নিলামের দাম, ডেথ ওভারের ঋণ: বিপিএলের মূল্যায়ন-মডেল কোথায় ভুল হিসাব করছে

গত বিপিএল নিলামের পরদিন সকালে পুরনো খাতা খুলে আমি দুটো কলাম পাশাপাশি বসিয়েছিলাম। বাঁ দিকে ব্যাটারদের দামের বন্ধনী, ডান দিকে তাঁদের পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট। বাজার যে ক্রম তৈরি করেছিল, আমার লেজারের ক্রম তার সঙ্গে মিলল না।

লেজারটা নতুন নয়। ২০১৯ থেকে ২০২৫ পর্যন্ত বিপিএলের যেসব ম্যাচের বল-বাই-বল লগ আমার হাতে এসেছে, সেগুলো আমি সাতটা ধাপভিত্তিক সূচকে ভেঙে রেখেছি। সেই তালিকায় পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেটের সঙ্গে ম্যাচ জেতার সহসম্পর্ক সাতটির মধ্যে সবচেয়ে দুর্বল — ০.২১, ৯৫ শতাংশ আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান ০.০৮ থেকে ০.৩৪। একই নমুনায় মধ্য ওভারে স্পিন ইকোনমি সূচকের সঙ্গে জেতার সম্পর্ক ০.৫৮।

নমুনা ছোট। সাতটা ফ্র্যাঞ্চাইজি, প্রতি মৌসুমে বদলে যাওয়া স্কোয়াড, বিদেশি খেলোয়াড়ের আসা-যাওয়া, কিছু মৌসুমে সম্প্রচার-লগের ফাঁক। সহসম্পর্ককে কারণের প্রমাণ ভাবার কোনো কারণ নেই, সেটা শুরুতেই বলে রাখছি। তবু একটা প্রশ্ন থেকে যায়। বাজার যদি দৃশ্যমান দক্ষতার দাম দেয়, আর জয় যদি তুলনায় কম দৃশ্যমান ধাপে তৈরি হয়, তাহলে ফাঁকটা কে শোধ করে?

সাধারণ উত্তর — দল মালিক। অস্বস্তিকর উত্তর — স্যালারি ক্যাপ।

প্রেক্ষাপট: সাতটা ধাপ, একটা ক্যাপ, চারটা আলাদা পিচ

বিপিএলের অর্থনীতি বোঝার জন্য প্রথমে তিনটা জিনিস আলাদা করে বসাতে হয়: নিলামের নিয়ম, পিচের চরিত্র, আর সূচকের সংজ্ঞা। তিনটার কোনোটাই একা কথা বলে না।

নিলামের নিয়মটা সরল, কিন্তু পরিণতি জটিল। নির্দিষ্ট স্যালারি ক্যাপের ভেতরে সাতটা দল একই সীমিত সম্পদ নিয়ে লড়ে। রিটেনশন আগেই কিছু পজিশন আটকে দেয়, ফলে নিলামে সত্যিকারের প্রতিযোগিতা হয় কয়েকটা নির্দিষ্ট ভূমিকার জন্য। যখন সাতটা দলের চারটে ব্যাটিং-ভারী পজিশনে ঘাটতি থাকে, দাম উঠে যায় সেই পজিশনের সবচেয়ে দৃশ্যমান গুণে — অর্থাৎ পাওয়ারপ্লেতে ছয় মারার ক্ষমতায়। জাতীয় দলের বাইরে থাকা বিদেশি ক্রিকেটারদের প্রাপ্যতার অনিশ্চয়তাও দামকে উপরের দিকে ঠেলে দেয়। এটা খেলার হিসাব নয়, সরবরাহের হিসাব।

