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        基于大數(shù)據(jù)視角的商貿(mào)流通企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)測度

        2018-01-18 10:04:12孫怡瑤
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2018年23期
        關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)融資

        孫怡瑤

        內(nèi)容摘要:風(fēng)險(xiǎn)測度的不確定性導(dǎo)致融資難、融資貴問題在商貿(mào)流通企業(yè)融資中廣泛存在,化解此類問題是解決商貿(mào)流通企業(yè)融資困境的重要內(nèi)容。國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和運(yùn)用,為解決商貿(mào)流通企業(yè)融資困境創(chuàng)造了技術(shù)支撐,大大優(yōu)化了風(fēng)險(xiǎn)測度效率,從而提高了企業(yè)融資效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用所依靠的數(shù)據(jù)資源存在真實(shí)性無法保障、連續(xù)性欠缺、存儲周期短及統(tǒng)計(jì)口徑不一致等問題,因此廣泛使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度還需要一定時(shí)間。

        關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通 融資 風(fēng)險(xiǎn)測度 大數(shù)據(jù)

        關(guān)于商貿(mào)流通企業(yè)融資方面的學(xué)術(shù)研究較多,而從大數(shù)據(jù)技術(shù)角度進(jìn)行分析的相對較少,這源于相關(guān)理論和技術(shù)并不成熟等因素。破解我國商貿(mào)流通企業(yè)融資困境是當(dāng)前促進(jìn)商貿(mào)流通企業(yè)發(fā)展的重要途徑,降低融資風(fēng)險(xiǎn)能夠有效提高商貿(mào)流通企業(yè)的經(jīng)營效率(聶晶,2018),從大數(shù)據(jù)角度破解商貿(mào)流通企業(yè)融資中風(fēng)險(xiǎn)評估難的問題,有關(guān)學(xué)者給出了不同的看法。所謂的大數(shù)據(jù)金融,林巍、王祥兵(2016)認(rèn)為是指利用大數(shù)據(jù)所開展的金融服務(wù),此觀點(diǎn)側(cè)重大數(shù)據(jù)使用的范圍;朱大磊(2017)則從普惠金融的角度對大數(shù)據(jù)進(jìn)行了闡述,認(rèn)為金融科技與普惠金融的結(jié)合催生了“數(shù)字普惠金融”概念,大數(shù)據(jù)對普惠金融的實(shí)踐能夠提供技術(shù)上的支撐,是風(fēng)險(xiǎn)測度的重要技術(shù)手段;考慮到大數(shù)據(jù)可能帶來的負(fù)面影響,有關(guān)研究指出要從個(gè)人信息保護(hù)立法、信息共享機(jī)制建設(shè)、市場自律等多方面入手,為金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供良好制度環(huán)境(孫國峰,2017)。因此,對于大數(shù)據(jù)技術(shù)在商貿(mào)流通企業(yè)融資中風(fēng)險(xiǎn)測度方面的運(yùn)用,不能僅停留于理論和簡單的政策建議層面,因?yàn)榭紤]到實(shí)際使用中市場的需求情況,大數(shù)據(jù)技術(shù)在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度的過程中需要適時(shí)進(jìn)行調(diào)整,這就涉及到風(fēng)險(xiǎn)測度評估模型的設(shè)計(jì)。

        我國商貿(mào)流通企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)評估

        (一)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度模式指標(biāo)體系分析

        傳統(tǒng)融資模式以商業(yè)銀行授信為主,即間接融資模式是我國多數(shù)中小型企業(yè)獲取發(fā)展資金的核心渠道,但相對于股權(quán)融資等手段則占比較低?,F(xiàn)有的融資模式或融資渠道較以往豐富了許多,銀行融資始終是核心渠道,而信托、基金、股權(quán)融資及P2P平臺等各有不同,資金成本不一而足,整體上仍舊是銀行融資為最低成本(見表1)。由于銀行融資資金投入成本較低,即居民儲蓄存款利率較低,可貸出資金能夠盡量壓縮成本,即便是在當(dāng)前商貿(mào)流通企業(yè)融資難、融資貴的現(xiàn)實(shí)背景下,整體融資成本還是較其他渠道低。雖然商貿(mào)流通企業(yè)在銀行的融資成本較低,但是不可忽視一直存在的融資難、融資貴問題,因?yàn)閷τ谀軌颢@得商業(yè)銀行融資準(zhǔn)入的商貿(mào)流通企業(yè)而言,資金成本是其能夠承受的,或者說是在整體經(jīng)營成本中占比較低的,所構(gòu)成的財(cái)務(wù)費(fèi)用支出并不十分影響其發(fā)展。本文討論的重點(diǎn)在于商業(yè)銀行在為商貿(mào)流通企業(yè)提供融資服務(wù)時(shí)所遵循的風(fēng)險(xiǎn)測度標(biāo)準(zhǔn)是否影響了企業(yè)融資的效率,而這些融資效率影響因素是否能夠通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行有效規(guī)避。

