8/19/2019 Bilete Curs 2013

1/25

z1. 2. DEFINITI PROCESUL DE MODELARE I ETAPELE ACESTUIAȘModelarea constă în reprezentarea intuitivă a unor fenomene, pornind de la cunoa tereașmodului lor de manifestare. Aceasta se poate face descriptiv prin reprezentare grafică i prinșrela ii matematice. Cunoa terea modului de manifestare a fenomenelor tehnico-economice dinț șcadrul unei societă i agricole se face pe baza analizei observa iilor, a datelor tehnico-ț țeconomice la nivel de activitate sau pe baza unor experien e, în special, la nivelul factorilor deț produc ie.țModelarea unui proces decizional ne conduce la precizarea elementelor acestuia, şi anumedecidentul, formularea problemei i precizarea obiectivelor propuse de decident !minimizarea"șmaximizarea unor indicatori tehnico-economici#, mul$imea variantelor" alternativelor posibilece caracterizează o situa$ie decizională, mul$imea consecin$elor anticipate pentru fiecarevariantă, stările naturii - factori independen$i de deciden$i !de tip con%unctural#. &in mul$imevariantelor posibile, calculate după una sau mai multe metode, decidentul urmează să re$inănumai una, şi anume pe cea mai convenabilă.Modelarea economică oferă managerului latura riguroasă a ac iunilor sale !' tiin a de aț ș țconduce'#, modalită i multiple de punere de acord a resurselor !materiale, umane, financiare#ț

existente cu obiectivele formulate pentru o anumită perioadă de timp, oferindu-i posibilitateade a g(ndi i a decide 'mai bine' i 'mai repede' fără să denatureze realitatea. )olu ia pe careș ș țdecidentul o va alege depinde de datele pe care le analizează, modelază i simulează.ș

*rocesul modelării cuprinde următoarele etape:-cunoa terea detaliată a realită ii sistemului !procesului# ce se modelează+ș ț- construirea propriu-zisă a modelului economico-matematic+- experimentarea modelului econornico-matematic i evaluarea solu iei+ș ț- implementarea modelului economico-matematic.

2. DEFINI I PROCESUL DE SIMULARE I ETAPELE ACESTUIAȚ Ș)imularea este o tehnică de realizare a experimentelor, care implică utilizarea unor modelematematice i logice i care descriu comportarea unui sistem real de-a lungul unei perioadeș șmari de timp.)imularea permite în general:- determinarea formei func ionale de exprimare a legăturilor dintre fenomenele cercetate iț șestimarea valorilor parametrilor modelului+- structurarea mai bună a problemei investigate+- analiza solutiilor pentru rezolvarea problemei care face obiectul deciziei.

ealizarea procesului de simulare presupune parcurgerea următoarelor etape- formularea problemei de rezolvat+- culegerea i prelucrarea preliminară a datelor reale+ș- estimarea parametrilor de introdus în model, prin procedee din statistica matematică, pe bazadatelor reale culese+- analiza datelor simulate.

8/19/2019 Bilete Curs 2013

2/25

3. CLASIFICAREA MODELELOR ECONOMICE-MATEMATICE

Av(nd no iuni generale despre 'modelul economic' putem afirma căț "modelul economic constituie o reprezentare simplificată a fenomenelor i proceselor economice (a șrealită ii economice) având drept scop adâncirea procesului cunoasterii, elaborarea unor ț măsuri de ordin practic".

sen a metodei modelării constă în înlocuirea procesului real studiat printr-un modelțmai accesibil studiului.

/a ă de aceste considerente putem adauga căț modelul este o reprezentare izomorfă arealită ii, care oferă o imagine intuitivă, dar riguroasă în sensul structurii logice aț

fenomenului studiat i permite descoperirea unor legături i legită i greu de stabilit pe alte ș ș ț căi.

Principalele criterii pe baza cărora facem gruparea modelelor economico-matematice sunturmătoarele

a.In func ie de fe!a de !ef"ec#a!e a $!%&"e'a#icii ec%n%'ice:ț- modele macroeconomice - modele de ansamblu ale economiei,- modele mezoeconomice 0 modele la nivel regional, teritorial,- modele microeconomice 0 modele la nivel de întreprindere, unită i, trust, companie,țcombinat.&. In func ie de ca!ac#e!u" (a!ia&i"e"%!:ț- modele deterministe !mărimi cunoscute#,- modele stochastice"probabilistice !c(nd intervin mărimi a caror valoare este înso ită de oț probabilitate"variabile aleatorii#.c. In func)ie de fac#%!u" #i'$:- modele statice - nu consideră factorul timp ca fiind relevant. Modelele statice pot fi folosite

