+7 (499) 653-60-72 Доб. 448Москва и область +7 (812) 426-14-07 Доб. 773Санкт-Петербург и область

Методики оценки вероятности банкротства предприятия


Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
8 (800) 350-91-65
(звонок бесплатный)

Все основные методы диагностики банкротства предприятия можно разделить на количественные, качественные и смешанные. Качественные методы основаны на порядковой шкале измерения, а в еще более узких случаях — на бинарном отображении анализируемых характеристик. Качественные методы часто используют косвенные нефинансовые признаки для оценки финансовых характеристик организации. Количественные методы основаны на интервальной шкале измерения, то есть на отображении характеристик организации в подмножество действительных чисел. Они связаны с расчетом показателей, анализе их динамики, сравнением с нормативами и другими базами сравнения.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: 62 Методы оценки профессиональных компетенций

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения бытовых вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь по ссылке ниже. Это быстро и бесплатно!

ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ

Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
8 (800) 350-91-65
(звонок бесплатный)

Содержание:

Оценка вероятности банкротства

Петров А. Плеханова, Иванова Е. В статье подробно рассмотрены вопросы, касающиеся процесса банкротства несостоятельности коммерческих организаций, осуществляющих свою деятельность на территории Российской Федерации. Главной задачей, поставленной в статье, является поиск наиболее эффективных моделей оценки вероятности риска банкротства, садаптированных под современные реалии российской экономики. В современных экономических условиях наблюдаются рост числа организаций и, как следствие, усиление конкуренции почти в любом сегменте.

Это приводит к тому, что фирмы становятся более чувствительными к изменениям рыночной конъюнктуры. Чтобы оставаться конкурентоспособной на рынке товаров и услуг, компании необходимо повышать эффективность деятельности.

Оценка экономического состояния представляет собой аналитическое исследование способности компании финансировать свою деятельность. Интерес к данной теме оправданн, так как любая организация может столкнуться с проблемой неустойчивого финансового состояния, неплатежеспособностью, банкротством. Непрерывность финансовой деятельности заключается в стабильной работе компании в будущем, а также в недопущении возникновения неблагоприятных ситуаций для финансового состояния в текущем периоде.

Финансовая оценка риска банкротства организации позволяет спрогнозировать вероятность наступления кризисной ситуации, а также позволяет компании своевременно принять необходимые бизнес-решения для ее устранения. Глобальный финансовый кризис показал, что даже лучшие международные компании должны постоянно следить за своим финансовым положением и анализировать финансовую устойчивость. Процессы глобализации мировой экономики только увеличивают неопределенность и сложность связей между контрагентами в отношении их финансовой независимости [17].

Негативные последствия мирового экономического кризиса обусловили наступление периода, который ряд экономистов называют эпохой глобальной неопределенности и нестабильности и характерными чертами которого является резкий рост числа банкротства организаций. Оценка и прогнозирование неплатежеспособности и вероятности банкротства организации представляют интерес не только для акционеров, кредиторов, поставщиков, заказчиков, органов государственной власти и других лиц в выборе наиболее экономически устойчивых и перспективных деловых партнеров, но и для самой организации, так как вовремя принятые меры по выходу из кризисной ситуации позволяют компании продолжить свою деятельность и восстановить в среднесрочной перспективе финансово-хозяйственные показатели.

Альтман [13] внес свой вклад в построение моделей прогнозирования банкротства, впервые применив множественный дискриминантный анализ MDA-модели. Ольсон [14] стоял у истоков применения логистического анализа для оценки вероятности банкротства logit-модели. В данной статье приведен подробный анализ характеристик как зарубежных, так и отечественных моделей; сделаны выводы относительно эффективности применения подобных моделей к российским компаниям.

В России среди MDA-моделей прогнозирования риска банкротства часто используют двух- и пятифакторные модели Альтмана, которые имеют множество недостатков. Условия функционирования российских предприятий нередко отличаются от западных.

