц = Картофель к ед+Овес к ед+Ячмень к ед+ Одн травы к ед+Мн травы к ед+Оз пшеница к ед+Кукуруза к ед+Вика к ед,

Где Картофель к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное картофелем; Овес к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное овсом; Ячмень к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное ячменем; Одн травы к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное однолетними травами; Мн травы к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное многолетними травами; Оз пшеница к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное озимой пшеницей; Кукуруза к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное кукурузой; Вика к ед - количество центнеров корм. Единиц, обеспеченное кукурузой.

Разберем расчет количества центнеров кормовых единиц, обеспеченных производством соответствующей культуры на примере картофеля.

 

Картофель к ед = Комр ед 1 ц Картофель Ч Фуражный картофель,

Где Корм ед 1 ц Картофель - количество ц комр. Единиц в 1 центнере картофеля; Фуражный картофель - объем производства фуражного картофеля, ц

 

ZP = z1edpЧKP,

 

Где z1edp - цена одной ед. Подстилки с учетом инфляции, тыс. Руб.;

 

ZU = KUЧz1zu,

Где KU - количество внесенных удобрений, кг; z1zu - цена одного центнера удобрения с учетом инфляции, тыс. Руб.

 

KU = KU1gaЧПосевная площадь,

Где KU1ga - количество внесенных удобрений на 1 га, ц,

 

KP = kkorЧKP1Kor,

Где KP1Kor - необходимое количество подстилки для одной коровы, ед.

 

ZI = z1kvtiЧKI,

Где z1kvti - цена одного квт/ч электроэнергии с учетом инфляции, тыс. Руб.; KI - необходимое количество электроэнергии, квт/ч.

 

ZN = z1yenЧKN,

Где z1yen - цена одного л нефтепродуктов с учетом инфляции, тыс. Руб.;

KN - необходимое количество нефтепродуктов, л.

Основное количество электроэнергии тратится на фермы крупного рогатого скота.

Основное количество затрат на нефтепродукты зависит от затрат нефтепродуктов во время полевых работ, т.е. Непосредственно зависит от количества обрабатываемой посевной площади:

 

KN = ZN1gaЧПосевная площадь,

Где ZN1ga - затраты нефтепродуктов на один га, л; Посевная площадь - площадь под посевами, га.

При расчете некоторых затрат, составляющих материальные затраты необходимо учитывать количество коров. Рассчитываются показатели изменения количества коров основного стада. Количество голов КРС также меняется от года к году. Модель предполагает расчет показателей движения основного стада:

 

Kkor' = kkor + пкор - выбкор,

Где ккор' - количество коров в хозяйстве в следующий момент времени, гол.; ккор - количество коров в хозяйстве в настоящий момент времени, гол.; пкор - количество поступивших коров, гол.; выбкор - количество выбывших коров, гол.

 

Pkor = korfrp + Нетели,

Где korfrp - количество коров, приобретенных на отчисления из фонда развития производства, гол.; Нетели - приплод нетелей в год, гол.

 

Korfrp = ofrpkor / zpr1kor,

Где ofrpkor - сумма отчислений из фонда развития производства на покупку коров тыс. Руб.; zpr1kor - средняя цена приобретения одной коровы с учетом инфляции, тыс. Руб.

 

Ofrpkor = nofrpkor Ч FRP,

Где nofrpkor - норма отчислений от фонда развития производства на покупку коров тыс. Руб.

 

Vkor = dvibrkor Ч kkor,

Где dvibrkor - доля выбракованных коров от общего количества крупного рогатого скота.

Прочие затраты

К элементу «Прочие затраты» в составе себестоимости продукции в ООО СПК «Федоровский» относится плата за аренду основных производственных средств:

 

Proch = арендные платежи (с учетом инфляции), тыс. Руб.

2.1.3 Затраты на оплату труда и отчисления на социальные нужды

В элементе «Затраты на оплату труда» отражаются затраты на оплату труда основного производственного персонала предприятия, включая премии и компенсирующие выплаты рабочим и служащим.

Затраты на оплату труда в модели представим в укрупненном виде как фонд заработной платы, динамика которого зависит от приращения заработной платы:

 

ZOT = FZP - OCN,

Где FZP - фонд заработной платы в предыдущий момент моделирования (год), тыс. Руб.; OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб.

 

FZP = FZP RAST + FZP ZHIV + FZP ADMIN,

Где FZP RAST - годовой фонд заработной платы работников растениеводства, тыс. Руб.; FZP ZHIV - годовой фонд заработной платы работников животноводства, тыс. Руб.; FZP ADMIN - годовой фонд заработной платы административного персонала, тыс. Руб.

Расчет годового ФЗП рабочих рассмотрим на примере отрасли животноводства.

 

FZP ZHIV = ZP ZHIV Ч perszhiv,

Где ZP ZHIV - средняя заработная плата одного работника животноводства, тыс. Руб.; perszhiv - среднегодовое число рабочих отрасли животноводства, чел.

 

Perszhiv' = perszhiv + privl_Z - Zv,

Где perszhiv' - численность персонала животноводства в следующий момент времени, чел.; perszhiv - численность персонала животноводства в настоящий момент времени, чел.; privl_Z - найм работников животноводства в год, чел; Zv - увольнение работников животноводства в год, чел.

 

Privl_Z = IP_ZHIV Ч perszhiv,

Где IP_ZHIV - коэффициент найма работников животноводства.

Zv = Pv_ZHIV Ч perszhiv,

Где Pv_ZHIV - коэффициент увольнения работников животноводства.

 

OCN = NOCN Ч FZP,

Где NOCN - норматив отчислений на социальные нужды (единый социальный налог), %; FZP - фонд заработной платы в предыдущий момент моделирования (год), тыс. Руб.; OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб.

2.1.4 Стоимость реализованной продукции

Примем, что стоимость реализованной продукции в ООО СПК «Федоровский» равна стоимости валовой продукции, которая формируется за счет продукции животноводства и растениеводства:

 

RP = RPZ + RPR,

Где RP - реализованная продукция тыс. Руб.; RPZ - выручка от реализации продукции животноводства, тыс. Руб.; RPR - выручка от реализации продукции растениеводства, тыс. Руб.

Выручка от реализации продукции животноводства складывается из выручки от реализации молока и выручки от реализации мяса КРС:

 

RPZ = rmol + Реализация мяса КРС,

Где rmol - выручка от реализации молока, тыс. Руб.

 

Rmol = kmolkor Ч N1K Ч z1l,

Где kmolkor - количество коров молочного направления, гол.; N1K - надой молока от одной коровы в год, л; Z1l - цена одного центнера молока с учетом инфляции, тыс. Руб.;

 

Kmolkor = dmolkor Ч kkor,

Где dmolkor - доля молочных коров от общего количества крупного рогатого скота, гол.

Реализация мяса

 

КРС=реалорг+реалнасжв+реалнасм+реалплем+реалзабой,

Где реалорг - стоимость реализации мяса КРС организациям по договорам, тыс. Руб.; реалнасжв - стоимость реализации мяса КРС населению в ЖВ, тыс. Руб.; реалнасм - стоимость реализации мяса КРС населению на мясо, тыс. Руб.; реалплем - стоимость племенной реализации КРС, тыс. Руб.; реалзабой - стоимость реализации мяса КРС по каналу "Забой", тыс. Руб.

 

Реалорг = КРС на реализ Ч дорг ЧЦена организациям,

Где дорг - доля реализации мяса КРС организациям по договорам; Цена организациям - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого по договорам организациям, тыс. Руб.

 

Реалнасжв = КРС на реализ Ч днасжв ЧЦена населению в ЖВ,

Где дорг - доля реализации мяса КРС населению в ЖВ; Цена населению в ЖВ - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого населению в ЖВ, тыс. Руб.

 

Реалнасм = КРС на реализ Ч днасм ЧЦена населению на мясо,

Где днасм - доля реализации мяса КРС населению; Цена населению на мясо - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого населению, тыс. Руб.

Реалплем = КРС на реализ Ч дплем ЧЦена племенной продажи,

Где дплем - доля племенной реализации КРС.

 

Реалзабой = КРС на реализ Ч дзабой ЧЦена Забой,

Где дзабой - доля реализации мяса КРС по каналу "Забой"; Цена Забой - цена 1 ц мяса КРС, реализуемого по каналу "Забой", тыс. Руб.

 

КРС на реализ = (krealkor + krealmolodn)Ч Kz1Kor,

Где krealkor - количество реализованных коров, гол.; krealmolodn - количество реализованного молодняка КРС, гол.; Kz1Kor -средняя масса одной коровы, ц.

 

Krealkor =dvibrkorreal Ч vkor,

Где dvibrkorreal - доля выбракованных коров, идущих на реализацию от общего числа выбракованного скота.

Растениеводство в ООО СПК «Федоровский» направлено на формирование кормовой базы для животноводства, но также имеет договоренности с предприятиями Тульской области на реализацию некоторых культур.

Реализованная продукция растениеводства рассчитывается по следующей формуле:

 

RPR = ркартофель + рвика + ровес + рячмень + розпшеница,

Где RPR - стоимость реализованной продукции растениеводства, тыс. Руб.; ркартофель - стоимость реализованного картофеля, тыс. Руб.; рвика - стоимость реализованной вики, тыс. Руб.; ровес - стоимость реализованного овса, тыс. Руб.; рячмень - стоимость реализованного ячменя, тыс. Руб.; розпшеница - стоимость реализованной пшеницы, тыс. Руб.

