intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

QUẢN LÝ DỰ ÁN - CHƯƠNG 2: KHỞI ĐẦU DỰ ÁN

Chia sẻ: Tuti Hoàng Quốc Uy | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:13

560
lượt xem
245
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Một dự án được hình thành qua các giai đoạn sau: - Khái niệm, ý tưởng và định nghĩa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project) -- Ra quyết định - Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibility Study) -- Ra quyết định - Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study) -- Ra quyết định - Thiết kế chi tiết (Detail Design) -- Ra quyết định - Thực hiện dự án (Project Implementation)

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: QUẢN LÝ DỰ ÁN - CHƯƠNG 2: KHỞI ĐẦU DỰ ÁN

  1. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn CHƯƠNG 2 KHỞI ĐẦU DỰ ÁN 1. HÌNH THÀNH DỰ ÁN (Project Formulation) Một dự án được hình thành qua các giai đoạn sau: - Khái niệm, ý tưởng và định nghĩa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project)  Ra quyết định - Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibility Study)  Ra quyết định - Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study)  Ra quyết định - Thiết kế chi tiết (Detail Design)  Ra quyết định - Thực hiện dự án (Project Implementation) Vấn đề: Tại sao dự án phải trải qua nhiều giai đoạn? 1.1 Khái niệm và định nghĩa dự án Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau: - Dự án đáp ứng nhu cầu gì? - Dự án này có phù hợp với chuyên môn và chiến lược của Công ty hay không? Giai đoạn này còn được gọi là giai đoạn nghiên cứu cơ hội đầu tư. Nếu việc trả lời các câu hỏi này gặp khó khăn thì việc hình thành dự án sẽ có thể không khả thi. 1.2 Nghiên cứu tiền khả thi - Mục tiêu là nghiên cứu triển vọng chung của dự án - Duy trì chất lượng thông tin chung cho mọi biến số - Sử dụng thông tin thứ cấp - Thông tin thiên lệch (giá trị max, min) thì tốt hơn giá trị trung bình Trong bước này trả lời các câu hỏi: - Dự án có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không? - Các biến hay chỉ tiêu chủ yếu là gì? - Nguồn rủi ro Trong bước này cần tiến hành các phân tích sau: - Phân tích thị trường - Phân tích kỹ thuật - Phân tích nguồn lực PM2.doc 1 G.V. Cao Haøo Thi
  2. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn - Phân tích tài chánh - Phân tích kinh tế - Phân tích xã hội - Phân tích nhu cầu cơ bản 1.3 Nghiên cứu khả thi - Trọng tâm: cải thiện độ chính xác của các biến số chủ yếu - Các biện pháp hạn chế rủi ro phải được nghiên cứu chi tiết hơn Trong bước này trả lời các câu hỏi: - Có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không? - Mức độ không tin cậy của các biến số chủ yếu? - Ra quyết định thiết kế chi tiết hay không? 2. THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN 2.1 Các phương pháp định lượng Có hai phương pháp: a. Phương pháp dòng tiền tệ chiết giảm (Discounted Cash Flow Method) • Phương pháp giá trị tương đương (PW, FW, AW): Đưa tất cả các giá trị của dòng tiền tệ về một thời điểm nào đó: hiện tại, tương lai, hoặc hàng năm. F F FW PW A P AW P A Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” : + Các phương án độc lập: NPV > 0 + Các phương án loại trừ nhau: NPV  Max (với NPV > 0) • Phương pháp suất thu lợi (IRR, ERR, ERRR) - IRR (Internal Rate of Return – Suất thu lợi nội tại) - ERR (External Rate of Return – Suất thu lợi ngoại lai) - ERRR (Explicit Reinvestment Rate of Return – Suất thu lợi tái đầu tư tường minh) Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” : + Các phương án độc lập: IRR (ERR, ERRR) > MARR + Các phương án loại trừ nhau: IRR ( ∆ ) ≥ MARR  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá • Phương pháp tỷ số lợi ích / chi phí (B/C) Tỷ số B/C thường Tỷ số B/C sửa đổi B (B – C) PM2.doc 2 G.V. Cao Haøo Thi C