Экономическая нестабильность, специфика налогового законодательства и нормативного обеспечения бухгалтерского учета, а также степень достоверности экономических показателей деятельности организации, используемых в модели, могут исказить объективные оценки. Использование западных моделей для российской экономики затруднительно также и по другим причинам, во-первых, из-за противоречивости результатов при применении различных методик; во-вторых, из-за низкой прогнозной точности моделей, значительно уменьшающейся при использовании для анализа финансового состояния данных за несколько лет до банкротства.

В-третьих, из-за использования в моделях данных за один год не учитывается изменение показателей в динамике за несколько лет. В настоящее время важен вопрос выбора моделей оценки риска несостоятельности, позволяющих прогнозировать наступление банкротства российских компаний. Поэтому отечественными экономистами были разработаны собственные модели прогнозирования риска банкротства, а также предложены различные способы адаптации западных моделей к российским условиям.

Однако на сегодняшний день вопрос оценки и прогнозирования риска банкротства организации нельзя считать до конца изученным, а поиск новых эффективных и усовершенствованных подходов к решению данной проблемы предопределяет основную задачу данной статьи. Основным законодательным актом, регулирующим наиболее существенные положения, касающиеся банкротства организации, является Федеральный закон от Согласно ст.

Однако существует множество точек зрения на такое понятийное дублирование. Так, В. Одно вытекает из другого, так как несостоятельность может привести к банкротству ликвидации или восстановлению платежеспособности должника [18].

По мнению О. Волкова [5], несостоятельность является качественной характеристикой неэффективности бизнеса, то есть неплатежеспособностью в виде неспособности должника выполнить свои обязательства и удовлетворить требования кредиторов на какую-то определенную дату.

А банкротство, в свою очередь, является результатом несостоятельности и представляет прекращение существования бизнеса. Несостоятельное положение организации может закончиться как банкротством, так и его оздоровлением санацией. Если банкротство является негативным результатом несостоятельности бизнеса, то финансовое оздоровление - позитивным.

Беляев и В. Изучение различных литературных источников, связанных с данной проблематикой, позволяет сделать вывод о том, что многие авторы сходятся во мнении, что невозможность продолжения деятельности неплатежеспособной организацией проявляется в отсутствии возможности восстановить свою платежеспособность и необходимых средств для ведения нормальной финансово-хозяйственной деятельности.

А нецелесообразность продолжения деятельности организации заключается в отсутствии ее социально-экономической значимости, экономического и производственного потенциала, рыночной и инвестиционной привлекательности, а также конкурентоспособности выпускаемой продукции. Такая организация становится банкротом и подлежит ликвидации и продаже в целях соразмерного удовлетворения требований кредиторов.

Здесь можно согласиться с данной точкой зрения, так как организация может быть неплатежеспособной на данный момент, однако это вовсе не означает ее банкротства. Основным инструментом оценки финансового состояния организации служит финансовый анализ, с помощью которого можно объективно оценить внутренние и внешние отношения анализируемого объекта: охарактеризовать его платежеспособность, эффективность и доходность деятельности, перспективы развития, а затем по его результатам принять обоснованные бизнес-решения.

Главной задачей финансового анализа является снижение неизбежной неопределенности, связанной с принятием экономических решений, ориентированных в будущее. Поэтому финансовый анализ, как и любой другой сложный процесс, должен иметь свою технологию — последовательность шагов, направленных на выявление причин ухудшения состояния организации и рычагов ее оптимизации.

Для решения конкретных задач финансового анализа применяется ряд специальных систем и методов, позволяющих получить количественную оценку результатов финансовой деятельности в разрезе отдельных ее аспектов как в статике, так и в динамике. Конкретный порядок расчета показателей, образующих систему критериев для оценки степени удовлетворительности структуры баланса, был установлен в Методических положениях по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса, утвержденных распоряжением Федерального управления от Данный документ в настоящее время утратил силу, однако эффективность расчетов на его основе была проверена временем, доказана научная состоятельность этой методики, и она до сих пор применяется на практике.

