Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Экономико-математическая модель оценки кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Производство в аграрном секторе характеризуется рядом особенностей, главной из которых является сезонность. В растениеводстве процесс производства и процесс труда не совпадают по времени, что обусловлено годовым ритмом и циклом развития биологических средств производства. Вследствие сезонности потребность сельскохозяйственных предприятий в оборотных средствах во втором и третьем кварталах… Читать ещё >

Экономико-математическая модель оценки кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА ДЛЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
    • 1. 1. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
    • 1. 2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В ЗАРУБЕЖНОЙ БАНКОВСКОЙ ПРАКТИКЕ
    • 1. 3. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ПРАКТИКЕ
    • 1. 4. ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ РОССИИ
    • 1. 5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКОНОМИКО — МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ ОЦЕНКЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
  • ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ ЭКОНОМИКО — МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
    • 2. 1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
    • 2. 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ПРОГРАММЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
    • 2. 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ МАКСИМАЛЬНОЙ СУММЫ КРЕДИТА
    • 2. 4. АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ В ЭКОНОМИКО МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
    • 2. 5. СИНТЕЗ ЭКОНОМИКО — МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ В ОБЩЕМ ВИДЕ
    • 2. 6. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ФИНАНСОВО-АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ ГРУПП В АПК
  • ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКОНОМИКО — МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ
    • 3. 1. ОСОБЕННОСТИ ВЫБОРА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ
    • 3. 2. ОПИСАНИЕ ГЕНЕРАТОРА ЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЕЙ И ЕГО ФУНКЦИЙ
    • 3. 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ЭКОНОМИКО — МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
    • 3. 4. АНАЛИЗ РАСЧЕТОВ ЗАДАЧИ

Актуальность темы

В современных условиях функционирования рыночной экономики важное значение приобретают научные исследования, связанные с поиском новых подходов при определении кредитоспособности потенциального банковского клиента с учетом сложившейся отечественной и зарубежной практики, а также отраслевой специфики заемщика. Комплексный анализ кредитоспособности должен характеризовать финансовое состояние предприятия на определенную дату, сочетаться с возможностью предложения широкого спектра консалтинговых услуг, способствующих тому, чтобы наиболее эффективно задействовать производственную сферу предприятий.

Применяемые в современной банковской практике способы оценки кредитоспособности основываются, в основном, на ретроспективном анализе финансовых показателей, характеризующих деятельность заемщика в предшествующий период.

Неопределенность в экономике в условиях переходного периода, отсутствие должного бухгалтерского учета у большого числа новообразованных предприятий не позволяют выполнить качественную оценку кредитоспособности. Поэтому кредиты, предоставляемые банками, в первую очередь, обеспечиваются залогом имущества заемщика, гарантиями и страховыми обязательствами, безотносительно к оценке его производственной программы.

С другой стороны, коммерциализация банковской деятельности заставляет банки игнорировать специфику отраслевой принадлежности заемщика, что ставит под вопрос возможность функционирования сельскохозяйственных предприятий, как потенциальных клиентов банков. В большей степени это касается мелких фермерских хозяйств.

Производство в аграрном секторе характеризуется рядом особенностей, главной из которых является сезонность. В растениеводстве процесс производства и процесс труда не совпадают по времени, что обусловлено годовым ритмом и циклом развития биологических средств производства. Вследствие сезонности потребность сельскохозяйственных предприятий в оборотных средствах во втором и третьем кварталах значительно выше, чем в конце года. Следовательно, в растениеводстве объективно существует потребность в привлечении на этот период времени дополнительных средств, что в условиях переходного периода свидетельствует об особой роли краткосрочного кредита, который предоставляется для пополнения оборотных средств.

Таким образом, без анализа производственной программы предприятия сложно дать полную картину его будущей деятельности.

В настоящее время наиболее перспективным направлением для такого анализа является экономико-математическое моделирование производственной деятельности предприятия. Модель, характеризующую производственную структуру сельскохозяйственного предприятия, следует выделить как исходную предпосылку для конструирования модели оценки кредитоспособности.

