<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?><Dokument xmlns="http://crd.gov.pl/wzor/2025/09/16/13854/" xmlns:dfs="http://crd.gov.pl/xml/schematy/dziedzinowe/mf/2025/07/31/eD/StrukturyDanychSprFin/" xmlns:etd="http://crd.gov.pl/xml/schematy/dziedzinowe/mf/2022/09/13/eD/DefinicjeTypy/" xmlns:sin="http://crd.gov.pl/xml/schematy/dziedzinowe/mf/2025/07/31/eD/SkonsolidowanaJednostkaInnaStruktury/">
 <OpisDokumentu/>
 <DaneDokumentu/>
 <TrescDokumentu format="text/xml" kodowanie="XML" rodzaj="inny">
  <SkonsolidowanaJednostkaInna>
   <Naglowek>
    <dfs:OkresOd>2025-01-01</dfs:OkresOd>
    <dfs:OkresDo>2025-12-31</dfs:OkresDo>
    <dfs:DataSporzadzenia>2026-03-21</dfs:DataSporzadzenia>
    <sin:KodSprawozdania kodSystemowy="SFSINZ (2)" wersjaSchemy="1-0E">SprFinSkonsolidowanaJednostkaInnaWZlotych</sin:KodSprawozdania>
    <sin:WariantSprawozdania>2</sin:WariantSprawozdania>
   </Naglowek>
   <WprowadzenieDoSprawozdaniaFinansowego>
    <P_1>
     <P_1A>
      <dfs:NazwaFirmy>BRAS Spółka Akcyjna</dfs:NazwaFirmy>
      <dfs:Siedziba>
       <dfs:AdresPol>
        <dfs:KodKraju>PL</dfs:KodKraju>
        <dfs:Wojewodztwo>wielkopolskie</dfs:Wojewodztwo>
        <dfs:Powiat>Poznań</dfs:Powiat>
        <dfs:Gmina>Poznań</dfs:Gmina>
        <dfs:Ulica>Gronowa</dfs:Ulica>
        <dfs:NrDomu>22</dfs:NrDomu>
        <dfs:Miejscowosc>Poznań</dfs:Miejscowosc>
        <dfs:KodPocztowy>61-655</dfs:KodPocztowy>
       </dfs:AdresPol>
      </dfs:Siedziba>
     </P_1A>
     <P_1B>Spółka koncentruje swoją działalność na dwóch głównych obszarach:
- kupno i sprzedaż nieruchomości na własny rachunek oraz wynajem i zarządzanie nieruchomościami własnymi lub dzierżawionymi
- działalność związana z odnawialnymi źródłami energii, która obejmuje
- przygotowywanie nowych projektów w obszarach wytwarzania energii ze źródeł odnawialnych,
- doradztwo w zakresie korzystania z uwolnionego rynku energii oraz wykonywanie audytów energetycznych, związanych z potencjalnym wdrożeniem innowacyjnych technologii, a także prowadzenie projektów energetycznych,
-realizacja projektów inwestorskich w zakresie odnawialnych źródeł energii oraz lokalnych źródeł energetycznych i kogeneracyjnych, działalność BRAS S.A. w tym obszarze koncentruje się na opracowaniu i realizacji projektów z pełnym zestawem pozwoleń, przeznaczonych głównie na sprzedaż. Spółka dopuszcza także możliwość samodzielnego, lub wspólnie z pozyskanymi partnerami, wdrożenia i eksploatacji takich projektów.
PKD 6810Z</P_1B>
     <P_1C>6762194632</P_1C>
     <P_1D>0000044204</P_1D>
    </P_1>
    <P_2>
     <P_2A>Alfa Concept Sp. z o. o.  
ul. Gronowa 22
61-655 Poznań</P_2A>
     <P_2B>wynajem nieruchomości</P_2B>
     <P_2C>100</P_2C>
     <P_2D>100</P_2D>
     <P_2E/>
    </P_2>
    <P_3>Sprawozdanie zostało sporządzone przy założeniu kontynuowania działalności. Sprawozdanie nie zawiera danych łącznych. 
Dane jednostek poddanych konsolidacji: 
- podmiot dominujący: BRAS S.A. z siedzibą w Poznaniu
- podmiot zależny: Alfa Concept Sp. z o.o. z siedzibą w Poznaniu 
Przedmiot działalności	68, 20, Z
Udział posiadany przez jednostkę dominującą, wspólnika jednostki współzależnej lub znaczącego inwestora w kapitale (funduszu) podstawowym	100
Udział w całkowitej liczbie głosów, jeżeli jest różny od udziału w kapitale (funduszu) podstawowym	100
Wzajemne powiązania kapitałowe pomiędzy jednostkami objętymi konsolidacją	JEDNOSTKA ZALEŻNA</P_3>
    <P_7>
     <DataOd>2025-01-01</DataOd>
     <DataDo>2025-12-31</DataDo>
    </P_7>
    <P_8>2</P_8>
    <P_9>
     <P_9A>1</P_9A>
     <P_9B>2</P_9B>
     <P_9C>Sprawozdanie finansowe sporządzono przy założeniu kontynuacji działalności jednakże z uwagi na fakt że suma kapitałów zapasowych i rezerwowych oraz 1/3 kapitału podstawowego jeż niższa niż skumulowane straty dalsze istnienie jednostki jest uzależnione od decyzji zgromadzenia akcjonariuszy</P_9C>
    </P_9>
    <P_11>
     <P_11A>Skonsolidowane sprawozdanie finansowe Grupy Kapitałowej BRAS zostało przygotowane zgodnie z przepisami ustawy o rachunkowości. Skonsolidowany rachunek zysków i strat został sporządzony w wariancie porównawczym. Skonsolidowany rachunek przepływów pieniężnych Grupa sporządziła metodą pośrednią. 
2. Zasady konsolidacji
	Jednostki zależne podlegają konsolidacji pełnej w okresie od objęcia nad nimi kontroli przez jednostkę dominującą do czasu ustania kontroli. Wyjątek stanowią jednostki zależne, których dane są nieistotne dla oceny sytuacji finansowej i majątkowej Grupy Kapitałowej. Aktywa i zobowiązania spółki zależnej na dzień włączenia jej do skonsolidowanego sprawozdania finansowego ujmowane są według wartości godziwej. Różnica pomiędzy wartością godziwą tych aktywów i zobowiązań oraz ceną nabycia udziałów powoduje powstanie wartości firmy lub ujemnej wartości firmy, które są wykazywane w odrębnej pozycji skonsolidowanego bilansu odpowiednio jako "wartość firmy jednostek podporządkowanych" lub "ujemna wartość firmy jednostek podporządkowanych". Akcje i udziały w jednostkach stowarzyszonych wyceniane są metodą praw własności.
	Sprawozdania finansowe jednostek zależnych i stowarzyszonych sporządzane są za ten sam okres sprawozdawczy co sprawozdanie finansowe jednostki dominującej. Dla potrzeb konsolidacji, dostosowano zasady rachunkowości stosowane przez spółki zależne do zasad obowiązujących w sprawozdaniu jednostki dominującej.
Wartości niematerialne 
Wartości niematerialne wycenione są w cenie nabycia pomniejszonej o dokonane odpisy amortyzacyjne.
Środki trwałe 
Środki trwałe zawierają również nieruchomości inwestycyjne
Środki trwałe w budowie
Środki trwałe w budowie wyceniane są w wysokości ogółu kosztów pozostających w bezpośrednim związku z ich nabyciem lub wytworzeniem, w tym kosztów finansowych, pomniejszonych o odpisy z tytułu trwałej utraty wartości. 
