Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Инвестиционная политика в АПК при переходе к рыночной экономике 11
1.1. Проблемы инвестиционной политики в АПК в условиях реформы . 11
1.2. Подходы к моделированию инвестиционной политики 19
1.3. Применение имитационных методов в исследовании экономики АПК 48
Глава 2. Имитационная модель оценки инвестиционных проектов в перерабатывающую отрасль АПК 68
2.1. Содержательная постановка задачи 68
2.2. Математическая формализация задачи 72
2.3. Определение критерия оптимальности 78
2.4. Информационное обеспечение 86
Глава 3. Алгоритмическая реализация имитационной модели 89
3.1. Существующие подходы к алгоритмизации 89
3.2. Математическое обоснование алгоритма 101
3.3. Экспериментальная апробация адекватности методики 116
Глава 4. Практическое применение методики имитационного моделирования в оценке инвестиционных проектов 130
4.1. Имитационная модель экспертизы инвестиционных проектов в перерабатывающее предприятие 130
4.2. Характеристика объекта и информационное обеспечение 137
4.3. Результаты экспериментальных расчётов и инвестиционные предложения 158
Выводы 170
Литература 172
Приложение
- Подходы к моделированию инвестиционной политики
- Определение критерия оптимальности
- Экспериментальная апробация адекватности методики
- Результаты экспериментальных расчётов и инвестиционные предложения
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Обеспечение экономического подъема сельского хозяйства, решение проблем обновления производственного потенциала аграрно-промышленного комплекса и защита продовольственной безопасности страны, в первую очередь, требуют привлечения большого объема инвестиций.
По оценкам Центра инвестиций Института экономики РАН, только для поддержания воспроизводства основных фондов, объем производственных капиталовложений в Российскую Федерацию необходимо увеличить примерно в 5 раз, также необходимо в период до 2010 года обеспечить среднегодовые темпы прироста инвестиций порядка 15-20%.
В действительности вместо увеличения инвестиций наблюдается обратный процесс, далекий от стабилизации. Так с начала 90-х годов инвестиции в аграрно-промышленный комплекс уменьшились примерно в 20 раз. Разработанная правительством страны программа основных направлений развития агропродовольственной политики на 2001-2010 годы не предусматривает увеличения государственного финансирования АПК в ближайшие годы. Задачи развития АПК намечается решать за счет мобилизации внутренних резервов, активно привлекая частный капитал и иностранные инвестиции.
В этих условиях, учитывая ограниченность инвестиционных ресурсов, требуется обоснование выбора приоритетных направлений инвестиций и методических подходов к оценке их социально-экономической эффективности. Другими словами, необходим инструментарий для проведения экспертизы инвестиционных проектов с целью отбора среди них наиболее эффективных, подтверждающий, что инвестиционные средства используются с наибольшей отдачей.
Разработка методики анализа и оценки инвестиционных проектов базируется на экономико-математическом моделировании, как универсальном методе исследования сложных систем управления. Эта задача актуальна, как на уровне предприятий, так и отраслевом и региональных уровнях управления экономикой.
Степень научной разработанности проблемы. Исследованию инвестиционной деятельности посвящено значительное число научных трудов отечественных и зарубежных авторов, уделяющих особое внимание методам оценки эффективности инвестиций. Это работы В.В. Бочарова, В. Беренса, Г. Бирмана, И.М. Волкова, А.Б. Идрисова, В.В. Ковалева, В.В Коссова, В.Н. Лившица, И.Я. Лукасевича, И.В. Сергеева, Е.М. Четыркина, С. Шмидта. Следует отметить, что отечественная практика инвестиционного анализа использует некоторые приемы, присущие современному международному подходу к разработке и оценке инвестиционных проектов, где акцент в основном делается на финансовый механизм инвестирования, не учитывая специфику российской действительности.
Особенности отраслевого моделирования отражены в работах А.Г. Аганбегяна, К.А. Багриновского, А.Г. Гранберга, М.Г. Завельского, В.И. Данилова-Данильяна, А.Н. Ильченко, Б.А. Лагоши, Н.П. Федоренко.
Несмотря на большое количество теоретических и практических работ, недостаточно проработанными остаются вопросы комплексной оценки альтернативных инвестиционных проектов разной продолжительности, учитывающих спрос на продукцию, ограниченность производственных и сырьевых ресурсов, экологическое воздействие и другие факторы, что и определило выбор темы исследования.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является разработка механизма экспертизы инвестиционных проектов, позволяющего на основе имитационного моделирования комплексно оценить их эффективность и выбрать наиболее важные направления инвестиций.
