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        家庭金融資產(chǎn)配置的影響因素
        ——基于區(qū)域差異的實證分析

        2018-01-03 06:07:07
        關(guān)鍵詞:金融資產(chǎn)顯著性資產(chǎn)

        陳 碩

        (暨南大學經(jīng)濟學院,廣東 廣州 510632)

        家庭金融資產(chǎn)配置的影響因素
        ——基于區(qū)域差異的實證分析

        陳 碩

        (暨南大學經(jīng)濟學院,廣東 廣州 510632)

        以西南財經(jīng)數(shù)據(jù)庫的中國家庭金融調(diào)查2011年數(shù)據(jù)為樣本,從地域差異入手,運用多個SEM模型分析了我國中部、東部和西部地區(qū)家庭金融資產(chǎn)配置的主要影響因素。將影響因素分為經(jīng)濟因素、家庭因素及行為心理因素三大類。實證結(jié)果表明,在不同區(qū)域,影響家庭金融資產(chǎn)配置的因素各不相同,各因素的影響效力也大不一樣,呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異。金融機構(gòu)需要因地制宜推行不同的營銷策略及理財產(chǎn)品,各地政府要提高居民保障力度、普及基本金融知識,并引導(dǎo)居民合理進行金融資產(chǎn)配置。

        家庭金融資產(chǎn)配置;區(qū)域差異;SEM 模型

        一、文獻回顧

        近些年來,家庭金融資產(chǎn)配置問題日漸引起學術(shù)界和實務(wù)部門的關(guān)注。家庭金融資產(chǎn)的選擇與配置不僅受家庭因素,如家庭收入、理財習慣、個人偏好、教育程度等的影響,還受外部環(huán)境因素,如經(jīng)濟體制、經(jīng)濟水平、金融發(fā)展等的影響。鑒于我國各個地域間的經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢、文化教育水平等存在差異,本文從地域差異出發(fā),考察不同地區(qū)的家庭金融資產(chǎn)配置影響因素有何不同,并延伸分析了相關(guān)經(jīng)濟效應(yīng)是否同等存在,以期為家庭金融資產(chǎn)配置的研究及政策制定提供新的視角和參考。

        家庭金融資產(chǎn)配置的研究是從馬克維茨的均值-方差模型開始。馬克維茨認為居民對于風險性資產(chǎn)的選擇都是相同的,家庭金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)的不同,本質(zhì)上源于居民對風險厭惡程度不同,從而將家庭金融資產(chǎn)在風險資產(chǎn)和無風險資產(chǎn)之間尋求均衡的分配。后續(xù)研究開始逐步放松假定并從多個角度,運用不同的模型與方法研究世界各國的家庭金融資產(chǎn)配置影響因素問題。Bertaut等分析美國的家庭金融資產(chǎn)組合數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)財富、年齡、收入、參與成本、信息獲取度是家庭選擇風險性金融資產(chǎn)的主要影響因素[1]。Guiso等研究意大利的家庭金融資產(chǎn)選擇,發(fā)現(xiàn)年齡、家庭財富、資產(chǎn)流動性、學歷等是主要影響因素。而在美國、英國、德國、意大利和荷蘭等5個國家中,美國家庭更偏好風險性的金融資產(chǎn)[2]。Alessie等研究發(fā)現(xiàn),荷蘭稅收激勵機制對家庭金融資產(chǎn)投資有顯著影響[3]。

        部分文獻從行為心理的角度考察了家庭金融資產(chǎn)配置的影響因素。Hong等考查社會互動因素,認為家庭金融資產(chǎn)配置會受到身邊朋友、社區(qū)鄰居以及其他群體的影響,作出與他人相似的資產(chǎn)選擇[4]。Brown等研究也認為存在“社區(qū)效應(yīng)”,即個人是否參與股市的決策與社區(qū)的平均股市參與度有因果關(guān)系[5]。Guiso等對社會信任作了諸多研究,發(fā)現(xiàn)對社會信任度不足的個人和家庭對股票的投資相對有限,而信任度高的家庭更愿意投資股票等風險性資產(chǎn)[6]。Graham等研究個人對能力的自我感知是否會影響交易頻率和購買房屋的偏好,并發(fā)現(xiàn)自我感覺有能力的投資者交易頻率更高,投資組合更加國際化和多樣化[7]。Brunnermeier等的研究表明,家庭投資于風險資產(chǎn)的流動資產(chǎn)份額不受財富變化的影響,而是慣性:在資金流出入或資本收益和損失之后,家庭資產(chǎn)配置緩慢進行調(diào)整[8]。