Inwentarz żywy ujmuje się i wycenia zgodnie z jego przeznaczeniem gospodarczym oraz okresem użytkowania, z uwzględnieniem przepisów ustawy o rachunkowości. Inwentarz żywy klasyfikuje się w zależności od celu jego utrzymywania jako środki trwałe - w przypadku wykorzystywania przez okres dłuższy niż 1 rok na potrzeby działalności jednostki (np. hodowla, reprodukcja, użytkowanie sportowe), Inwentarz żywy ujmuje się w księgach rachunkowych: 
w cenie nabycia - w przypadku zakupu, 
w koszcie wytworzenia - w przypadku własnej hodowli.
Na dzień bilansowy wycenia się według ceny nabycia lub kosztu wytworzenia pomniejszonych o umorzenie oraz odpisy z tytułu trwałej utraty wartości,
Inwentarz żywy zaliczony do środków trwałych podlega amortyzacji przez przewidywany okres ekonomicznej użyteczności, z uwzględnieniem indywidualnych cech biologicznych oraz sposobu wykorzystania (4-8 lat).
Na każdy dzień bilansowy jednostka dokonuje oceny, czy istnieją przesłanki wskazujące na trwałą utratę wartości inwentarza żywego. W przypadku ich wystąpienia dokonuje się odpisu aktualizującego.
Środki trwałe w budowie nie podlegają odpisom amortyzacyjnym do momentu przekazania ich do użytkowania.
Wartość firmy
Inwestycje w jednostkach zależnych nieobjętych metodą konsolidacji pełnej i inne inwestycje długoterminowe
Inwestycje w jednostkach zależnych nieobjętych konsolidacją metodą pełną, a także inne inwestycje długoterminowe wyceniane są według kosztu historycznego pomniejszonego o ewentualne odpisy z tytułu utraty wartości.
Trwała utrata wartości udziałów w jednostkach podporządkowanych nie objętych konsolida</P_11A>
     <P_11A>cją pełną, szacowana jest na każdy dzień bilansowy. W przypadku stwierdzenia, że wartość bilansowa przekracza wartość przewidywanych korzyści ekonomicznych, obniża się ją do ceny sprzedaży netto. Skutki obniżenia wartości inwestycji prezentuje się w kosztach finansowych.
Należności, roszczenia i zobowiązania
Należności wykazuje się w kwocie wymaganej zapłaty, z zachowaniem zasady ostrożnej wyceny. Wartość należności aktualizuje się uwzględniając stopień prawdopodobieństwa ich zapłaty poprzez dokonanie odpisu aktualizującego, zaliczanego odpowiednio do pozostałych kosztów operacyjnych lub do kosztów finansowych - zależnie od rodzaju należności, której dotyczy odpis aktualizujący.
Zobowiązania ujmuje się w księgach rachunkowych w kwocie wymagającej zapłaty.
Należności i zobowiązania wyrażone w walutach obcych wykazuje się na dzień ich powstania według średniego kursu Narodowego Banku Polskiego ogłoszonego dla danej waluty z dnia poprzedzającego ten dzień.
Na dzień bilansowy należności i zobowiązania wyrażone w walutach obcych wycenia się po obowiązującym na ten dzień średnim kursie ogłoszonym dla danej waluty przez Narodowy Bank Polski.
Środki pieniężne i ekwiwalenty środków pieniężnych
Środki pieniężne i ekwiwalenty środków pieniężnych wykazywane są według wartości nominalnej. Spółka stosuje do wyceny środków pieniężnych wyrażonych w walutach obcych średni kurs Narodowego Banku Polskiego obowiązujący na dzień bilansowy. Różnice kursowe dotyczące środków pieniężnych w walutach obcych i operacji sprzedaży walut obcych, zalicza się odpowiednio do kosztów lub przychodów finansowych.
Kapitał podstawowy, kapitał zapasowy 
Kapitał podstawowy reprezentowany jest przez kapitał podstawowy jednostki dominującej, ujęty w wysokości odpowiadającej wartości określonej w statucie i wpisanej w rejestrze sądowym. W kapitale zapasowym ujmowany jest kapitał z emisji akcji powyżej ich wartości nominalnej oraz kapitał z dystrybucji 8% zysku netto na poczet kapitału zapasowego zgodnie z wymogami przepisami kodeksu spółek handlowych, które wymagają aby spółka akcyjna przeznaczała co najmniej 8% rocznego zysku netto na kapitał zapasowy do czasu kiedy osiągnie on wysokość jednej trzeciej kapitału zakładowego.
Podatek dochodowy
Podatek dochodowy wykazany w rachunku zysków i strat obejmuje część bieżącą i część odroczoną.
Bieżące zobowiązanie z tytułu podatku dochodowego jest naliczane zgodnie z przepisami podatkowymi. Wykazywana w rachunku zysków i strat część odroczona stanowi różnicę pomiędzy stanem rezerw i aktywów z tytułu podatku odroczonego na koniec i na początek okresu sprawozdawczego.
Aktywa z tytułu odroczonego podatku dochodowego ustala się w wysokości kwoty przewidzianej w przyszłości do odliczenia od podatku dochodowego, w związku z ujemnymi różnicami przejściowymi, które spowodują w przyszłości zmniejszenie podstawy obliczenia podatku dochodowego oraz straty podatkowej możliwej do odliczenia, ustalonej przy uwzględnieniu zasady ostrożności.
Rezerwę z tytułu odroczonego podatku dochodowego tworzy się w wysokości kwoty podatku dochodowego, wymagającej w przyszłości zapłaty, w związku z występowaniem dodatnich różnic przejściowych, to jest różnic, które spowodują zwiększenie podstawy obliczenia podatku dochodowego w przyszłości.
Wysokość rezerwy i aktywów z tytułu odroczonego podatku dochodowego ustala się przy uwzględnieniu stawek podatku dochodowego obowiązujących w roku powstania obowiązku podatkowego.
Rezerwa i aktywa z tytułu odroczonego podatku do</P_11A>
     <P_11A>chodowego nie są kompensowane dla potrzeb prezentacji w sprawozdaniu finansowym.
 Instrumenty finansowe
Instrumenty finansowe ujmowane są oraz wyceniane zgodnie z Rozporządzeniem Ministra Finansów z dnia 12 grudnia 2001 r. w sprawie szczegółowych zasad uznawania, metod wyceny, zakresu ujawniania i sposobu prezentacji instrumentów finansowych. Zasady wyceny i ujawniania aktywów finansowych opisane w niniejszym punkcie nie dotyczą instrumentów finansowych wyłączonych z Rozporządzenia w tym w szczególności udziałów i akcji w jednostkach podporządkowanych, praw i zobowiązań wynikających z umów leasingowych i ubezpieczeniowych, należności i zobowiązań z tytułu dostaw i usług oraz instrumentów finansowych wyemitowanych przez Spółkę stanowiących jej instrumenty kapitałowe.
Aktywa finansowe dzieli się na:
"	aktywa finansowe przeznaczone do obrotu,
"	pożyczki udzielone i należności własne,
"	aktywa finansowe utrzymywane do terminu wymagalności,
"	aktywa finansowe dostępne do sprzedaży.

Zobowiązania finansowe dzieli się na:
"	zobowiązania finansowe przeznaczone do obrotu,
"	pozostałe zobowiązania finansowe.