cu succes şi în compararea a două momente dar şi în delimitarea unor cauze speciale care austat la baza unor perturbări economice.- modele dinamice - consideră timpul una din cele mai importante variabile.&esigur, modelele statice au un grad de complexitate mult inferior modelelor dinamice.d. In func)ie de #!uc#u!a $!%ce e"%! !ef"ec#a#e:- modele cu profil tehnologic,- modele informational-decizionale,- modele ale relatiilor umane,- modele informatice.e. Din $unc# de (ede!e a" *!adu"ui de cu$!inde!e a" !ea"i#+)ii ec%n%'ice '%de"e"eec%n%'ice e $%# *!u$a ,n:. modele economice partiale, care reflectă numai unele fenomene sau procese economice.- modele economice generale care reflectă fenomene si procese economice caracteristice unuiansamblu economic.1n general modelele economice se referă la cresterea economică, care poate reflecta progresuleconomic privit sub aspectele sale calitative.f. Din $unc# de (ede!e #i'$ i u#i"i#a#e $!ac#ic+ '%de"e"e ec%n%'ice $%# fi:ș- modele operative ale creşterii economice !ca timp p(nă la an#. le sunt o reproducere arealitătii economice în trăsăturile sale esentiale, dar îmbracă o formă concretă !ex.planulanual#+- modele orientative ale cresterii economice ! peste an#. le reflectă realitatea în trăsăturilesale esentiale, făc(nd abstrac ie de nenumărate verigi, legături intermediare etc.ț !ex. planul de perspectivă#

2

8/19/2019 Bilete Curs 2013

3/25

. MEDIA SI INDICATORII MEDIEI

Media a!i#'e#ic+ este valoarea cea mai cunoscută i mai frecvent folosită. Media aritmeticășse ob ine prin însumarea valorilor irului i împăr irea la numărul lor.ț ș ș ț

Media a!i#'e#ic+ $%nde!a#+. C(nd avem mai multe iruri statistice de mărimile nș , n2...n3 , cumediile aritmetice x, x2, ... x3 i dorim să calculăm media generală, este gre it să calculămș șaceastă medie prin însumarea mediilor individuale i împăr irea sumei la numărul lor.ș ț 4n acestcaz este necesar să calculăm media aritmetică ponderată după formula

5pond6!x 7 n 8x27 n2 8 ..... 8 x3 7 n3 " )uma !n 8 n2 8 .... 8 n3 #

Mediana. Mediana !valoarea centrală# este acea valoare din irul de observa ii aran%ate dupăș țmărime, care împarte irul în două păr i egale ca număr. a se găse te deci la mi%locul irului,ș ț ș șav(nd de o parte i de alta un număr egal de observa ii.ș țE e'$"u 1:&ate 9,:, ;, ,>2,>:,>= Mediana este >?E e'$"u 2:&ate :, ;, Mediana este

8/19/2019 Bilete Curs 2013

4/25

. semnifica ia medieiț )emnifica ia mediei se măsoară prin gradul de împră tiere a numărului de valori în %urulț șmediei.Astfel valoarea mediei se apreciază a fi /BA ) MD1/1CA 1EF !777# dacă în %urul mediei în limitele de

x x σ 7;,?"−+ , în care x 6 produc$ia medie realizată pe perioada analizată

xσ 6 abaterea medie pătratică+se găsesc cel pu in un număr de valori care au o pondere de ;>,; Gț

&1) 1DC ) MD1/1CA 1EF ! 77# dacă în %urul mediei în limitele de x x σ −+ " , în care

x 6 produc$ia medie realizată pe perioada analizată xσ

6 abaterea medie pătratică+se găsesc cel pu in un număr de valori care au o pondere de 9H,2:Gț

) MD1/1CA 1EF ! 7# dacă în %urul mediei în limitele de x x σ 72"−+ , în care

x 6 produc$ia medie realizată pe perioada analizată xσ 6 abaterea medie pătratică+

se găsesc cel putin un număr de valori care au o pondere de =;,>;G

D ) MD1/1CA 1EF !D# dacă în %urul mediei în limitele de x x σ 72"−+ , în care

x 6 produc$ia medie realizată pe perioada analizată xσ 6 abaterea medie pătratică+nu se găsesc un număr de valori care să aibă o pondere de cel pu in =;,>;Gț

;. Limitele de încredere pentru diferitele grade de risc sunt date de expresia tp x x 7" σ −+ , în care

x 6 produc$ia medie realizată pe perioada analizată xσ 6 abaterea medie pătratică+

tp 6 valoare tabelară în func$ie de gradele de libertate !IJ# şi de risc!probabilitate de transgresiune#+

xemplu pentru un număr de ; valori de date, respectiv IJ6;- 6> valorile tabelare!distributia t ) K& D # ale lui t sunt t?G6 2, < + t2?G6 ,;+ t>?G6?.=+

9. Coeficientul de variaţie !CG# este dat de formula -??7G x

C σ

= , în care x 6 produc$ia medie realizată pe perioada analizatăσ 6 abaterea standard a irului+ș

)e apreciază semnifica$ia coeficientului de varia$ie, ştiind că dacă valorile ob$inute suntmai mici dec(t ? G - varia$ie mică+între ?. G şi 2? G - varia$ie mi%locie

mai mare de 2?. G - varia$ie mare

>

8/19/2019 Bilete Curs 2013

5/25

5. MODELAREA 6I SIMULAREA PRODUC7IEI MEDII PRINRE8RESIE LINIAR9/ormularea cea mai generală a problemei de aproximare cere ca, pornind de la o func ieț f(x)definită pe un anumit domeniu, să se determine o altă func ieț (x) , av(nd o forma c(t maisimplă, care să aproximeze c(t mai bine func iaț f(x) pe întregul domeniu de defini ie.ț

Metoda de aproximare prin interpolare determinăaproximant func iaț (x) impun(nd condi ia ca aceasta sățcoincidă cu func ia de aproximatț f(x) în toate nodurile deinterpolare. 4n felul acesta, curba asociată functiei (x)este for ată să urmeze o traiectorie impusă de pozi iaț țnodurilor de interpolare.

