ࡱ> zq`bjbjqPqP >::eF %ppp:,   . BBB8BC. ̇2DI"IIJSSS$hfN SQ>SSSIJqiqiqiSfZIL JqiSqiqiǁ0  JD K#BU[ 70̇:Yd4 PSSqiSSSSS hfSSṠSSSS. . . 5B. . . B. . .  Neke metode kvantifikacije rizika u menad~mentu osiguranja Dr. sc. Dominika Crnjac Mili Sveu iliate J.J. Strossmayer, Elektrotehni ki fakultet u Osijeku, Kneza Trpimira 2B, 31000 Osijek, Hrvatska Tel.: +385 (0)31 224 600; Fax: +385 (0)31 224 605 e-mail:  HYPERLINK "mailto:dominika.crnjac@etfos.hr" dominika.crnjac@etfos.hr Mr.sc. Ljiljanka Kvesi Srednja strukovna akola `iroki Brijeg 88226 `iroki Brijeg, Bosna i Hercegovina mob.:+38763355021 e-mail: ljiljanka.kvesic@tel.net.ba Sa~etak U radu je pojaanjen fenomen rizika u osiguranju uz koriatenje matemati kih alata. Pokazuje se da je marginalna korisnost kapitala monotona funkcija i da premiju treba uveati proporcionalno riziku Klju ne rije i: osiguranje, rizik, vjerojatnost, zakon velikih brojeva, distribucija, varijanca 1. Uvod Zaatita ovjeka i njegove imovine od atetnih posljedica prirodnih sila, slu aja i drugih opasnosti oduvijek je bila od velike va~nosti ne samo za pojedinca, nego i za druatvo. Tu zaatitu je potpunije i kvalitetnije ostvarivao u zajedniatvu na na elima uzajamnosti i solidarnosti. U tijeku razvoja osiguranja izmijenio se u biti samo na in stvaranja i raspodjele sredstava. Pokazalo se da samo unaprijed prikupljeni namjenski fondovi osiguranja mogu dugoro no i kontinuirano pokrivati negativne posljedice ostvarenih rizika. Osiguranje je tako u suvremenom gospodarskom razvoju postalo nezamjenjivom zaatitom, te institutom sigurnosti i prosperiteta druatva. Osiguranje ostvaruje svoju zaatitu na na in ato osobe, izlo~ene istoj ili sli noj opasnosti, tj. osobe ijoj imovini, ~ivotu ili zdravlju prijeti isti ili sli an rizik, udru~uju sredstva u  zajedni ki fond iz kojeg se nadoknauje ateta ili isplauju osigurane svote. Uplatama odreenog iznosa novca(premije) teret buduih ateta, za koje je iskustvo pokazalo da e se ostvariti, ali se ne zna kada, stvara fond za podmirenje buduih obveza. Nu~na premija mora biti razmjerna riziku kojeg pojedinac unosi u zajedniatvo. Stoga je postojanje rizika i njegovo pokrie temelj, pred uvjet i smisao osiguranja, pa je prije svega potrebno obrazlo~iti pojam i prirodu rizika u osiguranju. 2. Priroda rizika Svaka situacija u kojoj se netko nae uklju uje u sebi neki rizik, pa i svaka poslovna aktivnost odnosno svaka poslovna situacija uklju uje u sebi rizik. Rizik u najairem smislu predstavlja odreenu opasnost, neizvjesnost, gubitak, dakle neki budui, neizvjestan dogaaj koji mo~e imati i ne~eljene posljedice. Pojam rizika treba razlikovati od neizvjesnosti. O riziku se govori kad se kao rezultat nekog budueg dogaaja mogu o ekivati razli iti meusobno isklju ivi ishodi s poznatom (pretpostavljenom) vjerojatnoau p. Ako taka vjerojatnost ne postoji, radi se o neizvjesnosti .Razvoj vjerojatnosti, statistike i teorije odlu ivanja pokazao je da ova razlika nije odlu ujua za suatinsko razmatranje rizika u osiguranju.    2.1 Vrste rizika Sistematizacija sadr~aja pojma rizika mogua je na viae na ina. Jedna od takvih mogunosti prikazana je na sljedeoj shemi. Vrste rizika: rizik  EMBED Equation    isti neosigurljiv apekulativni  osigurljiv  osobni rizik imovinski rizik rizik od odgovornosti 2.1.1 isti i apekulativni rizici Rizici se s obzirom na kona an ishod mogu podijeliti na iste i apekulativne. isti rizici su rizici koji su posljedica slu aja ili stihije, a ne ovjekova svjesnog djelovanja, npr. smrt, po~ar i sl., dok su apekulativni rizici oni rizici u koje ovjek ulazi svjesno npr. igre na sreu, ulaganje u rizi ne projekte. Osiguranjem se pokrivaju samo isti rizici koji, kada se pojave, rezultiraju isklju ivo gubitkom dok apekulativni mogu rezultirati dobitkom ili gubitkom. `pekulativni rizik nije predmet osiguranja, jer nije u skladu s osnovnom funkcijom osiguranja tj. zaatite integriteta ovjeka i imovine. isti osigurljivi rizici mogu se raspodijeliti u tri osnovne skupine: osobni rizici- rizici kojima je izlo~en pojedinac poradi smrti, starosti, bolesti, nezgode, nezaposlenosti, zbog ega nastaju financijski gubitci pojedincu i njegovoj obitelji te se od njih nastoji zaatititi i to naj eae osiguranjem., imovinski rizici- rizici kojima je izlo~ena imovina., rizici od odgovornosti- rizici vezani za pokrie ateta u injenih treoj osobi za koje je odgovoran osiguranik. Odgovornost mo~e biti zakonska (npr. osiguranje automobilske odgovornosti) ili ugovorna (npr. osiguranje proizvoda garancijom). 2.1.2 Zajedni ki i pojedina ni rizici Zajedni ki rizici su oni koji odjednom ugro~avaju vee skupine ljudi npr. potres, rat, nezaposlenost i dr. Smatraju se problemom druatva u cjelini, pa ak i globalnim problemom. Ovi rizici su izvan kontrole pojedinca koji trpe njihove posljedice pa odgovornost za takve rizike preuzima druatvo a ne pojedinac. Pojedina ni rizici imaju ograni ene posljedice. Oni se javljaju kao posljedica pojedina nih dogaaja i osjeaju ih pojedinci. 2.1.3 Subjektivni i objektivni rizici Rizici ije ostvarenje ovisi o postupcima pojedinca su subjektivni rizici. Objektivni rizici su rezultat objektivnih okolnosti i relativno su lako mjerljivi. Ovise o predmetu osiguranja, njegovoj vrijednosti, veli ini i u estalosti atete. Rizi nost se smanjuje s poveanjem broja predmeta izlo~enih riziku. `to je broj osiguranih predmeta vei uz isto odstupanje i istu vjerojatnost atete, obveza osiguravatelja je manja ako nastupi osigurani slu aj. S poveanjem broja jedinica izlo~enih riziku osiguravatelj mo~e to nije, s veim stupnjem sigurnosti, predvidjeti budue atete, jer se mo~e osloniti na djelovanje zakona velikih brojeva. Ostvarenje subjektivnog rizika ovisi o postupcima pojedinca, stoga je njegovu veli inu teako mjeriti. U svakom riziku obi no su zastupljene obje vrste rizi nosti, ali s razli itim udjelom: u nekima prevladavaju objektivni, a u drugima subjektivni imbenici. Za ocjenu veli ine rizika va~na je i vjerojatnost nastupa nekog dogaaja ili slu aja. Postoji objektivni i subjektivni aspekt vjerojatnosti. Objektivna vjerojatnost je relativna frekvencija nekog dogaaja, koja se temelji na pretpostavci o velikom broju promatranih slu ajeva i nepromijenjenim ostalim uvjetima. Mo~e se odrediti pomou dva na ina: dedukcijom (a priori vjerojatnost); indukcijom (a posteriori vjerojatnost). Subjektivna vjerojatnost je osobna procjena vjerojatnosti nastupa nakon dogaanja. Ovisi o karakteristikama osobe koja prosuuje rizi nost: o njezinoj dobi, spolu, iskustvu, stupnju inteligencije i sl. Vjerojatnost nije mogue poistovjetiti s objektivnim rizikom. Vjerojatnost je relativna frekvencija odreenoga atetnog dogaaja a objektivni rizik je relativno odstupanje stvarne od o ekivane atete. Vjerojatnost atete mo~e biti jednaka za dvije skupine promatranih objekata, dok objektivni rizik mo~e biti razli it.  