Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Финансы arrow Комплекс оптимизационных и имитационных моделей для исследования реализации предприятиями инвестиционных производственных проектов

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ

Под инвестиционным производственным проектом будем понимать проект выпуска группой предприятий некоторой новой продукции по старой технологии, старой продукции по новой технологии или новой продукции по новой технологии.

Ставится задача разработать комплекс оптимизационных и имитационных моделей, позволяющий определить оптимальное количество требуемых ресурсов для обеспечения производства этой продукции и рассчитать оптимальную динамику процессов подготовки к производству и процессов производства продукции до момента окупаемости этого производственного проекта. Выходными показателями комплекса моделей должны быть:

  • • оптимальные размеры производственных линий предприятий, производящих конечную продукцию и предприятий, обеспечивающих это производство, динамика их наращивания в течение инвестиционного периода производственного проекта;
  • • оптимальное количество работников требуемых специальностей для обеспечения загрузки производственных линий предприятий, динамика его изменения в течение инвестиционного периода производственного проекта;
  • • отрезок времени инвестиционного периода;
  • • динамика выпуска конечной продукции предприятиями в течение эксплуатационного периода;
  • • отрезок времени эксплуатационного периода, необходимый для окупаемости проекта;
  • • стоимость инвестиций в проект как функция времени.

Мощности линий по производству продукции на предприятиях

могут изменяться за счет перепрофилирования избыточных мощностей производственных линий предприятий-доноров в недостающие производственные мощности линий предприятий-реципиентов, а также за счет нового строительства. Требуемое количество работников может формироваться за счет переобучения сокращаемых работников предприятий-доноров на специальности, требуемых для обеспечения производства на предприятиях-реципиентах, и за счет привлечения свободной рабочей силы.

Современные производственные процессы протекают в условиях технических и экономических рисков. Эти риски можно в определенной степени учесть, считая, что параметры предприятий и производственных процессов имеют отклонения от некоторых средних значений. Желательно учесть возможный разброс значений параметров и определить их влияние на выходные показатели реализуемого проекта.

Поскольку в предлагаемом комплексе моделей имеются как имитационные, так и оптимизационные модели, то в последних требуется сформулировать целевые функции. Предполагается также, что инвестиционный проект будет выполняться на предприятиях наряду с запланированной ранее деятельностью. Выпуск различных видов продукции может моделироваться в виде заданных пропорций от общего объема выпуска, а также и без этого ограничения.

При проведении перепрофилирования избыточных мощностей производственных линий предприятий в недостающие производственные мощности целесообразно минимизировать затраты этого процесса, а строительство новых производственных линий осуществлять с наименьшими отклонениями от нормативов.

Задача определения возможностей реализации инвестиционного производственного проекта может быть поставлена в трех вариантах.

В первом варианте требуется определить максимальный выпуск конечной продукции, утвержденной в производственном проекте, исходя из ресурсов: имеющихся мощностей линий по производству продукции и имеющихся работников.

Во втором варианте требуется определить максимальный выпуск этой конечной продукции с учетом как имеющихся мощностей линий по производству продукции, так и возможностей по перепрофилированию недогруженных производственных линий. В этом варианте предполагается переучивать работников, высвобождающихся с незагруженных производственных линий на профессии, которые требуются на перепрофилированных производственных линиях, и таким образом обеспечить их загрузку.

В третьем варианте требуется определить максимальный выпуск конечной продукции, предполагая, что наряду с использованием перепрофилирования производственных линий могут быть созданы дополнительные производственные мощности за счет нового строительства производственных линий, цехов, подразделений и т.д. Поскольку эти возможности могут быть достаточно велики и в то же время весьма неопределенны, то последнюю постановку задачи целесообразно заменить задачей определения тех дополнительных ресурсов, которые необходимы для выпуска заданного объема конечной продукции.

Для учета технических и экономических рисков элементы множества параметров комплекса моделей представляются случайными величинами, распределенными на некоторых интервалах, предполагаются известные характеристики их распределения. В итоге требуется найти случайное распределение выходных показателей как функцию исходных параметров.

Динамические процессы с учетом технических и экономических рисков теоретически можно сформулировать математически как задачу динамического стохастического многокритериального программирования. Однако прямое решение этой задачи чрезвычайно сложно, если вообще возможно, ввиду необходимости учета огромного количества, вероятнее всего, несовместных факторов и параметров.

Для получения решения предлагается декомпозировать комплекс моделей на модели в детерминированной и стохастической постановках. В первом разделе данного исследования комплекс математических моделей рассматривается в детерминированной постановке. Модели в детерминированной постановке разделяются на две последовательно выполняемые группы: модели инвестиционного периода и модели периода эксплуатации, который следует непосредственно за инвестиционным периодом.

Модели инвестиционного периода являются динамическими, оптимизационными и имитационными, математическая формулировка которых в принципе возможна. Однако ввиду того что в них требуется согласовать большое число факторов и исходных параметров, которые, вероятнее всего, будут несовместными, такая формулировка, и тем более решение на этих моделях, будет чрезвычайно сложной.

Поэтому оптимизационные модели инвестиционного периода предлагается декомпозировать на две группы: статических и динамических моделей. Статические оптимизационные многокритериальные модели формулируются на основе системы балансовых уравнений производства и распределения продукции между предприятиями. Суть этих моделей заключается в том, что в результате решений на них определяется конечная точка инвестиционного периода. Далее траектория движения точки в фазовом пространстве моделей от начальной до конечной точки инвестиционного периода определяется на динамических моделях инвестиционного периода.