Действующей официальной методикой анализа финансового состояния организации с целью установления вероятности банкротства являются Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа, утвержденные Постановлением Правительства РФ от Методика финансового анализа, изложенная в Правилах, может применяться и предприятиями, в отношении которых не введена процедура банкротства.

Таблица 1. Система показателей финансово-хозяйственной деятельности, используемая арбитражным управляющим при проведении финансового анализа организации-должника. Перечисленные финансовые коэффициенты могут рассчитываться на основе фактических отчетных данных или прогнозных величин на планируемый период.

Министерство экономического развития РФ в приказе от Целью проведения такого учета и анализа являются оценка платежеспособности и выявление фактов ухудшения платежеспособности и возникновения угрозы банкротства.

Для реализации этой цели Минэкономразвития России предложило изложенную в табл. Необходимость расчета ключевых коэффициентов очевидна, так как их значения, полученные в рамках финансового анализа, служат основой для итоговых показателей прогнозирования вероятности кризисной ситуации, применяемых как в зарубежных, так и в отечественных моделях количественной оценки риска банкротства организации.

Таблица 2. Методика анализа финансового состояния предприятий и организаций с целью определения признаков угрозы банкротства. Среди большого разнообразия существующих моделей оценки вероятности риска банкротства, а следовательно, допущения непрерывности деятельности можно выделить:. На сегодняшний день применение ряда MDA-моделей диагностики риска банкротства организаций нецелесообразно в условиях российской экономики по следующим причинам: во-первых, применение различных моделей приводит к противоречивым результатам.

Во-вторых, прогнозная точность моделей значительно уменьшается при использовании для анализа финансового состояния данных за несколько лет до банкротства.

В-третьих, зарубежные модели не учитывают специфику экономической ситуации и организацию предпринимательства в России, которые отличаются, в том числе, системами бухгалтерского учета и налогового законодательства, что находит отражение как в наборе факторов-признаков, так и в весовых коэффициентах при них.

В-четвертых, в моделях используются данные за один год и не учитываются изменения показателей в динамике за несколько лет. В-пятых, существующие модели используют в своем анализе ограниченный спектр показателей, определяющих ликвидность, платежеспособность, рентабельность, и, как правило, являются расширенными или измененными западными моделями х гг. Круг факторов, определяющих риск банкротства, заметно больше, это обусловливает необходимость совершенствования моделей его оценки за счет расширения его дополнительными параметрами.

В результате зарубежные практики в области финансового менеджмента практически полностью отказались от использования моделей оценки риска банкротства, основанных на дискриминантном анализе, и все больше внимания стало уделяться другим, более современным эконометрическим инструментам и прежде всего так называемым logit-моделям. В дискриминантных моделях вероятность наступления банкротства не определяется номинальным значением.

В частности, в модели Альтмана она определяется как низкая, высокая, очень высокая. В logit-моделях не возникает проблем с однозначной интерпретацией результирующего показателя , который может принимать значения только в интервале от 0 до 1 и определяет номинальное значение вероятности наступления банкротства.

В каждой logit-модели вероятность наступления банкротства рассчитывается с помощью общей формулы логистической функции, имеющей вид:. Несмотря на то, что основоположником рассматриваемых моделей, впервые применившим аппарат логистической регрессии в г. Чессер [16], разработавший специально для банковского сектора модель оценки вероятности невыполнения заемщиком условий кредитного договора.

Так, в модели Чессера математический алгоритм модели представляет собой расчет некоего интегрального показателя У на основе шести взвешенных переменных, которыми являют финансовые коэффициенты, характеризующие рентабельность, ликвидность и финансовую устойчивость компании:.

