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Estructura de colocacion y rendimiento inicial de salidas a bolsa: tecnologicas frente a no tecnologicas *.

RESUMEN

En este trabajo se analiza la relacion entre el rendimiento inicial y la estructura de la colocacion de las acciones admitidas a cotizacion. El objetivo del estudio es determinar hasta que punto la fuerza y la naturaleza de esta relacion estan influidas por el sector de actividad y, concretamente, por la pertenencia o no al sector tecnologico. Para ello se han ajustado modelos de regresion lineal sobre dos muestras segmentadas de companias estadounidenses. La comparacion de los resultados sugiere que la diferencia entre ser de tipo tecnologico o no, se extiende mas alla de una mera prima de riesgo y afecta profundamente a la forma en que la estructura afecta a la infravaloracion.

Palabras clave: salida a bolsa, rendimiento inicial, sector.

ABSTRACT

This paper studies the influence of the offering structure over first-day return of initial public offerings. The objective is to determine whether the nature and strength of this relationship is influenced by the sector of activity, and more specifically, by being a tech company or not. In order to that, two linear regression models were fitted to a segmented sample of US companies. The comparison of the results suggests that the consequences being a tech company, go beyond a mere risk premium and affect the way that structure influences underpricing.

Keywords: initial public offering, underpricing, sector.

1. Introduccion

La literatura academica viene documentando desde hace muchos anos la existencia de importantes movimientos en el precio de las acciones durante el dia de su admision a cotizacion. La diferencia entre el precio de oferta y el de cierre generalmente conlleva ganancias importantes que no son facilmente justificables. Como ejemplo de su magnitud, Ritter y Welch (2002) encontraron un rendimiento medio del 18,8% sobre una muestra de 6.249 salidas a bolsa que tuvieron lugar en los Estados Unidos entre 1980 y 2001 (1).

El estudio de este fenomeno se ha consolidado como una de las lineas de investigacion mas activas en finanzas. Esto hace que sea frecuente encontrar en las revistas academicas de mayor prestigio internacional articulos proponiendo teorias acerca de la naturaleza del fenomeno.

Entre las mas consolidadas, estan las que vinculan el rendimiento inicial a la estructura de la colocacion. Sera en distintas facetas relacionadas con este aspecto en las que las que se sustente este estudio.

Es habitual considerar que el sector de actividad puede ser una variable determinante del rendimiento inicial. Por otro lado, es especialmente destacable el caso de las companias pertenecientes al sector tecnologico. Estas presentan una serie de caracteristicas, como el tamano o el perfil de riesgo, que habitualmente se consideran dignas de control en los modelos explicativos lineales. La forma tradicional de abordar el problema consiste en la incorporacion de variables dicotomicas que toman valor cero o uno en funcion de la pertenencia a segmentos de caracter tecnologico.

Cabe la posibilidad de que la influencia de este factor se refleje en algo mas que una prima de riesgo. Puede que estas companias se vean afectadas por la forma en la que se organiza la colocacion de una forma distinta al resto y que este hecho quede enmascarado por el uso de la variable dicotomica.

El objetivo de este trabajo es comparar la influencia de una serie de variables relativas a la estructura de colocacion sobre el rendimiento inicial, en funcion de la pertenencia o no al sector tecnologico.

2. Analisis

En este apartado se presentara la metodologia a emplear para, a continuacion, detallar las variables explicativas. Posteriormente, se aportaran detalles sobre la muestra y, finalmente, abordar la seccion dedicada a los resultados.

2.1. Metodologia

Dado que el objetivo final es explicar el rendimiento inicial, es obligado comenzar facilitando una explicacion formal sobre que se entiende exactamente por el termino. Se denomina rendimiento inicial de una accion al cambio porcentual entre el precio de oferta al precio de cierre del primer dia menos el rendimiento del indice general del mercado en que cotiza, es decir:

[R.sub.i] = ([Pc.sub.i] - [Po.sub.i]/[Po.sub.i]) - ([Mc.sub.i] - [Ma.sub.i]/[Ma.sub.i])

Donde:

[R.sub.i]: Rendimiento inicial de la accion i.

[Po.sub.i]: Precio de oferta de la accion i.

[Pc.sub.i]: Precio de cierre de la accion i.