Для реализации поставленной цели в диссертации решены следующие задачи:
1. Проанализированы источники и условия финансирования АПК на всех уровнях управления.
2. Выделены основные аспекты проведения комплексной экспертизы инвестиционных проектов, рассмотрены и систематизированы существующие подходы к определению эффективности развития производственного потенциала АПК.
3. Выявлена целесообразность применения имитационного моделирования при выборе эффективных направлений инвестирования и для проведения комплексной экспертизы инвестиционных проектов.
4. Разработана динамическая оптимизационная модель развития перерабатывающей отрасли агропромышленного комплекса, использующая многокритериальный подход для оценки конечных целей ее развития.
5. Проанализированы методические подходы к решению динамических оптимизационных задач большой размерности с ярко выраженной блочной структурой. Учитывая недостатки предлагаемых декомпозиционных алгоритмов, автором доработан модифицированный метод генерации столбцов, который апробирован на реальной информации.
6. Проанализированы существующие подходы к решению многокритериальных задач и обосновано использование в имитационном моделировании комплексной экспертизы инвестиционных проектов одного из них, который предполагает в качестве целевой функции оставить главный критерий, а остальные перевести в ограничения, задавая в процессе имитации предполагаемые их количественные характеристики.
7. Разработана целочисленная оптимизационная модель выбора эффективных инвестиционных проектов на уровне перерабатывающего предприятия. Предлагаемый имитационный подход апробирован на одном из предприятий АПК Ивановской области.
Объект исследования. Объектом исследования диссертации является управление инвестиционной политикой предприятий и отраслей АПК.
Предмет исследования. Предметом исследования является модельный аппарат оценки эффективности инвестиционных проектов (на уровне отрасли и предприятия).
Методологической основой диссертации является системный подход как способ научного познания. В работе использованы методы экономико- математического моделирования, в частности, имитационного моделирования, динамического моделирования, линейного и целочисленного программирования, композиционные и декомпозиционные методы решения задач математического программирования большой размерности, методы решения многокритериальных оптимизационных задач и статистические методы обработки данных.
Научная новизна исследования заключается в разработке модельного аппарата, реализующего комплексный подход к оценке эффективности инвестиционной деятельности на разных уровнях управления. Наиболее значимые элементы научной новизны заключаются в следующем:
1. Разработана оригинальная динамическая оптимизационная модель развития перерабатывающей отрасли АПК с многокритериальным подходом к оценке эффективности инвестиционной деятельности;
2. Обоснованы критерии выбора направлений инвестиционной деятельности и оценки социально-экономической эффективности инвестиционных проектов в перерабатывающую отрасль АПК;
3. Предложен и апробирован оригинальный декомпозиционный подход к имитационному моделированию экспертизы инвестиционных проектов, использующий модифицированный метод генерации столбцов, доработанный автором для линейных задач;
Разработана и апробирована целочисленная оптимизационная модель выбора эффективных инвестиционных проектов на уровне предприятия по переработке сельскохозяйственной продукции;
4. Предложена методика комплексного проведения экспертизы инвестиционных проектов на разных уровнях управления, в основе которой лежит имитационное моделирование.
Практическая значимость работы заключается в том, что результаты исследования могут быть использованы в практике работы государственных служб и органов управления АПК на разных уровнях. Разработанная методика комплексной оценки социально-экономической эффективности инвестиционных проектов на основе имитационного моделирования носит универсальный характер и может быть применена в других отраслях народного хозяйства.
Апробация работы. Основные научные положения и результаты работы докладывались и обсуждались: на научных семинарах отдела математической экономики Института системного анализа РАН в 1989-1992 годах; на научно-практической конференции «Экономические отношения в АПК, их совершенствование и развитие в современных условиях» в Иванове в 2000 году; на научно-практической конференции «Научные достижения - развитию агропромышленного комплекса», посвященной 70-летию Ивановской ГСХА в 2000 году; на Международной научной школе по агротехнологиям во Владимирском НИИСХ в 2001 году; на научных семинарах и заседаниях кафедры Информационных технологий и бухгалтерского учета Ивановской ГСХА в 1997 - 2001 годах.
По результатам работы опубликовано восемь печатных работ - общим объемом 3,1 печатных листа, в т.ч. вклад автора - 2,5 п.л.
Структура работы. Основное содержание исследования изложено в четырех главах.
