Последовательность действий при анализе стохастических связей - Про деньги в эпоху кризиса
Business-insider.ru

Про деньги в эпоху кризиса
166 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Последовательность действий при анализе стохастических связей

Простейшие методы изучения стохастических связей

ТЕМА 8. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА

И МОДЕЛИРОВАНИЯ СВЯЗИ

Понятие функциональных и корреляционных связей

Методы статистического анализа и моделирования связи

Однофакторный корреляционно-регрессионный анализ

ПОНЯТИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ И КОРРЕЛЯЦИОННЫХ

СВЯЗЕЙ

Причинно-следственные отношения – связь явлений и процессов, когда изменение одного из них – причины – ведет к изменению другого — следствия. Социально-экономические явления – это результат одновременного воздействия большого числа причин.

Признак – основная отличительная черта, особенность изучаемого явления или процесса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными. Мультиколлинеарность – наличие тесной связи между факторными признаками.

Функциональная связь – связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно и только одно значение результативного признака.

Стохастическая связь – связь, которая проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений.

Корреляционная связь – изменение среднего значения результативного признака, которое обусловливается изменением факторных признаков.

Прямая связь – с увеличением или уменьшением значения факторного признака увеличивается или уменьшается значение результативного.

Обратная связь – с увеличением или уменьшением значений факторного признака уменьшается или увеличивается значение результативного.

Линейная связь – статистическая связь между явлениями, выраженная уравнением прямой линии.

Нелинейная связь – статистическая связь между социально-экономическими явлениями, аналитически выраженная уравнением кривой линии (параболы, гиперболы и т.д.).

Корреляция – статистическая зависимость между случайными величинами, которая не имеет строго функционального характера, но изменение одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой. Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками и между результативным и множеством факторных признаков.

В статистике различают следующие варианты зависимостей:

Парная регрессия – аналитическое выражение связи двух признаков.

Частная корреляция – зависимость между результативными и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

Множественная регрессия – модель связи трех и более признаков.

Рис. 8.1. Корреляционное поле

МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

И МОДЕЛИРОВАНИЯ СВЯЗИ

Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются:

— методы приведения параллельных данных (сопоставления двух параллельных рядов);

— метод аналитических группировок;

— корреляционный, регрессионный анализ

Простейшие методы изучения стохастических связей

Метод приведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере.

Для этого факторы, характеризующие результативны признак, располагают в возрастающем или убывающем порядке (в зависимости от эволюции процесса и целей исследования), а затем прослеживают изменение величины результативного признака. Сопоставление и анализ расположенных таким образом рядов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Зависимость между факторами и показателями может прослеживаться во времени (параллельные динамические ряды).

До исследования методом параллельных рядов (априори) необходимо провести анализ сопоставляемых явлений и установить наличие между ними причинных связей (а не простого соответствия). К недостатку метода взаимозависимых рядов следует отнести невозможность определения количественной меры связи между изучаемыми признаками. Однако он удобен и эффективен, когда речь идет о необходимости установления связей между показателями и факторами, характеризующими экономический процесс.

Взаимосвязь двух признаков изображается графически с помощью поля корреляции. В системе координат на оси абсцисс откладываются значения факторного признака, а на оси ординат — результативного. Каждое пересечение линий, проводимых через эти оси, обозначается точкой. При отсутствии тесных связей наблюдается беспорядочное расположение точек на графике. Чем сильнее связь между признаками, тем теснее будут группироваться точки вокруг определенной линии, выражающей форму связи.

Метод аналитических группировок. Чтобы выявить зависимость с помощью этого метода, нужно произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и для каждой группы вычислить среднее или относительное значение результативного признака. Сопоставляя затем изменения результативного признака по мере изменения факторного, можно выявить направление, характер и тесноту связи между ними с помощью эмпирического корреляционного отношения. Однако метод группировок не позволяет определить форму (аналитическое выражение) влияния факторных признаков на результативный.

Способы изучения стохастических связей

Приемы стохастического (корреляционного) анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями вероятностная.

Ø парную корреляцию;

Ø множественную корреляцию.

Парная корреляция – это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой – результативным.

Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Необходимые условия применения корреляционного анализа:

Ø наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов);

Ø исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Корреляционный анализ позволяет решить следующие задачи:

1) определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), т.е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

2) установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.

Первая задача решается путем подбора и обоснования соответствующего типа уравнения связи и нахождения его параметров, уравнение связи обосновывается с помощью графиков, аналитических группировок и т.д.