Aktywa finansowe wprowadza się do ksiąg rachunkowych na dzień zawarcia kontraktu w cenie nabycia, to jest w wartości godziwej poniesionych wydatków lub przekazanych w zamian innych składników majątkowych, zaś zobowiązania finansowe w wartości godziwej uzyskanej kwoty lub wartości otrzymanych innych składników majątkowych. Przy ustalaniu wartości godziwej na ten dzień uwzględnia się poniesione przez Spółkę koszty transakcji.</P_11A>
     <P_11B>...</P_11B>
     <P_11C>...</P_11C>
     <P_11D>...</P_11D>
     <P_11E>Przychody i koszty rozpoznawane są według zasady memoriałowej, tj. w okresach, których dotyczą, niezależnie od daty otrzymania lub dokonania płatności. Przychody ze sprzedaży uznawane są w momencie, gdy znaczące ryzyko i korzyści wynikające z prawa własności do towarów bądź produktów zostały przekazane nabywcy lub wykazywane są proporcjonalnie do stopnia zakończenia usługi. Przychody ujmuje się w takiej wysokości, w jakiej jest prawdopodobne, że Grupa uzyska korzyści ekonomiczne, które można wiarygodnie wycenić.
Grupa stosuje zasadę przedstawiania w sprawozdaniu finansowym sald i transakcji zgodnie z ich rzeczywistym charakterem i skutkiem ekonomicznym a nie tylko formą prawną.
Pozostałe przychody i koszty operacyjne są to przychody i koszty nie związane bezpośrednio z normalną działalnością Grupy. Przychody i koszty finansowe zawierają odsetki związane z udzielonymi i wykorzystanymi kredytami i pożyczkami, różnice kursowe, prowizje zapłacone i otrzymane, przychody i koszty związane ze sprzedażą papierów wartościowych, odpisy z tytułu utraty wartości inwestycji itp. Przychody z tytułu odsetek są rozpoznawane w momencie ich naliczenia (przy zastosowaniu efektywnej stopy procentowej) jeżeli ich otrzymanie nie jest wątpliwe. Wynik finansowy Grupy w danym roku obrotowym obejmuje wszystkie osiągnięte, przypadające na jej rzecz przychody i obciążające ją koszty związane z tymi przychodami, zgodnie z przedstawionymi wyżej zasadami, pozostałe przychody i koszty operacyjne, wynik wyceny aktywów i pasywów Spółki oraz podatek dochodowy.</P_11E>
     <P_11F>Jednostki zależne podlegają konsolidacji pełnej w okresie od objęcia nad nimi kontroli przez jednostkę dominującą do czasu ustania kontroli. Wyjątek stanowią jednostki zależne, których dane są nieistotne dla oceny sytuacji finansowej i majątkowej Grupy Kapitałowej. Aktywa i zobowiązania spółki zależnej na dzień włączenia jej do skonsolidowanego sprawozdania finansowego ujmowane są według wartości godziwej. Różnica pomiędzy wartością godziwą tych aktywów i zobowiązań oraz ceną nabycia udziałów powoduje powstanie wartości firmy lub ujemnej wartości firmy, które są wykazywane w odrębnej pozycji skonsolidowanego bilansu odpowiednio jako "wartość firmy jednostek podporządkowanych" lub "ujemna wartość firmy jednostek podporządkowanych". Akcje i udziały w jednostkach stowarzyszonych wyceniane są metodą praw własności.
	Sprawozdania finansowe jednostek zależnych i stowarzyszonych sporządzane są za ten sam okres sprawozdawczy co sprawozdanie finansowe jednostki dominującej. Dla potrzeb konsolidacji, dostosowano zasady rachunkowości stosowane przez spółki zależne do zasad obowiązujących w sprawozdaniu jednostki dominującej.</P_11F>
     <P_11G>...</P_11G>
    </P_11>
    <P_12>nie dotyczy</P_12>
    <P_13>Wyłączenia konsolidacyjne
Eliminacji podlegają:
1) wzajemne rozrachunki;
2) przychody i koszty wzajemnych operacji gospodarczych;
3) zyski lub straty zawarte w aktywach.</P_13>
    <P_14>4</P_14>
    <P_15>2</P_15>
   </WprowadzenieDoSprawozdaniaFinansowego>
   <Bilans>
    <sin:Aktywa>
     <dfs:KwotaA>16006922.15</dfs:KwotaA>
     <dfs:KwotaB>20959649.39</dfs:KwotaB>
     <sin:Aktywa_A>
      <dfs:KwotaA>15454954.55</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>17739152.79</dfs:KwotaB>
      <sin:Aktywa_A_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>36550.01</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_A_I_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_I_1>
       <sin:Aktywa_A_I_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_I_2>
       <sin:Aktywa_A_I_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>36550.01</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_I_3>
       <sin:Aktywa_A_I_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_I_4>
      </sin:Aktywa_A_I>
      <sin:Aktywa_A_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_A_II_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_II_1>
       <sin:Aktywa_A_II_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_II_2>
      </sin:Aktywa_A_II>
      <sin:Aktywa_A_III>
       <dfs:KwotaA>13635567.55</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>15537494.28</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_A_III_1>
        <dfs:KwotaA>13635567.55</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>15129494.28</dfs:KwotaB>
        <sin:Aktywa_A_III_1_A>
         <dfs:KwotaA>2088440</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>2088440</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_A_III_1_A>
        <sin:Aktywa_A_III_1_B>
         <dfs:KwotaA>11086016.04</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>12895350.39</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_A_III_1_B>
        <sin:Aktywa_A_III_1_C>
         <dfs:KwotaA>49390.13</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>80841.42</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_A_III_1_C>
        <sin:Aktywa_A_III_1_D>
         <dfs:KwotaA>50721.38</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>63951.74</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_A_III_1_D>
        <sin:Aktywa_A_III_1_E>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>910.73</dfs:KwotaB>
         <dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
          <dfs:NazwaPozycji>f) Inwentarz żywy</dfs:NazwaPozycji>
          <dfs:KwotyPozycji>
           <dfs:KwotaA>361000</dfs:KwotaA>
           <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
          </dfs:KwotyPozycji>
         </dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
        </sin:Aktywa_A_III_1_E>
       </sin:Aktywa_A_III_1>
       <sin:Aktywa_A_III_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_III_2>
       <sin:Aktywa_A_III_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>408000</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_III_3>
      </sin:Aktywa_A_III>
      <sin:Aktywa_A_IV>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_A_IV_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_IV_1>
       <sin:Aktywa_A_IV_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_IV_2>
       <sin:Aktywa_A_IV_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_IV_3>
      </sin:Aktywa_A_IV>
      <sin:Aktywa_A_V>
       <dfs:KwotaA>1801218.18</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1468577.53</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_A_V_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_V_1>
       <sin:Aktywa_A_V_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_V_2>
       <sin:Aktywa_A_V_3>
        <dfs:KwotaA>1801218.18</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>1468577.53</dfs:KwotaB>
        <sin:Aktywa_A_V_3_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_A_V_3_A_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_A_1>
         <sin:Aktywa_A_V_3_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_A_2>
         <sin:Aktywa_A_V_3_A_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_A_3>
         <sin:Aktywa_A_V_3_A_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_A_4>
        </sin:Aktywa_A_V_3_A>
        <sin:Aktywa_A_V_3_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_A_V_3_B_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_B_1>
         <sin:Aktywa_A_V_3_B_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_B_2>
         <sin:Aktywa_A_V_3_B_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_B_3>
         <sin:Aktywa_A_V_3_B_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_B_4>
        </sin:Aktywa_A_V_3_B>
        <sin:Aktywa_A_V_3_C>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_A_V_3_C_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_C_1>
         <sin:Aktywa_A_V_3_C_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_C_2>