Acest criteriu nu este însă eficient în cazul unui număr mare de noduri de interpolare, deoarece determinareacoeficien ilor polinomului de aproximare necesită unțvolum mare de calcul i există riscul apari iei oscila iilor ș ț țintre noduri. 1n plus, dacă inserezi valorile indicate pentrufunc iaț f(x), provenind de exemplu din măsurători afectatede erori, nu are sens să impunem replicarea lor de cătrefunc ia de aproximare. 4n aceste situa ii este convenabilăț țaplicarea unei metode care să determine cea mai 'bună'func ie care să minimizeze abaterea medie pătratică întreț

f(x) iș (x) în toate punctele în care se cunoa te valoareașfunc iei originae.ț

A$!% i'a!ea du$+ c!i#e!iu" ce"%! 'ai 'ici $+#!a#e de#e!'in+ % func ieț F(x) ca!e nu'ai #!ece prin $unc#e"e de defini ie ciț printre e"e a #fe" ,nc;# u'a $+#!a#e"%! a&a#e!i"%! ,n#!e func ii"eț F(x) iș f(x) ,n ace #e $unc#e + fie 'ini'+.

*entru formalizarea acestui criteriu, se consideră func ia sub formă tabelară, avandț nmasuratori(x1 ! x2 ! x" ! !xn ) afectate de erori inerente i se urmare te determinarea unei func ii deș ș țaproximare (x) , astfel definită înc(t suma patratelor abaterilor în punctele de defini ie să fiețminimă L!xi-5i#26Minim 1n func ie de tipul func iei de aproximareț ț (x) pot fi aplicate mai multe tipuri de regresie polinomială, exponentială, logaritmică, hiperbolică, etc..

nun$ul problemei Ja nivel de ară se cere să se calculeze ecua ia de regresie pentru oț ț perioada den ani la cultura de gr(u. &atele sunt înscrise în tabelul de mai %os

abelul nr.

8/19/2019 Bilete Curs 2013

6/25

; ==2 2 HH : 2##% "%#"9 ==< 2 2;

8/19/2019 Bilete Curs 2013

7/25

5e unde se ob in valorile lui a si b! respectiv:ț

a62>9; ;

>?;:H ;;2>9;7;;-;7>?;:H

6 :9=?; 6 ;9;

; >?;:H;7>?;:H-

;7 2>9; ;= ; 6< H,<;? ;? ;?

)e ob ine ecua ia de regresie liniară, care reprezintăț ț modelul c alculat pentru seria de date f!t#

F(t)kg/ha = 1538,1+318,3t Se dau valori lui t în limita domeniului (timpului) studiat ( în cazul nostru1,2,3,4,5), respectiv perioada 2002-2006E emplu ! "(1, respectiv 2002)# 153$,1 % 31$,3&1 # 1$56,4 ' *a

"(5, respectiv 2006)# 153$,1 % 31$,3&5 # 312+,6 ' *a

atele se înscriu in ta el.

)1MKJA A MB& JKJK1)imularea presupune calcularea produc iei medii pentru anul următor.ț*utem simula prin acest model, produc ia medie pentru anul 2??:, respectiv t69ț

)e ob ine /!9#, !respectiv 2??:#6 ;:,=- H;2#ț

CAJCKJKJ J1M1 JB & 4DC &Eom calcula în continuare intervalul de încredere în care se află produc ia extrapolată prințmodel.*entru aceasta se calculează abaterea medie pătratică a regresiei liniare i se înlocuie te înș șexpresia x 8"- xσ 7tp , în care x 6 produc$ia medie aproximată pe perioada analizată

xσ 6 abaterea medie pătratică a regresiei liniare+tp 6 valoare tabelară în func$ie de gradele de libertate şi de risc ! probabilitate detransgresiune#+

abelul nr. . Ealorile necesare pentru calculul abaterii medii pătratice a regresiei liniareAnii! # f!t# (x) /!x#-x !/!x#-x#22??2 =2< H;9,> -9?;29?2??< >2H 2 :>,: -< H,< ? < ;2??> ?< 2>=< ? ?2??; 2=9; 2H ,< < H,< ? < ;2??9 2:>9 < 2=,9 9?;29?)ume 2>9; 12% ' 1#1"1%$Media 2>=< 2>=<

:

8/19/2019 Bilete Curs 2013

8/25

abaterea medie pătratică xσ :

xσ 4#-!

