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        中國(guó)股市流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度

        2012-01-07 09:14:18黎克俊姚潔強(qiáng)沈豪杰
        統(tǒng)計(jì)與決策 2012年9期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性個(gè)股流動(dòng)性

        黎克俊,姚潔強(qiáng),黃 峰,沈豪杰

        (1.西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,西安710061;2.浙商銀行總行 風(fēng)險(xiǎn)管理部,杭州310006)

        0 引言

        作為市場(chǎng)之靈魂,流動(dòng)性構(gòu)成了市場(chǎng)的最重要的基石,沒有流動(dòng)性便沒有了市場(chǎng)。因此對(duì)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度問題就顯得非常重要。近年來,針對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究成為了熱點(diǎn)問題。然而,我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組成的問題卻鮮有學(xué)者關(guān)注,而這顯然與系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的在實(shí)踐中的意義不對(duì)稱,特別地,對(duì)于投資者來講,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的大小尤其重要,因?yàn)橄到y(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不可能通過投資組合被分散掉,對(duì)于流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)而言亦是如此。

        在國(guó)外,Chordia,Roll和 Subrahmanyam、Hasbrouck和Seppi[1]以及Huberman和Halka等學(xué)者首次對(duì)美國(guó)股市個(gè)股流動(dòng)性中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行了實(shí)證研究,然而上述學(xué)者的研究對(duì)象是坐市商制度下的報(bào)價(jià)驅(qū)動(dòng)交易市場(chǎng),和我國(guó)股市指令驅(qū)動(dòng)交易市場(chǎng)有著很大的不同,他們的研究方法不能夠直接移植到中國(guó)股市流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究中來,而國(guó)內(nèi)學(xué)者宋逢明和譚慧[2]曾利用2001年2月~2002年6月滬深交易所所有A股的高頻交易數(shù)據(jù),參考選擇了絕對(duì)買賣價(jià)差、相對(duì)買賣價(jià)差、有效買賣價(jià)差的絕對(duì)值和相對(duì)值、以及報(bào)價(jià)深度作為個(gè)股流動(dòng)性指標(biāo),構(gòu)建了一個(gè)市場(chǎng)測(cè)度模型對(duì)系統(tǒng)流動(dòng)性進(jìn)行了檢驗(yàn)。但是,他們的研究局限于流動(dòng)性系統(tǒng)性之有無,未能計(jì)算流動(dòng)性共性之大小,也未能深入解釋影響流動(dòng)性共性之因素。這就為本文提供了良好的機(jī)會(huì),本文旨在構(gòu)建一種不僅能否測(cè)量流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)有無而且能夠精確計(jì)算流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)大小的模型,以便能夠從根本意義上回應(yīng)投資者對(duì)流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注。

        1 模型的構(gòu)建

        和以往學(xué)者不同,本文采用非流動(dòng)性指標(biāo)來測(cè)度流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的大小。而宋逢明和譚慧[2]則沿用了Chordia,Roll和Subrahmanyam[3]以及Brockman和Chung[4]的流動(dòng)性共性檢驗(yàn)?zāi)P?,采用了買賣價(jià)差和報(bào)價(jià)深度指標(biāo)來測(cè)度流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),其中流動(dòng)性變量是前后交易日的流動(dòng)性水平的變化率。一般地,當(dāng)變量的時(shí)間序列存在單位根時(shí)才有必要進(jìn)行差分處理,而對(duì)一個(gè)平穩(wěn)的變量進(jìn)行差分處理會(huì)造成過度差分,反而有可能使變量產(chǎn)生自相關(guān)。包括價(jià)差和深度指標(biāo)的流動(dòng)性指標(biāo)一般都是平穩(wěn)的,因此理論上,簡(jiǎn)單地前后交易日差分處理是不恰當(dāng)?shù)摹R虼?,上述?jì)量方法存在很大的缺陷,因此,本文提出了直接利用流動(dòng)性水平變量進(jìn)行系統(tǒng)性檢驗(yàn)的改進(jìn)方法。

        1.1 非流動(dòng)性指標(biāo)的構(gòu)建

        采用日非流動(dòng)性指標(biāo)表示每個(gè)股票和市場(chǎng)組合每個(gè)交易日的流動(dòng)性水平,該指標(biāo)由黃峰和楊朝軍[5]提出,并在其實(shí)證研究中取得了較好效果。非流動(dòng)性指標(biāo)的計(jì)算方法是單位時(shí)間內(nèi)單位成交金額所引起的價(jià)格振動(dòng)幅度:

