Обчислювальний експеримент з моделлю

3.3 Обчислювальний експеримент з моделлю

Обчислювальний експеримент – цілеспрямоване дослідження моделі з метою отримання інформації, необхідної для прийняття рішення. Його зміст визначається на основі попереднього аналітичного аналізу, а одержані результати обробляються з використанням різних математичних методів і обчислювальних процедур з метою встановлення їх достовірності та їх обґрунтування [24].

Метою обчислювального експерименту є прогнозування поведінки міської системи при різних стратегіях фінансування. Необхідно детально розглянути приведені нижче стратегії і дати рекомендації по вибору найкращого варіанту.

Стратегії розподілу бюджетних коштів, виділених на житловий фонд, по різних напрямах приведені в таблиці 3.2:

Таблиця 3.2 - Стратегії розподілу бюджетних коштів

Стратегія	Частка засобів на будівництво			Частка засобів на капремонт			Частка коштів на утримання
час, г	0	5	10	0	5	10		0	5	10
№1. Інтенсивне будівництво	0.6	0.6	0.6	0.2	0.2	0.2		0.2	0.2	0.2
№2. Інтенсивний капремонт	0.2	0.2	0.2	0.6	0.6	0.6		0.2	0.2	0.2
№3. Будуємо і ремонтуємо	0.6	0.4	0.2	0.2	0.4	0.6		0.2	0.2	0.2

Основним критерієм ефективності функціонування житлово-комунального господарства вважається «Забезпеченість населення житлом». Але покладатися тільки на цей показник при прийнятті рішень було б важко і не завжди вірно. Необхідно обов'язково враховувати динаміку інших показників: бюджет, населення, житловий фонд, темпи будівництва і капремонту, підприємства. Всі показники потрібно спостерігати впродовж всього періоду моделювання, а не тільки на кінцевий момент часу.

Стратегія №1 «Інтенсивне будівництво» може виявитися найважливішою стратегією, якщо вимагається підвищити забезпеченість населення житлом. Таку стратегію можна рекомендувати місту, в якому гостро стоїть проблема житла і у яких є економічні передумови до реалізації даної стратегії (наприклад, сприятливий інвестиційний клімат).

Слід мати увазі, що в деяких випадках стратегія інтенсивного будівництва може тільки посилити проблему. Через деякий час місту доведеться ремонтувати вже побудований житловий фонд. Кожен побудований будинок збільшує навантаження на бюджет міста і бюджети інших рівнів влади. Це може привести до значного бюджетного дефіциту і різкого зростання тарифів на житло для населення.

Стратегія №2 «Інтенсивний капремонт» може виявитися найважливішою стратегією, якщо в місті існує велика частка зношеного житлового фонду. У цій ситуації слід звернути увагу на можливість капітального ремонту зношеного житла. Це дозволить поліпшити житлові умови громадян з хорошою перспективою для бюджету міста. Така стратегія не збільшує або збільшує трохи забезпеченість населення житлом.

Стратегія №3 «Будуємо і ремонтуємо» є комбінацією перших двох стратегій. Її можна рекомендувати тоді, коли потрібно підвищити забезпеченість населення житлом до певного рівня, а потім можна перерозподілити засоби і зайнятися ремонтом зношеного житла.

При проведенні експериментального дослідження як початкові дані використані дані по місту Тернополі, використані, які наведені у таблиці 3.3.

Таблиця 3.3 - Початкові дані для моделювання

Показник	Початкове значення (умовні одиниці)	Одиниці виміру	Коефіцієнт перерахунку в реальні одиниці
Населення	237.8 тис.	чол	10
Народжуваність	0.152	-	1
Смертність	0.163	-	1
Сальдо міграції	2 тис.	чол.	10
Середній розмір сім'ї	2.75	чол.	1
Житловий фонд	2.98 млн.	кв м	10
житловий фонд по зносу:
в т.ч. житловий фонд новий	0.63 млн.	кв м	10
в т.ч. житловий фонд нормальний	0.98 млн.	кв м	10
в т.ч. житловий фонд зношений	1.37 млн.	кв м	10
житловий фонд по категорії:
в т.ч. елітне житло	0.61млн	кв. м	10
в т.ч. просте житло	2.37 млн.	кв м	10
Підприємства	34	шт	10
Будівельні підприємства	16	шт	10
Обслуговуючі підприємства	18	шт	10
Інфраструктура	15	шт	10

Решта початкових даних приведена в тексті програми-імітатора, у додатку П.

