以案例式推估營造綜合險保險費率最終版.doc
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- 伉 殷
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3 Contractors All-Risk InsuranceCAR Case-Based Reasoning, CBR 367 Decision Support System, DSS
4 ABSTRACT The premium of a Contractors All-Risks Insurance (CAR) is usually estimated by an experienced estimators based on similar past cases. However, arising accident rates lead insurance companies to higher premiums that increase the costs of construction projects. In addition, the higher premiums are not accurately reflecting the level of construction risks due to the estimator s limited professional knowledge in construction. This research attempts to solve the problem of premium estimation by employing a Case-Based Reasoning (CBR) technique into a Decision Support System (DSS) that comprises of 367 past insurance cases in tunnel construction. The input to the system is a set of properties regarding CAR insurance of the construction project; including project size, location, type, construction firm, and insurance structures of material damage and third party liability. The output of the system is a set of most similar cases retrieved from the case base. A proposed premium is also provided by this system. This developed system is tested against 2 real tunnel projects and an accuracy rate up to 7% in estimating insurance premiums has been obtained; thus it proves that the CBR technique is very helpful in estimating the CAR premiums. This developed system can serve as a useful tool in assisting the owner, insurance companies, and new staff members related to tunnel construction projects to quickly perform accurate premium estimations. Keywords: contractors all-risks insurance, case-based reasoning, tunneling project, decision support system
5 Money A4
6 ...I... IV... IV...V I
7 II
8 SIGMA III
9 % % % % IV
10 V
11 % VI
12 1.1 Contractors All-Risk InsuranceCAR 1 Engineering Insurance AssociationEIA % 65.95% 71.49% 47.91% 74.25% = EIA PIII 1
13 % 4% 35.7% 6.3% 13 EIA 74.25% Judgment Rating IF-Then Case-Based ReasoningCBR p p p15 2
14 3 14 Index Weight p35
15
16 1.5 5
17 Risk Transfer p1-p11 6
18 Insurance 1762 Engineering Insurance COCARUIT Contractors All-Risk Insurance All Risks p p14p15p16-p p86 7
19 37 3 the Insured Principal Contractors Sub-contractors Supplier Engineering Consultant, Architecture Creditor Construction Work 2. Temporary Structure 3. Construction Machinery Equipment 4. Clearance of Debris Third Party Liability Duration of the Policy 3 1. Completion Date 2. Calendar Days p p25 8
20 3. Working Days Non-Renewal Business 3. Unvalued Policy All Risks Competitive Rate p33-p p p35 9
21 2.1.4 Gross Premium Pure Premium Loading %5% 1% % 4% 35.7% 6.3% p p
22 2.1.5 EIA 13 EIA POOL EIA 2 EIA 15 EIA Owner Controlled Insurance ProgramsOCIP Warp-ups 2. EIA p452 11
23 Deductible p p p 6-p61p61 12
24 Munich Reinsurance Company p p35-p36 13
25 p
26 EIA p146p66 15
