МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Имитационное моделирование деятельности предприятий
комплекс Одобрено решением методического Учебно-методический Совета экономического факультета составлен в соответствии с государственными образовательными Декан экономического факультета стандартами высшего профессиоЕ.Б.Бухарова ___________________ нального образования для магист«____»___________________2004 г. ратуры направления «Экономика» 521600
ББК 65.050.9(2)24 Автор-составитель: Е.В.Зандер
Учебно-методический комплекс Для студентов магистратуры по направлению «Экономика» Имитационное моделирование деятельности предприятий: Учебнометод. комплекс. /Е.В. Зандер. - Красноярск: РИО КрасГУ, 2004. - 26 с. Предназначена для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению «Экономика»
© КрасГУ, 2004. © Е.В.Зандер 2004.
Красноярск 2004
1
2
1. ОРГАНИЗАЦИОННО - МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ Цели и задачи курса Конечной целью изучения дисциплины является формирование у будущих специалистов–аналитиков навыков практического применения методов имитационного моделирования в процессе выработки и принятия управленческих решений на конкретном экономическом объекте. Основная задача - реализация требований, установленных Государственным стандартом высшего профессионального образования к подготовке магистров по направлению «Экономика». Место курса в системе дисциплин экономического образования «Имитационное моделирование деятельности предприятий» является специальной дисциплиной практической направленности и основывается на уверенном владении методами математико-статистического моделирования. Требования к уровню освоения содержания курса В результате изучения курса «Имитационное моделирование деятельности предприятий» магистр экономики должен уметь: - качественно исследовать объект будущего моделирования для выявления наиболее существенных внутренних и внешних факторов, влияющих на эффективность его деятельности; - правильно формировать концепцию имитационной модели и анализировать исходную статистическую информацию для выявления основных характеристик числовой совокупности; - оценивать существенные взаимосвязи в исследуемой системе; - формировать адекватную математическую модель с целью имитации возможных сценариев развития исследуемого объекта; - оценивать эффективность возможных управленческих мероприятий по повышению эффективности деятельности объекта. 2. СОДЕРЖАНИЕ КУРСА Дисциплина «Имитационное моделирование деятельности предприятий» рассчитана на 16 аудиторных лекционных часов с последующим выполнением двух лабораторных работ в компьютерном классе. Тематика лекционных занятий с распределением часов по разделам курса представлена следующим образом.
управлении (6 часов) 3.1. Модели систем массового обслуживания. 3.2. Модели управления запасами. 3.3. Производственные модели. 3.4. Финансовые модели. 3.5. Модели торговли. Тема 4. Использование имитационных моделей предприятия для принятия управленческих решений (6 часов) 4.1. Выбор рациональной схемы поставок основных видов сырья. 4.2. Выбор экономически выгодных параметров технологического режима. 4.3. Определение требований к состоянию технологического оборудования и организации производственного процесса. 4.4. Выбор рациональных уровней объема и структуры выпускаемой продукции. 4.5. Определение стратегии поведения на рынке, прогнозирование цен на готовую продукцию. 3. ФОРМЫ КОНТРОЛЯ В процессе изучения дисциплины «Имитационное моделирование деятельности предприятий» предполагается выполнение двух лабораторных работ с написанием аналитического отчета по каждой из них. Аналитический отчет включает в себя подробное описание: 1) процесса анализа исходной статистической информации, 2) формирования концепции эконометрической модели, ее построения и анализа (сопровождающееся приложением статистических компьютерных отчетов), 3) гипотезы проведения вариантных расчетов, 4) интерпретации результатов и обоснования перечня управленческих мероприятий для повышения эффективности деятельности предприятия на основе результатов имитационного моделирования. Помимо аналитических отчетов по каждой лабораторной работе проходит публичная защита, по результатам которой выставляется зачет. Далее в методическом пособии изложены рекомендации по выполнению лабораторных работ по курсу «Имитационное моделирование деятельности предприятий».
Тема 1. Понятия имитации, имитационного эксперимента (2 часа) 1.1. Объективные причины, вызывающие необходимость проведения имитационного эксперимента. 1.2. Этапы имитационного эксперимента. Тема 2. Планирование эксперимента (2 часа) 2.1. Понятия фактора и реакции, управляемых и наблюдаемых факторов, количественных и качественных факторов. 2.2. Выбор плана эксперимента в соответствии с его целью. Обработка результатов эксперимента. Тема 3. Основные области применения имитационных моделей в
4. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ Предлагаемые лабораторные работы нацелены на освоение приемов построения имитационной модели сложной производственно-экономической системы и логически взаимосвязаны между собой. Лабораторная работа 1 направлена на построение модели, которая включает в себя оценку внутренних условий функционирования системы и выявление управляющих воздействий с целью повышения эффективности ее деятельности.
3
4
Лабораторная работа 2 посвящена изучению влияния на эффективность функционирования системы внешних факторов и прогнозной оценке стратегии развития предприятия при различных сценариях изменения внешних условий. Теоретической основой выполнения заданий выступает материал таких дисциплин, как «Статистика», «Эконометрика», «Анализ хозяйственной деятельности». Программным обеспечением служат статистические пакеты обработки информации, такие как STATGRAFICS, SPSS, STADIA, STATISTICA. Исходный статистический материал для выполнения лабораторных работ 1 и 2 отражает результаты функционирования крупнейшего предприятия по производству алюминия. Характер производства на данном предприятии непрерывен, что вытекает из ряда особенностей: • наличия последовательных взаимосвязанных переделов; • параметров технологического процесса и качества сырья, которые полностью определяют результат производства; • высокой капитало - и фондоемкости производства; • большой зависимости от поставщиков сырья и др.
Теоретические основы и инструментарий исследования Под имитационным моделированием производственно-экономических систем понимают процесс конструирования экономико-математической модели и проведение на ЭВМ имитации процесса функционирования системы на основе построенной модели. Имитационное моделирование сложных производственно-экономических систем на персональных ЭВМ является эффективным средством изучения их функциональной и организационной структуры, позволяет наметить оптимальные стратегии развития, совершенствовать методы планирования и управления и повысить эффективность функционирования систем в целом. Применение имитационного моделирования дает возможность оценивать различные проектные решения по развитию и реконструкции производственных объектов, составлять близкие к оптимальным планы работы предприятии и отраслей, принимать рациональные управленческие решения, оценивать экономические показатели развития систем и т.д. В настоящее время имитационные эксперименты с моделями экономических систем становятся наиболее эффективным инструментом оценки альтернативных стратегий управления. Чтобы повысить конкурентоспособность предприятия в современных условиях, необходимо решить, по крайней мере, две задачи: увеличить доход от реализации продукции и снизить затраты на ее производство. Доход от реализации может быть увеличен вследствие разумной ценовой политики, повышения качества готовой продукции, тщательного изучения конъюнктуры и закрепления продукции предприятия в определенных секторах рынка. Однако доход нельзя увеличить, бесконечно наращивая цены на готовую продукцию, так как это грозит сокращением объема продаж (действие объективного экономиче-