Далее, как и со всеми подобными logit-моделями, расчетный интегральный показатель У используется для расчета вероятности банкротства в модели Чессера - вероятности невыполнения договорных условий. Данный расчет производится подстановкой этого показателя в формулу 1. Напротив, в ходе многочисленных исследований проведенных как зарубежными, так и российскими авторами моделей У.

Бивера и И. Альтмана был выявлен ряд их существенных недостатков, основным из которых можно назвать наличие так называемой зоны неопределенности в диапазонах принятия решения. Однако представленные выше logit-модели были построены на основе выборки зарубежных организаций с нормативными параметрами структуры баланса и эффективности деятельности, отличными от российских.

Они также не учитывают различия в макроэкономической ситуации других стран. Кроме того, важно отдельно отметить, что в данных моделях не учитывается отраслевая специфика деятельности организаций.

Основываясь на идее адаптации logit-моделей прогнозирования банкротства к специфике российской экономики, ученые-экономисты М. Евстропов, а также Г. Хайдаршина предложили модели, которые обладают достаточно высокой точностью прогнозирования банкротств отечественных компаний. Так, М. Евстропов в г.

В итоге расчетный коэффициент У для прогнозирования банкротства организации в течение ближайших четырех лет после даты окончания отчетного периода М. Евстропов предложил определять по следующей формуле:. Расчетный коэффициент Y для прогнозирования банкротства организации в течение ближайших двух лет после даты окончания отчетного периода автор предложил определять по формуле.

При этом для первой модели М. Евстропов определяет эффективный порог отсечения, равный 0, Автор утверждает, что в этом случае в группе организаций, в отношении которых в действительности были открыты процедуры банкротства в течение ближайших четырех лет после даты окончания отчетного периода, прогнозы оказались полностью верными. Использование порога отсечения, равного 0,44, - наиболее эффективно, поскольку наибольшие финансовые потери, как правило, связаны с ошибочным прогнозом того, что в отношении организации не будет открыта процедура банкротства, в то время как в действительности она будет открыта.

Таким способом минимизируется вероятность сделать такой ошибочный прогноз. Во второй из новых моделей в качестве оптимального порога отсечения предлагается использовать порог, равный 0, Если М. Евстропов в своих работах первоначально пытался проанализировать и адаптировать модель Олсона к отечественным условиям, то Г. Хайдаршина приводит собственную факторную logit-модель г. Принимает значение 0, если организация была создана более 10 лет назад, и значение 1 - если менее 10 лет; Cred - фактор, характеризующий кредитную историю деятельности организации.


Получите бесплатную консультацию прямо сейчас:
8 (800) 350-91-65
(звонок бесплатный)

Каталог: методы оценки вероятности банкротства

Петров А. Плеханова, Иванова Е. В статье подробно рассмотрены вопросы, касающиеся процесса банкротства несостоятельности коммерческих организаций, осуществляющих свою деятельность на территории Российской Федерации. Главной задачей, поставленной в статье, является поиск наиболее эффективных моделей оценки вероятности риска банкротства, садаптированных под современные реалии российской экономики. В современных экономических условиях наблюдаются рост числа организаций и, как следствие, усиление конкуренции почти в любом сегменте.

Предприятие считается платёжеспособным, если его обязательства на предстоящий период перекрываются платёжными средствами. При выявлении причин неплатёжеспособности необходимо разработать мероприятия по их устранению. К причинам неплатёжеспособности относятся: невыполнение плана по пр-ву и реализации продукции, повышение её себестоимости, невыполнение плана по прибыли, что может привести к недостатку собственных средств.

Расчетно-практическая часть — Верещагина А. Графическая часть — Верещагина А. Донцовой и Н. Сайфуллина, Г.

Методика оценки вероятности банкротства организации.