Після проведення експериментів на імітаційній моделі були одержані наступні результати. Темпи будівництва житлового фонду при 3 стратегіях приведені на рисунку 3.2:

Рисунок 3.2 - Темпи будівництва житлового фонду при 3 стратегіях

З цих графіків чітко видно різний вплив трьох стратегій на темпи будівництва житла:

Стратегія №1 «Інтенсивне будівництво» (верхня лінія) характеризується значним збільшенням об'ємів будівництва.

Стратегія №2 «Інтенсивний капремонт» (нижня лінія) характеризується тим, що. об'єм побудованого житла росте, але не так значно.

Стратегія №3 «Будуємо і ремонтуємо» (середня лінія) займає проміжне положення між першими двома стратегіями. Об'єм побудованого житла поступово зменшується, починаючи з великих величин.

Головним критерієм функціонування галузі при вирішенні даної задачі вважається показник «Забезпеченість населення житлом», динаміка якого приведена нижче на рисунку 3.3:

Рисунок 3.3 - Динаміка забезпеченості населення житлом

З приведеного графіка забезпеченості населення житлом видно, що стратегії дуже схожі між собою, якщо судити по динаміці тільки цього показника. Тому питання про найраціональнішу стратегію залишається відкритим. Опиратися тільки на цей показник при прийнятті рішень було б необгрунтовано. Необхідно взяти до уваги динаміку інших показників, щоб добитися ефективного функціонування галузі.

Оскільки для вирішення поставленої задачі досить критерію «Номінальна забезпеченість населення житлом», то він і застосовуватиметься надалі.

Поставлена задача досягти забезпеченості населення житлом 20 м2/чол. З приведеної нижче таблиці 3.4 видно, що такої забезпеченості населення житлом у місті Тернополі можна досягти, застосовуючи стратегію №1 «Інтенсивне будівництво» або стратегію №3 «Будуємо і ремонтуємо». Такий рівень забезпеченості житлом при цих стратегіях відбудеться через 7 років.

Таблиця 3.4 - Динаміка забезпеченості населення житлом

Рік	Стратегія1	Стратегія2	Стратегія3
0	12.55	12.55	12.55
1	13.88	13.62	13.88
2	15.23	14.17	15.18
3	16.60	14.82	16.54
4	17.98	15.16	17.84
5	18.37	15.86	18.33
6	19.76	16.32	19.74
7	20.18	16.74	20.14
8	21.61	17.16	21.59
9	22.07	17.79	22.05
10	22.55	18.22	22.53

Досягнувши заданої забезпеченості населення житлом, можна перерозподілити засоби на капремонт зношеного житла, тому стратегія №3 є найбільш вигідною. Тому вона рекомендується як базова стратегія. Необхідно обов'язково подивитися на динаміку інших показників при стратегії №3.

Графіки, що відображають структуру показників по житловому фонду, приведені на наступних рисунках:

Рисунок 3.4 – Житловий фонд по степені зносу (структура)

Рисунок 3.5 – Житловий фонд по степені зносу

Рисунок 3.6 – Житловий фонд по категорії

Рисунок 3.7 -. Житловий фонд по категорії (структура)

З графіків видно, що при стратегії №3 «Будуємо і ремонтуємо» об'єм нормального житлового фонду спочатку залишається постійним, а потім починає помітно рости за рахунок капітального ремонту зношеного житла. Об'єм нового житла рівномірно росте із збереженням своєї частки в загальній площі житлового фонду. Темпи будівництва нового житла рівномірно знижуються.

На рисунку 3.8 і 3.9 приведені вихідні дані по бюджету при стратегії №3 «Будуємо і ремонтуємо»:

Рисунок 3.8 - Показник бюджету (стратегія №3)

Рисунок 3.9 – Доходи і витрати бюджету при стратегії 3.

З цих графіків видно, що за прогнозами за 10 років бюджет міста виросте приблизно в 2 рази. Велику частину доходів до бюджету від продажу житлового фонду складають доходи від продажу простого житла, але в структурі загальних доходів бюджету, доходи від продажу житла складають не дуже велику частину.

