ÖSSZEFOGLALÁS

A vállalkozások egyik legfontosabb célja a kielégítő mértékű és viszonylag garantált profit elérése. A mezőgazdaságban ezt olyan körülmények között kell elérni, hogy a termelési szerkezet tervezésekor a döntéshozónak nincs pontos információja sem a megtermelt és értékesítendő végtermék mennyiségéről, sem az áráról, sőt az input anyagok költsége sem számítható ki előre.

Jelen dolgozatban általános célkitűzésként fogalmaztam meg, hogy a meglévő kockázatelemzési módszerek, modellek alkalmazásával, illetve azok továbbfejlesztésével vagy más gazdasági területeken sikeresen alkalmazott modelleknek a növénytermesztés sajátosságait figyelembe vevő adaptálásával hatékony eszközöket biztosítsunk a növénytermesztési döntéstámogatás számára.

A kutatás során felhasznált adatbázisok, tevékenységek és outputok összefoglalása az 1. ábrán található.

A konkrét célkitűzéseim három fő csoportba sorolhatók:

• Néhány szántóföldi kultúra termelési kockázatának elemzése az Európai Unió és az Észak-alföldi Régió szintjén • A kockázat figyelembevétele a vetésszerkezet kialakítása során • Az értékesítési kockázat csökkentése optimális búzaértékesítési stratégiák segítségével

1. ábra A kutatási célkitűzések, inputok és tevékenységek Forrás: saját összeállítás

A döntéshozás során ismernünk kell az egyes ágazatok termelésének kockázatát a tágabb környezetünkkel összehasonlításban és térségi szinten is. Ennek ismeretében megalapozottabban választhatjuk ki azokat az ágazatokat, amelyekkel versenyképes gazdálkodás folytatható. Dolgozatomban az Európai Unió 15 országa főbb növénytermesztési ágazatainak a termelési kockázatát vizsgáltam, illetve az Észak-alföldi Régió főbb szántóföldi kultúráinak termőhelyenkénti kockázatát elemeztem. Közismert, hogy a növénytermesztés az egyik legkockázatosabb ágazat a mezőgazdaságon belül. Az Európai Unió országain belül Magyarország növénytermesztése a legkockázatosabb. A búza és cukorrépa termesztésnél mind a szórás, mind a szemi szórás értékek a legmagasabbak közé tartoznak. A repce az egyetlen növény, ahol a középmezőnyben foglalunk helyet. De összességében az újonnan csatlakozott országok mind abszolút, mind relatív értelemben magasabb kockázattal termelnek. Ez az extrémebb éghajlati adottságokkal, és alacsonyabb mezőgazdasági színvonallal magyarázható. Térségünk, az Észak-alföldi Régió termőhelyi adottság tekintetében igen heterogénnek tekinthető. A legkockázatosabb az őszi káposztarepce, és az őszi árpa termesztése, illetve az átlagosnál gyengébb adottságú területeken magas a kukoricatermesztés kockázata is. Termőhelyi adottságtól függetlenül alacsony kockázattal termeszthető a napraforgó a térségben. Kukorica és napraforgó esetén megállapítható, hogy rosszabb évjáratokban az átlagosnál jobb területekkel rendelkező gazdaságokban alacsonyabb a termelés kockázata, míg jobb évjáratokban a termésátlagok relatív szórásai közel azonosak. Búza esetén fordított a helyzet, kedvezőtlen években közel azonos a relatív szórás az átlagosnál jobb és rosszabb adottságú gazdaságokban egyaránt, míg a jó évjáratokban egyértelmű az átlagosnál magasabb aranykorona értékű területeken gazdálkodók kockázati előnye. Ezért különösen fontos, hogy a termőhelyi adottságok figyelembevételével történjen a növénytermesztés.

A kockázat mérsékelhető nemzeti és európai szinten is állami beavatkozásokkal, illetve vállalati szinten biztosítással, vagy az értékesítés-beszerzés területén tőzsdei ügyletekkel is. De ezen kívül nagy tartalékok rejlenek a tervezésben is. Azok a növények, amelyek bekerülhetnek a termelési szerkezetbe, versenyeznek a meglévő erőforrásokért. E verseny és a céljainkat leginkább kifejező gazdasági mérőszámok alapján alakulnak ki a vetésterületi arányok. A döntéseinket azonban a kockázati magatartásunk mindig befolyásolja. A döntéshozók sok esetben hajlandók lemondani valamennyi jövedelemről, ha az elvárt eredmény nagyobb biztonsággal következik be. Azt, hogy mennyi lesz a jövedelemáldozat, azt a kockázatvállalásuk, saját hasznosságuk dönti el. A kockázatprogramozási modellek erre adnak lehetőséget. A lineáris programozás és a kockázatprogramozási modellek egymást kiegészítő alkalmazásával a gazdálkodók döntései megalapozottabbá tehetők és a kockázati magatartásuknak megfelelően választhatnak a lehetséges tervek közül. Dolgozatomban egy esettanulmányban mutattam be az alkalmazás lehetőségeit. Külön vizsgáltam az efficiens határon lévő terveket támogatással és támogatás nélkül. Megállapítottam, hogy a támogatások jelentős mértékben csökkentik a jövedelem szórását. A támogatásnál nagyobb, a támogatás nélküli esetben kisebb jövedelemáldozatnál figyelhető meg az E-M efficiens határgörbén az a meredekség-változás, ami után a további jövedelemáldozat arányaiban túlságosan kevés kockázatcsökkenéssel jár, és ezért további jövedelemcsökkenést még egy szigorúan kockázatellenes döntéshozó sem fogad el. Mindez arra enged következtetni, hogy a kockázatellenes döntéshozók támogatás esetén gyakrabban választhatnak alacsony várható értékű terveket, ami hosszú távon a versenyképességet rontja.