ского закона спроса). Снизить в некоторой степени темп роста цен на товарную продукцию могут мероприятия по снижению затрат на производство, а именно по использованию внутрипроизводственных резервов: экономии сырья, материалов, топлива, энергии и др. В силу того, что исследуемое предприятие относится к типу предприятий с непрерывным производственным циклом, многие конечные экономические показатели непосредственно связаны с техническими и технико-экономическими показателями и факторами производственного процесса. Поэтому целесообразно выявить зависимости между параметрами ведения технологического процесса, качеством и структурой поставляемого сырья, характеристиками используемого оборудования, организацией производственного процесса и величинами удельных расходов сырья, материалов, энергии, а также объемом и качественной структурой выпускаемой продукции. В то же время необходимо построить зависимости показателей эффективности работы предприятия (прибыли, рентабельности, себестоимости и др.) от технико-экономических показателей расходования ресурсов и объемов выпуска продукции. Установление существенных статистических связей перечисленных показателей позволит определить возможные резервы экономии затрат и увеличения доходов предприятия, а также установить рациональные параметры ведения производственного процесса, требования к качеству поставляемого сырья и используемого оборудования. В технико-экономических исследованиях работу промышленного объекта удобно рассматривать как процесс преобразования предмета труда в продукт труда. Процесс его функционирования представлен в виде следующей схемы: на вход объекта поступают ресурсы, на выходе имеем готовую продукцию. К ресурсам относят сырье, материалы, электроэнергию, поступающие из внешней среды. Другая часть ресурсов представляет собой использование элементов самого преобразователя - производственных фондов и рабочей силы. Готовая продукция - результат производственного процесса. В соответствии со схемой работы объекта все показатели, характеризующие его деятельность, могут быть сведены в три группы: входные - величина и структура затрат материальных ресурсов (рабочая сила, сырье, фонды и т.д.); условия производственного потребления ресурсов - технологические способы производства, природные условия и т.д.; выходные - результаты производства (объем готовой продукции, ее структура, качество и др.). Между выходными показателями и всеми остальными существует некая закономерная связь. Имея модель такой связи, можно вести расчеты экономического характера и управлять выходными показателями. Проще говоря, можно объединить ранее перечисленные характеристики процесса производства в две группы: а) производственные факторы (все виды ресурсов и характеристики процесса преобразования); б) результативные экономические показатели (выпуск продукции, ее качество и структура, а также показатели экономической эффективности производственного процесса). В лабораторной работе 1 изучается процесс формирования показателей интенсивности работы промышленного объекта и эффективности протекания про-
5
6
4.1. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1
изводственного процесса в зависимости от факторов производства. Такое исследование основано на обобщении массового эмпирического материала и предназначено для раскрытия проявляющихся в совокупности явлений, включающих элементы неопределенности. Рассмотрим далее основные этапы исследования: 1. Предварительный анализ исходной информации Распределение численностей, полигон, гистограмма, кривые распределения Если большое число значений количественного признака зарегистрировано в той последовательности, в какой они встретились в действительности, то трудно охватить подлинный смысл наблюденного. Для того чтобы определить характерные черты явления, мы должны сжато выразить наши данные. Этой цели служат группировка и анализ распределения численностей. При разграничении последовательных групп необходимо для удобства выбирать равноотстоящие значения признака, чтобы числа наблюдений в различных группах были сравнимы между собой. Но это общее правило не должно стать препятствием для анализа более мелких равных интервалов в тех частях ряда, где численность варьирует особенно резко. Интервал, избранный для группировки, называют групповым интервалом, а численность в пределах отдельного интервала - численностью группы. Порядок, в котором численности групп оказались распределенными по интервалам, носит название распределения численностей признака. При выборе интервала руководствуются двумя условиями: а) возможностью без большой ошибки приравнять все значения признака, отнесенные к какой-либо группе, срединному значению интервала; б) для удобства и краткости делать интервал достаточно большим. Поскольку эти условия противоречивы, нужно выбирать (в зависимости от количества наблюдений) такое число интервалов, чтобы в каждый попало не менее 5-6 наблюдений (причем число интервалов не должно превышать 25). Просматривая первоначальный материал, необходимо отметить наибольшее и наименьшее значения признака. Разделив затем разность между ними на количество интервалов, получим примерную величину интервала (ближайшее целое число либо ближайшую несложную дробь). К графическому представлению совокупности относят полигон численностей и гистограмму. На горизонтальной оси откладывают отрезки, соответствующие интервалам группировки. Через центры интервалов проводят перпендикуляры и на них откладывают отрезки, соответствующие групповым численностям. Диаграмма может быть завершена двумя способами: 1) в виде полигона (многоугольника распределения путем соединения отрезками отмеченных на вертикалях точек, причем точки на крайних вертикалях соединяют также с точками, лежащими на горизонтальной оси в центре соседних интервалов; 2) в виде столбиков диаграммы (гистограммы). Если уменьшать интервалы и в то же время увеличивать число наблюдений так, чтобы численности групп могли оставаться конечными величинами, то полигон распределения и гистограмма станут приближаться к плавной кривой (кривая распределения). В кривой распределения площадь между какими-либо двумя
ординатами отражает число наблюдений, приходящихся на промежуток между соответствующими двумя значениями признака. Если известна кривая распределения показателя, то мы можем подсчитать, с какой вероятностью значения этого показателя будут находиться в определенном интервале, т.е. предсказать, какая часть объектов совокупности будет иметь значения этого показателя из интересующего нас интервала. Существуют четыре основных типа простых кривых распределения: 1) симметричное распределение; 2) умеренно асимметричное или скошенное; 3) крайне асимметричное; 4) U - образное. В случае умеренно асимметричного распределения численности групп убывают по одну сторону от максимума заметно быстрее, чем по другую. При крайне асимметричном распределении численности групп стремятся к максимуму на одном конце амплитуды колебаний, U- образное распределение обладает наибольшими численностями на концах амплитуды колебаний, а его минимум находится вблизи от центра. Основные числовые характеристики совокупности Сходные по типу распределения численностей могут различаться в отношении двух главных характерных особенностей: • уровня, т.е. того значения признака, вокруг которого концентрируются прочие значения; • амплитуды рассеяния наблюденных значений вокруг этого уровня. Меры первой качественной особенности называют средними величинами, меры второй - мерами рассеяния. Общеупотребительны три вида средних: арифметическая средняя, медиана и мода. Реже применяют геометрическую и гармоническую средние. В симметричном распределении средняя арифметическая, мода и медиана равны. Для умеренно асимметричных распределений существует соотношение: Если даже Мода = Средняя арифметическая - 3 (Средняя арифметическая Медиана). средние значения признака и типы распределений в двух совокупностях равны, еще нельзя сделать вывод, что кривые распределения признака также совпадают. Признаки могут иметь разные рассеяния вокруг своего среднего, и вероятности попадания в один интервал для них различны. Нужно сравнить совокупности и по мере рассеяния. Простейшая мера рассеяния - вариационный размах, т.е. Хmах - Хmin. Однако вариационный размах подвержен случайным колебаниям, поскольку там не отражается форма распределения значений. Можно получить одну величину размаха вариации и для симметричного, и для крайне асимметричного распределения. Более корректно меру рассеяния характеризуют среднеквадратическое отклонение (т.е. квадратный корень из среднего квадрата отклонений отдельных значений признака от арифметической средней) и дисперсия. Мера рассеяния может также характеризоваться средним арифметическим отклонением, т.е. арифметической средней "абсолютных" отклонений (отклоне-