        對于商業(yè)銀行而言,商貿(mào)流通企業(yè)要獲得銀行授信支持,首先需要對其進(jìn)行基本準(zhǔn)入,然后對其相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度,以考量對其融資可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)及相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施。商業(yè)銀行在測度商貿(mào)流通企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)時(shí)重點(diǎn)考察企業(yè)經(jīng)營情況、財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營者素質(zhì)、上下游貿(mào)易(與單次授信申請有關(guān))、信用狀況、增信措施共六大方面,具體的考察重點(diǎn)如表2所示。根據(jù)表2中的評估指標(biāo)體系,設(shè)定最基本的評估模型為:y=∑ni=1?ixi,其中y表示風(fēng)險(xiǎn)測度值,x表示不同的風(fēng)險(xiǎn)測度指標(biāo),i、n對應(yīng)不同的測度指標(biāo)數(shù)量,?為風(fēng)險(xiǎn)測度指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),一般根據(jù)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好或歷史數(shù)據(jù)設(shè)定,具有一定的主觀經(jīng)驗(yàn)判斷的特點(diǎn)。上述風(fēng)險(xiǎn)測度模型為商業(yè)銀行傳統(tǒng)做法,并沒有過多的技術(shù)性因素在其中,實(shí)際操作中僅將其視為一種參考,或者在一些特定融資產(chǎn)品中作為唯一的準(zhǔn)入依據(jù)或授信額度測算參考依據(jù),與風(fēng)險(xiǎn)測度效率和準(zhǔn)確性相關(guān)性并不大。因此,提高商貿(mào)流通企業(yè)融資中的風(fēng)險(xiǎn)測度效率還需要對傳統(tǒng)的評估模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),尤其是要提高運(yùn)作效率。

        按照常理而言,評估商貿(mào)流通企業(yè)的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)一般對財(cái)務(wù)情況較為看重,但在實(shí)際操作中會(huì)發(fā)現(xiàn)越來越弱化對財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析,主要存在這樣幾點(diǎn)原因:第一,企業(yè)所提供的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)通常存在造假行為,企業(yè)通常有銀行賬、老板賬及稅務(wù)賬三套賬,企業(yè)提供給銀行的通常是夸大盈利能力后的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),因此銀行難以測度其真實(shí)的盈利水平,可信度大幅度降低;第二,銀行基于多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),即便是企業(yè)能夠提供真實(shí)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),并能夠從中評估出企業(yè)具備良好的盈利能力和還款能力,但市場是有風(fēng)險(xiǎn)的,不以人的意志為轉(zhuǎn)移,各種不可控的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)有發(fā)生,會(huì)導(dǎo)致純信用類貸款出現(xiàn)不良后果。因此,商業(yè)銀行就會(huì)選擇通過房產(chǎn)抵押、專利質(zhì)押或相關(guān)擔(dān)保等相關(guān)增信措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范,基于增信措施商業(yè)銀行就會(huì)弱化對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的評估。

        (二)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度模式存在的弊端剖析

        第一,弱化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)后增加了企業(yè)信息負(fù)擔(dān)。在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度的過程中如果選擇弱化財(cái)務(wù)信息分析,則需要企業(yè)通過提供其他方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度,而實(shí)際上其他方面的數(shù)據(jù)難以獲得,因此最為直接的就是通過增加增信措施來覆蓋潛在風(fēng)險(xiǎn),通過其他信息以替代對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和甄別,如此一來就會(huì)在無形中增加企業(yè)負(fù)擔(dān),導(dǎo)致實(shí)際融資成本提高。這樣一來,實(shí)際解決商貿(mào)流通企業(yè)融資難、融資貴成為空話。