A gazdálkodók betakarításkor mindig szembesülnek azzal a ténnyel, hogy az árak ilyenkor a legalacsonyabbak. Felmerül a kérdés, hogy mikor és milyen mennyiséget értékesítsenek, hogy a lehető legnagyobb jövedelemre tegyenek szert, hogyan csökkentsék az értékesítésben rejlő kockázatot. A probléma megoldásának az első lépése a megfelelő árelőrejelző eszköz kiválasztása, illetve eredményeinek folyamatos ellenőrzése. Kutatásom során megállapítottam, hogy a követőjel alkalmas a megfelelő előrejelző módszer kiválasztására, és kontrollálására. A következő lépés a megfelelő értékesítési stratégia kiválasztása. Itt az értékesítési árakon túl figyelembe kell vennünk a havi pénzforgalmi egyenlegeket, a hitelfelvételt és annak kondícióit, az alternatív tőkebefektetési lehetőségeket, és a készletezési költségeket is. Mindezek együttes optimalizálását valósítottam meg egy vállalati pénzforgalmat optimalizáló modell átalakításával. A modellt egy esettanulmány elkészítésével ellenőriztem, és érzékenységvizsgálatokkal mutattam be gyakorlati alkalmazási lehetőségeit.

SUMMARY

One of the most important purposes of the undertakings is to reach a sufficient level and a relatively guaranteed profit. This must be reached in such circumstances when, in the course of planning the production structure, the decision-maker does not have information either about the quantity of the produced and end-products to be sold or about their prices, furthermore, even the cost of inputs cannot be predicted.

In this paper my general objective was to ensure efficient means for the crop production’s decision support by applying present risk management methods, models and their development or by the adaptation of models which are used on other economic fields successfully taken into consideration their features of crop production.

The abstract of databases, activities and outputs to be applied during the research can be seen in Figure 1.

My concrete objective can be separated into three main groups:

• Presentation of the production risk for some field crops in the level of the European Union and the North Great Plain Region • Considering risk during the creation of crop structure • Reducing marketing risk by using optimal wheat marketing strategies

Figure 1. Objectives, inputs and activities of the research Source: own assemblage

In the course of decision-making, we must know the production risk of each enterprise in comparison with their wider environment and also on a regional level. In the light of this, we can choose those enterprises in a more established way, with which a competitive farming can be done. In my paper I analyzed the production risk of the main crop enterprises in fifteen countries of the European Union, and I have also analyzed the risk of main crop cultures in the North Great Plain Region by production sites. It is known that crop production is one of the riskiest enterprises in agriculture. Within the European Union Hungary is one of the most hazardous countries. The values of standard deviation and semi deviation for wheat and sugar beet production are the highest. Rape is the only crop, with which we take place in the middle. On the whole, new member states produce with higher risk both in absolute and relative sense. This can be explained with the more extreme climatic conditions and with the catching-up social, economic environment. In point of the natural conditions, the North Great Plain Region can be considered a relatively heterogeneous area. The riskiest is the production of winter colza and winter barley and corn production’s risk is also high on fields which quality is lower than the average. Irrespectively of field characteristic turnsole can be grown with low risk. It can be demonstrated for corn and turnsole that in worse years in those undertakings that possess above average fields the production risk is lower, while in better years the values of relative deviation are almost the same. In case of wheat the state is in reverse: in adverse years the values of relative deviation are almost the same in farms with better and worse conditions, while in favorable years the farmers’ risk advantage is obvious in farms with above-the-average fields. That is why it is especially important to produce crops with considering the conditions of production sites.

Risk can be moderated by state interferences on a national and European level as well, and by insurance on the level of undertakings, or on the field of marketing-purchasing by futures. However, besides these there are great reserves in the planning as well. Those crops, which can get into the production structure, compete for the extant resources. The production area rates can evolve according to this competition and to the economic measures that express our aims. However, our decisions are not always effected by our risk behavior. Decision-makers are willing to surrender of some income if the expected result occurs with a higher certainty. The amount of opportunity cost is decided by their exposures and their own subservience. Risk programming models give an opportunity for this. By the complementary usage of linear programming and risk programming models the farmers’ decisions can be made more established and accordingly to their exposure they can choose from the possible plans. In my paper I have presented the opportunities of the application in a case study. I examined individually the efficient limit plans with and without assist set. I have concluded that assists moderate significantly the deviation of the income. The change of slope can be observed by in the case of assisted version the opportunity cost is higher, and in the non-assisted version the opportunity cost is lower on the E-M efficient curve, after that further opportunity cost happens with less risk moderation, and therefore, further income decrease will not be accepted by even a person who is strictly against the risk. All these suggest that decision-makers who are against the risk can choose often plans with low expected value, which worsens the competitiveness in a long term.

At harvest farmers are always faced by the fact that prices are the lowest at this time. It also brings forth the question that when and how much to market to reach the maximum possible income and how to reduce the marketing risk. The first step of the problem’s solution is choosing the proper price forecasting mean and the continuous control of its results. During my research, I have concluded that the follower mark is suitable for choosing the proper forecasting tool and for its control. The next step is choosing the proper marketing strategy. We must take into consideration, beside the marketing prices, the cash-flow balances by months, borrowing and its conditions, alternative capital investment opportunities and stock-piling costs as well. I have executed the joint optimization of these by transforming an enterprise cash-flow optimizing model. I have checked the model by making a case study, and I have presented its practical adaption opportunities by sensitivity analyses.