Математическая модель оптимального развития экономики предприятия


https://doi.org/10.21686/2500-3925-2020-2-72-81

Полный текст:


Аннотация

Цель исследования. Производственная сфера предприятия представляет собой динамичную систему денежных, материальных и информационных потоков, в рамках которых формируется конечный продукт, распределяемый между инвестициями в производственный капитал и собственным потреблением. Задача выбора оптимальных пропорций распределения конечного продукта является актуальной и практически значимой для корпораций развивающихся экономик. Целью данной работы является, используя математическое моделирование, выявить стратегию оптимального развития коммерческого предприятия, исходя из объемов капиталовложений в факторы производства и норм потребления и накопления прибыли предприятия.

Материалы и методы. Для получения научных результатов использованы общенаучные и специфические методы исследования: анализ, синтез, сравнение, системный анализ, параметрический анализ, экономико-математические и статистические методы исследования. Теоретической основой исследования являются фундаментальные работы и публикации российских и зарубежных ученых в области исследования оптимального управления экономической системой предприятия. Авторами предложен методический подход, который отличает их исследование от других – представлена математическая модель сбалансированного развития экономики хозяйствующего субъекта, где в качестве факторов социально-экономического развития рассмотрены производственный капитал, трудовые ресурсы и интеллектуальный капитал. Информационной базой исследования являются данные финансовой и бухгалтерской отчетности Публичного акционерного общества «Нефтяная компания «Роснефть» за период 2006–2018 гг.

Результаты. Выделены факторы развития экономики предприятия, среди которых, помимо традиционного подхода, включающего капитал и трудовые ресурсы, вводится в основной производственный фактор интеллектуальный капитал. В качестве стоимостной оценки интеллектуального капитала предприятия используется затратный метод. На основании цикла воспроизводства деятельности предприятия сформирована математическая модель, описывающая динамику экономики предприятия и учитывающая капиталовложения в факторы производства и нормы потребления и накопления прибыли. Критериальным функционалом в задаче оптимального управления выступает дисконтированная прибыль предприятия. В качестве управления выбрана функция, характеризующая долю инвестирования в основные производственные фонды, а в качестве состояния системы – отношение величины основных производственных фондов к интеллектуальному капиталу. Для получения аналитического решения задачи оптимального управления используется принцип максимума Понтрягина. Математическая модель оптимального управления апробирована для экономической системы предприятия ПАО «НК «Роснефть».

Заключение. Моделирование динамики производственного капитала, трудовых ресурсов и интеллектуального капитала ПАО «НК «Роснефть» и результаты решения задачи их оптимального управления показывают, что для удержания производственного предприятия на траектории сбалансированного роста потребуется 55% чистой прибыли направлять на развитие интеллектуального капитала предприятия, 35% чистой прибыли – на улучшение состояния производственного капитала ПАО «НК «Роснефть». С учетом оптимального управления в перспективе на 2019–2022 гг. прогнозируется ежегодный темп прироста выручки 19,9%, основных производственных фондов – 16,2% и годовой чистой прибыли компании – 9,7%.


Об авторах

Е. В. Касаткина
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
Россия
Екатерина Васильевна Касаткина К.ф.-м.н., доцент, кафедра «Математическое обеспечение информационных систем»


Д. Д. Вавилова
Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова
Россия
Дайана Дамировна Вавилова Аспирант, кафедра «Математическое обеспечение информационных систем»


Список литературы

1. Schwab K., Davis N., Nadella S. Shaping the Future of the Fourth Industrial Revolution: A Guide to Building a Better World. World Economic Forum. 2018.

2. Клаус Ш. Четвертая промышленная революция. М.: Бомбора, 2016. 230 с.

3. Pizhuk O.I. Modern methodological approaches to assessing the level of digital transformation of the economy // Бизнес информ. 2019. № 7 (498). С. 39–47.

4. Добрынин А.П., Черных К.Ю., Куприяновский В.П., Куприяновский П.В., Синягов С.А. Цифровая экономика – различные пути к эффективному применению технологий // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4. № 1. С. 4–10.

5. Володин В.М., Надькина Н.А., Понукалин А.В. Трансформация бизнес-моделей управления предприятиями промышленности и агропромышленного комплекса в условиях цифровизации экономики // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2019. № 3 (51). С. 200–216.

6. Никулин Р.А. Современные аспекты трансформации предприятия в цифровой экономике // Плехановский барометр. 2019. № 1 (17). С. 64–68.