Зависимость результативного показателя от определяющих его факторов можно выразить:

уравнением парной регрессии: Yx = a + bx;

уравнением множественной регрессии: Yx = a + b1x1+ b2 x2 + …+ bn xn,

где: а – свободный член уравнения при х=0;

х1,х2…хn – факторы, определяющие уровень изучаемого результативного показателя;

b1,b2 …bn – коэффициенты регрессии при факторных показателях, характеризующие уровень влияния каждого фактора на результативный показатель в абсолютном выражении.

Читать еще:  Принципы анализа хозяйственной деятельности организации

По такому же принципу решается уравнение связи при криволинейной зависимости между изучаемыми явлениями. Когда при увеличении одного показателя значения другого возрастают до определенного уровня, а потом начинают снижаться (например, зависимость производительности труда рабочих от их возраста), лучше всего подходит парабола второго порядка:

Кроме параболы для описания криволинейной зависимости в корреляционном анализе очень часто используется гипербола:

При более сложном характере зависимости между изучаемыми явлениями используются более сложные параболы (третьего, четвертого порядка и т.д.), а также квадратические, степенные показательные и другие функции.

Таким образом, используя тот или иной тип математического уравнения, можно определить степень зависимости между изучаемыми явлениями, узнать на сколько единиц в абсолютном измерении изменяется величина результативного показателя с изменением факторного на единицу.

Однако регрессионный анализ не дает ответа на вопрос о тесноте связи. Для измерения тесноты связи между факторными и результативным показателями исчисляется коэффициент корреляции.

Решение задач многофакторного корреляционного анализа достаточно сложно и трудоемко, поэтому для их решения широко применяются ПЭВМ и типовые программы.

Вопросы для самоконтроля.

1. Охарактеризуйте сущность факторного анализа? Где он возник, получил развитие, и какое место занимает в современном АХД?

2. Какие виды факторного анализа Вы знаете? Раскройте сущность каж-

3. Какая разница существует между детерминированным и стохастическим факторным анализом?

4. Доложите последовательность проведения факторного анализа?

5. Назовите основные приемы, используемые для измерения влияния факторов в детерминированном факторном анализе.

6. Охарактеризуй те сущность, область применения и процедуры расчетов в приемах: цепной подстановки, абсолютных разниц, относительных разниц, интегральном способе.

7. Назовите типы моделей используемые в детерминированном факторном анализе и приведите пример каждого типа модели.

8. Каковы достоинства и недостатки способа цепных подстановок?

9. В чем преимущество интегрального способа перед способами элиминирования?

10. В чем состоит различие между способами абсолютных и относительных разниц?

11. Каковы достоинства и недостатки индексного метода?

12. Для чего и в каких случаях используются приемы корреляционного анализа? Каковы его задачи?

Тесты по теме.

1. Факторный анализ можно классифицировать следующим образом:

а) прямой и обратный;

б) положительный и отрицательный;

в) функциональный и вероятностный;

г) одноступенчатый и многоступенчатый;

д) статический и динамический;

е) качественный и количественный;

ж) пространственный и временной;

з) ретроспективный и перспективный.

2. Высказывание «… факторный анализ направлен на исследование не прямых, а косвенных связей, по которым нельзя построить детерминированную модель, носит вспомогательный характер и являет ся инструментом углубления функционального анализа факторов …» можно отнести:

а) к детерминированному факторному анализу:

б) к стохастическому факторному анализу.

3. Жесткую математическую зависимость между результатом и факторами изучают с помощью:

а) функционального факторного анализа;

б) вероятностного факторного анализа;

в) комплексного анализа.

4.Если результат в функциональной факторной модели – это сумма показателей-факторов, то это:

а) мультипликативная модель;

б) аддитивная модель;

в) кратная модель.

5.Если результат в функциональной факторной модели – это произведение показателей-факторов, то это:

а) аддитивная модель;

б) мультипликативная модель;

в) кратная модель.

6. Если результат в функциональной факторной модели – это частное показателей-факторов, то это:

а) кратная модель:

б) мультипликативная модель:

в) аддитивная модель.

7. При использовании метода «балансовой увязки» нужно:

а) к отчетной факторной модели прибавить базисную модель;

б) из базисной факторной модели вычесть отчетную модель;

в) составить факторную модель.

г) из отчетной факторной модели вычесть базисную модель;

д) показатели отчетной и базисной факторных моделей поделить

8. Способ «цепных подстановок» состоит из следующих шагов:

а) последовательная замена базисной величины одного показателя его

б) последовательная замена фактической величины одного показателя-

фактора его базисной величиной;

в) при каждой подстановке производится расчет результата, используя

г) последовательное вычитание из базисной факторной модели

д) последовательное вычитание из последующего результата

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Да какие ж вы математики, если запаролиться нормально не можете. 8841 — | 7652 — или читать все.