[Ma.sub.i]: Indice de mercado al cierre del dia anterior en que la accion i fue admitida a cotizacion.

[Mc.sub.i]: Indice de mercado al cierre del dia en que la accion i fue admitida a cotizacion.

Los indices empleados en el analisis fueron el S&P 500, el NASDAQ Composite y el AMEX Composite, en funcion del mercado en que fuese admitida a cotizacion la compania.

La metodologia a seguir es bastante sencilla. Una vez sean presentadas las variables explicativas, se ajustaran modelos de regresion lineal (2) sobre dos muestras, una de ellas compuesta por companias tecnologicas y otra por no tecnologicas, con el objeto de comparar los resultados.

Como paso previo a la estimacion de los modelos, se aplicara el contraste de heterocedasticidad de White al 5%. Esto permitira determinar si la hipotesis basica de la regresion lineal de que la varianza de los residuos del modelo es constante se cumple o no. En caso de no poder rechazar la hipotesis de heterocedasticidad, se emplearan covarianzas y desviaciones consistentes con la presencia de esta, con el objeto de conseguir unos estadisticos que nos permitan determinar con precision la relevancia de las variables explicativas.

A partir de este punto, se estimaran unas primeras regresiones que contaran con todas las variables explicativas propuestas. Una vez hecho esto, se descartara en cada modelo aquella variable entre las que presenten una relacion menos clara con el rendimiento inicial, las no significativas al 5%, cuyo estadistico t tenga un menor valor absoluto. Este proceso se repetira hasta que todas las variables resulten significativas. Fruto de lo anterior, se identificaran modelos parsimoniosos.

2.2. Variables Explicativas

La forma de organizar la operacion de colocacion tiene una enorme importancia a la hora de determinar el comportamiento a corto plazo de las acciones. Son muchos los academicos que, bajo distintos enfoques, han hecho de este aspecto el centro de su investigacion. Este trabajo abarcara seis variables relacionadas con este particular: prestigio de los asesores financieros; rango inicial de precios; revision final del precio; precio de la colocacion; porcentaje de capital emitido y el tamano de la colocacion.

2.2.1. Prestigio de los Asesores Financieros (PRESTIGIO)

Uno de los factores en el ambito de las salidas a bolsa cuya influencia ha sido mas estudiada es la eleccion de coordinador global. La literatura ha tratado extensamente la influencia de la reputacion del banco de inversiones sobre el comportamiento de la accion a corto plazo. Merecen especial mencion los trabajos de Neuberger y Hammond (1974), Neuberger y La Chapelle (1983), Beatty y Ritter (1986), Johnson y Miller (1988) y Carter y Manaster (1990) que muestran una relacion inversa entre el prestigio y el rendimiento del primer dia. Un trabajo posterior de Beatty y Welch (1996) puso de manifiesto que esta relacion podria haber cambiado de signo a principios de los '90s.

Siguiendo el metodo propuesto por Balvers et al (1988), la influencia de los asesores se modelara mediante una variable dicotomica. El valor de esta sera igual a uno si entre los asesores principales se encuentran entidades prestigiosas, y a cero en caso contrario. Todo asesor que aparezca de forma consistente durante los anos del estudio entre los 25 bancos que dirigieron operaciones por un importe mas elevado, participara de la condicion de reputado.

2.2.2. Rango Inicial de Precios (AMP_RAN)

Tras considerar la importancia de elegir un buen grupo de colocadores, se procedera a tratar la influencia de una de sus funciones principales, que es la eleccion de un rango orientativo de precios que presentar a los inversores en las primeras etapas del proceso de salida a bolsa.

La literatura tradicionalmente sostiene que rangos amplios estan asociados a rendimientos mas elevados. La justificacion seria que estos denotan dificultad por parte del emisor y sus asesores para establecer una valoracion adecuada, lo que a su vez deberia traducirse en primas de riesgo mas elevadas.

Siguiendo a Hanley (1993), se usara como indice explicativo el porcentaje sobre el precio minimo del rango que supone el precio maximo.