Во введении раскрыта актуальность темы, изложены цели и задачи диссертации, определены объект и предмет исследования, его методические и методологические основы, обоснована научная новизна и практическая значимость работы.
В первой главе исследуется современное состояние и перспективы инвестиционной деятельности в агропромышленном комплексе; анализируются существующие подходы к моделированию инвестиционной политики; определяются роль и место имитационного моделирования в процессе оценки эффективности различных принципов управления сложными системами, обосновывается применение имитационного моделирования при проведении комплексной экспертизы инвестиционных проектов в агропромышленный комплекс.
Во второй главе формулируется многокритериальная динамическая оптимизационная модель развития перерабатывающей отрасли АПК, детально учитывающая внутреннюю структуру отрасли и ее изменения в соответствии с рассматриваемыми инвестиционными проектами. Здесь же анализируются существующие подходы к решению многокритериальных задач и обосновывается использование одного из них в имитационном моделировании комплексной экспертизы инвестиционных проектов.
В третьей главе приводится математическое обоснование алгоритма реализации имитационной модели с доказательством его конечной сходимости. Также дается анализ результатов экспериментальной апробации адекватности предлагаемой методики.
В четвертой главе приводится описание имитационной модели экспертизы инвестиционных проектов в перерабатывающее предприятие АПК; дается характеристика объекта; определяется состав и источники информационной базы; анализируются результаты экспериментальных расчетов по трем вариантам, на основании чего формулируются инвестиционные предложения по развитию объекта исследования.
В заключении приводятся выводы и рекомендации, полученные в результате выполненного исследования, и указываются направления дальнейших разработок в рассматриваемой области экономико-математического моделирования.
Подходы к моделированию инвестиционной политики
Инвестиции - относительно новая для нашей экономики категория. В рыночной экономике под инвестициями традиционно понимают процесс вложения средств в любой форме для получения дохода или какого-либо эффекта. В широком смысле слова инвестиции - денежные средства, имущественные и интеллектуальные ценности государства, юридических и физических лиц, направленные на создание новых предприятий, обновление основных фондов, расширение, реконструкцию и техническое перевооружение действующих предприятий, приобретение недвижимости, решение социальных проблем, а также на приобретение акций, облигаций и других ценных бумаг и активов с целью получения прибыли, достижения социального эффекта или увеличения «цены предприятия» [50, 88, 98].
При централизованной плановой системе использовалось понятие «капитальные вложения», отражающее все затраты на воспроизводство основных фондов, включая затраты на их ремонт.
Категория «инвестиции» - более широкое понятие, чем капитальные вложения. Различие между ними состоит в том, что первые, кроме вложений в основные фонды, включают затраты на формирование оборотных фондов, приобретение нематериальных активов и другие вложения. Хотя в отечественной практике на сегодняшний день используются оба понятия. Инвестиции как экономическая категория выполняют ряд важнейших функций, без которых немыслимо нормальное развитие экономики любого государства [210]. Инвестиции на макроуровне являются основой для: - осуществления политики расширенного воспроизводства; - ускорения научно-технического процесса, улучшения качества и обеспечения конкурентоспособности отечественной продукции; - структурной перестройки общественного производства и сбалансированного развития всех отраслей народного хозяйства; - создания необходимой сырьевой базы промышленности; - гражданского строительства, развития здравоохранения, культуры, высшей и средней школы, а также решения социальных проблем; - смягчения или решения проблем безработицы; - охраны природной среды; - обеспечения обороноспособности государства и решения многих других проблем. Для экономики Российской Федерации, которая уже длительное время находится в состоянии экономического кризиса, инвестиции необходимы, прежде всего, для ее стабилизации, оживления и подъема. На микроуровне инвестиции необходимы, прежде всего, для достижения следующих целей: - расширения и развития производства; - недопущения чрезмерного морального и физического износа основных фондов; - повышения технического уровня производства; - повышения качества и обеспечения конкурентности продукции конкретного предприятия; - осуществления природоохранных мероприятий; - приобретения ценных бумаг и вложения средств в активы других предприятий.
В конечном итоге, они необходимы для обеспечения нормального функционирования предприятия в будущем, стабильного финансового состояния и максимизации прибыли.