27 p118-p p52-p CAR p3-p p112-p113 16
28 AHP 27 CAR p48-p CAR p34-p CAR FMCDMFGDM 21 CAR CAR 66 p1-p p11-p OCIP CAR CAR 22 CAR CAR 22 17
29 22 CAR Case-Based ReasoningCBR 1977 Schank Abelson 1 Karim Adeli23 Cognitive 34 Bradley p5 34 Asim Karim1 and Hojjat Adeli23, CBR Model for Freeway Work Zone Traffic Management, ASCE, Journal of Transportation Engineering, p P. A. Bradley 1994, Case-based Reasoning : Business Applications, Knowledge Engineering Systems, Vol. 37, No
30 Karim Adeli23 34 Dept Grad p13 34 Asim Karim1 and Hojjat Adeli23, CBR Model for Freeway Work Zone Traffic Management, ASCE, Journal of Transportation Engineering, p
31 Lee Xon David Arditi and Onur Behzat Tokdemir1999, Comparison of Case-Based Reasoning and Artificial Neural Networks, ASCE, Journal of Computing in Civil Engineering, p p21p23 2
32 Mechitov, A.I., and Moshkovich, H.M.1995, Knowledge Acquis ition Tool for Case-based Reasoning System, Expert Systems with Application, Vol.9.No.2.p21-p p24 34 Asim Karim1 and Hojjat Adeli23, CBR Model for Freeway Work Zone Traffic Management, ASCE, Journal of Transportation Engineering, p p5 21
33 Rule-based Design Planning Decision Support Diagnosis Help Desk Classification Configuration Engineering Medicine Law Business Leake 1996; Maher and Pu 1997; Lenz et al. 1998; Aha Engineering Insurance Asim Karim1 and Hojjat Adeli23, CBR Model for Freeway Work Zone Traffic Management, ASCE, Journal of Transportation Engineering, p
34 Scott-Morton Management Decision Systems Decision Support SystemDSS Sprague Calson 25 Standard Operation ProcessSOP p23-p
35 Selectiveness Flexibility Adaptive Certainty Risk Uncertainty Friendly DDM p37 24
36 2.5 Dialog Component Graphical User Interface Data Component Data base Data Management System Relation SQLStructured Query Language Model Component
37 26 Optimization 2.4 IF-then
38 3.1 Microsoft Visual Basic
39
40 EIA [ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ][ Insured Amount ] [ ] [ ] [ Fuzzy Range][ ][ ] [ ]
41
42 EIA EIA Aamalt & Plaza1994Sun Chen Index Assignment RetrievalReuse 5 21 p26 31
43 ModificationRevise Test StoreRetain Features
44 CBR Express Types 33
45 32 1. Yes/No Yes/No Type 2. Numeric Type 3. Text Type 4. List Type CBR Manual Weight Generation Method 31 5 EIA A. Mathew, B. Kumar, B. P. Sinha, and R. F. Pedreschi1999, Analysis of Masonry Panel Under Biaxial Bending Using ANNS and CBR, ASCE, Journal of Computing in Civil Engineering, p David Arditi and Onur Behzat Tokdemir1999, Comparison of Case-Based Reasoning and Artificial Neural Networks, ASCE, Journal of Computing in Civil Engineering, p
46 * *EIA
47 I 45% II 6.2 4% III IV % 15% % /1 p13 36
48 /1 p p81 37
49 Maintenance period 3%5% 1% % p p31-p p29 38
50 3.7.3 Similavity Function or Matching Function 6 8 Janet Kolodner Similarity ( f I, f R i ) n W Sim( f j j= 1 = n j= 1 W j I j, f R ij ) 3.1 n Wj I f j j R f ij i j Sim( f I j, f R ij ) j 6 2 p p33 39
