Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Имитационное моделирование стратегии развития фермерского хозяйства с учетом влияния случайных факторов

Диссертация: Имитационное моделирование стратегии развития фермерского хозяйства с учетом влияния случайных факторов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Рациональную организацию производства фермерских хозяйств во многом определяет сочетание и соотношение культур, трудоемкость их выращивания, возможности имеющегося в хозяйстве парка машин и другие факторы. Для каждого фермера важнейшее значение имеет правильный выбор направления деятельности и обоснование рациональных параметров своего хозяйства, что может быть сделано при помощи… Читать ещё >

Содержание

  • 1. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТАРИЯ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ В ФЕРМЕРСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ. И
    • 1. 1. Современные требования к управлению производственными процессами в сельском хозяйстве
    • 1. 2. Подходы, модели и методы экономической оптимизации управления производством фермерского хозяйства
    • 1. 3. Имитационное моделирование как аппарат системного подхода к управлению в фермерском хозяйстве
  • 2. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ФЕРМЕРСКОГО ХОЗЯЙСТВА И МЕТОДЫ ЕЕ ЧИСЛЕННОЙ РЕАЛИЗАЦИИ
    • 2. 1. Блочная структура модели
    • 2. 2. Формирование блока динамики капитала, трудовых и земельных ресурсов
    • 2. 3. Формирование комплексных технологий возделывания сельскохозяйственных культур
    • 2. 4. Обоснование выбора способов полива
    • 2. 5. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур с учетом случайных факторов
    • 2. 6. Формирование оптимального состава парка сельскохозяйственных машин
    • 2. 7. Использование трудовых ресурсов
    • 2. 8. Имитация рыночной конъюнктуры
    • 2. 9. Анализ полученных результатов хозяйственной деятельности
  • 3. ЧИСЛЕННАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ФЕРМЕРСКОГО ХОЗЯЙСТВА
    • 3. 1. Формирование блока исходных данных модели
  • I. 3.2. Выбор комплексных технологий возделывания культур
    • 3. 3. Выбор дождевального агрегата для хозяйства
    • 3. 4. Расчет прогнозируемой урожайности. ji 3.5. Расчет потребности и наличия трудовых ресурсов
  • J 3.6. Имитация рыночной конъюнктуры. j 3.7. Анализ полученных результатов
    • 3. 8. Программная реализация имитационной модели

Имитационное моделирование стратегии развития фермерского хозяйства с учетом влияния случайных факторов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования. Реформирование экономики современной России происходит во всех ее сферах, включая сельское хозяйство. На месте бывших колхозов и совхозов создаются крестьянские (фермерские) хозяйства, их ассоциации и товарищества, играющие все большую роль в снабжении населения страны продуктами питания.

С развитием рыночных отношений возрастает актуальность разработки принципов и организационно-экономических основ формирования новых производственных и обслуживающих структур, определения их рациональных направлений и оптимальных параметров, взаимоотношений, потребностей в необходимых ресурсах.

Рациональную организацию производства фермерских хозяйств во многом определяет сочетание и соотношение культур, трудоемкость их выращивания, возможности имеющегося в хозяйстве парка машин и другие факторы. Для каждого фермера важнейшее значение имеет правильный выбор направления деятельности и обоснование рациональных параметров своего хозяйства, что может быть сделано при помощи экономико-математических моделей крестьянских хозяйств различной специализации.

Решающий вклад в разработку современных оптимизационных методов в сельском хозяйстве внесли такие ученые, как Браславец М. Е., Задков А. П., Кар-даш В.А., Кравченко Р. Г., Крылатых Э. Н., Милосердов В. В., Мороз В. Н., Платонов В. А., Усенко Л. Н., Чудновский А. Ф. и другие. В последнее десятилетие вопросами оптимизации производственной деятельности фермерских хозяйств занимаются Атаманченко Н. И., Белова Т. Н., Борисенко А. Н., Грядов С., Кудря-шов В.И., Кузнецов В. В., Чешев A.C. и другие.

Основной особенностью сельскохозяйственного производства является высокая степень неопределенности предсказаний результатов его функционирования ввиду зависимости их от погодных факторов. Последние два десятилетия ведутся серьезные исследования погодно-экономического риска, посвященные как теоретическим, так и прикладным аспектам этой проблемы. На основе экономических нормативов, учитывающих погодный риск, разрабатываются механизмы управления, способствующие принятию и реализации оптимальных решений в условиях погодного риска.