Чаще всего инвестиции подразделяются на две группы [50, 135, 165]: 1. Портфельные инвестиции - вложение капитала в акции, облигации и другие ценные бумаги, а также в активы других предприятий. При осуществлении портфельных инвестиций инвестор увеличивает свой финансовый капитал, получая дивиденды - доход на ценные бумаги. 2. Реальные инвестиции, которые представляют собой вложения в основной капитал, затраты на капитальный ремонт, приобретение земельных участков и объектов в землепользование, вложения в нематериальные активы (патенты, лицензии, программные продукты, научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки и т.д.), а также в пополнение запасов материальных оборотных средств.
Основное место в структуре реальных инвестиций занимают инвестиции в основной капитал, в объем которых включают затраты на новое строительство, реконструкцию, расширение и техническое перевооружение действующих промышленных, сельскохозяйственных, транспортных, торговых и других предприятий, затраты на жилищное и культурно-бытовое строительство. В случае реальных инвестиций инвестор, вкладывая средства, увеличивает производственный капитал.
В рамках диссертации будут рассмотрены только реальные инвестиции в материальные активы.
Совокупность практических действий юридических лиц, граждан и государства по вложению инвестиций в целях получения прибыли и (или) достижения иного полезного эффекта называется инвестиционной деятельностью [31, 32, 88, 210].
Инвестиционная деятельность в значительной степени зависит от государственной политики. Рыночная экономика, несмотря на ее многие положительные черты, неспособна автоматически регулировать инвестиционную деятельность, а также все экономические и социальные процессы в интересах всего общества и каждого гражданина. Она не обеспечивает социально справедливого распределения доходов, не гарантирует право на труд, не нацелена на охрану окружающей среды и не поддерживает социально не защищенные слои общества. Также частный бизнес не заинтересован вкладывать капитал в такие проекты, которые не приносят достаточно высокой прибыли, но для общества и государства они жизненно необходимы (угольная промышленность, сельское хозяйство, железнодорожный транспорт и др.).
Определение критерия оптимальности
Факт эффективности или неэффективности инвестиционных проектов будет устанавливаться по их вкладу в достижение конечных целей развития отрасли, которые отражаются, обычно, через показатели, лежащие вне экономики. Чаще всего они связаны с социальной, научной и экологическими сферами. Это личное потребление, общественное потребление, экспорт, импорт, создание дополнительных рабочих мест, воздействие на окружающую среду и т.д. Один и тот же инвестиционный проект может оказаться полезным для одного варианта целей и не полезным для другого. Многочисленные попытки свернуть несколько целей в один скалярный показатель-функционал и принять его в качестве максимизирующего или минимизирующего критерия к успеху не приводят. Свидетельством тому многообразие критериев, предлагаемых в экономической литературе. Причина неуспеха в том, что единым критерием трудно отразить все множество противоречивых пожеланий к ходу развития многомерной динамической системы, которой является отрасль. Поэтому предлагаемая имитационная модель будет многокритериальной, т.е. одновременно оптимизировать несколько целевых функций.
На наш взгляд целесообразно включить в модель, следующие критерии оптимальности: - максимальное удовлетворение спроса населения в продукции за счет отечественных товаропроизводителей; - снижение уровня безработицы до минимальных показателей; - минимальное загрязнение окружающей среды предприятиями отрасли; - снижение закупок сырья и продукции отрасли за рубежом до приемлемых показателей; - получение максимальной прибыли предприятиями отрасли, другими словами, безубыточное функционирование отрасли. Для формализации перечисленных критериев введем дополнительные обозначения: W - множество видов вредных веществ, загрязнение которыми окружающей среды возможно при функционировании предприятий отрасли; w - вид вредного вещества, загрязняющего окружающую среду, weW; Awr - существующий уровень загрязнения окружающей среды w-ым вредным веществом в г-ом районе к началу прогнозного периода, weW, reR; awqj - уровень загрязнения окружающей среды w-ым вредным веществом при производстве продукции j-ro вида по q-ой технологии, weW, Lr - количество трудовых ресурсов, задействованных в отрасли на начало прогнозного периода в г-ом районе, г е R; Vjr(t) - спрос на продукцию j-ro вида в г-ом районе в году t, t є [1,Т], j є J, reR; Cj (t) - затраты на импорт одной единицы продукции j-ro вида в году t, t є [1,Т], j є J; СІ (t) - затраты на импорт одной единицы сырья і-го вида в году t, t є [1,Т], і є І. С учетом введенных ранее (в разделе 2.2) и сейчас обозначений запишем критерии оптимальности для имитационной модели. Отметим, что некоторые критерии являются векторными и могут иметь несколько форм записи в зависимости от поставленной цели. Первый критерий - максимальное удовлетворение спроса населения в продукции отрасли за счет отечественных товаропроизводителей: а) по каждому району в течение всего прогнозного периода б) по стране в целом в течение всего прогнозного периода в) по всей стране в последнем году прогнозного периода "г X