На рисунку 3.10 приведені відомості по обслуговуючих підприємствах при стратегії №3 «Будуємо і ремонтуємо»:

Рисунок 3.10 - Вихідні дані по обслуговуючих підприємствах

Як видно з графіка, кількість обслуговуючих підприємств при стратегії “Будуємо і ремонтуємо” в перші 5 років стрімко росте. Це пояснюється браком обслуговуючих підприємств на даний час. У наступні 10 років кількість цих підприємств збільшується поступово.

Будівельні підприємства складають незначну частку в загальній кількості підприємств міста. Динаміка будівельних підприємств при стратегії “Будуємо і ремонтуємо” представлена на рисунку 3.11 :

Рисунок 3.11 - Динаміка будівельних підприємств (стратегія 3)

Щоб визначити в якій мірі місто забезпечене будівельними підприємствами, розглянемо рисунок 3.12, який характеризує частку задоволення потреб у будівельних підприємствах.

Рисунок 3.12 – Частка задоволення потреби в будівельних підприємствах

З цих графіків видно, що кількість будівельних підприємств росте, але частка задоволення потреби в будівельних підприємствах спочатку близька до одиниці. Це означає, що наявних підприємств ледве вистачає, щоб справитися з необхідними об'ємами будівництва житла. Тому слід вжити заходи, які стимулюють активність будівельних підприємств, особливо в період інтенсивного будівництва.

Таким чином, проаналізувавши отримані графіки, можна зробити висновок про те, що найбільш раціональною за даних умов для міста Тернопіль є стратегія “Будуємо і ремонтуємо”. Це дасть можливість підвищити забезпеченість населення житлом до необхідного рівня. Після цього засоби можна перерозподілити і зайнятися ремонтом зношеного житла. Таким способом місцеві органи влади зможуть покращити житлові умови в місті і одночасно уникнути надмірних бюджетних витрат на житловий фонд та різкого зростання тарифів на житло для населення.

Тому для міста Тернополя насамперед необхідно провести реформу житлово-комунального господарства, що включає реструктуризацію відносин учасників взаємодії у цій галузі. Тоді потрібно перерозподілити, що виділяються на житловий фонд. Більшу частку коштів необхідно виділити на будівництво нового та ремонт існуючого житла. Крім цього, необхідним є визначення правильної політики, враховуючи дані про доходи населення міста. Для проведення цих змін пропонується використати розроблену у даній дипломній роботі імітаційну модель житлово-комунального господарства. Про практичну цінність даної розробки свідчить вдовідка про впровадження (дивись додаток С).

ВИСНОВКИ

Основною метою роботи є розробка системи прогнозування стану житлового фонду міста на коротку та довгу перспективи з врахуванням поточного стану житлового фонду та прийнятих у цій галузі рішень. Для вирішення поставленої задачі здійснено наступне:

—        дослідження діяльності міської ради міста Тернополя, а зокрема Департаменту житлово-комунального господарства, екології і транспорту та функціонування житлового фонду. Внаслідок цього виявлено існуючі проблеми та визначено шляхи іх подолання;

—        аналіз сучасного стану житлово-комунального господарства і обґрунтування необхідності проведення житлово-комунальної реформи;

—        проведений аналіз інших робіт в області моделювання соціально-економічних систем, зокрема моделі міської системи Дж.Форрестера, аналітичного комплексу “Прогноз” та моделі просторової організації Високовського;

—        визначено загальні принципи та сучасні технології побудови систем підтримки прийняття рішень, включаючи OLAP-сервіс і технології Data Mining;

—        внаслідок аналізу існуючих засобів моделювання вибрано інструментальне середовище моделювання;

—        розроблено імітаційну модель житлово-комунального господарства, яка дозволяє досить ефективно вирішувати задачу прогнозування стану житлового фонду.

Імітаційну модель житлово-комунальної сфери на основі методів системної динаміки дозволяє здійснювати:

—        аналіз поточного стану житлово-комунального господарства;

—        прогноз стану житлового фонду міста з урахуванням його зносу;

—        визначення наслідків прийнятих рішень на моделі, а не на людях;

—        раціональне планування бюджетних коштів на житловий фонд;

—        оцінку забезпеченості населення житлом і доступності придбання житла;

Ефект від використання даної моделі полягає у:

—        можливості заздалегідь оцінити наслідки прийнятих рішень на комп’ютерній моделі, а не на живих людях;

—        підвищеності обґрунтованості прийнятих рішень;

—        економії бюджетних коштів;

—        поліпшенні житлових умов жителів міста;

—        зниженні соціальної напруженості в місті.