Трудами таких ученых, как Бусленко Н. П., Юдин Д. Б., Кардаш В. А., Дынкин Е. Б., Юшкевич A.A., Голыптейн Е. Г., Ермольев Ю. М. и других были расширены возможности оптимизации сложных систем за счет органичного соединения методов имитационного моделирования и стохастической оптимизации. Эти исследования относятся в основном к АПК в целом или крупным сельскохозяйственным предприятиям — колхозам и совхозам.

Изучение влияния погодно-экономического риска для малых форм хозяйствования, прежде всего фермерских хозяйств нашей страны, и в частностиСеверо-Кавказского региона, практически не проводилось. В связи с этим оптимизация структуры и функционирования сельскохозяйственного производства фермерских хозяйств с учетом погодного и рыночного риска, является актуальной задачей, направленной на повышение их экономической устойчивости.

Цель и задачи исследования

Целью исследования является совершенствование моделей и методов экономической оптимизации стратегии развития сельскохозяйственного производства фермерских хозяйств на основе имитационного моделирования с учетом хозяйственного риска. Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

— провести подробный анализ современных подходов, моделей и методов экономической оптимизации сельскохозяйственной деятельности фермерских хозяйств в условиях современной рыночной экономики;

— сконструировать структуру модели для решения задачи выбора оптимальной стратегии развития фермерского хозяйства, позволяющую сочетать оптимизационные задачи в стохастической и детерминированной постановке;

— разработать имитационную модель фермерского хозяйства, учитывающую влияние погодного и экономического риска на сельскохозяйственное производство;

— выполнить программную реализацию модели на ЭВМ и провести экспериментальные расчеты для проверки работоспособности разработанного математического инструментария.

Теоретическую и методологическую базу исследований составили труды отечественных и зарубежных ученых, в частности Новосибирской, Ростовской, Тамбовской, Ставропольской школ по проблемам системной оптимизации производства сельскохозяйственной продукции в условиях рыночной экономики, а также работы в области экономико-математического моделирования сложных систем, линейного, нелинейного и стохастического программирования и информационных технологий. В качестве инструментов исследований применялись методы теории вероятностей и математической статистики, методы линейного, нелинейного и стохастического программирования в решении экономических задач.

На защиту выносятся следующие результаты и положения:

1. Фермерскому хозяйству, функционирующему в условиях рыночной экономики, присущи признаки, характерные для сложной системы, что позволяет выбрать имитационное моделирование в качестве инструментария для решения задач оптимизации управления.

2. Использование разработанной блочной стохастической модели дает возможность получить адекватные реальным производственным и коммерческим процессам, протекающим в фермерском хозяйстве растениеводческого направления, результаты в течение заданного числа лет.

3. В стохастической модели фермерского хозяйства случайную составляющую предлагается определять:

• при прогнозировании динамики урожайности сельскохозяйственных культур — на основе теории марковских процессов;

• при оптимизации наличных трудовых ресурсов — с помощью случайного коэффициента потерь рабочего времени по нетрудоспособности работников;

• при имитации рыночной конъюнктуры — с учетом недельного диапазона колебания цен на сельскохозяйственную продукцию.

4. Имитационная модель дает возможность принимать стратегические решения по приобретению кредитов, посевных земель, техники, выбору состава культур и технологий их возделывания, рынков сбыта продукции и корректировать их в зависимости от результатов хозяйственной деятельности за предыдущий год.

5. Использование модельного, алгоритмического и программного инструментария позволяет повысить обоснованность и эффективность расчетов бизнес-планов сельскохозяйственного производства растениеводческой продукции в фермерском хозяйстве, а также в других предприятиях малых форм хозяйствования.

Объектом исследования является фермерское хозяйство растениеводческого направления.

Предмет исследования — процессы бизнес-планирования производства сельскохозяйственной продукции в фермерских хозяйствах.

Научная новизна диссертационной работы. Новыми являются:

1. Универсальная структура модели, позволяющая решать оптимизационные задачи в стохастической и детерминированной постановке, включая задачу выбора оптимальной стратегии развития фермерского хозяйства.

2. Имитационная модель для исследования процесса функционирования фермерского хозяйства растениеводческого направления, позволяющая учесть влияние случайных факторов погодного и экономического риска на развитие фермерских хозяйств в условиях орошаемого и богарного земледелия.

3. Построенная с использованием метода главных компонент модель для оптимального (рационального) выбора малой дождевальной техники для фермерских хозяйств с учетом экономических и технических характеристик дождевальных агрегатов.