         <sin:Aktywa_A_V_3_C_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_C_3>
         <sin:Aktywa_A_V_3_C_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_C_4>
        </sin:Aktywa_A_V_3_C>
        <sin:Aktywa_A_V_3_D>
         <dfs:KwotaA>1801218.18</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>1468577.53</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_A_V_3_D_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_D_1>
         <sin:Aktywa_A_V_3_D_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_D_2>
         <sin:Aktywa_A_V_3_D_3>
          <dfs:KwotaA>1801218.18</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>1468577.53</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_D_3>
         <sin:Aktywa_A_V_3_D_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_A_V_3_D_4>
        </sin:Aktywa_A_V_3_D>
       </sin:Aktywa_A_V_3>
       <sin:Aktywa_A_V_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_V_4>
      </sin:Aktywa_A_V>
      <sin:Aktywa_A_VI>
       <dfs:KwotaA>18168.82</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>696530.97</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_A_VI_1>
        <dfs:KwotaA>18168.82</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>696530.97</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_VI_1>
       <sin:Aktywa_A_VI_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_A_VI_2>
      </sin:Aktywa_A_VI>
     </sin:Aktywa_A>
     <sin:Aktywa_B>
      <dfs:KwotaA>551967.6</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>3220496.6</dfs:KwotaB>
      <sin:Aktywa_B_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3791</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_B_I_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_B_I_1>
       <sin:Aktywa_B_I_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_B_I_2>
       <sin:Aktywa_B_I_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_B_I_3>
       <sin:Aktywa_B_I_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_B_I_4>
       <sin:Aktywa_B_I_5>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>3791</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_B_I_5>
      </sin:Aktywa_B_I>
      <sin:Aktywa_B_II>
       <dfs:KwotaA>211825.04</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1064504.14</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_B_II_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:Aktywa_B_II_1_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_II_1_A_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_II_1_A_1>
         <sin:Aktywa_B_II_1_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_II_1_A_2>
        </sin:Aktywa_B_II_1_A>
        <sin:Aktywa_B_II_1_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_B_II_1_B>
       </sin:Aktywa_B_II_1>
       <sin:Aktywa_B_II_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:Aktywa_B_II_2_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_II_2_A_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_II_2_A_1>
         <sin:Aktywa_B_II_2_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_II_2_A_2>
        </sin:Aktywa_B_II_2_A>
        <sin:Aktywa_B_II_2_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_B_II_2_B>
       </sin:Aktywa_B_II_2>
       <sin:Aktywa_B_II_3>
        <dfs:KwotaA>211825.04</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>1064504.14</dfs:KwotaB>
        <sin:Aktywa_B_II_3_A>
         <dfs:KwotaA>66759.09</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>863444.13</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_II_3_A_1>
          <dfs:KwotaA>66759.09</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>863444.13</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_II_3_A_1>
         <sin:Aktywa_B_II_3_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_II_3_A_2>
        </sin:Aktywa_B_II_3_A>
        <sin:Aktywa_B_II_3_B>
         <dfs:KwotaA>49623.27</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>158722</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_B_II_3_B>
        <sin:Aktywa_B_II_3_C>
         <dfs:KwotaA>95442.68</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>42338.01</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_B_II_3_C>
        <sin:Aktywa_B_II_3_D>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Aktywa_B_II_3_D>
       </sin:Aktywa_B_II_3>
      </sin:Aktywa_B_II>
      <sin:Aktywa_B_III>
       <dfs:KwotaA>340142.56</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>975914.16</dfs:KwotaB>
       <sin:Aktywa_B_III_1>
        <dfs:KwotaA>340142.56</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>975914.16</dfs:KwotaB>
        <sin:Aktywa_B_III_1_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_III_1_A_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_A_1>
         <sin:Aktywa_B_III_1_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_A_2>
         <sin:Aktywa_B_III_1_A_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_A_3>
         <sin:Aktywa_B_III_1_A_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_A_4>
        </sin:Aktywa_B_III_1_A>
        <sin:Aktywa_B_III_1_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_III_1_B_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_B_1>
         <sin:Aktywa_B_III_1_B_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_B_2>
         <sin:Aktywa_B_III_1_B_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_B_3>
         <sin:Aktywa_B_III_1_B_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_B_4>
        </sin:Aktywa_B_III_1_B>
        <sin:Aktywa_B_III_1_C>
         <dfs:KwotaA>272490.39</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>330327.43</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_III_1_C_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>27589.08</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_C_1>
         <sin:Aktywa_B_III_1_C_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_C_2>
         <sin:Aktywa_B_III_1_C_3>
          <dfs:KwotaA>272490.39</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>302738.35</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_C_3>
         <sin:Aktywa_B_III_1_C_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_C_4>
        </sin:Aktywa_B_III_1_C>
        <sin:Aktywa_B_III_1_D>
         <dfs:KwotaA>67652.17</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>645586.73</dfs:KwotaB>
         <sin:Aktywa_B_III_1_D_1>
          <dfs:KwotaA>67652.17</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>645586.73</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_D_1>
         <sin:Aktywa_B_III_1_D_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_D_2>
         <sin:Aktywa_B_III_1_D_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Aktywa_B_III_1_D_3>
        </sin:Aktywa_B_III_1_D>
       </sin:Aktywa_B_III_1>
       <sin:Aktywa_B_III_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Aktywa_B_III_2>
      </sin:Aktywa_B_III>
      <sin:Aktywa_B_IV>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1176287.3</dfs:KwotaB>
      </sin:Aktywa_B_IV>
     </sin:Aktywa_B>
     <sin:Aktywa_C>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
     </sin:Aktywa_C>
     <sin:Aktywa_D>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
     </sin:Aktywa_D>
    </sin:Aktywa>
    <sin:Pasywa>
     <dfs:KwotaA>16006922.15</dfs:KwotaA>
     <dfs:KwotaB>20959649.39</dfs:KwotaB>
     <sin:Pasywa_A>
      <dfs:KwotaA>5656091.47</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>4434943.93</dfs:KwotaB>
      <sin:Pasywa_A_I>
       <dfs:KwotaA>17770240</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>17770240</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_A_I>
      <sin:Pasywa_A_II>
       <dfs:KwotaA>4066966.79</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3879877.7</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_A_II_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_A_II_1>
      </sin:Pasywa_A_II>
      <sin:Pasywa_A_III>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_A_III_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_A_III_1>
      </sin:Pasywa_A_III>
      <sin:Pasywa_A_IV>
       <dfs:KwotaA>6588007.32</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>6588007.32</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_A_IV_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_A_IV_1>
