На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Экономическое моделирование

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 29.04.2012. Сдан: 2011. Страниц: 8. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


 
 МИНИСТЕРСТВО  СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА  РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ  ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ  ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ  УЧРЕЖДЕНИЕ
 ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ
 ПЕРМСКАЯ  ГОСУДАРСТВЕННАЯ  СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННАЯ АКАДЕМИЯ
 имени академика Д.Н. Прянишникова 
 
 
 
 
 

                Кафедра информационных систем. 
                 
                 
                 
                 

Курсовой  проект
по  дисциплине: «Моделирование социально-экономических процессов» 
 
 

                Выполнила: студентка 4 курса факультета заочного обучения специальности «Экономика и управление на предприятии АПК»
                Группы  Эз-2007-290
                Тиунова А.А. 

                Проверил: Кандидат экономических наук, доцент кафедры
                Каштаева  С.В. 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 

              Пермь 2011
     Содержание
     Введение...........................................................................................................3
    1. Оптимизация кормового  рациона с помощью экономико-математической модели.....................................................................................4
    1.1. Постановка задачи...............................................................................4
    1.2 Исходные данные..................................................................................5
    1.3. Разработка числовой  экономико-математической модели............5
    1.4 Анализ результатов решения задачи.................................................7
    2.  Экономико-статистическое моделирование.........................................10
    2.1 Построение и использование  уравнения тренда.................................10
    2.2 Исходные данные......................................................................................10
    2.3 Построение и анализ уравнения регрессии..........................................11
    Список  использованной литературы..........................................................14
    Приложения
    Введение.
   Эффективность  применения экономико-математических методов для решения тактических и стратегических задач управления в сельском хозяйстве не вызывает сомнений. Аргументы за это:
   - получение наилучшего экономического  эффекта (максимальная прибыль,  минимальные издержки производства) без дополнительных инвестиций;
   - определение «узких мест» рассматриваемого производственного процесса;
   -  сведения о потенциальных возможностях  предприятия (пределы изменения и устойчивость параметров);
   - информация о «теневых» ценах  (цена 1 га сельскохозяйственных  угодий, 1 человеко-дня трудовых ресурсов и др.).
   Производственная  система в сельском хозяйстве  как система управления содержит технологии двух групп: производственные, образующие производственно-технологические процессы, и информационные, отображающие в системах управления эти производственные процессы.
   Объектами компьютеризации в производственной системе являются информационные процессы в управляющей системе и технологические процессы объекта управления.
   Сложность процесса построения и реализации моделей  оптимизации процессов сельскохозяйственного производства, а также трудности с программным обеспечением, адаптированным к имеющейся вычислительной технике, препятствовали до недавнего времени  внедрению современных методов принятия управленческих решений, основанных на применении экономико-математических методов и современных технологий.
    Пытаясь конструктивно решить эту сложную  проблему и помочь специалистам сельскохозяйственного производства предлагается методика, основанная на применении электронных таблиц Excel-2000 c надстройкой «Поиск решений».
    1. Оптимизация кормового  рациона с помощью  экономико-математической  модели.
    1.1. Постановка задачи 

     Экономико-математическое моделирование, как правило, опирается  на методы линейного программирования. Линейное программированием  называется нахождение оптимального плана в задачах имеющих линейную структуру. Для решения задач  линейного программирования, как правило, используется симплекс метод, кот в общем виде заключается в том, что при помощи последовательных итерационных процедур находится решение задачи, удовлетворяющее условию оптимальности.

    В общем случае, доля решения подобных задач необходимо пройти следующие этапы:

    Выяснение экономической сущности задач и  нахождении системы переменных.
    Анализ  и формализация всех ограничений  задачи.
    Нахождение целевой функции и критерия ее оптимальности.
    Математическая формализация всех исходных данных и поиск решения задачи.
    Четвертый этап может осуществляться двумя  способами:
      Нахождения решения вручную
      Использование ЭВМ
    По  всем параметрам второй способ является наиболее удобным, поскольку он сокращает затраты времени на поиск решения задач, обеспечивает необходимую наглядность информации и возможность корректировки исходных данных.
          Особое значение ЭММ имеет в такой отрасли  народного хозяйства, как животноводство. При помощи линейных моделей можно, например, составить оптимальный рацион кормления скота, который удовлетворял бы всем требованиям по питательности и одновременно обеспечивал бы минимум затрат.
    1.2 Исходные данные.
     Разработайте  оптимальный суточный кормовой рацион на стойловый период для дойной коровы живой массой 400 кг, суточным удоем 12 кг  при содержании жира 3,8 %.
       Для получения заданной продуктивности  в рационе должно содержаться  кормовых единиц не менее11,3 кг  кормовых единиц (по варианту, выданному преподавателем), переваримого протеина не менее 1090 г. и каротина не менее 420 мг. Согласно зоотехническим допустимым нормам кормления животных границы содержания кормов в рационе следующее:
     концентрированные                      - 1,1 – 3 кг.
     грубые                                             - 5 – 12 кг.
     силос                                               - 10 – 20 кг.
     корнеклубнеплоды                        - 2 – 10 кг.
     Таблица 1.1. Содержание питательных веществ в кормах и стоимость 1 кг корма.