4. Методика имитации динамики трудовых ресурсов фермерского хозяйства и рыночной конъюнктуры, дающая возможность учесть случайный характер потерь рабочего времени по нетрудоспособности и ценообразования на сельскохозяйственную продукцию.

5. Автоматизированная система поддержки принятия решений, имитирующая производственный процесс фермерского хозяйства на любой стадии его развития, отличающаяся простотой и удобством использования.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается корректным применением теоретических положений теории вероятности и математического программирования. Доказательство существования оптимальных решений рассматриваемых стохастических задач опирается на теоретические результаты и соответствующие теоремы стохастического программирования. Практическая эффективность разработанного автором инструментария подтверждается численными экспериментами, проведенными с применением средств вычислительной техники.

Практическая значимость работы. Предложенный в диссертации экономико-математический инструментарий (модель, алгоритмы и программы) может быть использован экономистами консалтинговых компаний и фирм для разработки бизнес — проектов вновь создаваемых фермерских хозяйств и для выбора оптимальной структуры производства растениеводческой продукции и эффективных технологий возделывания культур в действующих фермерских хозяйствах.

Разработанные автором алгоритмы и методика прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе имитационной модели функционирования фермерского хозяйства были использованы в научно-исследовательском и проектно-технологическом институте агроресурсов Украинской академии аграрных наук при разработке методики долгосрочного прогнозирования урожая с учетом специфики ведения фермерского хозяйства на Украине.

Автоматизированная система поддержки принятия решений использовалась для выполнения многовариантных технико-экономических расчетов при составлении бизнес-плана фермерского хозяйства «Виктория» Кущевского района Краснодарского края.

Материалы диссертационного исследования вошли в учебное пособие «Основы землепользования и землеустройства крестьянских хозяйств», предназначенное для студентов вузов, обучающихся по специальностям 310 900 — «Землеустройство», 311 000 — «Земельный кадастр», 311 100 — «Городской кадастр». Разработанная имитационная модель включена в учебную программу дисциплины «Экономико-математические методы в землеустройстве» для студентов специальности 310 900 «Землеустройство» и может быть использована студентами других специальностей, изучающими экономико-математические методы и модели.

Апробация работы. Результаты и основные положения работы докладывались и получили положительную оценку:

— на научно-технической конференции молодых ученых и студентов (г, Новочеркасск, НГМА, 1998 г.);

— на научно-практической конференции, посвященной 65-летию со дня рождения академика Б. Б. Шумакова (г. Новочеркасск, НГМА, 1998 г.);

— на III и IV Всероссийских симпозиумах «Математическое моделирование и компьютерные технологии» (г. Кисловодск, КИЭП, 1999,2000 гг.);

— на научно-практической конференции «Актуальные вопросы повышения эффективности оросительных мелиораций в южном Федеральном округе» (г. Новочеркасск, НГМА, 2000 г.).

— на II Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г. Новочеркасск, ЮРГТУ, 2001 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ общим объемом 2,1 п. л.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов и рекомендаций, библиографического списка используемой лиге.

ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ.

Одним из путей оптимизации управления сельскохозяйственным производством фермерских хозяйств является использование бизнес-планов, составленных на основе имитационного моделирования с учетом влияния случайных факторов.

В результате анализа функционирования фермерского хозяйства в условиях рыночной экономики и использования современных подходов, моделей и методов экономической оптимизации работы сельскохозяйственных предприятий разработана имитационная модель фермерского хозяйства, учитывающая влияние хозяйственного риска на сельскохозяйственное производство.

Достоинством разработанной модели является ее комплексная структура, совмещающая различные типы оптимизационных задач линейного и нелинейного программирования детерминированного и стохастического характера и объединяющая их в единую блочную имитационную модель.

Созданная на основе программной реализации основных блоков имитационной модели и использования стандартных пакетов прикладных программ автоматизированная система может быть рекомендована для обоснования бизнес-планов фермерских хозяйств на любой стадии их функционирования.

Разработанная блочная модель может быть использована для обоснования принимаемых оперативных управленческих решений в фермерском хозяйстве путем моделирования различных вариантов производственной, погодной и экономической ситуаций и прогнозирования результатов хозяйственной деятельности в этих ситуациях.

При выборе типа малой дождевальной техники для целей орошения земель фермерских хозяйств может быть использован метод главных компонент, который позволяет осуществить оптимальный подбор техники по комплексному критерию, учитывающему как экономические показатели, так и технические характеристики разных видов дождевальных агрегатов.