Вместе с тем, при реализации экономико — математических моделей необходимо учитывать возрастающие требования к качеству и эффективности программных средств. Это обусловлено наличием нескольких десятков тысяч агропромышленных предприятий, функционирующих в различных агроклиматических, организационно-экономических и социальных условиях, массовым внедрением ПЭВМ в отраслях АПК и рядом других причин.

Исходя из вышесказанного, можно сформулировать основную цель диссертационного исследования — создание и анализ экономико-математической модели оценки кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий и разработка соответствующих программных инструментальных средств, позволяющих перейти к промышленной технологии проектирования линейных экономико-математических моделей этого типа.

Для достижения этой цели в диссертации поставлены и решаются следующие задачи:

1) анализ методик оценки кредитоспособности заемщика, существующих в отечественной и зарубежной практике;

2) разработка экономико-математической модели оценки кредитоспособности на основе экономико-математической модели формирования оптимальной производственной программы сельскохозяйственных предприятий;

3) оценка оптимальной суммы кредита для заданной производственной программы;

4) модификация экономико-математической модели оценки кредитоспособности для финансово-агропромышленной группы;

5) на основе системы инструментальных средств промышленной технологии автоматизированного проектирования разработка средствами генератора линейных моделей программного комплекса «Оценка кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий», позволяющего производить комплексную оценку кредитоспособности, а также оказывать консалтинговые услуги предприятиям.

В соответствии с поставленной целью, объектом исследования является сельскохозяйственное предприятие, а предметом исследования — процесс оценки кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий на основе экономико-математического моделирования структуры их производства.

Методологической основой исследования явились научные труды в области моделирования экономических процессов, банковского дела, компьютерной обработки экономической информации. В диссертации использовались методы экономико-математического моделирования, системного анализа и информатики.

Научная новизш диссертационной работы состоит в разработке концептуального подхода к оценке кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий, основанного на комплексной оценке производственной программы. Предлагаемый концептуальный подход предполагает использование экономико-математической модели для прогнозирования и анализа результатов выполнения производственной программы агропромышленного предприятия на перспективу.

В работе получены следующие новые тучные результаты, выносимые на защиту.

1) Разработана и исследована экономико-математическая модель оценки кредитоспособности, использующая исходные данные о производственной деятельности предприятия.

Модель содержит блок кредитования производственной программы с элементами внутригодовой динамики, который позволяет снизить затраты по кредиту и оптимизировать программу с учетом этих затрат. В качестве исходной для построения модели оценки кредитоспособности разработана экономико-математическая модель производственной программы сельскохозяйственного предприятия.

Модель достаточно полно отражает процесс годового планирования производственной деятельности сельскохозяйственного предприятия в условиях рынка.

2) Разработан многоэтапный эвристический алгоритм, позволяющий преобразовать задачу оценки кредитоспособности, носящую, в принципе, динамический характер, в статическую с элементами внут-ригодовой динамики.

Суть метода состоит в следующем. Рассматриваемый в модели период времени делится на дискретные, раздельные периоды (например, месяцы). Для каждого периода последовательно осуществляется расчет показателей модели. Результатом служат значения показателей, рассчитанные на конец рассматриваемого интервала. Введено допущение о механизме кредитования, позволяющее свести данный алгоритм к системе линейных уравнений.

3) Поставлена и решена задача определения оптимальной суммы кредита, необходимой для выполнения производственной программы, с использованием метода сведения динамической задачи к статической.

Предлагается следующая кредитная стратегия. Средства, полученные от реализации ранних культур, направляются на финансирование технологических работ по культурам с более поздним сроком созревания и на расчеты по кредиту.

4) Разработан вариант модели оценки кредитоспособности для финансово-агропромышленной группы, комплексно характеризующий процесс годового планирования деятельности предприятий, входящих в ее состав с учетом финансовых ресурсов.

5) Разработан пакет прикладных программ «Оценка кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий» на основе инструментального пакета генератора линейных моделей. Для генератора линейных моделей разработаны специализированная функциональная структура и адаптированы его основные модули для решения задачи оценки кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий.