7
8
ний без учета знака). Рассмотренные меры рассеяния измерялись в тех же единицах, что и сам признак. Следовательно, сравнивать при их помощи рассеяния в разных совокупностях невозможно, поэтому имеет смысл ввести "абсолютные" меры рассеяния. Один из таких показателей - коэффициент вариации, т.е. отношение среднеквадратического отклонения к средней арифметической, выраженное в процентах. 2. Анализ взаимосвязи признаков Каждый экономический показатель формируется под влиянием множества различных факторов, главных и второстепенных, тесно переплетающихся между собой и действующих нередко в разных направлениях. Поэтому, кроме локального изучения показателей производства, на этапе предварительного статистического анализа главная задача – установление связей между явлениями при помощи корреляционного и регрессионного анализа. Корреляционный анализ Две случайные величины считаются корреляционно связанными, если математическое ожидание одной из них меняется в зависимости от изменения другой. Корреляционной анализ позволяет количественно оценивать связи между большим числом взаимодействующих экономических явлений. Его применение делает возможным проверку различных гипотез о наличии и силе связи между явлениями, а также гипотезы о форме связи. Обычно исходная статистическая информация представляет собой выборочные данные, поэтому необходимо проверить надежность, статистическую значимость полученных по ним коэффициентов корреляции. Надежность коэффициентов корреляции ослабевает с уменьшением числа наблюдений. При 4-5 наблюдениях коэффициент корреляции, равный 0.6-0.7, может быть статистически незначим, т.е. отражать не действительную зависимость между явлениями, а случайные колебания выборки. Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции Сформированный набор исходных данных обычно включает большое число показателей, которое может быть значительно сокращено без существенных потерь информации на основе содержательных представлений об изучаемом процессе и с помощью формальных методов статистического анализа. Полная матрица парных коэффициентов корреляции служит исходной базой для анализа связей исследуемых показателей. Предварительный просмотр матрицы позволяет выявить дублирующие (имеющие функциональную или весьма тесную связь) показатели. 3. Построение статистической имитационной модели и оценивание ее параметров Регрессионный анализ Математически задача регрессионного анализа формулируется так: найти аналитическое выражение зависимости результирующего показателя от определяющих его факторов, т.е. найти функцию Y=f (Х1, Х2,...,Хm), отражающую в среднем зависимость, по которой, зная значения независимых факторов, можно
найти приближенное значение зависимого от них показателя. При выборе общего вида зависимости следует руководствоваться следующими правилами: - общий вид зависимости должен согласовываться с природой и характером исследуемых связей; - необходимо использовать наиболее простые зависимости, легко поддающиеся интерпретации. Коэффициенты уравнения регрессии в натуральном масштабе характеризуют степень влияния каждого фактора на результативный признак, однако они не сопоставимы между собой из-за различных единиц измерения факторов. Сопоставимость достигается с помощью стандартизации (нормирования) каждой переменной в единицах ее собственного стандартного отклонения. Стандартные коэффициенты показывают, на какую часть среднеквадратического отклонения изменяется зависимая переменная с изменением соответствующего фактора на величину своего среднеквадратического отклонения. В условиях прямолинейной корреляции стандартный коэффициент оказывается коэффициентом корреляции. 4. Оценка точности регрессионной модели Для практического использования регрессионных моделей важно установить, насколько точно могут быть рассчитаны значения исследуемого показателя по заданным значениям факторов. Основным показателем точности уравнения является остаточная дисперсия, которую вычисляют как среднее из квадратов отклонений расчетных значений показателя от фактических. Остаточная дисперсия показывает, какова будет ошибка при условии, что значение исследуемого показателя оценивают выбранными факторами с помощью данного уравнения. Чем больше остаточная дисперсия, тем менее надежно уравнение регрессии. Совокупное влияние нескольких факторов на изменение исследуемого показателя оценивают при помощи коэффициента множественной корреляции R,. Квадрат этого показателя (коэффициент множественной детерминации) выражает долю вариации моделируемого показателя Y, обусловленную влиянием изучаемых факторов X1, Х2,...,Xm. Чем больше коэффициент множественной детерминации, тем лучше подобранное уравнение объясняет вариацию в данных. Значимость уравнения регрессии можно оценить с помощью статистического критерия Фишера, основанного на сравнении общей дисперсии исследуемого показателя и остаточной дисперсии. Наряду с проверкой значимости уравнения в целом необходимо проверить существенность каждого из коэффициентов регрессии. Для этого рассчитывают стандартную ошибку коэффициента регрессии. Если отношение коэффициента регрессии к его стандартной ошибке больше величины t-критерия Стьюдента, заданного с определенной вероятностью, то влияние k-го фактора в исследуемой совокупности признают существенным. Задание По имеющимся статистическим данным наблюдений за процессом производства в течение полутора лет (по месяцам) (см. таблицы статистической ин-
9
10
формации, варианты 1-6) необходимо: • оценить характеристики вариации всех исследуемых показателей; • по матрице корреляции оценить направление и силу взаимосвязи факторных и результирующих показателей; • построить уравнения связи для результирующих показателей; • по построенным статистическим моделям оценить резервы исследуемого подразделения при отклонении факторных показателей на величину одного среднеквадратичного отклонения (резервы рассчитывать на годовой период).
ВАРИАНТ 1 Таблица 1.1 Результирующие показатели процесса производства алюминия Себестоимость 1т, руб.
Расход глинозема, кг/т
Расход анодной массы, кг/т
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
15770 16695 15777 16634 16176 16073 16502 16181 16066 16269 16183 16238
1976,5 2053,4 1932 2013 2009 2003 2083 2004 1997 2021 2015 2000
558 560 564 562 560 560 562 562 562 561 560 558
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
16304 16563 16664 16891 16946 17445
1951 1951 1951 1950 1950 1950
559 560 558 558 558 558
Месяц
Показатель Расход Выход электроалюмиэнергии, ния, т квт⋅ч/т 1991 г. 17175 2746 19038 1831 16881 1536 19059 2475 17453 2840 17226 2735 17215 2806 17226 2806 17036 2748 16990 2840 16734 2747 16480 2890 1992 г. 16703 2839 16845 2626 16401 2888 16896 2720 16892 2819 17134 2706
Доля высоких сортов, %
Доля средних сортов, %
Доля низких сортов, %
60,2 60,9 23,4 41,8 48,2 54,1 44,6 25 28 16,4 20,8 31,5
20,1 19,4 28,5 37,1 37,6 21,9 28,1 45,3 49,9 61,7 65,7 53,4
19,7 19,7 48,1 21,1 14,2 24 27,3 29,7 22,1 21,9 13,5 15,1
50,8 40,9 27,5 22,7 36,5 36,2
38,5 46,8 56 58,2 42,7 44,2
10,7 12,3 16,5 19,1 20,8 19,6
Таблица 1.2 Параметры ведения технологического процесса и состояния оборудования Межполюсное расстояние, cм
Содержание CaF2, %
Содержание MgF2, %
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
6,60 6,57 6,69 6,59 6,68 6,57 6,63 6,61 6,60 6,59 6,64 6,61
3,31 3,72 3,22 3,5 3,87 3,67 3,6 3,64 3,53 3,52 4,08 4,03
3,66 3,55 3,53 4,51 4,29 4,34 3,79 4,54 3,71 4,07 4,24 3,99
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
6,67 6,61 6,56 6,48 6,54 6,58
4 3,72 3,72 3,56 3,56 3,82
3,7 3,52 3,77 3,72 3,86 3,8
Месяц
11
Показатель Кол-во Среднее технологических напряжение, В нарушений, шт. 1991 г. 4,602 6 4,432 5 5,566 3 4,777 4 4,723 7 4,717 6 4,663 10 4,692 32 4,686 25 4,69 17 4,606 18 4,609 14 1992 г. 4,607 33 4,596 29 4,599 34 4,622 49 4,588 33 4,609 5
Выход пены, кг/мес.
Частота вспышек, шт/сут.
Срок службы оборудования, мес.
46,7 45,3 79,6 52,7 47,3 51,2 52 52 44,1 59,7 57,6 56
1,9 2,4 3,1 2,2 1,9 2,0 2,1 2,1 2,2 1,7 2,1 1,8
30,5 30,5 30,1 30,8 30,2 29,5 29 28,6 28,4 28 27,3 26,8
59,5 60,4 84,1 73,6 68,7 70,9
1,6 2,1 2 2,1 2 1,8
26,3 25,1 25,3 24,4 24,9 24,6 12
ВАРИАНТ 2
ВАРИАНТ 3
Таблица 1.3 Результирующие показатели процесса производства алюминия Себестоимость 1т, руб.