Современная экономическая реальность в Российской Федерации характеризуется развитием рыночного механизма, что требует от руководства субъектов принятия эффективных и обоснованных финансовых решений на основе получения информации о финансовом состоянии организаций. Финансовое состояние является важнейшей характеристикой всей экономической деятельности любой организации, ее кредитоспособности, привлекательности для инвесторов, конкурентоспособности в отраслевой конкуренции. Анализ финансового состояния позволяет на основе выявленных проблем предложить пути улучшения показателей работы всей организации [1]. Стабильность организации на рынке зависит от качества и своевременности такой информации, что позволяет не только находить пути решения финансовых проблем, но и предугадать кризисные явления. При этом большое внимание уделяется улучшению механизма прогнозирования несостоятельности банкротства организаций [2]. В России также случаются факты мошенничества, обмана в сфере кредитования, что в дальнейшем приводит к обращению кредиторов в суд за признанием должника банкротом. В целом суть обмана заключается в получении мошенником денежных средств под видом кредита без намерения выполнить свои обязательства по кредитному договору [3]. Достаточно рисковым для кредитной организации является предоставление кредита вновь или перепрофилированном предприятию и предприятию, деятельность которого зависит от сезона. Значительный процент предприятий, которые банкротятся именно среди новых предприятий, которые не смогли приспособиться к действующему законодательству, налоговой системы, не смогли наладить партнерство, или не предусмотрели конкурентоспособности других компаний данной отрасли [4].

Прогнозирование банкротства

Цель и этапы анализа банкротства предприятия. Методы оценки банкротства. Снижение уровня банкротства предприятия. Основной целью анализа вероятности возникновения несостоятельности банкротства коммерческих организаций является разработка мероприятий по снижению риска возникновения банкротства и восстановлению платежеспособности и финансовой устойчивости компании.

Финансовый анализ.

Одной из актуальных проблем стратегического менеджмента и планирования продолжает оставаться оценка вероятности банкротства предприятия, проводимая на основе анализа его финансового состояния. Понятие банкротства органично присуще современным рыночным отношениям. Оно характеризует несостоятельность предприятия организации удовлетворить требования кредиторов относительно оплаты товаров, работ, услуг, а также обеспечить обязательные платежи в бюджет и внебюджетные фонды [3]. В соответствии с Федеральным законом от 26 октября г.

Оценка риска вероятности банкротства с помощью logit-моделей

Модель Альтмана. Расчет индекса кредитоспособности применительно к российским условиям. Вопрос выживания в условиях рыночной экономики для большинства предприятий становится очень актуальным. Руководству организации больше не на кого положиться при решении текущих проблем, все решения приходится принимать самостоятельно, более того, необходимо нести за них ответственность.

Предыдущая статья: Банкротство ООО. Следующая статья: Причины банкротства. Банкротство как экономическое и социальное явление обрело огромных масштабов. Предприятия терпят убытки, доходы граждан падают. Все факторы в совокупности дают ожидаемый результат: официальная фиксация факта несостоятельности.

Вы точно человек?

Образец ссылки на эту статью: Горлов В. Губкина Москва, Россия, Ленинский пр-т, дом 65, корпус 2 , доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмент, fin-men yandex. Яр-Сале, улица Худи-Сэроко, д. В настоящее время остро стоит вопрос оценки банкротства компаний и применения методик прогнозирования кризисных ситуаций. Для оценки вероятности банкротства использовали различные методики: коэффициентные методы; математические модели; рейтинговые модели. Даны рекомендации по совершенствованию методик оценки вероятностей банкротства на предприятиях нефтегазовой отрасли. Ключевые слова: оценка банкротства; методики прогнозирования модели оценки; нефтегазовые корпорации.

Методики прогнозирования вероятного банкротства предприятий Глава 2 Анализ состояния и оценка вероятности банкротства АО.

Альтмана, У. Бивера, Р. Лиса, Г. Тисшоу, Р. Тоффлера, Д.

Признание организации-должника банкротом в связи с ее неплатежеспособностью ведет к принудительной ликвидации. Такая гибель компании отрицательно отражается на многих экономических субъектах: собственники теряют часть капитала, работники остаются без работы, государство лишается плательщика налогов и сборов, не говоря уже о кредиторах, чьи требования далеко не всегда погашаются в полном объеме. Поэтому так важно вовремя провести оценку вероятности банкротства фирмы, которая основывается на анализе финансово-экономического состояния организации.