Розроблена імітаційна модель може використовуватися місцевими органами управління при прийнятті рішень, що стосуються житлового фонду міста.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1.    Бенькович Е. Практическое моделирование динамических систем. СПб.: «БХВ–Петербург», 1999. – 464 с.

2.    Варфоломеев В. И., Воробьев С. Н. Принятие управленческих решений. СПб.: издательство «ОН КУДИЦ-ОБРАЗ», 2002. – 288 с.

3.   Волков С. И., Романов А. Н. Организация обработки економической информации: Учебник. – 2–е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 400 с.: ил.

4.    Галузинський Г. П. Архітектура систем підтримки прийняття рішень і сучасні технологічні засоби обробки інформації// Міжвід. наук. зб. “Машинна обробка інформації”. Вип.58- 1996. – 280 с.

5.   Грешилов А. А. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М: Радио и связь, 1991. – 320 с.

6.   Кугаєнко А. А. Основи теорії і практики динамічного моделювання соціально–економічних об’єктів і прогнозування їх розвитку. – М.: Вузівська книга, 1998. – 135 с.

7.    Ламонов И. М. Экономические реформы на микроуровне. - М.:Астрея, 1996. – 176 с.

8.    Лычкина Н. Н. Моделирование социально-экономического развития регионов. – М.: «Эдиториал», 2000. – 210 с.

9.    Лычкина Н. Н. Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов. – М.: Компьюлог, 1992. – 254 с.

10.  Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 133 с.

11.  Методичні рекомендації до виконання та захисту дипломної роботи на здобуття освітньо – кваліфікаційного рівня магістр за спеціальністю 8.050102 “Економічна кібернетика”. Укладачі: Гладій Г. М., Маслияк Б. О., Білоусов І. А. - Тернопіль: ТАНГ, 2002

12.  Николаев В. П. Введение в рыночною экономику строительства. - К.: Строитель,1991 Новоселов Ю. А. Социально – экономическое прогнозирование. Ч. 1: Учебное пособие. – Новосибирск: СибУПК, 2000. – 158 с.

13.  Нормативно-правові документи департаменту житлово-комунального господарства, транспорту і екології.

14.  Олексюк О. С. Системи прийняття фінансових рішень на мікрорівні. – К.: Наукова думка, 1998. – 508 с.

15.  Педан М. П., Рогожин П. С., Скурский М. А. Управление экономикой строительства. – К.: Высшая школа,1990. – 237 с.

16.  Петровский А. Б., Стернин М. Ю. Системы поддержки принятия решений. – М: ВНИИ системных исследований, 1990. – 221 с.

17.  Ситник В. Ф., Олексюк О. С. Системи підтримки прийняття рішень. – К.: Техніка, 1995. – 215 с.

18.  Соскін О.Стратегія розвитку міста.Економічний часопис-xx №2, 2003р.

19.  Соціально-економічне становище Тернополя за 2003р.//Свобода-4 лютого 2004р.

20.  Степанов И. Н., Шайтанов В. Я., Романова С. С. Экономика строительства/ Учебник для вузов. – М.: Дюрайт, 1998 – 198 с.

21.  Територіальна організація житлово-комунального господарства. ДонДАУ. Менеджер №1(17), березень 2002р

22.  Форрестер Дж. Динамика развития города.-М., ПРОГРЕС, 1974.-285ст.

23.  Черныш Е. А., Молчанова Н. П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. – М.: ПРИОР, 1999. – 242 с.

24.  Шибалкин О. Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. – М.: Наука, 1992. – 313 с.

25.  Шилов Э. И. Проэктирование в строительстве: экономика, организация, управление. – К.: Урожай, 1992. – 208 с.