 

Розпшеница = Реализация оз пш Ч Цена 1 ц оз пш,

Где Реализация оз пш - установленный договором объем реализации озимой пшеницы, ц; Цена 1 ц оз пш - цена центнера озимой пшеницы с учетом инфляции, тыс. Руб.

 

Рячмень = Реализация ячменя Ч Цена 1 ц ячменя,

 

Реализация ячменя - установленный договором объем реализации ячменя, ц; Цена 1 ц ячменя - цена центнера ячменя с учетом инфляции, тыс. Руб.

 

Ровес = Реализация овса ЧЦена 1 ц овса,

 

Реализация овса - установленный договором объем реализации овса, ц; Цена 1 ц овса - цена центнера овса с учетом инфляции, тыс. Руб.

 

Рвика = Реализация вики ЧЦена 1 ц вики,

 

Реализация вики - установленный договором объем реализации вики, ц; Цена 1 ц вики - цена центнера ячменя с учетом инфляции, тыс. Руб.

 

Ркартофель = Реализация картофеля ЧЦена 1 ц картофеля,

 

Реализация картофеля - установленный договором объем реализации картофеля, ц; Цена 1 ц картофеля - цена центнера картофеля с учетом инфляции, тыс. Руб.

Так как имитационная модель должна отражать динамику показателей, то динамика растениеводческих культур за год {Озимая пшеница'; Ячмень'; Овес'; Вика'; Картофель'} описывается показателями их движения - прироста и выбытия. Покажем это на примере озимой пшеницы:

 

Озимая пшеница' = Приход оз пш - Расход оз пш,

Где Озимая пшеница' - объем доступной на предприятии озимой пшеницы в следующий момент времени, ц; Приход оз пш - прирост доступного объема озимой пшеницы за шаг моделирования (за год), ц; Расход оз пш - выбытие озимой пшеницы за шаг (за год) моделирования из доступного объема, ц.

В свою очередь Приход оз пш и Расход оз пш рассчитываются по формулам:

 

Приход оз пш = Производство оз пш = Ур-ть оз пш Ч S под оз пш,

Где Ур-ть оз пш - урожайность озимой пшеницы, ц/га; S под оз пш - площадь посадки озимой пшеницы, га.

 

Расход оз пш = Реализация оз пш + Фуражная оз пш,

Где Реализация оз пш - установленный договором объем реализации озимой пшеницы, ц; Фуражная оз пш - объем озимой пшеницы, отводимый на питание КРС, ц.

 

Фуражная оз пш = kkor Ч Выделение оз пш на корм,

Где kkor - поголовье КРС, гол.; Выделение оз пш на корм - объем кормления одной головы КРС озимой пшеницей в год, ц.

Динамика всех культур рассчитывается аналогичным с озимой пшеницей образом.

В случае, если договора на реализацию какой-либо культуры не заключено, то «Расход» соответствующей культуры осуществляется только на обеспечение кормовой базы животноводства без влияния на формирование выручки от реализации продукции растениеводства.

2.1.5 Фонд развития производства

Фонд развития производства формируется за счет отчислений от прибыли и части амортизационных отчислений:

 

FRP = OPFRP + OAFRP,

Где FRP - фонд развития производства, тыс. Руб.; OPFRP - отчисления от прибыли в фонд развития производства, тыс. Руб.; OAFRP - часть амортизационного фонда, направляемая в фонд развития производства, тыс. Руб.

При этом OPRFP и OAFRP определяются следующим образом:

 

OPFRP = NOPFRP Ч Балансовая прибыль,

Где NOPFRP - нормативы отчислений от прибыли в фонд развития производства;

 

OAFRP = NOAFRP Ч A,

Где NOAFRP - доля отчисления от амортизации в фонд развития производства; A - амортизационный фонд, тыс. Руб.

Так как имитационная модель должна отражать динамику показателей, то динамика основных фондов за год {opfa'} описывается показателями их движения - прироста и выбытия:

 

Opfa' = p - v,

Где opfa' - стоимость основных производственных фондов в следующий момент моделирования, тыс. Руб.; p - стоимость прироста основных производственных фондов за рассматриваемый период (год), тыс. Руб.; v - стоимость выбытия основных производственных фондов, тыс. Руб.

Средства на прирост основных производственных фондов (расширенное воспроизводство) {nofrpopfa} формируются за счет отчислений из фонда развития производства:

 

P = nofrpopfa Ч FRP,

Где nofrpopfa - норма отчислений от фонда развития производства на увеличение opfa.

 

V = opfa Ч Kv,

Где Kv - коэффициент выбытия основных производственных фондов

Начисление амортизации основных средств в ООО СПК «Федоровский» ведется линейным способом. При линейном способе годовая сумма амортизации определяется по первоначальной стоимости объекта основных средств и принятой норме амортизации, исчисленной исходя из срока полезного использования этого объекта:

A = opfa Ч Na,

Где A - амортизационные отчисления, тыс. Руб.; Na - норма амортизации, %.

Na = 1/T Ч 100,

Где T - нормативный срок службы основных фондов, лет.

2.1.6 Расчет рентабельности и доходности продукции

Показатели рентабельности рассчитываются как отношение прибыли к стоимости используемых предприятием ресурсов. Размер прибыли на 100 рублей затрат, вложенных в реализованную продукцию {PMZ}, определяется по формуле:

 

PMZ = Балансовая прибыль/S Ч100,

 

S - затраты на производство продукции, тыс. Руб.

Доходность продукции (Dp) показывает размер прибыли на 100 тыс. Руб. Реализованной продукции:

 

Dp = Балансовая прибыль/RP Ч100, где РП - объем реализованной продукции, тыс. Руб.

Рентабельность основных производственных фондов (Rf) определяется по формуле:

 

Rf = Балансовая прибыль/(opf+matz)

Где matz - материальные затраты, тыс. Руб.; opf - среднегодовая стоимость основных производственных фондов.

Рентабельность средств, авансированных в производственные ресурсы {rprz}, определяется по формуле:

 

Rprz = Балансовая прибыль/(opf+matz +FZP)*100

Где FZP - фонд заработной платы, тыс. Руб.

2.2    Формирование имитационной модели в Vensim PLE 6.2

При формировании модели были использованы фактические данные бухгалтерской отчетности ООО СПК «Федоровский», а также установленные нормативы и справочные величины.

Имитационная модель содержит следующие подсистемы:

)        Производство, реализация и использование озимой пшеницы;

)        Производство, реализация и использование ячменя;

)        Производство, реализация и использование овса;

)        Производство, реализация и использование картофеля;

)        Производство, реализация и использование вики;

)        Производство и использование однолетних трав;

)        Производство и использование многолетних трав;

)        Производство и использование кукурузы;

)        Производство и реализация мяса КРС;

)        Производство и реализация молока;

)        Динамика поголовья крупного рогатого скота;

)        Динамика фонда заработной платы;

)        Производственные затраты организации;

)        Динамика производства и использования кормов;

)        Динамика прибыли, стоимости реализованной продукции и затрат на производство;

)        Динамика уровней рентабельности.

Подсистема «Производство, реализация и использование озимой пшеницы»

Рисунок 1 - Производство, реализация и использование оз. Пшеницы

Данная подсистема описывает пути движения озимой пшеницы в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество озимой пшеницы во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера озимой пшеницы с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

-       Темп «Изм цены оз пш с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

-       Темп «Приход оз пш» увеличивает объем озимой пшеницы во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход оз пш» уменьшает объем озимой пшеницы во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение оз пш на корм» показывает объем озимой пшеницы, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть оз. Пшеницы» отражает урожайность озимой пшеницы ц/га;

-       «S под оз пш» - размер посевной площади озимой пшеницы, га;

-       «Реализация оз пш» - размер договорных обязательств по реализации озимой пшеницы, ц;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство оз. Пшеницы» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражная оз пш» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

-       «розпшеница» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации оз. Пшеницы на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Озимая пшеница» показаны на рисунке 2.

Рисунок 2 - Причинно-следственные связи уровня «Озимая пшеница»

Подсистема «Производство, реализация и использование ячменя»

Рисунок 3 - Производство, реализация и использование ячменя

Данная подсистема описывает пути движения ячменя в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество ячменя во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера ячменя с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

-       Темп «Изм цены ячменя с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

-       Темп «Приход ячменя» увеличивает объем ячменя во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход ячменя» уменьшает объем ячменя во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение ячменя на корм» показывает объем ячменя, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть ячменя» отражает урожайность ячменя ц/га;

-       «S под ячменем» - размер посевной площади ячменя, га;

-       «Реализация ячменя» - размер договорных обязательств по реализации ячменя, ц;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство ячменя» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражный ячмень» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

-       «рячмень» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации ячменя на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Ячмень» показаны на рисунке 4.

Рисунок 4 - Причинно-следственные связи уровня «Ячмень»

Подсистема «Производство, реализация и использование овса»

Рисунок 5 - Производство, реализация и использование овса

Данная подсистема описывает пути движения овса в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество овса во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера овса с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

-       Темп «Изм цены овса с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

-       Темп «Приход овса» увеличивает объем овса во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход овса» уменьшает объем овса во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение овса на корм» показывает объем овса, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть овса» отражает урожайность овса ц/га;

-       «S под овсом» - размер посевной площади овса, га;

-       «Реализация овса» - размер договорных обязательств по реализации овса, ц;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство овса» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражный овес» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

-       «ровса» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации овса на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Овес» показаны на рисунке 6.