      </sin:Pasywa_A_IV>
      <sin:Pasywa_A_V>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_A_V>
      <sin:Pasywa_A_VI>
       <dfs:KwotaA>-23990270.18</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>-20809528.38</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_A_VI>
      <sin:Pasywa_A_VII>
       <dfs:KwotaA>1221147.54</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>-2993652.71</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_A_VII>
      <sin:Pasywa_A_VIII>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_A_VIII>
     </sin:Pasywa_A>
     <sin:Pasywa_B>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>2345621.51</dfs:KwotaB>
     </sin:Pasywa_B>
     <sin:Pasywa_C>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      <sin:Pasywa_C_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_C_I>
      <sin:Pasywa_C_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:Pasywa_C_II>
     </sin:Pasywa_C>
     <sin:Pasywa_D>
      <dfs:KwotaA>10350830.68</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>14179083.95</dfs:KwotaB>
      <sin:Pasywa_D_I>
       <dfs:KwotaA>311971.82</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>260857.96</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_D_I_1>
        <dfs:KwotaA>55129.82</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>38419.55</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_D_I_1>
       <sin:Pasywa_D_I_2>
        <dfs:KwotaA>20576.21</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_I_2_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_I_2_1>
        <sin:Pasywa_D_I_2_2>
         <dfs:KwotaA>20576.21</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_I_2_2>
       </sin:Pasywa_D_I_2>
       <sin:Pasywa_D_I_3>
        <dfs:KwotaA>236265.79</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>222438.41</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_I_3_1>
         <dfs:KwotaA>192025.87</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>192025.87</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_I_3_1>
        <sin:Pasywa_D_I_3_2>
         <dfs:KwotaA>44239.92</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>30412.54</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_I_3_2>
       </sin:Pasywa_D_I_3>
      </sin:Pasywa_D_I>
      <sin:Pasywa_D_II>
       <dfs:KwotaA>7562388.21</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>8476982.66</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_D_II_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_D_II_1>
       <sin:Pasywa_D_II_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_D_II_2>
       <sin:Pasywa_D_II_3>
        <dfs:KwotaA>7562388.21</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>8476982.66</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_II_3_A>
         <dfs:KwotaA>5967764</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>6879038.31</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_II_3_A>
        <sin:Pasywa_D_II_3_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_II_3_B>
        <sin:Pasywa_D_II_3_C>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_II_3_C>
        <sin:Pasywa_D_II_3_D>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_II_3_D>
        <sin:Pasywa_D_II_3_E>
         <dfs:KwotaA>1594624.21</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>1597944.35</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_II_3_E>
       </sin:Pasywa_D_II_3>
      </sin:Pasywa_D_II>
      <sin:Pasywa_D_III>
       <dfs:KwotaA>1390156.47</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>4315445.79</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_D_III_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_III_1_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Pasywa_D_III_1_A_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Pasywa_D_III_1_A_1>
         <sin:Pasywa_D_III_1_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Pasywa_D_III_1_A_2>
        </sin:Pasywa_D_III_1_A>
        <sin:Pasywa_D_III_1_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_1_B>
       </sin:Pasywa_D_III_1>
       <sin:Pasywa_D_III_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_III_2_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:Pasywa_D_III_2_A_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Pasywa_D_III_2_A_1>
         <sin:Pasywa_D_III_2_A_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Pasywa_D_III_2_A_2>
        </sin:Pasywa_D_III_2_A>
        <sin:Pasywa_D_III_2_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_2_B>
       </sin:Pasywa_D_III_2>
       <sin:Pasywa_D_III_3>
        <dfs:KwotaA>1390156.47</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>4315445.79</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_III_3_A>
         <dfs:KwotaA>707664</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>3479116.05</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_A>
        <sin:Pasywa_D_III_3_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_B>
        <sin:Pasywa_D_III_3_C>
         <dfs:KwotaA>7159</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_C>
        <sin:Pasywa_D_III_3_D>
         <dfs:KwotaA>453990.18</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>546123.39</dfs:KwotaB>
         <sin:Pasywa_D_III_3_D_1>
          <dfs:KwotaA>453990.18</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>546123.39</dfs:KwotaB>
         </sin:Pasywa_D_III_3_D_1>
         <sin:Pasywa_D_III_3_D_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:Pasywa_D_III_3_D_2>
        </sin:Pasywa_D_III_3_D>
        <sin:Pasywa_D_III_3_E>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_E>
        <sin:Pasywa_D_III_3_F>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_F>
        <sin:Pasywa_D_III_3_G>
         <dfs:KwotaA>211267.9</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>285553.41</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_G>
        <sin:Pasywa_D_III_3_H>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>3072.94</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_H>
        <sin:Pasywa_D_III_3_I>
         <dfs:KwotaA>10075.39</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>1580</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_III_3_I>
       </sin:Pasywa_D_III_3>
       <sin:Pasywa_D_III_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_D_III_4>
      </sin:Pasywa_D_III>
      <sin:Pasywa_D_IV>
       <dfs:KwotaA>1086314.18</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1125797.54</dfs:KwotaB>
       <sin:Pasywa_D_IV_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:Pasywa_D_IV_1>
       <sin:Pasywa_D_IV_2>
        <dfs:KwotaA>1086314.18</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>1125797.54</dfs:KwotaB>
        <sin:Pasywa_D_IV_2_1>
         <dfs:KwotaA>1046656.82</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>1086140.18</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_IV_2_1>
        <sin:Pasywa_D_IV_2_2>
         <dfs:KwotaA>39657.36</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>39657.36</dfs:KwotaB>
        </sin:Pasywa_D_IV_2_2>
       </sin:Pasywa_D_IV_2>
      </sin:Pasywa_D_IV>
     </sin:Pasywa_D>
    </sin:Pasywa>
   </Bilans>
   <RZiS>
    <sin:RZiSPor>
     <sin:A>
      <dfs:KwotaA>4300021.07</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>8580098.8</dfs:KwotaB>
      <sin:A_J>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:A_J>
      <sin:A_I>
       <dfs:KwotaA>4300021.07</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>8580098.8</dfs:KwotaB>
      </sin:A_I>
      <sin:A_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:A_II>
      <sin:A_III>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:A_III>
      <sin:A_IV>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:A_IV>
     </sin:A>
     <sin:B>
      <dfs:KwotaA>3033955.18</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>8513645.53</dfs:KwotaB>
      <sin:B_I>
       <dfs:KwotaA>410777.37</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>447944.35</dfs:KwotaB>
      </sin:B_I>
      <sin:B_II>
       <dfs:KwotaA>1518936.86</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1750828.42</dfs:KwotaB>
      </sin:B_II>