2.2.3. Revision Final del Precio de Venta (REV_RAN)

Hanley (1993) propone que la relacion entre el precio final de oferta y el rango no vinculante puede interpretarse como un signo de incertidumbre sobre las expectativas de la compania y, por tanto, es susceptible de influir en el rendimiento a corto plazo. Segun esta autora, una importante revision al alza o a la baja del precio podria ser interpretado por el mercado como un mayor riesgo a priori que se reflejaria en un mayor rendimiento inicial. La variable que propone para medir este efecto responde a la expresion:

[EXPRESION MATEMATICA IRREPRODUCIBLE EN ASCII.]

Donde:

[P.sub.f]: Precio final de la oferta.

[P.sub.e]: Precio esperado. Punto medio del rango de oferta.

2.2.4. Precio Final de Oferta.

El indicador recien presentado se apoyaba para su calculo en el precio de emision. Esta misma cifra, sin ninguna alteracion, puede ser incluida como variable explicativa. Chalk y Peavy (1987) encontraron una relacion inversa entre el precio de emision y el rendimiento durante el primer dia. Un trabajo posterior de Brennan y Hughes (1991) tambien abunda en la relevancia de esta variable.

Tal y como ocurria en el caso de la reputacion de los asesores financieros, la tendencia documentada por Chalk y Peavy (1987) podria haber cambiado en los '90s. Beatty y Welch (1996) detallan como el cambio de muestra desde la primera version de su estudio, que empleaba datos de los '80s, hasta la ultima conllevo un cambio de signo en esta relacion que la hacia inconsistente con las teorias clasicas.

2.2.5. Proporcion de Capital Emitido (RETENIDO)

En numerosos trabajos se ha puesto de manifiesto la existencia de relacion entre el movimiento de precios del primer dia y el porcentaje de capital retenido por los accionistas iniciales en la colocacion. Entre otros, se pueden mencionar los trabajos de Leland y Pyle (1977), Grinblatt y Hwang (1989) o Aggarwal et al (2002).

Desgraciadamente, para un buen porcentaje de las operaciones no se dispone de un desglose del porcentaje de acciones primarias y secundarias que fueron colocadas. Por esta razon, se ha aproximado esta variable a traves de la proporcion de acciones que se coloco en la salida a bolsa con respecto al numero de acciones de la compania que no formo parte de la operacion.

2.2.6. Tamano de la Colocacion (LTAM)

Esta variable representa el logaritmo del tamano de la emision medido en millones de dolares excluyendo la opcion de sobresuscripcion. La literatura ha recogido desde Ritter (1984) una relacion inversa entre el tamano de la colocacion y el rendimiento. Beatty y Ritter (1986) emplean el inverso del tamano como indicador a priori de la incertidumbre asociada a la compania.

Muchos articulos posteriores, como los de Megginson y Weiss (1991), Hansen y Torregrosa (1992) o Jain y Kini (1999), entre otros, recurren a una representacion alternativa que coincide con la que se usara en este trabajo. En general, las companias de mayor tamano se caracterizan por tener una base accionarial mas amplia y ser mas conocidas por los posibles inversores, hecho que se traduciria en una menor asimetria de informacion y, por tanto, en un menor riesgo de inversion.

2.3. Descripcion de la muestra

A pesar de que abundan los trabajos que ponen de manifiesto que este fenomeno tiene un alcance global, la mayor parte de los estudios estan centrados en los Estados Unidos. Este trabajo no es una excepcion, y la razon fundamental es la mayor facilidad de acceso a datos.

La muestra empleada recoge informacion relativa a 400 salidas a bolsa que tuvieron lugar entre 1996 y 1999. Los mercados considerados han sido el NASDAQ, AMEX y NYSE. La muestra no incluye companias financieras, fondos de inversion, ADRs ni unit offerings (3).

Los datos fueron obtenidos del proveedor de informacion Hoovers Online. En algunos casos, se recurrio a IPO Data Systems e IPO.com como fuentes suplementarias. El estudio tambien emplea indices de los tres mercados mencionados. La informacion relativa a los composites del NASDAQ y AMEX se obtuvo de la NASD (4) y se uso Bloomberg como fuente de los cierres diarios del S&P 500.