26.  http://city.gov.te.ua

27.  http://www.prognoz.ru

28.  http://www.vensim.com

ДОДАТОК А

DFD прогнозування стану житлового фонду міста

Примітки:

1.         дані про населення

2.         норми житла

3.         площа житла

4.         кількість, потужність буд.-рем. підприємств

5.         витрати на житловий фонд

6.         накази на введення житла в експлуатацію

7.         кількість, приріст населення

8.         норми житла

9.         площа ЖФ

10.      кількість, потужність буд.-рем. підприємств

11.      витрати на ремонт і будівництво

12.      накази на введення житла в експлуатацію

13.      відомість прогнозу потреб у будівництві житла

14.      відомість прогнозу стану ЖФ по степені зносу

15.      відомість забезпечення населення житлом

16.      відомість прогнозу потреб у будівництві житла

17.      відомість прогнозу витрат на ремонт житла

18.      відомість прогнозу витрат на будівництво житла

19.      відомість прогнозу потреб у потужностях

20.      звітність степеня зносу ЖФ

ДОДАТОК Б

Покращена DFD прогнозування стану житлового фонду міста

Примітки:

1.         доходи населення

2.         кількість, приріст населення

3.         ціна житла

4.         площа ЖФ

5.         норми житла

6.         кількість, потужність буд.-рем. підприємств

7.         витрати на житловий фонд

8.         накази на введення житла в експлуатацію

9.         рівень доходів населення

10.      кількість років нагромадження

11.      середня ціна квартири

12.      норми житла

13.      відомість доступності житла для категорій населення

14.      категорії населення

15.      категорії житла

16.      кількість, приріст населення

17.      площа ЖФ

18.      норми житла

19.      умови проживання

20.      відомість забезпечення житлом по категоріях

21.      відомість прогнозу потреб у будівництві житла по категоріях

22.      відомість прогнозу потреб у будівництві житла по категоріях

23.      кількість, потужність буд.-рем. підприємств

24.      витрати на ремонт і будівництво категорій житла

25.      відомість прогнозу стану ЖФ по степені зносу

26.      звітність степеня зносу ЖФ

27.      відомість прогнозу витрат на ремонт житла по категоріях

28.      відомість прогнозу витрат на будівництво житла по категоріях

29.      відомість прогнозу потреб у потужностях

30.      накази на введення житла в експлуатацію

ДОДАТОК В

Технологічні характеристики сучасних систем моделювання

Система моделювання	Виробник ПЗ	Призначення	Моделююче середовище і підтримка
			Графічна конструкція ІМ	Авторське моделювання, програмування моделей	Анімація (у реал. часі)	Підтримка аналізу результатів
ARENA	System Modeling Corporation	Виробництво, аналіз бізнесів-процесів, дискретне моделювання	Блок-схеми	+	+	+
EXTEND	Imagine That, Inc.	Стратегічне планування, бізнес-моделювання	Компонувальні блоки, безперервні і дискретні моделі	+ мова Modl	+	Аналіз чутливості
GPSS/H-PROOF	Wolverine Software Corporation	Загального призначення, виробництво, транспорт і ін.	Блок-схеми	+	+	ANOVA
ITHINK ANALYST	High Performance System, Inc.	Управління фінансовими потоками, реінжініринг підприємств, банків, інвестиційних компаній і ін.	CASE-засоби, потокові діаграми	+	+	Аналіз чутливості
PROCESS MODEL	PROMODEL Corporation	Загальне виробництво, реінжініринг	Блок-схеми, дискретне моделювання	--	--	+
SIMUL8	Visual Thinking International	Універсальний засіб імітації дискретних процесів	--	Об’єктно-орієнтоване програмування	+	+
TAYLOR SIMULATION SOFTWARE	F&H SimulationInc.	Виробництво, вартісний аналіз	Блок-схеми, дискретне моделювання	--	+	+
WITNESS	Lanner Group Inc.	Бізнес-планування, виробництво, фінанси	+	+	+	+ Блок оптимізації
VENSIM	Ventana Systems	Моделі системної динаміки	Потокові діаграми	--	+	+
POWERSIM	Powersim Co.	Безупинне моделювання	Потокові діаграми	--	+	--
DYNAMO	Expectation Software	Моделі системної динаміки обчислювального типу	Блок-схеми	--	--	--

ДОДАТОК Г

Агрегована модель житлово-комунального господарства

ДОДАТОК Д

Системні потокові діаграми підсистеми „Житловий фонд по степеню зносу”

ДОДАТОК Е

Системні потокові діаграми підсистеми „Житловий фонд по категорії”

ДОДАТОК Ж

Системні потокові діаграми підсистеми „Інфраструктура”

ДОДАТОК І

Системні потокові діаграми підсистеми „Підприємства”

ДОДАТОК К

Системні потокові діаграми підсистеми „Населення”

ДОДАТОК Л

Системні потокові діаграми підсистеми „Квартплата і доходи населення”