        近年來,國內(nèi)關(guān)于家庭金融資產(chǎn)配置問題的研究也逐漸增多。吳曉求等認為影響我國金融資產(chǎn)配置的主要因素有收入變化、金融機構(gòu)改革、居民儲蓄動機等[9]。雷曉燕等發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟變量影響家庭資產(chǎn)配置,且對城鎮(zhèn)家庭和農(nóng)村家庭有類似影響,而人口變量對二者的影響卻不盡相同[10]。尹志超等發(fā)現(xiàn)金融知識、投資經(jīng)驗影響家庭金融市場參與和家庭資產(chǎn)選擇[11]。陳彥斌指出教育水平與家庭財富水平存在正向關(guān)系[12]。王聰?shù)妊芯苛松鐣W(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)家庭社會網(wǎng)絡(luò)提高了居民參與股市的可能性[13]。魏先華等驗證了我國居民家庭資產(chǎn)配置的替代效應(yīng)、生命周期效應(yīng)、財富效應(yīng)、住房擠出效應(yīng)等多重效應(yīng)[14]。

        基于上述文獻分析,將家庭金額資產(chǎn)配置的影響因素分為經(jīng)濟因素、家庭因素及行為心理因素三大類。這些因素相互影響、相互作用,最終影響家庭金融資產(chǎn)配置決策。鑒于這些因素層次多,數(shù)量多,且各個因素之間存在傳統(tǒng)方法難以刻畫的交互式作用,本文采用SEM系列模型對我國東部、西部及中部地區(qū)的金融資產(chǎn)配置狀況及影響因素進行研究。

        二、數(shù)據(jù)、變量與模型

        (一)數(shù)據(jù)

        本文的數(shù)據(jù)來源于西南財經(jīng)數(shù)據(jù)庫的2011年中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù),共包括樣本約8439個家庭,覆蓋25個省市,主要信息包括金融財富、住房資產(chǎn)、收入、負債、消費、信貸約束、支付習慣、社會保障和保險、代際的轉(zhuǎn)移支付、人口特征和就業(yè)情況等方面。25個省市中,東部包括北京、上海、廣東、浙江等10個省市。中部包括安徽、河南、黑龍江等8個省市。西部包括甘肅、貴州、青海、山西等7個省市。對問卷數(shù)據(jù)進行篩選,剔除無效樣本、空缺樣本,對低于18歲,收入低于最低收入標準,虛報數(shù)據(jù)等不符合的樣本也剔除,最后剩下1882個家庭,其中東部共901個家庭,中部共576個家庭,西部共405個家庭(表1)。

        從資產(chǎn)分布上看,3個地區(qū)的分布不均衡。東部地區(qū)家庭的總資產(chǎn)最高,每戶平均總資產(chǎn)為197萬元;西部地區(qū)家庭總資產(chǎn)最低,每戶平均資產(chǎn)為23.9萬元,僅占東部地區(qū)家庭總資產(chǎn)的12.1%; 中部地區(qū)家庭戶均資產(chǎn)為28萬元,僅為東部地區(qū)家庭總資產(chǎn)的14.2%。中西部地區(qū)資產(chǎn)差距不大,但與東部地區(qū)差距懸殊。金融資產(chǎn)配置方面,在保險和存款這2種無風險資產(chǎn)的選擇上,3個地區(qū)的絕對值差異較大,但參與率和占比都比較接近;在股票、黃金、基金等風險資產(chǎn)的選擇上,3個地區(qū)的差異較為明顯,東部地區(qū)無論是絕對值,還是比率都高于中西部地區(qū)。

        表1 各地區(qū)家庭資產(chǎn)配置狀況

        (二)模型及變量

        由于影響家庭金融資產(chǎn)配置的多個因素間存在復(fù)雜關(guān)系,有些因素(變量)是不可直接測量的,無法運用傳統(tǒng)多元回歸及聯(lián)立方程組等計量方法,所以借助SEM模型來探討家庭金融資產(chǎn)配置的多重影響因素。SEM模型包括2個模型(結(jié)構(gòu)模型和測量模型)、2類變量(潛在變量和測量變量),以及2條路徑(潛在變量之間的路徑和潛在變量與測量變量之間的路徑)。測量方程旨在建立測量變量與潛在變量之間的關(guān)系,主要通過驗證性因素分析以檢驗測量指標的效度;結(jié)構(gòu)方程則旨在檢驗潛在變量間的因果路徑關(guān)系,并檢驗結(jié)構(gòu)方程的適配性。SEM模型可以同時處理多個因變量,提供處理自變量測量誤差的方法,模型更具有彈性,也比傳統(tǒng)回歸方法或因子分析方法更為準確合理。

