Veiksniai, lemiantys dolerio kurso kitimą. Dolerio kurso kitimas euro atžvilgiu.

Temos aktualumas: Visomis dienomis, kiekvienam gyventojui labai svarbu yra žinoti, kad jis turi darbą ir iš jo ateinančias pajamas. Pinigai yra svarbu norint nusipirkti maisto, daiktų, rūbų, visko, ko reikia pragyvenimui, bet kartais būna momentų, kad skrendant ar važiuojant į kitą šalį reikia keisti valiutą, nes kitose šalyse yra kitos valiutos, kaip pavyzdžiui Kinija – juanis, Baltarusija – rublis, ES esančios šalys – euras, JAV – doleris. Be to, žmonės keliaudami į kitas šalis ieško kuo pigesnio valiutos kurso keitimo, kadangi valiutos kursas yra labai nepastovus. Yra daugelis kompanijų, kurios keičia valiutas, bet dauguma žmonių visada tikrina internete tų keityklų puslapius ir stebi kursų kitimus, nes visose keityklose yra skirtingas kursas, vienuose brangesnis, kituose ženkliai pigesnis nei praeitame stebėtame. Tokiais atvejais, žmonės gali sutaupyti ganėtinai didelę pinigų sumą. Tyrimo objektas: Valiutos kurso – dolerio kitimas. Problema: Veiksniai, lemiantys dolerio kurso kitimą Tikslas: Parengti kursinį darbą apie dolerio kurso kitimą. Tyrimo uždaviniai: 1. Apibrėžti valiutos kurso esmę ir įvardyti, kaip valiutos yra skirstomos. 2. Įvardinti veiksnius, lemiančius dolerio kurso kitimą. 3. Ištirti veiksnių daromą įtaką dolerio kursui euro atžvilgiu. 4. Palyginti 2009-2020 metų dolerio kursą ir jį lemiančius kintamuosius. Metodas: mokslinė literatūra, aprašomoji statistika, koreliacinė analizė, porinė regresinė analizė. TEORINĖ DALIS Valiutos kurso esmė ir veiksnių poveikis valiutos kursui: Valiutos kursas yra apibrėžiamas kaip santykinis dydis, kuris išreiškia vienos valiutos vieneto kainą kitos valiutos vienetais. (Šatas, 2006; McGrath, 1999; Kancerevyčius, 2009; Moffett, 2006). Visos valstybės savarankiškai pasirenka valiutos kurso nustatymo režimą, todėl svarbu suprasti, kokie yra kurso režimai ir kuo jie ypatingi, nes valiutos kursai yra svarbiausias tarptautinės prekybos objektas. Nustatant nacionalinių valiutų kursus ir jų kotiruotę rinkoje, naudojami keli skirtingi metodai. Atsižvelgiant į kurso nustatymo metodą, valiutos skirstomos į (Šatas, 2006): Diferencijuoto kurso – nustatomi skirtingi valiutos kursai skirtingoms mokėjimų operacijoms atlikti. Plaukiojančio kurso – valiutos kursas yra laisvai svyruojantis ir nustatomas rinkos būdu, veikiant pasiūlai ir paklausai. Fiksuoto kurso – valiuta yra susieta su tam tikru fiksuotu aukso tūriu, euro arba dolerio standartu. Kursas nustatomas kompetentingos valstybinės institucijos sprendimu ir jį pakeisti galima tik suderinus su Tarptautiniu valiutos fondu. Oficialaus kurso – valiutos kursas nustatomas ir keičiamas kompetentingos valstybinės institucijos sprendimu. Murphy ir Zhu (2008) tyrimais buvo nustatyta, jog daug politinių / valstybinių veiksnių daro įtaką valiutos kursui, tačiau pagrindinis dėmesys skiriamas JAV ir euro zonai. Dviejų didžiausių pasaulio ekonomikų blokų politiniai veiksmai daro didžiausią įtaką visų valiutų kursų svyravimams. Labai svarbu, jog JAV ir ES politiniai veiksmai, siekiant ekonomikos augimo, būtų suderinti, nes tik didžiausių