EMBED Equation.3  Iz prethodne formule proizlazi odnos objektivnog rizika i vjerojatnosti atete: ako je ateta nastala, objektivni rizik je nula jer nema odstupanja stvarnih od o ekivanih ateta. Ako ateta nije vjerojatna, objektivni rizik je nula (nema odstupanja stvarne od o ekivane atete jer ateta nije vjerojatna ). Objektivni rizik ( kao odstupanje od o ekivanja ) je to nije odreen u velikom broju promatranih slu ajeva. Dakle, zakon velikih brojeva je zakon mnoatva i osnovni je zakon u teoriji vjerojatnosti i statistici. Smisao zakona velikih brojeva je u injenici da odreeni dogaaj, promatramo pojedina no, ako se ostvari predstavlja slu aj, dok u velikom broju promatranja predstavlja zakonitost. Stoga je dogaaj koji je za pojedinca slu ajnost, promatran u mnoatvu o ekivani dogaaj. Taj je prirodni zakon formulirao avicarski matemati ar Jakob Bernoulli a kasnije ga je prou io francuski matemati ar i fizi ar Simeon Denis Poisson, koji se posebno bavio istra~ivanjima u podru ju varijacija i vjerojatnosti. Na temelju istra~ivanja o veli ini rizika i vjerojatnosti nastupa ateta, proizlazi sljedee: ato je vei broj promatranih objekata izlo~enih riziku, uz jednaku vjerojatnost atete, objektivni rizik se smanjuje poveanjem vjerojatnosti atete odstupanje stvarnih od o ekivanih ateta se smanjuje ako je broj jedinica izlo~enih riziku stalan 3. Statisti ki i vjerojatnosni koncepti u osiguranju Metode koje se upotrebljavaju u upravljanju rizikom i osiguranju su statisti ke metode, i teorija vjerojatnosti ili matemati ka obrada teorije slu aja koja se nadograuje na zakon velikih brojeva. Stoga je nu~no podrobnije objasniti mjere centralne tendencije, mjere disperzije, vjerojatnost i teoretske distribucije vjerojatnosti i zakon velikih brojeva. 3.1 Mjere centralne tendencije Statisti ka analiza opisuje velik broj podataka statisti ko analiti kim veli inama. mjere centralne tendencije mjere disperzije Te mjere su izraz tendencije i gomilanja podataka oko neke vrijednosti. Najzna ajnije mjere centralne tendencije su: Aritmeti ka sredina:  EMBED Equation  Geometrijska sredina:  EMBED Equation.DSMT4  Harmonijska sredina:  EMBED Equation.DSMT4  Te~inska kvadratna sredina:  EMBED Equation.DSMT4 , pri emu su  EMBED Equation.DSvx   ^ ` b n L^`αڞwpgc\ScJh# 5CJ aJ hE5CJ aJ hEh# hEhE5CJaJ hEhEh# 5CJaJh# h# 5CJaJhVh5 hy5 hE5 hWG5h# h# 0J 5mHsHjh# h# 5Ujh# h# 5Uh# h# 5mHsH h# 5h# h# 5h# hV5CJ(aJ(hVh# 5CJ aJ vx:  f n p `brtgd $dha$gdV $dha$gd# $a$gdVʰܶ&`brtN nr &(*4Ǽ갩ǩǩwǩslg hV5 h# hyhSijhVUmHnHtHu jh# hSiUmHnHu h# h# jhWG0JU h# hSih# h5CJaJ hVh# h# hV hVhVhphE hEhEh# 5CJ aJ h# h# 5CJaJhE5CJaJ' B"$&(*PTN j l gdygd3gd^gdVh^h$a$ $^a$gd$^a$gd# gd4PR@ H J f h j l Z!\!~!!!!!!!!!!!!!!!<"n"|"""""## #6###$r$t$žųɇžŀ쀾ŀpŀjhyUmHnHtHu h# hh jh# hhUmHnHujh# hyEHUj3{G h# hyUVjh# hyU h# hyhy hyhyhSi h# h3jh# h0JUh# h# hSihVh# hSi5,l !!!!!>"@"##$$t$|$~$$%% % %%$a$gd3$a$gd3$a$gd3gdhh^hgd3 ^`gdyh^hgdyt$z$%% % %%% %\%**,,,-.....&/(/222224<5868;N;<<<< =8=X==>@jAlAnAƿ认ޚ蓿臀 h# hVhSihVh# h# hh# h5\h# h6]h# hSi6] h# 5\ hV5\h# hy5\ hy5\ h5\h# hSi5\ h# hSi jh# hhUmHnHu.%X%Z%\%)*,,...$/&/(/122222644477::gdVh^hgd & F^gd:;;<=X=Z=>>~@@lAnAAAADEEGGItJ\K\L^Lgdf^^gdy$a$gd9S & FnApAAAAAAAAAAZCCEE$FfFH HbHHHHHItJXLZL\L^L`L|L~LLLOOO˰ˣ˟˛}q}qj`h# hSi5\ hV5\hfhSi5CJaJhf5CJaJ hf6] hfhSi h# 6]h# hfjh# h0JUhVhyhy] hSi]h# hSi6] h# hSijh# h9SEHUjG h# h9SUV h# hjh# hU%^L`LLLOOOOPPQQ*R,RR$SS p"ppp6q8q$a$gd(F$a$gdH#^gde"$a$gd & F^gdH#h^hgdH#OxQQQQQQQQQQQR"R$R&R(R*R,RlRpRrRRRRRRRRRSrnfbZbjhGUhGhGhG5hH#j hyhyEHU%jOBJ hyCJUVaJnHtHjhyU h# h \jnhyhyEHU%jBJ hyCJUVaJnHtH h# he"jh# he"UhGhSi5hGhy5jhf0JUhyhhf h# hSiSS S"S$SnSrStSSSSSSSSSTp p pppp p"phpjpppppӸӤӢӗӃ{qmia]h(Fjh(FUhSihVG"jhVR0JUh# hH#H* h# hH#jhwhGEHUjzBJ hGUVU h# hGjhGhGEHU%jBJ hGCJUVaJnHtHhGhG5hGjhGUjhGhGEHU%jBJ hGCJUVaJnHtHMT4  podaci Primijetimo da vrijede nejednakosti meu mjerama centralne tendencije  EMBED Equation.DSMT4  ,tj.  EMBED Equation.DSMT4  3.2 Mjere disperzije Disperziju ili raspraenost podataka oko srednje vrijednosti mo~emo utvrditi pomou mjere disperzije. Naj eaa mjera disperzije je standardna devijacija, koja pokazuje prosje no odstupanje numeri ke varijable od prosjeka. Standardna devijacija za ne grupirane podatke dana je izrazom  EMBED Equation  Standardna devijacija za grupirane podatke dana je izrazom.  EMBED Equation  , pri emu je  EMBED Equation.DSMT4  te~inski faktor. U distribuciji s relativno izra~enim frekvencijama koje interpretiramo kao vjerojatnosti, umjesto izraza aritmeti ka sredina koristimo se terminom o ekivana vrijednost. O ekivana vrijednost je mjera centralne tendencije slu ajne varijable  EMBED Equation.3  tj.  EMBED Equation . Iz prethodnog izraza vidljivo je da je o ekivana vrijednost varijable  EMBED Equation.3  aritmeti ka sredina distribucije s relativno izra~enim frekvencijama. Mjera odstupanja od o ekivane vrijednosti je: varijanca  EMBED Equation  standardna devijacija slu ajne varijable kao prosje no odstupanje vrijednosti numeri ke varijable od o ekivane vrijednosti je:  EMBED Equation  Stati ka vjerojatnost (ili vjerojatnost a posteriori) povoljnog ishoda je grani na vrijednost relativne frekvencije povoljnog ishoda dogaaja  EMBED Equation ako broj pokuaaja raste u beskona nost tj.   EMBED Equation   EMBED Equation  broj povoljnih ishoda slu ajeva  EMBED Equation  ukupan broj slu ajeva 3.3 Distribucije vjerojatnosti (razdiobe vjerojatnosti) Vjerojatnost je mogunost pojavljivanja nekog dogaaja u odreenom vremenskom razdoblju. Nalazi se u granicama od nula do jedan. Ako je  EMBED Equation.3 , dogaaj nije vjerojatan, a ako je  EMBED Equation.3 , on je siguran. Teoriju vjerojatnosti postavio je francuski filozof, matemati ar i fizi ar Blaise Pascal (1623 1662 ). Omjer broja povoljnih dogaaja prema broju svih moguih dogaaja daje vjerojatnost nastanka odreenog dogaaja. Tu definiciju postavlja francuski astronom i matemati ar Pierre Simon de Laplace (1749-1827). Vjerojatnost (a priori)se mo~e odrediti kad su unaprijed znani svi mogui dogaaji i povoljni dogaaji,   EMBED Equation , koja je neprimjenjiva u osiguranju, jer nije poznat ukupni broj slu ajeva. Teoretske distribucije se dijele na diskontinuirane distribucije i kontinuirane. One svoju primjenu nalaze i u osiguranju, a prednost im je u tome ato s odreenim stupnjem to nosti mogu odrediti kako esto e se odreeni dogaaj pojaviti, i ako nije izvraen veliki broj promatranja. RazdiobaFunkcija gustoeNormalna  EMBED Equation.3   EMBED Equation.DSMT4 =srednja vrijednost  EMBED Equation.DSMT4 =standardno odstupanjeEksponencijalna EMBED Equation.3  Weibullova EMBED Equation.DSMT4   EMBED Equation.DSMT4 =parametar razmjera(ili skalarni parametar)  EMBED Equation.DSMT4 =parametar oblika  EMBED Equation.DSMT4 =parametar polo~aja Poissonova EMBED Equation.3  n=broj pokusa r=broj pojava p=vjerojatnost pojave Binomna EMBED Equation.3  n=broj pokusa r=broj pojava p=vjerojatnost pojave q=1-p Gama EMBED Equation.3 Beta  EMBED Equation.DSMT4  Studentova t-razdioba EMBED Equation.3   EMBED Equation.DSMT4  distribucija EMBED Equation.3 Paretova  EMBED Equation.DSMT4  Za portfolio osiguranja va~no je utvrditi koliko e u nekom razdoblju biti ateta kao i koliko e biti totalnih ateta. Uz pretpostavku totalnih ateta jednakog iznosa jedini element slu ajnosti je broj ateta odnosno relativna u estalost ateta. O ekivani broj ateta u nekom razdoblju nije teako utvrditi na temelju zapa~anja u duljem roku. Za osiguravatelja je va~no utvrditi potrebni broj osiguranja da bi s odreenim stupnjem sigurnosti mogao rei da stvarne atete nee odstupati od o ekivanih za viae od odreenog postotka:  EMBED Equation  gdje je  EMBED Equation = potreban broj osiguranja  EMBED Equation.DSMT4 = vjerojatnost atete  EMBED Equation = maksimalna greaka koju je osiguravatelj voljan tolerirati  EMBED Equation  = koeficijent pouzdanosti iz tablica distribucije. Prethodna jednakost uzima u obzir samo u estalost, a ne i veli inu ateta. 4. Rizik u osiguranju Teorija rizika razvijala se izvan teorije vjerojatnosti i matemati ke statistike. Brzi razvoj aktuaristike po eo je razjaanjavati specifi nosti rizika u osiguranju. 4.1 Klasi na teorija rizika Za promatranje aktuarske teroije rizika potrebno je odrediti osnovne elemente u ugovoru o osiguranju: naknada iz osiguranja,  EMBED Equation  premija,  EMBED Equation . Osiguranik stje e svoje pravo na odatetu na temelju ugovora o osiguranju uplatom premije. Ako je vjerojatnost nastupa osiguranog slu aja  EMBED Equation , premija EMBED Equation  je produkt odatete  EMBED Equation  i vjerojatnosti nastupa osiguranog slu aja tj.  EMBED Equation  Prethodnom jednad~bom je dano na elo ekvalencije koje je osnova teorije osiguranja. Prema na elu ekvivalencije o ekivana vrijednost odatete jednaka je o ekivanoj vrijednosti premije. Ugovoreni odnosi u osiguranju mogu se definirati funkcijom distribucije  EMBED Equation.3  gdje je  EMBED Equation.3  vjerojatnost da odatete nee biti vee od nekog iznosa  EMBED Equation.3 , pa je neto ili riziko premija dana izrazom :  EMBED Equation.DSMT4  Mjera rizika (odstupanje od o ekivanja) odreuje se kao o ekivani gubitak osiguravajueg druatva (ukoliko ugovor rezultira gubitkom) i odreuje sljedeom formulom:  EMBED Equation.DSMT4 , Rizik za osiguravatelja postoji samo ako je  EMBED Equation vee od  EMBED Equation  (atete vee od premije) . Uva~avajui princip preferencije, osiguravatelj uspostavlja red meu ugovorima o osiguranju ato se mo~e prikazati funkcijom  EMBED Equation   EMBED Equation  Iz prethodnog proizlazi da je o ekivana korisnost to vea ato je ugovor viae rangiran u skali preferencija. Mo~emo uvesti pojam degeneriranog ugovora, to je ugovor koji nee rezultirati ni gubitkom ni dobitkom. To ujedno zna i da premija  EMBED Equation  treba biti vea ili jednaka premiji za degenerirani ugovor:  EMBED Equation.DSMT4  Funkcija  EMBED Equation  predstavlja korisnost novca, uz pretpostavku da je:  EMBED Equation  EMBED Equation  i  EMBED Equation  Ovo nam pokazuje da je marginalna korisnost novca opadajua funkcija. Iz toga slijedi da je  EMBED Equation , ato zna i da  EMBED Equation  treba uveati za faktor sigurnosti odnosno iznos proporcionalan riziku. Zaklju ak Matemati ki pristup osiguranju je vrlo mono sredstvo u rjeaavanju fenomena rizika u osiguranju. U radu je pokazano da se statistika i teorija vjerojatnosti uspjeano koristi u razmatranju problema koji uklju uje neizvjesnost i rizik, osiguranje i ulaganje. Pokazano je da je marginalna korisnost kapitala monotona funkcija i da premiju P treba uveati proporcionalno riziku. Ovo je saznanje od velike va~nosti za aktuare, tj. omoguuje aktuaru precizno formuliranje problema. Literatura 1. Andrijaaevi S., Petranovi V. (1999). Ekonomika osiguranja. Zagreb 2. M. Crnjac, D.Crnjac, Inequalities, differences and relationships between some statistic means, Zbirka radova XIII., Ekonomski fakultet u Mostaru, 2004 3. M.Crnjac, Teorijska statistika za ekonomiste, Ekonomski fakultet Osijek, 1996. 4. F.Knight,Risk,Uncertainty and Profit,1999. 5. M. R. Greene, J. S. Trieschmann, Sandra G. Gustavson, Risk & Insureance,2000. 6. M. Sanjkovi, Elementarni prikaz primjene teorije rizika uz neka posebna ograni enja, Osiguranje i privreda, god. XV, br. 11.-12 7. V. Vrani, Vjerojatnost i statistika, Tehni ka knjiga, Zagreb, 1971 8. Vukadinovi, S. (1970). Elementi ra una verovatnoe i matemati ke statistike.  F.Knight,Risk,Uncertainty and Profit,1999. 2 M. R. Greene, J. S. Trieschmann, Sandra G. Gustavson, Risk & Insureance,2000. 3 V. Vrani, Vjerojatnost i statistika, Tehni ka knjiga, Zagreb, 1971 4 M. Crnjac, D.Crnjac, Inequalities, differences and relationships between some statistic means, Zbirka radova XIII., Ekonomski fakultet u Mostaru, 2004, str. 171-186  M.Crnjac, Teorijska statistika za ekonomiste, Ekonomski fakultet Osijek, 1996., str. 80-83  N. Sarapa, Teorija vjerojatnosti, Zagreb, `kolska knjiga, 1988.  M. Sanjkovi, Elementarni prikaz primjene teorije rizika uz neka posebna ograni enja, Osiguranje i privreda, god. XV, br. 11.-12.  dF(x) je distribucija vjerojatnosti atete p(x)  Gdje je korist od ugovora (P-x) premije atete, a F(x) je varijabla     PAGE  PAGE 1 Budui dogaaj siguran EMBED Equation  rizik EMBED Equation  nije mogu  EMBED Equation  neizvjestan  EMBED Equation nije poznat ppppppq.q0q2q4q6q8qqhqsssssstt t t*tttϼר~wleWJlwj%h# hH#EHUj{-G h# hH#UV h# hH#jh# hH#U h# h< h# h4hh# hSi5\ h5\ h(F5\ h# hSi h# h(Fj h(Fh(FEHU%jmBJ h(FCJUVaJnHtHh(Fh9TPjh(FUjh(Fh(FEHU%jkBJ h(FCJUVaJnHtH8q:q|ΫΝΫ΂uk]YR h# hSihuhuhH#5B*\phh# hH#5\j^9h# huEHUj/xG h# huUVji6h# huEHUjxG h# huUVh# hu6j4h# huEHUj{/G h# huUV h# huhjh# huUj1h# huEHUjx\G h# huUVzzz{ {${||||b}}}}}4~6~8~܀xHJgd_^gdj R$a$gd9ah^hgdu>|@|B|d|f|h|j|||||||||||}}}}b}d}}}}}}}}}̻wjc\Rh# hSi5\ h5\ h# hDHjBh# h9aEHUjR\G h# h9aUVj@h# h9aEHUj:\G h# h9aUVjm>h# h9aEHUj\G h# h9aUV jh# hSiUmHnHu h# hSij<h# h9aEHUjB\G h# h9aUVjh# h9aU h# h9a}2~4~6~8~HJprtvDFJLƃȃ(Ӻӟӎ}j]ӎYR h# hSih_j~Hh_hEHU%jEJ hCJUVaJnHtH jh_h_UmHnHuhjgFh_h_EHUj.G h_h_UVjPDh_h_EHUj-G h_h_UVjh_h_U h_h_h_h_5\h_5B*\phh# hSi5\ hu5\ (,ĆƆ.0VXZ\^`BDjlnpt魠鍀qgc[cjh$DUh$DjVh_EHUj&C h_CJUVaJjSh_h_EHU%j&CJ h_CJUVaJnHtHjQh_h_EHU%j%CJ h_CJUVaJnHtHj8Lh_EHUj?C h_CJUVaJjh_Uh_h_5h_hhSi h# hSihu#ƆȆʆ̆ΆІ҆Ԇֆ؆چ܆ކ$If.^ ~~~~$IfzkdK$$Ifl0   t0644 la "Br~~$IfzkdtV$$Ifl0   t0644 lartvĈ>`~~~~~~~$IfzkdZ$$Ifl0   t0644 laˆĈƈ<>`b24Z\^ӯӜ|oӯ\Ojgh$Dh$DEHU%j'CJ h$DCJUVaJnHtHjdh$Dh$DEHU%jM(CJ h$DCJUVaJnHtHjah$Dh$DEHU%j0(CJ h$DCJUVaJnHtHh_j&_h$Dh$DEHU%j&CJ h$DCJUVaJnHtHh$Djh$DUj&[h$Dh(EHU%jL,CJ h(CJUVaJnHtH2dȊ~~~~~~$Ifzkd:g$$Ifl0   t0644 la^`~Ȋ̊܊ފ z|ċƋȋʋ.0ʺob^h+TCjuh(h(EHU%jK,CJ h(CJUVaJnHtHjh(Uh(joh$Dh$DEHU%j(CJ h$DCJUVaJnHtH h$Dh$D h_]jkh$Dh$D6EHU]%jw'CJ h$DCJUVaJnHtH h$D6]jh$D6U]h_h$Djh$DU!Ȋʊ̊܊ (Dp|~~~uuuu $Ifgd$D$Ifzkd~k$$Ifl0   t0644 la|~~~~$Ifzkdo$$Ifl0   t0644 laƋ~~$Ifzkdt$$Ifl0   t0644 la0`~~~$Ifzkdy$$Ifl0   t0644 la02XZ\^bdfތ,.0268:<$övkd] h# hSi h2\5\huhuB*phj h+TCh+TCEHU%j*CJ h+TCCJUVaJnHtH h+TCh+TCjh+TCEHUj@C h+TCCJUVaJj}h+TCh+TCEHU%j6)CJ h+TCCJUVaJnHtHh_jyh+TCEHUjB h+TCCJUVaJh+TCjh+TCU `bd~~~$Ifzkdv}$$Ifl0   t0644 la4~u~ $Ifgd+TC$Ifzkd$$Ifl0   t0644 la468:<VTz$a$gdzkdJ$$Ifl0   t0644 la$&$RVXz|~$&(*.FTVxz|~Ǻլwi\jWh# h-hEHUjpxG h# h-hUVjhhEHU%j]EJ hCJUVaJnHtHjh2\Ujh# h-hEHUj2xG h# h-hUVjh# h-hEHUjxG h# h-hUV h# h-hjh# h-hUh2\ h# hSijh# hDH0JU  ">l "$NP֖ؕؖ8:˴ˤ˝ˈsfˁXjxG h# hrPUVjh# hrPEHUjxG h# hrPUV h# hrPjh# hrPUh# hSi5\ h5\hSihhSi5CJaJhh5CJaJ h# h2\h2\ h# hSi h# hKoXjh# h-hUj h# h-hEHUjxG h# h-hUV "$PRؕڕBDpr XZ$a$gdKoX & F^gdKoX:<>VXz|~ z˾َٰsfb[Wh2\ h# h2\hSijHh# hrPEHUjxG h# hrPUVjh# hrPEHUjxG h# hrPUV h# hKoXjߙh# hrPEHUjxG h# hrPUVj*h# hrPEHUjIxG h# hrPUV h# hrP h# hSijh# hrPUjuh# hrPEHU؛ڛܛޛP NPRTV|F̿ڱږ~pc~VRh2\jh# hDH0JUjoh# hSiEHUjG h# hSiUVjh# hSiUjh# hKoXEHUjw3G h# hKoXUVjbh# hKoXEHUjk3G h# hKoXUVj:h# hKoXEHUjT3G h# hKoXUV h# hKoXjh# hKoXU h# hSih# hSi56\] Z\؟,. ܦަ$a$gd3$a$gdKoXFz؞ڞܞޞ>@bdfhxz؟2XРҠ"$ĽĽĽĽuhĽZjUyG h# ht4UVjh# ht4EHUjyG h# ht4UVhjh# ht4EHUjzyG h# ht4UVj1h# ht4EHUjeyG h# ht4UV h# ht4jh# ht4Uj}h# hSiEHUjG h# hSiUVjh# hSiU h# hSih2\#$&(*.Hء".JZ .0246$&(*,续ӕӇzl_jҸh# ht4EHUjyG h# ht4UVjh# hSiEHUjG h# hSiUVjh# hSiUjh# ht4EHUjyG h# ht4UV h# ht4h# hSi56\]h h# hSijh# hDH0JUjh# ht4Ujh# ht4EHU!¤֥إڥ "DFHJLXǹΥǗΥuhΥZMǥjh# hPEHUj~yG h# hPUVjh# hPEHUjkyG h# hPUV h# hKoXjh# hPEHUj.yG h# hPUV h# hSijļh# hPEHUjHyG h# hPUV h# hPjh# hPUjh# ht4Ujh# ht4EHUjyG h# ht4UVXʦئڦܦҪԪ֪ڪܪdn 4BLNPX»~vkvkdvkv hk}hSihk}hk}CJaJhk}CJaJ hk}\hk}hk}\hk} hahk} hk}hk}hk}5CJaJhSi5CJaJhphp5CJaJ h# h2\hhh2\hSi5CJaJh2\h2\5CJaJ h# hhSih# hSiH* h# hSih2\%Ԫ֪dfNPVXnpgdk}$a$gdk}gdk}TVX`.lnpx ʰ̰ΰ"$&(±ıȱޱPRV~žźžų}vkhxrhxrCJaJ hfhfhVh# hhf hf0JhyhWGjhWG0JU h# hSi hk}hSi hahk}hSi hk}hk}hk}hk}hk}CJaJhk}CJaJhk}0JCJaJhk}hk}0JCJH*aJhk}0JCJH*aJ(p°İưȰʰ$ıRb$a$gdxrgdk}gdk}~<>`bdDFNPRTضڶܶ޶ ɿvpvpvpv hSi0JjhSi0JUjhsSUhsShKoXhSihDHjhDH0JUhujhu0JU hfh(Fh(FhVRjhVR0JUhxrhfCJaJhxrhxrCJaJhxr hxr5\hxrCJ\aJhxrhxrCJ\aJ+Pڶܶ "$&DFgd3$a$gd3$a$h]h &`#$gdSi $&DFTVxz|~η46XZƻƣҌƁtijC4{G h3UVj@hzPkh3EHUj4{G h3UVh3OJQJ^JjLhzPkh3EHUj3{G h3UVjfhzPkh3EHUj3{G h3UVh3jh3UhSiOJQJ^JhsShSi hSi0JjhSi0JUh}0JmHnHu$4vxz|~gd9agd_$a$gd3gd3$a$gd3Z\^txz h# hSi h9ahSi h<h_hSihSiOJQJ^Jjh3Uj&hzPkh3EHU < 001hP:pf. A!"#$% DyK dominika.crnjac@etfos.hryK @mailto:dominika.crnjac@etfos.hrDd ,pp0  # A2p*5)Ry"VHdL+`!D*5)Ry"VHd xcdd```d``baV d,F1J@Yp1 X,56~! m @'`0&dT20 ro`0L`SL ! ~ Ay W1D r>b0r`4aTcE#27)?( ɵ`]p Y AD@b< .hHrCb;+KRsAb ],`YF(3f8˭UDd b  c $A? ?3"`?2Z ij/8]S^`!Z ij/8]S^r%h:xmRJA]lDDE$"b#(X Ztx1 Ļ 3be ,- Iۏo~nf v~` ͣi(!EBdp_]i%X"DR 9*MU` )d?BX':"= n*/:kաE!WKG|P:ۅA(ݦIŪS9opFsx#ˍvB˱6 VٌVR_Zc!/sA߶{(kiF7kmkKB+1t[u5ڼ+@JΠ: H&3|YL,=vڠҵrT7Biw$EI\mPDd ( b  c $A? ?3"`?25?3v`!n5?3 @1L <xڵVMLA~3E"[" I-ⱑ)[Z =ـ1c"51&z0GM8y31^P1уM]fR(n͛7{̛y%`΋",k|(!Dh>璟uvj9(TPW!A-1Y;hl׭31^eR5)'(y  LDro}{,{a=FpڀOhh2ltخM?hBJ|G&.-LB髤UGC!`XJ>%QD)>- ebQȅdxL vxj0I+Ʈg~(D21` brZ:87_MgYP g}3Z|(QG1K+t3ᱣ<WgĨ"}}u=WCCTdgT'z&x܂ҙ<;Apܝ-Tmޟx'͇#\ݞ`M ڭ6\R'ruݜ u^TV:֨ti ׂ =rL$(|&^lF)V3ֶblܿg0Ո&V. jw 9<މkzGu]`pWx!Z(Uy嘋Wb 7%X>e֣<=?aDd [b  c $A? ?3"`?2`̆7'랁 `!`̆7'랁( `SMxڵVKSQs~vFTwB&j ?cs ng-!| z!z? E@!~@ͤ=6WzߟϹ{=~ 0⤄hlVdRFI#&;B;C/8P3SD;:[5/džQ.,KjQE닼 PPp%ƒaAڼ,)IW 8Z-*Ƅf`\*UMX?z|t4jmy,p6Qխ A#e!8Ť3ql4C5<OKb5mΙk0^ yKJˆ٪fd56s5t\n da@Sf\ŒHqR^nd ˆf^-Xݡ&^(_#ʒ7O+Agds"+ #?G_VyRE?/+4x~+44p  _owc蕐/x-XQ94ʍ zRw|l4C!pN9{^_חkB;}8=@aKNzΉ OP Nn#Pi2PZLA<"2ƇLYJaUbk6.)PFnGMx4\ RxjZZJ{\aj_e.Vwc: isW[C^qP'VR?Z<˽ELZDd W Ob  c $A? ?3"`?2_[قgzEc`!_[قgzE. 0, xڵVMLQ?,Q$X~K Jj*M(%Ҟ$Q4z!Qr@/IkBPhם73ovl6G!DL&eEF0|L"A:$L[?fzYmźFɦ*a&qRo_@a&MRk,|>  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~8`7Root Entry F jv#@Data WordDocument~>ObjectPoolF# jv#_1199256497lr FK#K#Ole CompObj\ObjInfo "%&'()*+,/23456789<?@ABCDEFILMNOPSVWXYZ[\]^_`abcdehklmnopqrstuvwxyz{|} FMathType Equation Equation Equation9q< 0<p<1nAll FMicrosoft Equation 3.0 DS EqOle10Native @Ole10ItemName_1199775517 FF#F#Ole CompObj fObjInfo Equation Native  _1245839379FF#F#uation Equation.39q objektivni   rizik=odstupanje   stvaarnih   od   ocekivanih   atetaocekivane   atete FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q| x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x nAllOle CompObjiObjInfoOle10NativeOle10ItemNameEquation Native _1245839439&FF#F#Ole  $dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  A n x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()== px i i==1n " n FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q$dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  G n xCompObj!iObjInfo#Equation Native $_1245839543FF#F# 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()==px ii==1n " ()  1n FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qOle -CompObj.iObjInfo0Equation Native 1 $dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  Hx 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()== npx i () "-1i==1n " () FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q$dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G__1245839631%"FF#I#Ole :CompObj!#;iObjInfo$=Equation Native >4_1245839738'FI#I#Ole GCompObj&(HiAPAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  M n x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()== 1npx i2i==1n " ()[]  12 FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qA$DSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  x 1 ,x 2 ,x 3 ,...ObjInfo)JEquation Native K]_1245866902 @,FI#I#Ole Q,x n FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qdDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_CompObj+-RiObjInfo.TEquation Native U/_12458672791FI#I#A  minx 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()d" npx i () "-1i==1n " d"px ii==1n " ()  1n d" px ii==1n " nd" 1npx i2i==1n " ()[]  12 d"maxx 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n () FMathType 5.0 Equation MathTyOle fCompObj02giObjInfo3iEquation Native jpe EFEquation.DSMT49qLdDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  minx 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()d"H n x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()d"G n x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()d"A n x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()d"M n x 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n ()d"maxx 1 ,x 2 ,x 3 ,...,x n () FMathType Equation Equation _1199517051f6 FI#I#Ole ~CompObj58\ObjInfoEquation9q s= (x i -2x) 2i=1n  n  = x i2i=1n  n-2x 2u|0u|0AllOle10Native79Ole10ItemName_1197272645< FI#I#Ole CompObj;>\ObjInfoOle10Native=?Ole10ItemName FMathType Equation Equation Equation9q s= f i (x i -2x) 2i=1n  f ii=1n  =   f i x i  2i=1n  f ii=1n  -f i x ii=1n  f ii=1n  () 2All FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q_1245867437/BFI#I#Ole CompObjACiObjInfoDEquation Native _1199517544yPGFI#I#Ole CompObjFHf4dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  f i FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfoIEquation Native )_1197275768aUL FI#I#Ole d 0  x FMathType Equation Equation Equation9q Ex()=m=x ii=1n  px i ()CompObjKN\ObjInfoOle10NativeMOOle10ItemNameAll FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qd XK x FMathType Equation Equation _1199517563RFI#I#Ole CompObjQSfObjInfoTEquation Native )_1199082369W FI#I#Ole CompObjVY\Equation9q s 2 =(x ii=1n  -m) 2 p(x i )=x i  2i=1n  p(x i )-m 2w|0w|0AllObjInfoOle10NativeXZ Ole10ItemName_1199082543g] FI#I#Ole CompObj\_\ObjInfoOle10Native^`  FMathType Equation Equation Equation9q s= (x i -m) 2 p(x i ) i=1n   = x i  2 p(x i )-m 2 . i=1n  RPRPRPƹmAll FMathType Equation Equation Equation9q< xAllOle10ItemName_1197273410msc FI#I#Ole CompObjbe\ObjInfoOle10Nativedf@Ole10ItemName_1197273374Ji FI#I#Ole CompObjhk\ObjInfoOle10Nativejl FMathType Equation Equation Equation9q| Px()='lim n xnAllOle10ItemName_1197273402o FI#I#Ole CompObjnq\ FMathType Equation Equation Equation9q< xAll FMathType Equation Equation Equation9qObjInfoOle10Nativepr@Ole10ItemName_1197273426u FI#I#Ole CompObjtw\ObjInfoOle10Nativevx@< nAll FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qd0  p=0Ole10ItemName_1199517177~{FI#I#Ole CompObjz|fObjInfo}Equation Native 1_1199517213FI#I#Ole  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qdԊ p=1 FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qCompObjfObjInfoEquation Native 1_1246040301FI#I#Ole CompObjiObjInfoOle10Native`\ Px()=xn- 2 AlldDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  px()==Ole10ItemNameEquation Native _1128250506FI#I#Ole  xn FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q zhzDSMT5WinAllBasicCodePagesMonotype CorsivaTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/ED/APG_APAPAE%B_AC_AE*_HACompObjiObjInfoEquation Native _1245914614FI#I#@AHA*_D_E_E_A  f(x)== 1s 2p  exp"- x"-m() 2 2"s 2 (),   x"!, FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qOle CompObjiObjInfoEquation Native     !"%()*-012589:=@ABCDGJKLMNORUVWXYZ[^abcdefgjmnopsvwx{~dDSMT5WinAllBasicCodePagesMonotype CorsivaTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/ED/APG_APAPAE%B_AC_AE*_HA@AHA*_D_E_E_A  m FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q_1245914643*FI#I#Ole CompObjiObjInfodDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  s FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qEquation Native  _1126567657FI#I#Ole  CompObjiObjInfoEquation Native _1245916236FI#I#Ole h DSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/ED/BG_APAPAE%B_AC_AE*_HA@AHA*_D_E_E_A  fx()==0,xd"0ae "-ax ,0<<x.{ FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q{,DSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  fx()==CompObjiObjInfoEquation Native _1245914843FI#I#abX"-g() b"-1 e "-ax"-g()b FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q$dDSMT5WinAllBasicCodePagesOle #CompObj$iObjInfo&Equation Native 'Times New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  a FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q,dDSMT5WinAllBasicCodePages_1245915184FI#I#Ole +CompObj,iObjInfo.Equation Native /_1245915213FI#I#Ole 3CompObj4iTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  b FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q,dDSMT5WinAllBasicCodePagesObjInfo6Equation Native 7_1245914888FI#I#Ole ;Times New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  g FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qH$dDSMT5WinAllBasicCodePagesCompObj<iObjInfo>Equation Native ?d_1245914999FI#I#Times New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  p k == np() k k!e "-l , FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qOle ECompObjFiObjInfoHEquation Native Ie,dDSMT5WinAllBasicCodePagesMonotype CorsivaTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/ED/APG_APAPAE%B_AC_AE*_HA@AHA*_D_E_E_A  p k ==nk()p k "q n"-k ,_1245915342FI#I#Ole PCompObjQiObjInfoS FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q,dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  fx()==Equation Native T_1245916235FI#I#Ole \CompObj]i0,xd"0  l a Ga() x a"-1 e "-lx ,0<<x.{ FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49qObjInfo_Equation Native `_1107553300FI#I#Ole h,dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  fx()== Ga++b()Ga()Gb()x a"-1 1"-x() b"-1 ,0<<x<<1 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qlmIhyI fx()= n+12 () n   n2 ()1+x 2 n() "n+1CompObjifObjInfokEquation Native l_1245915446FI#I#2 . FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q,dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_Ole qCompObjriObjInfotEquation Native uA  c 2 FMathType 5.0 Equation MathType EFEquation.DSMT49q DSMT5WinAllBasicCodePagesMonotype CorsivaTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/ED/APG_APAPAE%B_AC_AE*_HA_1128300974FI#I#Ole yCompObjziObjInfo|Equation Native }2_1245915850FI#I#Ole CompObji@AHA*_D_E_E_A  fx()==  12 n/2 G  n2 () x   n2 "-1 e "-  x2 ,x>>00,xd"0{ FMathType 5.0 Equation MathTy      !"#$%&'()*+,-./0123456{9:<;=?>@ABDCEGFHJIKMLNPOQSRTUVWXZY[]\^a_bdcefgihjklnmoqprtsuwvxy|}~yg7w~f3_pXjTĔ\i _o Bm{~F1e:%n"K ǔ̺ nRVD#e`㢹TGMѱ|Q'h>P8c?쳟iat=[M&DAmCҘ3)kbd)60Fѿ]6# t\N%/IjuTfdGu yHW!Ϻ+ЪY0;< G씘: vZG= cQ|';: um6U_V17u(kXeaerC9)/ho|2Y ̩/u4 u9zvu[vhkNx;gҙP>l \OwVV7DtV7E{qcQ}i{ZMCz?J؀xA\@{èo7%GA|[ɂLUfvY; FQ.ܨA8Epf\kvtHG*ԼXzy=+uɯ -(ư*2b|U\TZKHaIoʱiZG[g|`z|Bzza:0$1Y}^Dd p b  c $A? ?3"`?2L!%]# o `!L!%]# o S!xڵV[hA3G&jR ҔFE MkQh)(1j6毨R?TPCGGKQ,'>Dn;9;wv@!;!0frO2+l_*y(,7H(5UA(NqxR(;LK7J/8 pWPҭ-,\§x{<;ă4,GkL+roػɱ 8UQDj(l`l rlj&܊ml(Vd@n=Y0|{8Ky:<ۓ$3wb2=H490G@Ћى`U6SqtsX{<"]$ٞt]=RprazF.#o}0DN+4dcj Yn-$nQ 5M\Uy7I;ɯ&"a6Gu1N>G]&XEo?*=s=4U4A&0|zL tj_}Y*,h3EӁ*+ f_ \h־fh׈f7~?s?<%˨76Σ"ncC(D&MGR͵d7N6y-kJp -ߝoŊ[)Y8X)v!SY鮉`Orb3syĂ2/ P؜FH]0 sA0<r Xxnu!jFLL1S18]` 1cзV*b_t:@:bHÌ#J\":Ksy?8M $"?GUK[JJ.0->t6SV^x 1/t}53yxDd dh0  # A2w3Z㪄 b@6xS`!K3Z㪄 b@6x@^ |xڝSkQƦ&"~`7niwiЃ+U6&$"^ћ^ԣGoT)W<6 ؗμy3730(؂\1&AI$ %NGI1KE|K4C a#ɚm_1ā/n2Jvk#X LxBJ'.}8ouB&,tzթOL}G]meN0Ϩ4Yx6 2]dXs ɿ󩩽LLai`Q!㣸?q XUFu(2:"{95Кe+M>./[#nR.^okVx7w.P(.mBS aJ)B1Vف-jB5>JQhc"1?L؇,by2F<2uT.xFJvWi+mF-#ٶ0-7Z?CEs%{,ҝ쫆y+jWgo<-3zs' 5_1<1N`4{/ CQ`_(|*_Z>cnP>J+%Lm IPZJo1%;ЫcPX`FXfˌbͅF?]I6ך.  ?UMZe{r,wcL] sFe4c7GԼ+hC̩=95=<ʼ}[;W곡GAOaD]x3dmCt1(t!2ʰnPxc{{[Ԯ^B-;u:?g8 ,HVF!:w7$>ĜRVyaVDd  b   c $A ? ?3"`?2 L蠹6n'<5!`!L蠹6n'<@'P=8xW_HSQ=w]gCZ6i4'iP,gJT/U+n3aџ`$AD! [I{;M/=9;~߹쌀 6p+Gl.NTcE83њR\C82CC5yK2?<61{L^pv8'ѣ=]Fͯc#V#D7@F"h@ vP+ZnFA~_9EK0:^Vh1dנ>50㋩6t4Y5ЧcGF}:~oРcRyztaHQk  PlYY Q_ r b;J$^؊/v!&i {h^-Y Hv{<"=!I'UijTrf %d+u{y2&r5/#Oe{NXMrݼȳN>, Y&L1+zY+㥢7io+Nz,6gb㼁B:"1oOϮPz<ΥnL5|u |Lg7ܨ͸NUI- V0UA0W]- &2V Fmp;vY pd}w>@o pJDd 0   # A  2Wwaٹ%`!Wwaٹ^( hxڥkA&MIbQhA/JN҃E L68H%{!wADErxPCii֙]S[%o?of& {A4;#b6p/{#v[fsנY!j?l^/uGU$@Q#u+# ؎[3wtH? 2I^O5]:?4OVJ?$\ TֺI9ܦ'߈P|a"ENT+D;;W/ki0'NԊ i)&Y֚TTcš.}V辣]Ḭz09nS駦gsNt֥5bpS+cռI5鍌X=lw/]^{;xJU0+GE3[4/20Dd D0   # A  2o7 ]1B)`!o7 ]1 @ *PVNxڥ_HAggwonLˇF DYXRP/Y]dyp-CY"IQBះ^򠨰 Jz)kggwu~;o77r"O  Ko'ZSV\8W[E)2 Xj8up^2\l&FDK"z)RuT!-zP6%)6({!Nbo 2193搮ڤ|g9zSfʶrr,v;b ({,fS+~f 훑׺"=Rnib[ŠKO+: RJ//{ iਲ}FGW4H,iRM5vyc3ph)NFMy1j[N,%} +2%Dd b   c $A ? ?3"`? 2/x ½]qh <0`!x ½]qh:@`!xcdd`` @c112BYL%bpu2Zk&46h!ݽGoggAiƀփh[He4 5:EF-+0&|zdY A f$"R Zfo'M*@[fO!&/ij)cɂ[yu1cI氊 |d>;EڧUdQH917eD_-st"I$m$OάcꁮL=7=f2+s,=)VmT1>9Oj®BV폎&[73X_VE"=#=nv/4x}i6#fحSתl3W_xujq[Dd 00  # A2m1~,^u9`!m1~,^u *`\yxڥMhAct7iibBڃ(4UKěshҪ V&/Cx("9 AŠAfvdL C>F6BEB\]|DY}cvVX[(v~uO_\X*_gEUΣH^),c&7'H*mMm+ֳ2=g C*=|\k5tUc1_ZƆuN?nA s,wp UҜk|`;CN")Oco5٥u:e;Y_m^;dzH9@^EMFL=KVT!Ka i9kZ25Mƕu0}JAdw"bt: <`!~)j:H@@xcdd``^ @c112BYLGcb`!I]³T:J`/l  xcdd``>$d@9`,&FF(hzP7\ ?Sr< %!@9_@S u!f0e|b Y77S? `201d++&1D_R`y 3q%0E0d*_Eͪ\fdGdɫ<u?brd0 &3%3;8pb2J&7ے*"UL@"@EpenR~Į;l\q"¶2F`3n|, R\K+`Yq f +'3;!A ~ib;6121)Wĸip,xDd 0  # A20~)j: ,A`!~)j:H@@xcdd``^ @c112BYLGcbz"481_. _[=D`!5>z"481_. _[ xcdd`` @c112BYL%bpulӇ0n?@3>Ɛ k9YLlGIQFLb{5?1҄ N/hڷX̗SWZmҩ6څ=6/.|6q-|خmPdn"rjX33sO2Ye8cK%; b9'c`ՂL%UYiOȎ9yDfPݹV3S{^gLP2b((;].#T9݄_/S]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 Dd PHJ  C A? "20xȚb[|?^ |L`!xȚb[|?^~ @%"xڭV_h[UΟ{4ms2]юt_fm\#Rw7nKU XaO ݞ|Qa⃠eQ MN}߹gv.ɽ}sa_I}h2h4({\yF8;Y!ǵ1au4@vrt~b0jf6Q#+ƯێU3m/{{.888 lMI l!Ԯ '^џWmszI׎I%\uXn^㗤l +Hʸ ^gJ5cz8[fI4M92ne04f֐ƍ^Wmur_-u|\̗t6QXg6/^}>~RQ_#*lTSl֨JrpȪU Ȱ lM$ԏz_~/T@OK\DyZ8 Lӄ,~]?!ך/~QR|VYyW6:ςpk4n/F/jw9&}ՊvXL_neEVdlx> \bo=07ۘ<_e{n=A\~,YFHgTma>o#qv=j{hKNg7䫅RrnDZxm|XUhs?Op#My BDz 8t,:y,ᓹdϧB?zl}D-#RxMQ=KP=-$:QCA v[-Dhi.:K:3:8Dp\\D4Nǻ;0H 8Xq2Xz!eQ,y)~Nl1ΒS[dJ *hOqp!fa4Ri^}wG2Uh%WbĞ!2 +^!Ez> Ψ}bT5jl-l>që{M;kRW<ת#-Eo qt̨aa!9Sʁ"/Zmb!Ѓ頳hRp=șFKY4@lMN =8>#Fg0AiWr_o+GH[+aOU~Ӧ4#${,t#|Dd b ! c $A? ?3"`?2am^{#Q# T`!am^{#Q# *`R!xMQJ@=3i/H[-M{[]6\ 7_\\ĸw(̙{Ͻ! H)p4!V6gG}ͳq߸alPfHF}"йBR紣~T E}T6M`S =.(KOvp)za^ܭZ5 ,n?'ty(p 9 b ~ r lUZ5^7Kơi#T릭eê $$D0gfK<"(VIe 0jO]Xյ35ܔ-3n/9:)ƉA掹='^pŧ1Fc0N<`dDw5B% }cػ Hhܵf|"H*.{GEs]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 Dd J " C A ? "2V RXB!S2W`!* RXB!S@xڭUkA3IMlVJ4AJmH1))vFH6(XZ)xŋXO~Pll7q-E&4fIӺޛPXT$B岐ʘZv>:/ tv(scAGQ~-%UAL$5Q.4MQC=_z\^ ^\ͦ0~ݳuB[ 522iEsw/qMDDv&.yXNTr`_4Uy\c1][a8hiJM{juUZ?nWgon IQV9c:c'&f4%]N*K]Nj괖2k${c.q%X"s*BsG4? F!>uR70i4Tj7ѝ3Jbdc((dA(>1g .D-N.I[~X.Adxi'3у0BXr2"t)SQk/DpoUH >CiiLwg囼o8~1TN4ު;qx12'C̡ܳG+xYn&=p6]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 Dd h b # c $A!? ?3"`?2J<~>C'YW&j[`!<~>C'YW@0J@CxڥKOQϽAδhȔDE%ŸQQ#)!P""NuMZJ(6l$.ĕ 6ƅ@ nF#l4sg2@eΜ9?u@abYy:MY>7-ĉtvz:Y#A#Y0@F/ٻ`{(BԝpvB0Ա|Y hgGɃd4s7?x퓟3(fc}. c4AF7Y+{V{GD[?Sفǵpx5_ゼi즁#>86hj(y5rVe Tǫd׈#˒STQ#SHqw4lE  kd_+Cw缌~WDKlXlX"&~*C\*Wa;MpټֈF^PlcOsm{`ݮ㼮[g}R8{f Op gǃDN՘\[Ϊw'$k+Vz3S*Sov95G }+,u#פ< HOWg$BB -љc1RsZt-t@u?Tv0k6ѿJ{qlNJ]m!V(-Rr31א}3# .mM7fSZ|cjz 9_ZXDd b $ c $A"? ?3"`?2z%^;'|Wj_`!z%^;'|W*`R!xMQM/Q=M&~h3HMAdvc0h+mB,ljek$b'/;s= Hqp!V6gGw:MAq2bM#4ѥ` abO9OR(];0eTz ɛ_^;80j/mKy`En>Ex^ey"@SLa6$rvRٯW{}AF96rE=ONd}HյR.""]DQ%T#"Tǵ(zdZZb3=nw[IPXIU!4"UE`]h i̐Nȓɍd㿷|nW65Hμ{ŏ^ыtzDd @b % c $A#? ?3"`?2x9ɍ;b`!x9ɍ;*R xMQJA=3h^yDJ>ڬݺU I$,RX? ؈`-J0YWq˜9sggG by8c.b|08h\8xɘ@8CG=]to, d|\/^ε+j7x8o=)GK>y{i",D؆Tsk.neT>@ltIQNUwg5KY-eZ1."T^W2Gͺ(|\P⊡eSZ֎=cw?\ĩD+ڣvq#mdl59h iĐNHɕTm\vnBWJ4k7V4 f`!%:00>< `xڭU;oAݽs%?B@D" ҅X1rE;pSqPpEDP S)  A? @PP!dDޝX($+xvfv} :!C q$BN.@] ](`2FM\@ drWzDQ.5 J?QsBBx^ēQx|T\z GkS m#u;V/o|F 1qL3P7{N1. gQ&t/5rP'gfaC`lQ] '< &1Y.gys<?jl C2j>u~C+.|.N>m֤h5>/6`7F/!xw~<u{33D&&3i rXE3l "{aN49U72(kc'ZlkH2k%J[ǬƸR8¥5>j)PФuj1a-KisA&AUYal⥀Si5 ƻf"+e#|u ڻ]nj⤮[pJ^0F¿=vkbw'r%E+AS:'3kL]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 Dd b ! c $A? ?3"`? 2ⱦ/[;})j`!ⱦ/[;}) 8>xڵTkQfG ([L`FIR]5&Mhb/^x6'QORt`MLC-.vogA h|<Z͝Cl\;-+s4$X&7*^LlQ2I}5ZiC2^Ky3/KoyiM *xD;ڱ#-76*6`^0E n`IQ8HؗMbWԿfӋat*F`o"O~ۈ1҂Y8S.2:Έ?^1y yA}ݾ Svzqߺү]j\D~At2s `Bވjb̼rW*=I0klJ5#Ǣ|3WzE*!$3ZfL4єFS 3+aY$54[sDDzl’o5'$Q|_᷾AD;}xZ35:IEXI5hTH#6YRmڕT\$fkunB{}&VR+ƈ"||/iv7\UV3m+mUe-Rf+d(I8O{I7]mGh E;՞5]ZzD>-^Qu]BJam[8[f#@y]$0[1Ԑ(p QؔAl֬ yd ׽;.1 ]24b? `\+{}:Ɨp1h~-уxo P58%O,n%sX|TI3X@6 18ݱnk#/ PeJEBH0y`TC1%'^_Ud'͘d'\clj|.pNw}Kٳ27B]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 Dd ,b  c $A? ?3"`? 2x-*'uwƆVu`!x-*'uwƆ p((+txڥVKLQ>B?hHKBJB75(%.k V')PӰD゘wl4 dΘ5h u#zLJK_:;~=w{o "PBx\HUb@5;#]TUt3l̯t)Wn-OxByRrݠAR),TP0GAQd/~e ]3"8A@]X͕ަžg&ﻇ0yQ'dJH9h\+3C.{[GaZ).@LÚ=9!SDwQ['CV}^o;cΗEHu|}ؖ?WJbO5[lH}R5(9O5 T eEHD<5 zviYf;bGZ] ^A`3 6Vws 1W0 v}y ,g-,"vߝ ȓ\ LO % Q}uEkκbM.;(M]x^F%Κ*c8d$XIBq !bKL q;3݃Z֫ _1̟wufL> 'ij:(DZBJfFG #bd0[&*&i_|PR6v n ^Gx".aA cn[,2f[]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 }Dd T J  C A? "!2 }kih}'o=z`! }kih}'o xڝUMhA~f&mQB $BCS FT4MK+H{[#"As$Ux"J*Qnw7[7,|o&6H8|xm+&^$DYz,Cd #1 qY\奾>ڛ*ndC+L jpp679ޚ 7߫Ndji^>#PmatQ3~%j'bujTkB*n1`Eucݢv=e+٥hh&w.smWv؊Ω^Zf3v2,6ϬjϜXh9E;F(iYv+2A 0F}t~t٨MYU.eP_8\f=-WU #Ʌ5n17aǜ% ~໤Yx0ȿ~w w=K7i ^F5A|kA{ `G1_/aܡ'ćzvl QbN|Ya=i㧕lLbȑQr1;5 ;:H|gI3f48p]~& iۇ T[s@\ULe]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 Dd @hb  c $A? ?3"`?"2)^í|U2]l~`!^í|U2]l@ |xuQJQ=MbM20Il)ԙven\uLDCndSdv.7BqW(.KItQɤǻ3wsb)xE)!=a-!}|)!-Lh("IsQH]*v}%|Ca]-u?x> I$+7ٰquBv7wKj[nRl/լ;#1&.fxƷ^?.^柾kDI̗ԛھY/Z5uJF*z[WJ _[5ŇHEl1id -odV-4{bG {ePRQg8 *PU[{}Xy65U !id*ɛȧKq >8'O}4$& ~#eqXb/Wp5Fx.Dd h J  C A? "#2[JtYۗ/l737`!/JtYۗ/l73z @0JxڵVk[Usmnn2nFh(e I)k/bܭFDjnAi{@_|2D_!Ape EFEquation.DSMT49q,dDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  fx()== al a l++x() a++1 ,x>>ObjInfoEquation Native _1199084828 FI#I#Ole 0,a>>0,l>>0 FMathType Equation Equation Equation9q| N=z 2 p(1-p)E 2AllCompObj\ObjInfoOle10NativeOle10ItemName_1199084850 FI#I#Ole CompObj\ObjInfo FMathType Equation Equation Equation9q< N nAll FMathType 5.0 Equation MathTyOle10Native@Ole10ItemName_1246040413FI#I#Ole CompObjiObjInfoEquation Native _1199084912 FI#I#pe EFEquation.DSMT49qdDSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/G_APAPAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  p FMathType Equation Equation Ole CompObj\ObjInfoOle10Native@Equation9q< EAMFILES=C:\PROGRA~1All FMathType Equation Equation Equation9qOle10ItemName_1199084953 FI#I#Ole CompObj\ObjInfoOle10Native@Ole10ItemName_1199085033 FK#K#< zCE GBAll FMathType Equation Equation Equation9q< SAllOle CompObj\ObjInfoOle10Native@Ole10ItemName_1199085059  FI#I#Ole CompObj\ FMathType Equation Equation Equation9q< P04PROGRAMFILES=C:\PAll FMathType Equation Equation ObjInfoOle10Native@Ole10ItemName_1199084873 FI#I#Ole CompObj\ObjInfoOle10Native@Equation9q< pILE=C:\DOCUME~1\ALLUAll FMathType Equation Equation Equation9qOle10ItemName_1199085189  FK#K#Ole CompObj  \ObjInfoOle10Native @Ole10ItemName_1199518548E FK#K#< P=pSAll FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qd @ Fx()Ole CompObjfObjInfoEquation Native <_1199518571FK#K#Ole CompObjfObjInfo FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qd @ Fx() FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native <_1199518583FK#K#Ole CompObjfObjInfoEquation Native )_1191308433D FK#K#Ole d ? xa DSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/!"!APAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  P==qxdF(x) 0" +"ObjInfo!Equation Native *_1191308746$FK#K#Ole a DSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/!"!APAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  q(x"-P)dF(x)== 12qx"-PdF(x)ObjInfo#%Equation Native _1199167077[T( FK#K#Ole  0" +" P" +" FMathType Equation Equation Equation9q< xAllCompObj'*\ObjInfoOle10Native)+@Ole10ItemName_1199167098. FK#K#Ole CompObj-0\ObjInfo FMathType Equation Equation Equation9q< P vHQHt QAll FMathType Equation Equation Equation9qOle10Native/1@Ole10ItemName_1199167135,84 FK#K#Ole CompObj36\ObjInfoOle10Native57@Ole10ItemName< ux()4uAll FMathType Equation Equation Equation9q| P-x() 0  dF_1199167317: FK#K#Ole CompObj9<\ObjInfoOle10Native;=Ole10ItemName_11991673982N@ FK#K#Ole    %(,28>DIJKLMNPQRSTUVXx() hh+jhhAll FMathType Equation Equation Equation9q< Qp0AllCompObj?B\ObjInfoOle10NativeAC@Ole10ItemName_1191309039":FFK#K#Ole ObjInfoEG Equation Native  Sa7 DSMT5WinAllBasicCodePagesTimes New RomanSymbolCourier NewMT Extra!/'_!!/!"!APAE%B_AC_A %!AHA_D_E_E_A  u(0)d"qu(Q"-x)dF(x) 0" +"_1199167450J FK#K#Ole CompObjIL\ObjInfo FMathType Equation Equation Equation9q< ux()F All FMathType Equation Equation Ole10NativeKM@Ole10ItemName_1199167725HZP FK#K#Ole CompObjOR\ObjInfoOle10NativeQS`Ole10ItemNameEquation9q\ ux() ,Q uL:L:x//oAll FMathType Equation Equation Equation9q_1199167816>4V FK#K#Ole CompObjUX\ObjInfo < >0All FMathType Equation Equation Equation9q\ ux() ,, <0 Ole10NativeWY!@Ole10ItemName"_1199167790\ FK#K#Ole #CompObj[^$\ObjInfo&Ole10Native]_'`Ole10ItemName).All FMathType Equation Equation Equation9q< QPAll_1199167851b FK#K#Ole *CompObjad+\ObjInfo-Ole10Nativece.