Практическая значимость. Практическая ценность работы определяется прикладным характером исследования, комплексностью решения задачи целесообразности выделения кредитных средств, созданием программного комплекса. Данный программный комплекс позволяет, с одной стороны, быстро разрабатывать и модифицировать линейные экономико-математические модели, с другой — выдавать научно обоснованные результаты производственной деятельности и финансового состояния сельскохозяйственных предприятий, на основании которых агропромбанком оценивается кредитоспособность предприятий — заемщиков и прогнозируется их состояние на перспективу, а также направления оптимального развития структуры производства.

Результаты диссертации могут быть использованы в агропром-банках, консалтинговых службах, сельскохозяйственных предприятиях как для текущей и перспективной оценки кредитоспособности, так и для консультаций по оптимальному развитию производственной деятельности, эффективному использованию кредитных ресурсов.

Реализация и апробация результатов исследования. Основная часть работы прошла научную и практическую апробацию, что подтверждается справками о внедрении. Предлагаемый пакет прикладных программ «Оценка кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий» внедрен в Каширском отделении Агропромбанка и на предприятиях Каширского района Московской области.

Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Второй международной научной конференции «Информатизация агропромышленного комплекса в условиях многоукладной экономики» (Тверь, 1994), на Третьей международной конференции «Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях» (Москва, 1995), на международной научно-практической конференции «Аграрная экономика и политика: история и современность» (Москва, 1996), на международной научной конференции «Организационные науки и проблемы государственного регулирования» (Москва, 1996), на Четвертой международной конференции «Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях» (Москва, 1997).

Во введении работы обосновывается актуальность исследования, осуществлена общая постановка проблемы, которую необходимо решить, а также совокупность конкретных задач, подлежащих рассмотрению.

В первой главе «АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА ДЛЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ» анализируются современные методы оценки кредитоспособности заемщиков и разрабатывается подход к их оценке на основе экономико-математической модели оптимального планирования сельскохозяйственного предприятия.

Вторая глава посвящена теоретическим вопросам построения экономико-математической модели оценки кредитоспособности и методики ее построения, как для сельскохозяйственных предприятий, так и для финансово-агропромышленных групп.

В третьей главе приведено описание инструментального программного комплекса, средствами которого реализован пакет прикладных программ «Оценка кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий», описаны его функциональные возможности, приведены результаты расчетов на конкретном сельскохозяйственном предприятии Московской области (ТОО «Каширское») .

В заключении приведены основные выводы и даны рекомендации использования результатов диссертационной работы в деятельности агропромбанков и сельскохозяйственных предприятий.

Публикации. Основные положения и выводы диссертации приведены в семи публикациях объемом 2 п. л.

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, включающего 106 наименований, и 8 приложений. Основной текст диссертации содержит 149 страниц машинописного текста, 7 таблиц и 4 рисунка.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Чрезвычайно важная для организации кредитных отношений в условиях перехода к рынку проблема анализа кредитоспособности заемщика до последнего времени не являлась предметом отдельного исследования.

В условиях перехода к рыночным отношениям достоверная и объективная информация о заемщике стала необходима для банков, предоставляющих ссуду заемщикам и заинтересованным в своевременном погашении своих требований.

Проблема создания единых исчерпывающих указаний по анализу кредитоспособности, некой универсальной методики упирается в различие характера производственной (коммерческой, финансовой) деятельности предприятий. В силу этого, агропромбанки, преимущественный вид деятельности которых связан с кредитованием сельскохозяйственных предприятий, имеют определенное преимущество, используя особенности аграрного производства, в методиках оценки кредитоспособности.

Специфика краткосрочного кредитования сельскохозяйственных предприятий предполагает широкий анализ его производственной структуры работниками кредитного отдела, знание особенностей производства в данной природно-климатической зоне, а также способность дать прогноз результатов производственной программы предприятия на определенную дату.

