Экономико-математический анализ деятельности нефтегазового предприятия на примере ОАО "Лукойл"

СОДЕРЖАНИЕ

• Введение
• 1. Экономико-математические методы анализа деятельности предприятий
• 1.1 Сущность и необходимость применения математических моделей в экономике
• 1.2 Основные направления применения математических моделей в экономике
• 2. Экономико-математический анализ деятельности ОАО «Лукойл»
• 2.1 Краткая характеристика предприятия
• 2.2 Технико-экономический анализ
• 2.3 Экономико-математический анализ
• 3. Разработка предложений по повышению эффективности деятельности ОАО «Лукойл» на основе экономико-математического анализа его деятельности
• 3.1 Основные направления совершенствования
• 3.2 Определение эффективности предложений
• Заключение
• Список использованной литературы
• Введение
• Экономико-математические методы и модели имеют общий с другими экономическими дисциплинами объект исследования - экономику как социально-экономическую систему. Однако у этого научного направления есть свой собственный предмет исследования. Оно изучает разные стороны своего объекта и прежде всего количественные взаимосвязи и закономерности. При этом используются особые научные методы, которые сами становятся объектом исследования..
• О значении и оценке мировым научным сообществом данного направления можно судить по количеству лауреатов Нобелевской премии по экономике, проводивших свои исследования на стыке экономики и математики. Нобелевская премия по экономике начала присуждаться с 1969 г. Лауреатами этой премии, по нашим подсчетам, стали 36 выдающихся ученых-экономистов, в том числе 26 ученых-экономистов - за исследования на стыке экономики и математики.
• Выявление количественных взаимосвязей и закономерностей в социально-экономической системе облегчается при использовании информационных технологий. Однако реальный синтез экономической теории, статистики, математики и информатики еще впереди и, как нам представляется, принесет в будущем немало открытий. При этом существенную роль будут играть различные модели.
• В общем виде модель можно определить как условный образ (упрощенное изображение) реального объекта (процесса), который создается для более глубокого изучения действительности.
• Метод исследования, базирующийся на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Необходимость моделирования обусловлена сложностью, а порой и невозможностью прямого изучения реального объекта (процесса). Значительно доступнее создавать и изучать прообразы реальных объектов (процессов), т.е. модели. Можно сказать, что теоретическое знание о чем-либо, как правило, представляет собой совокупность различных моделей. Эти модели отражают существенные свойства реального объекта (процесса), хотя на самом деле действительность значительно содержательнее и богаче.
• Подобие между моделируемым объектом и моделью может быть физическое, структурное, функциональное, динамическое, вероятностное и геометрическое. При физическом подобии объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу. Структурное подобие предполагает наличие сходства между структурой объекта и структурой модели. При выполнении объектом и моделью под определенным воздействием сходных функций наблюдается функциональное подобие. При наблюдении за последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели отмечается динамическое подобие, вероятностное подобие - при наличии сходства между процессами вероятностного характера в объекте и модели, а геометрическое подобие - при сходстве пространственных характеристик объекта и модели.
• Таким образом, актуальность темы дипломной работы обусловлена не только необходимостью анализа существующих тенденций развития рассматриваемого объекта на примере модели, но и возможностью прогнозирования дальнейших параметров его развития.
• Целью данной дипломной работы является экономико-математический анализ деятельности нефтегазового предприятия на примере ОАО «Лукойл». Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:
• определить сущность и необходимость применения математических моделей в экономике;
• рассмотреть основные направления применения математических моделей в экономике;
• провести технико-экономический и экономико-математический анализ деятельности ОАО «Лукойл»;
• определить основные направления совершенствования использования экономико-математических моделей в управлении предприятием;
• определить эффективность внесенных предложений.
• Дипломная работа написана на 60 листах и состоит из введения, трех глав, разбитых на параграфы, заключения и списка использованной литературы.
• 1. Экономико-математические методы анализа деятельности предприятий
• 1.1 Сущность и необходимость применения математических моделей в экономике
• В мире сегодня признается, что эффективность деятельности любого субъекта рынка зависит от степени адаптации организационных структур, процессов бизнеса, перестраиваемости производственных и технологических процессов, уровня подготовки, отбора, активизации и стимулирования персонала в реализации целей управления.
