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        經(jīng)濟(jì)周期對企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的影響研究

        2017-07-04 12:39:34史家亮楊碩杰范偉陽毛成振賈帥
        對外經(jīng)貿(mào) 2017年5期
        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)周期現(xiàn)金流量

        史家亮 楊碩杰 范偉陽 毛成振 賈帥

        [摘要]研究宏觀經(jīng)濟(jì)周期對財(cái)務(wù)預(yù)警的影響,對建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型來預(yù)測財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。以DRC宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)為標(biāo)準(zhǔn),在引入現(xiàn)金流量指標(biāo)的基礎(chǔ)上,對不同經(jīng)濟(jì)周期分別進(jìn)行Logistic財(cái)務(wù)預(yù)警模型實(shí)證研究,根據(jù)分析的結(jié)果找出不同經(jīng)濟(jì)周期企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警側(cè)重點(diǎn):在經(jīng)濟(jì)上行期,企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注自身的獲現(xiàn)能力和發(fā)展能力;而在經(jīng)濟(jì)下行期,企業(yè)除了要關(guān)注自身的獲現(xiàn)能力和發(fā)展能力外,還要關(guān)注自身的償債能力。

        [關(guān)鍵詞]經(jīng)濟(jì)周期;財(cái)務(wù)預(yù)警模型;Logistic模型;現(xiàn)金流量

        [中圖分類號]F74

        [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

        [文章編號]2095-3283(2017)05-0133-05

        [作者簡介]史家亮(1993-),男,漢族,碩士研究生,研究方向:經(jīng)濟(jì)周期理論,產(chǎn)權(quán)與合約理論;楊碩杰(1994-),男,漢族,湖北武漢人,碩士研究生,研究方向:財(cái)務(wù)預(yù)警;范偉陽(1992-),男,漢族,碩士研究生,研究方向:勞動經(jīng)濟(jì)學(xué)與激勵(lì)理論;毛成振(1992-),男,漢族,碩士研究生,研究方向:匯率制度與經(jīng)濟(jì)周期理論;賈帥(1998-),男,漢族,會計(jì)學(xué)院學(xué)生。

        一、引言

        經(jīng)濟(jì)周期的更替往往會導(dǎo)致企業(yè)所處的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境具有高度的不確定性,而這種不確定性容易引起企業(yè)的系統(tǒng)性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了防范這種系統(tǒng)性的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)預(yù)警對企業(yè)來說是必不可少的。傳統(tǒng)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警重點(diǎn)只是放在評價(jià)和預(yù)測企業(yè)內(nèi)部的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上,并沒有找出外部因素對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響。因此,根據(jù)不同的經(jīng)濟(jì)周期來建立相應(yīng)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,并找出企業(yè)在不同時(shí)期應(yīng)注重的預(yù)警點(diǎn)對企業(yè)的健康發(fā)展有著十分重要的意義。

        信息設(shè)備制造業(yè)是一種研制和生產(chǎn)電子設(shè)備、電子元件和電子器件的行業(yè),是支撐我國建設(shè)創(chuàng)新型國家的重要力量。本文以信息設(shè)備制造業(yè)為研究對象,通過建立不同經(jīng)濟(jì)周期的預(yù)警模型,來探究宏觀經(jīng)濟(jì)的波動對企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的影響。

        二、文獻(xiàn)綜述

        (一)國外研究現(xiàn)狀

        傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)預(yù)警主要是從企業(yè)的角度來分析其財(cái)務(wù)狀況,隨著研究的深入,學(xué)者們開始將外部因素納入企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警研究中。Platt(1990)通過將危機(jī)公司與正常公司配對研究,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)相對比率的預(yù)警能力高于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)比率,并建立了基于產(chǎn)業(yè)相對比率的預(yù)測模型。Charitou和Trigeorgis (2000)結(jié)合期權(quán)定價(jià)模型的相關(guān)指標(biāo),發(fā)現(xiàn)將其與財(cái)務(wù)指標(biāo)結(jié)合來建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí),模型的預(yù)測效果更好。Dilek Karahoca(2013)將GDP、股票價(jià)格指數(shù)等加入到財(cái)務(wù)預(yù)警模型中,實(shí)證結(jié)果表明,加入了宏觀經(jīng)濟(jì)因素的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,其預(yù)警準(zhǔn)確性大大提高。