pasaulio ekonomikų blokų bendradarbiavimas darys teigiamą įtaką kitoms ekonomikoms. Empiriniai rezultatai rodo, jog bazinės palūkanų normos daro didelę įtaką EUR/USD kursui tiek trumpalaikiu, tiek ilgalaikiu laikotarpiais. Centriniai bankai gali paveikti valiutos kursą koreguodami pinigų politiką. Europos centriniam bankui priimti monetarinės pinigų politikos sprendimus yra sudėtingiau dėl bendros fiskalinės politikos nebuvimo euro zonoje. Federalinio rezervų banko sprendimai yra veiksmingesni nei Europos centrinio banko darant įtaką ekonomikos augimui, nedarbui ir valiutos kursui (Apergis, 2012). Tokie gauti rezultatai gali paaiškinti greitesnį JAV ekonomikos atsigavimą ir dabartinę euro zonos krizę. Perkamosios galios paritetas: Vienas iš pagrindinių prognozavimo metodų, kuris yra naudojamas prognozuoti valiutos kursą, yra perkamosios galios paritetas. Perkamosios galios pariteto pagrindinė mintis yra ši – ilguoju laikotarpiu valiutų kursai atspindi santykines prekių ir paslaugų kainas tarp dviejų šalių. Skirtingose šalyse identiška prekė ar paslauga, įvertinus valiutų kursų įtaką, turėtų kainuoti tiek pat. Pavyzdžiui, jeigu Lietuvoje Coca-Cola gėrimas kainuoja 2 eurus, o JAV – 3 dolerius, tai pagal Coca-Colos perkamosios galios pariteto indeksą apskaičiuotas euro ir dolerio kursas būtų 2 eurai už 3 dolerius, arba 1,5 dolerio už vieną eurą. Jeigu šis kursas labai skiriasi nuo valiutos rinkos kurso, sakoma, kad valiuta yra nuvertinta arba pervertinta, ir manoma, kad turi įvykti kainų arba valiutos kurso prisitaikymas. Infliacija: Vienos, kelių prekių ar jų grupės kainų išaugimas, kai tuo pačiu metu sumažėja lygiai tokio paties dydžio grupės prekių kainos nesukelia infliacijos. Gamybos technologijos pažanga bei paklausos svyravimai sudaro sąlygas atskirų prekių kainoms tiek kilti, tiek kristi. Infliacija yra tuo atveju, kai kyla bendras kainų lygis. Infliacijos poveikis valiutos kursui nustatomas jų diferencialu. Kancerevyčiaus (2009) teigimu, teigiamas infliacijos diferencialas mažina kurso vertę, o neigiamas – didina. Aukšta infliacija mažina pinigų perkamąją galią, todėl kursas krenta (didėja pinigų pasiūla), o žemas infliacijos lygis stiprina kursą. Molodtsova ir Papell (2009) empirinių tyrimų rezultatai įrodo, jog žema infliacija didina valiutos vertę, tačiau didesnė infliacija sukelia valiutos nuvertėjimą. Nafta: Naftos kaina taip pat paveikia dolerio kurso svyravimus. Dolerio kursas mažėja didėjant naftos paklausai, nes dolerio pasiūla išauga dėl to, kad JAV yra pagrindinė naftos importuotoja, o atsiskaitymas už naftą visame pasaulyje taip pat vyksta doleriais. Išaugus naftos paklausai, JAV prekybos balanso deficitas ženkliai išauga, nes nafta yra pagrindinė JAV importo prekė. Palūkanų norma: Centriniai bankai vykdo pinigų politiką, reguliuodami palūkanų normas. Jie nustato tam tikrą palūkanų normą, už kurią bankai gali skolintis iš centrinio banko nesant galimybių gauti lėšų rinkoje. Pagal šią normą bankai orientuojasi įkainodami paskolas ir kitus instrumentus. Centrinis bankas didindamas šią palūkanų normą, gali stabdyti ekonomikos aktyvumą, kad ji ,,neperkaistų“. Centriniam bankui