#! 2

−

−∑nn

x x 4 22;,?: 3g"ha

abel valorile t sunt t?G6 2, < + t2?G6 ,;+ t>?G6?.= # $4!41= 2493 (+/-) 2,13 225,07 2972,4 kg/ha iș 2013,6 kg/ha$4?= 4>!42= 2493 (+/-) 1,5 225,07 2830,61 kg/ha iș 2155,4 kg/ha$4@= 4>!4 = 2493 (+/-) 0,9 225,07 2695,56 kg/ha iș 2290,4 kg/ha

.Reprezentarea grafica

Comentariu

*roduc ia medie extrapolată prin ecua ia de regresie liniară este pentru un risc mai mare deț ț

>?G,sau o probabilitate mai mică de 9?G&iferen a fa ă de produc ia realizată este de ;=;,= 3g"haț ț ț

@. MODELAREA 6I SIMULAREA PRODUC7IEI MEDII PRINRE8RESIE PATRATIC9/ormularea cea mai generală a problemei de aproximare cere ca, pornind de la o func ieț f(x)definită pe un anumit domeniu, să se determine o altă func ieț (x) , av(nd o forma c(t mai

simplă, care să aproximeze c(t mai bine func iaț f(x) pe

întregul domeniu de defini ie.țMetoda de aproximare prin interpolare determinăaproximant func iaț (x) impun(nd condi ia ca aceasta sățcoincidă cu func ia de aproximatț f(x) în toate nodurile deinterpolare. 4n felul acesta, curba asociată functiei (x)este for ată să urmeze o traiectorie impusă de pozi iaț țnodurilor de interpolare.

Acest criteriu nu este însă eficient în cazul unui număr mare de noduri de interpolare, deoarece determinarea

coeficien ilor polinomului de aproximare necesită unțvolum mare de calcul i există riscul apari iei oscila iilor ș ț țintre noduri. 1n plus, dacă inserezi valorile indicate pentru

H

8/19/2019 Bilete Curs 2013

9/25

func iaț f(x), provenind de exemplu din măsurători afectate de erori, nu are sens să impunemreplicarea lor de către func ia de aproximare. 4n aceste situa ii este convenabilă aplicarea uneiț țmetode care să determine cea mai 'bună' func ie care să minimizeze abaterea medie pătraticățîntre f(x) iș (x) în toate punctele în care se cunoa te valoarea func iei originae.ș ț

A$!% i'a!ea du$+ c!i#e!iu" ce"%! 'ai 'ici $+#!a#e de#e!'in+ % func ieț F(x) ca!e nu'ai #!ece prin $unc#e"e de defini ie ciț printre e"e a #fe" ,nc;# u'a $+#!a#e"%! a&a#e!i"%! ,n#!e func ii"eț F(x) iș f(x) ,n ace #e $unc#e + fie 'ini'+.

*entru formalizarea acestui criteriu, se consideră func ia sub formă tabelară, avandț nmasuratori(x1 ! x2 ! x" ! !xn ) afectate de erori inerente i se urmare te determinarea unei func ii deș ș țaproximare (x) , astfel definită înc(t suma patratelor abaterilor în punctele de defini ie să fiețminimă L!xi-5i#26Minim 1n func ie de tipul func iei de aproximareț ț (x) pot fi aplicate mai multe tipuri de regresie polinomială, exponentială, logaritmică, hiperbolică, etc..

/ / E

)e cere să se calculeze un model prin regresie pătratică pentru o serie de date !;#, func ie dețtimp !t# i să se simuleze acest model.ș

abel Dr. 2??; 2??9 2??:t* +,2##1 1 2 " % ' f!t#!3g"ha# =2< >2H ?< 2=9; 2:>9 5

(t)(- /0a)

1'$#!''

2"# !

2 '&!$"

2$%%!"

2& "!$'

2'1 !

&acă polinomul de aproximare are gradul 2, aplicarea criteriului celor mai mici pătrateconduce la regresia pătratică de forma

/!t#6 a8bt8ct2

iar sistemul de ecua ii liniare a cărei solu ie asigura minimizarea abaterii medii pătraticeț țdevinena 8bLt 8 cLt2 6LxaLt 8bLt2 8 cLt6 Lxt2

sau prin înlocuirea datelor din tabelul 9;

;a8;;b822;c6>?;:H;;a822;b8=:=c6 ;>

8/19/2019 Bilete Curs 2013

10/25

abel nr. f!t#7t f!t#7t2

2??2 =2< =2< =2<2??< >2H 2 > H 9 2H;9 ;: 22??> ?< < = 2: H ?2?= ?92;2>9; ; ;; ;2?=:; 99; ;;; >?;:H 22; =H92=< ? 22:>H>;?

;; ;>?? :9???; 2>9; ;; ;>2;>

8/19/2019 Bilete Curs 2013

11/25

S E E)imularea presupune calcularea produc iei medii pentru anul următor i calculareaț ș

intervalului de încredere pentru acestă produc ie simulată.ț*utem simula prin acest model, produc ia medie pentru anul 2??:, respectiv t69ț

)e ob ineț/!9#, !respectiv 2??9#6# ! 111'!& 4', 1"2!2$42'* 3g"h62'1 ! 3g"ha&in tabelul

8/19/2019 Bilete Curs 2013

12/25

. FUNC IILE DE PRODUC7IE RESURSELE I FACTORII DEȚ ȘPRODUC IEȚ

/unc iile de produc ie modelează rela ia dintre produc ie i factorii care o influen ează înț ț ț ț ș țforma sa generală aceasta poate fi reprezentată astfel*(x ) + F(x i )

Cum multitudinea de factori xi este foarte mare se analizează func ii de produc ie de ,2,

8/19/2019 Bilete Curs 2013

13/25

U'ani personalul muncitor din unită ile agricole. eprezintă factorul constient al intregiițactivităti, elementul prin care sunt puse in actiune mi%loacele de productie. Creează valorimai mari.