• В общем виде модель можно определить как условный образ (упрощенное изображение) реального объекта (процесса), который создается для более глубокого изучения действительности.
• Метод исследования, базирующийся на разработке и использовании моделей, называется моделированием. Необходимость моделирования обусловлена сложностью, а порой и невозможностью прямого изучения реального объекта (процесса). Значительно доступнее создавать и изучать прообразы реальных объектов (процессов), т.е. модели. Можно сказать, что теоретическое знание о чем-либо, как правило, представляет собой совокупность различных моделей. Эти модели отражают существенные свойства реального объекта (процесса), хотя на самом деле действительность значительно содержательнее и богаче.
• Подобие между моделируемым объектом и моделью может быть физическое, структурное, функциональное, динамическое, вероятностное и геометрическое. При физическом подобии объект и модель имеют одинаковую или сходную физическую природу. Структурное подобие предполагает наличие сходства между структурой объекта и структурой модели. При выполнении объектом и моделью под определенным воздействием сходных функций наблюдается функциональное подобие. При наблюдении за последовательно изменяющимися состояниями объекта и модели отмечается динамическое подобие, вероятностное подобие - при наличии сходства между процессами вероятностного характера в объекте и модели, а геометрическое подобие - при сходстве пространственных характеристик объекта и модели.
• Экономико-математическое моделирование, являясь одним из эффективных методов описания сложных социально-экономических объектов и процессов в виде математических моделей, превращается тем самым в часть самой экономики, вернее, в сплав экономики, математики и кибернетики. Подтверждением положительной оценки этого явления стало присуждение Нобелевских премий в области экономики в последнее десятилетие в основном только за новые экономико-математические исследования.
• Основным методом исследования систем является метод моделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и использование моделей.
• Метод моделирования основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения реального объекта не непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более доступного объекта, его модели.
• Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:
• * анализ экономических объектов и процессов;
• * экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических процессов;
• * выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии.
• Следует, однако, иметь в виду, что далеко не во всех случаях данные, полученные в результате экономико-математического моделирования, могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Они скорее могут быть рассмотрены как «консультирующие» средства.
• Принятие управленческих решений остается за человеком. Таким образом, экономико-математическое моделирование является лишь одним из компонентов (пусть очень важным) в человеко-машинных системах планирования и управления экономическими системами.
• Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т.е. соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность модели - в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, что характерно и для экономико-математического моделирования. При моделировании имеется в виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые считаются существенными для исследования.
• Проверка адекватности экономико-математических моделей является весьма серьезной проблемой, тем более, что ее осложняет трудность измерения экономических величин. Однако без такой проверки применение результатов моделирования в управленческих решениях может не только оказаться мало полезным, но и принести существенный вред.
• Социально-экономические системы относятся, как правило, к так называемым сложным системам. Сложные системы в экономике обладают рядом свойств, которые необходимо учитывать при их моделировании, иначе невозможно говорить об адекватности построенной экономической модели.
• Важнейшие из этих свойств:
• * эмерджентность как проявление в наиболее яркой форме свойства целостности системы, т.е. наличие у экономической системы таких свойств, которые не присущи ни одному из составляющих систему элементов, взятому в отдельности, вне системы. Эмерджентность есть результат возникновения между элементами системы так называемых синергических связей, которые обеспечивают увеличение общего эффекта до величины, большей, чем сумма эффектов элементов системы, действующих независимо. Поэтому социально-экономические системы необходимо исследовать и моделировать в целом;
• * массовый характер экономических явлений и процессов.
• Закономерности экономических процессов не обнаруживаются на основании небольшого числа наблюдений. Поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения;
• * динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении параметров и структуры экономических систем под влиянием среды (внешних факторов);
• * случайность и неопределенность в развитии экономических явлений. Поэтому экономические явления и процессы носят в основном вероятностный характер, и для их изучения необходимо применение экономико-математических моделей на базе теории вероятностей и математической статистики;
• * невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде;
• * активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым действиям в зависимости от отношения системы к этим факторам, способам и методам их воздействия.