Расход глинозема, кг/т
Расход анодной массы, кг/т
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
15669 16355 15719 16177 16063 15982 16553 16205 16235 15255 16222 16248
1976,5 2053,4 1938 2013 2009 2003 2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000,1
558 560 564 562 560 560 562 562 562 561 560 559
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
16439 16513 16764 17092 17140 17546
1951,2 1951,2 1951,2 1950 1950 1950
559 560 558 558 588 588
Месяц
Показатель Расход Выход электроалюмиэнергии, ния, т квт⋅ч/т 1991 г. 17165 2768 17324 2425 17485 2732 17137 2695 17212 2824 17011 2760 17329 2700 17748 2738 17678 2633 17199 2809 16980 2718 17076 2809 1992 г. 17717 2706 17303 2618 17731 2721 17503 2629 17550 2778 17876 2648
Доля высоких сортов, %
Доля средних сортов, %
Доля низких сортов, %
57,7 43,4 47,2 52 53,9 48,1 48,1 35,7 31,6 18,5 41,6 36,9
17,0 27,5 31,6 24,4 26,5 24,3 24,3 31,9 37,2 54,5 36,3 37,1
25,3 29,1 21,2 23,6 19,6 27,6 27,6 31,2 27 22,1 26
33,8 18,9 2,3 7,3 16,3 26,8
38,2 40 54,1 56,2 56,2 51,2
28 41,1 43,6 36,5 36,5 22
Таблица 1.4 Параметры ведения технологического процесса и состояния оборудования Межполюсное расстоя-ние, cм
Содержание CaF2, %
Содержание MgF2, %
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
6,61 6,6 6,68 6,6 6,61 6,53 6,63 6,53 6,48 6,62 6,64 6,61
3,8 4,16 4,09 4,17 4,31 4,19 4,26 4,14 4,12 4,49 4,25 4,25
3,91 4,33 4,28 4,96 4,64 4,5 4,07 4,72 3,82 4,2 4,3 4,32
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
6,54 6,62 6,61 6,46 6,52 6,6
4,10 3,81 4 3,95 3,89 3,92
3,72 3,85 4,05 4,41 4,3 4,03
Месяц
Показатель Кол-во технолоСреднее напрягических жение, В нарушений, шт. 1991г. 4,627 9 4,725 24 4,732 10 4,636 16 4,680 9 4,664 3 4,532 8 4,697 27 4,624 27 4630 18 4,540 8 4,583 13 1992 г. 4,629 36 4,621 53 4,656 72 4,613 50 4,701 43 4,748 37
Выход пены, кг/мес.
Частота вспышек, шт/сут.
Срок службы оборудования, мес.
44 36,9 46,9 49,2 46,7 50,7 54,1 50 44,1 58,4 55,9 59,1
1,8 1,8 1,8 2,2 1,6 1,4 1,4 1,8 1,7 1,5 1,8 1,9
26,0 25,9 25,8 24,9 25,3 25,1 24,7 24,6 24,6 24,4 24,4 24,8
63 32 92,7 78,2 64,9 66
2 2,3 2,1 2,1 1,9 1,9
25,6 24,8 24,2 23,7 23,5 23,8 13
Таблица 1.5 Результирующие показатели процесса производства алюминия Себестоимость1т, руб.
Расход глинозема, кг/т
Расход анодной массы, кг/т
Январь
15799
1976,5
558
Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
16355 15585 16087 16091 15985 16486 16085 16258 16376 16229 16309
2053,4 1932 2013 2009 2003 2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000,1
560 564 562 560 560 562 562 562 561 560 559
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
16432 16633 16910 17093 17073 17543
1951,2 1951,2 1951,2 1950 1950 1950
559 560 558 558 558 558
Месяц
Показатель Расход Выход электроалюмиэнергии, ния,т квт⋅ч/т 1991г. 17116 2808 17230 17027 16993 16937 16980 17025 17044 17775 17277 16876 16955 1992 г. 17152 17155 17425 17315 17428 17346
Доля высоких сортов, %
Доля средних сортов, %
Доля низких сортов, %
68,9
19,7
11,4
2523 2827 2736 2840 2786 2866 2829 2602 2784 2693 2784
54,8 47,2 63,9 59,7 65,1 61,5 37,3 45,2 45,4 40,6 38,3
34,7 31,6 20,1 22,9 20,3 22,6 46,2 33,5 29,9 35,3 37,7
10,5 21,2 16,0 17,4 14,6 15,9 16,5 21,3 24,7 24,1 24,0
2817 2621 2757 2691 2783 2706
45,3 33,8 30,9 30,0 39,8 42,1
34,9 44,9 50,8 51,7 41,9 38,7
19,8 21,3 18,3 18,3 18,3 19,2
Таблица 1.6 Параметры ведения технологического процесса и состояния оборудования Межполюсное расстояние, cм
Содержание CaF2, %
Содержание MgF2, %
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
6,73 6,66 6,74 6,69 6,66 6,57 6,6 6,26 6,26 6,26 6,54 6,61
3,72 3,8 3,7 3,98 3,84 4,14 3,83 4,07 3,82 3,85 4,13 4,17
3,85 3,66 3,92 4,14 3,47 4,4 3,67 4,68 3,34 3,86 4,04 3,85
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
6,6 6,59 6,6 6,65 6,52 6,56
4,2 3,79 3,72 3,65 3,64 3,52
3,51 3,24 3,52 4,08 3,61 3,22
Месяц
Показатель Кол-во технологических нарушений, шт. 1991г. 4,628 2 4,73 3 4,651 5 4,661 5 4,665 3 4,668 2 4,662 4 4,662 10 4,624 8 4,625 10 4,449 3 4,556 4 1992 г. 4,636 24 4,614 23 4,631 21 4,631 31 4,662 29 4,664 26
Среднее напряжение, В
Выход пены, кг/мес.
Частота вспышек, шт/сут.
Срок службы оборудования, мес.
43,7 34,3 42,1 49,9 43 49,2 50,9 50 44,1 60 57,6 59
2 2,4 2,1 2,1 1,6 1,4 1,4 1,8 1,6 1,4 1,9 1,9
26,6 26,6 26,6 26,2 25,9 26,5 27,9 27,7 27,9 28 27,2 25,9
58,1 64,2 89,7 81 64,4 70
2 2,4 2,2 2,1 1,9 2
25,9 25,4 24,7 24,9 24,7 24,9
14
ВАРИАНТ 4
ВАРИАНТ 5
Таблица 1.7 Результирующие показатели процесса производства алюминия Месяц
Себе-стоиРасход мость1т, глинозеруб. ма, кг/т
Расход анодной массы, кг/т
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
15761 16415 15655 16071 16086 15986 16636 16091 16172 16599 16218 16350
1976,5 2053,4 1932 2013 2009 2003 2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000,1
588 560 564 562 560 560 562 562 562 561 560 559
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
16730 16650 16898 17084 17104 17578
1951,2 1951,2 1951,2 1950 1950 1950
559 560 558 558 558 558
Показатель Расход Выход электроалюмния, энергии, т квт⋅ч/т 1991г. 17213 2756 17549 2421 17299 2604 1720 2714 17154 2789 16907 2735 17324 2776 17145 2809 17663 2598 16777 2798 16827 2684 16913 2848 1992 г. 16993 2817 17093 2634 17140 2805 17195 2691 17211 2764 17139 2719
Доля высоких сортов, %
Доля средних сортов, %
Доля низких сортов, %
73,1 55,2 49,9 52,6 51,9 51,1 55,3 47,7 52 53,7 47,9 56,1
22,0 39,3 39,6 34,2 39,0 42,5 39,0 43,9 38 33 43,3 36,4
4,9 5,5 10,5 13,2 9,1 6,4 5,7 8,4 10 13,3 8,8 7,5
63,8 54,9 62,5 59,8 58 63,2
31,0 32,0 29,9 32,7 35,0 21,7
5,2 13,1 7,6 7,5 7 15,1
Таблица 1.8 Параметры ведения технологического процесса и состояния оборудования
Таблица 1.9 Результирующие показатели процесса производства алюминия Себестоимость1т, руб.
Расход глинозема, кг/т
Расход анодной массы, кг/т
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
15714 16177 15616 16024 16189 15978 16477 16121 16187 16334 16265 16414
1976,5 2053,4 1932 2013 2009 2003 2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000,1
558 560 564 562 560 560 562 562 562 561 560 559
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
16420 16681 16894 17064 17080 17575
1951,2 1951,2 1951,2 1950 1950 1950
559 560 558 558 558 558
Месяц
Содержание CaF2, %
Содержание MgF2, %
Январь
6,54
3,72
3,68
Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
6,52 6,72 6,62 6,79 6,44 6,61 6,54 6,4 6,54 6,6 6,61
4,12 4,13 4,34 3,92 4,31 4,15 3,95 4,08 4,23 4,41 4,3
3,89 3,83 4,03 3,74 4,17 3,99 3,38 3,23 3,89 4,9 4,15
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
6,52 6,68 6,55 6,37 6,52 6,6
4,12 3,67 3,89 3,7 3,8 3,7
3,5 3,17 3,45 3,49 3,63 2,85
Месяц
Доля средних сортов, %
Доля низких сортов, %
62,7 50,5 50,9 57,9 47,2 61,7 63 45,6 41,8 47,4 54,1 39,5
27,8 41,2 39,6 26,1 38,1 27,6 26,1 43,5 46,5 43,8 36,9 52,5
9,5 8,3 9,5 16 14,7 10,7 10,9 10,9 11,7 8,8 9 8
43,5 28,5 27,1 35 44,5 48,8
47,3 59,4 63,8 52,8 48,1 41,7
9,2 12,1 9,1 12,2 7,4 9,5
Показатель
Кол-во технологических нарушений, шт.