Рисунок 6 - Причинно-следственные связи уровня «Овес»

Подсистема «Производство, реализация и использование картофеля»

Рисунок 7 - Производство, реализация и использование картофеля

Данная подсистема описывает пути движения картофеля в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество картофеля во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера картофеля с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

-       Темп «Изм цены картофеля с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

-       Темп «Приход картофеля» увеличивает объем картофеля во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход картофеля» уменьшает объем картофеля во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение картофеля на корм» показывает объем картофеля, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть овса» отражает урожайность овса ц/га;

-       «S под картофелем» - размер посевной площади картофеля, га;

-       «Реализация картофеля» - размер договорных обязательств по реализации картофеля, ц;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство картофеля» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражный картофель» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

-       «ркартофель» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации картофеля на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Картофель» показаны на рисунке 8.

Рисунок 8 - Причинно-следственные связи уровня «Картофель»

Подсистема «Производство, реализация и использование вики»

Рисунок 9 - Производство, реализация и использование вики

Данная подсистема описывает пути движения вики в организации и состоит из двух уровней.

Первый уровень отражает количество вики во владении организации, ц.

Второй уровень отражает изменение цены реализации центнера вики с учетом инфляции, тыс. Руб./ц.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

-       Темп «Изм цены вики с учетом инфляции» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./ц;

-       Темп «Приход вики» увеличивает объем вики во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход вики» уменьшает объем картофеля во владении организации за счет ее реализации по договорам и использованию для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение вики на корм» показывает объем вики, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть вики» отражает урожайность вики ц/га;

-       «S под викой» - размер посевной площади вики, га;

-       «Реализация вики» - размер договорных обязательств по реализации вики, ц;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство вики» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражная вика» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

-       «рвика» рассчитывается как произведение объема договорных обязательств по реализации вики на реализационную цену одного центнера, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи уровня «Вика» показаны на рисунке 10.

Рисунок 10 - Причинно-следственные связи уровня «Вика»

Подсистема «Производство и использование кукурузы»

Рисунок 11 - Производство и использование кукурузы

Данная подсистема описывает пути движения кукурузы в организации и состоит из уровня «Кукуруза» отражает количество кукурузы во владении организации, ц.

Значение уровня меняется под влиянием темпов:

-       Темп «Приход кукурузы» увеличивает объем кукурузы во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход кукурузы» уменьшает объем кукурузы во владении организации за счет ее использования для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение кукурузы на корм» показывает объем кукурузы, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть кукурузы» отражает урожайность кукурузы ц/га;

-       «S под кукурузой» - размер посевной площади кукурузы, га;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство кукурузы» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражная кукуруза» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

Причинно-следственные связи уровня «Кукуруза» показаны на рисунке 12.

Рисунок 12 - Причинно-следственные связи уровня «Кукуруза»

Подсистема «Производство и использование многолетних трав»

Рисунок 13 - Производство и использование многолетних трав

Данная подсистема описывает пути движения многолетних трав в организации и состоит из уровня «Мн травы» отражает количество многолетних трав во владении организации, ц.

Значение уровня меняется под влиянием темпов:

-       Темп «Приход мн трав» увеличивает объем мн. Трав во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход мн трав» уменьшает объем мн. Трав во владении организации за счет ее использования для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение мн трав на корм» показывает объем мн. Трав, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть мн трав» отражает урожайность многолетних трав ц/га;

-       «S под мн травами» - размер посевной площади мн. Трав, га;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство мн трав» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражные мн травы» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

Причинно-следственные связи уровня «Мн травы» показаны на рисунке 14.

Рисунок 14 - Причинно-следственные связи уровня «Мн травы»

Подсистема «Производство и использование однолетних трав»

Рисунок 15 - Производство и использование однолетних трав

Данная подсистема описывает пути движения однолетних трав в организации и состоит из уровня «Одн травы» отражает количество однолетних трав во владении организации, ц.

Значение уровня меняется под влиянием темпов:

-       Темп «Приход одн трав» увеличивает объем однолетних трав во владении организации за счет её производства, ц;

-       Темп «Расход одн трав» уменьшает объем однолетних трав во владении организации за счет ее использования для обеспечения кормовых потребностей животноводства, ц.

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «Выделение одн трав на корм» показывает объем однолетних трав, выделяемый в качестве корма на одну корову, ц;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «Ур-ть одн трав» отражает урожайность многолетних трав ц/га;

-       «S под одн травами» - размер посевной площади одн. Трав, га;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «Производство одн трав» рассчитывается как произведение урожайности на посевную площадь, ц;

-       «Фуражные одн травы» рассчитывается как произведение среднегодового поголовья коров на объем корма, выделяемого на одну корову в год, ц;

Причинно-следственные связи уровня «Одн травы» показаны на рисунке 16.

Рисунок 16 - Причинно-следственные связи уровня «Одн травы»

Подсистема «Производство и реализация молока»

Рисунок 17 - Производство и реализация молока

Данная подсистема описывает формирование реализуемых организацией объемов молока.

Подсистема включает в себя уровень «z1l», который отражает изменение цены реализации центнера молока с учетом инфляции, тыс. Руб./л.

Значение уровня меняется под влиянием темпа «Il» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./л;

Переменные и константы подсистемы:

-  Переменная «N1K» показывает среднюю величину надоя на одну корову в год, л/гол.;

-       Переменная «kkor» означает текущее поголовье коров, гол.;

-       «dmolkor» отражает долю дающих молоко коров в общем поголовье коров, Dmnl;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

-       «kmolkor» - количество молочных коров - рассчитывается как произведение поголовья коров на долю дающих молоко коров в общем поголовье, гол.;

-       «rmol» рассчитывается как произведение средней величины надоя на одну корову в год, количества молочных коров и реализационной цены одного литра молока, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи переменной «rmol» показаны на рисунке 18.

Рисунок 18 - Причинно-следственные связи переменной «rmol»

Подсистема «Производство и реализация мяса КРС»

Рисунок 19 - Производство и реализация мяса КРС

Данная подсистема описывает формирование реализуемых организацией объемов мяса КРС.

Подсистема включает в себя уровни «Цена организациям», «Цена населению в ЖВ», «Цена населению на мясо», «Цена племенной продажи», «Цена Забой», которые отражают изменение цены реализации центнера мяса с учетом инфляции по соответствующему каналу реализации, тыс. Руб./ц.

Значение уровней меняются под влиянием следующих темпов:

-       «IZM» - изменение цены мяса КРС, реализуемого по договорам организациям, тыс. Руб./ц;

-       «измнасжв» - изменение цены мяса КРС, реализуемого населению в живом виде, тыс. Руб./ц;

-       «измнасм» - изменение цены мяса КРС, реализуемого населению на мясо, тыс. Руб./ц;

-       «измплем» - изменение цены племенной продажи КРС, тыс. Руб./ц;

-       «измзабой» - изменение цены мяса КРС, реализуемого по каналу «Забой», тыс. Руб./ц;

Темпы ежегодно увеличивают цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Руб./ц;

Также данная подсистема связана с подсистемой «Динамика поголовья КРС» через темп «vkor», который отражает ежегодное количество коров, выбывающих из стада, гол. Рассчитывается как произведение переменной «dvibrkor» и значения уровня «kkor».

Переменные и константы подсистемы:

-  «dvibrkor» показывает долю выбраковки коров из стада в год, Dmnl;

-       «dvibrkorreal» означает долю выбракованных из стада коров, идущих на реализацию, Dmnl;

-       «krealkor» отражает количество реализуемых коров, гол.;

-       «krealmolodn» отражает количество реализуемого молодняка КРС, гол.;

-       «Kz1Kor» - масса одной головы КРС, ц;

-       «КРС на реализ» - общее количество центнеров мяса КРС, идущего на реализацию. Рассчитывается как произведение массы одной головы КРС на сумму голов реализуемого молодняка КРС и выбракованных коров, ц;

-       Переменные, означающие доли реализации мяса КРС по каналам реализации (дорг, днасжв, днасм, дплем, дзабой), Dmnl;

-       Переменные, означающие количество реализованного мяса КРС по различным каналам реализации (реалорг, реалнасжв, реалнасм, реалплем, реалзабой). Рассчитываются как произведение общего количества реализуемого мяса КРС, доли и цены по соответствующему каналу реаизации, тыс. Руб.;

-       «Реализация мяса КРС» рассчитывается как суммарная стоимость реализованного мяса КРС по всем каналам, тыс. Руб.;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

Причинно-следственные связи переменной «Реализация мяса КРС» показаны на рисунке 20.

Рисунок 20 - Причинно-следственные связи переменной «Реализация мяса КРС»

Подсистема «Динамика поголовья крупного рогатого скота»

Рисунок 21 - Производство и реализация мяса КРС

Данная подсистема описывает поток поголовья коров.

Подсистема имеет два уровня.

Первый - «kkor» - отражает среднегодовое поголовье коров.

Второй - «zpr1kor» - цену приобретения одной коровы с учетом инфляции.