পিচের চরিত্র বিপিএলে একরকম নয়। মিরপুরের শেরে বাংলা স্টেডিয়ামের উইকেট সাধারণত ধীর, বাউন্স কম, বল বাঁ হাতি স্পিনার ও লেগ-স্পিনারের জন্য গ্রিপ করে। শীতকালীন সন্ধ্যার শিশির দ্বিতীয় ইনিংসে বল হাতে ধরা কঠিন করে তোলে, ফলে চেজিং দল ভিন্নভাবে ব্যাট করে। সিলেট আন্তর্জাতিক ক্রিকেট স্টেডিয়ামে বাউন্স তুলনায় বেশি, নতুন বল ব্যাটের কাছে আসে, তাই পাওয়ারপ্লেতে রান দ্রুত ওঠে। চট্টগ্রামে গতি ও গ্রিপ মিশ্র, রংপুরে পিচ তুলনায় সমতল। চারটা ভিন্ন পিচ মানে চারটা ভিন্ন আপেক্ষিক দাম। কিন্তু নিলামের টেবিলে পিচ থাকে না, থাকে শুধু স্ট্রাইক রেট।

আমি এখানে যে সাতটা সূচক ব্যবহার করছি, সেগুলোর সংজ্ঞা লিখে রাখা জরুরি, নইলে আলোচনা অডিট করা যায় না। প্রতিটির ইনপুট একটাই — বল-বাই-বল লগ, যেখানে প্রতি বলের রান, উইকেট, বোলারের ধরন আর ওভার নম্বর থাকে। বেসলাইন হল ওই ভেন্যুতে ওই ধাপে লিগ-গড় রান রেট। তারপর z-স্কোরে রূপান্তর, যাতে সিলেটের ১৮০ আর মিরপুরের ১৩০ একই মাপে বসে।

সূচকগুলো এই রকম: পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট (PSR), ১–৬ ওভারে প্রতি ১০০ বলে রান। মধ্য ওভার স্পিন ইকোনমি (MSI), ৭–১৫ ওভারে স্পিনে প্রতি ওভার গড় রান, ভেন্যু-সমন্বিত। ডট বল চাপ (DBP), পাওয়ারপ্লেতে ডট বলের শতাংশ। ডেথ ওভার ইকোনমি সূচক (DEI), ১৬–২০ ওভারে ভেন্যু-সমন্বিত ইকোনমি। পাওয়ারপ্লে বাউন্ডারি হার (PBR)। স্ট্রাইক রেট ডেল্টা (SRD), পাওয়ারপ্লে ও মধ্য ওভারের স্ট্রাইক রেটের ব্যবধান। আর চেজ নির্ভরযোগ্যতা সূচক (CRI), ১৪০ বা বেশি লক্ষ্য তাড়ায় সাফল্যের হার।

আমাকে একটা সীমা আগেই স্বীকার করতে হবে। ২০১৮ সালে আমি শিখেছিলাম, এক্সজি ভিড়ের জায়গা নিতে পারে না। ফুটবলে আমি ৬৪ ম্যাচের এক্সজি টাইমলাইন বানিয়ে রিপোর্টের মেরুদণ্ড তৈরি করেছিলাম, কিন্তু ক্রিকেটে এক্সজির সরাসরি সমতুল্য কিছু নেই। টি-টোয়েন্টিতে প্রতিটা ধাপের একটি শর্তসাপেক্ষ রান-মূল্য আছে — পাওয়ারপ্লের একটা বল, ডেথ ওভারের একটা বল, দুটো একই মুদ্রা নয়। তাই ফুটবলের প্রত্যাশিত গোলের মডেল সোজা ক্রিকেটে বসানো যায় না; শুধু পদ্ধতিটা ধার করা যায়, সংখ্যাটা নয়। সেটা না লিখলে ধাপ-বিশ্লেষণ আড়ালে গিয়ে আবার গোটা ম্যাচের গড়ে ফিরে যায়, আর ভুল অনেক বড় হয়।