B. Ra$%!#u" in#!e (%"u'u" fac#%!i"%! i (%"u'u" $!%duc#iei #%#a"e %inu#e.Fic i: păm(ntul, tractoarele, masinile agricole, constructiile, amena%ările hidrotehnice etc.

Eolumul lor nu este influentat in cursul anului de variaria productiei totale. &etermină in bună măsură capacitatea de productie a unitătii agricole. *articipă la mai multe cicluri de productie, transmit(ndu-si treptat valoarea asupra productiei.1ncarcă costurile de productie prin cheltuielile cu amortizarea lor.

a!ia&i"i: 4ngră ămintele, semintele, fura%ele, apa pentru irigat, pesticidele. Eolumul lor șdepinde nemi%locit de varia ia produc iei totale. )e consumă integral într-un ciclu deț ț produc ie, transmit(ndu-si in totalitate valoarea asupra productiei create.ț C. Pa!#ici$a!e "a ac#i(i#+#i de $!%duc#ieM%n%(a"en#i săm(n a, materialul săditor, îngră ămintele, carburan ii, etc. Ktilizarea lor esteț ș țlimitată la o singură cultură.P%"i(a"en#i ractoarele, plugurile, animalele de produc$ie, clădirile etc. )unt utiliza i la oțgamă largă de culturi sau categorii de animale.&esfă urarea eficientă a activită ilor în unită ile agricole necesită ca asigurarea cu resurse deș ț ț productie, combinarea si alocarea lor să fie astfel facută înc(t să ducă la

-valorificarea integrală a capacită ii de produc ie a unită ii prin folosirea completă aț ț țresurselor+ -obtinerea unor cantită i sporite de produse pe hectar i animal fura%at, cu cheltuieliț șc(t mai reduse pe unitatea de produs+ -cre terea continuă a randamentului resurselor utilizate, prin aplicarea tehnologiilor șmoderne si a mi%loacelor tehnice perfec ionate.ț

'. /0123413 F5 15 6178/2/95:1 :; 3 ne oferă următoarele posibilită$i

laborarea, pentru orice cultură, a mai multor variante de tehnologii de produc$ie$in(nd cont de nivelul de produc$ie, de gradul de mecanizare, de modul de apartenen$ă ami%loacelor mecanice, de modul de plata a mi%loacelor închiriate etc.

laborarea tehnologiilor pentru categoriile de animale existente în fermă lasf(rşitul anului de plan+

Modificarea oricărui element definitoriu pentru tehnologia de produc$ie !norme demuncă, tarife de plată, norme de consum, etc.# şi recalcularea tuturor indicatorilor înconformitate cu modificările făcute.

laborarea planului de produc$ie vegetală pentru o exploata$ie agricolă prindeterminarea elementelor sale caracteristice !plan de cultură, indicatori la nivel de exploata$ie,fişe tehnologice ale culturilor, necesar lunar de mi%loace materiale şi băneşti, etc.#.

laborarea planului de produc$ie pentru aceste categorii de animale, fiecare

categorie intr(nd în plan cu tehnologiile elaborate şi cu numărul de animale mediu fura%at.Calcularea costului orar pe lucrare pentru serviciile executate.

8/19/2019 Bilete Curs 2013

14/25

CONTINUTUL FISEI TE NOLO8ICE/isa tehnologică a unui produs, reprezintă ansamblul de lucrări repartizat în timp !zi,

decada, luna#, de necesar de for ă de muncă, de necesar de lucrari mecanizate si de necesar dețmateriale pentru ob$inerea unui produs.

Cu a%utorul fişei tehnologice care are înscrisă în ea normele de consum de for$ă demuncă, de energie, de materiale se calculează

necesarul de for$ă de muncă, repartizarea în timp a for$ei de muncă şi salariilecorespunzătoare+

necesarul de energie !mi%loace, mecanisme, motoare electrice#, repartizarea întimp şi cheltuielile aferente+

necesarul de materiale, repartizarea lor în timp şi cheltuielile aferente.&e o importan$ă deosebită în respectarea tehnologiei o are cunoaşterea modului de

aplicare a tehnologiei, care constă în desfăşurarea lucrărilor în timp şi a necesarurilor demi%loace tehnice, umane şi financiare.

4n produc$ia agricolă tehnologia unui produs, reprezintă de obicei, tehnologia ob$ineriiunui produs intermediar, din cadrul circuitului economic al produsului !filierei#.