        其中,illjt表示j證券在第t日的流動(dòng)性,Vjt表示第t日內(nèi)所完成的成交金額,是股票j在第t日的價(jià)格振幅(即(當(dāng)日最高價(jià)-當(dāng)日最低價(jià))/當(dāng)日開盤價(jià)),價(jià)格振幅是以百分比表示的。從上式可以看出,若t日內(nèi)、單位成交金額所引起的價(jià)格振幅越大,則表示流動(dòng)性越差,即非流動(dòng)性越大,所以我們又稱該指標(biāo)為非流動(dòng)性指標(biāo)。

        市場(chǎng)組合的日非流動(dòng)性指標(biāo)是樣本股的日非流動(dòng)性指標(biāo)的等權(quán)重平均:

        其中Ntd是第t月內(nèi)的第d日的樣本股個(gè)數(shù)。

        1.2 個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的共性占比的測(cè)度模型

        因?yàn)樵谥付鲃?dòng)性水平的代理指標(biāo)即非流動(dòng)性指標(biāo)之后,用該指標(biāo)衡量的流動(dòng)性水平的波動(dòng)方差是對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量,所以把個(gè)股流動(dòng)性方差分解為與市場(chǎng)組合流動(dòng)性的方差相關(guān)的部分和無關(guān)的部分,即系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)部分和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)部分,就能夠估計(jì)出其中系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)部分占比。我國(guó)股市絕大部分個(gè)股流動(dòng)性都是與大盤同步運(yùn)動(dòng),所以我們用如下模型對(duì)個(gè)股流動(dòng)性與市場(chǎng)流動(dòng)性之間的關(guān)系進(jìn)行擬合估計(jì):

        illj,t表示股票j的非流動(dòng)性大小,aillt表示市場(chǎng)組合的非流動(dòng)性大小。cj為截距項(xiàng),βj為個(gè)股非流動(dòng)性的敏感系數(shù),反映了個(gè)股非流動(dòng)性中隨市場(chǎng)整體非流動(dòng)性變化而變化的系統(tǒng)性部分。假定ej,t的條件均值為零,方差有限,表示與aillt不相關(guān)的殘差項(xiàng),因此它將隨著投資組合中股票數(shù)量的增多和權(quán)重的分散而趨于相互抵消掉。對(duì)方程兩邊求方差,則:

        2 數(shù)據(jù)選擇和實(shí)證分析

        2.1 數(shù)據(jù)選擇

        我們從Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫選用中國(guó)滬深股市的日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行流動(dòng)性分析,我們選擇的樣本期間是1995年1月3日到2010年12月30日,共3886個(gè)觀測(cè)日。首先我們選取了2004年6月以前上市的股票。由于我國(guó)股市曾長(zhǎng)期存在的操縱、關(guān)聯(lián)交易和莊家對(duì)敲等違規(guī)交易行為對(duì)實(shí)證分析市場(chǎng)流動(dòng)性行為產(chǎn)生阻礙,因此為盡量減小統(tǒng)計(jì)誤差,我們又對(duì)股票按下列標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了精心地選擇:

        (1)研究期間內(nèi)的股票剔除了特別處理(ST)股、特別轉(zhuǎn)讓(PT)股和長(zhǎng)期停牌股票,這是為了盡量去除我國(guó)股市長(zhǎng)期存在操縱、關(guān)聯(lián)交易和莊家對(duì)敲等違規(guī)行為對(duì)實(shí)證分析的影響。而且,ST股和PT股的日漲跌幅限制是5%,而其它股票則是10%,剔除這些股票也是為了不讓交易規(guī)則差異影響我們的分析結(jié)果。

        (2)我們把被媒體曝光以及曾發(fā)生連續(xù)三個(gè)以上跌停板但當(dāng)時(shí)公司經(jīng)營(yíng)狀況沒有明顯變化而且與整個(gè)大市走勢(shì)不相符的股票以莊股對(duì)待而剔除掉。

        (3)為正確反映本文所涉及的收益率變量,個(gè)股收盤價(jià)都是對(duì)派息、送配股和增發(fā)新股等進(jìn)行復(fù)權(quán)調(diào)整后的價(jià)格。

        (4)剔除股票剛上市交易第一個(gè)月的數(shù)據(jù),并且如果在某個(gè)月內(nèi)的交易不足15天則剔除該股票在此月的數(shù)據(jù)。另外,用非流動(dòng)性指標(biāo)表示流動(dòng)性水平,則須剔除交易全天都封在漲跌停板價(jià)格的數(shù)據(jù),因?yàn)樵摻灰兹盏姆橇鲃?dòng)性值計(jì)算會(huì)是零,不能反映實(shí)際的流動(dòng)性水平。