51 Sim( f I j, f R ij ) = f I i i f I i W ( f ) W ( f ) I i i T R i R i T f W ( f i R i ) T Similarity( f I, f R i ) i KwongSmith Lau Similarity( f I, f R i ) n W j j= 1 = n j= 1 f I j W j f I j R ij f 3.2 n Wj I f j j R f ij i j I R Similarity ( f, fi ) i Euclidean Distance N 5 21 p27 4
52 9 Similarity ( S ( Q )) = Min C * i i. i, i = 1,2,3,...,n 3.3 S( Q, C) = i m k = 1 W ( Q k ik C ) k 2 j = 1,2,3,..., m Kazuo Miyashita Katia Sycara Similarity j = exp( n j j CFi PFt SLi = E Dev 1 _ t i Similarity j j j SLt j i j CFt j i PFt i E _ Dev t i S i 4 W E _ Dev t = S W T S p p29 41
53 22 7 S ij = 1 i j n 3.5 Sij ij ji S IR i = f ( n I i n R i ) 3.6 I n i = i R n i = i p34-p36 42
54 Fuzzy Range Index j [ ] [ ] [ ] = ), ( Sim.4 ), ( = Sim j
55 44 [ ] [ ] [ ] = ), ( Sim ), ( = Sim Value Fuzzy Range Match 25 1 j 13 1%.7 1% ) 13, 1 ( = = Sim 1%.97 1% ),13 1 ( = = Sim ESTEEM Manual1992Esteem Software Incorporated
56 45 Price IndexP.I. 1 Danger IndexD.I. 27.8, (5)] [ D I = ] (5) [ D I + = D.I. Experience IndexE.I p 48-p57
57 .7, = n i= 1 i n = 3 n i i= n i i P. I. i i= 1 = ( ) D. I. E. I. n i i= 1 n = %2.5% %1.8% 18 EIA 1.2%2.5% 2 1.%2.5% 1 22 p p94 36 Nie-Jia Yau and Jyh-Bin Yang1998, Case-Based Reasoning in Construction Management, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, No. 3, p p p37 46
58 Kolodner KwongSmith
59 Microsoft Visual Basic 6.c Microsoft Access MicrosoftRWindows 2 / XP 2. MicrosoftRAccess Pentium 3 4Mhz 2. 1GB MB
60
61 p52 -p55 5
62 CBR
63
64
65
66 CBR T Index Value Fuzzy Range 18 55
67
68
69 25 26 CBR
70 n i i P. I. i i= 1 = ( ) D. I. E. I. n i i= n =
71
72 S
73
74 D p52 -p55 63
75
76 43 T % 45 65
77 46 1% 4.4 CBR Acceptability
78 ,57, 13, ,927,75 65, ,63,64 19, ,145,741 1, ,58,723 15, ,4,562 4,428, ,45,2 6,752, ,2, 2, ,5, 22, ,24, 5, ,, 575, ,33, 45, ,517,443 31, ,333, 42, ,8, 127, ,, 219, , 2, ,8, 9, ,188,119 11, ,94 3,65 1% Esteem 3 % 1, 1% 1% 3 ESTEEM Manual1992Esteem Software Incorporated 67
79 = 5 = % Min/Max =.7 / Deviation IndexDVDV DV 4 DV = 1% p98 68
80 4.2 1% DV TEST1%_ ,18 19,191 6, % TEST1%_ , 57,519 7, % TEST1%_ ,6 22,556 2, % TEST1%_ , 12,795 2, % TEST1%_ ,87 17,431 2, % TEST1%_ ,428,444 3,766, , % TEST1%_ ,752,261 7,691,28 938, % TEST1%_8 94 2, ,243 82, % TEST1%_ , 17,42 4, % TEST1%_1 6 5, 78,43 28, % TEST1%_ , 74, , % TEST1%_ , 56,942 11, % TEST1%_ ,59 26,427 5, % TEST1%_ ,5 297,572 14, % TEST1%_ , ,419 3.% TEST1%_ , 156,56 62, % TEST1%_ , 2, % TEST1%_ ,722 4,437 5, % TEST1%_ ,881 11, % TEST1%_ ,65 7,456 3, % σ α n DVi i= 1 σ α = = 29.38% ( n = 2) 4.2 n σ β 69
81 σ β = n i= 1 n i i = 1 = 16.15% n = ( ) i ( 2) % Min/Max =.7 /
82 4.3 1% DV TEST1%_ ,18 13, % TEST1%_ , 55,175 9, % TEST1%_ ,6 12,156 7, % TEST1%_ , 15,815 5, % TEST1%_ ,87 16,882 1, % TEST1%_ ,428,444 4,53,466 12,22 2.3% TEST1%_ ,752,261 5,8,542 1,671, % TEST1%_8 94 2,761 15,943 94, % TEST1%_ , 13,433 8, % TEST1%_1 6 5, 93,121 43, % TEST1%_ , 942, , % TEST1%_ , 71,112 26, % TEST1%_ ,59 36,34 4, % TEST1%_ ,5 323,527 78, % TEST1%_ , ,865 15, % TEST1%_ , 179,853 39, % TEST1%_ , 2, % TEST1%_ ,722 6,29 3, % TEST1%_ ,881 6,5 5, % TEST1%_ ,65 5,62 1, % 4.3 σ α σ β σ α = n i= 1 σ n αi = 33.96% ( ) n =