Заметим, что целевые функции (2.10) - (2.12) с экономической точки зрения равносильны такому критерию как минимизация закупок продукции отрасли за рубежом. Второй критерий - снижение уровня безработицы или максимальное трудоустройство безработного населения на предприятия отрасли: а) по каждому району в течение всего прогнозного периода учитывая, что Lr = const (r є R), (2.13) можно записать в следующем виде б) по стране в целом в течение всего прогнозного периода в) по стране в целом в последнем году прогнозного периода
Экспериментальная апробация адекватности методики
Интересно сравнение сводной задачи (3.78)-(3.85) с "суперзадачей (3.67)-(3.75). Последняя, после исключения переменных w „л, s rmt и р mt в силу связей (3.69), приобретает структуру, сходную со структурой сводной задачи. При этом ограничениям (3.67) отвечают ограничения (3.79); их количество в сводной задаче уменьшилось. Ограничениям (3.68) соответствуют ограничения (3.80); их количества совпадают. Соответствие остальных ограничений друг другу очевидно; их количества в обеих задачах также одинаковы. Что касается переменных, то здесь различия между задачами существенны как по составу переменных, так и по их числу. Если количество прогнозов N меньше количества видов продукции и полуфабрикатов, то размерность сводной задачи оказывается меньше размерности исходной задачи (3.67)-(3.75). В силу этих причин является искомым оптимальным прогнозом. В противном случае переходим к (N-H)-oft итерации.
Сформулированные в описании метода сводная и локальные задачи заведомо имеют решения. Они являются задачами линейного программирования, и для их решения можно использовать стандартные пакеты математического про граммирования.
Для проверки работы предложенной схемы была проведена серия экспериментальных расчетов. Расчеты основывались на реальной информации о развитии отрасли "легкая промышленность" на 1985-1990г.г. Рассматривались двадцать две подотрасли, тридцать два вида продукции, восемь видов полуфабрикатов и семнадцать видов сырья. Расчеты осуществлялись на ЭВМ ЕС-1045, для решения сводной и локальных задач использовался ППП ЛП АСУ.
Приведем статистику задач, решавшихся в ходе работы декомпозиционной процедуры. Задача (3,67)-(3.75) состояла из 461 ограничения и 1008 переменных. В сводной задаче (3.78)-(3.85) число ограничений сократилось до 373, а число переменных на первой итерации равнялось 110. и через десять итераций достигало размерности модели (3.67)-(3.75). В локальных задачах количество ограничений колебалось в пределах от 20 до 70, количество переменных - от 10 до 35.
На рисунке 3.3 показано изменение функционала GN сводной задачи в зависимости от числа итераций для нескольких вариантов расчетов. Варианты различаются только начальными прогнозами, для построения которых были применены разные способы. Так, для первых двух вариантов в качестве допустимых прогнозов использовались допустимые решения задачи (3.67)-(3.75), полученные с помощью процедуры PRIMAL пакета ЛП АСУ за разное число итераций. Для третьего варианта - был выбран оптимальный план задачи (3.67)-(3.75), в которой дополнительно фиксировались капитальные вложения на протяжении всего прогнозного периода на нулевом уровне. Как видно из графиков, для всех вариантов характерна близкая к линейной скорость сходимости процесса на первых итерациях. Учитывая погрешность вычислений [114], уже за 5-7 итераций (в зависимости от варианта расчетов) получается приближенное решение задачи с точностью по функционалу до 5%. Вблизи оптимального решения наблюдается замедление процесса. Выбор начального приближения на скорость сходимости практически не влияет. На рисунке для каждого из вари антов расчетов приведена также зависимость оценки HN от числа проведенных итераций. Числа Н N являются верхними оценками оптимального значения функционала в задаче (3.67)-(3.75). Их зависимость от числа итераций не монотонна. Разность является верхней оценкой точности по функционалу текущего приближенного решения (3.87). Она монотонно не возрастает с ростом числа итераций и стремится к нулю при N - оо [132]. Эта оценка позволяет контролировать точность решения задачи. Так, если бы было достаточно найти приближенное решение, отличающееся от оптимального по функционалу не более, чем на 5%, то процесс вычислений можно было бы остановить через 14-16 итераций (в зависимости от варианта).