• Выделенные свойства социально-экономических систем, естественно, осложняют процесс их моделирования, однако эти свойства следует постоянно иметь в виду при рассмотрении различных аспектов экономико-математического моделирования, начиная с выбора типа модели и кончая вопросами практического использования результатов моделирования.
• Как известно, в составе экономико-математических методов можно выделить следующие научные дисциплины и их разделы:
• * экономическую кибернетику (системный анализ экономики, теорию экономической информации и теорию управляющих систем);
• * математическую статистику (дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный анализ, кластерный анализ, частотный анализ, теорию индексов и др.);
• * математическую экономику и эконометрику (теорию экономического роста, теорию производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ, глобальное моделирование и т.п.);
• * методы принятия оптимальных решений (математическое программирование, сетевые и профаммно-целевые методы планировании и управления, теорию массового обслуживания, теорию и методы управления запасами, теорию игр, теорию и методы принятия решений, теорию расписаний и др.; причем только в математическое программирование входит ряд разделов профаммирования - линейное, нелинейное, динамическое, целочисленное, параметрическое, сепарабельное, стохастическое, дробно-линейное, геометрическое профаммирование);
• * специфические методы и дисциплины экономики (для централизованно планируемой экономики - теорию оптимального функционирования экономики, оптимальное планирование, теорию оптимального ценообразования, модели материально-технического снабжения; для рыночной, или конкурентной, экономики - модели свободной конкуренции, модели монополии, индикативного планирования, модели теории фирмы и др.);
• * экспериментальные методы изучения экономики (математические методы анализа и планирования экономических экспериментов, имитационное моделирование, деловые игры, методы экспертных оценок и т.п.).
• Если попытаться классифицировать сами экономико-математические модели, то можно выделить свыше десяти признаков, основными из которых являются:
• 1) по общему целевому назначению - теоретико-аналитические и прикладные модели;
• 2) по степени афегирования объектов - макроэкономические (функционирование экономики как единого целого) и микроэкономические (предприятия и фирмы) модели;
• 3) по конкретному предназначению - балансовые (требование соответствия наличия ресурсов и их использования), трендовые (развитие моделируемой системы через длительную тенденцию ее основных показателей), оптимизационные (выбор наилучшего варианта из множества вариантов производства, распределения или потребления), имитационные (в процессе машинной имитации изучаемых систем или процессов) модели;
• 4) по типу информации, используемой в модели, - аналитические (на базе априорной информации) и идентифицируемые (на базе апостериорной, экспериментальной информации) модели;
• 5) по учету фактора неопределенности - детерминированные и стохастические модели;
• 6) по характеристике математических объектов или аппарата - матричные модели, модели линейного и нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модели теории игр и т.п.;
• 7) по типу подхода к изучаемым системам - дескриптивные (описательные) модели (например, балансовые и трендовые модели) и нормативные модели (оптимизационные и модели уровня жизни).
• К числу сложной комбинированной экономико-математической модели, например, можно отнести экономико-математическую модель межотраслевого баланса, являющуюся по вышеприведенной классификации прикладной, макроэкономической, аналитической, дескриптивной, детерминированной, балансовой, матричной моделью, причем выделяют как статические, так и динамические модели межотраслевого баланса.
• По общему целевому назначению экономико-математические модели делятся на теоретико-аналитические, используемые при изучении общих свойств и закономерностей экономических процессов, и прикладные, применяемые в решении конкретных экономических задач анализа, прогнозирования и управления.
• По степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются на макроэкономические и микроэкономические. Хотя между ними и нет четкого разграничения, к первым из них относят модели, отражающие функционирование экономики как единого целого, в то время как микроэкономические модели связаны, как правило, с такими звеньями экономики, как предприятия и фирмы.
• По конкретному предназначению , т.е. по цели создания и применения, выделяют балансовые модели, выражающие требование соответствия наличия ресурсов и их использования; трендовые модели, в которых развитие моделируемой экономической системы отражается через тренд (длительную тенденцию) ее основных показателей; оптимизационные модели, предназначенные для выбора наилучшего варианта из определенного числа вариантов производства, распределения или потребления; имитационные модели, предназначенные для использования в процессе машинной имитации изучаемых систем или процессов и др.