Astfel dacă se consideră produsul 'pasta de tomate', circuitul economic al acestui produs poate fi descompus în verigi de produc$ie

factori→ tomate→ industrializare→ depozitare → comercializare → consumatori

*entru fiecare verigă a circuitului sunt aplicate tehnologii corespunzătoare, dar principiile analizei şi proiectării acestor tehnologii sunt în general aceleaşi, chiar dacă vizeazăactivită i diferite de produc$ie, de industrializare, de depozitare, de comercializare.ț

/iecare verigă, care în cazul nostru constituie o tehnologie de sine stătătoare, poate fila r(ndul sau subdivizată în procese de muncă. *rocesele de muncă constituie gruparealucrărilor din tehnologie în func$ie de acelaşi obiectiv.

Astfel la culturile de produc$ie vegetală procesele de muncă pot fieliberat terenul+ fertilizat cu îngrăşăminte naturale+ fertilizat cu îngrăşăminte chimice+ pregătit terenul în vederea semănatului !plantatului#+ semănatul !plantatul#+ între$inerea culturii prin lucrări manuale+ între$inerea culturii prin lucrări mecanice+ tratamente de combatere a bolilor şi dăunătorilor+ recoltatul.

*rocesele de muncă sunt constituite la r(ndul lor din lucrări specifice procesului demuncă respectiv.

*entru a constitui un adevărat instrument de organizare ştiin$ifică a produc$iei, fişatehnologică trebuie să cuprindă o serie de indicatori cu con$inut tehnic, economic şiorganizatoric care să permită fermierilor să urmărească şi să aplice, în teren, diferitele măsuritehnologice, să determine volumul de resurse materiale, umane şi financiare necesare, şi săstabilească costurile directe de produc$ie.

4n fişele tehnologice sunt incluşi

>

8/19/2019 Bilete Curs 2013

15/25

• parametri cantitativi şi calitativi de executare a lucrărilor !ad(ncimea arăturii, distanteîntre r(nduri de semănat, dozele de îngrăşăminte, fungicide şi erbicide la hectar,normele de semin$e la hectar, s.a.#+

• perioada calendaristică de executare a lucrărilor considerate pentru un an agricolnormal+

• agregatele pe care le utilizăm în executarea lucrărilor !tipul tractorului şi al maşiniiagricole, forma$ia de muncă, norma zilnica de lucru, s.a.#.

*e baza acestor elemente primare, av(nd în vedere normativele în vigoare, se determinănecesarul de for$ă de muncă în ore - om sau zile - om, cu indicarea categoriei profesionale, oretractor sau hectare arătura normală, zile perechi animale, tone sau tone"3m, necesarul demateriale !săm(n$ă, îngrăşăminte, fungicide, insecticide, erbicide, apa de irigat, s.a.#.

/işa tehnologică con$ine elemente privind costurile directe ca salariile personalului+ plata lucrărilor efectuate de ter$i+ costul materiilor şi materialelor s.a.

otalitatea cheltuielilor cuprinse în fişa tehnologică reprezintă costul tehnologic al produc$iei. 4mbunătă$irea tehnologiei, în condi$iile intensificării continue a produc$iei, poateatrage după sine o creştere a cheltuielilor pe unitatea de suprafa$ă, însă sporirea produc$iei vaduce la reducerea costurilor pe unitatea de produs, asigur(nd astfel sporirea masei de profit.

/işele tehnologice sunt necesare pentru programarea, pregătirea şi organizarea produc$iei servind la determinarea necesarului de mi%loace de produc$ie, a for$ei de muncă precum şi a cheltuielilor directe de produc$ie. le constituie elemente de bază în conducereaştiin$ifică a exploata$iei agricole, întruc(t sintetizează, pe culturi, limitele consumurilor demuncă vie şi materializata, rezultatele materiale concretizate în produc$ia principală şisecundară, precum şi rezultatele economice directe. *e baza fişei tehnologice se poate calcula pentru fiecare cultură cheltuielile directe, pe elemente şi perioade, ceea ce permite urmărireaşi controlul sistematic asupra desfăşurării activită$ii economice a exploata$iei agricole.

=c>ema privind elaborarea automată a fi?ei te>nologice ?i a planului anual de produc@ie

DB M /1N DB MA 1E AC KAJ1OA !7 AC KAJ1OA !7 PDBJBI1C

0Baz+ de da#e

AC KAJ1OA *A AM 11

!calcule editări#

;

/1)1-mecanic-manual-masini-tractoare-culturi

/1)1-culturi-lucrari-materiale

F5=36178/2/95:3

*A AM 11

8/19/2019 Bilete Curs 2013

16/25

7#AC KAJ1OA introducerea de noi date6 modificarea datelor existente6 ster erea unor date6 listareadatelor ecran/imprimanta)

8/19/2019 Bilete Curs 2013

17/25

*lanurile de produc$ie şi bugetele de venituri şi cheltuieli au mai multe sec$iuni şicuprind obiectivele ce trebuiesc realizate într-un an. Acestea constituie instrumentele principale în activitatea de management în societă$ile comerciale agricole şi fermelecomponente.

*rincipalii indicatori calcula$i cu a%utorul programului AI > 1. Li #a cu"#u!i"%! din $"an i $!inci$a"ii indica#%!i.