Разработанная модель, позволяющая имитировать сельскохозяйственное фермерское производство, может быть применена для определения потребности фермерского хозяйства в трудовых ресурсах по месяцам сельскохозяйственного года с учетом потерь рабочего времени по нетрудоспособности работников и вследствие других случайных причин и оптимизации наличных трудовых ресурсов хозяйства.

Работоспособность разработанного математического инструментария и программного обеспечения и применимость его для целей обоснования бизнес-планов фермерских хозяйств и принятия оперативных управленческих решений подтверждена численными экспериментами по реализации имитационной стохастической модели функционирования фермерского хозяйства растениеводческого направления.

Разработанная автоматизированная система может быть усовершенствована путем программной реализации следующих блоков имитационной модели:

— оптимизации состава парка сельскохозяйственных машин;

— оптимизации выбора поливной техники для фермерского хозяйства.

Выполненные исследования относятся к растениеводческой отрасли сель.

• скохозяйственного фермерского производства, поэтому круг рассмотренных вопросов ограничен спецификой этого производства. В связи с этим представляется целесообразным продолжить и углубить исследования фермерского производства в следующих направлениях:

— проанализировать особенности функционирования животноводческой отрасли фермерского хозяйства в условиях современной экономической ситуации в нашей стране;

— разработать имитационную модель животноводческой отрасли фермерского хозяйства, позволяющую оптимизировать видовой и породный состав животных, технологии их выращивания, подбор оптимальных рационов кормления и т. д.;

— учесть случайный фактор влияния эпидемиологической обстановки на животноводческое производство;

— учесть хозяйственный риск в животноводческом производстве фермерского хозяйства;

— оптимизировать взаимодействие растениеводческой и животноводческой отраслей фермерского хозяйства.

Проведение исследований в названных направлениях будет способствовать дальнейшему повышению эффективности управления сельскохозяйственным фермерским производством и повышению его прибыльности за счет снижения потерь вследствие случайных природных и экономических факторов.