Значения уровней подсистемы меняются под влиянием темпов:

-       Темп «izkor» ежегодно увеличивает цену реализации в соответствии с уровнем инфляции, тыс. Р./гол.;

-       Темп «pkor» увеличивает поголовье за счет приплода (нетелей), а также за счет покупки коров, гол.;

-       Темп «vkor» уменьшает поголовье коров за счет выбраковки коров из стада, гол.

Переменные и константы подсистемы:

-  «Нетели» - отражает часть ежегодного приплода КРС, занимаемую нетелями, гол.;

-       «nofrpkor» - норма отчислений от фонда развития производства, направляемого на покупку коров, Dmnl;

-       «dvibrkor» - доля выбраковки коров, гол.;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

Причинно-следственные связи уровня «kkor» показаны на рисунке 22.

Рисунок 22 - Причинно-следственные связи уровня «kkor»

Подсистема «Динамика основных производственных фондов»

Рисунок 23 - Динамика основных производственных фондов

Данная подсистема описывает поток, формирующий основные производственные фонды и определяет ежегодные амортизационные выплаты.

Уровень «opfa» - размер основных производственных фондов, с которых начисляется амортизация.

Значение уровня меняется под влиянием двух темпов:

-       Темп «p» увеличивает размер амортизируемых ОПФ за счет отчислений из фонда развития производства, тыс. Руб.;

-       Темп «v» уменьшает размер амортизируемых ОПФ за счет истечения срока службы производственных фондов и прекращении начисления амортизации по ним, тыс. Руб.;

Переменные и константы подсистемы:

-  «T» - срок службы ОПФ, год;

-       «Na» - норма амортизации. Рассчитывается как отношение 1 к переменной T, Dmnl;

-       «nofrpopfa» - норма отчисления от фонда развития производства на приобретение ОПФ, Dmnl;

-       «Kv» - коэффициент выбытия ОПФ, Dmnl;

-       «NOAFRP» - норма отчислений от амортизации в фонд развития производства, Dmnl;

-       «NOPFRP» - норма отчислений от прибыли в фонд развития производства, Dmnl;

-       «А» - амортизационные отчисления, тыс. Руб.;

-       «OAFRP» - отчисления от амортизации в фонд развития производства. Рассчитывается как произведение величины амортизационных отчислений на норму отчислений от амортизации в фонд развития производства, тыс. Руб.;

-       «OPFRP» - отчисления от прибыли в фонд развития производства. Рассчитывается как произведение нормы отчислений от прибыли на величину балансовой прибыли организации, тыс. Руб.;

-       «FRP» - фонд развития производства. Рассчитывается как сумма отчислений от амортизации и сумма отчислений от прибыли в фонд развития производства, тыс. Руб.;

-       «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год;

Причинно-следственные связи уровня «opfa» показаны на рисунке 24.

Рисунок 24 - Причинно-следственные связи уровня «opfa»

Рисунок 25 - Причинно-следственные связи переменной «A»

Подсистема «Динамика фонда заработной платы»

Рисунок 26 - Динамика фонда заработной платы

Данная подсистема описывает изменение численности рабочих в организации по растениеводству, животноводству и руководящим должностям и на основе численности персонала рассчитывает фонд заработной платы.

В подсистеме три уровня. Каждый описывает движение рабочей силы в соответствующей отрасли: persrast - в растениеводстве, чел.; perszhiv - в животноводстве, чел.; persadmin - в руководящих должностях, чел.

Уровни изменяются двумя темпами, аналогичными в каждой отрасли:

-       Privlr, privlz, privla- найм персонала в растениеводстве, животноводстве и в управляющих должностях соответственно;

-       Rv, Zv, Av - увольнение персонала в соответствующей отрасли

Переменные подсистемы:

-       IP_RAST, IP_ZHIV, IP_ADMN - коэффициенты найма работников растениеводства, животноводства, администрации соответственно, Dmnl;

-       PV_RAST, PV_ZHIV PV_ZHIV - коэффициенты увольнения работников растениеводства, животноводства, администрации соответственно, Dmnl;

-       ZP_RAST, ZP_ZHIV, ZP_ADMIN - средняя заработная плата работников растениеводства, животноводства, администрации, Dmnl;

-       FZP_RAST, FZP_ZHIV, FZP_ADMIN - фонды заработной платы растениеводства, животноводства, администрации соответственно, тыс. Руб. Рассчитывается как произведения среднегодовой численности работников на средний размер заработной платы, тыс. Руб.;

-       FZP - суммарный фонд заработной платы организации, тыс. Руб.;

-       NOCN - норма отчислений на социальные нужды, Dmnl;

-       OCN - отчисления на социальные нужды, тыс. Руб. Представляет произведение фонда заработной платы на норму отчислений на социальные нужды;

-       ZOT - затраты на оплату труда. Рассчитываются как разница фонда заработной платы и размера отчислений на социальные нужды, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи фонда заработной платы отражены на рисунке 27.

Рисунок 27 - Причинно-следственные связи переменной «FZP»

Подсистема «Производственные затраты организации»

Рисунок 28 - Подсистема «Производственные затраты организации»

Данная подсистема рассчитывает производственные затраты.

Изучаемая организация закупает посадочные семена только для зерновых культур. Посадочные семена всех других культур обеспечиваются за счет собственного производства.

В подсистеме шесть уровней, отражающих динамику затрат на единицу производственных ресурсов:

-       Z1yen - стоимость литра нефтепродуктов, тыс. Руб./л;

-       Z1kvti - стоимость одного квт-ч энергии, тыс. Руб/квт-ч;

-       Z1zu - стоимость центнера удобрений, тыс. Руб./ц;

-       Z1edp - стоимость центнера подстилки, тыс. Руб./ц;

-       Z1zk - стоимость центнера корма, тыс. Руб./ц;

-       Цена семян зерновых - стоимость центнера семян зерновых, тыс. Руб./ц.

На уровни цен влияют темпы инфляции:

IN, III, IU, IP, I, IS - темпы инфляции, увеличивающие затраты на единицу нефтепродуктов, электроэнергии, удобрений, подстилки, кормов, семян зерновых соответственно.

Переменные подсистемы:

-    Посевная площадь, га - посевная площадь под всеми культурами;

-       ZN1ga - затраты нефтепродуктов для обработки одного гектара посевной площади, л/га;

-       KN - необходимое количество нефтепродуктов, л. Произведение посевной площади на дозу внесения нефтепродуктов на 1 га;

-       ZN - затраты на нефтепродукты, тыс. Руб. Произведение необходимого количества на цену 1 л нефтепродуктов;

-       KI - необходимое количество электроэнергии в год, квт-ч;

-       ZI - затраты на электроэнергию, тыс. Руб. Произведение необходимого количества электроэнергии на цену 1 квт-ч;

-       KU1ga - количество удобрений, вносимых на один гектар посевной площади, ц д.в./га;

-       KU - количество вносимых удобрений в год, ц д.в.. Произведение размера посевной площади на внесение удобрений на 1 га;

-       ZU - затраты на удобрения, тыс. Руб. Произведение количества вносимых удобрений на цену 1 ц д.в. Удобрений;

-       KP1Kor - среднее количество подстилки для одной коровы в год, ед./гол;

-       Kkor - среднегодовое поголовье коров, гол.;

-       KP - необходимое количество подстилки в год, ед. Произведение среднегодового поголовья коров на среднее количество подстилки для одной коровы, ед.;

-       ZP - затраты на подстилку, тыс. Руб. Произведение количества подстилки в год на цену 1 ц подстилки;

-       NV - норма высева зерновых, ц/га;

-       Посевная площадь зерновых - часть посевной площади, занимаемая зерновыми культурами, га;

-       KS - количества закупаемых семян зерновых, ц;

-       ZS - затраты на закупку семян, тыс. Руб. Произведение количества закупаемых семян на стоимость 1 ц семян зерновых;

-       Всего ц корм единиц, ц к. Ед. - полный годовой объем кормовых единиц, производимых в организации. Через эту переменную данная подсистема связана с подсистемой «Динамика производства и использования кормов;

-       ZK - затраты на корма, тыс. Руб. Произведение общего количества производимых кормовых единиц на среднюю стоимость 1 ц кормовых единиц;

-       Proch - прочие затраты организации, тыс. Руб.;

-       Matz - суммарные материальные затраты на производственные ресурсы, тыс. Руб.;

-  «II» - индекс инфляции, Dmnl;

-       «Vremy» - вспомогательная переменная, возвращающая номер года на каждом шагу моделирования, год.

Причинно-следственные связи переменной matz показаны на рисунке 29.

Рисунок 29 - Причинно-следственные связи переменной «matz»

Подсистема «Динамика производства и использования кормов»

Рисунок 30 - Подсистема «Динамика производства и использования кормов»

Данная подсистема отражает ежегодное использование произведенной на кормовые цели.

В данной подсистеме нет уровней и темпов.

Переменные подсистемы:

-       Фуражный картофель, Фуражный овес, Фуражный ячмень, Фуражные одн травы, Фуражные мн трав, Фуражная оз пш, Фуражная кукуруза, Фуражная вика - эти переменные показывают физические объемы кормов, потребленных организацией в кормовых целях, и связывают данную подсистему с подсистемами производства и реализации соответствующей продукции растениеводства. Единица измерения - центнер;

-       Корм ед 1 ц Картофель, Корм ед 1 ц Овес, Корм ед 1 ц Ячмень, Корм ед 1 ц Одн травы, Корм ед 1 ц Мн травы, Корм ед 1 ц Оз пшен, Корм ед 1 ц Кукуруза, Корм ед 1 ц Вика - содержание ц корм. Единиц в центнере соответствующей кормовой культуры;

-       Картофель к ед, Овес к ед, Ячмень к ед, Одн травы к ед, Мн травы к ед, Оз пшеница к ед, Кукуруза к ед, Вика к ед - выход ц кормовых единиц от производства соответствующей кормовой культуры;

-       Всего ц корм единиц - полный годовой объем кормовых единиц, производимых в организации, ц к. Ед.