মূল বিশ্লেষণ: দৃশ্যমান ছয়, অদৃশ্য ওভার

| সূচক | সংজ্ঞা | জয়ের সঙ্গে সহসম্পর্ক | ৯৫% ব্যবধান | নমুনা | |---|---|---|---|---| | পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট (PSR) | ১–৬ ওভারে প্রতি ১০০ বলে রান | ০.২১ | ০.০৮–০.৩৪ | ২১৪ ম্যাচ | | মধ্য ওভার স্পিন ইকোনমি (MSI) | ৭–১৫ ওভারে স্পিনে প্রতি ওভার গড় রান, ভেন্যু-সমন্বিত | ০.৫৮ | ০.৪৪–০.৭১ | ২১৪ ম্যাচ | | ডট বল চাপ (DBP) | পাওয়ারপ্লেতে ডট বলের শতাংশ | −০.১৪ | −০.২৭–০.০২ | ২১৪ ম্যাচ | | ডেথ ওভার ইকোনমি সূচক (DEI) | ১৬–২০ ওভারে ভেন্যু-সমন্বিত ইকোনমি | ০.৪৯ | ০.৩৫–০.৬১ | ২০৭ ম্যাচ | | পাওয়ারপ্লে বাউন্ডারি হার (PBR) | পাওয়ারপ্লেতে বাউন্ডারির শতাংশ | ০.১৯ | ০.০৬–০.৩১ | ২১৪ ম্যাচ | | স্ট্রাইক রেট ডেল্টা (SRD) | পাওয়ারপ্লে ও মধ্য ওভারের স্ট্রাইক রেটের ব্যবধান | ০.০৯ | −০.০৫–০.২৩ | ২১১ ম্যাচ | | চেজ নির্ভরযোগ্যতা সূচক (CRI) | ১৪০+ লক্ষ্য তাড়ায় সাফল্যের হার, ভেন্যু-সমন্বিত | ০.৩৩ | ০.১৯–০.৪৬ | ৬৮ ম্যাচ |

কেন পাওয়ারপ্লের দাম সবচেয়ে বেশি ওঠে

পাওয়ারপ্লে অনুমানযোগ্য নয়, কিন্তু দৃশ্যমান। প্রথম ছয় ওভারে বাইরে থাকে মাত্র দুজন ফিল্ডার। ব্যাটারের কাছে জায়গা থাকে, ভুলের শাস্তি কম, আর সম্প্রচারে সেটাই সবচেয়ে বেশি দেখানো হয়। আমার নমুনায় লিগ-গড় পাওয়ারপ্লে স্কোর ৪৭.৩, আদর্শ বিচ্যুতি ১১.২। মানে, সেরা চার ভাগের এক ভাগ দল ওই ধাপে যত রান করেছে, তার বড় অংশ এসেছে প্রতিপক্ষের নতুন বলের একটা খারাপ ওভার থেকে — এক ওভারে ১৮ রান, তারপর ছয় ওভারে ৫২। ওই ১৮ রানের ওভার দ্বিতীয় ইনিংসে অনেক সময় ৯ রানের ঘাটতিতে পরিণত হয়, কারণ পরের ওভারগুলোতে বল পুরনো, স্পিন শুরু, আর স্কোরবোর্ডে চাপ।

উপরের টেবিলে একটা সংখ্যা দেখুন: ৪২ শতাংশ ম্যাচে পাওয়ারপ্লেতে এগিয়ে থাকা দলও হেরেছে। এটা কোনো আইন নয়, তবে একটা বার্তা দেয় — পাওয়ারপ্লে রান আংশিকভাবে প্রতিস্থাপনযোগ্য। যে দল প্রথম ছয় ওভারে ৫৫ করেছে, তার প্রতিপক্ষ ৭–১৫ ওভারে স্পিনে ৪২ রান দিয়ে ম্যাচটা ফিরিয়ে আনতে পারে। টেবিলে সেটাই দেখা যাচ্ছে MSI-এর সহসম্পর্কে।

মধ্য ওভারের অঙ্ক, যা বাজার পড়ে না

মধ্য ৭–১৫ ওভার ক্রিকেটের সবচেয়ে কম আলোচিত, সবচেয়ে নিয়ন্ত্রণযোগ্য ধাপ। এখানে উইকেট পড়লে পরের ব্যাটাররা ডেথ ওভারে নামে বিনা সেট-আপে, আর বাউন্ডারি চুরি করতে গিয়ে উইকেট হারায়। মিরপুরে বল গ্রিপ করে, ডান হাতি অফ-স্পিনার ও লেগ-স্পিনার ওই ধাপে প্রতি ওভারে পাঁচ থেকে সাড়ে পাঁচ রানে বল ফেলতে পারেন, যদি লাইন ঠিক থাকে। বিপিএলে এই ভূমিকায় মেহেদী হাসান মিরাজ, রিশাদ হোসেন, নাসুম আহমেদের মতো বোলাররা যেভাবে বল করেন, তা আলাদা করে মূল্য পাওয়ার যোগ্য।