Внедрение разработанной автоматизированной системы в фермерских хозяйствах Северо-Кавказского региона через консалтинговые компании и фирмы позволит фермерам повысить обоснованность принимаемых решений при управлении сельскохозяйственным производством. Внедрение результатов исследований в учебный процесс может способствовать повышению уровня профессиональной подготовки специалистов — менеджеров и экономистов сельскохозяйственного производства.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Е.В., Полуэктов Е. В. Почвы и удобрения в Ростовской области: Учебное пособие. Персиановка: Донской государственный аграрный университет, 1995. — 88 с.
  2. С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.
  3. Т.В., Карасева М. Н. О некоторых оптимизационных задачах в экономике // Математические методы в экономике: Тез. докл. 6-ой науч.-практ. конф. студентов РГЭУ (РИНХ) 24 апр. 2001 г. Ростов н/Д.: РГЭУ, 2001. — С. 19−22.
  4. Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физ-матгиз, 1963. — 387 с.
  5. Ассоциация крестьянских (фермерских) хозяйств и сельскохозяйственных кооперативов России. Письмо об отчетности и налогообложении крестьянских (фермерских) хозяйств от 2 февраля 1993 г. № 02−09/110. 2 с.
  6. Н.И. Модели фермерского производства для зон Ставропольского края // Вестник с.-х. науки. 1991. — № 11. — С. 101 -102.
  7. Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ, 1960. — 264 с.
  8. Р., Гликсберг И., Гросс О. Некоторые вопросы математической теории процессов управления. М.: ИЛ, 1962. — 361 с.
  9. Т.Н. Математическая модель оптимизации производственной программы для фермерского хозяйства // Достижения науки и техники АПК. -1998.-№ 4.-С. 41 -43.
  10. Л. Об одном методе прогнозирования урожайности // Экономика сельского хозяйства. 1980. — № 6. — С. 65−68.
  11. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. — 400 с.
  12. С. Н. Землеустройство. Экономико-математические методы и модели. Т. 4. М.: Колос, 2001. — 696 с.
  13. С.Н. и др. Землеустроительное проектирование / С. Н. Волков, В. П. Троицкий, Н. Г. Конокотин и др.- Под ред. С. Н. Волкова. М.: Колос, 1997. — 608 с.
  14. В.А., Воропаев В. И., Игнатьев В. М. Оценка эффективности в мелиорации. Монография. Ставрополь, 2001. — 160 с.
  15. A.M. и др. Экономико-математические методы в планировании сельскохозяйственного производства / A.M. Гатаулин, Г. В. Гаврилов, JI.A. Харитонова. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Агропромиздат, 1986.-272 с.
  16. H.A. Прогнозирование урожайности как марковского процесса // Проблемы совершенствования планирования в условиях развития АСПР. -Киев, 1977.-С. 175 187.
  17. Е.Г., Юдин Д. Б. Новые направления в линейном программировании. М.: Советское радио, 1966. — 243 с.
  18. А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. М.: Знание, 1991. — 160 с.
  19. С., Дозорова Т. Эффективность производства в фермерских хозяйствах // АПК: экономика и управление. 1998. — № 6. — С. 55−61.
  20. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. — 425
  21. Е.Б., Юшкевич A.A. Управляемые марковские процессы и их приложения. М.: Наука, 1975. — 287 с.
  22. В.П., Бабушкин В. М. Научные основы земледелия и растениеводства фермерского хозяйства на Дону. М.: ИК «Родник», ж-л «Аграрная наука», 1999. — 208 с.
  23. Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976.-390 с.
  24. А.П. Стимулирование устойчивости сельскохозяйственного производства: Сб. науч. тр./ Амурский КНИИ ДВНЦ АН СССР. Владивосток,• 1985.-С. 44−49.
  25. А.П. Учет фактора неопределенности в планировании сельскохозяйственного производства // Проблемы формирования и повышения эффективности регионального АПК: Сб. науч. тр./ Амурский КНИИ ДВНЦ АН СССР. Владивосток, 1985. — С. 18 — 28.
  26. А.П. Фактор риска в сельском хозяйстве. Новосибирск, 1998. -264 с.
  27. П.В. Оптимизация мелиоративного водозабора из рыбохозяйст-венно значимых источников. Автореферат докт. дисс. Новочеркасск, 1997. — 52 с.
  28. П.В. Обобщенная модель эколого-экономической оптимизации забора воды в водохозяйственные системы // Актуальные вопросы водн. х-ва и мелиорации: Сб. научн. ст./ НИМИ. Новочеркасск: НИМИ, 1994. -С.55 — 58.
  29. В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК (теория и методы).- M.: Агропромиздат, 1989. 167 с.
  30. В.А. Экономическая оптимизация в орошении // Вопросы анализа плановых решений в сельском хозяйстве. Ч. II. Новосибирск: ИЭ и ОПП, 1972.-С. 158- 175.