Причинно-следственные связи переменной «Всего ц корм единиц» отражены на рисунке 31.

Рисунок 31 - Причинно-следственные связи переменной «Всего ц корм единиц»

Подсистема «Динамика прибыли, стоимости реализованной продукции и полных производственных затрат»

Рисунок 32 - Подсистема «Динамика прибыли, стоимости реализованной продукции и полных производственных затрат»

Данная подсистема определяет годовую прибыль организации исходя из полного размера производственных затрат и стоимости реализованной продукции.

В данной подсистеме нет уровней и темпов.

Переменные подсистемы:

-       RP - стоимость реализованной продукции, складывается из выручки от реализации продукции животноводства и растениеводства, тыс. Руб.;

-       Балансовая прибыль - разница между стоимостью реализованной продукции и полными производственными затратами, тыс. Руб.

Причинно-следственные связи формирования балансовой прибыли отражены на рисунке 33.

Рисунок 33 - Причинно-следственные связи переменной «Балансовая прибыль»

Подсистема «Динамика уровней рентабельности»

Рисунок 34 - Подсистема «Динамика уровней рентабельности»

Данная подсистема дает оценку деятельности организации путем расчета относительных показателей эффективности.

В подсистеме нет уровней и темпов.

Переменные подсистемы:

-       PMZ - прибыль на 100 рублей затрат, руб.;

-       Opf - основные производственные фонды, тыс. Руб.;

-       Rprz - рентабельность средств, авансированных в производственные ресурсы, %;

-       Rf - рентабельность основных производственных фондов, %;

-       Dp - доходность продаж, %.

2.3    Контрольный пример. Анализ результатов решения

Контрольный пример составлен исходя из основных показателей производственно-хозяйственной деятельности ООО СПК «Федоровский» и представлен в таблице 2.

Таблица 2 - Контрольные исходные данные для решения модели

Показатель	Единица измерения	Момент модельного времени (год)
		0	1	2	3
Нормативы отчислений от прибыли в фонд развития производства (NOPFRP)	%	20	20	20	20
Доля отчислений от амортизации в фонд развития производства (NOAFRP)	%	20	20	20	20
Производственные фонды, на которые начисляется амортизация (opfa)	Тыс. Руб.	11940	-	-	-
Норма отчислений от фонда развития производства на увеличение производственных фондов, с которых начисляется амортизация (nofrpopfa)	%	70	70	70	70
Коэффициент выбытия (Kv)	%	0	0	5	5
Нормативный срок службы основных фондов (Т)	Год	8	8	8	8
Среднегодовая численность персонала растениеводства (persrast)	Чел.	60	-	-	-
Коэффициент найма персонала растениеводства (IP_RAST)	Dmnl	IF THEN ELSE( persrast < 60,0.2,0.17)
Коэффициент увольнения персонала растениеводства (Pv_RAST)	Dmnl	IF THEN ELSE( persrast >= 60,0.2,0.17)
Средняя годовая заработная плата в растениеводстве (ZP_RAST)	Тыс. Руб./чел.	139,68	139,68	139,68	139,68
Среднегодовая численность персонала животноводства (perszhiv)	Чел.	45	-	-	-
Коэффициент найма персонала животноводства (IP_ZHIV)	Dmnl	IF THEN ELSE( perszhiv < 45,0.15,0.1)
Коэффициент увольнения персонала животноводства (Pv_ZHIV)	Dmnl	IF THEN ELSE( perszhiv >= 45,0.15,0.1)
Средняя годовая заработная плата в животноводства (ZP_ZHIV)	Тыс. Руб./чел.	170,76	170,76	170,76	170,76
Среднегодовая численность персонала администрации (persadmin)	Чел.	25	-	-	-
Коэффициент найма персонала администрации (IP_ADMIN)	Dmnl	IF THEN ELSE( persadmin < 25,0.1,0.085)
Коэффициент увольнения персонала администрации (Pv_ADMIN)	Dmnl	IF THEN ELSE( persadmin >= 25,0.1,0.085)
Средняя годовая заработная плата администрации (ZP_ADMIN)	Тыс. Руб./чел.	200,04	200,04	200,04	200,04
Норма отчислений на социальные нужды (NOCN)	%	25,8	25,8	25,8	25,8
Количество коров (kkor)	Гол.	600	-	-	-
Норма отчислений от фонда развития производства на покупку коров (nofrpkor)	%	20	20	20	20
Приплод (Priplod), в т.ч.:	Гол.	580	566	599	620
- Нетели	Гол.	105	107	110	112
- Молодняк КРС (krealmolodn)	Гол.	475	459	489	508
Коэффициент выбытия коров (dvibrkor)	%	17,6	19,5	22,1	20
Уровень коров, идущих на реализацию (dvibrkorreal)	%	31,7	30	30	35
Уровень молочных коров от общего поголовья коров (dmolkor)	%	75,3	85	80	76
Средняя масса одной коровы (Kz1Kor)	Ц	3,5	3,5	3,5	3,5
Надой на одну корову (N1K)	Ц	33,3667	33,3667	33,3667	33,3667
Посевная площадь	Га	2602	2602	2602	2602
Площадь посевов зерновых	Га	1348	1348	1348	1348
Средняя цена приобретения одной коровы (zpr1kor)	Тыс. Руб.	45	-	-	-
Цена 1 ц мяса при реализации по договорам организациям (Цена организациям)	Тыс. Руб.	7,94378	-	-	-
Цена 1 ц мяса при реализации населению в ЖВ (Цена населению в ЖВ)	Тыс. Руб.	8,08785	-	-	-
Цена 1 ц мяса при реализации населению на мясо (Цена населению на мясо)	Тыс. Руб.	2,29819	-	-	-
Цена 1 ц мяса при племенной продаже (Цена племенной продажи)	Тыс. Руб.	13,1579	-	-	-
Цена 1 ц мяса по каналу реализации «Забой» (Цена Забой)	Тыс. Руб.	3,97054	-	-	-
Уровень реализации мяса организациям (дорг)	%	58,25	58,25	58,25	58,25
Уровень реализации мяса населению в ЖВ (днасжв)	%	5,58	5,58	5,58	5,58
Уровень реализации мяса КРС населению на мясо (днасм)	%	13,96	13,96	13,96	13,96
Уровень племенной реализации мяса КРС (дплем)	%	13,25	13,25	13,25	13,25
Уровень реализации мяса по каналу «Забой» (дзабой)	%	8,96	8,96	8,96	8,96
Цена за 1л молока (z1l)	Тыс. Руб./л	1,46514	-	-	-
Цена за 1 ц озимой пшеницы (Цена 1 ц оз пш)	Тыс. Руб./ц	0,4	-	-	-
Цена за 1 ц ячменя (Цена 1 ц ячменя)	Тыс. Руб./ц	0,29	-	-	-
Цена за 1 ц овса (Цена 1 ц овса)	Тыс. Руб./ц	0,552	-	-	-
Цена за 1 ц вики (Цена 1 ц вики)	Тыс. Руб./ц	0,475	-	-	-
Цена за 1 ц картофеля (Цена 1 ц картофеля)	Тыс. Руб./ц	0,6	-	-	-
Установленный по договорам объем реализации озимой пшеницы (Реализация оз пш)	Ц	300	300	300	300
Установленный по договорам объем реализации ячменя (Реализация ячменя)	Ц	2800	2800	2800	2800
Установленный по договорам объем реализации овса (Реализация овса)	Ц	100	100	100	100
Установленный по договорам объем реализации вики (Реализация вики)	Ц	543	543	543	543
Установленный по договорам объем реализации картофеля (Реализация картофеля)	Ц	165	165	165	165
Площадь под озимой пшеницей (S под оз пш)	Га	578	578	578	578
Площадь под ячменем (S под ячмем)	Га	710	710	710	710
Площадь под овсом (S под овсом)	Га	60	60	60	60
Площадь под викой (S под викой)	Га	122	122	122	122
Площадь под картофелем (S под картофелем)	20	20	20	20
Площадь под кукурузой (S под кукурузой)	Га	238	238	238	238
Площадь под многолетними травами (S под мн травами)	Га	507	507	507	507
Площадь под однолетними травами (S под одн травами)	Га	367	367	367	367
Урожайность озимой пшеницы	Ц/га	23,2	22	23,4	21,9
Урожайность ячменя	Ц/га	23,8	22,2	20,6	23,1
Урожайность овса	Ц/га	19,2	18,8	18,7	19
Урожайность вики	Ц/га	19,2	18,2	18,4	18,9
Урожайность картофеля	Ц/га	150	143,7	148,6	150,2
Урожайность кукурузы	Ц/га	262	262	262	262
Урожайность многолетних трав	Ц/га	36,7	32,2	28,4	30,8
Урожайность однолетних трав	Ц/га	26,7	23,17	22,8	24,3
Годовое выделение фуражной озимой пшеницы на 1 голову КРС (Выделение оз пш на корм)	Ц/гол.	7,99	7,8045	7,706	7,8542
Годовое выделение фуражного ячменя на 1 голову КРС (Выделение ячменя на корм)	Ц/гол.	8,3	8,32	9,3	8,3
Годовое выделение фуражного овса на 1 голову КРС (Выделение овса на корм)	Ц/гол.	1	1,11	1,025	1,02
Годовое выделение фуражной вики на 1 голову КРС (Выделение вики на корм)	Ц/гол.	1	1,11	1,025	1,02
Годовое выделение фуражного картофеля на 1 голову КРС (Выделение картофеля на корм)	Ц/гол.	0,6	0,65	0,6	0,55
Годовое выделение фуражной кукурузы на 1 голову КРС (Выделение кукурузы на корм)	Ц/гол.	38	38	40	39,5
Годовое выделение фуражных многолетних трав на 1 голову КРС (Выделение мн трав на корм)	Ц/гол.	11,8	11,6	11,3	11,6
Годовое выделение фуражных однолетних трав на 1 голову КРС (Выделение одн трав на корм)	Ц/гол.	6,15	6,17	6	6,13
Объем озимой пшеницы на хранении в организации (Озимая пшеница)	Ц	1500	-	-	-
Объем ячменя на хранении в организации (Ячмень)	Ц	800	-	-	-
Объем овса на хранении в организации (Овес)	Ц	2051	-	-	-
Объем вики на хранении в организации (Вика)	Ц	0	-	-	-
Объем картофеля на хранении в организации (Картофель)	Ц	0	-	-	-
Объем кукурузы на хранении в организации (Кукуруза)	Ц	0	-	-	-
Объем многолетних трав на хранении в организации (Мн травы)	Ц	0	-	-	-
Объем однолетних трав на хранении в организации (Одн травы)	Ц	0	-	-	-
Цена за 1л нефтепродуктов (z1yen)	Тыс. Руб.	0,03	-	-	-
Цена электроэнергии (z1kvti)	Тыс.руб./квт-ч	0,0055	-	-	-
Цена удобрения (z1zu)	Тыс.руб./ц	2,2	-	-	-
Цена подстилки (z1edp)	Тыс.р./ед.	0,004	-	-	-
Цена семян зерновых	Тыс. Руб./ц	0,25	-	-	-
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц озимой пшеницы (Корм ед 1 ц Оз пшен)	Ц к. Ед./ц	1,15	1,15	1,15	1,15
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц ячменя (Корм ед 1 ц Ячмень)	Ц к. Ед./ц	1,2	1,2	1,2	1,2
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц овса (Корм ед 1 ц Овес)	Ц к. Ед./ц	1	1	1	1
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц вики (Корм ед 1 ц Вика)	Ц к. Ед./ц	1,16	1,16	1,16	1,16
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц картофеля (Корм ед 1 ц Картофель)	Ц к. Ед./ц	0,25	0,25	0,25	0,25
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц кукурузы (Корм ед 1 ц Кукуруза)	Ц к. Ед./ц	0,135	0,135	0,135	0,135
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц многолетних трав (Корм ед 1 ц Мн травы)	Ц к. Ед./ц	0,39	0,39	0,39	0,39
Содержание ц кормовых единиц в 1 ц однолетних трав (Корм ед 1 ц Одн травы)	Ц к. Ед./ц	0,22	0,22	0,22	0,22
Норма высева семян зерновых (NV)	Ц/га	2	2	2	2
Необходимое количество подстилки  для  одной  коровы (KP1Kor)	Ед.	30	30	30	30
Внесение удобрений на 1 га (KU1ga)	Ц д.в./га	0,6	0,6	0,6	0,6
Затрачиваемое количество электроэнергии (KI)	Квт-ч	884333	899000	873000	881000
Затраты  нефтепродуктов  на 1га (ZN1ga)	Л	12	12	12	12
Прочие материальные затраты (Proch)	Тыс. Руб.	250	300	235	206
Индекс инфляции (ИИ)	%	6	6	6	6