• По типу информации, используемой в модели, экономико-математические модели делятся на аналитические, построенные на априорной информации, и идентифицируемые, построенные на апостериорной информации.
• По учету фактора времени модели подразделяются на статические, в которых все зависимости отнесены к одному моменту времени, и динамические, описывающие экономические системы в развитии.
• По учету фактора неопределенности модели распадаются на детерминированные, если в них результаты на выходе однозначно определяются управляющими воздействиями, и стохастические (вероятностные), если при задании на входе модели определенной совокупности значений на ее выходе могут получаться различные результаты в зависимости от действия случайного фактора.
• Экономико-математические модели могут классифицироваться также по характеристике математических объектов, включенных в модель, другими словами, по типу математического аппарата, используемого в модели. По этому признаку могут быть выделены матричные модели, модели линейного и нелинейного программирования, корреляционно-регрессионные модели, модели теории массового обслуживания, модели сетевого планирования и управления, модели теории игр и т.д.
• Наконец, по типу подхода к изучаемым социально-экономическим системам выделяют дескриптивные и нормативные модели. При дескриптивном (описательном) подходе получаются модели, предназначенные для описания и объяснения фактически наблюдаемых явлений или для прогноза этих явлений; в качестве примера дескриптивных моделей можно привести балансовые и трендовые модели. При нормативном подходе интересуются не тем, каким образом устроена и развивается экономическая система, а как она должна быть устроена и как должна действовать в смысле определенных критериев. В частности, все оптимизационные модели относятся к типу нормативных; другим примером могут служить нормативные модели уровня жизни.
• 1.2 Основные направления применения математических моделей в экономике
• Производственная функция одной переменной Y = f(x) - функция, независимая переменная которой принимает значения объемов затрачиваемого ресурса (фактора производства), а зависимая переменная - значения объемов выпускаемой продукции. В связи с этим производственная функция (ПФ) / называется одноресурсной, или однофакторной ПФ, ее область определения - множество неотрицательных действительных чисел. Запись у = f(x) означает, что если ресурс затрачивается или используется в количестве х единиц, то продукция выпускается в количестве у = f(х) единиц.
• Символ / (знак функции) является характеристикой производственной системы, преобразующей ресурс в выпуск. В микроэкономике считают, что у - это максимально возможный объем выпуска продукции, если ресурс затрачивается или используется в количестве х единиц. В макроэкономике такое понимание не совсем корректно, так как при ином распределении ресурсов между структурными единицами экономики выпуск может быть иным, поэтому ПФ - это статистически устойчивая связь между затратами ресурса и выпуском. Более правильной считается запись у = j (x, а), где а - вектор параметров ПФ.
• Рассмотрим простую ПФ вида f(х)=ахР, где х - величина затрачиваемого ресурса (например, рабочего времени), f(х) - объем выпускаемой продукции (например, число готовых деталей), величины а 1л b -параметры ПФ. Из графика (рис. 1.1, а) следует, что с ростом величины затрачиваемого ресурса х объем выпуска у растет, однако при этом каждая дополнительная единица ресурса дает все меньший прирост объема у выпускаемой продукции.
• Это обстоятельство (рост объема выпуска у и уменьшение прироста объема А>' с ростом величины х) отражает фундаментальное положение экономической теории, подтвержденное на практике и называемое законом убывающей эффективности.
• ПФ имеют различные области использования с реализацией принципа «затраты - выпуск» как на микро-, так и на макроуровне.
• Микроэкономические ПФ используются для описания взаимосвязи между величиной затрачиваемого или используемого ресурса X в течение определенного времени и выпуском продукции у, осуществляемым конкретным субъектом хозяйствования. Макроэкономические ПФ можно использовать для описания взаимосвязей между годовыми затратами труда в масштабе региона или страны и годовым конечным выпуском продукции (или дохода) этого региона или страны в целом, а также для решения задач анализа, планирования и прогнозирования.