  31. В.А. Об одном подходе к постановкам стохастических задач оптимизации производства // Экономика и математические методы. 1977. -Т. 13.-Вып. 6.-С. 312−316.
  32. В.А. Модели управления производственно-экономическими процессами в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1981. — 188 с.
  33. В.А. Стохастические объективно-обусловленные оценки производственных факторов (на примере сельскохозяйственного производства) // Оптимизация. Новосибирск, 1984. — № 34 (51). — С. 101 — 122.
  34. В.А. Модели анализа экономических взаимоотношений государства и хозяйств при заготовках продукции в условиях случайных колебаний урожайности // Моделирование развития агропромышленного комплекса. Новосибирск: ИЭ и ОПП, 1975. — С. 78 — 92.
  35. В.А., Рапопорт Э. О. Моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. Новосибирск: Наука, 1979. — 160 с.
  36. В.А., Ткаченко И. В. Системный подход в экономическом обосновании нормативов договорных отношений подрядных коллективов в совхозе И Экология. Экономика. Право. Концепции и модели. Ростов-на-Дону: РИО СКНЦ BI11,1992. — С. 18 — 25.
  37. О. П. Стохастические модели ирригации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1974. — Вып. 27. — С. 17 — 42.
  38. О.П. Планирование размещения орошаемых земель в условиях риска // Методы системного анализа в проблемах рационального использования водных ресурсов. М.: ВЦ АН СССР, 1977. — Т. 3. — С. 189 — 212.
  39. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978. Т. 1 — 224 с.
  40. A.B., Колбачев Е. Б., Щедрин В. Н. Пути организационного развития мелиорации и водного хозяйства России в период экономических реформ. М.: ЦНТИ «Мелиоводинформ», 1998. — 117 с.
  41. С.Н. Прогнозирование товарной продукции в крестьянском (фермерском) хозяйстве // Кормопроизводство. 1998. — № 11. — С.4 — 6.
  42. И.П. Орошение земель в России за 30 лет (с мая 1966 по май 1996) // Мелиорация и водное хозяйство. 1996. — № 3. — С. 2−4.
  43. Г. А. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур с помощью методов математической статистики и ЭВМ. Автореферат дисс. М., 1977. — 23 с.
  44. В.И. Проблемы развития фермерства // Хозяин. 1993. — № 1. -С. 25 — 27.
  45. В.И., Миндрин A.C., Родин В. З. Показатели и факторы эффективности фермерских хозяйств // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1996. — № 9. — С. 33 — 35.
  46. Е.И. Деловые игры и автоматизированные системы управления // Методология проектирования АСУП: Тезисы докл. Всес. науч.-техн. совещания. Таллин, 1980. — С. 81 — 83.
  47. X., Осаки С. Марковские процессы принятия решений. М.: Наука, 1977. — 205 с.
  48. А.И. и др. Динамика урожайности сельскохозяйственных культур.-М" 1972.-189 с.
  49. . Размеры фермерских хозяйств и урожайность // Экономика сельского хозяйства России. 1997. — № 4. — С. 4.
  50. .С., Минаев И. В., Губер К. В. Справочник по мелиорации. М.: Росагропромиздат, 1989. — 384 с.
  51. Мелиорация и водное хозяйство. Т 6. Орошение: Справочник/ Под ред. Б. Б. Шумакова. -М.: Агропромиздат, 1990.-415 с.
  52. Методические рекомендации по разработке моделей формирования крестьянских (фермерских) хозяйств на Северном Кавказе/ Н. М. Дмитренко, Ю. А. Акимов, Г. И. Грачева и др. Ростов-на-Дону: Всероссийский НИИ экономики и нормативов АПК, 1992. — 63 с.
  53. Механизация полива: Справочник/ Штепа Б. Г., Носенко В. Ф., Винникова Н. В. и др. М.: Агропромиздат, 1990. — 336 с.
  54. Моделирование крестьянских (фермерских) хозяйств/А. Чешев, J1. Матро-сова, Н. Акимова, Т. Чвикалова // АПК: экономика и управление. 1994. -№ 6.-С. 61 -66.
  55. Н.А., Евтушенко Ю. Г. Имитационное моделирование // ЭКО. -1973. -№ 6. -С. 39−46.
  56. В.Н. Применение методов стохастического программирования для планирования устойчивого развития сельскохозяйственного производства (на примере колхозов Молдавской ССР). Автореферат канд. дисс. М.: ВНИИЭСХ, ВАСХНИЛ, 1983. — 24 с.
  57. Г. Г. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. — 500 с.
  58. Г. и др. К вопросу об аппроксимации и экстраполяции динамических рядов урожайности: Сб. науч. тр. / ВСХИЗО. М., 1974. — № 91, — С. 24 — 36.
  59. Об уплате страховых взносов в ПФР крестьянскими (фермерскими) хозяйствами. Письмо от 19 июля 1996 г. № JI4−16−28/5008 зам. Председателя Правления Пенсионного фонда Российской Федерации. 2 с.