Проведем анализ потоков внутренних ресурсов организации в течение трех лет с шагом в один год, основываясь на результатах решения разработанной имитационной модели системной динамики с описанными выше исходными параметрами.

Начнем с анализа потоков производимой продукции.

Производство продукции растениеводства за три года отражено в таблице 3.

Таблица 3 - Производство продукции растениеводства, ц

Культура	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Озимая пшеница	12716	13525,2	12658,2
Ячмень	15762	14626	16401
Овес	1128	1122	1140
Вика	2220,4	2244,8	2305,8
Картофель	2874	2972	3004
Кукуруза	53954,6	56858,2	59714,2
Мн. Травы	16325,4	14398,8	15615,6
Однолетние травы	8503,4	8367,6	8918,1

Более наглядно данные из таблицы 3 представлены на рисунке 35.

Рисунок 35 - Производство продукции растениеводства, ц

Как видно из графика, самые большие объемы производства в растениеводстве приходятся на кукурузу, объемы производства которой за отчетный период стабильно растут. Объемы производства всех других культур не изменяются за все три года моделирования и балансируют приблизительно на одном уровне.

Рассмотрим структуры рационов кормления в физическом измерении и с точки зрения питательности - таблица 4.

Таблица 4 - Использование продукции на корм

Культура	Физический вес, ц			Питательность, ц корм. Ед.
	2009 г.	2010 г.	2011 г.	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Озимая пшеница	4693,5	4602,4	5147,0	5397,5	5292,7	5919,0
Ячмень	5003,5	4069,1	6004,2	6665,3	4882,9
Овес	667,5	612,2	592,9	667,5	612,2	592,9
Вика	667,5	612,2	592,9	774,3	710,1	687,8
Картофель	390,9	358,3	319,7	97,7	89,6	79,9
Кукуруза	23604,2	24636,4	23688,0	3186,6	3325,9	3197,9
Мн. Травы	6976,0	6748,9	6743,1	2720,6	2632,1	2629,8
Одн. Травы	3710,5	3583,5	3563,4	816,3	788,4	783,9

В физическом весе основой кормового рациона является кукуруза, но с точки зрения ц кормовых единиц, большую часть потребности в кормлении с точки зрения питательности (ц к. Ед.) Обеспечивают ячмень и озимая пшеница. Более наглядно это показано на рисунке 36.

Рисунок 36 - Структуры кормовых рационов, ц корм. Ед.

Видно, что на долю озимой пшеницы и ячменя вместе в каждом году приходится более половины потребленных ц кормовых единиц, в то время как кукуруза и многолетние травы вместе обеспечивают треть потребности в кормах.

Также видно, что в 2011 году объем кормления заметно снизился. Из-за недостатка кормов снизилось и поголовье коров. Это показано в таблице 5 и на рисунке 37.

Таблица 5 - Зависимость поголовья коров от производства кормов

Показатель	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Потреблено ц корм. Единиц	19664,8	20116,24	18774,19
Поголовье коров, гол.	602	598	582
Центнеров корм. Единиц на 1 голову	32,67	33,64	32,26

Рисунок 37 - Динамика численности поголовья коров, гол.

Рассмотрим размеры реализации продукции в физическом и стоимостном выражении в таблице 6 и на рисунках 38 и 39.

Таблица 6 - Реализация продукции

Продукция	Физический вес, ц			Стоимость, тыс. Руб.
	2009 г.	2010 г.	2011 г.	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Озимая пшеница	330,0	350,0	600,0	139,9	157,3	285,8
Ячмень	3200,0	2700,0	3000,0	983,7	879,8	1036,2
Овес	300,0	340,0	420,0	175,5	210,9	276,1
Вика	600,0	800,0	570,0	302,1	427,0	322,5
Картофель	210,0	250,0	305,0	133,6	168,5	218,0
ВСЕГО - растениеводство	4640	4440	4895	1734,8	1843,5	2138,6
Молоко	17056,2	15942,5	14741,0	26489,1	26245,0	25723,2
Мясо КРС - всего, в т.ч.:	1729,6	1850,1	1920,4	13747,9	15587,7	17151,1
Мясо Организациям	1007,5	1077,7	1118,6	8483,7	9619,0	10583,7
Мясо Населению в ЖВ	96,5	103,2	107,2	827,4	938,2	1032,2
Мясо Населению (мясо)	241,5	258,3	268,1	588,2	666,9	733,8
Мясо Племенная продажа	229,2	245,1	254,5	3196,4	3624,2	3987,6
Мясо Забой	155,0	165,8	172,1	652,3	739,5	813,7
ВСЕГО - животноводство	18785,8	17975,2	16661,4	40237	41832,7	42874,3
Сумма	23425,8	22415,2	21556,4	41971,8	43676,2	45012,9

Рисунок 38 - Объемы реализации продукции организации, ц

Рисунок 39 - Стоимость реализованной продукции, тыс. Руб.

Физические объемы реализации ежегодно снижаются за счет уменьшения количества производимого молока из-за уменьшения поголовья коров. Однако выручка от реализации продукции при этом растет с каждым годом.

Это происходит, во-первых, благодаря тому, что, несмотря на снижающиеся объемы производства молока, рост цены ее реализации в соответствии с уровнем инфляции, позволяет сохранить размер ее реализационной стоимости на прежнем уровне.

Во-вторых, незначительно растут физические объемы реализации мяса КРС и цены на мясо в соответствии с уровнем инфляции.