ДОДАТОК М

Системні потокові діаграми підсистеми „Доступність придбання житла”

ДОДАТОК Н

Системні потокові діаграми підсистеми „Забезпеченість населення житлом”

ДОДАТОК П

Текст програми-імітатора

(001) Частка бюджетних витрат на капремонт ЖФ в загальних витратах на капремонт ЖФ = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.7),(10,0.7) ))

Units: Dmnl

(002) Частка бюджетних витрат на утримання ЖФ в загальних витратах на утримання ЖФ = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.8),(5,0.8),(10,0.8) ))

Units: Dmnl

(003) "Частка бюджетних витрат на будівництво ЖФ в загальних витратах на будівництво ЖФ" = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.4),(10,0.4) ))

Units: Dmnl

(004) Частка витрат на ЖФ в рік = WITH LOOKUP (час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.15),(5,0.15),(10,0.15) ))

Units: Dmnl/рік

(005) Частка зношеного ЖФ= "ЖФ зношений" / ЖФ весь

Units: Dmnl

(006) Частка витрат на капремонт ЖФ = WITH LOOKUP (час,

([(0,0)-(10,1)],(0,0.2),(5,0.4),(10,0.6) ))

Units: Dmnl

(007) Частка витрат на утримання ЖФ=1-"Частка на будівництво ЖФ" - Частка на капремонт ЖФ

Units: Dmnl

(008) "Частка витрат на будівництво ЖФ" = WITH LOOKUP (час,

([(0,0)-(10,1)],(0,0.6),(5,0.4),(10,0.2) ))

Units: Dmnl

(009) Частка простого житла =Просте житло / “ЖФ весь”

Units: Dmnl

(010) Частка нового ЖФ = “ЖФ новий”/ ”ЖФ весь”

Units: Dmnl

(011) Частка норм ЖФ = "ЖФ норм." /ЖФ весь

Units: Dmnl

(012) Частка сер класу в заг кількості населення = 1- Частка бідних в заг кількості населення - частка багатих в заг кількості населення

Units: Dmn

(013) "Частка задоволення потреби в житлі (без багатих)"=

Просте житло /"Потреба в житлі (без багатих)"

Units: Dmnl

(014) Частка задоволення потреби в будівельних підпр = Підпр будівельні сер потужн /Необх кількість будів підпр сер потужності

Units: Dmnl

(015) Частка елітного житла =елітне житло / ЖФ весь

Units: Dmnl

(016) Доступність придбання житла = ("Доступність придбання житла для сімей сер класу "*Кількість сімей сер класу +" Доступність придбання житла для бідних сімей"* Кількість бідних сімей)/( Кількість бідних сімей + Кількість сімей сер класу)

Units: Dmnl

(017) “ЖФ весь” = “ЖФ новий”+"ЖФ норм."+"ЖФ знош."

Units: м2

(018) "ЖФ знош."= INTEG (Знос норм ЖФ - Капремонт знош ЖФ - Знос знош ЖФ,6e+006)

Units: м2

(019) ЖФ новий= INTEG ("Будівництво ЖФ"-Знос нового ЖФ,

4e+006)

Units: м2

(020) "ЖФ норм."= INTEG (Капремонт знош ЖФ + Знос нового ЖФ - Знос норм ЖФ,

1e+007)

Units: м2

(021) Бюджет = INTEG (Податкові та неподаткові надходження в бюджет від підприємств +Податкові та неподаткові надходження в бюджет від населення

+Доходи від продажу ЖФ+ Інші доходи - "Витрати бюдж. на ЖФ" – Дотації -Субсидії-Інші витрати

2e+010)

Units: грн

(022) Значимість доступності для забезпеченості населення якісним і доступним житлом = WITH LOOKUP(Час,([(0,0)-(10,1)],(0,0.5),(5,0.5),(10,0.5) ))

Units: Dmnl

(023) Значимість умов проживання для забезпеченості населення якісним і доступним житлом= WITH LOOKUP (Час, ([(0,0)-10,1)],(0,0.5),(5,0.5),(10,0.5) ))

Units: Dmnl

(024) Витрати на капремонт ЖФ= Небюдж витрати на капремонт ЖФ+ Витрати бюдж. на капремонт ЖФ

Units: грн./ рік

(025) Витрати на утримання зношеного ЖФ= Витрати на утримання ЖФ* Частка витрат на утримання зношеного ЖФ в заг. витратах на утримання

