|
26 заключается в том, что с его помощью не удается получить оптимального решения. В свою очередь, аналитические оптимизационные модели позволяют учесть в явном виде зависимости между многими параметрами (десятками тысяч) и найти оптимальные значения' критериальных показателей. Однако расчеты, с использованием' таких моделей весьма трудоемкие и требуют применения средств вычислительной техники и соответствующего программного обеспечения. Вопросам анализа эффективности капиталовложений и обновления основных производственных фондов посвящены работы многих советских экономистов бО-х-80-х гг. Рассмотрим некоторые экономико-математические модели производственного планирования и обновления производственных фондов. Первой задачей, для решения которой использовались методы лилейного математического программирования, была т.н. "ассортиментная" или "комплектная" задача [36, 60], названная впоследствии-основной задачей производственного планирования [42], а также задача выбора производственной программы. Эти задачи рассматривались как задачи текущего планирования (статические) в детерминированной постановке. Советскими [36, 41, 74, 141] и зарубежными [65, 111, 171] экономистами методы линейного программирования стали использоваться и в задачах оптимального планирования капиталовложений. Статическая детерминированная задача планирования капиталовложений выглядит следующим образом [57]. Известно, что при одном и том же сырье в химической промышленности могут быть произведены конечные продукты в различных пропорциях в зависимости от используемого оборудования и применяемой технологии. При капиталовложениях на развитие производственных процессов /-го типа каждая тысяча руб. вложений обеспечивает ежегодное одновременное производство ау тонн j -го продукта. При наличных сырьевых ресурсах |
2) не учитывается непосредственно эффект от внедрения новой техники, т.е. структура модели не меняется, процесс расширенного воспроизводства развивается экстенсивно. Главный недостаток имитационного моделирования в том, что с его помощью не получается оптимального решения. В свою очередь, аналитические оптимизационные модели позволяют учесть в явном виде зависимости между многими параметрами (десятками тысяч) и найти оптимальные значения критериальных показателей. Однако расчеты с использованием таких моделей весьма трудоемкие и требуют применения средств вычислительной техники и соответствующего программного обеспечения. Вопросам анализа эффективности капиталовложений и обновления основных производственных фондов посвящены работы многих советских экономистов 60-х—80-х гг. Рассмотрим некоторые экономико-математические модели производственного планирования и обновления производственных фондов. Экономико-математические модели производственного планирования и оценки эффективности капиталовложений можно классифицировать по различным признакам. Одна из возможных схем классификации приведена в [83]: по содержанию решаемых задач: модели выбора оптимальной производственной программы при заданных лимитах затрат и минимуме общей суммы капиталовложений; модели составления производственной программы при заданных лимитах затрат и структуре потребностей, обеспечивающей максимум продукции и т.д.; по месту моделируемых объектов в экономической системе: модель экономики в целом; модели отрасли, предприятия, отдельного технологического процесса; по месту моделей в процессе принятия решений: модели прогнозирования, планирования, проектирования, управления и т.д.; 363 долговременные решения об их создании и использовании. В зависимости от. целей моделирования время в задачах перспективного планирования может изменяться непрерывно, а может и дискретно. В последнем случае горизонт планирования делится на несколько периодов (шагов расчета). С точки зрения учета факторов неопределенности, задачи планирования производственных инвестиций подразделяются на детерминированные и стохастические. Задачи, в которых предполагается отсутствие неопределенности величин управляемых и неуправляемых параметров, приводят к детерминированным моделям. При попытке учесть факторы неопределенности на основе вероятностного подхода некоторые параметры модели должны рассматриваться как случайные величины. Учитывать же зависимость случайных параметров от времени и рассматривать их как случайные процессы в задачах стратегического (перспективного) планирования производственных инвестиций, в отличие от краткосрочного планирования финансовых инвестиций, необходимости, как правило, не возникает. Первой задачей, для решения которой использовались методы линейного математического программирования, была т.н. “ассортиментная” или “комплектная” задача [43, 63], названная также впоследствии основной задачей производственного планирования [48], а также задача выбора производственной программы. Эти задачи рассматривались как задачи текущего планирования (статические) в детерминированной постановке. Затем советскими [40,47, 88, 183] и зарубежными [66, 118, 171] экономистами методы линейного программирования стали использоваться и для оптимального планирования капиталовложений. Статическая детерминированная задача планирования капиталовложений может выглядеть так [67]: известно, что при одном и том же сырье в химической промышленности могут быть произведены конечные продукты в различных пропорциях в зависимости от оборудования и технологии. При капиталовложениях на развитие производственных процессов /-го типа каждая тысяча рублей вложений обеспечит ежегодное 365 |