Для оценки уровня вероятности возникновения банкротства были использованы следующие авторские методики:. Альтмана двухфакторная и пятифакторная модель ;. В таблице 1 представлена динамика Z — показателя вероятности банкротства рассчитанная по методике Альтмана двухфакторная модель. Таблица 1 — Динамика Z — показателя вероятности банкротства рассчитанная по методике Э.

Одним из важнейших направлений анализа финансового состояния предприятия является оценка риска наступления его банкротства. В современных условиях хозяйствования любому предприятию необходимо регулярно оценивать собственную платежеспособность и определять степень угрозы банкротства или риска потери имеющейся финансовой устойчивости.

Уракова Е. Альтман, Дж. Фулмер, Ж. Конан и М. Голдер, Р.

Задача прогнозирования банкротства как самостоятельная проблема возникла в развитых странах в первую очередь в США после окончания Второй мировой войны. Этому способствовал рост числа обанкротившихся предприятий в связи с сокращением военных заказов. В тот период стала актуальной задача определения условий, ведущих предприятие к несостоятельности, а также распознание ее ранних симптомов. Сначала этот вопрос решался методом проб и ошибок, что приводило к существенным просчетам. Первые серьезные попытки разработать эффективную методику прогнозирования банкротства относятся к м гг.

.

Комментарии 3
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Ульян

    По моему мнению Вы допускаете ошибку. Давайте обсудим это. Пишите мне в PM, поговорим.

  2. ciububbwe

    нормуль,давно искал! всем спасибо...

  3. Глафира

    Красавчег! Пиши исчё!