Выход пены, кг/мес.
Частота вспышек, шт/сут.
Срок службы оборудования, мес.
4,565
14
46,4
2,2
32
4,74 4,655 4,671 4,608 4,630 4,686 4,644 4,593 4,519 4,524 4,631 1992 г. 4,598 4,602 4,619 4,602 4,597 4,623
6 3 7 9 5 8 24 6 7 3 5
32,8 37,2 46 41,2 44,6 50,4 44 44,1 56 55,1 56,8
2,6 2,5 2,4 1,8 2,1 1,9 2,2 2,2 1,9 2,6 2,4
32,9 32 32,1 30,8 30,4 29,7 28,9 28,9 27,6 26,4 25,2
34 18 29 20 17 18
58,7 58,7 72,7 67,9 65,3 63,7
2,2 2,3 2,2 1,9 2 2,1
24,5 24,7 25,7 24,4 23,7 23,9
Среднее напряжение, В
Доля высоких сортов, %
Таблица 1.10 Параметры ведения технологического процесса и состояния оборудования
Показатель Межполюсное расстояние, cм
Показатель Расход Выход электроалюмиэнергии, ния, т квт⋅ч/т 1991г. 17057 2809 17040 2513 17054 2916 16993 2660 17341 2760 17063 2760 17016 2825 16993 2845 17526 2633 17157 2796 16948 2805 16935 2851 1992 г. 17159 2805 17328 2634 17348 2817 17428 2707 17373 2707 17237 2706
1991г.
15
Межполюсное расстояние, cм
Содержание CaF2, %
Содержание MgF2, %
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
6,6 6,57 6,52 6,58 6,66 6,58 6,65 6,58 6,48 6,62 6,64 6,61
3,49 4,03 3,85 3,91 3,69 3,80 3,97 3,76 3,82 3,78 4,01 3,82
4,33 4,24 4,13 4,36 3,99 5,03 3,64 3,98 3,73 4,03 4,07 3,96
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
6,66 6,54 6,57 6,46 6,54 6,58
4,05 3,96 3,82 3,6 3,54 3,58
3,83 3,72 3,79 3,7 4,03 3,55
Месяц
Среднее напряжение, В 1991г. 4,628 4,664 4,657 4,508 4,628 4,628 4,627 4,623 4,603 4,594 4,523 4,633 1992 г. 4,652 4,680 4,700 4,688 4,657 4,27
Кол-во технологических нарушений, шт.
Выход пены, кг/мес.
Частота вспышек, шт/сут.
Срок службы оборудования, мес.
4 2 3 33 22 12 18 59 32 8 10 25
48 40,8 46,6 57,9 45,6 45,6 51,7 50 44,1 53 56,2 56,4
2,1 2,2 2 1,7 1,6 1,2 1,4 1,5 1,4 1,3 1,3 1,8
24,1 24,1 24,1 24,2 24,5 24,6 24,2 24,5 25 25,2 25,3 25
32 20 29 25 14 11
62,2 60,8 96,9 72 65,7 73,5
1,3 1,7 1,6 1,3 1,4 1,5
25,4 25,3 25,1 25,5 25,7 25,8 16
ВАРИАНТ 6.
4.2. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2
Таблица 1.11 Результирующие показатели процесса производства алюминия Себестоимость1т, руб.
Расход глинозема, кг/т
Расход анодной массы, кг/т
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
15804 16247 15619 16038 16151 15978 16471 16169 16275 16524 16271 16407
1976,5 2053,4 1932 2013 2009 2003 2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000,1
558 560 564 562 560 560 562 562 562 561 560 559
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
16460 16683 16967 17003 17046 17471
1951,2 1951,2 1951,2 1950 1950 1950
559 560 558 558 558 558
Месяц
Показатель Расход Выход электроалюмиэнергии, ния, т квт⋅ч/т 1991г. 17213 2814 17152 2516 16993 2820 16993 2760 17253 2814 17225 2735 17000 2854 17221 2829 18052 2599 17154 2689 16896 2665 16900 2839 1992 г. 17313 2767 17213 2621 17643 2737 17384 2700 17164 2776 17421 2680
Доля высоких сортов, %
Доля средних сортов, %
Доля низких сортов, %
79,8 71,4 63,6 63,7 73,3 73,9 71,7 38,5 38,2 36,4 40,8 33,9
16,3 27 30,6 32,6 22,6 20,4 22,5 52,8 48,8 46,3 47,4 55,7
3,9 1,6 5,8 3,9 4,1 5,7 5,8 8,7 13 17,3 11,8 10,4
28,5 17,6 17,1 13,4 23,4 36,7
60,5 66,7 70,4 77,1 65,5 47,3
11 15,7 12,5 9,5 11,1 16
S (t ) =
Межполюсное расстояние, cм
Содержание CaF2, %
Содержание MgF2, %
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
6,62 6,60 6,60 6,62 6,61 6,68 6,59 6,73 6,57 6,56 6,64 6,61
3,24 3,66 3,66 3,75 3,7 3,76 3,55 3,81 3,66 3,68 3,71 4,23
3,83 4,86 4,28 4,41 4,5 5,4 4,94 4,4 4,39 4,47 4,28 5,35
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь
6,58 6,53 6,27 6,56 6,50 6,53
3,95 3,82 3,84 3,62 3,67 3,74
4,05 4,43 4,13 4,16 4,3 3,46
Месяц
4,614 4,633 4,651 4,66 4,631 4,628
18 37 35 11 9 13
p (t )
∑ S k (t ) * Pk (t ) .
(2)
k =1
Таблица 1.12 Параметры ведения технического процесса и состояния оборудования Показатель Кол-во Среднее технологических напряжение, В нарушений, шт. 1991г. 4,662 1 4,700 1 1,8 2 4,655 2 4,666 2 4,682 1 4,666 4 4,400 47 4,677 34 4,430 10 4,433 9 4,616 3
Данная лабораторная работа состоит из двух частей. Первая часть предполагает изучение тенденций в изменении цен на готовую продукцию и основные сырьевые компоненты, а также построение адекватных моделей прогнозирования и собственно прогнозов цен на основе полученных зависимостей. Вторая часть - на осуществление ситуационного анализа себестоимости при различных сценариях изменения внешних условий, который включает в себя результаты предыдущих лабораторных исследований. Теоретические основы и инструментарий исследования Влияние параметров производственного процесса на уровень затрат 1. Технико-экономический подход Доход определяется разницей между выручкой от продажи продукции за определенный период S (t) и затратами на ее производство и реализацию Z(t). Таким образом, доход вычисляют по формуле D(t ) = S (t ) − Z (t ) , (1) где выручка
Выход пены, кг/мес.
Частота вспышек, шт/сут.
Срок службы оборудования, мес.