        本文的SEM的測量模型為:

        A=λ1F+ε1

        (1)

        G=λ2F+ε2

        (2)

        M=λ3F+ε3

        (3)

        E=λ4F+ε4

        (4)

        N=λ5F+ε5

        (5)

        R1=λ6C+ε6

        (6)

        R2=λ7C+ε7

        (7)

        I=λ8C+ε8

        (8)

        RP=λ9B+ε9

        (9)

        H=λ10B+ε10

        (10)

        O=λ11B+ε11

        (11)

        結(jié)構(gòu)模型為:

        RF=α11F+α12C+α13B+ξ1

        (12)

        RA=α21F+α22C+α23B+ξ2

        (13)

        其中,無風險金融資產(chǎn)(RF)和風險金融資產(chǎn)(RA)作為因變量。無風險資產(chǎn)主要包括現(xiàn)金、保險及各類銀行存款;風險資產(chǎn)主要包括股票、債券、基金、外匯、理財產(chǎn)品、金融衍生產(chǎn)品等。家庭特征(F)項下,觀察變量有:家庭人數(shù)(N)、戶主性別(G) 與年齡(A)、教育程度(E)以及婚姻狀況(M)。經(jīng)濟特征(E)包含收入(I)和房產(chǎn)數(shù)量(R1)和房產(chǎn)價值(R2)。加入房產(chǎn)價值變量是用于觀測家庭資產(chǎn)的組合配置中是否存在房產(chǎn)投資對于金融資產(chǎn)投資的替代效應(yīng)。行為心理因素(B)則包含風險偏好程度(RP),個人幸福感(H)以及對未來經(jīng)濟的預(yù)期(O)。對這3個變量均進行了虛擬變量處理。

        三、影響因素及區(qū)域差異的實證檢驗

        (一) SEM模型構(gòu)建與擬合檢驗

        3個地區(qū)在經(jīng)濟實力、人口狀況、教育水平等方面存在很大差異,家庭金融資產(chǎn)配置的影響因素、影響的途徑,以及各個因素影響力的強弱大小也各不相同,這點在實證過程中得以驗證。在原始方程的基礎(chǔ)上,對不顯著的影響路徑進行調(diào)整或刪除,并重新進行擬合,修正后的各個地區(qū)模型圖如圖1、圖2、圖3所示。3個模型圖中,經(jīng)濟、家庭、行為是3個潛變量,矩形內(nèi)的內(nèi)容是各個觀測變量,ε為誤差項。變量間的關(guān)系通過帶箭頭的線條加以呈現(xiàn),雙向箭頭表明2個變量間存在相關(guān)關(guān)系。以圖1為例,家庭因素有5條影響路徑,行為因素有3條影響路徑,經(jīng)濟因素有2條影響路徑。圖1還顯示收入與房產(chǎn)價值,收入與教育水平,房產(chǎn)價值與教育水平,以及年齡與風險態(tài)度這些變量之間的相關(guān)關(guān)系。從圖2、圖3可以看出,影響因素、影響路徑及變量相互間的交互關(guān)系與圖1截然不同,這也驗證了本文按照不同區(qū)域進行研究的合理性。

        圖1 修正后的東部SEM模型圖

        圖2 修正后的中部SEM模型圖

        圖3 修正后的西部SEM模型圖

        運用stata 12.0軟件對以上3個模型進行擬合,結(jié)果如表2所示。從擬合結(jié)果來看,3個模型的各項指標都在標準值之內(nèi),模型的擬合度是比較好的,SEM模型得以確認。