padidinus palūkanų normas, brangsta paskolos ir verslo sektorius mažiau skolinasi bei investuoja. Norėdamas skatinti ekonomikos aktyvumą, centrinis bankas mažina bazinę palūkanų normą ir taip atpigina kreditinius išteklius. Kai bazinė palūkanų norma didinama, valiuta kuriam laikui brangsta, nes pinigų rinkos depozitams ta valiuta pradedama mokėti didesnes palūkanas, tad jos paklausa išauga, ir priešingai – kai bazinė palūkanų norma mažinama, valiuta pinga, nes sumažėja paklausa. Dėl tos priežasties valiutų rinkai yra būdingas nedidelis valiutos kurso svyravimas iki sprendimo priėmimo ir padidėjęs svyravimas, jeigu priimamas nelauktas sprendimas. Nedarbo lygis: Bedarbių žmonių aktyviai ieškančių darbo ir darbo jėgos (bedarbiai ir dirbantys) santykis, išreikštas procentais. Frenkel ir Ros (2006) teigimu, didėjant nedarbo lygiui mažėja BVP, mažėja investicijos į gamybą, todėl sumažėja gamyba ir neišnaudojamas galimas gamybos potencialas. Kingdon ir Knight (2006) teigia, jog daugelis tyrinėjimų įrodo, kad egzistuoja neigiamas ryšys tarp nedarbo lygio ir darbo užmokesčio. Šis faktas yra reikšmingas, nes didėjantis nedarbo lygis mažina darbą praradusių žmonių pajamas, taip pat neskatina darbo užmokesčio didėjimo dirbantiems asmenims, todėl stipriai mažina vartojimą ir kenkia ekonominiam vystymuisi. Nedarbo lygio augimas mažina valiutos kursą, o mažėjantis nedarbo lygis didina valiutos kursą 2. Koreliacinė regresinė analizė Koreliacinė regresinė analizė – metodas, leidžiantis nustatyti, ar egzistuoja ryšys tarp nagrinėjamų veiksnių, kurie yra išreikšti kiekybiniais rodikliais. Ją sudaro porinė regresija, daugianarė regresija ir porinė koreliacija. 2.1 Tyrimo tikslai: 1. Kursiniame darbe įvertinsime, kaip Y dolerį kurso atžvilgiu keičia veiksniai kaip: a) X1 – Infliacijos lygis b) X2 – Nedarbo lygis c) X3 – Palūkanų norma d) X4 – Naftos kaina e) X5 – Perkamosios galios paritetas 2. Atlikti koreliacinę analizę y su kiekvienu x 1 , …, x n (n  5) 3. Atrinkti x 1 , x 2 , …, x m regresinei analizei atlikti 4. Atlikti porinę regresinę analizę y su kiekvienu x 1 , …, x m ; 5. Atlikti daugianarę koreliacinę regresinę analizę y su (x 1 , …, x m ); 6. Aprašyti gautus rezultatus. Statistiniai duomenys exceli:   Y X1 X2 X3 X4 X5 Metai Dolerio kursas euro atžvilgiu Infliacijos lygis Nedarbo lygis Palūkanų norma Naftos kaina Perkamosios galios paritetas (PPP) 2009 0,72 2,7 7,8 0,16 53,48 -1,79 2010 0,76 1,5 9,8 0,18 71,21 3,76 2011 0,72 3 9,1 0,1 87,04 3,67 2012 0,78 1,7 8,3 0,14 86,46 4,21 2013 0,75 1,5 8 0,11 91,17 3,63 2014 0,75 0,8 6,6 0,9 85,6 4,42 2015 0,9 0,7 5,7 0,13 41,85 3,98 2016 0,9 2,1 4,9 0,39 36,34 2,69 2017 0,89 2,1 4,7 1 45,33 4,3 2018 0,85 1,9 4,1 1,79 58,15 5,43 2019 0,89 1,76 3,7 2,5 57 5,62 2020 0,88 1,8 4,2 1,8 38,77 5,84 2.2 Koreliacinę analizę y su kiekvienu x 1 , …, 5 (n  5) Koreliacinė analizė – Metodas, leidžiantis nustatyti, ar egzistuoja ryšys tarp nagrinėjamų veiksnių, kurie yra išreikšti kiekybiniais rodikliais. Koreliacija – dviejų reiškinių (dviejų požymių) tarpusavio sąryšis. (CORREL) Norint apskaičiuoti koreliacijos koeficientą, šiuo atveju naudosime EXCEL programą ir joje komandą