83 72 ( ) ( ) % 1 1 = = = = = n i n i n i i β σ %33.96% 16.15%19.44% % DV 4.3
84 %7% 4.4
85 % 16 4% 4% 7% % X-S Control Charts 1% LCL p159
86 75 AS X LCL X = 4.5 N X N i i = = ) ( = = = = N X N X S N i i N i i N i..., 1,2,3,... = A= %LCL 55.% 1% LCL 51.22% %
87 % % 15% 4.4
88 4.4 LCL 55.% LCL 51.22% % 93.62% % 84.88% % 62.2% % 41.85% % 88.1% % 97.7% % 75.24% % 52.77% % 61.6% % 13.76% % 36.1% % 41.97% % 84.78% % 8.38% % 87.79% % 82.12% % 6.55% % 63.87% % 5.92% % 61.32%? LCL 1 1%1%
89 % 55.% % 51.22% % 51.22% % 51.22% % 55.% % 51.22% % % 78
90 % 55.% % 55.% 13.76% 51.22% % % 4% 7% DV 29% 1% 38% 1% 7% 8% 79
91 8
92 IF-then 367 Kolodner KwongSmith % 7%
93 82 Critical Index 5.2 EIA EIA
94 83
95
96 p48-p p52-p p77-p p3-p p29-p p34-p p11-p p
97 /1 3. ESTEEM Manual1992Esteem Software Incorporated 31. David Arditi and Onur Behzat Tokdemir1999, Comparison of Case-Based Reasoning and Artificial Neural Networks, ASCE, Journal of Computing in Civil Engineering, p162-p A. Mathew, B. Kumar, B. P. Sinha, and R. F. Pedreschi1999, Analysis of Masonry Panel Under Biaxial Bending Using ANNS and CBR, ASCE, Journal of Computing in Civil Engineering, p171-p P. A. Bradley1994, Case-based ReasoningBusiness Applications, Knowledge Engineering Systems, Vol. 37, No Asim Karim1 and Hojjat Adeli23, CBR Model for Freeway Work Zone Traffic Management, ASCE, Journal of Transportation Engineering, p134-p Mechitov, A.I., and Moshkovich, H.M.1995, Knowledge Acquisition Tool for 86
98 Case-based Reasoning System, Expert Systems with Application, Vol.9.No.2.p21-p Nie-Jia Yau and Jyh-Bin Yang1998, Case-Based Reasoning in Construction Management, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, No. 3, p143-p
99 88
100 1 % ,161 $1,255,86,363 2,61 $931,994, % ,469 $1,86,667,726 3,735 $1,856,131, % ,547 $1,4,812,51 5,431 $2,422,635, % ,882 $1,848,895,662 4,425 $1,694,679, % 2 64,755 $1,987,834,179 4,324 $1,893,382, % 21 51,568 $5,44,858,54 1,643 $756,93, % ,945 $416,465, $5,63,342, % ,696 $957,62, $26,633, % ,377 $955,667,36 1,573 $65,862, % ,471 $1,21,91,479 1,452 $854,216, % 2 4,722 $1,5,462, $665,216, % 21 3,979 $466,254, $848,789, % ,23 $13,948, $75,389, % ,475 $129,767,8 23 $57,415, % ,651 $127,883, $142,79, % ,114 $147,42, $145,97, % 2 2,275 $164,689, $144,396, % 21 2,17 $9,731, $67,686, % $13,357,978 2 $1,78, % $14,861,326 $.% $11,696,513 $.% $13,95,264 1 $25,988.19% $12,975,297 7 $2,497, % $6,458,235 $.% $35,811, $6,998, % $29,528,454 9 $544, % $45,18,263 3 $5,1, % $48,94, $21,481, % $143,536,372 1 $8,91, 5.64% $41,592, $8,276, % ,86 $12,13, $23,467, % ,615 $117,366, $33,514, % ,373 $12,176, $324,371, % ,96 $165,536, $44,54, % 2 3,13 $216,335, $277,292, % 21 2,814 $17,437, $757,14, % EIA23 89
101 EIA 9
102 % % EIA 91
103 , 1. 2.