Тема 6. Способы изучения стохастических взаимосвязей в экономическом анализе

Стохастическая (корреляционная) связь – это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений, тогда влияние других факторов сглаживается.

Различают парную и множественную корреляцию.

Парная корреляция – это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой – результативным.

Множественная корреляция — возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Для изучения стохастических зависимостей используют способы:

— сравнения параллельных и динамических рядов;

Эти способы выявляют характер и направление связи.

Для измерения влияния факторов в стохастическом анализе используются приемы корреляционного анализа.

Условия применения корреляционного анализа:

— наличие большого количества наблюдений о величине факторных и результативных показателей;

— факторы должны иметь количественное измерение.

Применение корреляционного анализа позволяет:

— определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

— установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора (тесноту связи);

— оценить эффективность деятельности анализируемого предприятия по сравнению со средним уровнем (по отрасли, региону и т.п.) путем сравнения фактического и рассчитанного из уравнения регрессии значения результативного показателя).

Этапы корреляционного анализа:

1. отбор факторов для анализа;

требования к факторам: — наличие причинно – следственной связи с результативным показателем;

— в многофакторную корреляционную модель необходимо отбирать только значимые факторы, которые имеют критерий надежности по Стьюденту не меньше табличного;

— в корреляционную модель линейного типа не рекомендуется включать факторы, связь которых с результативным показателем носит криволинейный характер;

— не рекомендуется включать в модель взаимосвязанные факторы (парный коэффициент корреляции не должен быть больше 0,85);

Читать еще:  Методы анализа эффективности системы управления

— не рекомендуется включать в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер.

2. сбор исходной информации по каждому факторному и результативному показателю; информация должна быть проверена на достоверность, однородность и соответствие закону нормального распределения;

Критерием однородности информации служат среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитываются по каждому факторному и результативному показателю.

Среднеквадратическое отклонение показывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической:

Коэффициент вариации показывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической:

Если вариация не превышает 10%, то изменчивость незначительная;

10-12% — средняя; 20-33% — значительная; если больше 33%, то информация считается неоднородной, необходимо исключить нетипичные наблюдения.

На основании максимального значения V определяют необходимый объем выборки:

, где n – необходимый объем выборки,

V – максимальный коэффициент корреляции в %,

t – показатель надежности связи, который при уровне вероятности 0,05 равен 1,96 (?),

m – показатель точности расчетов, % (для экономических расчетов 5-8%).

Для количественной оценки степени отклонения информации от нормального распределения служат отношение показателя асимметрии к ее ошибке и отношение показателя эксцесса к его ошибке.

Показатель асимметрии (А) и его ошибка :

Показатель эксцесса (Е) и его ошибка :

В симметричном распределении А=0. Отклонение от нуля указывает на наличие асимметрии в распределении данных около средней величины. Если асимметрия отрицательная, значит преобладают данные с большими значениями; если положительная – чаще встречаются небольшие значения.

В нормальном распределении Е=0. Если Е>0, то вершина острая (данные густо сгруппированы около среднего значения); если Е

Чем меньше теоретическая линия регрессии (рассчитанная по уравнению) отклоняется от фактической, тем меньше средняя ошибка аппроксимации. В экономических расчетах допускаемая погрешность составляет 5-8%. Если

|следующая лекция ==>
Тема 5. Методика факторного анализа|Тема 7. Методика выявления и подсчета резервов в анализе

Дата добавления: 2017-03-29 ; просмотров: 927 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ

Способы изучения стохастических связей

Приемы стохастического (корреляционного) анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями вероятностная.

Ø парную корреляцию;

Ø множественную корреляцию.

Парная корреляция – это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой – результативным.

Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

Необходимые условия применения корреляционного анализа:

Ø наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов);

Ø исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Корреляционный анализ позволяет решить следующие задачи:

1) определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), т.е. определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

2) установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.

Первая задача решается путем подбора и обоснования соответствующего типа уравнения связи и нахождения его параметров, уравнение связи обосновывается с помощью графиков, аналитических группировок и т.д.