        這樣處理后,研究期間內(nèi)歷年共有136個(gè)代表性股票達(dá)到以上條件。這些樣本股票代表了研究期間內(nèi)各時(shí)期的整個(gè)市場(chǎng)組合,而個(gè)股研究對(duì)象是上述已選定的1996年以前上市的136個(gè)股票,這樣能保證每個(gè)股票都有足夠長(zhǎng)的流動(dòng)性交易數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

        136個(gè)股票中50個(gè)是深市股票,其余86個(gè)為滬市股票,屬于滬深300指數(shù)成分股的股票有46個(gè)。按照MSCI和S&P聯(lián)合發(fā)布的全球行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GICS),136個(gè)股票分屬八個(gè)不同的經(jīng)濟(jì)部門大類,見表1。

        表1 GICS標(biāo)準(zhǔn)下136個(gè)樣本股票所屬的經(jīng)濟(jì)部門

        這136個(gè)股票代表了不同行業(yè)和地域的上市公司,盡管樣本數(shù)量較少,但已經(jīng)對(duì)滬深股市具有一定的代表性。136只個(gè)股樣本的日非流動(dòng)性指標(biāo)數(shù)據(jù)(共421801個(gè)觀測(cè)值)的基本統(tǒng)計(jì)特征見表2。

        表2136 只個(gè)股樣本非流動(dòng)性指標(biāo)的日數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)量(1996~2010年)

        2.2 實(shí)證結(jié)果

        2.2.1.個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)性占比的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)

        使用上述的136個(gè)股票樣本數(shù)據(jù)來衡量我國(guó)股市的個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)共性占比。按照方程(1)對(duì)1996~2010年之間的每個(gè)股票分別進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果見表3。

        表3 個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中系統(tǒng)性占比的估計(jì)結(jié)果

        表3顯示,流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的比例平均為0.421,與孫培源和施東暉[6]計(jì)算的股票價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)中系統(tǒng)性部分的平均比例(0.392)差不多相等,孫培源和施東暉估計(jì)股價(jià)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)用的方法與本文類似,這也是多數(shù)文獻(xiàn)采用的基本方法,考慮到方法上的可比性,所以引用孫培源和施東暉的估計(jì)結(jié)果。由此看,我國(guó)股市的個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中有接近一半的部分能被市場(chǎng)組合的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)解釋。

        為了檢驗(yàn)上述估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性和考察不同發(fā)展階段的差異,我們把整個(gè)樣本按時(shí)間先后分為前后兩個(gè)子樣本:一個(gè)是1996.1.2日到2000.12.30日,另一個(gè)是2001.1.2日到2010.12.30日。估計(jì)結(jié)果見表4和表5。

        表4 個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中系統(tǒng)性占比的估計(jì)結(jié)果(子樣本:1996.1.2~2000.12.30)

        表5 個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)中系統(tǒng)性占比的估計(jì)結(jié)果(子樣本:2001.1.2~2010.12.30)

        對(duì)比表4和表5,均值水平由1996~2000年期間的0.495降到了2001~2010年期間的0.297,盡管系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例仍然不小,但下降幅度還是比較明顯的。為判斷這個(gè)下降幅度在統(tǒng)計(jì)上是否顯著,我們需要求出前后均值水平差值(即14個(gè)百分點(diǎn))的t統(tǒng)計(jì)量,計(jì)算公式為:

        其中,Rj,t0和Rj,t1分別指股票j在前一子樣本期間和后一子樣本期間的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例的估計(jì)值。

        由公式(3)和(4),前后均值差的t統(tǒng)計(jì)量為6.739,在雙尾1%水平上顯著。因此,2001~2010年期間我國(guó)股市的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的比例顯著地下降了。為了結(jié)論的穩(wěn)健性,筆者還把母樣本劃分為更多的子樣本(子樣本要求至少有一年的交易數(shù)據(jù))進(jìn)行同樣的回歸,結(jié)果顯示在2001年之前的那些子樣本回歸取得了一致的估計(jì)結(jié)果,而2001~2010年期間的子樣本回歸結(jié)果則基本一致,即系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例在2001年之前各子樣本基本在40%以上,而在2001~2010年期間各子樣本都降到了30%左右。

        和美國(guó)市場(chǎng)流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比21.7%及香港市場(chǎng)流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比23.8%相比,我國(guó)的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比仍然較高,這可能是因?yàn)闇罟墒刑赜械摹罢呤小碧攸c(diǎn)決定了中國(guó)股市的波動(dòng)率較高,特別是我國(guó)處于市場(chǎng)建設(shè)初期的特殊階段,很多小市值公司容易被冠以各種題材概念(例如殼資源、資產(chǎn)重組等)而受到過度炒作。但不管怎么講,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例的下降也為投資者通過組合投資把流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)盡量分散掉的愿望提供了越來越大的可行性。