7. Васильев С.Н., Цвиркун А.Д. Проблемы управления развитием крупномасштабных систем в современных условиях // Труды девятой международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем – MLSD'2016». 2016. С. 13–22.

8. Solow R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth // Quarterly Journal of Economics. 1956. Т. 70. № 1.

9. Гейл Д. Теория линейных экономических моделей. М.: Мир, 1969. 342 с.

10. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. М.: Наука, 1984. 293 с.

11. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1985. 240 с.

12. Полтерович В.М. Экономическое равновесие и хозяйственный механизм. М.: Наука, 1990. 256 с.

13. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат, 1996. 558 с.

14. Лебедев В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф, 1997. 223 с.

15. Атанс М., Фалб П.Л. Оптимальное управление. М.: Наука, 1968. 764 с.

16. Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. М.: Наука, 1973. 448 с.

17. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1983. 398 с.

18. Беленький В.З. Оптимальное управление: принцип максимума и динамическое программирование. Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2006. 132 с.

19. Андреева Е.А., Цирулева В.М. Математическое моделирование оптимального управления динамическими системами // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6. № 2 (21). С. 119–131.

20. Шабанова В.Г., Мамедова Т.Ф., Шабанов Г.И. Модель управления финансово-экономической деятельностью производственного предприятия агропромышленного комплекса // Фундаментальные исследования. 2016. № 3 (1). С. 67–71.

21. Орлова В.Е. Модель оперативного оптимального управления распределением финансовых ресурсов предприятия // Компьютерные исследования и моделирования. 2019. Т. 11. № 2. С. 343–358.

22. Слиденко А.М., Агапова Е.А. Оптимальное управление экономикой предприятия с помощью двухсекторной модели // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2017. №7 (101). С. 26–40.

23. Воротникова Д.В., Закревская Е.А. Критерии и математические модели оптимального управления денежными потоками производственной сферы предприятия корпоративного сектора экономики // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2018. Т. 17. № 1. С. 33–42.

24. Кетова К.В., Касаткина Е.В., Вавилова Д.Д. Системный анализ деятельности предприятия и оптимальное управление его производственными факторами // Сборник материалов Международной студенческой научно-практической конференции «Актуальные вопросы менеджмента современной организации – 2015». 2015. С. 90–96.

25. Юнусова Д.А. Анализ использования основных фондов и производственных мощностей // УЭПС: управление, экономика, политика, социология. 2018. № 3. С. 42–45.

26. Мицек С.А., Мицек Е.Б. Экономический рост, инфляция, инвестиции и доходы в Российской Федерации: анализ и прогноз на основе эконометрической модели // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. №. 1. С. 18–29.

27. Егорова М.С., Пищальников И.Г. Трудовые ресурсы предприятия: оценка потребности и эффективности использования // Молодой ученый. 2015. №9. С. 586–589.

28. Хуциева С.И., Соколянский В.В., Рыбина Г.А. Сравнительный анализ методов оценки интеллектуального капитала предприятий // Креативная экономика. 2017. Т. 11. № 1. С. 61– 72.

29. Тюхматьев В.М. Интеллектуальный капитал в системе факторов производства // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2010. № 1 (30). С. 48–52.

30. Финансовая (бухгалтерская) отчетность ПАО «НК «Роснефть» [Электрон. ресурс] // Публичное акционерное общество «Нефтяная компания «Роснефть». Режим доступа: https://www.rosneft.ru/Investors/statements_and_presentations/Statements/ (Дата обращения 01.06.2019).

31. Индексы-дефляторы, в % к предыдущему году [Электрон. ресурс] // Федеральная служба государственной статистики РФ. Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/vvp/vvpgod/tab4.htm (Дата обращения 10.06.2019).

32. Лабинский А.Ю. Использование генетического алгоритма для многокритериальной оптимизации // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2018. № 4 (28). С. 5–9.

33. Кетова К.В. Математические модели экономической динамики. Ижевск: ИжГТУ, 2013. 284 с.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Касаткина Е.В., Вавилова Д.Д. Математическая модель оптимального развития экономики предприятия. Статистика и Экономика. 2020;17(2):72-81. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2020-2-72-81

For citation: Kasatkina E.V., Vavilova D.D. Mathematical Model of Optimal Development Enterprise Economics. Statistics and Economics. 2020;17(2):72-81. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2020-2-72-81

Просмотров: 167

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3925 (Print)