Вместе с тем в странах с развитой экономикой за последнее время значительно расширилась сфера банковского сервиса, в которой ведущее место занимают консалтинговые услуги. В этой связи использование моделей оптимизации поможет специалистам кредитного отдела или консалтинговой службы выполнить качественный анализ производственной структуры хозяйства и дать соответствующие рекомендации по ее улучшению.

Экономико-математическая модель оценки кредитоспособности сельскохозяйственного предприятия в дополнение к существующим методам оценки кредитоспособности, построенным на расчете показателей с помощью данных баланса, позволяет не только определять и оценивать тенденции в производственной деятельности заемщика, прогнозировать ее результат на перспективу с учетом выданного кредита, но и предлагает пути повышения эффективности в производственной деятельности хозяйства.

В диссертационной работе получены следующие результаты:

1) На основе проведенного анализа, исследования и обобщения существующих методов оценки кредитоспособности, а также с учетом специфики кредитования сельскохозяйственных предприятий, предусматривающей анализ производственной программы, разработан концептуальный подход к комплексной оценке кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий.

2) Разработана и реализована в виде программного продукта экономико-математическая модель оценки кредитоспособности, которая использует исходные данные о производственной деятельности предприятия. В качестве исходной для модели оценки кредитоспособности, разработана экономико-математическая модель производственной программы сельскохозяйственного предприятия. Модель достаточно полно отражает процесс годового планирования производственной деятельности сельскохозяйственного предприятия.

3) Для комплексной оценки кредитоспособности разработан модуль расчета максимальной суммы кредита, позволяющий оценивать максимальную сумму кредита, которая может быть выдана предприятию.

4) Поставлена и решена задача оптимального размещения кредитных ресурсов в рамках экономико-математической модели оценки кредитоспособности, обеспечивающая выбор кредитной стратегии предприятия для данной производственной программы и, на основе этой стратегии, для каждого шага, определяющая оптимальную сумму кредита. Решение этой задачи позволяет минимизировать затраты по кредиту за счет включения средств, полученных от реализации ранних культур, в финансирование технологических работ культур с более поздним сроком созревания.

5) Разработан вариант экономико-математической модели оценки кредитоспособности для финансово-агропромышленной группы, комплексно характеризующей процесс годового планирования деятельности предприятий, входящих в состав группы.

6) На основе анализа основных особенностей автоматизации управления сельскохозяйственным производством в России сформированы основные требования, предъявляемые к функциональной подсистеме экономико-математического режима обработки информации в рамках ПТАП МУС АПК, в соответствии с которыми разработан генератор линейных моделей LPG-II, позволяющий обеспечивать эффективное решение задач комплексной оценки кредитоспособности. При его разработке была существенно модифицирована функциональная структура и адаптированы отдельные модули ПТАП МУС АПК в целях решения поставленных задач.

7) Средствами генератора линейных моделей реализован и апробирован ППП «Оценка кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий» .

В настоящее время в сельскохозяйственных регионах государство планирует создать сеть консультационно-информационных центров для производителей продукции, которая будет во многом способствовать росту производства в аграрной сфере, тем более, что в странах с развитой экономикой с каждым годом наблюдается рост консалтинговых услуг в общем объеме банковского сервиса.

Предложенная в работе концептуальный подход к комплексной оценке кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий может быть использован в агропромбанках и консалтинговых службах как для текущей и перспективной оценки кредитоспособности, так и для консультаций по оптимальному развитию производственной деятельности, эффективному использованию кредитных ресурсов.