      <sin:B_III>
       <dfs:KwotaA>373288.91</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3104669.81</dfs:KwotaB>
      </sin:B_III>
      <sin:B_IV>
       <dfs:KwotaA>281093.15</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>329205.66</dfs:KwotaB>
       <sin:B_IV_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:B_IV_1>
      </sin:B_IV>
      <sin:B_V>
       <dfs:KwotaA>253780.54</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>2112271.04</dfs:KwotaB>
      </sin:B_V>
      <sin:B_VI>
       <dfs:KwotaA>44086.7</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>406136.73</dfs:KwotaB>
       <sin:B_VI_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>79265.21</dfs:KwotaB>
       </sin:B_VI_1>
      </sin:B_VI>
      <sin:B_VII>
       <dfs:KwotaA>151991.65</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>362589.52</dfs:KwotaB>
      </sin:B_VII>
      <sin:B_VIII>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:B_VIII>
     </sin:B>
     <sin:C>
      <dfs:KwotaA>1266065.89</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>66453.27</dfs:KwotaB>
     </sin:C>
     <sin:D>
      <dfs:KwotaA>38998.44</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>2387072.51</dfs:KwotaB>
      <sin:D_I>
       <dfs:KwotaA>38998.12</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>984000</dfs:KwotaB>
      </sin:D_I>
      <sin:D_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:D_II>
      <sin:D_III>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>362219.59</dfs:KwotaB>
      </sin:D_III>
      <sin:D_IV>
       <dfs:KwotaA>0.32</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1040852.92</dfs:KwotaB>
      </sin:D_IV>
     </sin:D>
     <sin:E>
      <dfs:KwotaA>160126.21</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>822849.62</dfs:KwotaB>
      <sin:E_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:E_I>
      <sin:E_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>673971.81</dfs:KwotaB>
      </sin:E_II>
      <sin:E_III>
       <dfs:KwotaA>160126.21</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>148877.81</dfs:KwotaB>
      </sin:E_III>
     </sin:E>
     <sin:F>
      <dfs:KwotaA>1144938.12</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>1630676.16</dfs:KwotaB>
     </sin:F>
     <sin:G>
      <dfs:KwotaA>196748.69</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>163899.4</dfs:KwotaB>
      <sin:G_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:G_I_A>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:G_I_A_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:G_I_A_1>
       </sin:G_I_A>
       <sin:G_I_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:G_I_B_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:G_I_B_1>
       </sin:G_I_B>
      </sin:G_I>
      <sin:G_II>
       <dfs:KwotaA>177784.34</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>159935.31</dfs:KwotaB>
       <sin:G_II_J>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:G_II_J>
      </sin:G_II>
      <sin:G_III>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:G_III_J>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:G_III_J>
      </sin:G_III>
      <sin:G_IV>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3964.09</dfs:KwotaB>
      </sin:G_IV>
      <sin:G_V>
       <dfs:KwotaA>18964.35</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:G_V>
     </sin:G>
     <sin:H>
      <dfs:KwotaA>722001.25</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>1163826.04</dfs:KwotaB>
      <sin:H_I>
       <dfs:KwotaA>551824.95</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>913826.04</dfs:KwotaB>
       <sin:H_I_J>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:H_I_J>
      </sin:H_I>
      <sin:H_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:H_II_J>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:H_II_J>
      </sin:H_II>
      <sin:H_III>
       <dfs:KwotaA>140000</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:H_III>
      <sin:H_IV>
       <dfs:KwotaA>30176.3</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>250000</dfs:KwotaB>
      </sin:H_IV>
     </sin:H>
     <sin:I>
      <dfs:KwotaA>719294.98</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
     </sin:I>
     <sin:J>
      <dfs:KwotaA>1338980.54</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>630748.62</dfs:KwotaB>
     </sin:J>
     <sin:K>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>3464094.4</dfs:KwotaB>
      <sin:K_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3464094.4</dfs:KwotaB>
      </sin:K_I>
      <sin:K_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:K_II>
     </sin:K>
     <sin:L>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      <sin:L_I>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:L_I>
      <sin:L_II>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:L_II>
     </sin:L>
     <sin:M>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
     </sin:M>
     <sin:N>
      <dfs:KwotaA>1338980.54</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>-2833345.78</dfs:KwotaB>
     </sin:N>
     <sin:O>
      <dfs:KwotaA>117833</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>39915</dfs:KwotaB>
     </sin:O>
     <sin:P>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>123355.29</dfs:KwotaB>
     </sin:P>
     <sin:R>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>2963.36</dfs:KwotaB>
     </sin:R>
     <sin:S>
      <dfs:KwotaA>1221147.54</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>-2993652.71</dfs:KwotaB>
     </sin:S>
    </sin:RZiSPor>
   </RZiS>
   <RachPrzeplywow>
    <sin:PrzeplywyPosr>
     <sin:A>
      <sin:A_I>
       <dfs:KwotaA>1221147.75</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>-2993652.71</dfs:KwotaB>
      </sin:A_I>
      <sin:A_II>
       <dfs:KwotaA>326136.83</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3794511.78</dfs:KwotaB>
       <sin:A_II_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>-2963.36</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_1>
       <sin:A_II_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_2>
       <sin:A_II_3>
        <dfs:KwotaA>410777.37</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>447944.35</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_3>
       <sin:A_II_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>3464094.4</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_4>
       <sin:A_II_5>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_5>
       <sin:A_II_6>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_6>
       <sin:A_II_7>
        <dfs:KwotaA>374040.61</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>550170.04</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_7>
       <sin:A_II_8>
        <dfs:KwotaA>-758293.1</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_8>
       <sin:A_II_9>
        <dfs:KwotaA>79613.86</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>41030.35</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_9>
       <sin:A_II_10>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>-3791</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_10>
       <sin:A_II_11>
        <dfs:KwotaA>-58779.56</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>922791.09</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_11>
       <sin:A_II_12>
        <dfs:KwotaA>62849.41</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>185886.44</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_12>
       <sin:A_II_13>
        <dfs:KwotaA>89387.51</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>-894425.51</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_13>
       <sin:A_II_14>
        <dfs:KwotaA>126540.73</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>-916225.02</dfs:KwotaB>
       </sin:A_II_14>
      </sin:A_II>
      <sin:A_III>
       <dfs:KwotaA>1547284.58</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>800859.07</dfs:KwotaB>
      </sin:A_III>
     </sin:A>
     <sin:B>
      <sin:B_I>
       <dfs:KwotaA>38998.12</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1205221.86</dfs:KwotaB>
       <sin:B_I_1>
        <dfs:KwotaA>38998.12</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>1018959.35</dfs:KwotaB>
       </sin:B_I_1>