  60. Оптимизация размещения производства АПК (Оптимум VII): Тезисы докладов межреспубликанской конференции. Ч. 1. Рига: АН ЛатССР, 1987. -С. 192 — 194.
  61. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. — 208 с.
  62. Г. Теория игр. М.: Мир, 1971. — 230 с.
  63. Т. Рыночная стратегия крестьянского (фермерского) хозяйства // Экономика сельского хозяйства России. 1998. — № 6. — С. 7.
  64. И .Я., Чужинов П. И., Исмуратов С. Б. Экономика крестьянского хозяйства. М.: Интерпракс, 1995. — 328 с.
  65. В., Кудряшов В. Модели растениеводческих фермерских хозяйств // Хозяин. 1993. — № 1. — С. 25 — 27.• 70. Петрова Л. Н. Системный анализ и моделирование для развития регионального АПК // Вестник с.-х. науки. 1991. — № 11 — С. 13 — 25.
  66. В.А., Чудновский А. Ф. Моделирование агрометеорологических условий и оптимизация агротехники. JI.: Гидрометеоиздат, 1984. — 280 с.
  67. Дж. Справочник по вычислительным методам статистики/ Пер. с англ. B.C. Занадворова- Под ред. и с предисл. Е. М. Четыркина. М.: Финансы и статистика, 1982. — 344 с.
  68. , Г. В. Хлопяникова, Д.А. Погонышева, A.M. Хлопяников // Кормопроизводство. 1998. — № 11. — С. 10 — 13.
  69. А.Г. Погодно-климатический фактор и цена // Экономика сельского хозяйства. 1983. — № 9. — С. 54 — 55.
  70. Рекомендации по ведению учета производственной деятельности в крестьянском (фермерском) хозяйстве. Разработаны фондом «Российский фермер». Согласованы с Госкомстатом СССР 06.06.91. 5 с.
  71. Ю.А. Связь систем оптимальных размеров крестьянских (фермерских) хозяйств и кормопроизводства // Достижения науки и техники АПК. 1998. — № 1. — С. 45 — 48.
  72. С.О. «ТЕТРАПРО» Имитационная модель производства растениеводческой продукции в Ставропольском крае // Вестник с.-х. науки. -1991.-№ 11.-С. 98- 100.
  73. Система ведения агропромышленного комплекса Ростовской области (на период 1996 2000 гг). Часть 1. — Ростов-на-Дону, 1996. — 422 с.
  74. Система машин для комплексной механизации сельскохозяйственного производства на 1986−1995 годы. Ч. Ш. Мелиорация. М, 1988. — 387 с.
  75. Собрание законодательства Российской Федерации, № 13, 26 марта 2001 г. Официальное издание. С. 3016 — 3019.
  76. . Правовое обеспечение фермеров землей и плата за нее // Экономика сельского хозяйства России.- 1995. № 1. — С. 23.
  77. Справочник. Мелиорация и водное хозяйство. Т.1. Экономика/ Е. И. Сердюк, В. И. Кузнецов, Л.Г. Артемова- Под ред. В. Ф. Моховикова. М.: Колос, 1984. — 255 с.
  78. Справочник по гидравлике/ Под ред. Б. А. Большакова. 2-е изд., перераб. и доп. — К.: Вшца шк. Головное изд-во, 1984. — 343 с.
  79. И.В. Структура автоматизированной системы экономического обоснования бизнес-плана фермерского хозяйства // Тезисы докладов научно-технической конференции молодых ученых и студентов. Новочеркасск: НГМА, 1998. — С. 133 — 134.
  80. И.В. Экономико-математическая модель эффективного использования ресурсов фермерского хозяйства // Экономика, лесомелиорация и лесное хозяйство, социология и философия. Ч. 1. Мелиорация. — Новочеркасск: НГМА, 1998. — С. 71 — 72.
  81. JI.H. Методология разработки стратегии развития продовольственного рынка // Вестник Академии: Науч. практ. журнал. — Ростов н/Д.: Изд-во РГЭУ «РИНХ», 2001. — № 1 (13). — С. 36 — 40.
  82. Л.Н. Моделирование агропродовольственных систем // Математические и статистические методы в экономике и естествознании: Материалы межвузовских научных чтений/ РГЭА (РИНХ). Ростов н/Д., 1999. — С. 106- 108.
  83. Фермерские хозяйства. Правовое регулирование. М.: «Издательство ПРИОР», 1999. — 240 с.
  84. Фермерские хозяйства, производственные и потребительские кооперативы: модели, проекты. Под редакцией и научно-методическим руководством В. В. Кузнецова Ростов н/Д.: ВНИИЭиН, 1996. — 32 с.
  85. Дж., Торнли Дж. X. М. Математические модели в сельском хозяйстве / Пер. с англ. А. С. Каменского- под ред. Ф. И. Ерешко. М.: Агро-промиздат, 1987. — 400 с.
  86. Ю.Г., Соколов А. П. Технико-экономическое обоснование некоторых вариантов фермерских хозяйств // Степные просторы. 1992. — № 1. -С. 30−32.
  87. Г. Н. Методика выбора оптимального состава машин в уборочном комплексе. М.: ЦНИИТЭИ, 1979.
  88. Г. Н. и др. Экономика рынков: формирование информационного обеспечения // Информационные системы, экономика, управление трудоми производством: Уч. зап. Ростов н/Д.: РГЭУ «РИНХ», 2000. — Вып. 5 — С. 33 — 47.