CORREL. Žiūrint mano EXCEL programoje viskas atrodys taip: =CORREL($B$3:$B$14;C3:C14). Pažymėjus Y visą stulpelį ir X1 stulpelį, gauname koreliacijos koeficientą r1. Gavus r2, pažymime jį, braukiame iki r5 ir gauname kitas reikšmes. Viskas atrodytų taip: Koreliacijos koeficientai r r1 r2 r3 r4 r5 -0,25569372 -0,85243024 0,540405333 -0,79291516 0,479361558 lentelė 2 koreliacijos koeficientai 2.3 Atrinkti x 1 , x 2 , …, x 5 regresinei analizei atlikti   tlent1 tlent2 tlent3 tlent4 tlent5 Koeficientų tlent 1,122118203 6,917122774 2,724901964 5,52088817 2,31736357 reikšmingumas tstat     2,306004135       Netinka Tinka Tinka Tinka Tinka Tuomet norint sužinoti koeficientų reikšmingumus tlent ir tstat, turime sužinoti tlent1-tlent5. Kad sužinoti tlent1 naudoju formulę =ABS(C19*SQRT((20-2)/(1-C19^2))), jį sužinojus tuo pačiu principu gaunu visus likusius, kaip ir su koreliacijos koeficientais. Prie to pačio apsiskaičiuoju tstat su formule =TINV(0,05;8). Matydamas tstat galiu nustatyti, kuris iš tlent1-tlent5 yra tinkamas, o kuris ne, o tai matau žiūrėdamas ar tlent atsakymas yra didesnis už tstat. Jei didesnis tinka, jei mažesnis, ne. Koreliacijos koeficiento reikšmingumui patikrinti naudojama statistika t: Atrinkus tinkamas reikšmes – tlent2, tlent3, tlent4, tlent4 regresinei analizei atlikti, galėsiu jas naudoti kitoje užduotyje. 2.4 Atlikti porinę regresinę analizę y su X2, X3, X4, X5 Porinės regresinės analizės tikslas yra surasti stochastinio ryšio formą ir analitinę išraišką. Tą galima padaryti sudarant kreivę, kuri aprašytų statistinių taškų visumą bei tikrinant kreivės adekvatumą realiai padėčiai. Imties koreliacijos koeficientas rodo tiesinio ryšio tarp dviejų stebimų kintamųjų stiprumą. Tačiau koreliacijos koeficiento žinojimo nepakanka, norint prognozuoti, daryti statistines išvadas. Regresinė analizė turi tikslą nustatyti kelių dydžių funkcinį ryšį. Kitas regresinės analizės tikslas yra priklausomo kintamojo Y reikšmių prognozavimas pagal nepriklausomo kintamojo X reikšmes.     X2 X3 X4 X5 Porines regresinės analizės koeficientai a0 1,00789 0,77874 0,99612 0,74688 a1 -0,029970208 0,04838849 -0,002875377 0,018083324 Šioje užduotyje naudosiu tinkamas reikšmes regresinei analizei atlikti X2, X3, X4, X5. Norint sužinoti porines regresinės analizės koeficientus a0 ir a1, naudojame formulę =INTERCEPT($B$3:$B$14;C3:C14) ir gauname a0, o kad gauti a1 naudojame formulę =SLOPE($B$3:$B$14;C3:C14). Tuomet gautas reikšmes įsistatome į tiesines regresijos lygtis, kurios atrodo taip: Porines regresijos tiesines lygtis Y2=1,00789+(-0,029970208)*X2 Y3=0,778774+0,04838849*X3 Y4=0,99612+(-0,0028754)*X4 Y5=0,74688+0,018083324*X5 lentelė 5 porines regresijos tiesines lygtis Pavaizduojame grafiškai kiekvieną lygtį: Y2=1,00789+(-0,029970208)*X2 lentelė 6 Y ir X2 priklausomybė Y3=0,778774+0,04838849*X3 lentelė 7 Y ir X3 priklausomybė Y4=0,99612+(-0,0028754)*X4 lentelė 8 Y ir X4 priklausomybė Y5=0,74688+0,018083324*X5 lentelė 9 Y ir X5 priklausomybė Tuomet išsprendus porines regresijos tiesines lygtis, įsistatome atsakymus į pirmus langelius, kuriuos braukiame į apačią ir gauname tolimesnius atsakymus, tada pildome