        表2 模型擬合檢驗結(jié)果

        (二)SEM模型的參數(shù)估計及其解讀

        通過模型的識別、模型的擬合分析可以發(fā)現(xiàn),SEM模型較好地反映了家庭金融資產(chǎn)配置狀況以及各因素間的交互關(guān)系。測量方程和結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計則更加明確了各個影響因素之間具體的相關(guān)性以及各因素對其資產(chǎn)配置行為的影響強度(表3)??疾鞚撟兞繉τ^測變量的參數(shù)估計,可以看出3個地區(qū)的明顯差異。東部地區(qū),除了年齡、幸福感和經(jīng)濟預(yù)期沒有通過顯著性檢驗,其他因素都通過顯著性檢驗。從家庭結(jié)構(gòu)看,性別、家庭人口、婚姻狀況能夠通過顯著性檢驗,說明戶主為男性、家庭人口較少的家庭以及未婚人士可能比較傾向風險性金融資產(chǎn)的投資。從經(jīng)濟特征來看,收入和房產(chǎn)價值能夠通過顯著性檢驗,這也表明一般收入越高的家庭其積累的資產(chǎn)也會越多,會進行金融資產(chǎn)投資以保值增值的意愿更強。中部地區(qū)略有差異,除了個人幸福感、性別沒有通過顯著性檢驗外,其他因素都通過顯著性檢驗。從家庭結(jié)構(gòu)來看,性別變量影響系數(shù)不顯著,這說明在中部地區(qū)家庭進行投資決策時,男性和女性的差異不大,性別的差異不足以對資產(chǎn)選擇行為產(chǎn)生大的影響。在 5%的顯著水平下,教育程度和婚姻狀況能夠通過顯著性檢驗,也就是高學歷、已婚人士更傾向于風險投資。從經(jīng)濟特征來看,收入和房產(chǎn)價值能夠通過顯著性檢驗。這兩點與東部地區(qū)一致。相比較而言,西部地區(qū)差異較大。除了房產(chǎn)價值,其余的因素都不能通過顯著性檢驗,說明這些因素對西部居民家庭金融資產(chǎn)配置的影響程度均不夠顯著。但是房產(chǎn)價值能夠影響西部居民家庭金融資產(chǎn)配置,則說明房產(chǎn)價值相對金融資產(chǎn)配置存在比較明顯的替代效應(yīng)。究其原因,西部地區(qū)經(jīng)濟相對落后,衣食住行依然是首要考慮,故其更愿意投資房子,沒有過多剩余財產(chǎn)用于金融資產(chǎn)尤其是風險資產(chǎn)的配置。

        表3 測量模型:潛變量對觀測變量之間的參數(shù)估計

        注:***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性

        在利用測量方程分析了潛變量的顯著性之后,從結(jié)構(gòu)方程也可以清晰看出3大類別的因素具有不同的影響效力,經(jīng)濟因素影響的顯著性最為明顯(表4)。對東部和中部居民而言,經(jīng)濟因素既影響無風險金融資產(chǎn)的配置,也影響風險金融資產(chǎn)的選擇,并且均為正向影響,也就是說,家庭擁有的財富越多,家庭金融資產(chǎn)的配置就越高。尤其是風險資產(chǎn),東部的系數(shù)遠高于中部的系數(shù),這表明經(jīng)濟因素在東部的影響作用更大。在西部區(qū)域,經(jīng)濟因素只對無風險資產(chǎn)有顯著作用,而對風險資產(chǎn)的配置影響不顯著。這可能是由于西部居民的家庭財富普遍較低,還未能考慮到風險資產(chǎn)的配置。家庭因素與行為心理因素方面,3個地區(qū)擁有共同點:(1)家庭因素、行為心理因素對無風險金融資產(chǎn)配置不具顯著性,3個地域都一樣。這表明一般家庭都會或多或少地選擇部分無風險金融資產(chǎn),而不論其家庭結(jié)構(gòu)如何,處于哪個地域,或其自身幸福感、風險厭惡度及經(jīng)濟預(yù)期如何。這也反映了中國居民普遍偏好無風險資產(chǎn),與地域無關(guān)。這種偏好,與中國居民當前平均的財富水平不高、社會保障程度不足有很大關(guān)系。(2)行為心理因素對風險資產(chǎn)的配置影響顯著。即風險偏好、幸福指數(shù)、經(jīng)濟預(yù)期等心理行為因素勢必影響風險資產(chǎn)的選擇與配置。不同之處在于,家庭因素對東部地區(qū)的風險資產(chǎn)配置有顯著影響,而對中部及西部沒有影響。