Концептуальный подход, комплекс моделей и программные средства прошли опытную эксплуатацию в Каширском отделении Агропромбанка и на предприятиях Каширского района, где была подтверждена эффективность их использования.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.Г. Кредитные операции: классификация, порядок привлечения и учет. М.: АО «Консалтбанкир», 1995. — 88 с.
  2. М.М., Здорв Б. М., Ковальцова Т. Н. и др. Оптимизация размещения сельскохозяйственного производства. В кн.: Моделирование размещения производства. — М.: Наука, 1975. — с.19−35.
  3. И.В. Математико-экономические расчеты в сельском хозяйстве. М.: Наука, 1965
  4. И.Д. Математические методы в планировании сельского хозяйства. Кишинев: «Картя Молдовенска», 1969. 226 с.
  5. С.М. Процент за кредит. М.: Финансы и статистика, 1990. — 110 с. v 9. Боева Т. Субсидирование и кредитование сельского хозяйства во Франции.// Международный сельскохозяйственный журнал. 1992. N5. — с.51−53.
  6. К.Г., Меденников В. И. Банковский кредит в переходный период.// Проблемы управления в чрезвычайных ситуациях. Тез. докл. третьей междун. научн.конф. М., 1994. с.105−106.
  7. К.Г., Гришин В. Т. Экономическая оценка кредитоспособности сельскохозяйственных предприятий и агроформированийдругих форм.// Аграрная экономика и политика: история и современность. Материалы научно-практической конференции. М., 1996. с. 192−194.
  8. М.Е., Кравченко Р. Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1972. — 589 с.
  9. Ф.П. Как проектируются и создаются программные комплексы. М.: Наука, 1979. — 151 с.
  10. П. Г., Перламутров B.J1., Соколовский J1. X. Экономико-математические методы управления оборотными средствами. -М.: Финансы и статистика, 1973.
  11. Н.И. Методы кредитования социалистического хозяйства. М.: Финансы, 1980. — 128 с.
  12. Е.Н. Интегрированная система МАСТЕР для ПЭВМ. -М.: Финансы и статистика, 1989. 300 с.
  13. B.C. Кредит в условиях современного капитализма. М.: Финансы и статистика, 1991. — 176 с.
  14. В., Ивановский С. Оценка национального богатства в сельском хозяйстве России.// Вопросы экономики. 1993. N5. с.108−115.
  15. B.JI., Мельникова Е. Н. Основы прогнозирования систем. М.: Высшая школа, 1986.
  16. Э.Дж. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика/ Пер. с англ. л., 1991. — 448 с.
  17. В.А., Морозов А. В., Царфин Л. В. Модельный инструментарий для прогноза фермерского производства.// Экономика и математические методы. 1995. — N4. — с.123−130.
  18. Е.А., Прокофьева Л. Я. Рейтинговая оценка надежности партнера.// Деньги и кредит. 1992. — N2. — с.44−47.
  19. М.П. Рынок и финансово-кредитный механизм в АПК.// Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1993. — N7. — с.2−8.
  20. Л.В. Перспективы применения методов оптимального программирования в сельскохозяйственном производстве. В кн.: Применение математических методов в экономических исследованиях по сельскому хозяйству. — М.: Экономика, 1964. с.12−20.
  21. В.А. Модели управления производственно-экономическими процессами в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1981.
  22. В.А., Рапопорт Э. 0. Моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. Новосибирск: Наука, 1979. -157 с.
  23. В.И. Оптимизация межотраслевой и региональной структуры АПК с учетом колебаний урожайности.// Экономика и математические методы. 1987. — N1. -с.123.