Зависимость результативного показателя от определяющих его факторов можно выразить:

уравнением парной регрессии: Yx = a + bx;

уравнением множественной регрессии: Yx = a + b1x1+ b2 x2 + …+ bn xn,

где: а – свободный член уравнения при х=0;

х1,х2…хn – факторы, определяющие уровень изучаемого результативного показателя;

b1,b2 …bn – коэффициенты регрессии при факторных показателях, характеризующие уровень влияния каждого фактора на результативный показатель в абсолютном выражении.

По такому же принципу решается уравнение связи при криволинейной зависимости между изучаемыми явлениями. Когда при увеличении одного показателя значения другого возрастают до определенного уровня, а потом начинают снижаться (например, зависимость производительности труда рабочих от их возраста), лучше всего подходит парабола второго порядка:

Кроме параболы для описания криволинейной зависимости в корреляционном анализе очень часто используется гипербола:

При более сложном характере зависимости между изучаемыми явлениями используются более сложные параболы (третьего, четвертого порядка и т.д.), а также квадратические, степенные показательные и другие функции.

Таким образом, используя тот или иной тип математического уравнения, можно определить степень зависимости между изучаемыми явлениями, узнать на сколько единиц в абсолютном измерении изменяется величина результативного показателя с изменением факторного на единицу.

Однако регрессионный анализ не дает ответа на вопрос о тесноте связи. Для измерения тесноты связи между факторными и результативным показателями исчисляется коэффициент корреляции.

Решение задач многофакторного корреляционного анализа достаточно сложно и трудоемко, поэтому для их решения широко применяются ПЭВМ и типовые программы.

Тема 7.Принципы организации поиска и оценки хозяйственных резервов

Общие положения

Под хозяйственными резервами в АХД понимают возможности повышения эффективности деятельности предприятия на основе достижений научно-

технического прогресса и передового опыта.

Слово «резерв» происходит от французского «reserve” или латинского «reservere», означающее соответственно «запас» и «сберегать, сохранять».

В связи с этим в экономической литературе и в практике анализа термин «резерв» употребляется в двояком значении.

Под резервами понимают:

1) запасы ресурсов (сырья, материалов, топлива, оборудования и т.д.), которые необходимы для обеспечения бесперебойной работы предприятия;

2) хозяйственные резервы, как возможность увеличения производства продукции, повышения её качества, снижения себестоимости, более полного и рационального использования всех видов ресурсов: трудовых, материальных, денежных.

Хозяйственные резервы могут быть включены в производство путем:

Ø ликвидации потери рабочего времени;

Ø укрепления трудовой дисциплины;

Ø повышения квалификации работников;

Ø снижения простоев технологического оборудования;

Ø экономного расходования материальных и денежных средств и т.д.

Экономическая сущность резервов увеличения эффективности производства состоит в наиболее полном и рациональном использовании всё возрастающего потенциала ради получения большего количества пользующейся спросом высококачественной продукции при наименьших затратах живого и овеществленного труда на единицу продукции.

Из определения следует, что основным источником резервов должно быть всё большее использование достижений научно-технического прогресса (НТП), повышение на этой основе производительности труда, применение ресурсосберегающих технологий.

Читать еще:  К способам стохастического факторного анализа относятся

Экономический рост, опирающийся на достижения НТП, беспределен, а источники резервов неисчерпаемы.

Для лучшего понимания, более полного выявления и использования хозяйственные резервы классифицируются по разным признакам.

I. По пространственному признаку выделяют:

1) внутрихозяйственные резервы — резервы которые выявляются и могут быть использованы только на исследуемом предприятии (потери рабочего времени и материальных ресурсов из-за низкого уровня организации производства, несовершенной технологии бесхозяйственности, воровства и т.д.);

2) отраслевые резервы – это резервы, которые могут быть выявлены только на уровне отрасли (разработка новых технологий, нового поколения технологического оборудования выведение новых сортов сельскохозяйственных культур, пород животных и т.д.);

3) региональные резервы – это резервы которые могут быть выявлены и использованы в пределах того или иного региона (использование местного сырья, и топлива, энергетических ресурсов, дешевой рабочей силы и т.д.);

4) общегосударственные резервы – это резервы использование которых возможно только путем проведения мероприятий на общегосударственном уровне управления. Это ликвидация диспропорций в развитии разных отраслей производства, изменение форм собственности и т.д.

II. По признаку времени резервы делятся на:

1) неиспользованные резервы – это упущенные возможности повышения эффективности производства;

2) текущие резервы — это возможности улучшения результатов хозяйственной деятельности, которые могут быть реализованы в течение ближайшего времени (месяца, квартала, года);

3) перспективные резервы – это резервы рассчитанные на время более одного года (обычно на несколько лет). Их связывают с инвестициями в производство (капитальными вложениями), инвестициями в инновации.