        表4 結(jié)構(gòu)方程參數(shù)估計

        注:***表示10%的顯著性

        四、結(jié)論與啟示

        本文以結(jié)構(gòu)方程SEM模型為分析工具,通過對東部、中部和西部3個地區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析,揭示了我國居民金融資產(chǎn)配置狀況以及影響因素方面的地區(qū)差異:(1)經(jīng)濟因素在家庭財產(chǎn)配置中始終占重要地位。無論是東部,中部還是西部,經(jīng)濟因素的影響都非常顯著,包括收入和房產(chǎn)價值;相比之下,家庭因素和行為心理因素的影響效力較弱,但相對而言,東部地區(qū)受家庭因素和行為心理因素的影響較大,這與東部地區(qū)教育水平及經(jīng)濟發(fā)展水平較高有關(guān)。(2)影響家庭金融財產(chǎn)配置具體因素的數(shù)量從東部向西部逐漸減少。東部地區(qū)是全國最發(fā)達、家庭人均收入最高的地區(qū),金融機構(gòu)眾多,金融產(chǎn)品相對豐富。東部地區(qū)的金融投資氛圍相對中部、西部地區(qū)而言較為活躍,有較多因素影響東部地區(qū)居民家庭資產(chǎn)配置。而西部地區(qū)的經(jīng)濟、教育等條件較為落后,居民一般會選擇比較保守的做法管理家庭資產(chǎn)。由于有較多的限制,影響西部居民家庭資產(chǎn)配置的因素更為復(fù)雜,這也是很多因素無法通過顯著性檢驗的原因之一。

        顯著的區(qū)域差異為各個金融機構(gòu)及各級地方政府制定相關(guān)政策和措施提供了依據(jù)。對金融機構(gòu)而言,宜根據(jù)不同地區(qū)的特征推行不同的營銷策略及理財產(chǎn)品。東部地區(qū)的金融機構(gòu),可以適當推出高風險高收益的理財產(chǎn)品,而中西部地區(qū)的金融機構(gòu),則應(yīng)著重增加低風險的理財與金融產(chǎn)品,同時加大金融產(chǎn)品的宣傳與推廣力度。此外,通過模型結(jié)論,可知家庭財產(chǎn)配置與家庭收入、教育水平等家庭結(jié)構(gòu)因素相關(guān)度較高,而經(jīng)濟預(yù)期、社會幸福感對其影響并不顯著,因此,金融機構(gòu)在進行金融產(chǎn)品市場開發(fā)時,應(yīng)當把重點放在家庭特征與收入特征上,并對潛在客戶市場群體進行針對性宣傳。

        對政府而言,首先,要提高居民收入。經(jīng)濟實力是當之無愧的基礎(chǔ)要素,合理配置資產(chǎn)的首要前提是有一定的財富水平,個人及家庭的金融資產(chǎn)或財富達到一定水平后,才會產(chǎn)生如何合理配置的考量。其次,要提高中西部的教育水平。普及基本的金融知識和提高金融資產(chǎn)管理的能力。只有掌握一定的金融基礎(chǔ)知識,增加對金融產(chǎn)品的熟悉程度,居民參與資產(chǎn)合理配置的意愿才會增強。再次,完善保障制度,尤其是中西部地區(qū)的保障制度。只有在充分保障的前提下,居民的預(yù)防性儲蓄水平才可能下降,轉(zhuǎn)而考慮資產(chǎn)的保值增值問題。

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        InfluencingfactorsontheallocationofhouseholdfinancialassetsinChina—Empiricalanalysisbasedonregionaldifferences

        CHEN Shuo

        (CollegeofEconomy,JinanUniversity,GuangzhouGuangdong, 510632,China)

        Taking the data of China family financial survey (2011) in southwest finance and economics database as sample, the main factors influencing the allocation of household financial assets in central, eastern and western China are analyzed by using several SEM models. Influencing factors are categorized into economic, house holding and behavior. The empirical results of SEM models reflect significant regional differences from the numbers of factors and varied significance. Based on the result of this research, In different regions, the factors that affect the allocation of household financial assets are different, and the effects show various factors are not the same, showing significant regional differences. Financial institutions need to carry out different marketing strategies and financial products according to local conditions. Governments should improve their residents′ support, popularize basic financial knowledge, and guide residents to make rational allocation of financial assets.

        allocation of household financial assets; regional differences; SEM models

        2017-09-15

        廣東省自然科學基金面上項目(2015A030313338)。

        陳碩(1975-),女,講師,博士后。研究方向:金融市場、金融投資等。

        F124.7

        A

        1671-6922(2017)06-0078-06

        10.13322/j.cnki.fjsk.2017.06.012

        何曉麗)

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