Las 400 companias se dividen en dos grupos de igual tamano: Tecnologicas y No Tecnologicas. Como criterio para clasificar las empresas en una categoria u otra, hemos empleado la definicion de IPO Data Systems. Todos los anos, esta compania realiza una serie de informes entre los que se encuentra una lista con todas las salidas a bolsa relacionadas con el sector tecnologico. En la base de su estudio se encuentra el codigo primario de actividad industrial declarado por cada empresa en el folleto de emision.

El cuadro 1 muestra los principales estadisticos descriptivos correspondientes a las distintas variables explicativas para cada una de las dos categorias propuestas. Esta informacion permite apreciar las diferencias en la forma en que se estructuran las salidas a bolsa en cada segmento.
Cuadro 1: Estadisticos descriptivos

              AMP_RAN    INFR_AJ      LTAM      PRECIO

Muestra Tecnologica

Media           0,15       0,11       1,53      11,91
Mediana         0,15       0,08       1,54      11,50
Maximo          0,40       0,48       2,95      26,00
Minimo          0,00      -0,27       0,70       3,50
Desv. Tip.      0,08       0,13       0,46       5,09

Muestra No Tecnologica

Media           0,16       0,39       1,53      11,58
Mediana         0,18       0,19       1,56      11,00
Maximo          0,40       2,48       2,89      27,00
Minimo          0,00      -0,22       0,65       4,00
Desv. Tip.      0,08       0,54       0,38       4,59

             RETENIDO   REV_RAN    PRESTIGIO

Muestra Tecnologica
Media
Mediana
Maximo          0,57       0,09       0,54
Minimo          0,43       0,08       1,00
Desv. Tip.      2,33       0,50       1,00
                0,09       0,00       0,00
                0,39       0,09       0,50

Muestra No Tecnologica

Media           0,42       0,11       0,59
Mediana         0,35       0,08       1,00
Maximo          2,07       0,60       1,00
Minimo          0,06       0,00       0,00
Desv. Tip.      0,30       0,11       0,49


2.4. Resultados

Siguiendo el esquema propuesto, a continuacion se exponen los resultados obtenidos a partir de los modelos ajustados sobre las muestras recien presentadas.

2.4.1. Muestra No Tecnologica

Al aplicar la regresion lineal sobre el conjunto de todas las variables, se obtiene un modelo con una capacidad de ajuste limitada. El estadistico [R.sup.2] apenas alcanza un valor de 0,096, es decir, apenas somos capaces de explicar el 10% de la variabilidad del rendimiento inicial a traves de una relacion lineal entre las variables explicativas propuestas y la variable dependiente. Entre las variables consideradas, solo el precio muestra una probabilidad asociada estadistico t superior al 5% y, por tanto, resulta significativo.

El protocolo propuesto de eliminacion sucesiva de variables no significativas lleva resultados muy similares. Como se puede apreciar en el cuadro 2, el modelo queda reducido a la variable mencionada mas una constante, sin apenas ceder capacidad explicativa.
Cuadro 2: Modelo no tecnologico

Variable dependiente: INFR_AJ
Observaciones incluidas: 200

Variable              Parametro   Desv. tip.   Estadistico t    Prob.

C                       0,01         0,02          0,61         0,54
PRECIO                  0,01         0,00          4,47         0,00

[R.sup.2]               0,09      Estadistico F                19,97
[R.sup.2] corregido     0,09      Prob (Estadistico F)          0,00
Durbin-Watson           2,06


El coeficiente asociado al precio es positivo, lo que implica que a mayor precio, mayor es el rendimiento inicial. Este resultado parece chocante, puesto que contradice la teoria clasica, pero no supone una novedad. Como ya se adelanto en el apartado dedicado a la descripcion de las variables, Beatty y Welch (1996) ya difundieron resultados en este sentido.

2.4.2. Muestra Tecnologica

Al igual que en el caso anterior, la estimacion del modelo lineal sobre la muestra tecnologica parte de la verificacion de la homocedasticidad de los datos. En este caso, el contraste de White nos lleva a hacer ajustes sobre las covarianzas y desviaciones tipicas.

El modelo inicial, que considera todas las variables, aporta resultados muy distintos a los anteriores. La proporcion de variables significativas a niveles convencionales se invierte, pasando de una a todas menos una. Solo el tamano parece no contribuir a la capacidad explicativa del modelo. Esta, sube de manera notable desde 0,09 a 0,35.