        第二,時(shí)間成本和人工成本增加導(dǎo)致融資效率大幅度下降。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)測度以人工審核為主,輔助較為簡單的計(jì)算機(jī)程序化操作,實(shí)際上只是利用Excel表格進(jìn)行基本運(yùn)算,技術(shù)手段還處在最為原始初級的階段,與國外的風(fēng)險(xiǎn)測度技術(shù)相比相差甚遠(yuǎn)。人工審核需要更多的時(shí)間成本和人工成本,而且人工審核過程所掌握的風(fēng)險(xiǎn)偏好因人而異,容易出現(xiàn)商業(yè)銀行前中后臺風(fēng)險(xiǎn)偏好不一致的情況,會(huì)直接導(dǎo)致企業(yè)融資效率降低。

        第三,傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度下交叉驗(yàn)證存在缺失,過分依賴企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)信息。傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度模式下企業(yè)所提供的信息很難進(jìn)行真實(shí)性驗(yàn)證,無法保障信息的真實(shí)性和有效性,一方面源自企業(yè)存在的道德風(fēng)險(xiǎn),另一方面則是沒有一個(gè)技術(shù)手段能夠?qū)崿F(xiàn)交叉驗(yàn)證。交叉驗(yàn)證的缺失導(dǎo)致所獲取的信息無法保證真實(shí)性,也就無法評估出企業(yè)的真實(shí)信用風(fēng)險(xiǎn)和償債能力。此外,傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度模式下很容易出現(xiàn)評估差錯(cuò),對數(shù)據(jù)分析失誤會(huì)導(dǎo)致最終評估結(jié)果出現(xiàn)錯(cuò)誤,存在高估或低估企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的可能,也就存在流失有效企業(yè)客戶或增加自身經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的可能。因此,如何有效革除現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)測度中存在的問題,需要采用更加科學(xué)合理的技術(shù)手段,大數(shù)據(jù)技術(shù)在依托傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度模型的支撐下,通過采集更多有效信息進(jìn)行綜合性判斷,從而對商貿(mào)流通企業(yè)進(jìn)行全方位分析,以得到真實(shí)信用級別。

        大數(shù)據(jù)維度下商貿(mào)流通企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)模型分析

        (一)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)測度發(fā)展現(xiàn)狀

        財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)弱化、人工成本和時(shí)間成本高、交叉驗(yàn)證缺失及容易出錯(cuò)是傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度模式存在的較為突出的問題,因此需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn),弄清事物之間的內(nèi)在聯(lián)系和作用機(jī)制,這也一直是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心(俞立平,2013),大數(shù)據(jù)徹底改變了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)調(diào)查方式,能夠有效解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集的弊端。大數(shù)據(jù)一方面對傳統(tǒng)的因果關(guān)系理論提出了挑戰(zhàn),另一方面又給因果概念的進(jìn)一步展開提供了更高層次的整體視角(王天思,2016)。隨著國內(nèi)金融科技的不斷發(fā)展,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)測度模型在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)識別和判定方面取得良好成效,并促進(jìn)了商貿(mào)流通企業(yè)融資效率的大幅度提升。表3介紹了國內(nèi)部分金融科技公司所開發(fā)的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)測度產(chǎn)品或服務(wù)。

        大數(shù)據(jù)技術(shù)在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度時(shí)不僅將傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)測度要素納入考察范圍,同時(shí)利用互聯(lián)網(wǎng)思維將更多維度的數(shù)據(jù)納入風(fēng)控模型進(jìn)行綜合的全方位分析(見圖1)。大數(shù)據(jù)技術(shù)最重要的一點(diǎn)就在于能夠通過多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)交易中存在的規(guī)律性特征,從而核查交易的真實(shí)性,而風(fēng)險(xiǎn)測度的本質(zhì)就在于此。大數(shù)據(jù)技術(shù)下的數(shù)據(jù)來源是多渠道的,具有“4V”特點(diǎn)(量Volume、多樣Variety、價(jià)值Value、速Velocity),具體來源包括企業(yè)自身提交的數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)收集的行為數(shù)據(jù)、累積的交易數(shù)據(jù)及第三方數(shù)據(jù)等,其中第三方數(shù)據(jù)來源相對權(quán)威真實(shí),包括政府、公共事業(yè)單位、電信公司、稅務(wù)、社保等。

        對于測度商貿(mào)流通企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn),利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估與一般的建模流程基本一致,僅存在一個(gè)行業(yè)的差別性特點(diǎn),因此在建模中會(huì)對不同的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行差異化處理,這需要具有一定的歷史數(shù)據(jù)積累或其他相關(guān)類型行業(yè)數(shù)據(jù)的比較和參照。在風(fēng)控模型建立方面,需要運(yùn)用到多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,比較成熟的如SVM支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、集成學(xué)習(xí)等,不同的算法比較如表4所示。