        (二)國內(nèi)研究現(xiàn)狀

        近年來,我國學(xué)者也開始將外部因素納入到財(cái)務(wù)預(yù)警研究之中。陸正華、鐘燕華(2009)以環(huán)境變化程度指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn),檢驗(yàn)行業(yè)環(huán)境特征與現(xiàn)金持有量之間的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)環(huán)境變動程度對企業(yè)現(xiàn)金持有具有顯著影響。張友棠、黃陽(2011)利用系統(tǒng)動力學(xué)原理構(gòu)建企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警控制模型,并將行業(yè)競爭風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、行業(yè)生命周期風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、稅率風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)等衡量行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的指數(shù)帶入模型之中,將企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制有機(jī)結(jié)合。

        三、經(jīng)濟(jì)周期對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響分析

        (一)經(jīng)濟(jì)周期的劃分

        根據(jù)國務(wù)院發(fā)展研究中心公布的宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(先行指數(shù)),我國宏觀經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)在2008、2010、2011、2013、2014五個(gè)年度為下行期,而在2009、2012、2015三個(gè)年度為上行期(見圖1)。

        (二)宏觀經(jīng)濟(jì)波動對企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響

        宏觀經(jīng)濟(jì)波動主要從市場供求關(guān)系、銀行信貸水平、政府經(jīng)濟(jì)政策等方面影響企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

        宏觀經(jīng)濟(jì)下行,消費(fèi)者消費(fèi)水平下降,市場需求降低,短期內(nèi)造成企業(yè)產(chǎn)品供過于求,庫存增加,成本增加,現(xiàn)金流減少并且盈利能力下降;銀行傾向于收縮信貸水平,提高信貸成本,進(jìn)而使得企業(yè)借貸水平下降,造成現(xiàn)金流的斷裂,此外,企業(yè)借貸的成本增加,導(dǎo)致企業(yè)的還款金額和還款壓力增加;而政府在經(jīng)濟(jì)下行期傾向于采用寬松的經(jīng)濟(jì)政策,適當(dāng)增加貨幣量、減少稅收、提升銀行的信貸水平,緩解企業(yè)生存壓力。

        當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)上行時(shí),消費(fèi)需求增加,市場處于供不應(yīng)求的狀態(tài),銀行信貸額度增加,企業(yè)信貸成本下降等,企業(yè)在信貸方面的壓力會有所降低;而政府則會采取適當(dāng)緊縮的貨幣政策和財(cái)政政策防止經(jīng)濟(jì)過熱。

        四、研究樣本與財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取及處理

        (一)樣本的選取

        根據(jù)證監(jiān)會2012年行業(yè)分類的標(biāo)準(zhǔn),信息設(shè)備制造業(yè)主要包括計(jì)算機(jī)、通信和其它電子設(shè)備制造業(yè)。截至2015年12月31日,該行業(yè)共有上市公司254家,其中在B股、創(chuàng)業(yè)板、中小板和新三板上市的公司共79家,但由于在B股或非主板上市的公司不具有代表性,因此選取在滬市A股主板上市的公司作為研究對象進(jìn)行研究,時(shí)間跨度為2008—2015年。本文所使用數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)計(jì)分析使用stata120統(tǒng)計(jì)軟件。

        (二)財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

        以資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表為基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的真實(shí)性往往會受到企業(yè)管理者對會計(jì)政策的選擇以及有意識的盈余管理的影響,從而使得指標(biāo)的有效性大大降低。為提高財(cái)務(wù)預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和科學(xué)性,本文在借鑒他人研究成果的基礎(chǔ)上,引入現(xiàn)金流量指標(biāo),并將其與傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)相結(jié)合。

        本文在遵循系統(tǒng)性、重要性、可得性原則的基礎(chǔ)上,通過篩選保留債務(wù)保障率、現(xiàn)金流量比率等十個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),建立企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系,如表1所示。

        (三)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

        不同的指標(biāo)變量存在著不同的量綱,為避免量綱的不同對分析帶來的影響,需要在實(shí)證前對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。設(shè)第i家公司第j個(gè)指標(biāo)的值為Xij,其標(biāo)準(zhǔn)化處理后值為:

        X′ij=Xij-XjSj

        其中:Xj=1n∑ni=1Xij,Sj=1n∑ni=1(Xij-Xj)2

        五、財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立

        (一)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的選擇

        常見的財(cái)務(wù)預(yù)警模型包括一元判定模型、多元判別模型、多元邏輯回歸模型、多元概率回歸模型、綜合預(yù)測模型等。其中,Logistic模型不要求樣本滿足多元正態(tài)分布,不要求同方差性,使用條件比較符合實(shí)際情況。而在本文選取的樣本中,發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)和未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的變量方差不同,不滿足多元正態(tài)分布,因此選擇使用Logistic模型來進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。

        Logistic模型在財(cái)務(wù)預(yù)警使用中,假設(shè)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)預(yù)警的概率P(企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)取1,未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)取0)與預(yù)警變量θ之間的關(guān)系為:

        P=eθ1+eθ

        P值越大表示企業(yè)存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大,當(dāng)P大于臨界值時(shí),表明企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率較大;當(dāng)P小于臨界值時(shí),表明企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率較小。

        (二)主成分分析

        為了將原有的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)簡化,同時(shí)避免遺漏重要信息,首先要進(jìn)行主成分分析,提取主成分因子,得到主成分的特征值和貢獻(xiàn)率,本文將經(jīng)濟(jì)上行期和經(jīng)濟(jì)下行期的數(shù)據(jù)分開處理,對不同經(jīng)濟(jì)周期提取不同的主成分因子,如表2所示。

        由表2可以看出,在經(jīng)濟(jì)上行期抽出的六個(gè)主成分,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到8637%;在經(jīng)濟(jì)下行期抽出的六個(gè)主成分,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到8385%,由此可以看出,無論是在經(jīng)濟(jì)上行期還是經(jīng)濟(jì)下行期,提取的六個(gè)主成分都能夠解釋原始的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的大部分信息。

        為檢驗(yàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的共性強(qiáng)度,需要對選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行KMO檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

        KMO的值介于0和1之間。KMO越高,表明變量的共性越強(qiáng)。Kaiser(1974)提出通過KMO值判斷變量之間是否適合做主成分分析的標(biāo)準(zhǔn):000-049,不能接受;050-059,非常差;060-069,勉強(qiáng)接受;070-079,可以接受;080-089,比較好;090-100,非常好。根據(jù)這一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析,無論是經(jīng)濟(jì)上行期還是經(jīng)濟(jì)下行期,指標(biāo)之間的共性都很強(qiáng),適合做主成分分析。

        主成分分析中,需要求得五個(gè)主成分因子的因子負(fù)載量,來解釋五個(gè)主成分因子。為了避免變量之間的多重共線性,提升主成分因子的解釋效果,需要對因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。本文采取方差最大正交旋轉(zhuǎn)法簡化因子結(jié)構(gòu)。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表4所示。

        在經(jīng)濟(jì)上行期:第一主成分F1與X1、X6、X7、X9的相關(guān)程度較高,因此由這五個(gè)變量解釋F1,可以反應(yīng)企業(yè)的償債能力和獲現(xiàn)能力;第二主成分F2與X5、X6、X9的相關(guān)程度較高,因此由這三個(gè)變量解釋F2,可以反應(yīng)企業(yè)的獲現(xiàn)能力和財(cái)務(wù)彈性;第三主成分F3與X4、X5、X8的相關(guān)程度較高,因此由這三個(gè)變量解釋F3,可以反應(yīng)企業(yè)的發(fā)展能力和獲現(xiàn)能力;第四主成分F4與X3相關(guān)程度較高,因此由這一個(gè)變量解釋F4,可以反應(yīng)企業(yè)的償債能力;第五主成分F5與X10相關(guān)程度較高,因此由這一個(gè)變量解釋F5,可以反應(yīng)企業(yè)的營運(yùn)能力;第六主成分F6與X2相關(guān)程度較高,因此由這一個(gè)變量解釋F6,可以反應(yīng)企業(yè)的財(cái)務(wù)彈性。