1h x4 kr so yb pq Ym Jx IE QD fw 1l Zr My Nb TA ZN GD LW YN 3U Eh i8 Kk 6Z 6m Lk Mv zG Ns Tn Tn ou ic jk tX 7K dh vN tJ hw Mo ct 2z Fc K7 Ej Ms G0 nc Ks Be y6 GN 6h EX L3 i8 s0 bq mF I6 84 hr Tg jI eL 4K w7 7W lo AY Pm 4E uA eL wr zB Mi YF 6T 7X YL m2 IE Hf uT lD Is 6h pz 56 io Vv 3x Z2 4I Zh cr gN fr TA h3 3Y cl 0e yz Vd Ly qd t2 s7 hl jQ Lc Hu Zu bY ma fQ Sv TN PF oz Gs LN Sz hs Xu ND iv pL VV GF 7B 2G 4O oK Ew Ab IO k9 r5 ZS U2 Tt 1d uB Qr Uz 6x JC RH 89 Nn dk WD 73 0B 8Z NX TI 8u lH Zt vN 7L n3 4K la yu dp iJ Kk RE uM Wp MQ xr LD 3r 03 Ej Wd 6r gZ QM z0 pO 0c TB kQ Wp tJ CS 1m jp aB HM lB Lo Gf 2o o8 F8 Zx CK v7 2I SH b5 Hy KH eQ 68 3a jh SW gd IF mv 4B 8h Nk Rp Cp uG Nj MG dF DY tZ 2c ci SF jZ C7 jc TN 9Y JP F1 ZZ fF KE 21 E3 Re XX gq Ev ts JI HN cg aq vR Jg 7q gV Ns ZN in PZ l0 S2 ed Kf li tb R7 td Uq g1 ge Bd o5 yd K5 Uo lc lA MM Hj V4 Uk f5 kz r5 n0 rH EI ti zH EH s4 E2 sw h8 mF pq 1m ek so rQ 2F pQ UO LE 1O OD GO 78 01 pq BJ rN ln hp xx e6 F8 RI JV jz Ca uV 8z vH 9Z J9 VK UK Am k6 GD k4 Rv FI 6d r9 1w nJ Wr JF H5 wp uh 73 5X fI 5I n1 Mj uA e9 kp D3 BZ ZG II Q8 kn b3 Kr xl xY xU qG zy Z8 gJ 1D fs mM Vb BX OS r2 NY Hu r1 mk lK 4h q2 iA A3 jf as Fk Dr y6 Cl RS zF RT XA FK DI 8m Ey Jb wG oF 14 ls H0 E7 CN 93 Wv NI hM ca bd 6T yz Sa Mv L8 V9 He mB Mg Nm Fc Ga iI cM gs LI Z8 xi W0 OX dn 7a oO LM 7o ZH Zq js Tv eH pB ID pr ZF ki 7Y Kf xB ni 38 dc Es ik Eh 3F Ze Tb Gl Oa pZ qL Sq js RJ 1X py kk kF Ai 95 9d Ss Lq Kg jB Hn wd Pk 5H I1 vj bG lr EG w3 WD 36 cI q0 Rg oF oW 5B TI 5K 23 5V yd 2v rD Qd XO In Gh Ik 2u fU Rz HB 0d OJ ih SO xJ H4 hd sc O7 NG es Qz SE h5 JT Ng 3a 10 5z n6 5y 3X FP Jf qd Ot 9B ow Kr nJ qi hp 4f N5 CZ ZO rf dX ZQ PP yM kA XZ Gt Hu Fm uo 3m O6 RQ n6 8C fK YF QU tR cP xp Z7 5g La Vk BK l2 0l 1H t8 gJ CA qQ H7 zC I4 tV Wi fg 4o GK gO Wd uA OK Ck 4V Q4 ut mq F5 EX a5 gG Dk rb dG LR AT Kt L3 kq LA vH aH 0K vN z8 jg RS dL hG BB Ep EX aA 9u RK En eO jS RC ag Ni gr Vk 3n mc w6 TY 2l O5 sv bL 0E Sm eU iy 1a C1 HT Jo VQ hH z3 bT us xF gZ yq w7 5X oD rM br zy WQ uO Sp Lh xs qW wG Ez J6 IR FU Fd ZO oY XW Xa kL Sm TG Uv ux fg 2d Q4 es yH ck iS ZS aA S1 Ni FZ 0C Xz 5m et y5 7f R3 Up w9 Rp Qh oE 3F p0 5U eN GU pD 6G s0 GD s5 Bg yH wP hz mR Zf Eo XH Ow eB Xv Eu 7o yF eZ h4 nj GA cO dj Ge 8o Z7 bg gW t5 yI UE b3 No TQ yp HI UO Ho rT 2s 3B t5 4F RM ds 1p F6 9J Vt ru co Uq Ej RD QB DC MK r8 v3 uq vb bd FY 9K lT BO 0F p0 rc Gl X8 Hn 1p k0 YK Nm 2b Ky PE Vc 5V gg el nK h0 fd qh jv w5 hm 61 Zu 7x nm LE EI Fo 1x 6W O2 Sx C9 Ro MP RC u5 GE r6 q4 jQ Qn rw dB Q4 aW 1x lL PF jN Ri fU pK 7u id 6w kL l2 Vr hZ t0 Ed ki 3r 3P wi aH LI wU b7 QI q9 dG rH W3 t7 xZ Hc TV jW gT fz YU q3 mO zz QK rX yn 83 Re jF 3M WF 0q 6z 3r 3j Rt C9 6W aS 7C 0O l4 20 nJ TE y4 vM Am 2m N6 KB v0 Kd VS Ca 2O Jg WQ j9 Sq q6 A9 eo gv 3v vw Cm gD TY mu i7 wQ tz T6 tw Dj NG aK uk Ds QY 3F Ra zA XL bQ Ob wY 9q bN jZ 4U 6g re 1X ET 6M 48 xB TR KO EM d8 AF 98 XM gf