Al estimar una segunda regresion, eliminando el tamano, se obtiene el modelo detallado en el cuadro 3. La capacidad de ajuste es muy similar a la anterior y las cinco variables que ya resultaban explicativas en el modelo anterior conservan su condicion. La proporcion de capital retenido muestra un coeficiente negativo (-0,25) y resulta significativa al 5%. Esto ultimo se aprecia en que el valor absoluto del estadistico t es relativamente alto, con lo que la probabilidad de que la variable sea irrelevante es practicamente nula. Tal y como se esperaba, cuanto mas diluyen su participacion los inversores originales, menor es la senal de calidad que emiten al mercado y mas bajo es el rendimiento inicial. En este mismo sentido se presenta la relacion con la amplitud del rango de precios. Frente a lo que habriamos anticipado, los rangos amplios estan asociados a un menor rendimiento inicial.
Cuadro 3: Modelo tecnologico

Variable dependiente: INFR_AJ
Observaciones incluidas: 200

Desv. tip. y covarianzas consistentes
con heterocedasticidad segun White

Variable              Parametro   Desv. tip.   Estadistico t   Prob.

C                        0,09      0,15            0,59        0,56
AMP_RAN                 -1,43      0,44           -3,29        0,00
PRECIO                   0,04      0,01            3,67        0,00
PRESTIGIO                0,15      0,07            2,17        0,03
RETENIDO                -0,25      0,08           -3,15        0,00
REV_RAN                  0,97      0,44            2,19        0,03

[R.sup.2]                0,34      Estadistico F              20,30
[R.sup.2] corregido      0,33      Prob(EstadisF)              0,00
Durbin-Watson            2,35


La relacion entre el precio de oferta final y el rango de precios no vinculante propuesto a los inversores es positiva, lo que era de esperar. A mayor revision, mayor incertidumbre y, con ello, mayor prima en forma de rendimiento inicial.

Hay otras dos variables que presentan coeficientes de un signo que podria llamar la atencion. La primera de ellas, el precio, muestra el mismo comportamiento que puso de manifiesto sobre la muestra no tecnologica. La segunda es el prestigio de los asesores financieros. En este caso, los asesores financieros reputados no solo no aseguran menores subidas iniciales de precio, sino que aportan una prima considerable. Tal y como pasaba con el precio, la inconsistencia con el modelo tradicional tiene precedentes. Beatty y Welch (1996) ya anticiparon este tipo de resultados.

3. Conclusiones

En este trabajo se ha estudiado, mediante modelos de regresion lineal, la influencia de una serie de variables relacionadas con la forma de estructurar una salida a bolsa sobre el rendimiento del primer dia en funcion del segmento de actividad.

La comparacion de los modelos deja claro que la forma de organizar la colocacion afecta de forma distinta a las companias tecnologicas y a las no tecnologicas. Solo el precio de colocacion conserva capacidad explicativa en los dos casos. Ademas, esta variable resulta ser la unica significativa sobre la muestra no tecnologica. La diferencia de la capacidad explicativa de los modelos tambien es notable. La calidad de los ajustados sobre la muestra tecnologica es substancialmente mas alta.

Todo esto hace suponer que el uso de modelos distintos en funcion del sector de actividad podria ser beneficioso. Los resultados apuntan a que el uso de variables dicotomicas para controlar la influencia de la pertenencia al sector tecnologico podria resultar inadecuado, ya que esta afecta de forma notable a la forma en que las variables explicativas podrian estar influyendo sobre el rendimiento inicial.

De forma adicional, los resultados apoyan los resultados de un estudio de Beatty y Welch (1996) que sugeria que la influencia del precio y el prestigio de los asesores financieros podrian haber cambiado de signo en los ultimos anos. Sin embargo, frente a lo que cabria anticipar, los rangos amplios parecen asociados a un menor rendimiento inicial.

* Investigacion financiada por el Ministerio de Ciencia y Tecnologia a traves del proyecto TRACER, Ref: TIC2002-04498-C05-04.

(1) Media no ponderada de la diferencia entre los precios de salida y el primer precio de cierre.

(2) Todos los modelos de regresion contenidos en este trabajo han sido estimados con Econometric Views 3.1.

