Камин инструкция по эксплуатации (стр. 5 )

Зона экономической устойчивости: : , где – стоимость проезда в расчете на 1 пассажиро-километр: , где – фактический объем выполняемых предприятием перевозок пассажиров; прирост прибыли за счет расширения деятельности: , где – проектируемый годовой объем работ предприятия по пассажироперевозкам.

Если инвестиции на закупки дополнительных транспортных средств предприятием равны , то отсюда получаем показатель окупаемости этих инвестиций дополнительной прибылью от расширения деятельности. Коэффициент окупаемости единовременных затрат выразится формулой:

, (7)

где – цена одного автотранспортного средства -го вида;

– число закупаемых ТС -го вида. Для детализации программы расширения деятельности необходимо обоснование закупок ТС потребностями в дополнительных пассажирских услугах на -м маршруте и распределением работ по конкретным маршрутам с использованием -го вида ТС. На рисунке 4 показан маржинальный анализ масштабов деятельности пассажирского автотранспортного предприятия.

 

Рисунок 4 – График маржинального анализа масштабов деятельности

пассажирского автотранспортного предприятия

Такая «разбивка» должна соответствовать плану-заказу на перевозки по маршрутам:

, (8)

где – заказ на перевозки по новому маршруту или заказ на увеличение объема перевозок по действующему .

Количество необходимых дополнительных ТС -го вида на -м маршруте определяется по формуле:

, (9)

где – норма выработки (в пассажиро-километрах) -го вида ТС на -м маршруте (с учетом его протяженности и режима движения).

Тогда необходимое количество закупаемых ТС -го вида равно: .

В работе предложена модификация известной модели[6] для расчета оптимального коэффициента – доли бюджетной компенсации платы процента за кредит для предприятия, берущего коммерческий кредит для финансирования программы расширения своей деятельности. Предложенная в диссертации модель отличается от известной использованием показателя эластичности спроса на кредит. Тем самым такая модель, помимо ее аналитической роли, приобретает значение и в качестве прикладного расчетного инструмента.

Проведенный в работе анализ показал, что в известных моделях и методиках учет случайного характера формирования пассажиропотоков на городских маршрутных линиях осуществлялся либо с применением теории массового обслуживания, либо путем построения процедур имитации на ЭВМ случайного процесса формирования спроса на пассажирские услуги. В диссертации осуществлены постановка и решение задачи оптимизации параметров работы автобусов на междугородных маршрутах с учетом особенностей условий по сравнению с условиями оперативного управления движением городского пассажирского транспорта.

Управление производственной деятельностью пассажирского предприятия на междугородном маршруте возможно путем выбора общей вместимости (пассажиромест) ТС, пускаемых по данному маршруту за фиксированный период времени: количество рейсов и состав автобусов по их вместимости. Но поскольку спрос на перевозки по пунктам маршрута формируется как случайный процесс, то точно подстроиться предложению услуг под такой спрос в принципе невозможно. Другими словами, достижение баланса спроса и предложения маловероятно. С экономической точки зрения этот дисбаланс всегда связан с определенными потерями. Если предложение услуг превышает спрос, то будут иметь место потери от недоиспользования посадочных мест в автобусах. Если же спрос превышает предложение, то потери будут за счет недобора возможной суммы дохода от пассажиров, которым отказано в услугах перевозки. В этом случае существует такое решение относительно выбора числа посадочных мест в задействованных на маршруте автобусах и режимов их движения по маршруту, при которых неизбежные потери будут в среднем минимальными или работа автотранспорта на маршруте принесет максимально возможный доход.

В работе показано, что в общем случае такую задачу реализовать в виде практически доступной методики невозможно. Поэтому была разработана методически реализуемая версия постановки задачи при следующих предположениях: 1) учитывается суммарная случайная величина спроса на перевозки по маршруту в целом: , – соответственно спрос на перевозки «туда» и «обратно», выраженный в пассажиро-километрах за фиксированный период времени (за сутки, за сезон, за год); 2) интегральные функции распределения вероятностей этих величин выражаются простым законом равномерного распределения между минимальным () и максимальным () их значением.

Как показал анализ экономической литературы[7], аппроксимация сложного распределения случайной величины равномерным распределением для практических применений вполне оправдана.

В работе разработаны типовые инструментарные средства управленческих решений планирования деятельности автотранспортного предприятия на напряженном маршруте с учетом рыночной неопределенности формирования пассажирского спроса, что позволяет минимизировать потери дохода предприятия при недостатке или избытке автотранспортных средств.

Параметры распределений и нетрудно определить из статистики пассажиропотока на данном маршруте за данный период.

Искомое решение трактуется как суммарный объем перевозок в пассажиро-километрах, выполняемый ТС предприятия на маршруте за данный период времени.

Оптимизационная модель построена в виде функции , где – математическое ожидание прибыли от выполнения объема работ на данном маршруте за данный период времени; – единовременные затраты на задействованные на маршруте транспортные средства при выполнении ими объема работ при прохождении маршрута «туда» и «обратно»; – норма единовременных затрат на 1 пассажиро-километр работ данного вида автотранспорта с учетом продолжительности его жизненного цикла. Это позволяет определить объем работ предприятия на данном маршруте в условиях случайного спроса на перевозки.

Математическое ожидание величины определяется:

, (10)

где – удельный показатель прибыли на 1 пассажиро-километр на данном маршруте.

Оптимальное значение , при котором показатель окупаемости будет максимальным, находится из условия оптимальности первого порядка, которое в нашем случае записывается как уравнение:

. (11)

В случае конкретного вида из (10) уравнение (11) принимает вид:

. (12)

Учитывая, что , получаем решение: