价值工程2(剧年第8期Value Engineering ，2∞4 基于约束变尺度法的资产负债数量指标优化研究Research on Asset-Liability Quantity Indexes ased on CVMOl -Optimum 李曙光LiShuguang (武汉理工大学计划财务处，武汉43∞70)(OfIice of Financial Affair毡，WuhanUniversity of Technology, Whan 43∞70，China) 摘要:本文阐述非线性规划法一一约束变尺度·法来优化资产负债的数量指标，即贷款总额与证券额的优选比例值，以供决策者参考。Abstract:An asset-liability quantity index optimization model is established using CVMOl-optimum. An optimizing ratio of the total amount of loan and security is obtained by出ismodel, which can be used ωreferences for financial decision-makers. 关键词:约束变尺度优化;贷款;证券Key words: CVMOl-optimum; loan; security 中图分类号:白文献串串识码:A文章编号:1仪活-4311(2ω4)08-0093-02 1引言型非线性规划法是在一定约束条件下选取使目标函非线性优化数学模型由三部分组成[j):目标画数f数最大化或最小化的某些特定目标变量值的数学程序例，约束条件g(X)和设计变量X=(刻，X~T。银行负债资产方法。银行在既定负债资产总额的流动性和管理目标分配为Xj+x2~160∞万元，x2;a:，Xj;a:0，X2;;l!:0;证券下，证券额Xl与贷款额X2如何分配才能使利润最大收益率为8%，贷款收益率为12%。为分析简便，不考化?本文将探讨资产负债数量指标的优化。首先，确定虑存款成本，假定这些收益已扣除了存款成本阴。建立银行资产管理目标，设贷款收益率为12%，证券收益优化数学模型:率为8%，资产负债控制在160∞万元;然后，根据各种目标函数:f=(+-1 资产负债额Xj与毛与目标函数的关系建立目标函数，约束条件:gj(xJ=16【削-X\-X2;以'xJ司\;即以利润Z最大化为目标，再确定其限制条件，设流动g3(XJ=X\; !;4(XJ=X2 性约束条件x2;a:;最后，建立优化数学模型。设计变量:X\E [0，16α明X2ε归'，72∞]优化数学模型的程序如下:2建立银行负债资产分配及优化数学模作者简介:李曙光，1957年生，女，会计师。-=、E司、E司、=吧舟、&骂-=吧到、&骂、E骂、ε司、&司、E写吃到哈词、E茸、乞~到、&茸哇玛、乞骂、&玛可多亨、=吃到、&玛吧词、E南唔到吃南电南吧到吧舟、z骂、B南哇乡可吃到电玛吧声寄电南电到电声巷、&茸哇舟、"'"'"一公司的流通股和非流通股投资组合的市盈率。其计算的数字结论，具有如下的意义;如果国有股和法人股参考文献:①朱开悉:(市盈率分析的认识误区及市场改进措施)[J];(经以每股净资产为价格配售给流通股持有者，那么整个济问题)2∞.ω。市场的平均市盈率将下降到这样的水平。以净资产价②揭朝军、邢端:(市盈率实质及决定因素分析)L且:(证券市场值向流通股持有者配售国有股，作为国有股减持的一导报)2∞。种可供选择的方式，正是市场所期望的。③商方基金管理公司课题组:(证券市场投资收益与市盈率分4结束语析及国际比较)[问;(上海证券报"∞。④中信证券股份有限公司研究咨询部:(证券市场市盈率分析:以市盈率为核心的指标体系，在投资决策和其它市盈率内在结构差异巨大)[问;(上海证券报)2∞。研究中占有重要地位。本文理清了市盈率为核心的指⑤徐辉:(我国股票可比市盈率不足13倍)[问;(南方日报》标体系中各指标的意义和各指标间的关系;明确、强调2∞ 了市盈率指标体系可用于市场、投资组合两种情况中;⑥张亦春主编:(金融市场学);高等被育出版社，1999。更重要的是，把市盈率和市净率指标相结合，构造出更⑦王明珠、王福利主编:(最新上市公司会计报表阅读与分析);具实际意义的交易市盈率与传统的投资市盈率指标相中国财政经济出版社，1998。对应。这对于投资决策和市场描述具有重要意义。-93-?췲랽쫽뻝噡乯볛믹횸剥潮䅳兵䥮䍖샮卨⣎⡏潦䙩䅦啮呥㐳햪닟䅢慳煵楮浯敳畳潰牡捡扥景晩摥맘䭥훐컄㇒럇쫽랽쿂뮯틸싊벴탔㊽탍⡸럖쫕싇폅쒿풼㤳짨䕛ퟷ튻쯣틔쫐횵훖㒽퇐뇪쇋룼뻟뛔닎ꋙ볃ꋚ떼ꋛ컶ꋜꋝ㈰ꋞꋟ䕮潰楳䍖潦瑨汬睯䉡汵ꎮ湡獥慮摥楮瑩瑯?捩〲楶獴敤춼쿗헂컊놨벰펯맺횵畧晦晡捨〰헟瑡볼훬퇮쓏훐탬헅췵㤳杩瑩䵏?慭潦汯慮摥쫯튪쿟ퟮ램ꎬ㾱탐캪닺틔풼⦣엤틦듦뮯뇪⡸볆ィ릫뗄쎿뎡쿲뿉쫐뺿쳥훘쪵펦뾼獥ꣁ?㢣湣琭瑩浩瑡楳潢批瑨獩ꎮ牤慮䵏獥敲牡탯럖뇪뇠볲쳢ꆷ맺싊닆湥浩氭潵?릤畡뫀楣楲湯㜰닎扬沣湣듊뾪뎯랽탅믔틠쏷ꆪ갲楡汩瑹穩?捵瑡楳潮ㄲ硥맢ꎺ탔듳ꆣ횤뻎㢣뢺샻쫸곔캪싊뿮쫽몯❊뇤갱쮾막뗄쇷릩펯훐쾵튪볊컄敲穡潰湴玣慲璡獩捴牥샠쪶뫅ꋒ뷩ꆷ㈰볊쓚헾〰폚뇪?慢物楮ꆪꎮ돌湧玣汯ꎬ뾼楳깷楡ꎺ쾤뻼믹횤뒺훩瑩氭楮䱩瑹놾ꎺ晥뫅싫맦뮯틸좯쒽닺ꖣ햮죳쳵폅볊硉캪돉톧쫽쫸㵘솿㘰뗄ퟖ뺻욽춨톡싊햼훐틢헢쿗㈰〲뇈퓚뺭멃?楬敤湉捨ꩌ?潮浵㈰꒴걗杹䍨ꆣ桥桩풼ꆢ뷰좯㳎훷䅮楴晥慫ꎺ샮〲ꎮ뷏뷡ꆣ볃噍컄뮮믲탐뛮ꯌ맜곗嫗볾뮯⭸㢣놾쒣沣〰쇷뷡뻹막퓱캪폐룷횸쫇틥뛔涣瑹佰〴畨ꎬ楮?捨敲쫸ꆮ탏맜막특뇠췵楡湣䘲〶킸쫯ꎮ〲ꆷ릹돶깁〱풼폅닻㢣램ퟮ퓚碡뷌샭쪲堲쫽㊡ꖣꎬ탍昭묹硬嶣춨싛닺쫐돖뗄뫋훘횸뇪폚쓪Ꞽ慮坨愩敳뇤㜰ⴭ맢〴뺸ꎮꆾ럝닮調ꎺ뢣냦?瑩扩?뫕튻쫶ꆤ㐳쫇킡볈ꏓ훗쒿視䤾톧?겴볙ꎺ⡯쳵㑇뭸뗄ꎬ막캪펯폐랽탄튪뇪쳥냑붻춶ꎮ〵뒨틬짧뗚욻慮돟릫짆⢽샻潰汩?ㅬ껗ㄹ〹ꆣꎻ뻞ꎮ浵㣆꺲럇뛈퓚뮯뚨쪲뇪뫕꿎ィ쒣⡸㘰﮿ꎮ䨽㊡돌뫍뻟볛싊헟쪽뗄뗘쾵쫐틗㳊쮾쿞놿훷瑩쫸뮯⠲㔷ꆣ㳉듳ㄹ?瑹웎폅쪲럖탓뿎릫즱?뇠쿟튻뗄뢺﮿視ꎬ꺿ꎺ긴탍⦺헢〸砲쩛탲럇폐룱붫엤횸캻틢뿉펯쫐뻶〰쓪쾺⦡㤸浵뮯컶꿂쳢쮾죊킳ꎺ탔㐩뚨쒳햮뫕짨?폫뾱㕸覆평췉췲헒킩硬볾〬죧짺쇷엤쿂쫛헽뇪ꆣ틥폃싊펯닟ꏖ빎涣ꚣꎻ뗄쫊ퟩ퇐탓ꇑ㳗〸ꎬꆿ뇤퇐맦풼킩껊듻월쒿ꎬ죽풪쫕⬰㜲쿂춨쫛붵맺쫇쳥놾뫍폚싊뭬훅곎듻ⴭ얮죏뗖ꎺ꾱뺿ꎻ꿂Ꜿ潡뮮쫸쳘닺ꎺﷁ뿮?뇪곔ꎻ늿욱ꎬ쫎틦ꎮ막뗄룸떽폐쫐쾵컄룷폫〰ꎬ㳉뿮쪶쪼ꆮ쪲ꎻ싉溣램㤳쳵뚨ퟜ죧뿖쫕㘰몯?ퟮ럖砲ꨱ틑ㄲꎺ?믡춶틢쇷헢막뎡ꆣ샭횸뺻뒫㈰쾺먴ꎻ컳낾횤톯믗룟쿊냓돟뺿뭳ꆪ볆〳ꏖꆪ볾쒿뛮뫎뢱틦〰쫽랶뫳ퟩ뽘䤾㊣뿛硺틥춨퇹ꎮ쯹퓚쟥뇪ꆢ싊춳쏨㌰횤쟸좯늿뗈킹〲얻쪦ꎮ散〷ꆪ좯쿂뇪뗄럖싊췲ꎬ돉㴨ィꖡ돽⦡ퟩꎻ막ퟷ웚춶쇋볤횸쫶벰꣒쫐ꎺ㎱뷌ꯋꆣ〱꾱畲꿊〩뎡ꆮ똩폽뺻뛈풼톡뇤쇷엤쓓캪풪맘붨ꆾ碡긴ꏎ쇋ꌱ杬뫏죧돖쮮췻쫐뗄뇪춶뻟ꎮ楴뎡?춶㈳횤㈰ꆾ돶쫸좡솿뚯닅얻ㄲꎻ쾵?솢ꆤꎣ㕸ꪷ듦뗄맻폐욽맺뻶펯맘ퟩ쿠?ꆣ〳룄훎좯亡냦욱Ꞔ뇤쪹횵탔쓜꾡ꎥ좻붨워폅ꆿ걸沣훎뿮쫐맺헟ꆣ폐닟싊쾵뫏뷡훘ꎮ램뷸쫕쫐뾣짧ꢱ돟쒿뗄뫍쪹ꏊꎬ뫳솢뮯?ꎺ삩걸돉⡸펯폐틔막캪ꎻ솽뫏튪〲듫쳯틦뎡뮡ꎬꎮ뛈뇪쫽맜샻ퟏ횤ꎬ쒿ﺣꆣ璡놾싊막쓇뺻복웤뫋쏷훖틢쪩ꎻ폫쫐껄ㄹ쒶뗄램몯톧샭죳좣좯룹뇪곉틸?뇕ꆣ뫍쎴돖쯼탄좷쟩릹횸틥㹛ꆮ쫐펯쾷㤹쇓ꆣ살돌쒿ퟮ곈쫕뻝몯쒣탐❸겲ꆣⰩ웤램헻닺뗄ꆢ뿶퓬뇪䩬횤펯싊뷈ꎻ좯싊럖햱훎폅탲뇪듳랶틦룷쫽탍뢺㊡뮿붨볆죋룶볛튻횸잿훐돶쿠ꆮ쫐럖컶꠩뮯?훖ꎬꆣ햮?솢막뗷ꎻ룼뺭뎡ꎺꎻꎻ㴱닺횤뢺좯햮㘰뢺뗄쫽햮솿〰횸뇪쫽ꎬ벴솿듻뿮氭ퟜ뛮폫砲횤좯뛮ꎻ뗄폅톡柁뇈샽횵븭ꆣ틔릩ꎮ뻶澣긴㕸沣?
价值工程2C刷年第8期Value E咿，2∞4 main program Li 1 dimension Xo(2),Varlb(2),Varub(2),g(2) data Xo/8∞，8αX).O/ data Varlb/O.∞1，0.∞1/ data varub/16α)(}.0， data nn, nc, ne,nl/2,2,0,21 open (6,file=’Li 1, dat’, status=’n ew’ ) call cvmol(Xo,g J，V町'lb，Varub,nn, nc, ne) close(6); stop; end Subroutine fnt(xJhg) Dimension x(2),g(2) f=1/( ’x(I)+’x(2)) g(I)=16∞-x(I)-x(2) g(2)=x(2) x(l) ruturn; end N 3改进型约束变尺度法的特点和流程非线性规划优化资料已有一般的约束变尺度优化法。改进型约束变尺法[月引用了线性搜索策略，差分法求梯度，并用BFGS公式来修正和逼近HESSE矩阵，由Thefinal results of CVMOl得:并将模型化为二次规划子模型，再进行寻优工作。由于Mi川阳则明最大利润叶=1的2万元;Watch Dog监控技术改进了线性搜索策略，使最坏的证券总额X=113∞万元;货款总额X俨47∞万元。1初始点也能快速地向最优点逼近，故具有良好的整体其它优化结论信息从略。优化说明:如果对负债总收敛性，减少了函数求值次数，引进松弛搜索准则能克资产16∞0万元分配为投资债证券113∞万元，供贷服在弯曲边界上的低效率。这种改进型约束变尺度优款用4700万元，则可获1472万元的利润收益。化软件(简称CVMOl软件)由图I所示的许多软件组5结束语成，解优的可靠性高，能克服死循环和不收敛现象，也改进型约束变尺变法用于优化负债资产的分配是能消除二次规划出现的退化解，具有较强的适应能力，一种科学的尝试:利润收益将随贷款和证券收益率的能容纳150个设计变量和50个约束条件，满足各种领域的包括经济领域的优化求解。它比反向传播BP神流动性比率改变而变化;尤其Xl~，xl ~， xl~对利润收益影响极大，优化结论将大为变经网络中引人的梯度优化软件高几个档次。动。本研究成果可扩展成多目标优化模型:f=wf+wj2+MAIN 11今W/3.其中五为不同的目标函数月，为通过层次权重分CVMOl 析技术求出的权重;然后，进行负债资产的追求最大收伞CVMWT 益的多目标优化。优化模型的约束条件应考虑①金融伞法规约束，如存款准备金规定多少;②流动性约束，即伞伞年牛牛牛今牛牛BFGS FWN DFWN FLN FUN GRADL INNER QP QF 银行要保持一定比例的短期债券，其比例确定要考虑伞伞与d存款的支取量和贷款的发放量两个方面;③资金安全FNT DG GSTART 牟性方面的约束，如高风险贷款不能超过其企业申报贷DGRAD 图1改进型约束变尺度法优化软件组成固款企业的总资产多少;④贷款需求方面的约束，贷款需求量受社会资金需求量限制。总之，约束条件可变性用户使用该软件，只要编写MAIN和FNT两个模大，故要随机更新这种性质优化数学模型，再纳入CV块，将上述各专业的优化数学模型纳入MAIN和FNTMOl工具软件。本文参考资料[1]作者及其博士生改进中，经过编解成为OBJ文件，与图1中其它OBJ文件的CVMOl工具软件，能同时容纳金融经济领域的150相链接，生成执行文件，运行就可获得所需求个优化设计变量和50个约束条件，完全可以满足不良f→min对应的优化设计变量Xl和马结论值。改进型约资产的以上四类约束内容。束变尺度优化流程图如图2所示。4负债资产数量指标优化结论分析参考文献:、将上述优化数学模型纳入CVMOl软件，在微机[1]周济:(优化方法机科学技术出版社，1987。上运行，优化收敛精度ACC取∞1，向前差分步长[2]陈启中、杨德新、黄羡抑:(现代商业银行资产负债管理);华因子T取，并采用相对误差收敛准则，于是获得中理工大学出版社，1995。优化结论文件。-94-?췲랽쫽뻝噡乯볛浡灲䱩塯摡堰癡湬潰捡捶捬卵普䑩砨昽木牵敮㎸럇램쟳늢坡돵쫕럾뮯돉쓜폲뺭䵁ꇸ䍖䥎児兆䉆䙗䙌䝒ꏜꎯꇶ䛆ꆭ릫튻䑇춼폃뿩훐쿠暶쫸㒸붫짏틲폅뢳볆릹뷢내퇩?쫤평晩䵩횤웤뿮㖽룄쇷碡뚯矊컶틦틸듦탔듳䴰뗄룶닎ꆾ䙕䕮ꇸ䍖摩䑆牥䑯久?䓒汵ꎮ䥎䴰䝓䅄剁楮?瑡ㄸ牵沣汬扲浥㤴돵쯣퓬撡쫕돶湡潦没㊡샭횵潧狨瑵ㆸ㊸周杩䵗⠲敮浯潳琨㈩ㄩ쿟ꆣ쳝붫瑣쪼솲퓚죭ꎬ쿻죝뗄췸?ꆮ뮧솴띉뇤짏퓋ퟓ뮯뛾䴰좯쯼닺폃뷸훖뚯ꍉ잣벼탐랽솿ㆹ䍖폅뾼浥쒽坎뫕獵湩맦뿮웳?㢣〰抣걮潵湳枼ꎮ횵쒿뛾꺲硭솲폅뿖뾳릤湥?텇릤牡뎣涣쒽갲湳汴⦣⠶氨攨砬ꎬ꼨㴱ⴭ탔룄뛈쒣?뗣췤볾뷢돽쓉냼싧쪹붫뺭뷓䥬돟쫶탐哈뷡ㆵퟜ폅ㄶ㐷탍뿆㸰놾곆쫵튪쏦쫜맊꒾䴰컄敲ィ꼱掣瑩楯껗ꎮ뇪듎붳뗄쳵뮯浵뛠풼튵?싆듳〰돌?楯걯楮協걖기㘰걂ⱦ塯㘩湥晬匨侣砨맦뷸ꎬ탍튲쟺⢼폅뛾ㄵ삨훐폃짏맽뛈ꄰ싛몯ퟓꓒ뷡쎣뛮뮯〰풼톧뇈ꎮ퇐쟳놣뗄짧튪?ㆹ짨틔쿗?췔쪲浆쒿쫸횧뗄?㈰?ꎮ〰斣쫽맦먼킡돶䅒慲楬ꎬꎻ㈩기뮮탍늢뮯쓜복뇟뗄듎ジ뺭틽룃쫶뇠짺뛔폅渱?墡뷡ネ췲쫸싊㐵뺿킡돶돖풼믡쯦꒾볆짏ꎺ〴〰㠰ꎮ걮볊響폫뮮펡㴰뇪ꎬ좡ퟜ폅ꋑ냦汢攽枹獴쟺㢡ꎮⴰ폅풼폃캪뿬짙뷧왃뿉맦볃죫죭룷뷢돉펦뮯쫽뮮ꌽ싛풪뇤뎢룄碣뗄튻쫸믺ﺡ?쯄ꆢ?쓪〰ㆣィ沣풼삭ꎼ쳝뮯짧ﷁꎮ폅죧솿⠲ꎮ갷꼲ꆯꑖ潰ꑸ〭뮯쫸䉆뛾쯙쇋짏噍뾿뮮쇬뗄볾돉ꇁ쇷톧쫕㖣摡쫏좷웋ㄱ탅ꪷꎬ돟쫔뇤몶맻ꪲ좨뚨뷰룼ꎱ솿샠랽싐뗚깏쒽ィ㈰ꎬ뿖쳵몯〰뮯듦뫍닺램슡ㄹ㣆⦣ꎮ䱩慲ꎻ⠱砨㐵뇤䝓듎뗘몯뗄〱탔돶욱폲쳝?ꆣ튵캪ꇁ폅돌쒣솲겲瓎뚨㌰쾢훅퓲ꎺ뛸퓀뿉믍훘뇈죧탨탂뻎ﺣ풼?ィ㊣볾쫽습ꆷꊻ㤵?〰?좷뢱죈ꆣ뿮듻뛠걖沣汢敮⤫ㄩꆤ쇏돟릫맦쿲쫽뗍죭룟쿖뗄뛈횻佂ꎮ뮯춼탍뺫ꊲ쒼撡ネ듓뿉램샻뇤삩겵ꎻ샽쟳헢쒲계㔰쫸깯갰몯뗄쒼ꎻ웏ꆣ쯏ㆣ꣓慲ꎬ걤撡ィ砨좷틑램쪽뮮ퟮ쟳킧볾뗄뾺폅튪䫎䕘짨죧쓉뛈짓ﺡ쫽쳝ꏒꯐ㜹싔믱폃죳뮯햹쓄좻ힼ뿮럧짙솿훖캿?룶쓚뿆?얻ﻁ㊣뗄뛈ꆵ톧횣畢慴噡궡긱⠲ㄩ폐ꆾ살ퟓ폅횵싊⧓쓜췋촵뮯뇠쒼䗖볆춼죫䅃쏏?뭴ꪣꆣ뛗ㄴ폚쫕ꎻ헒돉뾱뫳뛌쿕쿞탔볗곊풼죝ꢵ얻ꎬ놸뗄?퓋꿈돵횵벼먼⠲✬牵?㊡튻没탞쒣뗣듎ꆣ짍뿋뮯ジ쟳죭킴쫽ﺣ듐뇤㋋䍖䏈횵뮻폅쫕㜲틦폈뛠ꎬ웚듻훆훊쫁뇈쫸쓌꾽쪼퓲뷰랢ꋜ쫵쿖쳍퇋⦣獴抣ꑸ냣뿒헽탍뇆쫽헢뱬럾뷢볾䵁톧곓탎솿流䴰ꄰ퓎횵뮯껖췲붫웤냏쒿꿊뷸햮뿮ꆣ폅쾡?쳵돶듺ﻗ??ퟮ탍맦럅듻냦짌걧慴걮⠲뗄뫍ꆣ뷼ꎬ훖쯹쯀볊룟䥎쒣쒼碡뺡㇈ꎮ쮵풪뢺쯦塬뇪ﶣ탐좯늻ퟜ뮯븱즽볾??듳뗄뚨솿뿮짧튵⠲畳溣⤩풼쏁뇆퓙ꎬ틽룄쪾톭뻟쯼벸짍뫍탍백ﺣꎺ?〰?쏷꼱뗄햮듻䤾ꮴ폅걗뢺ꆣ쓜횮쫽巗ꎮꎬ틸풣췁훎샻풼뛠솽탨?㶡걮쫸쯏뷼뷸맊뗄뮷폐뇈룶䙎쓉훐곔쵸ﺣ〱헁ꎺㄳ샻뿮ィ뮯ꎻ햮웤뎬ꆣ톧?췪ㄹ탐곊?죳쫸짙룶쟳㠷꽮掣뇤?䡅탐뻟쯉탍탭뫍뷏ﺣ랴떵品죫웤쯐ꎺ곔ꎬ닗닺죧〰긱곓쒣캪뇈맽풼?궼좫맗ꆣ닺?稽쳵ꎻ랽敷걮돟퓋卓톰폐돚풼뛠늻잿곂쿲듎붸䵁쯼킾뷡?볔㐷맻췲쫕뗄횤㡸얻탍춨닺샽웤쫸냆쏁뿉뢺ꆯ攩뛈퇋䖾폅솼쯑쫸죭쫕뗄𧻓뒫ꆣ䥎佂춿싛ꊻ잰ꇂ〰뛔풪틦럖좯㊣꾽ꎺ맽볾ꋚ좷쏦웳쳵ꎬ틔햮떵맜?폅?릤뫃쯷뇤볾솲쫊능뫍䫎즻횵닮곓췲뢺ꆣ엤쫕걘昽닣ힷ뚨튵퓙꧊싺㴱펦쇷ꎺ뗄?샭뮯?ퟷ뗄ힼ돟ퟩ쿖펦䉐䙎쒼ꆣ럖?풪햮릩쫇틦楉?睬듎쟳튪짪뿉쓉쐱ퟣ㐷뾼뚯ꋛ풼⦣풣?ꆣ헻퓲뛈쿳쓜훁짱쏋룄늽잻ퟜ듻싊㸰ꮴ晬좨ퟮ뾼놨뇤죫視㔰늻뮻㋍싇탔쫸?겲평쳥쓜폅ꎬ솦?類뷸뎤뗄ꎮ⮢훘듳싇듻탔䍖쒽솼ꋙ풼뷰ꎬ폚뿋튲ꎬ탍?㈵ꪱ럖쫕ꎮꪣ뷰쫸낲듻횷?풼堲죚좫뿮?ꎬ벴탨