104
105 94 ; 1. 2.,
106 95 ; ;
107
108 NTS$ NT$ NT$ NT$ 97
109 NT$ NT$ NT$ NTS$
110 1. 2.?????????? 99
111
112 11
113 AOA 2 2% N/A N/A N/A 22/12/16 23/4/ AOA 2 2% N/A N/A N/A 22/8/1 22/9/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/3 22 = 1% = = 6173 = 47.42% AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/1/22 2/3/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/3 22 = 1% = = 83 = 6.38% 12
114 AOA 3 25% N/A N/A N/A 1998/9/ /2/ AOA 5 5% N/A N/A N/A 2/4/11 21/3/ AOA 3 25% N/A N/A N/A 1998/11/ /4/ AOA % N/A N/A N/A 22/9/23 22/1/ = 1% = = 7481 = 11.51% AOA 3 25% N/A N/A N/A 1998/11/ /4/ AOA 2 N/A N/A N/A N/A 1998/8/ /11/ AOA 5 5% N/A N/A N/A 2/4/11 21/3/ = 1% = = 9825 = 15.12% 13
115 AOA 3 N/A N/A N/A N/A 1998/12/ /7/ AOA 3 95% N/A N/A N/A 1999/1/4 1999/7/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 1999/8/3 2/1/ AOA 2 N/A N/A N/A N/A 1999/6/ /1/ = 1% = = 2956 = 15.8% AOA 3 95% N/A N/A N/A 1999/1/4 1999/7/ AOA 85 N/A N/A N/A N/A 22/3/6 22/9/ AOA 85 N/A N/A N/A N/A 22/4/1 22/1/1 995 = 1% = = 7444 = 37.98% 14
116 AOA 1 N/A N/A N/A N/A 1999/12/2 2/4/ AOA 15 N/A N/A N/A N/A 2/9/2 21/1/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1998/1/ /1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 21/7/2 21/1/2 983 = 1% = = 2795 = 27.95% AOA 1 N/A N/A N/A N/A 1999/12/21 2/6/ AOA 8 N/A N/A N/A N/A 1999/11/25 2/3/ AOA 15 N/A N/A N/A N/A 2/9/2 21/1/ = 1% = = 5815 = 58.15% 15
117 AOA 2 N/A N/A N/A N/A 2/4/3 2/11/ AOA 15 N/A N/A N/A N/A 2/7/26 21/1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 2/9/29 21/1/ AOA 8 N/A N/A N/A N/A 2/1/14 2/5/31 15 = 1% = = 2344 = 15.54% AOA 15 N/A N/A N/A N/A 2/7/26 21/1/ AOA 15 1% N/A N/A N/A 2/1/21 21/2/ AOA 15 N/A N/A N/A N/A 2/2/1 2/8/31 8 = 1% = = 1795 = 11.9% 16
118 AOA 6 N/A N/A 1 N/A 3 N/A 21/8/14 25/4/ AOA 6 N/A N/A 1 N/A 2 N/A 21/3/31 25/8/ AOA 6 N/A N/A 3 99% 3 N/A 21/3/26 25/6/ TNL 5 AOG 1 N/A N/A N/A 21/11/13 25/3/ = 1% = = 6621 = 14.95% AOA 6 N/A N/A 3 99% 3 N/A 21/3/26 25/6/ AOA 6 N/A N/A 1 N/A 2 N/A 21/3/31 25/8/ TNL 5 OTH 2 N/A 5 99% 3 N/A 21/2/6 25/11/ = 1% = = 1222 = 2.3% 17
119 AOA 6 N/A % 1 62 N/A N/A 1995/8/9 2/12/ TNL 24 N/A N/A N/A N/A 1996/1/31 21/1/ AOA 3 2% N/A N/A N/A 1998/8/6 1999/3/ TNL 2 OTH 1 N/A N/A 2 N/A 1998/1/29 2/1/ = 1% = = = 13.91% TNL OTH 5 N/A N/A N/A 1997/1/24 2/7/ TNL AOA 6 OTH 1 N/A N/A N/A 1998/5/19 22/3/12 35 N/A N/A 1 N/A 3 N/A 21/8/14 25/4/ = 1% = = = 24.76% 18