  Корма

Содержится  в 1 кг. корма Стоимость 1 кг  корма,
руб.
кормовых  единиц кг
переваримый протеин, г. каротин, мг
Х1 – комбикорм Х2 – мука виковая
0,90 1,16
160 209
2 2
4,8 5
Х3 – сено луговое Х4 – сено клеверо-тимофеечное
Х5 – солома ячменная
0,42 0,50
0,36
48 52
12
15 30
4
1,24 1,5
0,4
Х6 – силос клеверный Х7 – силос подсолнечниковый
0,16 0,16
19 15
20 15
0,8 0,67
Х8 – сахарная свекла Х9 – картофель
0,26 0,30
12 16
  1,07 1,84
 
   Удельный  вес соломы в грубых должен быть не более 20%, картофеля не более 10%.
Критерий оптимальности  – минимальная стоимость кормового  рациона.

1.3. Разработка числовой экономико-математической модели

    Система ограничений:
    1. Блок ограничений по содержанию  питательных веществ в рационе:
    Ограничение по балансу кормовых единиц будет показывать, что за счет всех имеющихся кормов необходимо обеспечить не менее 11,3
    1)Кормовые  единицы, кг
0,9х1+ 1,16х2 + 0,42х3 + 0,50х4 + 0,36х5 + 0,16х6 + 0,16х7 + 0,26х8 +
+ 0,3х9  >= 11,3 

    Аналогично  записываются условия по балансу перевариваемого протеина и каротина: 

    2)Перевариваемый  протеин 

    160х1+ 209х2 + 48х3 + 52x4 + 12x5 + 19x6 + 15x7 + 12x8 + 16x9 >= 1090 

    3) Каротин 

      2х1+ 2х2 + 15х3 + 30x4 + 4x5 + 20x6 + 15x7>= 420 

    2. Блок ограничений по структуре рациона.
    4) Минимальное включение концентрированных кормов
    х1+ х2 >= 1,1
    5) Максимальное включение концентрированных  кормов
    х1+ х2 <= 3
    6) Минимальное включение грубых  кормов
    х3 + x4 + x5 >= 5
    7) Максимальное включение грубых кормов
    х3 + x4 + x5 <= 12
    8) Минимальное включение силоса
    x6 + x7 >= 10
    9) Максимальное включение силоса
    x6 + x7 <= 20
    10) Минимальное включение корнеклубнеплодов
    x8 + x9 >= 2
    11) Максимальное включение корнеклубнеплодов
    x8 + x9 <= 10
    3. Блок ограничений по удельному  весу отдельных видов кормов.
    12)По  удельному весу соломы в грубых кормах (не более 20%)
    x5 <= 0,2(х3 + x4 + x5 )
    x5 – 0,2x3 + 0,2x4 – 0,2x5 <= 0
    -0,2х3 – 0,2х4 + 0,8х5 <= 0
    13) По картофелю в клубнекорнеплодах  (не более 10%)
    X9 <= 0,1(х8 + x9)
    X9 - 0,1х8 – 0,1x9 <= 0
     - 0,1х8 + 0,9x9 <= 0
    4. Целевая функция
    4,8х1+ 5х2 + 1,24х3 + 1,5х4 + 0,4х5 + 0,8х6 + 0,67х7 + 1,07х8 +  +1,84х9 >min 