@Ole10ItemName/_1199167870`h FK#K#Ole 0 FMathType Equation Equation Equation9q< P]MːؐEUWV~All FMathType Equation Equation CompObjgj1\ObjInfo3Ole10Nativeik4@Ole10ItemName5_1199256455n FK#K#Ole 6CompObjmp7\ObjInfo9Equation9q< p=1U46All FMathType Equation Equation Equation9qOle10Nativeoq:@Ole10ItemName;_1199256593xt FK#K#Ole <CompObjsv=\ObjInfo?Ole10Nativeuw@@Ole10ItemNameA< p=0MMM2MM`MAll FMathType Equation Equation Equation9q< p jN uVvAll_1199256643z FK#K#Ole BCompObjy|C\ObjInfoEOle10Native{}F@Ole10ItemNameG1TableSummaryInformation(H:BsMoĒ|~Η@Gt8B @ q%BN']]*0ҳ1D(3!-Aby孅wm,Y<5H/ a:/jb} YT 7in7k 荌2AXw侫޹Xڇq1 \j$4opi ۦ/wbz[y69̙yǙ7w| )m|a*a{]'iS_jC~/Tv#݌W5]?β4(92%օ2i o:o 0H4$13cnӁ0`|Ewatxwgk"eh$Cpp0H>(pv]!CSs+S#LQưiu__PNƠ0՗,[etxdX|{8 c|m^1I&/=`6l7m=x,O*:=2"m>g[cqxZgjlE;O)Y P;3_\xW+tQy#_dϕߴ0 F2(s7yT[Zq!^pV8㓅\+-{Ñ Z%<_6 Ss 9rJ3Br0-}U{39ԙԟE! njb~bWEM0D/u/?m4e|&9r1 ]$$If!vh5 5#v #v:V!l t65 5 >Dd b  c $A? ?3"`?$2ND|UkXgdP`!\ND|UkXg`"*xڥUMLQ޶.D~c)XV-Z ă`LBr 1@$Ɠ1u堆:oۅ*ද;77?K/.JHQ"P(R9\'eaj! ,\p^D˱Lx/Gt.PԠ?|p*(si $wOOץ6 mM9+J$/ۂ\P5ag eP9)bGFd+"peU~#O,Jd3 l:Cܙ[$& 7aLL 7yKAbS`$8J H6xLx-$6/0(8{DeC}h=RK=fr92&Ğ9% ~p= ֏̮}f~f٪ْwv֧qi~Ŷag *wR}% â ېR !<4>ܽI|%G#֭fzD.YqՓ6Lq#hLˎޘ+Jxd _{42G@ӏqkyu *PӨ?K /R00!M̨TQi.bVKk1xx$S F,+{[eKHNNUdI-aLԚ`vےSͣ>˚Ͷ2 l ].Hv &gxQeTD &_$؅Ռ!fq`n&P v b6E `PxĤ\Y\ ウ'p,=3Xh~{Dd 0 ' # A%&21mw46 19 B`!mw46 19 HHRxcdd``^ @c112BYLGcb,u&PpY `G|ޗ;.YhHR3[ʦQQ{癞|tB+>J[dAQ$*]Hw?b ķ+uZMn3 ƁBgT*vk;VBY1"/_Rr'@Wjj] Ve vΞiPD7H*7 TrWް'>05C0C"V 2OП eT`ԵnƯD3[f  T%%n QDru`Dd 0 ( # A&(21?k,;--sN a `!?k,;--sN aHRxcdd``^ @c112BYLGcb W \P"I)$5$E?31Dd 0 ) # A')219Ov5Bu P`!9Ov5BuH @Ƚxcdd``^ @c112BYLGcb-MK$g `!f>-MK$gH`!Rxcdd``^ @c112BYLGcb-MK$g ؛`!f>-MK$gH`!Rxcdd``^ @c112BYLGcbm^ .p@L/;F&&\H  b?#3XnH(Dd Tb 1 c $A-? ?3"`?02rNzxyN~`!FNzxy@  XJxcdd`` @c112BYL%bpuD'xf7Z uؙss H[‹ntW\ K[-Rt+ccNnSiB }et^;3I.gLwsCNbacnIQ|[*IB*whApOc$pr-8 Ԧ5xf^@dq8I}Zj6>Lħ\o: u`!~)j:H@@xcdd``^ @c112BYLGcbzm=ݪ֌\#0lno&Dd h0 < # A5;2i æ7bf NicE`!= æ7bf Nic@| xcdd``~ @c112BYLGcb # A7=2SƀD\亦/`!'ƀD\亦`0Rxcdd`` @c112BYLGcb2d aM,,He`@2L avy! ~ Ay W1XH9@1q900d+Ea"@"0#27)?(0`]s\y ;.! 0y{@|Ĥ\Y\ batAlcd`HBDd 0 A # A)@21@=0 eK `!@=0 eKHRRxcdd``^ @c112BYLGcb`!6l!,5B6(kxcdd`` @c112BYLGcbb0r`4aTcE#27)?( ɵ`]p Y AD@b< .hHrCb;+KRsAb ],`YF(3f8˭UDd D,0 D # A;2bT!̬gKEF>`!6T!̬gKEFxcdd`` @c112BYLGcb aM,,He`@2L avy! ~ Ay W1XH9@1q900d *`6hbpenR~CP`?7Wv$nd 1n:& A>m `PhcdbR ,.Ite?bR,Dd 0 E # A+21on @>  Footnote TextCJaJ@&@@ Footnote ReferenceH*4B@4 Body Text$a$4 @4 Footer  9r .)@. Page Number0>@0 Title$a$CJ 6U@6 # Hyperlink >*B*phj@j _ Table Grid7:V!0! $ $4&)5<>QJ -}o .J{QJ w %      .J{     QJ;<ZKLd019:RFt! \ ^ _ ` ' 5 6 v   :>?@T@vefgIJK|}lm`wx?@ :!!."/"0"k"l"####a$r$$$%%T%%%&&X&t&&&&&&&''''((T(U(((o)))))******b+c+d++++a,c,y,z,,,,,,---n..>>>?????J@K@@@@nAoApAqArAsAtA~AABB[C\C]C^C_CjCkCCCDSDTDDDDD+E,EzEEEFFTFUFVFWFXFYFZF[F\F]F^F_F`FaFbFcFdFeFFF)GGG1HsHH(ImInIpIqIsItIvIwIyIzIIIIIIIIIIIIII JJJ;JJ?J@JAJBJCJDJEJFJGJHJIJJJKJLJMJNJOJRJ000@0@0@0@0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0? 0? 0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0? 0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0? 0?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0?0?0? 0 ?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0? 0? 0? 0?0?0? 0? 0? 0? 0? 0?0? 0?0?0?0?0? 0? 0?0? 0?0?0?0? 0? 0?0? 0?0?0?0?0? 0? 0?0? 0? 0? 0? 0? 0? 0?0? 0? 0? 0?0? 0? 0? 0?0? 0? 0? 0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0? 0 ? 0 ?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?00?00000000000000000@0@0@0@0@0@0@0@0@0@000@0I00@0I00@0I00@0I00@0@0@0@0@0@0I00 000000000000000000000000000000PwZRJ@0@0@0@0 @00 $$$'`4t$nAOSptw>|}(^0$:F$X~Z*-/1467]_`bcdikptuwxz{|}l %:^L8qz rȊ|`4Zp+.0235^aefghjlmnoqrsvy~,0I $%%8%P%R%v%%%%%%%&&X&p&r&&&&'((s(((((())))))1*E*G****y+++ ,2,4,c,u,w,z,,,,,,------///111111111!25272F2^2`2b2z2|22222223-3/3n3333333334,4.424J4L4[4o4q4~444666666677*7<7>7{777k9}99999+:=:?:I:[:]:r::::::;;;; <<G<[<]<<<<T=l=n=======h>z>|>>>>??????@@@K@]@_@`@r@t@x@@@@@AA"A$AQJX::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::  '!!)+3EGdvx::::lwy,"$^S|<_T>@.x(  N  3  NB @ S DN  3  N  3  NB  S DN  3  NB   S DN   3   N % 3  %  NB Q S D NB S S D NB T S DNB U S DNB V S DNB f@ S D NB i@ S D NB v S D  w S Lw. ``TU`TU NB x S DB S  ?\ ` a b c :;<a,/QJtx 2@ t ddtT$ dtdt Ot Ot$ O\ t8O$ tQ;tf Xti tS tvtV KtU K tTKt%xtw,t@@BMSTYkvLNOQS\]c)+W c $.mr_brt>Asu7 @ y  A"N"$%!%-%.%5%8%S%_%j%k%r%v%%%%%%%%%%%%X&s&u&w&&&(((((())++\,^,R.X.Y._.///#/'/.//////0111112;2E2F2a2{222222222333303238393?3n33333333333324M4N4Z4p4r4t4|4~444444677#7$7)788899 9::: ;o<u<@@C#C%C'C3C:CnCzCCCCCCCCCCCCCCC DDDDZD`DDDDDDDDDDDEEEEE$E3EG@GLGNGYG^GkGlGsGyGGGGGG6H@  9!:!!!-"0"j"l"####`$a$q$r$$$%%%%&&W&X&t&&&&&&'''(S(U(((n)o)))))******a++`,,,,,,--m.n...;/>??I@v@@@mAtA}AABBBBZC_CiCkCCCD DRDTDDDDD*E,EyEEEEFFSFeFgFFFFF(G+GGGGG0H3HrHuHHH'I*IlImInInIpIpIqIqIsItIvIwIyIzIIIIIIIIIIIIII JJJ/J:JOJRJ<DLd01:` ' 4 6 @gK}W`$%%%%X&t&&&&&'(U(())**++,-/D0r111112!292:2;2F2b2222 331323N3e3f3n3333333333344041424Z4[4s4|4~44666)7*78)888T99::T=s=K@@tAACCCCTDXDDD,E0EEEFFeFnInIpIpIqIqIsItIvIwIyIzIIIIIIIIIII JJ:JRJ$%8%S%v%%%%X&s&&&((//1112F2a22223303n33333324M4~4467nInIpIpIqIqIsItIvIwIyIzIIIIII JRJ K2vm=   g:bV""OkH.^h<Gbhke$I#sjrrx8^`o(. ^`hH. pLp^p`LhH. @ @ ^@ `hH. ^`hH. L^`LhH. ^`hH. ^`hH. PLP^P`LhH.^`o(.^`.pLp^p`L.@ @ ^@ `.^`.L^`L.^`.^`.PLP^P`L.\^`\o( \ ^ `\o(.0^`0o(..pp^p`o(...   ^ `o( ....  ` ^ ``o( ..... `^``o( ...... ^`o(....... ^`o(........k^`ko(0^`0o(.p0p^p`0o(..  ^ `o(... `^``o( .... `^``o( ..... ^`o( ...... ^`o(....... ^`o(........^`o(.^`.pLp^p`L.@ @ ^@ `.^`.L^`L.^`.^`.PLP^P`L.^`OJPJQJ^Jo(- ^`OJQJo(o pp^p`OJQJo( @ @ ^@ `OJQJo( ^`OJQJo(o ^`OJQJo( ^`OJQJo( ^`OJQJo(o PP^P`OJQJo(^`o(. ^`hH. pLp^p`LhH. @ @ ^@ `hH. ^`hH. L^`LhH. ^`hH. ^`hH. PLP^P`LhH.^`o(.^`.pLp^p`L.@ @ ^@ `.^`.L^`L.^`.^`.PLP^P`L.^`o(.^`.pLp^p`L.@ @ ^@ `.^`.L^`L.^`.^`.PLP^P`L.^`o(.YkY^Y`ko(.0^`0o(..L0L^L`0o(...   ^ `o( ....  ` ^ ``o( ..... 0`0^0``o( ...... ^`o(....... PP^P`o(........ hke= kH.^I#s"rrx:bK2vGb ȥNMPMDH-he hM VG"'m/)n$*42;>?>+TC(FGWG4M9TPrPj RVRsSxVKoX2\ \9a2lcw"dxru<[3F$DSi+_,+L lr,KU}@#pV!%k}h Ee"# 9Sn!Z7t4y~(f5QWH#;<ZKL%%,,,r1{111122!292:2F2 3 33d3e3n33333334440414[4s4t4~4446RJ 0@4@  %&QJpp pp"p$p.p4p8p:pDpHpRppUnknownGz Times New Roman5Symbol3& z Arial?5 z Courier New;Wingdings"1_s&_s&} ;# ;#!4dBFBFT2qHX?21Ljiljanka Kvesi 4         MSWordDocWord.Document.89q