        2.2.2 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)改善的原因

        滬深股市流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的下降可能來自于“飛向流動(dòng)性”行為的影響,Amihud,mendelson和Wood[7]認(rèn)為,整個(gè)市場(chǎng)流動(dòng)性變差的時(shí)候,投資者將偏好持有流動(dòng)性相對(duì)好的股票,會(huì)把投資從流動(dòng)性差的股票轉(zhuǎn)移到流動(dòng)性好的股票中去。這將導(dǎo)致流動(dòng)性相對(duì)好的股票在受到系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)因素影響而流動(dòng)性下降的同時(shí),還受到相反作用方向的“飛向流動(dòng)性”行為的影響而緩解了流動(dòng)性下降趨勢(shì)。

        用136個(gè)股票在某段期間內(nèi)的日非流動(dòng)性平均值作為各個(gè)股票在該段期間內(nèi)的非流動(dòng)性衡量值,則在子樣本1996~2000年期間里,股票的非流動(dòng)性大小與股票的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.008,對(duì)應(yīng)的雙尾p值為0.93,Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)也只有-0.03,對(duì)應(yīng)的雙尾p值為0.65。因此,在2001年之前,股票的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比與自身的流動(dòng)性好壞、規(guī)模大小沒有關(guān)系,股票的流動(dòng)性價(jià)值體現(xiàn)不出來。

        而在子樣本2001~2010年期間,股票非流動(dòng)性大小與股票的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.31,對(duì)應(yīng)的雙尾p值為0.000(小數(shù)點(diǎn)三位后舍去),Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)則有0.36,對(duì)應(yīng)的雙尾p值為0.000。因此,在2001年以后,股票的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比已經(jīng)開始與自身的非流動(dòng)性水平正相關(guān),流動(dòng)性越差的股票則流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比傾向于越大,而流動(dòng)性好的股票則得到投資者青睞而受大市影響程度小,顯示出投資者的“飛向流動(dòng)性”行為。因此,股票的流動(dòng)性價(jià)值已經(jīng)開始拉開差距。

        當(dāng)把2001年前后兩個(gè)子樣本里每個(gè)股票的流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例進(jìn)行相減,然后計(jì)算這些變化量和股票的非流動(dòng)性大小之間的相關(guān)系數(shù),可得Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.33,對(duì)應(yīng)的雙尾p值為0.000(小數(shù)點(diǎn)三位后舍去),Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)則有-0.35,對(duì)應(yīng)的雙尾p值為0.000。這說明,股票的非流動(dòng)性越?。鲃?dòng)性越好)則系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例在2001~2010年期間減小的傾向越大,這進(jìn)一步驗(yàn)證了投資者存在“飛向流動(dòng)性”的行為。由此得出一個(gè)結(jié)論:整個(gè)市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)的改善更多是來自那些流動(dòng)性好的股票。

        3 結(jié)論

        對(duì)投資者來說,流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)有多大是一個(gè)影響證券投資收益的重要問題。本文針對(duì)我國(guó)股市的特殊性,修正了Chordia,Roll和Subrahmanyam、Brockman和Chung以及宋逢明和譚慧用于系統(tǒng)性檢驗(yàn)的流動(dòng)性變量處理方法,采用非流動(dòng)性指標(biāo),對(duì)比印證了滬深股市存在顯著的系統(tǒng)性流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),所不同的是,我們的檢驗(yàn)簡(jiǎn)便易行和更為準(zhǔn)確,實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn):在滬深股市的個(gè)股流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)中,在1996~2001年期間系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比平均為0.495,而到了2001~2010年期間系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比降到了0.297,流動(dòng)性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的下降的原因來自于“飛向流動(dòng)性”行為,流動(dòng)性越好的股票,其系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占比在2001~2010年期間的下降幅度越大,越傾向于具有較小的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例,顯示出投資者“飛向流動(dòng)性”的行為特征。

        [1]Hasbrouck,J.,Seppi,D.Common Factors in Prices,Order Flows and Liquidity[J].Journal of Financial Economics,2001,(59).

        [2]宋逢明,譚慧.訂單驅(qū)動(dòng)型市場(chǎng)的系統(tǒng)流動(dòng)性:一個(gè)基于中國(guó)股市的實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)論叢,2005,(3).

        [3]Chordia,T.,Roll,R.,Subrahmanyam.A.Commonality in Liquidity[J].Journal of Financal Economics,2000,(59).

        [4]Brockman,P.,Chung,D.Commonality in Liquidity:Evidence from an Order-driven Market Structure[J].Journal of Financial Research,2002,(25).

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