Зависимость значения функционала и его оценки сверху от номера итерации Представляют интерес результаты анализа структуры решения сводной задачи (3.78)-(3.85) вблизи оптимума. Сравним, например, динамику капиталь ных вложений в отрасль по годам прогнозного периода, полученную с помощью рассматриваемой декомпозиционной процедуры, с динамикой, которая получается при решении задачи (3.67)-(3.75) симплекс-методом. Соответствующие зависимости представлены на рисунке 3.4.
Из графиков видно, что динамика капитальных вложений при разных вариантах расчетов по предложенной схеме имеет сходный характер, и в то же время резко отличается от оптимальной динамики, рассчитанной симплекс-методом. Интересно отметить, что при использовании декомпозиционной схемы не наблюдалось уменьшение до нуля капитальных вложений в конце прогнозного периода. Это опровергает распространенную точку зрения: до сих пор считалось, что "хвостовой" эффект является неотъемлемым свойством линейных динамических моделей экономики. По всей вероятности "удачная" динамика капитальных вложений обусловлена выбранным способом варьирования прогнозов - в первую очередь загружаются фонды, введенные позже. Отметим также наблюдавшийся в экспериментах факт быстрого установления динамики капитальных вложений по мере роста числа итераций. Это хорошо видно на рисунке 3.5 на примере первого варианта расчетов.
Результаты экспериментальных расчётов и инвестиционные предложения
Для проведения расчетов по разработанной модели был использован пакет Microsoft Excel [ ], который является мощным средством для создания электронных таблиц и включает в себя множество средств для различного рода анализа данных. В его состав входит настройка «Поиск решения», предназначенная для решения достаточно больших задач линейного программирования (максимальное количество переменных в задаче не должно превышать 200, а количество ограничений не регламентируется) с использованием алгоритма симплексного метода и алгоритма «branch-and-branch».
В данном исследовании к рассмотрению было представлено четыре базовых проекта с различным набором технологического оборудования, предполагающих расширения ассортимента выпускаемой продукции с двух до пяти наименований.
Экономико-математическая модель учитывает не только четыре базовых проекта, но и множество их различных сочетаний в различных комбинациях. Кроме того, модель предусматривает возможности внедрение проектов в разные годы прогнозного периода. Таким образом, в модели будут проанализировано 793 варианта инвестирования, среди которых выберутся самые эффективные.
В рамках работы были проведены расчеты по трем вариантам, которые отличаются друг от друга изменениями в ограничениях числовой экономической модели.
В первом варианте устанавливались ограничения по объему производственных фондов, использованию производственных площадей, сырья полуфабрикатов, привлечению и использованию денежных средств, а также специальные, подразумевающие внедрение в каждом году прогнозного периода не более одного проекта каждого вида. Во втором варианте ко всему выше перечисленному добавили по сортименту выпускаемой продукции. В третьем варианте специальные ограничения были расширены до трех проектов каждого вида по годам прогнозного периода.
После проведения расчетов с использованием пакета электронных таблиц Microsoft Excel были получены следующие результаты.
В первом варианте прогноза ( см. прилож. 3) на 2000 - 2002 гг. прибыль от переработки молока должна составить 14072,64 тысяч рублей. При этом необходимо будет закупить в 2000 году оборудование по всем четырем базовым проектам. Хотя молоко в первом году прогнозного периода используется полностью, модель предполагает в 2001 году закупить еще одну линию по производству творога. Это обусловлено тем, что у хозяйства остаются финансовые средства и за счет отчислений от прибыли их накапливается достаточно для того, чтобы внедрить еще один проект, в результате чего произойдет перераспределения объемов производимой продукции по видам.
Молоко жирностью 3,2% будет производиться только в 2000 году ( см. табл.4.27), а затем, когда приобретенное оборудование начнет работать на полную мощность более прибыльным станет производство кефира и творога. Их объем производства увеличивается в прогнозном периоде с 455 до 1300 тонн по кефиру, а по творогу с 33,67 до 192,41 тонн. В результате этого производства молока к 2002 году жирностью 2,5% резко снизится, но не достигнет нулевой отметки. Производство полуфабрикатов тесно связано с выработкой сметаны, а так как в 2002 году объем производства молока выгодно сократить, то соответственно, снизятся и объемы ее производства с 91 до 81, тонны. Ведь именно обрат, остающийся при сепарировании, шел в основном на нормализацию молока.