• На микроэкономическом уровне затраты и выпуск могут измеряться в натуральных или в стоимостных единицах и показателях; например, годовые затраты труда - в человеко-часах (объем человеко-часов - натуральный показатель) или в рублях выплаченной заработной платы (ее величина - стоимостной показатель); выпуск продукции может быть представлен в штуках или других натуральных единицах (тоннах, метрах и т.п.) или в виде своей стоимости. На макроэкономическом уровне затраты и выпуск измеряются обычно в стоимостных показателях, представляя собой стоимостные (ценностные) афегаты, т.е. суммарные величины произведений объемов затрачиваемых (или используемых) ресурсов и выпускаемых продуктов на их цены.
• Производственная функция нескольких переменных - это функция вида у= f(x)=f(x1,…,xn,а), независимые переменные хi которой принимают значения объемов затрачиваемых или используемых ресурсов (число переменных п равно числу ресурсов), а значение функции имеет величину объемов выпуска; а - вектор параметров. В связи с этим такие производственные функции называются многоресурсными, или многофакторными.
• Для отдельного субъекта хозяйствования, выпускающего однородный продукт, ПФ/(х1,..., х„) могут связывать объем выпуска (в натуральном или стоимостном выражении) с затратами рабочего времени по различным видам трудовой деятельности, комплектующих изделий, энергии, основного капитала, измеряемым обычно в натуральных единицах (производственные функции такого типа характеризуют действующие технологии субъектов хозяйствования).

• Рис. 1.1 - Производственные функции в экономике:
• При построении ПФ для отдельного региона или страны в целом в качестве величины годового выпуска у (объемы выпуска или дохода на макроуровне обозначаются большой буквой) чаще всего берут совокупный продукт (доход) региона или страны, исчисляемый обычно в неизменных, а не в текущих ценах, в качестве ресурсов рассматривают: основной капитал К{хх) - объем используемого в течение года основного капитала; живой труд L(x2) - количество единиц затрачиваемого в течение года живого труда, исчисляемые обычно в стоимостном выражении.
• В результате строят двухфакторную ПФf(x1,x2), или Y=f(K, L). Далее от двухфакторных производственных функций переходят к трехфакторным, при этом в качестве третьего фактора иногда вводятся объемы используемых природных ресурсов. Кроме того, если производственные функции строятся по данным временных рядов, то в качестве особого фактора роста производства можно включить технический прогресс.
• ПФ у = f(x1,x2) называется статической, если ее параметры и характеристика f не зависят от времени t (хотя объемы ресурсов и объем выпуска могут зависеть от времени t), т.е. можно иметь представление в виде временных рядов. ПФ называется динамической, если: а) время t фигурирует в качестве самостоятельного фактора производства, влияющего на объем выпускаемой продукции; б) параметры ПФ и ее характеристика f зависят от времени t, если параметры ПФ оцениваются по данным временных рядов (объем ресурсов и выпуска) продолжительностью tо лет (т.е. базовый промежуток для оценки параметров имеет продолжительность tо лет), то экстраполяцию по такой производственной функции следует рассчитывать не более чем на tо/3 лет вперед (т.е. промежуток экстраполяции должен иметь продолжительность не более чем tо/3 лет).
• При построении ПФ влияние НТП учитывается множителем ept, где р (р > 0) - характеризующий темп прироста выпуск, осуществляемый под влиянием НТП:
• у (t)=ept f(x1 (t), x2 (t)),
• где t = 0,1,..., Т.
• Данная ПФ - простейшая динамическая ПФ, содержащая нейтральный (не материализованный в одном из факторов) технический прогресс. В сложных случаях НТП, выступающий как трудо- или капиталосберегающий фактор, может воздействовать непосредственно на производительность и капиталоотдачу:
• В целом выбор аналитической формы ПФ у=f(x1, x2) обусловливается теоретическими соображениями учета особенностей взаимосвязей между конкретными ресурсами (при микроэкономическом уровне), особенностей параметризации (реальных или экспертных данных, преобразуемых в параметры ПФ). Отметим, что оценка параметров ПФ обычно проводится с помощью метода наименьших квадратов.