  3. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” : + Các phương án độc lập: B / C > 1 + Các phương án loại trừ nhau: B / C ( ∆ ) > 1  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá Các công ty trên thế giới thường sử dụng NPV và IRR. Nhiều khi họ sử dụng cả hai phương pháp này để đanh giá một dự án. Phương pháp NPV khá phức tạp bởi vì việc xác định MARR rất khó và phức tạp, trong khi đó phương pháp IRR không cần MARR vẫn có thể tính được IRR. Tuy nhiên khi so sánh các phương án với nhau thì phương pháp IRR dễ gây lầm lẫn hơn (chẳng hạn, IRR (A) > IRR (B) > 0, không có nghĩa là phương án A tốt hơn phương án B). Ngoài ra phương pháp IRR còn có nhược điểm nữa là một bài toán có thể cho nhiều nghiệm, do đó khó chọn được nghiệm đúng. Đối với các dự án công ích thì sử dụng phương pháp tỷ số B/C. Phương án được xem là đáng giá khi lợi ích của việc đầu tư lớn lớn hơn chi phí đã bỏ ra. b. Phương pháp cổ điển • Phương pháp thời gian bù vốn – Tbv : thời gian cần thiết để lượng tiền thu được bù lại tiền đầu tư ban đầu. (+) (-) Tbv (có xét đến suất chiết khấu) T (không xét đến suất chiết khấu) - Thời gian bù vốn không xét đến subv t chiết tính ấ Tbv −P + ∑CF = t 1 t =0 - Thời gian bù vốn có xét đến suất chiết tính Tbv CFt −P + ∑ = t 1 ( +t t 1 ) =0 Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá”: Tbv < [Tbv] Nếu 2 phương án có cùng lợi ích (mục tiêu) thì phương án nào có T bv nhỏ hơn thì phương án đó tốt hơn. Nghĩa là phải lưu ý đến các mục tiêu, giả thiết, ràng buộc khi so sánh các phương án PM2.doc 3 G.V. Cao Haøo Thi
  4. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Ví dụ: Xét 2 dự án với các số liệu sau: DA (A) DA (B) DA (B-A) Năm 0 1 Năm 0 1 Năm 0 1 CF -1000 1100 CF -3000 3300 CF -2000 2200 a. Tính IRR (A), IRR (B). Biết MARR = 8% b. So sánh (A) và (B) theo IRR và NPV c. Nếu MARR = 12% thì chọn dự án nào? Giải: a. DA (A): -1000 + 1100 . 1/(1+i) = 0  IRR (A) = 10% DA (B): -3000 + 3300 . 1/(1+i) = 0  IRR (B) = 10% b. Phương pháp IRR: (B-A): -2000 + 2200 . 1/(1+i) = 0  IRR (B - A) = 10% > 8%  Dự án B đáng giá Phương pháp NPV: NPV (A) = -1000 + 1100 . 1/(1+8%) = 18,5 NPV (B) = -3000 + 3300 . 1/(1+8%) = 55,55 Dự án B đáng giá c. MARR = 12%  không dự án nào đáng giá • Phương pháp điểm hòa vốn 3. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐA MỤC TIÊU 3.1 Khái niệm chung - Việc ra quyết định phụ thuộc vào yếu tố thái độ của người ra quyết định - Ra quyết định đa mục tiêu (RQĐĐMT, Multi Objective Decision Making – MODM): là quá trình ra quyết định để lựa chọn một trong các phương án sao cho trong cùng một lúc có thể thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau với mức độ càng cao càng tốt. (Nếu ta thỏa mãn nhiều một tiêu cùng một lúc nghĩa là do ta đặt mục tiêu quá thấp) - MCDM : Multi Criteria Decision Making – Ra quyết địng đa tiêu chí - MADM : Multi Attribute Decision Making – Ra quyết định đa thuộc tính 3.2. Quá trình ra quyết định đa mục tiêu Bước 1: Xác định lời giải tối ưu cho mỗi mục tiêu (Individual Solution) + Biến quyết định + Hàm mục tiêu Mô hình toán Lời giải tối ưu + Ràng buộc Bước 2: Phân tích đa mục tiêu: gồm 2 bước căn bản 1) Phát hiện ra các phương án không bị trội (Non-dominate Alternatives) PM2.doc 4 G.V. Cao Haøo Thi