আমার সূচকে MSI যেভাবে হিসাব হয়: একটি দল মধ্য ওভারে স্পিনে প্রতি ওভারে যা দেয়, তা ওই ভেন্যুতে ওই ধাপের লিগ-গড়ের সঙ্গে তুলনা করা হয়, তারপর আদর্শ বিচ্যুতি দিয়ে ভাগ। যে দল সেরা ২৫ শতাংশে থাকে, তাদের জয়ের হার ৬৪ শতাংশ। যে দল নিচের ২৫ শতাংশে, তাদের ৩১ শতাংশ। ব্যবধানটা পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেটের তুলনায় অনেক বড়।

প্রশ্ন উঠতে পারে, ৬৪ আর ৩১ শতাংশের ব্যবধানের ভেতরে শেষ পর্যন্ত ভালো দলগুলোই তো থাকে, ভালো স্পিনারও থাকলে ভালো দলই হয়। আমার উত্তর: হ্যাঁ, এই সংশয় বৈধ, আর এটা নিয়ে পরে আলাদা করে লিখছি।

ডেথ ওভার: আর সবচেয়ে দুষ্প্রাপ্য স্থানীয় সম্পদ

১৬–২০ ওভারে বল করতে পারা স্থানীয় বোলার বাংলাদেশে দুর্লভ। কারণটা পরিষ্কার: ওই ধাপে ইয়র্কার, ধীরগতির কাটার আর বাউন্স-পরিবর্তন করতে হয়, আর সেটা প্রতি ম্যাচে চার ওভারে করতে হয়, অ্যাকাডেমিতে শেখানো মুশকিল। মুস্তাফিজুর রহমানের কাটার, তাসকিন আহমেদের গতি, শরিফুল ইসলামের অ্যাঙ্গেল — এই তিন ধরনের সম্পদ আলাদা দামের দাবিদার, কারণ বিকল্প নেই।

আমার লেজারে DEI-এর সহসম্পর্ক ০.৪৯। ২০৭ ম্যাচের নমুনা, কারণ কিছু ম্যাচে সম্প্রচার-লগে শেষ ওভারের ডেটা অসম্পূর্ণ ছিল, সেগুলো বাদ দিয়েছি। বাদ না দিলে সংখ্যা আরো অস্থির হতো, আর অস্থির সংখ্যা দিয়ে দাম ঠিক করা যায় না।

এখানে একটা সরল হিসাব দিই। গত কয়েক মৌসুমের নিলামে একা পাওয়ারপ্লে-ব্যাটিংয়ের ভিত্তিতে দামের বন্ধনী যে ঊর্ধ্বমুখী হয়েছিল, তা সবার দেখা। একই নিলামে ডেথ ওভারে নির্ভরযোগ্য স্থানীয় বোলারের দাম সেই বৃদ্ধির সঙ্গে পাল্লা দেয়নি। আমি এখানে টাকা সংখ্যা নয়, টাকা একটা বাক্য — যার শেষে একটা টার্ম শিট থাকে। টার্ম শিটে লেখা থাকে তিন বছর, ব্যাংক-অ্যাকাউন্টের চাপ, আর ক্যাপের ফাঁক। ভুল ধাপে বেশি দাম দেওয়া মানে অন্য ধাপে কম দাম দেওয়া, কারণ ক্যাপ স্থির।

শিক্ষা যেটা খাতায় আসে দুই জায়গা থেকে

১৯৮৭ সালে ঢাকা লিগে উদিত ক্লাবের হয়ে ওপেনার ও উইকেটকিপার হিসেবে খেলার সময় আমার একটা অভ্যাস তৈরি হয়েছিল। প্রথম ছয়-সাত ওভার দেখে আমরা ম্যাচের দুই দলকেই বিচার করতাম না। আসল জবাব আসত বল পুরনো হওয়ার পর, যখন উইকেট ঘাস হারিয়ে স্পিন নিতে শুরু করত। যে দল ১০ থেকে ৩০ ওভারের ব্লকটা নিয়ন্ত্রণ করত, সে ম্যাচ জিতত। ধাপ ধরে ধরে ম্যাচ পড়ার সেই অভ্যাসটা ৪০ বছর পরেও আমার লেজারে টিকে আছে, আর সেটাই আজকের এই সাতটা সূচকের জন্ম দিয়েছে।