Таким образом, за счет роста стоимости реализованной продукции животноводства обеспечивается ежегодный прирост выручки от реализации продукции организации.

Разберем динамику системы человеческих ресурсов организации. Численность персонала организации влияет на формирование фонда заработной платы - таблица 7 и 8, рисунок 40.

Таблица 7 - Фонд заработной платы, тыс. Руб.

Показатель	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Растениеводство	8129,4	8373,3	8624,5
Животноводство	7300,0	7665,0	8048,2
Администрация	4926,0	4999,9	5074,9
Всего, в т.ч.:	20355,4	21038,1	21747,6
Отчисления на соц. Нужды	5251,7	5427,8	5610,9
Затраты на оплату труда	15103,7	15610,3	16136,7

Таблица 8 - Динамика численности персонала, чел.

Показатель	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Администрация	25	25	26
Животноводство	43	45	47
Растениеводство	58	60	62
Всего	126	130	135

Наблюдается рост численности персонала в 2009-2011 гг. Фонд заработной платы стабильно растет с ростом численности персонала.

Рассмотрим динамику основных производственных фондов и амортизации - рисунок 40.

Рисунок 40 - Динамика основных производственных фондов, тыс. Руб.

Стоимость основных производственных фондов растет на втором шагу, в 2010 году, более чем на миллион рублей: от 12251,9 тыс. Руб. В 2009 г. До 13276,1 тыс. Руб. В 2011 г.

Это обусловлено тем, что организация в 2010 году получила прибыль на ~200 тыс. Больше чем в 2009 - таблица 9. Через отчисления в фонд развития производства это повлияло на стоимость ОПФ.

В таблице 9 указано движение материальных затрат на производство продукции организации.

Таблица 9 - Производственные затраты

Показатель	Физическое измерение			Стоимостное затрат, тыс. Руб.
	2009 г.	2010 г.	2011 г.	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Электроэнергия, квт-ч	899000	873000	881000	5241,17	5394,97	5771,07
Корма, ц	19664,8	20116,2	18774,2	3335,15	3616,42	3577,66
Нефтепродукты, л	31224	31224	31224	992,92	1052,5	1115,65
Подстилка для коров, ед.	18041,4	17917,4	17439	76,49	80,53	83,08
Семена зерновых, ц	2696	2696	2696	714,44	757,31	802,75
Удобрения, ц	1561,2	1561,2	1561,2	3640,72	3859,16	4090,71
Прочие затраты, тыс. Руб.	-	-	-	300	235	206
Всего материальных затрат, тыс. Руб.	-	-	-	14300,9	14995,9	15646,9
Затраты на оплату труда, тыс. Руб.	-	-	-	15103,7	15610,3	16136,7
Отчисления на соц. Нужды	-	-	-	5251,68	5427,83	5610,87
Амортизация	-	-	-	1531,49	1659,52	1710,28
Всего производственных затрат, тыс. Руб.	-	-	-	36187,8	37693,5	39104,8

В целом очевиден ежегодный рост затрат в денежном выражении по всем статьям, кроме затрат на корма и прочих затрат.

Снижение затрат на корма в 2011 году коррелируется со снижением поголовья коров.

Исходя из того, что за 3 года наблюдения структура посевных площадей не менялась, статьи затрат в физическом измерении, определяемые посевной площадью также не менялись.

Для наиболее полного анализа деятельности организации разберем главные экономические показатели за период моделирования - таблица 10.

Показатель	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Балансовая прибыль, тыс. Руб.	5784,1	5982,7	5908,1
Затраты на производство, тыс. Руб.	36187,7	37693,5	39104,8
Стоимость реализованной продукции, тыс. Руб.	41971,8	43676,2	45012,8
Прибыль на 100 рублей затрат, руб.	15,98	15,87	15,11
Рентабельность средств, авансированных в произв. Ресурсы, %	7,65	7,53	7,19
Рентабельность ОПФ, %	10,47	10,23	9,77
Доходность продаж, %	13,78	13,69	13,13

Как видно из таблицы 8, производственные затраты ежегодно растут, как и выручка. Однако при этом величина балансовой прибыли, показав рост в 2010 г. Относительно 2009 г., снизилась в 2011 г. Относительно 2010 г.

Также по итогам трехлетнего наблюдения характерной чертой, описывающей деятельность организации, оказывается ежегодное снижение относительных экономических показателей.

Так, в 2011 году относительно 2009 прибыль на 100 рублей затрат снизилась на 5,44%; рентабельность средств, авансированных в производственные ресурсы - на 6,01%; рентабельность ОПФ - на 6,69%; доходность продаж - на 4,72%.

В целом за все три года при тенденции к снижению относительных экономических показателей, деятельность организации можно назвать нестабильной. Это объясняется тем, что рост затрат в организации опережает рост выручки.

2.4    Предложения по увеличению стабильности деятельности организации

Из проведенного выше анализа можно заметить, что в результате производственно-сбытовой деятельности отрасли растениеводства, ежегодно образуется значительный избыток неиспользованной продукции.

С целью повышения стабильности деятельности организации необходимо пустить неиспользованный остаток на реализацию. Все виды культур, кроме кукурузы, предлагается реализовывать по рыночным ценам. Из-за сильного избытка производства кукурузы, реализационную цену за центнер предлагается установить вдвое ниже рыночной.

Для этого в подсистемы, определяющие производство и использование продукции, необходимо добавить следующие переменные:

доп реал озпш, доп реал яч, доп реал ов, доп реал ви, доп реал кар - переменные, отражающие реализацию сверх договорных обязательств озимой пшеницы, ячменя, овса, вики и картофеля соответственно, ц;

Реализация одн трав, Реализация мн трав, Реализация кукурузы - переменные, отражающие реализацию неиспользуемого остатка однолетних трав, многолетних трав и кукурузы соответственно, ц;

озпш семена, яч семена, ов семена, ви семена, кар семена, одн тра семена, мн тр семена, кук семена - переменные, отражающие объемы остатка озимой пшеницы, ячменя, овса, вики, картофеля, однолетних трав, многолетних трав и кукурузы соответственно, направляемые на посадочный материал, ц.

В соответствии с этим, на примере озимой пшеницы и кукурузы покажем, как теперь формализованы подсистемы в системе Vensim 6.2 PLE - рисунки 41 и 42. Подсистемы и причинно-следственные связи подсистем остальных культур (после доработки их структуры) вынесены в приложения А, Б, В, Г, Д, Е, Ж, З, И, К.

Рисунок 41 - Подсистема «Производство, реализация и использование озимой пшеницы»

Рисунок 42 - Подсистема «Производство, использование и реализация кукурузы»

Благодаря произведенным изменениям приходные и расходные потоки производимой продукции теперь выглядят следующим образом - таблица 11.

Таблица 11 - Приход и расход производимой продукции, ц

2009 г.
Культура	Объем на н.г.	Приход	Расход					Объем на к.г.
		Пр-во	На корм	Семена	По договор	Дополн реализ	Всего расход
Озимая пшеница	1539,6	12716,0	4822,7	1156,0	330	6520,0	12828,7	1426,9
Ячмень	800,0	15762,0	5141,2	1846,0	3200	5670,0	15857,2	704,8
Овес	2227,0	1128,0	685,9	126,0	300	150,0	1261,9	2093,1
Вика	5,4	2220,4	685,9	244,0	600	695,0	2224,9	0,9
Картофель	0	2874,0	401,7	700,0	210	1562,3	2873,9	0,1
Кукуруза	0	53954,6	24253,9	4760	0	24940,6	53954,5	0,1
Мн. Травы	0	16325,4	7168,0	81,1	0	9076,3	16325,5	0,0
Одн. Травы	0	8503,4	3812,7	58,7	0	4632,1	8503,5	0,1
2010 г.
Озимая пшеница	1426,9	13525,2	4810,2	1156,0	350	7375,0	13691,2	1260,9
Ячмень	704,8	14626,0	5805,2	1846,0	2700	4450,0	14801,2	529,6
Овес	2093,1	1122,0	639,8	126,0	340	150,0	1255,8	1959,3
Вика	0,9	2244,8	639,8	244,0	800	561,0	2244,8	0,9
Картофель	0,1	2972,0	374,5	700,0	250	1647,5	2972,0	0,1
Кукуруза	0,1	56858,2	25749,0	4760,0	0	26348,4	56857,4	0,9
Мн. Травы	0,0	14398,8	7053,7	81,1	0	7263,9	14398,7	0,2
Одн. Травы	0,1	8367,6	3745,3	58,7	0	4563,7	8367,7	0,0
2011 г.
Озимая пшеница	1260,9	12658,2	5457,6	1156,0	600	5441,5	12655,1	1264,0
Ячмень	529,6	16401,0	4314,7	1846,0	3000	7240,0	16400,7	529,8
Овес	1959,3	1140,0	628,7	126,0	420	150,0	1324,7	1774,6
Вика	0,9	2305,8	628,7	244,0	570	861,0	2303,7	3,0
Картофель	0,1	3004,0	339,0	700,0	305	1659,2	3003,2	0,9
Кукуруза	0,9	59714,2	25117,8	4760,0	0	29836,3	59714,1	1,0
Мн. Травы	0,2	15615,5	7150,1	81,1	0	8384,3	15615,5	0,1
Одн. Травы	0,0	8918,1	3778,5	58,7	0	5080,9	8918,1	0,0

Как видно из таблицы 11, возможна дополнительная реализация ежегодно более 50 тысяч центнеров неиспользованных остатков производимой продукции.