4n con$inutul acestei liste sunt cuprinse informa$ii pe fiecare cultură şi ferme vegetale.2. Li #a 'a#e!ia"e"%! nece a!e.4n con$inutul acestei liste sunt cuprinse informa$ii pe fiecare material, pe fiecare

cultură sau la nivel de ferma+3. Indica#%!ii #eGnic%-ec%n%'ici "a ni(e" de e $"%a#a)ie a*!ic%"+ fe!'a (e*e#a"+.

. Ca"cu"a!ea nece a!u"ui de 'iH"%ace $e "uni ca"enda!i #ice./urnizarea acestor informa$ii, defalcate din planul anual, este asigurată prin programe

A8R , astfel ca fermierul sau conducerea exploata$iei agricole să poată lua din timp măsuriorganizatorice privind executarea lucrărilor agricole, mecanizat sau manual, asigurareafunc$ionarii mi%loacelor tehnice, aprovizionarea cu materii, materiale, semin$e, combustibilis.a.

)e prezintă în continuare con$inutul listelor ce cuprind informa$ii lunare.5. Re$a!#iza!ea nece a!u!i"%! de 'iH"%ace $e "uni ca"enda!i #ice;. Decesarul de zile normă !O.D.#, lucrări manuale pe luni calendaristice4n con$inutul acestei liste sunt cuprinse informa$ii privind necesarul de zile normă

pentru lucrări manuale pe culturi şi luni calendaristice, precum şi necesarul anual pe culturi.;.2. Decesarul de salarii, lucrări manuale pe luni calendaristice în cuprinsul acestei

liste sunt cuprinse informa$ii privind fondul de salarii necesar lunar pentru lucrări manuale peculturi precum şi necesarul anual pe culturi şi ferma agricolă.

;.. Decesarul de salarii, lucrări mecanizate, pe luni calendaristice.4n con$inutul acestei liste sunt cuprinse informa$ii privind fondul de salarii necesar

lunar, pentru lucrări mecanizate pe culturi, precum şi necesarul anual pe culturi şi fermaagricolă.

;.;. Decesarul de motorină pe luni calendaristice4n con$inutul acestei liste sunt cuprinse informa$ii privind necesarul lunar de motorină

pe culturi şi ferme agricole şi necesarul anual pe culturi şi ferma agricolă.;.9. Decesarul de materii şi materiale pe luni calendaristice4n con$inutul acestei liste sunt cuprinse informa$ii privind necesarul de materii şi

materiale precum şi necesarul anual de materii şi materiale, la nivelul fermei agricole, înexpresie fizică şi valorică.;.:. Decesarul de apă pentru irigat !M

8/19/2019 Bilete Curs 2013

18/25

1=. MODELAREA PRIN METODA ARIANTELOR LO8ICE SAUMETODA CONSTRUCTI AMetoda consta in Qconstruirea Q de variante logice care sa tina cont de resursele de care dispuneexploata ia agricolă.ț

Da#e *ene!a"e

UM gâru orzpb

boabe mazarefl

soarelui cam ag Total

sup ha/cam 1 1 1 1 1 1Profit lei/ha 216 614 330 51 ! " "00

#$ iu%ie #$/UM 0&01 0&01 6&2 2&5 3

VARIANTE LO I!E "E #TR$!T$RA A !$LT$RILOR Va%ia&'a 1

* ha 25 25 12 8 10 3 80Profit lei 5400 15350 3"60 4136 ! "0 2 00 40336

#$ iu%ie #$ 0&25 0&25 4&4 0 25 " 10"

Va%ia&'a 2 * ha 20 30 10 ! 12 3 80

Profit lei 4320 1!420 3300 4136 1054! 2 00 43424#$ iu%ie #$ 0&2 0&3 62 0 30 " 102

Va%ia&'a 3 * ha 15 30 10 10 15 3 80

Profit lei 3240 1!420 3300 51 0 131!5 2 00 46015#$ iu%ie #$ 0&15 0&3 62 0 3 &5 " 10"

)e apreciazF varianta care ofera cele mai bune oportunitati intreprinderii. 1n rezolvarea problemei se poate recurge la procurarea unor inputuri din afara intreprinderii. &e exempluforta de munca sezoniera.)e procedeaza in acelasi fel pentru fiecare resura consumata în întregime. 1n apreciereacostului achizitionarii resursei se tine cont si de cheltuielile colaterale ale inputului. &eexemplu pentru forta de munca se tine cont de cheluielile de transport, cazare, hrana, asigurarisociale etc.

11. METODA PRO8RAM9RII LINIARE DE OPTIMI ARE ADIMENSIUNII SI STRUCTURII ACTI ITATILOR DINTR-OINTREPRINDERE

Me#%de"e '%de!ne se referă at(t la proiectarea de variante tehnologice, dar şi laalegerea variantei care corespunde cel mai bine unui obiectiv !ex. profit maxim pe unitatea de produs etc.#.

Aceste metode utilizează ca baza de date at(t experien$a celui care proiectează acestetehnologii, dar şi observa$ii statistice, normative şi date experimentale.

Modelele de programare matematică şi mai ales subclasa acestora 0 modelele de programare liniară 0 ocupă un loc deosebit de important, at(t în teoria c(t şi în practicaeconomică.