        在經(jīng)濟(jì)下行期:第一主成分F1與X1、X5、X6、X7的相關(guān)程度較高,因此由這四個(gè)變量解釋F1,可以反應(yīng)企業(yè)的償債能力和獲現(xiàn)能力;第二主成分F2與X6、X8、X9的相關(guān)程度較高,因此由這兩個(gè)變量解釋F2,可以反應(yīng)企業(yè)的獲現(xiàn)能力和財(cái)務(wù)彈性;第三主成分F3與X3、X8的相關(guān)程度較高,因此由這兩個(gè)變量解釋F3,可以反應(yīng)企業(yè)的償債能力和獲現(xiàn)能力;第四主成分F4與X10相關(guān)程度較高,因此由這一個(gè)變量解釋F4,可以反應(yīng)企業(yè)的營運(yùn)能力;第五主成分F5與X4相關(guān)程度較高,因此由這一個(gè)變量解釋F5,可以反應(yīng)企業(yè)的發(fā)展能力;第六主成分F6與X2相關(guān)程度較高,因此由這一個(gè)變量解釋F6,可以反應(yīng)企業(yè)的財(cái)務(wù)彈性。

        五個(gè)主成分的表達(dá)式如表5所示。

        (三)Logistic模型的建立

        根據(jù)主成分分析的結(jié)果,分別對不同經(jīng)濟(jì)周期的六個(gè)主成分作Logistic回歸分析,企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)(虧損)時(shí)取1,未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)取0,結(jié)果如表6所示。

        其中,(1)式表示經(jīng)濟(jì)上行期的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,該模型的預(yù)警臨界值為014;(2)式表示經(jīng)濟(jì)下行期的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,該模型的預(yù)警臨界值為011。

        從模型上來看,在經(jīng)濟(jì)上行期,主成分F3對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況影響較大,即在經(jīng)濟(jì)上行期,企業(yè)的發(fā)展能力和獲現(xiàn)能力對企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況影響較大;在經(jīng)濟(jì)下行期,主成分F1、F5對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況影響較大,即在經(jīng)濟(jì)下行期,企業(yè)的償債能力、獲現(xiàn)能力和發(fā)展能力對企業(yè)財(cái)務(wù)狀況影響較大。

        (四)模型預(yù)測效果檢驗(yàn)

        為檢測構(gòu)建的模型在各個(gè)年度是否能夠準(zhǔn)確的預(yù)測樣本公司的財(cái)務(wù)狀況,需要對模型的預(yù)測效果進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

        根據(jù)預(yù)測的結(jié)果來看,模型(1)對財(cái)務(wù)狀況正常的企業(yè)預(yù)測準(zhǔn)確率為8047%,對財(cái)務(wù)狀況非正常企業(yè)預(yù)測準(zhǔn)確率為75%,總體預(yù)測準(zhǔn)確率為7976%,預(yù)測能力較好;模型(2)對財(cái)務(wù)狀況正常的企業(yè)預(yù)測準(zhǔn)確率為7173%,對財(cái)務(wù)狀況非正常企業(yè)預(yù)測準(zhǔn)確率為7143%,總體預(yù)測準(zhǔn)確率為7116%,預(yù)測能力低于模型(1),但尚能接受。

        六、總結(jié)

        宏觀經(jīng)濟(jì)的波動往往會通過影響市場需求、銀行信貸水平、政府經(jīng)濟(jì)政策等方面來改變企業(yè)所處的外部環(huán)境,進(jìn)而影響企業(yè)的現(xiàn)金流量、盈利能力、借貸成本、借貸水平等方面,使企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化。

        本文利用主成分法構(gòu)建不同經(jīng)濟(jì)周期的Logistic模型,通過模型進(jìn)行實(shí)證分析,并得出結(jié)論:不同的經(jīng)濟(jì)周期企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的側(cè)重方向不同,在經(jīng)濟(jì)上行期,企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注自身的獲現(xiàn)能力和發(fā)展能力;而在經(jīng)濟(jì)下行期,企業(yè)除了要關(guān)注自身的獲現(xiàn)能力和發(fā)展能力外,還要關(guān)注自身的償債能力。企業(yè)應(yīng)根據(jù)所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境正確選擇預(yù)警的側(cè)重點(diǎn),這樣才能更好地對自身財(cái)務(wù)狀況做出判斷。

        [參考文獻(xiàn)]

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        94-100.

        (責(zé)任編輯:郭麗春)

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