• Производственная функция f(x1, x2) должна удовлетворять ряду свойств:
• а) без ресурсов нет выпуска;
• б) с ростом затрат хотя бы одного ресурса объем выпуска растет;
• в) с ростом затрат одного (i-го) ресурса при неизменном количестве другого ресурса величина прироста выпуска на каждую дополнительную единицу j-го ресурса не растет (закон убывающей эффективности);
• г) производственная функция является однородной функцией степени р > 0: при р > I с ростом масштаба производства в г раз (t > 1) объем выпуска возрастает в tP раз (т.е. имеем рост эффективности производства при росте масштаба производства); при р < I имеем падение эффективности производства от роста масштаба производства; при р-\- постоянную эффективность производства при росте его масштаба или независимость удельного выпуска от масштаба производства.
• Ошибочность исходной гипотезы о степени взаимозаменяемости факторов может служить причиной недостаточной статистической значимости оценок производственной функции Кобба-Дугласа.
• Линейное программирование - это частный раздел оптимального программирования. В свою очередь оптимальное (математическое) программирование - раздел прикладной математики, изучающий задачи условной оптимизации. В экономике такие задачи возникают при практической реализации принципа оптимальности в планировании и управлении.
• Необходимым условием использования оптимального подхода к планированию и управлению (принципа оптимальности) является гибкость, альтернативность производственно-хозяйственных ситуаций, в условиях которых приходится принимать планово-управленческие решения. Именно такие ситуации, как правило, и составляют повседневную практику хозяйствующего субъекта (выбор производственной программы, прикрепление к поставщикам, маршрутизация, раскрой материалов, приготовление смесей и т.д.).
• Слова «наилучшим образом» здесь означают выбор некоторого критерия оптимальности, т.е. некоторого экономического показателя, позволяющего сравнивать эффективность тех или иных планово-управленческих решений. Традиционные критерии оптимальности: «максимум прибыли», «минимум затрат», «максимум рентабельности» и др.
• Таким образом, выбор оптимального управленческого поведения в конкретной производственной ситуации связан с проведением с позиций системности и оптимальности экономико-математического моделирования и решением задачи оптимального программирования.
• Задачи оптимального программирования в наиболее общем виде классифицируют по следующим признакам.
• 1. По характеру взаимосвязи между переменными -
• а) линейные,
• б) нелинейные.
• В случае а) все функциональные связи в системе ограничений и функция цели - линейные функции; наличие нелинейности хотя бы в одном из упомянутых элементов приводит к случаю б).
• 2. По характеру изменения переменных -
• а) непрерывные,
• б) дискретные.
• В случае а) значения каждой из управляющих переменных могут заполнять сплошь некоторую область действительных чисел; в случае б) все или хотя бы одна переменная могут принимать только целочисленные значения.
• 3. По учету фактора времени -
• а) статические,
• б) динамические.
• В задачах а) моделирование и принятие решений осуществляются в предположении о независимости от времени элементов модели в течение периода времени, на который принимается планово-управленческое решение. В случае б) такое предположение достаточно аргументированно принято не может быть и необходимо учитывать фактор времени.
• 4. По наличию информации о переменных -
• а) задачи в условиях полной определенности (детерминированные),
• б) задачи в условиях неполной информации,
• в) задачи в условиях неопределенности.
• В задачах б) отдельные элементы являются вероятностными величинами, однако известны или дополнительными статистическими исследованиями могут быть установлены их законы распределения. В случае в) можно сделать предположение о возможных исходах случайных элементов, но нет возможности сделать вывод о вероятностях исходов.
• 5. По числу критериев оценки альтернатив -
• а) простые, однокритериальные задачи,
• б) сложные, многокритериальные задачи.
• Выбору метода решения конкретной задачи оптимального программирования предшествует ее классификация, т.е. отнесение к одному из классов оптимизационных задач, начиная с приведенных самых общих признаков (например, задача дискретного линейного программирования с булевыми переменными).
• Развитие и совершенствование методов решения задач оптимального программирования идет от случаев типа а) к случаям типа б), в).
• Наиболее изучены задачи линейного программирования, для которых разработан универсальный метод решения - метод последовательного улучшения плана (симплекс-метод), т.е. любая задача линейного программирования решается (реализуется) этим методом.