В статических оптимизационных моделях целевая функция представляет собой вектор, состоящий из нескольких компонент: выпуска продукции в заданных пропорциях и без этого ограничения и стоимости проведения перепрофилирования. В динамических моделях инвестиционного периода целевая функция включает материальные и трудовые затраты, отклонение от нормативных показателей при строительстве новых производственных линий и время выполнения динамических процессов.

Система уравнений производства и распределения продукции между предприятиями строится на той же идее, что и система балансовых уравнений производства и распределения продукции между отраслями экономики государства, которая была впервые сформулирована в модели межотраслевого баланса В. Леонтьева [108]. В то же время предлагаемая в данной работе система уравнений производства и распределения продукции между предприятиями принципиально отличается от системы В. Леонтьева. Прежде всего потому, что предлагаемая система уравнений не является ни частным, ни общим случаем системы уравнений В. Леонтьева. Кроме того, предлагаемая система уравнений ввиду использования в ней коэффициентов прямых материальных затрат между предприятиями является ситуативной и может использоваться только для исследования реализации инвестиционного проекта, выполняемого конкретной группой предприятий.

Траектория движения точки в фазовом пространстве от начальной до конечной точки инвестиционного периода находится с помощью группы динамических оптимизационных и имитационных моделей, отражающей динамику инвестиционных процессов на предприятиях в инвестиционном периоде. Эти модели представлены в дискретном по времени виде и построены на основе принципа динамического программирования Р. Веллмана по основному критерию — времени осуществления инвестиционных, производственных и обеспечивающих производство процессов, которое минимизируется. Кроме основного критерия используются дополнительные в виде материальных и трудовых затрат, отклонений процессов от нормативных показателей и др.

Эксплуатационный период инвестиционного производственного проекта начинается непосредственно после инвестиционного периода, после того как все подготовительные мероприятия завершены. Ядро динамических моделей работы предприятия этого периода совпадает с ядром моделей инвестиционного периода в части подготовки к производству, производства и выпуска продукции.

Отличие состоит в том, что модели инвестиционного периода дополнены блоками, позволяющими более детально рассчитывать такие показатели, как выручка от продажи продукции в условиях рыночной реализации, необходимые производственные и налоговые затраты, требуемые кредиты и другие финансовые показатели деятельности предприятия. Модели эксплуатационного периода реализации инвестиционного проекта, как и модели инвестиционного периода, сформулированы в виде конечно разностных по времени аналогов непрерывных уравнений.

Задачу реализации инвестиционного производственного проекта группы предприятий в принципе можно сформулировать в игровой постановке, учитывая возможную несогласованность целей и задач и даже противоборство отдельных предприятий. В данном комплексе математических моделей предполагается, что производственный проект, подлежащий реализации, одобрен и согласован всеми предприятиями, участвующими в его реализации.

Более того, предполагается, что между этими предприятиями установлены договорные отношения, определяющие обязательства, связанные с реализацией производственного проекта, в частности обязательства по объемам и срокам поставки продукции, по инвестициям в проект и т.д. В этом случае реализация проекта вероятнее всего будет осуществляться по заранее согласованному плану.

Во втором разделе данной работы задача исследования реализации инвестиционного производственного проекта рассматривается в стохастической постановке. Разработаны стохастические аналоги статических и динамических моделей. В практических приложениях статических оптимизационных стохастических моделей используются задачи двух типов. В задачах первого типа определяются статистические характеристики множеств идентичных экстремальных систем с отличающимися численными значениями параметров. Задачи такого типа называются задачами пассивного стохастического программирования.

Задачи второго типа предназначены для построения методов и алгоритмов управления в условиях неполной информации. При этом в задачах второго типа всегда присутствует этап наблюдения за системой. Поскольку наблюдение за системой в ходе решения экстремальных задач в нашем случае не предполагается, то стохастический подход представляет собой задачу пассивного стохастического программирования.

Пассивный подход в стохастическом программировании рассматривался ранее Д.Б. Юдиным [174]. Им был разработан приближенный метод решения общей задачи на основе неравенства (теоремы) П.Л. Чебышева. Эта проблема также исследовалась в работах Э.Б. Ершова [112], Б.Л. Лавровского [150], Н.Я. Петракова и В.И. Ро- таря [233] применительно к модели межотраслевого баланса, где получены результаты при определенных ограничениях. В предлагаемом исследовании выполнено обобщение этих работ в более широкий круг исходных неопределенных параметров и типов вероятностных распределений (равномерного и нормального).

При разработке стохастических аналогов динамических оптимизационных задач как инвестиционного периода, так и периода эксплуатации, рассматриваемых в данной работе, учтены исследования, выполненные М.Е. Невельсоном и Р.З. Хасьминским в [216]. В их работе ими было доказано, что рассматриваемые динамические дискретные процессы можно описать цепями Маркова. На основе этого доказательства автором данной работы сформулированы динамические модели инвестиционных и производственных процессов в стохастической постановке.

Исходя из этих моделей автором получены выражения для функции распределения выходных показателей деятельности предприятий, а также формулы математического ожидания и дисперсия этих показателей на каждом шаге процесса для равномерного и нормального распределения исходных параметров.

Разработанный комплекс математических моделей позволяет рассчитать требуемый объем инвестиций в производственный проект как функцию времени, а также период времени окупаемости этого проекта. В качестве примеров проведены расчеты инвестиционных проектов по расширению производства автомобилей сборочным предприятием и расчеты бизнес-планов по выпуску продукции Московским заводом домашних холодильников [269-270].

 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 
Популярные страницы