lentelę toliau: Y2 Y3 Y4 Y5         0,774124794 0,78647765 0,842344306 0,714506441 0,714184378 0,787445419 0,791363878 0,814868889 0,735163524 0,78357434 0,745846665 0,81324139 0,75913969 0,78550988 0,747514383 0,823006385 0,768130752 0,784058225 0,733971359 0,812518057 0,810089043 0,822285132 0,749987207 0,826803883 0,837062231 0,785025995 0,875784937 0,818847221 0,861038397 0,797607002 0,891628263 0,795519733 0,867032438 0,827123981 0,865778626 0,824633884 0,885014563 0,865350888 0,828916297 0,84506804 0,897002646 0,899706715 0,83222298 0,848503872 0,882017542 0,865834773 0,884641097 0,852482203 lentelė 10 Regresijos dispersija (Y2-Yvid)^2 (Y3-Yvid)^2 (Y4-Yvid)^2 (Y5-Yvid)^2 0,001739602 0,000861756 0,000702832 0,010267139 0,01033251 0,000805874 0,000598754 9,30152E-07 0,006507618 0,001040643 0,004898134 6,71817E-06 0,003214169 0,000919512 0,004667479 5,14527E-05 0,002275536 0,001009658 0,006701383 1,09911E-05 3,29969E-05 4,16257E-05 0,004335712 0,000120353 0,000450666 0,000949092 0,003594195 9,08352E-06 0,002043498 0,000332199 0,005744871 0,000412642 0,002621348 0,000127479 0,002494532 7,74497E-05 0,004786043 0,002451988 0,000171164 0,000854668 0,006588457 0,007034744 0,000268621 0,001067364 0,00438035 0,002500144 0,004734508 0,00134314 suma 0,044972794 0,018074714 0,038912185 0,014221932 Regresijos dispersija 0,044972794 0,018074714 0,038912185 0,014221932 Kad apskaičiuoti regresijos dispersiją naudojame formulę: Kad apskaičiuoti likutinę dispersiją naudojame formulę: Toliau ieškome Fišerio reikšmės: Kreivės adekvatumo įvertinimas   X2 X3 X4 X5 Flent 21,26514999 3,300040317 13,5467583 2,386743962 Fstat 5,317655072   Tenkina Netenkina Tenkina Netenkina Fišerio reikšmė apskaičiuojama pagal FINV() funkciją. Panaudojus šią funkciją randame Flent su α=0.05 reikšmingumo lygmeniu ir v1=k=1 bei v2=n-k 2.5 Atlikti daugianarę koreliacinę regresinę analizę y su (x 1 , …, x m ) Per šią analizę nustatysiu Y ir visų X analitinę išraišką ir egzistavimą. Ieškosime regresijos kreivės, kurią galima gauti dvejais variantais – progresinės kreivės pavidalu arba eksponentinės kreivės pavidalu. Šiuo atveju naudosiu progresinės kreivės pavidalą ir naudosime formulę: Yn=a0+a1*X1+…+an*Xn Tokiu atveju regresijos lygties koeficientus gauname taikydami statistinę funkcija LINEST. Mano atveju norint apskaičiuoti a5, įrašau =LINEST(B3:B14;C3:G14;TRUE;TRUE). Daugianarės koeficientai   a5 a4 a3 a2 a1 a0 0,017749569 -0,002033137 -0,032070508 -0,018903393 -0,00246932 1,025789207 0,005656077 0,000627307 0,018286713 0,009035659 0,013250513 0,053623325 Determinacijos koeficientas 0,940450128 0,024784541 #N/A #N/A #N/A #N/A 18,95117684 6 #N/A #N/A #N/A #N/A 0,058206026 0,003685641 #N/A #N/A #N/A #N/A lentelė 14 D=0,94045012128 – determinacijos koeficientas, kuris parodo, kiek procentų nagrinėjamojo veiksnio reikšmių išsibarstymo paaiškina regresijos lygtis. Viską apsiskaičiavus gaunu daugianares tiesinę išraišką. Yn=1,025789207+(-0,00246932)*X1+(-0,01890339)*X2+(-0,032070508)*X3+(-0,002033137)*X4+0,017749569)*X5 Yn (Yn-Yvid)^2 (Yn-Y)^2 0,72604 0,00806 0,00004 0,75302 0,56704 0,00005 0,73133 0,53484 0,00013 0,75914 0,57630 0,00043 