Units: грн./ рік

(026) Витрати на утримання нового ЖФ= Витрати на утримання ЖФ* Частка витрат на утримання на новий ЖФ в заг. витратах на утримання

Units: грн./ рік

(027) Витрати на утримання норм ЖФ= Витрати на утримання ЖФ* Частка витрат на утримання на норм ЖФ в заг. витратах на утримання

Units: грн./ рік

(028) Витрати на утримання ЖФ= Витрати бюджету на утримання ЖФ+ Небюдж. витрати на утримання ЖФ

Units: грн./ рік

(029) Знос нового ЖФ= ЖФ новий* Норм. темп зносу ЖФ/ Частка покриття необх. витрат на утримання нового ЖФ

Units: м2/рік

(030) Знос норм ЖФ= "ЖФ норм."*Норм темп зносу ЖФ/ Частка покриття необх. витрат на утримання норм ЖФ

Units: м2/рік

(031) Індекс зносу ЖФ = Сер. знос ЖФ/ Норматив зносу ЖФ

Units: Dmnl

(032) Кількість бідних сімей = Кількість сімей* Частка бідних в загальній чисельності населення

Units: сімя

(033) Кількість багатих сімей = Кількість сімей *Частка багатих в загальній чисельності населення

Units: сімя

(034) Кількість сімей сер. класу = Кількість сімей* Частка сер. класу в загальній чисельності населення

Units: сімя

(035) Забезпеченість населення якісним і доступним житлом = "Номін. забезпеченість населення житлом "*(SQRT((1+Доступність придбання житла)^Значимість доступності для забезпеченості населення якісним та доступним житлом *(1+Умови проживання)^Значимість умов проживання для забезпеченості населення якісним та доступним житлом)-1)

Units: м2/чол

(036) Перехід елітного житла в категорію простого =

Елітне житло *Норм темп переходу елітного житла в категорію простого

Units: м2/рік

(037) Норм коефіцієнт умов проживання =1

Units: Dmnl

(038) Норм темп банкротства будівельних підприємств =0.01

Units: Dmnl/рік

(039) Норм темп зносу ЖФ = 0.005

Units: Dmnl/рік

(041) Норм темп зносу ЖФ = WITH LOOKUP (Час,([(0,0)-10,1)],(0,0.005),(5,0.005),(10,0.005) ))

Units: Dmnl/рік

(042) "Норматив забезпеченості житлом (кв. м / 1 чол.)" = WITH LOOKUP (

Час, ([(0,0)-(10,40)],(0,15),(5,19),(10,23) ))

Units: м2/чол

(043) "Норматив числа років, необхідних для придбання житла для сімї" = WITH (Час, ([(0,0)-(10,10)],(0,5),(5,5),(10,5) ))

Units: рік

(044) "Номінальна забезпеченість населення житлом (без багатих)"=

Просте житло /Чисельність населення (без багатих)

Units: м2/чол

(045) "Потреба в житлі (без багатих)"= Чисельність населення (без багатих)*"Норматив забезпеченості житлом (кв. м / 1 чол.)"

Units: м2

(046) Необхідні витрати на утримання зношеного ЖФ = "ЖФ зношений "* Сер. вартість утримання1 кв. м зношеного ЖФ в рік

Units: грн./ рік

(047) Необхідні витрати на утримання нового ЖФ = ЖФ новий *Сер. вартість утримання 1 кв. м нового ЖФ в рік

Units: грн./рік

(048) Необхідні витрати на утримання норм ЖФ = "ЖФ норм."* Сер. вартість утримання 1 кв. м норм ЖФ в рік

Units: грн./ рік

(049) Необхідна кількість будів. підпр сер. потужності = "Будівництво ЖФ" /Сер потужність 1 будів. підпр

Units: підпр.

(050) Умови проживання = Норм коеф умов проживання*(SQRT((1+Індекс зносу ЖФ)^Значимість зносу для умов проживання*(1+Індекс забезпеченості ресурсом X)^Значимість ресурсу Х для умов проживання)-1)

Units: Dmnl

(051) SAVEPER = 1

Units: рік [0,?]

The frequency with which output is stored.

(052) TIME STEP = 1 Units: рік [0,?] The time step for the simulation.

ДОДАТОК Р

Вікно установки середовища моделювання