       <sin:B_I_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:B_I_2>
       <sin:B_I_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>168262.51</dfs:KwotaB>
        <sin:B_I_3_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:B_I_3_A>
        <sin:B_I_3_B>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>168262.51</dfs:KwotaB>
         <sin:B_I_3_B_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:B_I_3_B_1>
         <sin:B_I_3_B_2>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:B_I_3_B_2>
         <sin:B_I_3_B_3>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>168262.51</dfs:KwotaB>
         </sin:B_I_3_B_3>
         <sin:B_I_3_B_4>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:B_I_3_B_4>
         <sin:B_I_3_B_5>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:B_I_3_B_5>
        </sin:B_I_3_B>
       </sin:B_I_3>
       <sin:B_I_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>18000</dfs:KwotaB>
       </sin:B_I_4>
      </sin:B_I>
      <sin:B_II>
       <dfs:KwotaA>797884.63</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1682.17</dfs:KwotaB>
       <sin:B_II_1>
        <dfs:KwotaA>361000</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:B_II_1>
       <sin:B_II_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:B_II_2>
       <sin:B_II_3>
        <dfs:KwotaA>312100.36</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:B_II_3_A>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:B_II_3_A>
        <sin:B_II_3_B>
         <dfs:KwotaA>312100.36</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         <sin:B_II_3_B_1>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:B_II_3_B_1>
         <sin:B_II_3_B_2>
          <dfs:KwotaA>312100.36</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </sin:B_II_3_B_2>
        </sin:B_II_3_B>
       </sin:B_II_3>
       <sin:B_II_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:B_II_4>
       <sin:B_II_5>
        <dfs:KwotaA>124784.27</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>1682.17</dfs:KwotaB>
        <dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
         <dfs:NazwaPozycji>Inne wydatki inwestycyjne- środki pieniężne jednostki zależnej</dfs:NazwaPozycji>
         <dfs:KwotyPozycji>
          <dfs:KwotaA>124784.27</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </dfs:KwotyPozycji>
        </dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
       </sin:B_II_5>
      </sin:B_II>
      <sin:B_III>
       <dfs:KwotaA>-758886.51</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>1203539.69</dfs:KwotaB>
      </sin:B_III>
     </sin:B>
     <sin:C>
      <sin:C_I>
       <dfs:KwotaA>63569</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>478050</dfs:KwotaB>
       <sin:C_I_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_I_1>
       <sin:C_I_2>
        <dfs:KwotaA>63569</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>478050</dfs:KwotaB>
       </sin:C_I_2>
       <sin:C_I_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_I_3>
       <sin:C_I_4>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_I_4>
      </sin:C_I>
      <sin:C_II>
       <dfs:KwotaA>1429901.63</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>2304621.32</dfs:KwotaB>
       <sin:C_II_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_1>
       <sin:C_II_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_2>
       <sin:C_II_3>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_3>
       <sin:C_II_4>
        <dfs:KwotaA>793357.75</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>1444306.34</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_4>
       <sin:C_II_5>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_5>
       <sin:C_II_6>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_6>
       <sin:C_II_7>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_7>
       <sin:C_II_8>
        <dfs:KwotaA>636543.88</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>610291.82</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_8>
       <sin:C_II_9>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>250023.16</dfs:KwotaB>
       </sin:C_II_9>
      </sin:C_II>
      <sin:C_III>
       <dfs:KwotaA>-1366332.63</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>-1826571.32</dfs:KwotaB>
      </sin:C_III>
     </sin:C>
     <sin:D>
      <dfs:KwotaA>-577934.56</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>177827.44</dfs:KwotaB>
     </sin:D>
     <sin:E>
      <dfs:KwotaA>-577934.56</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>177827.44</dfs:KwotaB>
      <sin:E_1>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:E_1>
     </sin:E>
     <sin:F>
      <dfs:KwotaA>645586.73</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>467759.29</dfs:KwotaB>
     </sin:F>
     <sin:G>
      <dfs:KwotaA>67652.17</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>645586.73</dfs:KwotaB>
      <sin:G_1>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:G_1>
     </sin:G>
    </sin:PrzeplywyPosr>
   </RachPrzeplywow>
   <ZestZmianWKapitale>
    <sin:I>
     <dfs:KwotaA>4434943.93</dfs:KwotaA>
     <dfs:KwotaB>8788810.74</dfs:KwotaB>
     <sin:I_1>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
     </sin:I_1>
    </sin:I>
    <sin:IA>
     <dfs:KwotaA>4434943.93</dfs:KwotaA>
     <dfs:KwotaB>8788810.74</dfs:KwotaB>
     <sin:IA_1>
      <dfs:KwotaA>17770240</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>17770240</dfs:KwotaB>
      <sin:IA_1_1>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_1_1_A>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:IA_1_1_A_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_1_1_A_1>
       </sin:IA_1_1_A>
       <sin:IA_1_1_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:IA_1_1_B_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_1_1_B_1>
       </sin:IA_1_1_B>
      </sin:IA_1_1>
      <sin:IA_1_2>
       <dfs:KwotaA>17770240</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>17770240</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_1_2>
     </sin:IA_1>
     <sin:IA_4>
      <dfs:KwotaA>3879877.7</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>3967381.74</dfs:KwotaB>
      <sin:IA_4_1>
       <dfs:KwotaA>187089.09</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_4_1_A>
        <dfs:KwotaA>187089.09</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:IA_4_1_A_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_4_1_A_1>
        <sin:IA_4_1_A_2>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_4_1_A_2>
        <sin:IA_4_1_A_3>
         <dfs:KwotaA>187089.09</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_4_1_A_3>
       </sin:IA_4_1_A>
       <sin:IA_4_1_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>87504.04</dfs:KwotaB>
        <sin:IA_4_1_B_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>87504.04</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_4_1_B_1>
       </sin:IA_4_1_B>
      </sin:IA_4_1>
      <sin:IA_4_2>
       <dfs:KwotaA>4066966.79</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>3879877.7</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_4_2>
     </sin:IA_4>
     <sin:IA_5>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      <sin:IA_5_1>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_5_1_A>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_5_1_A>
       <sin:IA_5_1_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:IA_5_1_B_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_5_1_B_1>
       </sin:IA_5_1_B>
      </sin:IA_5_1>
      <sin:IA_5_2>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_5_2>
     </sin:IA_5>
     <sin:IA_6>
      <dfs:KwotaA>6588007.32</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>6588007.32</dfs:KwotaB>
      <sin:IA_6_1>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_6_1_A>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_6_1_A>
       <sin:IA_6_1_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_6_1_B>
      </sin:IA_6_1>
      <sin:IA_6_2>
       <dfs:KwotaA>6588007.32</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>6588007.32</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_6_2>
     </sin:IA_6>
     <sin:IA_7>
      <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