120 AOA 5 N/A N/A N/A N/A 1999/6/1 1999/12/ AOA 8 N/A N/A N/A 5 N/A 2/6/1 21/6/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/3/ /12/ AOA 5 2% N/A N/A 1 N/A 1998/8/ /8/ = 1% = = = 41.1% AOA 35 2% N/A N/A 2 N/A 2/12/14 21/9/ AOA 8 6% N/A N/A N/A 1997/12/ /9/ AOA 5 2% N/A N/A 1 N/A 1998/8/ /8/ = 1% = = = 47.23% 19
121 AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/1/22 2/3/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 21/7/23 22/2/ = 1% = 1742 = 4958 = 22.54% AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/6/3 1999/11/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/1/22 2/3/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 2/7/25 2/1/ = 1% = = 8567 = 38.94% 11
122 AOA 8 6% N/A N/A N/A 1997/12/ /9/ AOA 19 9% N/A N/A N/A 2/3/1 2/1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 2/1/1 2/6/ AOA 35 2% N/A N/A 2 N/A 2/12/14 21/9/ = 1% = 7843 = 2843 = 56.81% AOA 19 9% N/A N/A N/A 2/3/1 2/1/ AOA 1 8% N/A N/A N/A 1998/7/ /3/ AOA 5 2% N/A N/A 1 N/A 1998/8/ /8/ = 1% = = = 86.24% 111
123 TNL 8 OTH 1 N/A N/A N/A 2/3/1 21/7/ AOG 8 OTH 2 N/A N/A N/A 22/4/4 23/12/ AOA 15 N/A N/A N/A N/A 1999/12/27 22/12/ AOA 2 N/A N/A N/A N/A 2/2/18 21/6/ = 1% = = = 28.83% AOG 8 OTH 2 N/A N/A N/A 22/4/4 23/12/ AOA 2 N/A N/A 2 N/A 1 N/A 21/6/4 22/12/ SRR N/A N/A N/A 1 CCC 1999/6/7 2/1/ = 1% = = = 63.9% 112
124 AOA N/A N/A N/A N/A 2/12/2 21/8/ AOA 5 99% N/A N/A N/A 2/7/4 2/1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 21/5/31 22/5/ AOA 35 N/A N/A N/A N/A 1999/12/1 2/1/ = 1% = = = 26.54% AOG 8 OTH 2 N/A N/A N/A 22/4/4 23/12/ AOA 2 N/A N/A 2 N/A 1 N/A 21/6/4 22/12/ SRR N/A N/A N/A 1 CCC 1999/6/7 2/1/ = 1% = = = 58.3% 113
125 AOA 2 N/A N/A N/A N/A 21/9/1 22/1/ AOA 2 N/A N/A N/A N/A 1999/6/ /1/ TNL 8 OTH 2 N/A N/A 5 N/A 2/1/15 21/12/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 1999/8/3 2/1/ = 1% = = 582 = 16.13% AOA 2 N/A N/A N/A N/A 1999/6/ /1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 2/2/16 2/6/ AOA 25 N/A N/A N/A N/A 1999/4/ /9/ = 1% = 3634 = 4795 = 15.22% 114
126 AOA 2 N/A N/A N/A 7 N/A 1999/6/8 22/6/ TNL 2 OTH 3 N/A N/A N/A 1999/11/11 21/12/ AOA 2 N/A N/A N/A 6 N/A 1999/6/8 22/6/ SRR N/A N/A N/A CCC 1999/11/11 21/12/ = 1% = = = 26.7% AOA 2 N/A N/A N/A 6 N/A 1999/6/8 22/6/ TNL 2 OTH 3 N/A N/A N/A 1999/11/11 21/12/ AOA 25 N/A N/A N/A 4 CCC 21/1/16 22/3/ = 1% = = = 19.62% 115