  24. Г. Б., Нагрудная Н. Б. Структурно-интеграционныепроцессы в. экономике: принципы формирования и возможности финансово-промышленных групп. // Экономика и математические методы.1995. N 2. — с. 20−31.
  25. J 33. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996. 432 с. v34. Кравченко Р. Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1978. 424 с.
  26. Р.Г. и др. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. -М.: Колос, 1967. 480 с.
  27. Р.Г., Крылатых Э. Н. Автоматизированная система управления в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1975. — 192 с.
  28. Круш 3.А., Перекрестова Л. В. Практикум по финансам сельского хозяйства. М.: Финансы и статистика, 1994. — 328 с.
  29. А. Блумфилд. Как взять кредит в банке. М: «ИНФРА-М», 1996. — 144 с.
  30. Э.Н. Пропорции и приоритеты в развитии АПК. М.: Экономика, 1983. 232 с.
  31. Т.Б. Выбор партнера: анализ отчетности капиталистического предприятия. М.: Финансы и статистика, 1991. — 160 с.
  32. А.Е. Как вести дела кредитного товарищества. -М., 1908. с.1−32.
  33. .А. Экономико-организационные основы отраслевого управления. М.: Наука, 1981. — 194 с.
  34. И.А., Малышкин А. И. Учет производства в агропромышленных формированиях. М.:Агропромиздат, 1987. -175с.
  35. В.Н. Проектный анализ: методология, принятая во Всемирном Банке.// Экономика и математические методы. 1994. -N3. с.37−50.
  36. М.М., Кулик Г. В. Агропромышленный комбинат «Кубань»: Опыт, проблемы. М.: ВО «Агропромиздат», 1987. — 87 с.
  37. Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975. — 431 с.
  38. В.И. Научные основы, методы, модели и системы автоматизированного проектирования информационно-управляющих систем АПК: Дис. д-ра техн. наук. М., 1996. — 66 с.
  39. В.И. Новая технология обработки информации на базе персональных ЭВМ для АПК.// Техника в сельском хозяйстве. 1988. N4-.
  40. В.И., Бородин К. Г. Некоторые особенности использования моделей при оценке кредитоспособности. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1995. N7. с. 28−29.
  41. В.Н., Сухова Д. Ф., Иванникова Г. А. Определение степени оправданного риска Агропромбанка. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1991. -N10. -с.21−22.
  42. Методическое пособие по изучению иностранных фирм./ Всесоюзный НИКонъюктурный институт МВЭС СССР. М. — 1989. — 215 с.
  43. В.В., Беспахотный Г. В. Региональное планирование развития сельского хозяйства. М.: Экономика, 1982. — 200 с.
  44. Н.Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.:Наука, 1978. 141 с.
  45. Ю.В. Система сельхозкредита при переходе к рынку.// Деньги и кредит. 1991. — N4. с.28−34.
  46. Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных/ Под ред. А. П. Калашникова и Н. И. Клейменова. М.: Агропромиздат, 1985. — 352 с.
  47. П.П. Моделирование динамики оборотных средств и кредита при кибернетическом подходе.// Деньги и кредит. 1991. -N9. с.43−47.-61. Ольхова Р. Г., Сахарова М. 0., Соколинская Н. Э. Банкиконтроль. М.: Финансы и статистика, 1991. — 207 с.
  48. A.M. Специализация сельскохозяйственного производства. Методологические проблемы оптимизации. Киев: Наукова думка, 1973. — 292 с.
  49. Применение пакетов прикладных программ по экономико-математическим методам в АСУ. М.: Статистика, 1980. — 196 с.