0,74640 0,55711 0,00001 0,77460 0,60001 0,00061 0,89770 0,80586 0,00001 0,88933 0,79091 0,00011 0,88385 0,78119 0,00004 0,86434 0,74708 0,00021 0,855188124 0,73135 0,00121 0,90905601 0,82638 0,00084 Suma 7,52614 0,00369 lentelė 15 Apsiskaičiuojame regresijos dispersiją, likutinę dispersiją, Flent bei Fstat. Koeficientu adekvatumas Regresijos dispersija 1,254357085 Likutine dispersija 0,001228547 Flent 1021,008675 Fstat 8,940645121 lentelė 16 2.6 Aprašyti gautus rezultatus 1. Šiame darbe buvo paimtas pagrindinis nepriklausomas veiksnys – dolerio kursas euro atžvilgiu ir kiti veiksniai lemiantys dolerio kurso kitimą: X1 infliacijos lygis, X2 nedarbo lygis, X3 palūkanų norma, X4 naftos kaina, X5 perkamosios galios paritetas. 2. Atliekant koreliacinę analizę buvo nustatyti reikšmingi nepriklausomieji veiksniai X2, X3, X4, X5. 3. Atlikus porinę regresinę analizę buvo apskaičiuoti porinės regresinės analizės koeficientai a0 ir a1, iš kurių galėjome susidaryti porines regresijos tiesines lygtis, apsiskaičiuoti Y2, Y3, Y4, Y5, o turėdami jas sužinojome regresinę dispersiją bei likutinę dispersiją. 4. Atliekant daugianarę regresinę analizę buvo nustatyta, kad tiesės lygtis yra adekvati realiai padėčiai, nes Flent=0 y>=0   Kintamieji Abribojimai Ištekliai Pelnas Kėdė Stalas Mediena 25 200 500 0 5 Dažai 65 100 Jungimo detalės 25 150 Darbo valandos 100 100 Tada naudojame SOLVER funkciją, kuri apskaičiuoja apribojimus bei skaičių gaminių, kiek ji turi pagaminti, kad gautųsi maksimalus pelnas. Kiek ir kokių gaminių turi gaminti įmonė, norint gauti maksimalų pelną? Kėdės – 0 Stalai – 5 Maksimalus pelnas – 500 4.1 Transporto uždavinys Šiame uždavinyje susidarome pradinę lentelę:   P1 P2 P3 P4   S1 2 5 3 7 10 S2 4 6 2 8 20 S3 6 4 6 7 40 S4 7 2 3 4 20 S5 5 8 5 3 30   50 20 20 30   Tuomet susidarome antrą lentelę:   P1 P2 P3 P4 Tiekimas iš sandėlio   S1 10 0 0 0 10 10 S2 0 0 20 0 20 20 S3 40 0 0 0 40 40 S4 0 20 0 0 20 20 S5 0 0 0 30 30 30 Parduotuvių poreikis 50 20 20 30       50 20 20 30     Pervežimo kaštai 430 Į ją surašome tiekimo iš sandėlio skaičius bei parduotuvių poreikio skaičius. Kad paskaičiuoti pervežimo kaštus naudojame SUMPRODUCT, pagal mano pavyzdį atrodytų: =SUMPRODUCT(B2:E6;J2:M6). Tada taikome SOLVER funkciją, pažymėjant kintamuosius , pervežimo kaštus, naujais gautus skaičius apačioje bei dešinėje. IŠVADOS 1. Šiame darbe buvo paimtas pagrindinis nepriklausomas veiksnys – dolerio kursas euro atžvilgiu ir kiti veiksniai lemiantys dolerio kurso kitimą: X1 infliacijos lygis, X2 nedarbo lygis, X3 palūkanų norma, X4 naftos kaina, X5 perkamosios galios paritetas. 2. Atliekant koreliacinę analizę buvo nustatyti reikšmingi nepriklausomieji veiksniai X2, X3, X4, X5. 3. Atlikus porinę regresinę analizę buvo apskaičiuoti porinės regresinės analizės koeficientai a0 ir a1, iš kurių galėjome susidaryti porines regresijos tiesines lygtis, apsiskaičiuoti Y2, Y3, Y4, Y5, o turėdami jas sužinojome regresinę dispersiją bei likutinę dispersiją. 4. Atliekant daugianarę regresinę analizę buvo nustatyta, kad tiesės lygtis yra adekvati realiai padėčiai, nes Flent

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!