    Таким образом, мы построили экономико-математическую модель задачи оптимизации рациона  кормления коровы. Данную задачу я разрешу при помощи пакета MicroSoft – Office 2000, в который входит пакет с электронной таблицей MicroSoft Excel, в распоряжении которого имеется мощное средство поиска решений задач такого типа. Данные, полученные по результатам решения, удовлетворяют своей точностью и аналитическими свойствами. Можно также производить необходимую корректировку введенных данных, с  автоматическим подсчетом конечного результата. (Таблица 1.2)
    1.4 Анализ результатов решения задачи.
    Анализ  оптимального рациона
    В оптимальный кормовой рацион должны войти следующие корма:
    Мука  виковая                                3 кг
    Сено  клеверо-тимофеечное         12 кг
    Силос клеверный                         20 кг
    Сахарная  свекла                           9 кг
    Картофель                                    1 кг
    При этом стоимость рациона будет минимальной и равна 60,47 руб.
    Анализ  содержания питательных  веществ в рационе
    1) Кормовые единицы вошли в рацион  свыше нормы на 4 гр.
    2) Перевариваемого протеина содержится  в рационе свыше нормы на 665 гр.
    3) Каротина в рационе содержится выше нормы на 346 гр.
    Анализ  структуры рациона
    Концентрированные корма вошли в рацион по максимальной границе. Увеличивать их не выгодно. При увеличении их на 1 кг стоимость  рациона увеличится на 5 р.
    Грубые  корма вошли в рацион по максимальной границе. Увеличивать их не выгодно. При увеличении их на 1 кг стоимость рациона увеличится на 1,5 р.
    Силос вошел в рацион по максимальной границе. Увеличивать его не выгодно. При увеличении их на 1 кг стоимость рациона увеличится на 0,8 р.
    Клубнекорнеплоды  вошли в рацион по максимальной границе. Увеличивать их не выгодно. При увеличении их на 1 кг стоимость рациона увеличится на 1,15 р.
    Анализ  отдельных видов  кормов.
    Солома  вошла в рацион меньше максимально  заданной границы (на 2,4 кг). Картофель  в корнеклубнеплодах вошел в рацион по максимально заданной границе. Увеличивать его не выгодно, при увеличении его на 1 кг стоимость рациона увеличится на 0,77р. 
 
 
 
 
 

 

    
          Таблица1.2.  
    Результ. Нормир. Целевой Допустимое Допустимое
Ячейка Имя значение стоимость Коэффициент Увеличение Уменьшение
$D$4 Значения переменных х1 - комбикорм 0 -0,1999 4,8 0,199999999 1E+30
$E$4 Значения переменных х2 - мука виковая 3 0 4,999999999 1E+30 0,199999999
$F$4 Значения переменных х3 - сено луговое 0 -0,26 1,24 0,26 1E+30
$G$4 Значения переменных х4 - сено клеверо-тимофеечное 12 0 1,5 1,68064E+14 0,26
$H$4 Значения переменных х5 - солома ячменная 0 -1,1 0,4 1,1 1E+30
$I$4 Значения переменных х6 - силос клеверный 20 0 0,8 1,41511E+14 0,13
$J$4 Значения переменных х7 - силос подсолнечниковый 0 -0,13 0,67 0,13 1E+30
$K$4 Значения переменных х8 - сахарная свекла 9 0 1,07 0,77 1,274444444
$L$4 Значения переменных х9 - картофель 1 0 1,84 1E+30 0,77
    Результ. Теневая Ограничение Допустимое Допустимое
Ячейка Имя значение Цена Правая  часть Увеличение Уменьшение
$M$6 Кормовые единицы  общая питательность 15,32 0 11,3 4,02 1E+30
$M$7 Перевариваемый  протеин общая питательность 1755 0 1090 665 1E+30
$M$8 Каротин общая питательность 766 0 420 346 1E+30
$M$9 минимальное включение концентрированных кормов общая питательность 3 0 1,1 1,9 1E+30
$M$10 максимальное включение  концентрированных кормов общая  питательность 3 4,999999 3 2,11675E+15 1,9
$M$11 минимальное включение  грубых кормов общая питательность 12 0 5 7 1E+30
$M$12 максимальное включение грубых кормов общая питательность 12 1,5 12 1E+30 7
$M$13 минимальное включение  силоса общая питательность 20 0 10 10 1E+30
$M$14 максимальное включение  силоса общая питательность 20 0,8 20 1E+30 10
$M$15 минимальное включение  корнеклубнеплодов общая питательность 10 0 2 8 1E+30
$M$16 максимальное включение  корнеклубнеплодов общая питательность 10 1,147 10 1,03867E+16 8
$M$17 ограничение по удельному  весу соломы в грубых кормах общая  питательность -2,4 0 0 1E+30 2,4
$M$18 ограничение по картофелю в корнеклубнеплодах общая питательность 0 0,77 0 9 1
$M$19 Целевая функция  общая питательность 60,47 0 0 0 1E+30
 