48 43,2 44,3 49,1 41,4 50,1 48 50 44,1 59,7 56,6 55,3
2,1 2,4 1,8 2,2 1,6 1,5 1,6 1,8 1,9 1,6 1,4 1,6
26,1 26,1 26,1 25,6 26 26,4 26,4 26,2 26 26,1 26 25,5
69,5 67,2 94 76,7 67,4 73,3
1,5 2,2 1,7 1,3 1,6 1,6
25,7 25,4 25,9 25,5 25 24,8
Здесь S(t) - объем продаж алюминия марки k в период t; Рk(t) - цена марки k в период t; р(t) - число марок алюминия в период t. Моделирование производят по отдельным (основным) статьям затрат с последующим их интегрированием в обобщенную модель. Процесс построения модели затрат по отдельным статьям состоит из трех стадий. Вначале на основе известных расчетных аналитических формул строят структуру модели оценки удельных затрат, а затем, используя статистические методы, определяют зависимость компонент структурной формы от внешних и внутренних производственно-экономических факторов. Подстановкой полученных зависимостей в структурную форму завершают процесс построения модели удельных затрат по отдельным статьям себестоимости. Подобные модели применяют для решения таких задач, как: • оценка и прогнозирование уровней затрат в связи с предполагаемыми изменениями внешних и внутренних условий производства; • имитация различных вариантов поведения предприятия в прогнозном периоде и выявление возможных резервов снижения затрат; • выбор наиболее эффективной стратегии экономического поведения предприятия в складывающихся условиях его функционирования. Величина удельных затрат на сырье и материалы представляет собой произведение цены сырья на его удельный расход: Z k (t ) * Ak (t ) ,
(3) где Zk(t) - удельные затраты на сырье k-го вида в период t, Pk(t) - средняя цена k-го вида сырья в период t, Аk(t) - расход k-го вида сырья на производство 1т алюминия-сырья в период t. 17
18
Прочие статьи затрат на производство (заработная плата, ремонт, содержание и эксплуатация оборудования, цеховые, общезаводские расходы и др.) могут быть представлены на модельном уровне как функции двух переменных объемов производства и времени. Объем производства позволяет разделить расходы на условно постоянные и переменные. Фактор времени выступает как характеристика инфляционных процессов или как индикатор влияния неучтенных динамических изменений. Используя частные модели удельных затрат по отдельным статьям себестоимости, можно сконструировать систему моделей для оценки и прогнозирования общего уровня затрат с учетом внешних и внутренних факторов. Реализация ее на ЭВМ позволяет оперативно прогнозировать влияние таких факторов, как изменение цен сырья, материалов, энергии и готовой продукции, качества и структуры поставок сырья и материалов, рыночного спроса на алюминий различных марок, параметров ведения технологического процесса и состояния оборудования на уровень доходов и издержек. Кроме того, модель позволяет проводить ситуационный анализ различных сценариев функционирования предприятия с выбором наиболее рациональной стратегии. Другими словами, модель может служить инструментом обоснования управленческих решений на предприятии. Предложенный подход ориентирован на действующую методику расчета и анализа затрат по статьям калькуляции. Возможен также и другой подход, ориентированный на принятие решений на более длительную перспективу, который можно назвать интегральным. Его основные отличия от изложенного ранее заключаются в следующем: 1) ориентация в большей степени на экономические характеристики использования ресурсов; 2) поэлементный, а не постатейный учет затрат на производство; 3) анализ всех элементов затрат и результатов в их взаимосвязи. Данный подход может быть использован для разработки перспективных экономических путей повышения эффективности функционирования предприятия. 2. Интегральный подход Эффективность экономической деятельности может рассматриваться и оцениваться не только применительно к отдельным ее видам, этапам воспроизводственного процесса, ресурсам и затратам, но и синтетически (комплексно, интегрально). Для любого предприятия и экономики в целом при разработке стратегии и тактики развития, подведении итогов прошлой и прогнозировании будущей деятельности важна эффективность использования затрат сырья, энергии, материалов, заработной платы, основного капитала и т.п. Естественно, что при анализе и особенно измерении упомянутых факторов экономической деятельности встает ряд достаточно сложных проблем, большая часть которых связана с необходимостью как раздельного, так и интегрального подходов к расчету экономической эффективности. Особая важность такого двойного подхода состоит в
том, что для основных субъектов экономики необходимо не только вычленить специфические аспекты и слагаемые усилий и эффекта хозяйственной деятельности, но и получить обобщенные показатели этих детерминантов. Это тем более важно, что некоторые частные и интегральные показатели могут изменяться как разными темпами, так и в противоположных направлениях. В теории и практике применяют разные методы оценки "вклада" отдельных факторов эффективности в общую ее величину. По этому поводу высказывают различные точки зрения, однако вопрос остается дискуссионным. Себестоимость единицы продукции является естественной комбинацией частных показателей эффективности. Так, укрупненно представляя затраты на производство алюминия в виде суммы основных статей затрат (глинозем, анодная масса, электроэнергия, заработная плата и все прочие затраты), себестоимость производства можно записать в виде
19
20
С = N 1 C1 + N 2 C 2 + N 3 C 3 + N 4 C 4 + C 5 ,
(4)
где С - себестоимость производства алюминия-сырца, руб/т; С1 – С4 - цена соответствующего ресурса (глинозема, анодной массы, электроэнергии, рабочей силы), руб/ед.рес.; С 5 - цена всех остальных затрат, руб/т; N1 – N4 – нормы расходов соответствующих ресурсов на выпуск 1т алюминия-сырца, колич. ресурса/т алюминия. Выражение (4) представляет собой аддитивно-мультипликативную зависимость. Соответственно, динамика себестоимости и составляющих ее элементов может быть охарактеризована с помощью системы индексов, взаимосвязь которых строго доказана: I c = I N * I C * d 1 + I N * I C *d 2 + I N * I C * d 3 + I N * I C * d 4 + I C * d 5 , (5) где IС - индекс себестоимости (темп роста); I N - I N - индексы материало-, энерго- и трудоемкости; I C - I C - индексы цен на сырье, материалы, электроэнергию, заработную плату и прочие расходы; d1 - d5 - удельные веса затрат на глинозем, анодную массу, электроэнерию, заработную плату и прочие расходы в общих издержках базисного периода. Используя соотношение (5) можно осуществить комплексный прогноз себестоимости производства алюминия, учитывающий изменения как внешних экономических условий (цены на сырье, материалы, электроэнергию и т.д.), так и внутренних факторов производства, отражающихся в изменениях норм расхода соответствующих компонентов производства. При этом следует рассмотреть несколько условий, "сценариев", развития внешнеэкономической ситуации и внутренних условий производства. 1
1
1
1
2
2
3
3
4
4
5
4
5
Месяц Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
А7 199999 169035 174059 232124 257167 337290 440274 523283 409960 639638 531397 590900
Доля отдельных статей в себестоимости, % Заработная Анодная масса Электроэнергия плата 11,2 13,0 3,8 14,2 14,8 5,2
Глинозем
1993 1994
56,7 46,3
Прочие 15,3 19,5
Декабрь
Ноябрь
Октябрь
Сентябрь
Август
Июль
Июнь
Май
Месяц
Март
Таблица 2.3 Удельный расход глинозема и цены на глинозем в 1994 г. Апрель
Марки алюминия А6 А0 197580 181763 206023 182749 201944 190378 254087 286329 284168 294418 377796 397955 402968 401432 477218 437522 573048 600161 577927 576093 687033 604583 716060 610143
Год
Февраль
Таблица 2.1 Цены готовой продукции по основным маркам алюминия за 1993 г., руб.
Таблица 2.2 Структура себестоимости производства алюминия-сырца
Январь
Вариант 1 Задание 1 Известны цены готовой продукции по основным маркам алюминия за 1993 г. по месяцам (табл.2.1.). На основании этих данных: а) построить тренды прогнозов цен основных марок алюминия; б) учитывая статистические характеристики этих трендов, выбрать наиболее адекватные формы зависимости для цены каждой марки; в) построить прогноз цен основных марок алюминия на 1994 г. по месяцам.
Удельный рас2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000 1951,2 1951,2 1950 1950 1950 1950 ход, кг/т Цена 1 т. гли254674 164047 359233 254990 179834 348281 154471 165764 249982 410793 412450 479871 нозема, руб.
Средняя цена 193665 185329 186766 248604 268021 356452 423634 484709 477380 611008 578638 635019
Задание 2 Известны данные (табл.2.2-2.3) о структуре себестоимости производства 1т алюминия (%) за 1993 и 1994 гг., динамике изменения показателя «удельный расход глинозема» за 1994 г. по месяцам (кг/т) и динамике изменения цен на глинозем за 1994 г. по месяцам (руб.). Пользуясь интегральным методом, рассчитать величину себестоимости на 1995 г. по месяцам для различных структур себестоимости и различных гипотез относительно темпов изменения цен на глинозем: а) сохранение существующих тенденций; б) замедление темпа инфляции; в) увеличение темпа инфляции. Для справки: себестоимость 1т алюминия в декабре 1994 г. составила 1232616,8 руб.