     </sin:IA_7>
     <sin:IA_8>
      <dfs:KwotaA>-20809528.38</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>-19449314.28</dfs:KwotaB>
      <sin:IA_8_1>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_8_1_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_8_1_1>
       <sin:IA_8_1_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_8_1_2>
      </sin:IA_8_1>
      <sin:IA_8_2>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_8_2_A>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <sin:IA_8_2_A_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        </sin:IA_8_2_A_1>
       </sin:IA_8_2_A>
       <sin:IA_8_2_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_8_2_B>
      </sin:IA_8_2>
      <sin:IA_8_3>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_8_3>
      <sin:IA_8_4>
       <dfs:KwotaA>20809528.38</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>19449314.28</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_8_4_1>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_8_4_1>
       <sin:IA_8_4_2>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
       </sin:IA_8_4_2>
      </sin:IA_8_4>
      <sin:IA_8_5>
       <dfs:KwotaA>20809528.38</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>19449314.28</dfs:KwotaB>
       <sin:IA_8_5_A>
        <dfs:KwotaA>3180741.8</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>-1360214.1</dfs:KwotaB>
        <dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
         <dfs:NazwaPozycji>-pokrycia strat z lat poprzednich</dfs:NazwaPozycji>
         <dfs:KwotyPozycji>
          <dfs:KwotaA>2993652.71</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </dfs:KwotyPozycji>
         <dfs:Podpozycja>
          <dfs:NazwaPozycji>- przeniesienie zysku jednostki zależnej na kapitał zapasowy</dfs:NazwaPozycji>
          <dfs:KwotyPozycji>
           <dfs:KwotaA>187089.09</dfs:KwotaA>
           <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
          </dfs:KwotyPozycji>
         </dfs:Podpozycja>
        </dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
        <sin:IA_8_5_A_1>
         <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
         <dfs:KwotaB>-1360214.1</dfs:KwotaB>
         <dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
          <dfs:NazwaPozycji>- korekty konsolidacyjne</dfs:NazwaPozycji>
          <dfs:KwotyPozycji>
           <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
           <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
          </dfs:KwotyPozycji>
         </dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
        </sin:IA_8_5_A_1>
       </sin:IA_8_5_A>
       <sin:IA_8_5_B>
        <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
        <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
        <dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
         <dfs:NazwaPozycji>- korekty konsolidacyjne</dfs:NazwaPozycji>
         <dfs:KwotyPozycji>
          <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
          <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
         </dfs:KwotyPozycji>
        </dfs:PozycjaUszczegolawiajaca>
       </sin:IA_8_5_B>
      </sin:IA_8_5>
      <sin:IA_8_6>
       <dfs:KwotaA>23990270.18</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>20809528.38</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_8_6>
      <sin:IA_8_7>
       <dfs:KwotaA>-23990270.18</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>-20809528.38</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_8_7>
     </sin:IA_8>
     <sin:IA_9>
      <dfs:KwotaA>1221147.54</dfs:KwotaA>
      <dfs:KwotaB>-2993652.71</dfs:KwotaB>
      <sin:IA_9_A>
       <dfs:KwotaA>1221147.54</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_9_A>
      <sin:IA_9_B>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>-2993652.71</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_9_B>
      <sin:IA_9_C>
       <dfs:KwotaA>0</dfs:KwotaA>
       <dfs:KwotaB>0</dfs:KwotaB>
      </sin:IA_9_C>
     </sin:IA_9>
    </sin:IA>
    <sin:II>
     <dfs:KwotaA>5656091.47</dfs:KwotaA>
     <dfs:KwotaB>4434943.93</dfs:KwotaB>
    </sin:II>
    <sin:III>
     <dfs:KwotaA>5656091.47</dfs:KwotaA>
     <dfs:KwotaB>4434943.93</dfs:KwotaB>
    </sin:III>
   </ZestZmianWKapitale>
   <DodatkoweInformacjeIObjasnieniaJednostkaInna>
    <NazwaJednostki>BRAS</NazwaJednostki>
    <DodatkoweInformacjeIObjasnienia>
     <dfs:Opis>informacja_dodatkowa</dfs:Opis>
     <dfs:Plik>
      <dfs:Nazwa>Informacja_dodatkowa_konsolidacja_Bras_2025.docx</dfs:Nazwa>
      <dfs:Zawartosc>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</dfs:Zawartosc>
     </dfs:Plik>
    </DodatkoweInformacjeIObjasnienia>
   </DodatkoweInformacjeIObjasnieniaJednostkaInna>
  </SkonsolidowanaJednostkaInna>
 </TrescDokumentu>
<ds:Signature xmlns:ds="http://www.w3.org/2000/09/xmldsig#" Id="ID-5b81b529-2a7d-461f-83dc-af32b6924c60">
<ds:SignedInfo Id="ID-00a98fe1-c4b9-4cca-ad41-5bc2323844ad"><ds:CanonicalizationMethod Algorithm="http://www.w3.org/TR/2001/REC-xml-c14n-20010315"/>
<ds:SignatureMethod Algorithm="http://www.w3.org/2001/04/xmldsig-more#rsa-sha256"/>
<ds:Reference Id="ID-2ff71423-f7e5-488a-8253-9aebc7f4ed29" URI=""><ds:Transforms><ds:Transform Algorithm="http://www.w3.org/TR/1999/REC-xpath-19991116"><ds:XPath xmlns="http://uri.etsi.org/01903/v1.3.2#">not(ancestor-or-self::ds:Signature)</ds:XPath>
</ds:Transform>
</ds:Transforms>
<ds:DigestMethod Algorithm="http://www.w3.org/2001/04/xmlenc#sha256"/>
<ds:DigestValue>G51a5LgRt4RstmQya8BHnInFBGY8PQU6Ze2koLxwYww=</ds:DigestValue>
</ds:Reference>
<ds:Reference Id="ID-a07345d4-4567-44ba-9f89-639df1e4d30e" Type="http://uri.etsi.org/01903#SignedProperties" URI="#ID-884f1430-9b97-4350-9b24-a6728757b891"><ds:DigestMethod Algorithm="http://www.w3.org/2001/04/xmlenc#sha256"/>
<ds:DigestValue>RXl4IvHiKbzEnddpE6c0GRRyWIW3pfOLWhVAkMOrv08=</ds:DigestValue>
</ds:Reference>
</ds:SignedInfo>
<ds:SignatureValue Id="ID-02898d6c-1b24-4e85-93d9-0f3e29ebe6f9">qDHngl9bSL0qzfl9+f6p7ydnCUZv4tTE5HsYKiHklCJJkIrtcDnbmSN8uMEiAnHK
Hcty+D7QeBJrnC4bapq66Vwhmy1enkY57iX6WC/ZMQNbGOV++//yitz98EEZ23tx
M4AXncGPBmyuZJ//e5sjuOtV7WU6ztD5obv1YTJp1C2cYsDHJm2t5X0zMccAwEmf
Bg08IgNt55tJVPvohNvji8f7JlaaoqN87vqjrup+xghgKFrD1rAb5Uz6PdFKPjtq
GWCb+fRX5ovDEauey7oTsNF80JYunoxnUtf7MlO4fUjNdp2n62e/sEnKS0WbpUxN
AvgHnY0l4Ndk8omhk/4JplaerUPOTkEXdLbdNJ0egfEPd+BvjtwnMaOQw6R/G4/p
rbYp+I/m4pOzkCb33WcDCnBcsBPCaydkeuRrkA9EOrJDypSbdZhLvcN+ci1XRWRc
0a05fejLJotyM8Fz3qziczn/f8WOCVp0zNcGvZK2cRMh0zUHtPlFAB0N2h+oAood</ds:SignatureValue>
<ds:KeyInfo><ds:X509Data><ds:X509Certificate>MIIHXjCCBUagAwIBAgIUX9+fsLvQBXxzEAU4AjjSDdm00c4wDQYJKoZIhvcNAQEL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</ds:X509Certificate>
</ds:X509Data>
</ds:KeyInfo>
<ds:Object><xades:QualifyingProperties xmlns:xades="http://uri.etsi.org/01903/v1.3.2#" Id="ID-92cec9a7-2745-4596-a165-8f35dac5a4fd" Target="#ID-5b81b529-2a7d-461f-83dc-af32b6924c60"><xades:SignedProperties Id="ID-884f1430-9b97-4350-9b24-a6728757b891"><xades:SignedSignatureProperties><xades:SigningTime>2026-03-23T16:09:01Z</xades:SigningTime>
<xades:SigningCertificate><xades:Cert><xades:CertDigest><ds:DigestMethod Algorithm="http://www.w3.org/2001/04/xmlenc#sha256"/>
<ds:DigestValue>ENMTFzZko4i/B7h0/tpHMki8xppDhnXtRcTPbyqHr2o=</ds:DigestValue>
</xades:CertDigest>
<xades:IssuerSerial><ds:X509IssuerName>2.5.4.97=#0c10564154504c2d35323630333030353137,CN=COPE SZAFIR - Kwalifikowany,O=Krajowa Izba Rozliczeniowa S.A.,C=PL</ds:X509IssuerName>
<ds:X509SerialNumber>547341100400342555957402342314015500160176804302</ds:X509SerialNumber>
</xades:IssuerSerial>
</xades:Cert>
</xades:SigningCertificate>
</xades:SignedSignatureProperties>
<xades:SignedDataObjectProperties><xades:DataObjectFormat ObjectReference="#ID-2ff71423-f7e5-488a-8253-9aebc7f4ed29"><xades:Description>Dokument w formacie xml [XML]</xades:Description>
<xades:MimeType>application/octet-stream</xades:MimeType>
</xades:DataObjectFormat>
<xades:CommitmentTypeIndication><xades:CommitmentTypeId><xades:Identifier>http://uri.etsi.org/01903/v1.2.2#ProofOfApproval</xades:Identifier>
</xades:CommitmentTypeId>
<xades:AllSignedDataObjects/>
</xades:CommitmentTypeIndication>
</xades:SignedDataObjectProperties>
</xades:SignedProperties>
</xades:QualifyingProperties>
</ds:Object>
</ds:Signature></Dokument>