III. В зависимости от стадии жизненного цикла изделия различают:

1) резервы на предпроизводственной стадии;

2) резервы на стадии производства;

3) резервы на стадии эксплуатации.

На предпроизводственной стадии изучаются потребности в продукции её свойства, разрабатываются конструкция изделий, технология их производства. Исходя из этого, на этой стадии выявляются резервы повышения эффективности производства за счет улучшения конструкции изделия, усовершенствования технологии его производства, применения более дешевого сырья и т.д. Именно на этой стадии объективно содержатся самые большие резервы снижения себестоимости продукции.

На производственной стадии происходит освоение новых изделий, затем осуществляется их массовое производство. На этой стадии количество резервов уменьшается, их величина снижается, так как проведение работ по созданию производственных мощностей, налаживание процесса производства и его коренное изменение невозможно без значительного оттока средств.

Поэтому на этой стадии жизненного цикла изделий выявляются и используются в качестве резервов те изменения затрат ресурсов которые не затрагивают производственного процесса: улучшение организации труда; повышение интенсивности труда; сокращение простоев оборудования; экономия сырья и материалов.

На стадии эксплуатации объекта, включающей гарантийный и послегарантийный периоды, резервы зависят от качества выполненных работ при создании объекта.

IY. По стадиям процесса воспроизводства различают:

1) резервы в сфере производства (основные резервы);

2) резервы в сфере обращения, в т.ч.:

а) предотвращение различных потерь продукции на пути к потребителю;

б) уменьшение затрат связанное с хранением, перевозкой, продажей готовой продукции и приобретенных материальных ресурсов.

Y. В зависимости от элементов (факторов производства) резервы делят на:

1) резервы, связанные с наиболее полным и эффективным использованием основных фондов;

2) резервы, связанные с наиболее полным и эффективным использованием оборотных фондов ( предметов труда);

3) резервы, связанные с наиболее полным и эффективным использованием трудовых ресурсов.

YI. По экономической природе и характеру воздействия на результаты производства резервы делятся на:

1) резервы экстенсивного характера, связанные с использованием в производстве дополнительных ресурсов (материальных, трудовых, земельных, денежных);

2) резервы интенсивного характера, связаны с наиболее полным и рациональным использованием производственного потенциала, достижений НТП.

YII. По уровню затратоемкости освоения резервы делятся на:

1) резервы, требующие небольших затрат (например, сокращение потерь сырья и готовой продукции);

2) резервы, требующие значительных затрат (например, затраты связанные с внедрением достижений науки (новых техники и технологий) без проведения коренной реконструкции производства);

3) резервы, требующие больших затрат (например, затраты, связанные с реконструкцией и техническим перевооружением производства связанные с достижениями НТП).

YIII. В зависимости от способа выявления резервы делятся на:

1) явные резервы – это резервы которые легко выявляются по данным бухгалтерского учета и отчетности;

а) безусловные резервы;

б) условные резервы.

2) Скрытые резервы – это резервы связанные с внедрением достижений НТП, передового опыта и не планируемые.

К безусловным относятся резервы связанные с недопущением очень возможных потерь сырья и рабочего времени. Это недостачи и порча продукции и материалов на складах, производственный брак, потери от списания долгов, выплаченные штрафы и т.д.

Они, как правило, являются результатом бесхозяйственности, расточительства, невыполнения обязательств по договорам, воровства.

Для предотвращения таких потерь необходимо:

Ø навести порядок в хранении и перевозке ценностей;

Ø организовать действенный учет и контроль;

Ø обеспечить выполнение договорных обязательств;

Ø строго соблюдать финансовую и расчетную дисциплину и т.д.

К условным резервам относятся резервы связанные с недопущением перерасхода всех видов ресурсов по сравнению с действующими на предприятии нормами.

Условными они считаются потому, что служащие базой сравнения нормы не всегда оптимальны.

Х. По времени возникновения выделяют:

1) резервы, не учтенные при разработке планов;

2) резервы, возникающие после утверждения планов.

Первый вид резервов – это упущенные возможности повышения эффективности производства, существовавшие в момент разработки планов, но неучтенные, что является признаком недостаточной обоснованности и не проработанности планов.

Научно обоснованная классификация резервов позволяет более глубоко понять их сущность и на этой основе организовать поиск резервов комплексно и целенаправленно.

Последнее изменение этой страницы: 2016-09-18; Нарушение авторского права страницы

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты 220 Вольт
Adblock
detector