H

8/19/2019 Bilete Curs 2013

19/25

Modelul problemei de programare liniară con$ine restric$ii şi un criteriu de'performan$ă' care să permită evaluarea eficien$ei fiecărei activită$i.

ste evident că obiectivul Qeficien$a maximăQ înseamnă minimizarea efortului şimaximizarea rezultatului, iar conceptul de optim se defineşte, în acest caz, ca un programcare minimizează sau maximizează o func$ie obiectiv şi, în acelaşi timp, satisface toaterestric$iile tehnico-economice.

ela$iile ! #, !2# şi !

8/19/2019 Bilete Curs 2013

20/25

J2? - suprafa$a culturilor 5 ,52 şi 5; nu trebuie să ocupe mai mult dec(t "2 dinsuprafa$a totală 5 8 52 8 8 5; R6 ) "2, ) 2"2, )

8/19/2019 Bilete Curs 2013

21/25

L1 ZNMAN 2 0.000, 0.013, 0.000, 0.000 9 4.000.000L3 ZNMAN 5 0.000, 0.054, 0.791, 0.000 9 4.000.000L4 ZNMAN 6 0.000, 0.056, 0.000, 0.623 9 4.000.000L12 ZNMEC 6 0.056, 0.000, 0.000, 0.056 9 4.000.000L13 ZNMEC 7 0.000, 0.250, 0.638, 0.000 9 4.000.000L14 ZNMEC 9 0.637, 0.000, 0.000, 0.000 9 4.000.000L15 ZNMEC10 0.000, 0.000, 0.000, 0.865 9 4.000.000L16 C N!A"A5 0.000, 0.600, 0.600, 0.000 9 4.000.000L17 C N!A"A6 0.000, 0.000, 0.000, 0.600 9 4.000.000L18 C N!A"A7 0.000, 0.000, 0.000, 0.600 9 4.000.000L19 C N!A"A8 0.000, 0.000, 0.000, 0.600 9 4.000.000

L20 C N!AZ # 0.000, 300.000, 200.000,100.000 9 4.000.000

L21 C N!" #A 0.000, 0.000, 0.000, 200.000 9 4.000.000

L22 $# #MAN38.000, 73.000, 27.000,82.000 9 4.000.000

L23 $# #MEC 40.000, 41.000, 25.000,44.000 9 4.000.000L24 L%C#E$#& 0.000, 189.000, 0.000, 0.000 9 4.000.000L25 ' * 0.000, 0.000, 1.000, 1.000 9 30.000L26 ' t t 1.000, 1.000, 1.000, 1.000 9 50.000

)e afi ează solutia modelului, respectiv solu ia primală i solu ia duală astfelș ț ș țE A 1 A T 1 J * 1 M A J

a!ia&i"a: Denu'i!e: Ma!i'e : a"%a!ea A$%!# in /unc. Bb. la /unc. Bb. 5 Irau

8/19/2019 Bilete Curs 2013

22/25

)e listeaza pe ecran ecapitulatie fisa1n *JAD se intocmeste un *JAD ! ex *JEI? programul procsmsGsimpex.pr care se acceseaza)e selecteaza Codul *JADKJK1 ! ex *JEI?

8/19/2019 Bilete Curs 2013

23/25

*entru 5 8 52 8 8 5; R ))e introduc se introduc R ) i urmată de denumirea liniei, în cazul nostru )K* A/A A B AJF,ș Du exista limite în ceea ce prive te numărul de linii !restrictii# ce vor putea fi adaugate.ș ecomandam ca liniile sa fie scrise pe o foaie pentru a le introduce corect in model. 7777 - urmează o interogare dacă mai dorim sau nu adăugarea de noi linii, !valoarea

implicită pentru ieşire fiind DK#.7777 - o dată cu terminarea adăugării de linii suntem întreba$i dacă dorim listareainforma$iilor ob$inute !implicit DK#. 777 *entru o eventuala refolosire a matricii putem introduce un nume sub care se vasalva fişierul. Acest fişier va avea o extensie de tip &T/.

777 &acă dorim să ştergem o linie din marice indicăm numărul ei, pe care l-am putut nota c(nd am adaugat valorile termenului liber.

777 dacă nu introducem pentru ie ire valoarea ===.ș4n final ob$inem matricea pe care trebuie să o denumim.

7777 introduce i numele fi ierului de structură fără indicarea extensiei !ex. Bpt #ț șfişier care va fi preluat pentru rezolvare în programul )1M*J 5 .

777 - &oriti rezolvarea modelului Y implicit este DK&aca ai notat [ atunci ai accesat programul )1M*J 5 de optimizare.

2

8/19/2019 Bilete Curs 2013

24/25

A8R 5ntocmirea interactiva a matricei se face accesind ( care ruleaza sub F/A ) procsmsBsimpex.prg P!%*!a'u" Si'$"e

S%"u)ii

5nterac

2>

1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,n2 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,

AC9<C;9 >C>9?+>L;8+9I?>C;,9C;?;A>C>

( generat automat ) 3iC.xiC (i + $ la nD C+ $ la m)

B?C+>< ;J>9C+>3 (generatăautomat)

5 8528U

5 8 8 5< 8

RRRU

R

R

R

bi

)K ) (interactiv) 2

8/19/2019 Bilete Curs 2013

25/25

2