        (二)大數(shù)據(jù)技術(shù)對商貿(mào)流通企業(yè)融資效率提升的可行性

        基于上述對大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本分析會(huì)發(fā)現(xiàn),大數(shù)據(jù)技術(shù)在商貿(mào)流通企業(yè)融資中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度具有較高的技術(shù)含量,完成風(fēng)險(xiǎn)測度技術(shù)的轉(zhuǎn)換是一項(xiàng)系統(tǒng)性工程,涉及多個(gè)環(huán)節(jié)。對于商業(yè)銀行而言,真正采用大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)測度技術(shù)還需要一個(gè)過程,眾多風(fēng)險(xiǎn)管理部門對大數(shù)據(jù)技術(shù)存疑,其有效性并沒有得到實(shí)質(zhì)性驗(yàn)證,因此單純依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度遠(yuǎn)不如傳統(tǒng)的抵押、擔(dān)?;蛸|(zhì)押更為簡單有效。但是應(yīng)該看到,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展對提高商貿(mào)流通企業(yè)融資效率具有廣闊的市場前景,是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢,商貿(mào)流通企業(yè)所涵蓋的行業(yè)范圍廣、可積累數(shù)據(jù)多、交易周期長,能夠?yàn)閿?shù)據(jù)建模提供豐富的數(shù)據(jù)資源,因此在推動(dòng)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)測度工作方面具有一定的優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)技術(shù)下,商貿(mào)流通企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)測度所需要的原始數(shù)據(jù)主要包括經(jīng)營數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)(政府、稅務(wù)、水電、電信、交通等)這樣幾大類,同時(shí)匹配商貿(mào)流通業(yè)自身發(fā)展規(guī)律進(jìn)行建模比較。

        此外,在運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度時(shí)需要考慮到一定的困難,由于該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)測度模型對數(shù)據(jù)的依賴性很大,處于底層的數(shù)據(jù)資源十分重要,因此企業(yè)及金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該意識到數(shù)據(jù)的重要性。在我國的商業(yè)環(huán)境下,數(shù)據(jù)資源積累存在四大問題:一是數(shù)據(jù)本身真實(shí)性無法保證,很多數(shù)據(jù)為偽造數(shù)據(jù);二是數(shù)據(jù)不具備連續(xù)性,經(jīng)常出現(xiàn)斷層;三是數(shù)據(jù)存儲周期短,并沒有完整的歷史交易數(shù)據(jù)可供分析;四是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不一致,同樣是經(jīng)營收入數(shù)據(jù),在不同的企業(yè)極有可能因財(cái)務(wù)報(bào)表編制過程中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分類不同而導(dǎo)致可比性下降。因此,全方位運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對商貿(mào)流通企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度還需要很長一段時(shí)間,但是從另一方面分析,由于大數(shù)據(jù)技術(shù)下的風(fēng)險(xiǎn)測度模型具有迭代性,即分析模型是根據(jù)市場的變化及時(shí)調(diào)整,因此早期能夠運(yùn)用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析,金融機(jī)構(gòu)配合傳統(tǒng)的風(fēng)控手段能夠?qū)崿F(xiàn)對企業(yè)基本風(fēng)險(xiǎn)的控制。

        綜上,商貿(mào)流通企業(yè)在融資過程中因風(fēng)險(xiǎn)測度的不確定性而出現(xiàn)融資難、融資貴問題,化解此類問題是解決商貿(mào)流通企業(yè)融資困境的重要課題。隨著國內(nèi)大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和運(yùn)用,基于行業(yè)大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)測度方法逐漸發(fā)揮了重要作用,實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度方法的改進(jìn)和優(yōu)化。國內(nèi)眾多金融科技公司紛紛研發(fā)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)測度技術(shù),為解決商貿(mào)流通企業(yè)融資困境創(chuàng)造了技術(shù)支撐,大大優(yōu)化了風(fēng)險(xiǎn)測度效率,從而提高了企業(yè)融資效率。但是大數(shù)據(jù)技術(shù)運(yùn)用所依靠的數(shù)據(jù)資源存在真實(shí)性無法保障、連續(xù)性欠缺、存儲周期短及統(tǒng)計(jì)口徑不一致等問題,因此廣泛使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測度還需要一段時(shí)間。

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