Вариант 2 Задание 1 Известны цены готовой продукции по основным марками алюминия за 1994 г. по месяцам (табл.2.4). На основании этих данных: а) построить тренды прогнозов цен основных марок алюминия; б) учитывая статистические характеристики этих трендов, выбрать наиболее адекватные формы зависимости для цены каждой марки; в) построить прогноз цен основных марок алюминия на 1995 г. по месяцам. Таблица 2.4 Цены готовой продукции по основным маркам алюминия за 1994 г., руб. Месяц Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
А7 665780 754016 1070235 935854 958820 1031593 1080809 1197915 1198493 2291909 2616347 3548942
Марки алюминия А6 А0 729666 750788 781101 935977 985220 1290972 948101 1192185 1014290 1099417 1199501 1291484 1524376 1796088 1407918 1293873 1678495 1490611 2313738 2353167 3087549 3374185 3591315 3762771
Средняя цена 716301 785009 1192185 983108 1291484 1140447 1362009 1285726 1330849 2312431 2949796 3602450
Задание 2 Известны данные (табл.2.5-2.6) о структуре себестоимости производства 1т алюминия (%) за 1993 и 1994 гг., динамике изменения показателя «удельный расход глинозема» за 1994 г. по месяцам (кг/т) и динамике изменения цен на 21
22
глинозем за 1994 г. по месяцам (руб.). Пользуясь интегральным методом, рассчитать величину себестоимости на 1995 г. по месяцам для различных структур себестоимости и различных гипотез относительно темпов изменения цен на глинозем: а) сохранение существующих тенденций; б) замедление темпа инфляции; в) увеличение темпа инфляции. Для справки: себестоимость 1т алюминия в декабре 1994 г. составила 1232616,8 руб. Таблица 2.5 Структура себестоимости производства алюминия-сырца Год
Глинозем
1993 1994
56,7 46,3
Доля отдельных статей в себестоимости, % Заработная Анодная Электроэнергия плата масса 11,2 13,0 3,8 14,2 14,8 5,2
Прочие 15,3 19,5
Декабрь
Ноябрь
Октябрь
Сентябрь
Август
Июль
Июнь
Май
Апрель
Март
Февраль
Январь
Месяц
Таблица 2.6 Удельный расход глинозема и цены на глинозем в 1994 г.
Удель1932 2013 2009 2003 2083,7 2004,5 1997 2021 2015 2000,1 ный рас- 1976,5 2053,4 ход, кг/т Цена 1 т. глино417059,7 200505,7 323840 357970 390250 202907 364931 384117 328315 337593 240642 386658 зема, руб.
Вариант 3 Задание 1 Известны цены основных видов сырья для производства за 1993 г. по месяцам (табл.2.7). На основании этих данных: а) построить тренды прогнозов цен основных видов сырья для производства алюминия; б) учитывая статистические характеристики этих трендов, выбрать наиболее адекватные формы зависимости для цены каждого вида сырья; в) построить прогноз цен основных видов сырья на 1994 г. по месяцам.
23
Таблица 2.7 Цены основных видов сырья для производства алюминия за 1993 г., руб. Месяц
Глинозем
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
50283,27 48956,38 45112,58 26007,56 88916,34 87694,33 96100,32 167112,2 221014,78 138157,98 241887,78 398376,5
Виды сырья Каменноугольный песок 35048,5 35680,2 45386,0 83419,75 57127,0 22636,97 50555,7 147396,8 333943,3 132429,7 320578,8 147634,0
Кокс 30001,7 29400,0 29217,0 61605,0 47695,0 69729,0 64347,2 86469,2 187404,8 136481,5 147693,0 240770,0
Задание 2 Известны данные (табл.2.8-2.9) о структуре себестоимости алюминия (%) за 1992 и 1993 гг., динамике изменения показателя «удельный расход анодной массы» за 1993 г. по месяцам (кг/т) и динамике изменения цен на углеродистое сырье (кокс и пек) за 1993 г. по месяцам (руб.). Пользуясь интегральным методом, рассчитать величину себестоимости на 1994 г. по месяцам для различных структур себестоимости и различных гипотез относительно темпов изменения цен на углеродистое сырье: а) сохранение существующих темпов изменения; б) замедление темпа инфляции; в) увеличение темпа инфляции. Для справки: себестоимость 1т алюминия в декабре 1993 г. составила 807974,9 руб. Цены на углеродистое сырье (кокс и пек) приведены в табл.2.7. Расходные коэффициенты при производстве из кокса и пека анодной массы составляют соответственно 670 и 330 кг/т. Таблица 2.8 Структура себестоимости производства алюминия-сырца Год 1992 1993
Глинозем 56,7 46,3
Доля отдельных статей в себестоимости, % Заработная Электроэнергия плата 11,2 13,0 3,8 14,2 14,8 5,2
Анодная масса
Прочие 15,3 19,5
24
Таблица 2.9
Февраль
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Удельный расход, кг/т
Январь
Месяц
Удельный расход глинозема в 1994 г., кг/т
558
560
564
562
560
560
562
562
562
561
560
558, 8
б) замедление темпа инфляции; в) увеличение темпа инфляции. Для справки: себестоимость 1т алюминия в декабре 1994 г. составила 1232616,8 руб. Цены на углеродистое сырье (кокс и пек) приведены в табл.2.10. Расходные коэффициенты при производстве из кокса и пека анодной массы составляют соответственно 670 и 330 кг/т. Таблица 2.11 Структура себестоимости производства алюминия-сырца
Вариант 4 Задание 1 Известны цены основных видов сырья для производства алюминия за 1994 г. по месяцам (табл.2.10). На основании этих данных: а) построить тренды прогнозов цен основных видов сырья для производства алюминия; б) учитывая статистические характеристики этих трендов, выбрать наиболее адекватные формы зависимости для цены каждого вида сырья; в) построить прогноз цен основных видов сырья на 1995 г. по месяцам.
Месяц Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
Глинозем 417059,7 200505,7 323840,0 357970,0 390250,0 302907,3 368931,0 384117,0 328315,0 337593,0 240642,0 386658,0
Кокс 229006,3 267591,0 285931,5 244511,0 266434,0 299041,0 218452,0 379039,0 398218,0 258621,0 312669,0 447964,0
Задание 2 Известны данные (табл.2.11-2.12) о структуре себестоимости производства 1т алюминия (%) за 1993 и 1994 гг., динамике изменения показателя «удельный расход анодной массы» за 1994 г. по месяцам (кг/т) и динамике изменения цен на углеродистое сырье (кокс и пек) за 1994 г. по месяцам (руб.). Пользуясь интегральным методом, рассчитать величину себестоимости на 1995 г. по месяцам для различных структур себестоимости и различных гипотез относительно темпов изменения цен на углеродистое сырье: а) сохранение существующих темпов изменения; 25
56,7 46,3
Прочие 15,3 19,5
Таблица 2.12
Месяц
Март
Апрель
Май
Июнь
Июль
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Удельный расход анодной массы в 1994 г., кг/т Февраль
Виды сырья Каменноугольный песок 173728,4 443499,4 256292,0 486655,0 474252,0 587921,0 394792,0 553465,0 601482,0 982168,0 905197,0 547800,0
Глинозем
1993 1994
Доля отдельных статей в себестоимости, % Анодная Заработная Электроэнергия плата масса 11,2 13,0 3,8 14,2 14,8 5,2
Январь
Таблица 2.10 Цены основных видов сырья для производства алюминия за 1994 г., руб.