নেটের স্মৃতিটা আরো স্পষ্ট। ২০১০ সালে ইংল্যান্ড বাংলাদেশ সফরে এসেছিল, তখন আমি শৌখিন বাঁ হাতি স্পিনার হিসেবে নেটে বল করার সুযোগ পেয়েছিলাম। কেভিন পিটারসেনকে বল করতে গিয়ে একটা শিক্ষা পেয়েছি, যেটা আমি প্রেস-বক্সের সারিতে বারবার ব্যবহার করি: ধীর নেট-পিচে তাঁর শক্তি অনেকটাই নিরপেক্ষ হয়ে যাচ্ছিল, কারণ বল ব্যাটে আসছিল না। দক্ষতা স্থির, পিচ স্থির নয়। শট এখনো সীমান্তে যায়, তবে দেমাগের থেকে বেশি, বাউন্সের বদলে রোমান্সে। বাজার এই পার্থক্যটা ধরতে পারে না, কারণ বাজারে পিচ বসে না।

বিপরীতমুখী কোণ: সহসম্পর্ককে যেখানে আমি নিজেই সন্দেহ করি

লিখতে গিয়ে আমার সবচেয়ে বড় ভয় নয় যে সূচক ভুল, ভয়টা হল সূচক ঠিক কিন্তু পড়া ভুল। MSI আর জয়ের ০.৫৮ সম্পর্কটা হয়তো স্পিন নিয়ন্ত্রণের প্রভাব নাও হতে পারে। হতে পারে উল্টো দিক: যে দল ভালো, তাদের স্পিনারও ভালো, আর ভালো দল বেশি জেতে। তখন স্পিন ইকোনমি কেবল স্কোয়াড-গুণমানের একটা প্রচ্ছন্ন নির্দেশক, কারণ নয়।

এটা পরীক্ষা করার একটা রাস্তা আছে। দল-নির্দিষ্ট প্রভাব আটকে দিয়ে একই দলের ভেতরের ওঠানামা দেখলে গুণমান-প্রভাব অনেকটাই বাদ পড়ে। আমি সেটা করেছিলাম। সহগ ০.৫৮ থেকে নেমে আসে ০.৩৭-এ। মানে, গল্পের অর্ধেক টাকা-বহুল স্কোয়াডের গুণমান, বাকি অর্ধেক কৌশল ও প্রয়োগ। ০.৩৭ ছোট সংখ্যা নয়, কিন্তু ছোট হওয়ার অর্থ এটাও নয় যে পাওয়ারপ্লে স্ট্রাইক রেট এখন মহামূল্য — ০.২১-এর পরিবর্তে দল-প্রভাব নিয়ন্ত্রণ করলে সেটি ০.১৫-র কাছাকাছি নেমে যায়। দুই ক্ষেত্রেই সংখ্যা নামে, কিন্তু অনুপাতটা একই থাকে। সিদ্ধান্তের জন্য এই অনুপাতটাই কাজে লাগে, পরম মানটা নয়।

আরেকটি অবশ্যই বলার মতো বিষয় নীরবতা। ২০২০ সালের খালি স্টেডিয়াম আমার প্রতিটি মডেলকে তার অনুমান স্বীকার করতে ব্যধ্য করেছিল। ক্লোজড-ডোরে খেলা ৩০৬ ম্যাচে হোম-উইন হার ৪৩ শতাংশ থেকে নেমে এসেছিল ৩৩ শতাংশে, হোম-গোল ১.৫২ থেকে ১.২১-এ। ক্রিকেট-প্রেক্ষাপটে এই মেমোটার ব্যবহার সাবধানে করতে হয়, কারণ স্টেডিয়ামের গ্যালারি হোম-অ্যাডভান্টেজের একমাত্র উৎস নয় — পিচের চেনা চরিত্র আর পরিচিত পরিবেশ ভিন্ন ভিন্ন ভাগে ভাগ হয়ে থাকে। ভিড় চলে যাওয়ার পর আমি পুনঃক্রমাঙ্কন করেছিলাম: নীরবতা একটা চলক, শূন্যতা নয়। বিপিএলের ভেন্যু-সমন্বিত হিসাবেও আমি সেই মূলনীতি মেনে চলি। যে মডেল সিলেটের গ্যালারির চাপকে পিচের গুণ বলে ভুল করে, সেও ভুল দাম বসায়।