  5. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn 2) Lựa chọn phương án bằng MODM 3.3 Các phương pháp MODM thường dùng: - Phương pháp liệt kê và cho điểm - Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (MFEP – Multi Factor Evaluation Process) - Phương pháp lợi ích chung (CU - Collective Utility) - Phương pháp hiệu quả – chi phí (Cost – Effective) - Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise programming) - Phương pháp lựa chọn (Electre) 4. CÁC PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU 4.1. Mô hình phân cực  Đây thưòng là mô hình đầu tiên trong quá trình lựa chọn Nhanh 3 C A Rẻ 0 3 Nhiều 3 B 3 Nhận xét: - B là phương án bị trội  Tốt ể loại ngay từ đầu có th - A và C có những điểm trội nên chưa thể kết luận chọn phương án nào  sử dụng những phương pháp khác tiếp theo để lựa chọn phương án tốt nhất - Phương pháp này sử dụng ít thông tin ban đầu nên thường sử dụng trong việc nhận định sơ bộ ban đầu 4.2. Phương pháp liệt kê và cho điểm Chỉ tiêu (Criteria) MT1: Nhanh MT2: Nhiều MT3: Tốt MT4: Rẻ Điểm 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 Tổng A X X X X 10 B X X X X 6 PM2.doc 5 G.V. Cao Haøo Thi
  6. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn C X X X X 8  Chọn phương án A vì A có số điểm cao nhất, tuy nhiên ta cũng nhận thấy không phải tất cả mọi mục tiêu của phương án A đều tốt nhất. 4.3. Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (Multi Factor Evaluation Program MFEP) Phỉng phạp MFEP: mi yu t quan trong aính hỉíng n quyt nh seỵ ỉc gạn mt h s nọi ln tưm quan trong tỉng i giỉỵa cạc yu t vi nhau. Sau ọ ạnh giạ phỉng ạn theo cạc h s naìy. Cạc bỉc thỉc hin MFEP: Bỉc 1: Lit k tt caí cạc yu t vaì gạn cho yu t thỉ i mt trong s FWi, 0
  7. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn - Nếu ta biết F ta sẽ chọn A3, A4, A6 vì các phương án này sẽ đem lại hiệu quả cao hơn so với yêu cầu - Nếu ta có số vốn K và biết F ta sẽ chọn phương án A3. 4.5. Phương pháp lợi ích chung (Collective Utility – CU) PAi A1 A2 ... Ai ... Am α Mục tiêu j α1 Z1 Z11 Z21 ... Zi1 ... Zm1 α2 Z2 Z12 Z22 ... Zi2 ... Zm2 ... ... ... ... ... ... ... ... αj Zj Z1j Z2j ... Zij ... Zmj ... ... ... ... ... ... ... ... αn Zn Z1n Z2n ... Zin ... Zmn CU CU1 CU2 ... CUi ... CUm Với i = 1,m ; j = 1,n Nếu mục tiêu là Zj với phương án Ai thì Zij là giá trị về mặt chất lượng hoặc số lượng của phương án i đối với mục tiêu j. Mô hình này có 2 dạng bài toán: + bài toán Max + bài toán Min Các bước thực hiện để giải bài toán Max: Bước 1: Đổi Zij thành bij (không thứ nguyên) Z ij − Z ij min bij = i Z ij max − Z ij min i i Bước 2: Định nghĩa trọng số αj cho mỗi mục tiêu j Bước 3: Tính CUi cho mỗi phương án i Bước 4: Sắp xếp các phương án theo thứ tự giảm dần của CUi. Phương án tốt nhất là phương án có CUi  Max n CU i = ∑α × b j =1 j ij PM2.doc 7 G.V. Cao Haøo Thi
  8. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Đối với bài toán Min: các bước thực hiện cũng tương tự như bài toán Max, nhưng ở đây có một vài sự khác biệt là: - Zij càng Min càng tốt - Cách tính bij : Z ij max − Z ij bij = i Z ij max − Z ij min i i 4.6. Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise Programming) Họ đường cong (2) Z2 Z2max Họ đường cong (1) Giả sử ta có 2 mục tiêu Z1 và Z2 Z1max Z1 Ví Dụ: Một bà nội trợ đi mua rau muống (Z1) và thịt bò (Z2) Mọi nghiệm nằm trên đường đánh đổi là nghiệm không bị trội (nghĩa là bà nội trợ dùng hết số tiền mang theo để mua thịt bò và rau muống). Miền nằm dưới đường đánh đổi là miền nghiệm tầm thường (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau muống nhưng chưa dùng hết số tiền mang theo). Miền nằm trên đường đánh đổi là miền nghiệm không khả thi (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau muống nhưng vượt quá số tiền mang theo). Họ đường cong (1) thể hiện người ra quyết định thích rau muống hơn thịt bò. Họ đường cong (2) thể hiện người ra quyết định thích thịt bò hơn rau muống. Q (Z1Q, Z2Q) Đường cong ưa thích tiếp xúc với đường đánh đổi thể hiệệm lý tưởểm của người ra quyết định Z2max Nghi n quan đi ng (Ideal Solution) 2 mục tiêu. Lj Z2j Zij Z1j Z1max PM2.doc 8 G.V. Cao Haøo Thi
  9. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn Trong đó i là mục tiêu và j là phương án Ta không thể đạt các mục tiêu tối đa cùng một lúc, do vậy ta phải dùng phương pháp thỏa hiệp, nghĩa là thỏa mãn được các mục tiêu càng nhiều càng tốt. Trên đồ thị đó chính là khoảng cách ngắn nhất giữa nghiệm lý tưởng và đường đánh đổi. Các cách đo khoảng cách: 1) Khoảng cách Euclide: phù hợp với các mục tiêu cùng thứ nguyên 1  2 2  Min L j = ∑ ( Z iQ − Z ij ) 2  j  i =1    2) Khoảng cách chuẩn hóa: 1  2  Z −Z 2   2   Min L j = ∑   iQ ij  j  i =1  Z i max − Z i min       3) Khoảng cách chuẩn hóa có xét đến trọng số của mục tiêu 1  2  Z − Z ×α  2  2  iQ i  Min L j = ∑   ij  j  i =1  Z i max − Z i min       3) Khoảng cách tổng quát 1  p  Z − Z ×α  p  p  iQ i  Min L j = ∑   ij  j  i =1  Z i max − Z i min       Khoảng cách trong không gian p chiều, i = 1, p PM2.doc 9 G.V. Cao Haøo Thi
  10. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn 4.7. Phương pháp lựa chọn (Electre) Phương pháp này giúp ta chọn phương án tốt hơn chứ không giúp chọn phương án tốt nhất. Giả sử có hai phương án Ai và Aj - Ai R Aj nghĩa là Ai được ưa thích hơn Aj R là toán tử sắp hạng - Ký hiệu này thể hiện i được ưa thích hơn j i j Giả sử có 8 phương án sau: 4 7 6 1 3 8 5 2 Tư tưởng của phương pháp này là phương án 2 tốt hơn phương án 1 nhưng không thể kết luận giữa phương án 2 và phương án 5 vì hai phương án này không cùng mục tiêu so sánh.  chọn tập {2,4,5} = Kernel (các tập phương án chủ yếu) 5. PHÂN TÍCH RỦI RO 5.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) Định nghĩa: Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định (VD: MARR, chi phí, thu nhập, tuổi thọ dự án,…) đến: • Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh, và • Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh, nghĩa là từ đáng giá trở thành không đáng giá và ngược lại. Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có sự thay đổi giá trị của một hay một số tham số đầu vào. Nếu biến nào thay đổi mà không ảnh hưởng đến kết quả thì các biến này không được dùng trong phân tích rủi ro.  Phân tích độ nhạy giúp người ra quyết định trả lời câu hỏi “What …If” (Cái gì sẽ xảy ra nếu như) Ví Dụ: Anh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV PM2.doc 10 G.V. Cao Haøo Thi
  11. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn MARR (i%) MARR < 10%  NPV > 0 MARR = 10%  NPV = 0 10 MARR > 10%  NPV < 0 12 11 Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả, kết quả của mô hình sẽ cung cấp thêm thông tin có liên8quan cho người ra quyết định để lựa chọn phương án hoặc yêu cầu phải tổ chức thêm về một số tham số kinh NPV đó. 6 tế nào Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá đ+ c biến số quan trọng, là biến số có ảnh hưởng nhiều - 0 ượ đến kết quả và sự thay đổi của biến số có nhiều tác động đến kết quả. Nhược điểm của phân tích độ nhạy: • Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chịu tac động của nhiều tham số cùng một lúc. • Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả. Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo một tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng bảng phân tích một chiều với các lệnh DATA  TABLE. 5.2 Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số (Scenario Analysis) - Còn được gọi là phân tích các tình huống (Scenario Analysis). - Để xem xét khả năng có sự thay đổi tương tác giữa sự thay đổi của các tham số kinh tế, cần phải phân tích độ nhạy của nhiều tham số. Phương pháp tổng quát trong trường hợp này tạo thành các vùng chấp nhận và vùng bác bỏ PW = 0 PW (chi) Vùng chấp nhận Max Vùng bác bỏ Min Trong VD về bán hàng thì Min PW (chi) Max - trường hợp tốt nhất là : + giá bán cao nhất + giá mua thấp nhất PM2.doc 11 G.V. Cao Haøo Thi
  12. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn - trường hợp xấu nhất là: + giá bán thấp nhất + giá mua cao nhất Nếu trong trường hợp xấu nhất mà TIỀN LỜI > 0 thì nên thực hiện PA Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo hai tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng bảng phân tích hai chiều với các lệnh DATA  TABLE 5.3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) a. Phân tích rủi ro theo phương pháp giải tích Phân tích rủi ro là phân tích mô tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án đầu tư trong điều kiện rủi ro. Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Giả sử ta có m phương án Ai (i = 1,m) mang tính loại trừ lẫn nhau và có n trạng thái Sj (j = 1,n). Nếu ta chọn phương án Ai và trạng thái xảy ra là Sj thì ta sẽ có một kết quả Rij. Trong phân tích rủi ro, chúng ta biết được xác suất để cho các trạng thái S j xảy ra là Pj ; còn trong điều kiện bất định chúng ta không xác định được Pj. Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Trạng thái Sj S1 S2 … Sj … Sn Phương án Ai A1 R11 R12 … R1j … R1n A2 R21 … … … … … … … … … … … … Ai Ri1 … … Rij … Rin … … … … … … … Am Rm1 … … … Rmn Xác suất của các P1 P2 … Pj … Pn trạng thái Pj b. Phân tích rủi ro theo phương pháp mô phỏng MONTE - CARLO Mô phỏng MONTE – CARLO, còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê (Method of Statistics) là một phương pháp phân tích mô tả các hiện tượng có chứa yếu tố ngẫu nhiên (như rủi ro trong dự án) nhằm tìm ra lời giải gần đúng. Mô phỏng được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng cách giải tích quá phức tạp, thậm chí không thực hiện được – chẳng hạn: chuỗi CF là một tổ hợp phức tạp của nhiều tham số có tính chất ngẫu nhiên phải ước tính qua dự báo như: số lượng bán, giá bán, tuổi thọ, chi phí vận hành, … Vì vậy việc ước lượng phân phối xác suất của chuỗi dòng tiền tệ rất khó PM2.doc 12 G.V. Cao Haøo Thi
  13. Trung Taâm Vieän Coâng Ngheä Chaâu AÙ taïi Vieät Nam (AITCV) Khôûi Ñaàu Döï AÙn khăn, nhất là khi các biến ngẫu nhiên đó lại tương quan với nhau. Trong trường hợp này, sử dụng phương pháp mô phỏng sẽ đơn giản hơn nhiều. Thực chất của mô phỏng MONTE CARLO là lấy một cách ngẫu nhiên các giá trị có thể có của các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra một kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích. Quá trình đó lặp lại nhiều lần để có một tập hợp đủ lớn các kết quả thử nghiệm. Tính toán thống kê các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê cần thiết của kết quả cần phân tích (E, Cv). PM2.doc 13 G.V. Cao Haøo Thi
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2