  89. Ю. А., Лкжшинов А. Н. Агромаркетинг. М.: Колос, 1998. — 310 с.
  90. И. Определение масштаба деятельности фермерского хозяйства // Экономика сельского хозяйства России. 1998. — № 6. — С. 27 — 32.
  91. С.С., Халфин М. А. Проблемы механизации фермерских хозяйств // Техника в сельском хозяйстве. 1993. — № 1. — С. 7 — 8.
  92. Ф.К., Исламиев P.P. Состояние и перспективы развития крестьянских (фермерских) хозяйств // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1997. — № 8. — С. 23 — 25.
  93. Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-424 с.
  94. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Советское радио, 1974. — 365 с.
  95. М.М. Методы изучения динамики распределения и зависимостей. М.: Статистика, 1974. — 187 с.
  96. Barnard С. S., Nix J. S. Farm planning and control. Cambridge: Cambridge University Press, 1973. — 272 p.
  97. Beck A. C., Harrison J., Johnston J. H. Using simulation to assess the risks and returns from pasture improvement for beef production in agriculturally underdeveloped regions // Agricultural Systems, 8,1982. pp. 55 — 71.
  98. Bywater A. C., Dent J. B. Simulation of the intake and partition of nutrients by the dairy cow: part I management control in the dairy enterprise: philosophy and general model construction // Agricultural Systems, 1976. — pp. 245 — 260.
  99. Christian K. R., Freer M., Donnelly J. R., Davidson J. L., Armstrong J. S. Simulation of grazing systems. Wageningen: Pudoc, 1978. — 345 p.
  100. Chudleigh P. A model of the small scale enterprise: an aid to resource allocation in agricultural development // Agricultural Systems, 2, 1977. pp. 67 — 82.
  101. Conway A. G. A production function for grazing cattle. 1. Model of the relationship between liveweight gain and stocking rate // Irish Journal of Agricultural Economics and Rural Sociology, 5, 1974. pp. 1 — 13.
  102. Conway A. G. A production function for grazing cattle. 4. An economic decision model for grazing steers // Irish Journal of Agricultural Economics and Rural Sociology, 5, 1974. pp. 57 — 108.
  103. Crabtree J. R. Towards a dairy enterprise model. In: The Use of Models in Agricultural and Biological Research (ed. J. G. W. Jones). Hurley, Maidenhead: Grassland Research Institute, 1970. — pp. 35 — 42.
  104. Farazdaghi H., Harris P. M. Plant competition and crop yield. Nature, London, 217, 1968. — pp. 289 — 290.
  105. France J., Brockington N. R., Newton J. E. Modelling grazed grassland systems: wether sheep grazing perennial ryegrass. Applied Geography, 1, 1981. -pp. 135 — 139.
  106. France J., Heat H. D. St. C., Marsden S., Frost B. A dairy herdcash flow model // Agricultural Systems, 8,1982. pp. 129 — 142.
  107. Halter A. N., Miller S. F., De Jongh R., Estrada H. R. Application of systemssimulation in the Venezuelan cattle industry // Agricultural Systems, 1, 1976. -pp. 139 162.
  108. Hardaker J. B. A review of some management research methods for small-farm development in LDCs // Journal of Agricultural Economics, 30,1979. pp. 315 -328.
  109. Kelley White T., McCarl B. A., May R. D., Spreen T. H. A systems analysis of the Guvanese livestock industry // Agricultural Systems, 3,1978. pp. 47 — 66.
  110. Miller W. C., Brinks J. S., Sutherland T. M. Computer assisted management decisions for beef production systems // Agricultural Systems, 3, 1978. pp. 147- 158.
  111. Roumasset J. A., Boussard J. M., Singh I. Risk, Uncertainty and Agricultural Development. New York: SEARCA and ADC, 1979. — 297 p.
  112. Sanders J. O., Cartwright T.C. A general cattle production systems model. I: Structure of the model // Agricultural Systems, 4,1979. pp. 217 — 227.
  113. Sanders J. O., Cartwright T. C. A general cattle production systems model. Part 2. Procedures used for simulating animal performance // Agricultural Systems, 4, 1979. pp. 289 — 309.
  114. Sibbald A. R., Maxwell T. I., Eadie J. A conceptual approach to the modelling of herbage intake by hill sheep // Agricultural systems, 4, 1979. pp. 119 -134.
  115. Wilton J. W., Morris C. A., Jensen E. A., Leigh A. O., Pfeiffer W.C. A linear programming model for beef cattle production // Canadian Journal of Animal Science, 54,1974. pp. 693 — 707.
  116. Wood P. D. P. A simple model of lactation curves for milk yield, food requirement and body weight // Animal Production, 28,1979. pp. 55−63.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?