Год
Удельный расход, кг/т
558
560
564
562
560
560
562
562
562
561
560
588, 8
Вариант 5 Задание 1 В табл. 2.13 и 2.14 приведены цены основных видов сырья для производства алюминия и цены основных марок алюминия за 1993 г. На основании этих данных: а) построить факторные модели прогнозов цен на основные марки алюминия в зависимости от цен основных видов сырья; б) выбрать наиболее адекватные модели прогнозов по характеристикам построенных моделей; в) рассчитать прогнозные значения цен на основные марки алюминия в 1994 г. по месяцам. Таблица 2.13 Цена основных марок алюминия за 1993 г. по месяцам, руб. Месяц Январь Февраль Март Апрель Май
А7 199999 169035 174059 232124 257167
Марки алюминия А6 А0 197580 181763 206023 182749 201944 190378 254087 286329 284168 294418
Средняя цена 193665 185329 186766 248604 268021 26
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
50283,27 48956,38 45112,58 26007,56 88916,34 87694,33 96100,32 167122,2 221014,78 138157,98 241887,78 398376,5
Задание 2 Известны данные (табл.2.15-2.16) о структуре себестоимости 1т алюминия в 1993 г., расходные коэффициенты глинозема и анодной массы (производимой из кокса и пека по соотношению 670 и 330 кг на 1т анодной массы соответственно), цены глинозема и углеродистого сырья (кокса и пека) за 1993 г. Пользуясь интегральным подходом, рассчитать величины себестоимости 1т алюминия на 1994 г. (в структуре затрат 1993 г) по месяцам при различных темпах изменения цен на основные видов сырья: а) при сохранении существующей тенденции изменения цен; б) при снижении темпа инфляции; в) при увеличении темпа инфляции. Справочная информация: 1) цены на основные виды сырья приведены в табл.2.14; 2) себестоимость производства 1т алюминия в декабре 1993 г. составила 807974,9 руб. Таблица 2.15 Структура себестоимости производства алюминия-сырца Год 1993
Глинозем 56,7
Доля отдельных статей в себестоимости, % Заработная Электроэнергия плата 11,2 13,0 3,8
Анодная масса
Ноябрь
Декабрь
Кокс 30001,7 29400,0 29217,0 61605,0 47695,0 69729,0 64347,2 86469,2 187404,8 136481,5 147693,0 240770,0
Октябрь
Виды сырья Каменноугольный песок 35048,5 35680,2 45386,0 83419,75 57127,0 22636,97 50555,7 147396,8 333943,3 132429,7 320578,8 147634,0
Сентябрь
Глинозем
Август
Месяц
Удельный расход анодной массы, кг/т Удельный расход глинозема, кг/т
Июль
Таблица 2.14 Цена основных видов сырья для производства алюминия в 1993 г. по месяцам, руб.
Июнь
Месяц
Май
Таблица 2.16 Удельный расход глинозема и анодной массы на 1 т алюминия в 1993 г.
356452 423634 484709 477380 611008 578638 635019
Апрель
397955 401432 437522 600161 576093 604583 610143
Март
377796 402968 477218 573048 577927 687033 716060
Февраль
337290 440274 523283 409960 639638 531397 590900
Январь
Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
558
560
564
562
560
560
562
562
562
561
560
558,8
1976,5
2053,4
1932
2013
2009
2003
2083,7
2004,5
1997
2021
2015
2000
Вариант 6 Задание 1 В табл.2.17 и 2.18 приведены цены основных видов сырья и цены основных марок алюминия за 1994 г. На основании этих данных: а) построить факторные модели прогнозов цен на основные марки алюминия в зависимости от цен основных видов сырья; б) выбрать наиболее адекватные модели прогнозов по характеристикам построенных моделей; в) рассчитать прогнозные значения цен на основные марки алюминия на 1995 г. по месяцам. Таблица 2.17 Цена основных видов сырья для производства алюминия за 1994 г. по месяцам, руб. Месяц Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
Глинозем 417059,7 200505,7 323840,0 357970,0 390250,0 302907,3 368931,0 384117,0 328315,0 337593,0 240642,0 386658,0
Виды сырья Каменноугольный песок 173728,4 443499,4 256292,0 486655,0 474252,0 587921,0 394792,0 553465,0 601482,0 982168,0 905197,0 547800,0
Кокс 229006,3 267591,0 285931,5 244511,0 266434,0 299041,0 218452,0 379039,0 398218,0 258621,0 312669,0 447964,0
Прочие 15,3 27
28
Август
Сентябрь
Октябрь
Ноябрь
Декабрь
Удельный расход анодной массы, кг/т Удельный расход глинозема, кг/т
Июль
Месяц
Июнь
Средняя цена 716301 785009 1192185 983108 1291484 1140447 1362009 1285726 1330849 2312431 2949796 3602450
Май
А0 750788 935977 1290972 1192185 1099417 1291484 1796088 1293873 1490611 2353167 3374185 3762771
Апрель
Январь Февраль Март Апрель Май Июнь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
Марки алюминия А6 729666 781101 985220 948101 1014290 1199501 1524376 1407918 1678495 2313738 3087549 3591315
Март
А7 665780 754016 1070235 935854 958820 1031593 1080809 1197915 1198493 2291909 2616347 3548942
Февраль
Месяц
Таблица 2.20 Удельный расход массы глинозема и цены на глинозем на 1 т алюминия в 1994 г. Январь
Таблица 2.18 Цена основных марок алюминия за 1994 г. по месяцам, руб.
558
560
564
562
560
560
562
562
562
561
560
558,8
1976
2053
1932
2013
2009
2003
2083
2004
1997
2021
2015
2000
Задание 2 Известны данные о структуре себестоимости 1т алюминия в 1994 г., расходные коэффициенты глинозема и анодной массы (производимой из кокса и пека по соотношению 670 и 330 кг на 1т анодной массы соответственно), цены глинозема и углеродистого сырья (кокса и пека) за 1994 г. (табл. 2.19 и табл. 2.20). Пользуясь интегральным подходом, рассчитать величины себестоимости 1т алюминия на 1995 г. (в структуре затрат 1994 г.) по месяцам при различных темпах изменения цен основных видов сырья: а) при сохранении существующей тенденции изменения цен; б) при снижении темпов инфляции; в) при увеличении темпа инфляции. Справочная информация: 1) цены на основные виды сырья приведены в табл. 2.17; 2) себестоимость производства 1т алюминия в декабре 1994 г. составила 1232616.8 руб. Таблица 2.19 Структура себестоимости производства алюминия-сырца Год 1994
Глинозем 46,3
Доля отдельных статей в себестоимости, % Заработная Электроэнергия плата 14,2 14,8 5,2
Анодная масса
Прочие 19,5
29
30
Имитационное моделирование деятельности предприятий Евгения Викторовна Зандер
5. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. /Дж. Клейнен. - М.: Статистика, 1978. 2. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. /Т. Нейлор. - М.: Мир, 1975. 3. Розин Б.Б., Соколов В.М., Ягольницер М.А. Статистические модели в экономическом анализе, планировании и управлении непрерывными производствами. /Б.Б. Розин, В.М. Соколов, М.А. Ягольницер. - Новосибирск: Наука, 1991. 4. Статистическое моделирование и программирование. - М.: Финансы и статистика, 1990. 5. Афифи А.Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ: Пер. с англ. / А. Афифи, С. Эйзен.- М.: Мир, 1982. 6. Айвазян С.А., Прикладная статистика и основы эконометрики: Учеб. для вузов. / С.А. Айвазян, В.С. Мхитарян.– М.: ЮНИТИ, 1998. 7. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин.– М.: Финансы и статистика, 1985. 8. Эддоус М. Методы принятия решений. Пер. с англ. / М. Эддоус, Р. Стэнфилд.-М.: ЮНИТИ, 1997. 9. Замков О.О. Математические методы в экономике. / О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных.-М.: ДИС, 1998.
Редактор О.Ф.Александрова Корректор Т.Е. Бастрыгина Подписано в печать
20.09.2004
Тиражируется на электронных носителях Заказ 307 Дата выхода 11.10.2004 Адрес в Internet: www.lan.krasu.ru/studies/editions.asp Отдел информационных ресурсов управления информатизации КрасГУ 660041 г. Красноярск, пр. Свободный, 79, ауд. 22-05, e-mail:
[email protected]
Издательский центр Красноярского государственного университета 660041 Красноярск, пр. Свободный,79.
31
32