127 AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/1/ /9/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/3/ /12/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 2/6/21 2/11/ AOA 1 8% N/A N/A N/A 1998/7/ /3/31 4 = 1% = = 3 =.% AOA 5 2% N/A N/A N/A 1999/3/ /12/ AOA 5 2% N/A N/A 1 N/A 1998/8/ /8/ AOA 1 8% N/A N/A N/A 1998/7/ /3/31 4 = 1% = = = 9.69% 116
128 AOA 3 2% N/A N/A N/A 2/5/18 2/1/ AOA 5 N/A N/A N/A N/A 1998/11/7 2/8/ AOA 3 N/A N/A N/A N/A 2/11/26 21/5/ AOA N/A N/A N/A N/A 1999/4/8 21/4/ = 1% = = = 28.74% AOA 3 N/A N/A N/A N/A 2/11/26 21/5/ AOA 5 N/A N/A N/A N/A 1998/11/7 2/8/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 2/6/21 2/11/ = 1% = = = 17.88% 117
129 AOA 8 N/A N/A N/A N/A 1999/2/ /5/ AOA 6 N/A N/A N/A N/A 1998/11/1 1999/4/ AOA 6 N/A N/A N/A N/A 1998/11/ /4/ AOA 12 N/A N/A N/A N/A 1999/3/ /5/31 4 = 1% = 267 = 67 = 3.35% AOA 6 N/A N/A N/A N/A 1998/11/1 1999/4/ AOA 6 N/A N/A N/A N/A 1998/11/ /4/ AOA 2 N/A N/A N/A N/A 22/9/1 22/12/3 462 = 1% = 2789 = 789 = 39.45% 118
130 AOA 5 2% N/A N/A N/A 21/6/1 22/6/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 2/7/1 21/2/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 1998/1/ /1/ AOA 5 2% N/A N/A N/A 22/4/22 22/5/22 2 = 1% = 4437 = 5285 = AOA 5 2% N/A N/A N/A 1998/1/ /1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 21/1/2 22/1/ AOA 5 N/A N/A N/A N/A 1999/11/25 2/12/25 72 = 1% = 629 = 3513 = 36.13% 119
131 AOA 35 OTH 35 N/A N/A N/A 22/5/12 22/8/ AOA 15 1% N/A N/A N/A 2/11/25 21/1/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 1999/1/18 2/9/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 21/7/2 21/1/2 983 = 1% = = 659 = 5.55% AOA 2 N/A N/A N/A N/A 22/7/26 22/1/ AOA 15 1% N/A N/A N/A 2/11/25 21/1/ AOA 3 N/A N/A N/A N/A 1999/1/25 2/1/31 2 = 1% = 65 = 5831 = 49.8% 12
132 AOA 75 N/A N/A N/A N/A 1999/5/1 1999/7/ AOA 75 N/A N/A N/A N/A 1999/5/1 1999/7/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 2/7/1 2/8/ AOA 75 N/A N/A N/A N/A 1999/5/1 1999/7/ = 1% = 7456 = 386 = 14.27% AOA 2 N/A N/A N/A N/A 1999/5/2 1999/8/ AOA 1 N/A N/A N/A N/A 2/7/1 2/8/ AOA 75 N/A N/A N/A N/A 1999/5/1 1999/7/3 146 = 1% = 562 = 1412 = 38.68% 121
133 8 3 Sigma A A
134
135 1 AHP % G % 25.27% % G % G3 2.74%
136 11 AOA SH AOF ELT MTL UDG ROD AOG xx % TST xx % A&T 1% ALL xx % $$$$$$ xx% A&C PD H&T SLI FRE RD THF BRG MRK R&B RCM TNL EQK HST BI xx% LSS / TSI RVR BLD PLT RTG CVL SP FND PC DCR SS GTR ECV OE CLP EP DRL NEG TER EIA 125
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