• 2. Экономико-математический анализ деятельности ОАО «Лукойл»
• 2.1 Краткая характеристика предприятия
• ЛУКОЙЛ - одна из крупнейших международных вертикально интегрированных нефтегазовых компаний. Приоритетными видами деятельности Компании являются разведка и добыча нефти и газа, производство нефтепродуктов и нефтехимической продукции, а также сбыт произведенной продукции. Основная часть деятельности Компании в секторе разведки и добычи осуществляется на территории Российской Федерации, главной ресурсной базой является Западная Сибирь. Значительная часть продукции Компании реализуется на международном рынке. ЛУКОЙЛ занимается сбытом нефтепродуктов в России, Восточной Европе, странах СНГ и США.
• ЛУКОЙЛ является второй крупнейшей частной нефтяной компанией в мире по размеру доказанных запасов углеводородов. Доля Компании в общемировых запасах нефти составляет около 1,3%, в общемировой добыче нефти - около 2,1%. Компания играет ключевую роль в энергетическом секторе России, на ее долю приходится 18% общероссийской добычи нефти и 18% общероссийской переработки нефти.
• По состоянию на начало 2007 года доказанные запасы нефти Компании составили 15 972 млн. барр., газа - 24 598 млрд. фут3, что в совокупности составляет 20 072 млн. барр. н.э.
• В секторе разведки и добычи ЛУКОЙЛ располагает качественным диверсифицированным портфелем активов. Основным регионом нефтедобычи Компании является Западная Сибирь. Новым быстрорастущим регионом является Тимано-Печора, где за последние пять лет добыча нефти выросла более чем в 1,6 раза. ЛУКОЙЛ также реализует ряд проектов в секторе разведки и добычи за пределами России: в Казахстане, Египте, Азербайджане, Узбекистане, Саудовской Аравии, Иране, Колумбии, Венесуэле, Ираке.
• С введением в эксплуатацию Находкинского месторождения Компания начала реализацию газовой программы, в соответствии с которой добыча газа в среднесрочной перспективе будет расти ускоренными темпами. Ресурсной базой для реализации этой программы являются месторождения Большехетской впадины и Каспийского моря, а также международные газовые проекты: Кандым - Хаузак - Шады в Узбекистане и Шах-Дениз в Азербайджане.
• ЛУКОЙЛ владеет нефтеперерабатывающими мощностями в России и за рубежом. В России Компании принадлежат четыре крупных НПЗ - в Перми, Волгограде, Ухте и Нижнем Новгороде, и два мини-НПЗ. Совокупная мощность российских НПЗ составляет 41,8 млн. т/год нефти. Зарубежные НПЗ Компании расположены на Украине, в Болгарии и Румынии, их совокупная мощность составляет 16,7 млн. т/год нефти. В 2004 году на собственных заводах Компании было переработано 44,0 млн. т нефти, в том числе на российских - 35,5 млн. т.
• По состоянию на конец 2006 года сбытовая сеть Компании охватывает 17 стран мира, включая Россию, страны СНГ (Азербайджан, Беларусь, Грузия, Молдова, Украина), государства Европы (Болгария, Венгрия, Кипр, Латвия, Литва, Польша, Сербия, Румыния, Чехия, Эстония) и США, и насчитывает 199 объектов нефтебазового хозяйства и 5 405 автозаправочных станций. Сбытовая сеть Компании на территории России включает 10 организаций нефтепродуктообеспечения, осуществляющих свою деятельность в 59 субъектах РФ.
• ЛУКОЙЛ - крупнейшая российская нефтяная бизнес-группа с ежегодным оборотом более 50 млрд. долл. Основная часть деятельности Компании осуществляется на территории четырех федеральных округов РФ: Северо; Западного, Приволжского, Уральского и Южного. Основной ресурсной базой и основным регионом нефтедобычи Компании является Западная Сибирь. В России Компании принадлежат четыре нефтеперерабатывающих завода и два мини; НПЗ, а также четыре газоперерабатывающих завода. Кроме того, в состав российских активов группы «ЛУКОЙЛ» входят два нефтехимических предприятия. Компания занимается сбытом нефтепродуктов в 59 субъектах Российской Федерации.
• 2.2 Технико-экономический анализ
• Основные показатели производственной деятельности ОАО «Лукойл» в 2002 - 2006 годах отражены в таблицах 2.1 - 2.3.