  50. А.Д. Использование баланса для анализа кредитоспособности.// Деньги и кредит. 1991. — N3. с. 40.
  51. Рак Н.Г., Пошатаев А. В. Механизация и автоматизация управления в сельском хозяйстве. М.: Россельхозиздат, 1986. — 287 с.
  52. Рекомендации по краткосрочному и долгосрочному кредитованию. М.: Российский республиканский сельскохозяйственный банк, 1993. — 88 с.-70. Рид Э., Коттер Р., Гилл Э., Смит Р. Коммерческие банки. М.: Прогресс, 1983. — 235 с.
  53. Э. Банки, биржи, валюты современного капитализма. М.: Финансы и статистика, 1988. 341 с.
  54. В.М., Федотова М. А. Финансовая устойчивостьпредприятия в условиях инфляции. М.:Перспектива, 1995. -98 с.4
  55. М.О. К вопросу о кредитоспособности предприятий.// Деньги и кредит. 1989. — N3. с. 19−26.
  56. А. Рыночные отношения в АПК.// АПК: экономика и управление. 1990. — N8. с.13−22.
  57. Н.Э. Экономический риск в деятельности коммерческого- банка. М.: «Знание», 1991. — 80 с.
  58. А.К. Экономико-математические методы в планировании. Рига: Зинатне, 1981.
  59. V77. Строкова О. Г., Янбых Р. Г. Сельский кредит: опыт развитых стран и-наша действительность.// Аграрная наука. 1993. — N6. с. 43−44.
  60. М.М., Сухоруков В. Ф. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. М.: Финансы и статистика. — 1986. — 144 с.
  61. А.И. Оптимизация процессов воспроизводства в сельском хозяйстве. Новосибирск: Наука, 1976.
  62. В.Я. Целевые программы развития АПК. -М.: Экономика, 1984. 158 с.
  63. В.М. Современный коммерческий банк: управление и операции. М.: «Все для вас», 1983. — 320 с.
  64. В.Г. Современные валютно-кредитные рынки. М.: Финансы и статистика, 1989. — 158 с.
  65. В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге: Учебное пособие/ВЗФЭИ. М.: АО «Финстатинформ», 1996. — 110 с.
  66. М.А. Сколько стоит бизнес? М.: Перспектива, 1996. — 104 с.
  67. Финансово кредитный словарь: В 3-х т. Т.П. К-П /Гл. ред. В. Ф. Гарбузов. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 511 с.
  68. Финансы капитализма/ Под ред. Б. Г. Болдырева. М.: Финансы и статистика, 1990. — 384 с.
  69. Дж., Торнли Дж.X.М. Математические модели в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1987. — 400 с.
  70. V90. Хазова Т. В. Исследование и разработка Системы Принятия Решения для оценки кредитоспособности клиентов банка: Дис. канд. экон. наук. М., 1994. — 154 с.
  71. А. Денежная теория. М.: Прогресс, 1990. -750 с.
  72. А.А., Виноградов Г. В., Тагаев А. А. Оптимизация продуктовых подсистем в составе АПК. М.: Наука, 1987. — 160 с. 1 93. Четыркин Е. М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М.: «Дело», «BuslnessPe4b», 1992. — 320 с.
  73. Н. Повышение эффективности новых методов хозяйствования в АПК.// АПК: экономика и управление. 1990. — N1. с.82−89.
  74. Экономика и организация сельскохозяйственного производства. М.: Мысль, 1983. — 236 с.
  75. Barnard C. S and Nix J. С. Farm planning and control. Cambridge: Cambridge University Press. 1973.
  76. Donaldson J.B., Jonsen Т., Mehra R. On The Term Structure of Interest Rates// J.Econ. Dynamics and Control. 1990. V. 14. N ¾.
  77. Khoury S.T., Parsons T.D. Mathematical methods in finance and economics. N.Y.- Oxford: North-Holland, 1981. — 295 p.