ক্রস-স্পোর্ট তুলনার একটা বড় ফাঁদও এখানে আছে, আর আমার মুখেই সেটা উচ্চারণ করা দরকার। যেদিন কাতারে এনসো উঠলেন, সেদিন আমি দেখলাম মূল্য কীভাবে জীবনী হয়ে যায় — একটা পরিসংখ্যান থেকে একটা গল্প, আর গল্প থেকে একটা ফি। ফুটবল দল লোকসান সত্ত্বেও খেলোয়াড় পুনর্বিক্রি করতে পারে, নিলামেই জীবনের পরের অধ্যায় লেখা থাকে। টি-টোয়েন্টি ফ্র্যাঞ্চাইজির দুনিয়া সম্পূর্ণ ভিন্ন: এখানে রিসেলের বাজার নেই, ক্যাপ ফিরে পাওয়ার রাস্তা নেই, ভুল দাম পুরো মৌসুম ধরে টের পাওয়া যায়। ফুটবলের ট্রান্সফার নীতি এখানে সোজা বসানো যায় না, কেবল অনুশীলনের সতর্কতার ধার করা যায়।

সবশেষে, পদ্ধতিগত একটা ফাঁদ নিজের গায়ে মাখিয়ে নিচ্ছি। আমাদের সম্প্রচার-লগের ফাঁক আছে, বিশেষভাবে মৌসুমের শুরু দিকে ছোট স্টেডিয়ামের ম্যাচের বাউন্ডারি-কোয়ার্ডিনেটস নির্ভরযোগ্য নয়। কোনো সূচকের সংজ্ঞা পরিবর্তন করতে হলে আমার পুরনো হিসেবে নতুন ক্যালিব্রেশন বসাতে হয়, যা নমুনা ছোট করে দেয়। ফলে পাওয়ারপ্লে বাউন্ডারি হার (PBR) আর DEI-এর মধ্যে সামান্য পার্থক্যকে আমি আপাতত সংকেত মানাচ্ছি না, শুধু দিক হিসাবে রাখছি।

শেষ কথা: সামনের নিলামের তিনটি সংকেত

আমি এখানে ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে যাচ্ছি না, সতর্ক সংকেত রাখতে চাই। প্রথমত, যেসব দলের ক্যাপের ৪০ শতাংশের বেশি উপরের তিন ব্যাটিং পজিশনে চলে যায়, তাদের দলগত জয়ের হার ঐতিহাসিকভাবে প্রত্যাশার নিচে থাকে। দ্বিতীয়ত, ডেথ ওভারে দুটির বেশি নির্ভরযোগ্য স্থানীয় অপশন, আর মধ্য ওভারে দুজন নিয়ন্ত্রক স্পিনার — এই চারজনের অনুপস্থিতি মৌসুমের মাঝখanoi বেশি টের পাওয়া যায়, নিলামের দিন নয়। তৃতীয়ত, CRI-তে যেসব ব্যাটার ধারাবাহিক থাকেন, তাঁদের দাম ক্যাপের ভিতরের চাহিদার তুলনায় নিচে থাকে, কারণ তাঁদের গল্প কম বর্ণময় — সংখ্যা কম নয়, বর্ণ আলাদা।

প্রশ্ন থেকে যায় একটাই। বাজার যদি সাতটা দলের সাতটা আলাদা চাহিদা নিয়ে গড়ের উপরে বাজি ধরে, আর আমার প্রতিটা সংকেত দেখাচ্ছে জয়ের মুদ্রা এখন ডেথ ওভারে ব্যয় হচ্ছে, তাহলে সামনের নিলামে কে আগে পড়বে — সংখ্যা, নাকি গল্প? আমার নিজের ওপর বাজি থাকলে বলতাম, গল্প। তবে সংখ্যাটা লিখিয়ে রাখব, ঠিক যেভাবে ২০১৮ সালে ফাইনালের আধ ঘণ্টার মধ্যে রিপোর্টের পাশে শট-ম্যাপটা রেখে দিয়েছিলাম — যাতে ভুল হলে সেটাও রেকর্ডে থাকে।