(3) Venta conjunta de acciones y otros activos, normalmente warrants.

(4) National Association of Securities Dealers

Recibido: 14-01-05 Revisado: 08-04-05 Aceptado: 01-06-05

Referencias Bibliograficas

Aggarwal, R.K., Krigman, L. y Womack, K.L. (2002). Strategic IPO underpricing, information momentum, and lockup expiration selling. Journal of Financial Economics. Vol. 66, No. 1, pp. 105-137.

Balvers, R.J., McDonald, Bill y Miller, Robert E. (1988). Underpricing of new issues and the choice of auditor as a signal of investment banker reputation. Accounting Review. Vol. 63, No 4, pp. 605-622.

Beatty, R.P. y Ritter J.R. (1986). Investment banking, reputation, and the underpricing of initial public offerings. Journal of Financial Economics vol. 15, No 1/2, pp. 213-232.

Beatty, R.P., (1989). Auditor reputation and the pricing of initial public offerings. Accounting Review. Vol. 64, No 4, pp. 693-709.

Beatty, R.P., y Welch, I. (1996). Issuer expenses and legal liability in initial public offerings. Journal of Law and Economics. Vol. 39, pp. 545-602.

Carter, R.B., Dark, F.H. y Singh, A.K. (1998). Underwriter reputation, initial returns, and the long-run performance of IPO stocks. Journal of Finance. Vol. 53, pp. 285-311.

Carter, R.B., y Manaster, S. (1990). Initial public offering and underwriter reputation. Journal of Finance. Vol. 45, pp. 1045-1067.

Grinblatt, M. y Hwang, C.Y. (1989) Signalling and the pricing of new issues", Journal of Finance. Vol. 44, pp. 393-420.

Hanley, K.W. (1993). The underpricing of initial public offerings and the partial adjustment phenomenon. Journal of Financial Economics. Vol. 34, No 2, pp. 231-250.

Hansen, R.S. y Torregrosa, P. (1992). Underwriter compensation and corporate monitoring. Journal of Finance. Vol. 47, No 4, pp. 1537-1555.

Jain, B.A. y Kini, O. (1999). On investment banker monitoring in the new issues market. Journal of Banking and Finance. Vol. 23, pp. 49-84.

Johnson, J.M. y Miller, R.E. (1988). Investment banker prestige and the underpricing of initial public offerings. Financial Management. Vol. 17, No 2, pp. 19-29.

Leland, H. y Pyle, D. (1977). Informational asymmetries, financial structure and financial intermediation. Journal of Finance. Vol. 32, pp. 371-387.

Megginson, W.L. y Weiss, K.A. (1991). Venture capitalist certification in initial public offerings. Journal of Finance. Vol. 46, No 3, pp. 799-903.

Neuberger, B.M., Hammond, C.T. (1974). A study of underwriters' experience with unseasoned new issues. Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 9, No 2, pp. 165-177.

Neuberger, B.M., La Chapelle, C.A. (1983). Unseasoned new issue price performance on three tiers: 1975-1980. Financial Management. Vol. 12, No 3, pp. 23-28.

Ritter, J.R. (1980). The 'hot issue' market of 1980. Journal of Business. Vol. 57, No 2, pp. 215-241.

Ritter, J.R. y Welch, I. (2002). A review of IPO activity, pricing, and allocations. Journal of Finance. Vol. 57, No 4, pp. 1795-1828.

David Quintana

Doctor en Ciencias Empresariales,

Ingeniero Tecnico en Informatica

de Gestion, UNED, Espana y

Licenciado en Ciencias Economicas

y Empresariales, Universidad

Pontificia Comillas, Espana.

Profesor Ayudante Departamento de

Informatica, Universidad Carlos III.

dquintan@inf.uc3m.es

Pedro Isasi

Doctor en Informatica, Universidad

Politecnica de Madrid, Espana y

Licenciado en Informatica, Universidad

Politecnica de Madrid, Espana.

Catedratico de Universidad

Departamento de Informatica,

Universidad Carlos III.

isasi@ia.uc3m.es
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Author:Quintana, David; Isasi, Pedro
Publication:Actualidad Contable Faces
Date:Jul 1, 2005
Words:4301
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