    
    2.  Экономико-статистическое моделирование.
    2.1 Построение и использование  уравнения тренда.
    Тренд (от англ. Trend — тенденция, произносится «трэнд») — долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда. Тренды могут быть описаны различными уравнениями — линейными, логарифмическими, степенными и т. д. Фактический тип тренда устанавливают на основе подбора его функциональной модели статистическими методами либо сглаживанием исходного временного ряда.
    Тренд в экономике — направление  преимущественного движения показателей. Обычно рассматривается в рамках технического анализа, где подразумевают направленность движения цен или значений индексов. Чарльз Доу отмечал, что при восходящем тренде последующий пик на графике должен быть выше предыдущих, при нисходящем тренде последующие спады на графике должны быть ниже предыдущих. Выделяют тренды восходящий (бычий), нисходящий (медвежий) и боковой (флэт). На графике часто рисуют линию тренда, которая на восходящем тренде соединяет две или более впадины цены (линия находится под графиком, визуально его поддерживая и поддталкивая вверх), а на нисходящем тренде соединяет два или более пика цены (линия находится над графиком, визуально его ограничивая и придавливая вниз). Трендовые линии являются линиями поддержки (для восходящего тренда) и сопротивления (для нисходящего тренда).
    2.2 Исходные данные
    Таблица 2.1 Исходные данные
№ года, (х) годы объем реализации, ц (у)
1 2001 8
2 2002 18
3 2003 23
4 2004 34
5 2005 46
6 2006  
7 2007 72,58
ЗАДАНИЕ: 1. Получить уравнения тренда  - линейное, параболическое и степенное.
2. Выбрать то  уравнение, которое лучше отражает  исходные данные (у которого коэффициент детерминации R2   больше).
3. Рассчитать  прогноз оплаты труда на 2007 год.
1.Создаем график.

2. Линейное уравнение
y = 9,2х – 1,8
R2 = 0,983
Параболическое  уравнение
у = 0,714х2 + 4,914х + 3,2
R2 = 0,991
Степенное уравнение
y = 8,062х1,05
R2 = 0,989
Коэффициент детерминации R2 больше в параболическом уравнении. Это значит что она больше чем другие уравнения отражает действительность.
Рассчитываем  прогноз оплаты труда на 2007 год.
у = 0,714х2 + 4,914х + 3,2
у = 0,714 * 49 + 4,914 * 7 + 3,2 = 34,99 + 34,39 + 3,2 = 72,58р.
2.3 Построение и анализ уравнения регрессии.
Регрессио?нный (линейный) анализ — статистический метод исследования зависимости  между зависимой переменной Y и  одной или несколькими независимыми переменными X1,X2,...,Xp. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения.
    Цели  регрессионного анализа
    Определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными)
    Предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых)
    Определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой
Регрессионный анализ нельзя использовать для определения  наличия связи между переменными, поскольку наличие такой связи  и есть предпосылка для применения анализа.
Исходные данные представим в виде таблицы.
Таблица 2.2. Исходные данные
y х1 х2
Объем реализации Реклама Оплата труда
126 4 8
137 4,8 18
148 3,8 23
191 8,7 34
274 8,2 46
 
    Результаты  регрессионного анализа.
    Таблица 2.3. Результаты регрессионного анализа
      Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
Y-пересечение 73,05464167 36,13557162 2,021682193
Реклама 0,4145639444 10,55226254 0,039286735
Оплата  труда 3,864319033 1,700710365 2,272179386
 
    Во  втором столбце таблицы , содержатся коэффициенты уравнения регрессии а0, а1, а2.
    Уравнение регрессии зависимости объема реализации от затрат на рекламу и индекса потребительских расходов, полученное с помощью EXCEL, имеет вид:
    y = 73,054 + 0,414 х1 + 3,864х2
    Оценка  качества модели
    Для оценки качества модели используют коэффициенты корреляции R и детерминации R2 , которые находятся в первой таблице результатов регрессионного анализа.
                                     Таблица 2.4.
Регрессионная статистика
Множественный R 0,951112779
R-квадрат 0,904615518
 
    Коэффициент детерминации R2 равен 0,905, он показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. Следовательно, около 91% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
    Анализ  влияния факторов на зависимую переменную по модели
    Коэффициент при X1  показывает, что при увеличении расходов на рекламу на 1 руб. объем реализации вырастет на 0,41 руб.
    Коэффициент при X2  показывает, что при увеличении расходов на оплату труда на 1 руб. объем реализации вырастет на 3,86 руб. 
 
 
 
 
 
 
 

    Список  использованной литературы.
1. Математическое  моделирование экономических процессов  в сельском хозяйстве. / Под ред. А.М.Гатаулина. М., 1990.
2. Практикум   по математическому моделированию  экономических процессов в сельском хозяйстве /Под ред. А.Ф.Карпенко. М.:Финансы и статистика,1995.
3. М.М.Тунееев, В.М.Сухоруков. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. М.: Финансы и статистика, 1986.
4. М.Е. Браславец Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства.  М.: Экономика, 1971.
5. М.Е.  Браславец Практикум по математическим  методам в организации и планировании  сельскохозяйственного производства.  М.: Экономика, 1975.
6. А.М. Гатаулин, Л.А. Харитонова, Г.В. Гаврилов Экономико-математические методы в планировании сельскохозяйственного производства.  М.: Колос, 1976.
7.  Р.Г. Кравченко  Математическое моделирование экономических  процессов  в сельском хозяйстве.  М.: Колос, 1978.
8. Р.Г.  Кравченко, И.Г. Попов, С.З. Толпекин  Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства.  М.: Колос, 1973.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.