Влияние дополнительной реализации на основные экономические показатели описано в таблице 12.

Таблица 12 - Основные экономические показатели

Без реализации неизрасходованного остатка
Показатель	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Балансовая прибыль, тыс. Руб.	5784,1	5982,7	5908,1
Затраты на производство, тыс. Руб.	36187,7	37693,5	39104,8
Стоимость реализованной продукции - всего, тыс. Руб., в т.ч.:	41971,8	43676,2	45012,8
- продукции растениеводства	1734,8	1843,5	2138,6
- продукции животноводства	40237	41832,8	42874,2
Прибыль на 100 рублей затрат, руб.	15,98	15,87	15,11
Рентабельность средств, авансированных в произв. Ресурсы, %	7,65	7,53	7,19
Рентабельность ОПФ, %	10,47	10,23	9,77
Доходность продаж, %	13,78	13,69	13,13
С реализацией неизрасходованного остатка
Показатель	2009 г.	2010 г.	2011 г.
Балансовая прибыль, тыс. Руб.	21731,9	23166,1	25853,4
Затраты на производство, тыс. Руб.	36607,5	38471,2	40217,3
Стоимость реализованной продукции - всего, тыс. Руб., в т.ч.:	58339,4	61637,3	66070,7
- продукции растениеводства	17346,4	18566,5	21566,9
- продукции животноводства	40993,1	43070,8	44503,7
Прибыль на 100 рублей затрат, руб.	56,4	64,3
Рентабельность средств, авансированных в произв. Ресурсы, %	27,5	26,9	28,3
Рентабельность ОПФ, %	37,0	35,7	37,1
Доходность продаж, %	37,3	37,6	39,1

Из таблицы 12 видно, что относительные показатели эффективности заметно выросли за счет привлечения дополнительной выручки отраслью растениеводства: 15611,6 тыс. Руб. В 2009 г.; 16723 тыс. Руб. В 2010 г. И 19428,4 тыс. Руб. В 2011 г.

Без реализации остатков, часть растениеводства в общей выручке составляет менее 5%. С реализацией остатков часть выручки, генерируемая растениеводством, возросла приблизительно до 30%.

Также увеличилась выручка отрасли животноводства: на 756,1 тыс. Руб. В 2009 г.; на 1238 тыс. Руб. В 2010 г. И на 1629,5 тыс. Руб. В 2011 г.

Это происходит потому, что дополнительно привлеченная выручка от продажи избытков продукции растениеводства, направляемая на покупку коров через фонд развития производства, позволяет сохранить их поголовье выше отметки 600 голов (рис. 43), что также ведет к увеличению выручки за счет прироста надоев молока и объема мяса КРС на реализацию.

Рисунок 43 - Поголовье коров при реализации избытков продукции растениеводства

Также за счет увеличения балансовой прибыли и, соответственно, отчислений из фонда развития производства, ускорился рост стоимости ОПФ - рис. 44.

Рисунок 44 - Динамика основных производственных фондов, тыс. Руб.

Выводы

В результате проведенных исследований для достижения поставленной цели моделирования потоков внутренних ресурсов сельскохозяйственной организации на основе создания имитационной модели системной динамики, были решены следующие задачи:

-       Изучены теоретические основы имитационного моделирования;

-       Изучены методы разработки и испытания имитационных моделей сложных систем;

-       Проведен анализ производственной деятельности ООО СПК «Федоровский» за период 2009-2011 гг.;

-       Разработана имитационная модель потоков внутренних ресурсов сельскохозяйственной организации в среде Vensim PLE 6.2;

-       Был проведен анализ полученного решения имитационной модели.

Производимая организацией продукция

Проанализировав состояние сельскохозяйственной деятельности СПК «Федоровский» за три года можно сделать вывод, что хозяйство специализируется на производстве и реализации молока и мяса КРС. Объемы реализации молока снизились с 17056,2 до 14741 ц, но был выявлен рост общей стоимости реализованной продукции организации на 7,25% благодаря индексации реализационных цен с учетом инфляции и увеличению объемов реализации мяса КРС.

Стоимость реализованной продукции растениеводства занимает менее 5% от общей годовой выручки. Это объясняется тем, что отрасль растениеводства отвечает за обеспечение кормовой базы для животноводства.

При анализе потоков кормов заметен рост объемов производства кукурузы, которая составила основу кормового рациона с точки зрения потребления корма в физическом весе: 23,6-24,6 тыс. Центнеров или примерно 50% от общего потребления кормов в физическом весе.

При этом бульшую часть потребности в кормах с точки зрения потребления питательных веществ (ц корм. Единиц) обеспечивают ячмень и озимая пшеница - вместе приблизительно 57% от общего потребления ц корм. Единиц.

Кроме этого видно, что объем использования произведенной продукции на корм снизился в 2011 году до 44716,1 ц или на 4,27% относительно объема 2010 года - 46708,2 ц.

То же касается и потребления питательных веществ (ц корм. Единиц). Заметно снижение до 18774,19 ц к. Ед. В 2011 году, т.е. На 6,67% относительно 2010 года, когда было потреблено 20116,24 ц к. Ед.

Производственные ресурсы

Снижение потребления кормов связано с уменьшением численности поголовья коров с 602 до 582 голов или на 3,32%.

Стоимость основных производственных фондов увеличивается в 2010 году, более чем на миллион рублей: от 12251,9 тыс. Руб. В 2009 г. До 13276,1 тыс. Руб. В 2011 г.

Это обусловлено тем, что организация в 2010 году получила прибыль на ~200 тыс. Больше чем в 2009 и через отчисления в фонд развития производства это повлияло на стоимость ОПФ.

За три года моделирования структура посевных площадей не менялась.

Трудовые ресурсы

Среднегодовая численность персонала увеличилась с 126 до 135 человек, что повлекло за собой рост фонда заработной платы на 1 млн. 392,2 тыс. Руб. В основном росла численность работников отраслей растениеводства и животноводства - на 4 человека в каждой отрасли. Численность административного персонала практически не изменилась: 25 человек в 2009 и 26 человек в 2011.

Оборотные фонды

За три года снизились объемы кормления и использованной подстилки, что объяснимо уменьшением поголовья коров. Потребление электроэнергии (квт-ч) за весь срок моделирования остается приблизительно на одинаковом уровне. Исходя из того, что за 3 года моделирования структура посевных площадей не менялась, физические объемы использования зависимых от этого параметра ресурсов, таких как удобрения, нефтепродукты и размеры закупки семян зерновых так же не менялись. На фоне снижения объемов потребления ресурсов в физическом измерении наблюдается рост их стоимости, он обусловлен индексацией цен на сырье и материальные ресурсы в соответствии с уровнем инфляции. Рост, за три года денежной величины материальных затрат на производство (+9,41%), а также стоимости основных производственных фондов (+9,53%) наряду с недостаточным ростом стоимости реализованной продукции (+2,15%) обусловили снижение относительных показателей эффективности деятельности организации. Так, в 2011 году относительно 2009 прибыль на 100 рублей затрат снизилась на 5,44%; рентабельность средств, авансированных в производственные ресурсы - на 6,01%; рентабельность ОПФ - на 6,69%; доходность продаж - на 4,72%. Таким образом, на основе анализа потоков внутренних ресурсов было установлено, что производственно-финансовое состояние сельскохозяйственной деятельности предприятия нестабильно, так как за период моделирования рост затрат опережает рост выручки. Для придания устойчивости деятельности организации было предложено привлечь дополнительную выручку за счет реализации образующегося ежегодно неизрасходованного остатка продукции растениеводства. Это поспособствовало значительному улучшению основных относительных экономических показателей эффективности деятельности организации.

Список источников

.        Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал.гос.экон.ун-та. 2004;

.        Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2002;

3.      Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений - III Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO 04, Москва, ИПУ РАВ, 2004;

.        Поляков Н.А. История имитационного моделирования // Лекция / Санкт-Петербург: спбниу ИТМО, 2012;

.        Румянцев М.И. Сравнительный анализ современных методов имитационного моделирования. Павлоград: ЗПIЕУ, 2006;

.        Светлов Н.М. Технология разработки имитационных моделей аграрных систем // Лекция / М.: РГАУ-МСХА, 2006.

.        Худякова Е.В., Липатов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов в АПК. - М.: МГАУ, 2006;

8.      Richard E.Nance A history of discrete event simulation programming languages. Blacksburg: Department of Computer Science Virginia Polytechnic Institute and State University, 1993;

9.      Википедия - Свободная энциклопедия: #"826382.files/image045.gif">

Приложение Б

Подсистемы имитационной модели «Производство, реализация и использование кукурузы», «Производство, реализация и использование однолетних трав», «Производство, реализация и использование многолетних трав»

Приложение В

Причинно-следственные связи уровня однолетних трав

Приложение Г

Причинно-следственные связи уровня многолетних трав

Приложение Д

Причинно-следственные связи уровня кукурузы

Приложение Е

Причинно-следственные связи уровня озимой пшеницы

Приложение Ж

Причинно-следственные связи уровня ячменя

Приложение З

Причинно-следственные связи уровня овса

Приложение И

Причинно-следственные связи уровня вики

Приложение К

Причинно-следственные связи уровня картофеля