  78. Recommendations of Financial Criteria and Measures: Farm Financial Standards Task Force//Journal of Agricultural Lending. Summer 1990. P.2−7.
  79. Scott-Quinn Brian. Investment Banking: Theory and Practice. Euroinoney Publications PLC. — London, 1990.
  80. Veer J., Lardions P.J. The Financing of Dutch Agricultu-re//Agricultural Economic Institute Technical Report. Amsterdam. 1982. P. 29.1. Табл. П. 1.1i значения коэффициентов ликвидности и покрытия}1
  81. Коэффициент ликвидности 1"4 027 698
  82. . П. 1.2 Данные о кредите1. Наименован ие переменнойел. измер1. Ячейки для I1ввода !1. у мм а1. Срокк реди т, а кредита
  83. Процентная ставка Начиная с месяца1.тыс. ру t>.мес -j 7m I номер мес01 .С>1.Ставка на 1 месяц150
  84. L ¦ Капуста j 330 1 364 I 4 1 8 ! 120 120−01 0.6 72 072.0 | 28.44 2 049 728 356.72 j 87 464.2 1278 1 73 392 | 50 1 13 200 1 1 1 8250 10 810.8
  85. Годовое вроиэ-во }Вашк" }КоэФ№. (Количество IC?-m ед, I Стоилоспзатрат* на вроизводстворуш вивотж
  86. Кооови j 1640 — полою | 32.45 I 53 218 0.9 i 47 896.2 28.42 j 1 361 210 | 123.31 П50 255.710.5 656 14.9 1 891 914 1 0.1 i 4100 jl0998.2 152 896.2 1Ш0820Л 1 250 389.
  87. K.F.C. «а онорие 1 327 1 говядина | 1.482 | 485 0.9 j 436.2 131.46 1 57 336.621 j 36.16 j 1 8785.5 10.5 130.8 11.9 1 142 032.41 0.1 ! 817.5 I 1594.3 ! 7668.0 i 161 028.6) |-103 692.0
  88. Свши — 0 — свита | 2.5 i С: 0.8 1 0.0 0 1 С — 2i.3i 1 0.0 (0.5 0 4.5 1 о ! 0.1 i о j 0.0 j 0.0 j 0.0 j 0.0
  89. Птицеводство яичное j 0 sJiia j 234 ! ^ 0.8 ¦ j 0.0 ! 0.96 j 0 1 0.51 J 0.0 io.2 1 0.0 jo.2 0 0.18 i о i ' 1 0.05 1 0 1 0.0 i 0.0. 1 0.0 | 0,0
  90. Птиаевод.ивсиое/боой! 3 nyp. nico 0.150 1 0.0 1 0.8 ! 0.0 1 374 i о i Л t L 0 0.12 j 0 j 0.05 ! 0 1 0.0 — o. o 1 0.0 j 0.01. ПРИБЫЛЬ1. ЗАТРАТУ
  91. ТОГО 1Ш97−9 руб ИТОГО — 1 271 848.7 руббл. П. 4.1 стоимость ЕЛ. РЕСУРСОВ
  92. Номер I Наименованиеj единицa jСтоимоет ьресу особ1 j т р/довые2 ! ген3 эл/энергия4 j корм удобрения1.!измер. !т.р/ед.из Iчел^ часк г т-квт/ч j к. е. IIк г. I07 О-В•—I с1. О. 1 0.8
  93. . П. 4.2 затраты на то и ремонт
  94. Наименование Баланс. ст-ть i } (Итого ст-ть i Затраты наед и ницы Кол-во 1 1 содержание1 техники 1 тыс"руб. 1 т ыс.ру6. j j 1 ТЫС. р/D.
  95. Т рак тор 110 50 00 ! 550 000 ! 600
  96. J комбайн 25 35 000 1 87 5000 i 4200
  97. Автомашина t 61 10 000 i 610 000 1 1 200
  98. С/х орудия i 70 2000 j 140 000 | 1 j 240 В С Е г 0 ЗАТРАТ 261 ООО1. А т о Г"^т ы с. с"1.660 016 У О *тыс
  99. . П. 4.3 дополнительные расходы за год•)
  100. Номер | Наименование j Единииа j Кол-во I Сумма, 1.| услуги I измерения i i тыс. pv6jj '|1. Газ I тыс. н/кубом! О1. Вода j тыс. кубом j 700
  101. О т on пение I г/ка л 15о оО14 ' Ст ройматериалы I тыс.руб.10 }1. О <5 < Ком. V слу г и (му сор, лифт) i т ы с.ру6. -6 1 Налог И в бюджет < тыс.руб. j В | 54 5081. ИТОГО: S44. Q05 тыс. руб
  102. ПРОГНОЗИРУЕМЫЙ ВОЗВРАТ КРЕДИТА
  103. Месяц года Январь Февраль Март Апрель Май Июн ь Июль Август Сентябрь Октябрь Ноябрь Декабрь
  104. Прибыль тыс.руб. -54 858.9 -54 858.9 -26 998.4 -26 998.4 -26 998.4 -26 998.4 -59 342.9 2 581 978. -54 858.9 -54 858.9 -54 858.9 -54 858.9
  105. Сумма к возврату тыс.руб. 27 002.0 27 002.0 27 002.0 27 002.0 27 002.0 27 002.0 I i !1. Табл. П. 6.11. КУЛЬТУРЫ1. Номер i1. Название1. Урожаи ноет ь и / г а
Заполнить форму текущей работой