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        民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型建構(gòu)及實(shí)證研究

        2019-05-22 11:52:56
        貴州民族研究 2019年3期
        關(guān)鍵詞:年利率借貸變量

        馬 瑜

        (對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),北京,100029)

        一、民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展現(xiàn)狀及必要性分析

        (一)民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展現(xiàn)狀分析

        隨著民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的普及,我國(guó)民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融不斷發(fā)展的同時(shí),也面臨著一些問(wèn)題。以下從我國(guó)民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融的需求和供給現(xiàn)狀兩個(gè)方面進(jìn)行了分析闡述。

        1.需求現(xiàn)狀分析

        我國(guó)少數(shù)民族聚居地以貧困山區(qū)為多,經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后,主要以山體經(jīng)濟(jì)為主。民族地區(qū)民眾的借貸模式正在從僅僅為了滿足生活的需要,向既滿足生活的需要又要滿足生產(chǎn)的需要的方向轉(zhuǎn)變。根據(jù)調(diào)查顯示,我國(guó)民族地區(qū)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資金投入和民族地區(qū)人民的總體資金投入正逐年增加。一方面,雖然受到文化水平的限制,民族地區(qū)的民眾對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)以及各種金融產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)較少,但是他們對(duì)于生產(chǎn)貸款的需求度較高。再加上民族地區(qū)大多以農(nóng)業(yè)為主,受季節(jié)性的影響較大,因此其貸款也呈現(xiàn)出周期性的特點(diǎn)。另一方面,雖然民族地區(qū)的企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中受到自然環(huán)境的影響,存在相對(duì)高的風(fēng)險(xiǎn),但是這些企業(yè)的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)通常需要較多的資金支持,因此貸款金額也較大。整體看來(lái),互聯(lián)網(wǎng)金融在我國(guó)民族地區(qū)的需求度比較高。

        2.供給現(xiàn)狀分析

        我國(guó)少數(shù)民族呈現(xiàn)“大雜居小聚居”的居住特點(diǎn),居住范圍廣,相對(duì)分散。對(duì)于國(guó)有性質(zhì)的傳統(tǒng)銀行而言,需要較高的運(yùn)營(yíng)成本。因此,我國(guó)民族地區(qū)國(guó)有銀行普遍具有網(wǎng)點(diǎn)少、產(chǎn)品種類少、分布較為分散的特點(diǎn),不少銀行對(duì)于貸款態(tài)度過(guò)于謹(jǐn)慎,這顯然不能滿足少數(shù)民族地區(qū)的金融市場(chǎng)需求。從互聯(lián)網(wǎng)金融方面來(lái)看,我國(guó)民族地區(qū)的發(fā)展程度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他較為發(fā)達(dá)的地區(qū)。未來(lái),互聯(lián)網(wǎng)金融必將會(huì)在我國(guó)民族地區(qū)得到更好的發(fā)展,為民族地區(qū)民眾提供更多的支持。

        (二)民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的必要性分析

        1.發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融,是加快我國(guó)民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在要求。一方面,大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融,借助眾籌和P2P等方式可以打破時(shí)間和空間的限制,將經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)的社會(huì)資源和資金進(jìn)行合理的調(diào)動(dòng),使其在民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮作用。另一方面,發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融,利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)可以改變民族地區(qū)粗放的扶貧模式,運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)少數(shù)民族地區(qū)的人群進(jìn)行科學(xué)的調(diào)查分析,找到貧困的根源,總結(jié)其貧困的特點(diǎn),從而制訂合理有效的扶貧計(jì)劃,幫助民族地區(qū)民眾脫離貧困,促進(jìn)民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

        2.發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融,是推動(dòng)民族地區(qū)實(shí)現(xiàn)普惠金融的需要。普惠金融最重要的一個(gè)目標(biāo)就是克服金融排斥,讓相對(duì)落后地區(qū)的貧困人群與其他地區(qū)一樣享受平等的金融服務(wù)。目前,我國(guó)少數(shù)民族地區(qū)的銀行網(wǎng)點(diǎn)個(gè)數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及其他經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的地區(qū),存在嚴(yán)重的地域歧視。發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融能夠?yàn)樯贁?shù)民族地區(qū)的民眾提供高效便捷的服務(wù),既減少了他們出門辦業(yè)務(wù)的麻煩,又在一定程度上降低了他們理財(cái)?shù)拈T檻,為民族地區(qū)的民眾帶來(lái)極大的便利。除此之外,發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融還可以對(duì)民族地區(qū)的企業(yè)進(jìn)行信用信息的收集和分析,從而建立有效的風(fēng)控機(jī)制。

        3.發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融,是民族地區(qū)金融機(jī)構(gòu)改革的需要。目前,一方面我國(guó)民族地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)所開發(fā)的金融產(chǎn)品與民族地區(qū)產(chǎn)業(yè)的適應(yīng)性較差,導(dǎo)致民眾的融資需求難以得到滿足。另一方面,現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型存在一定的不足,不能對(duì)民族地區(qū)的貸款企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)的評(píng)估。這樣就導(dǎo)致民族地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)只愿意貸款給資產(chǎn)較為雄厚的企業(yè),而資產(chǎn)相對(duì)薄弱的中小型企業(yè)得到的資金支持較少。發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融勢(shì)必會(huì)給傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)一定的壓力,不僅有助于促進(jìn)民族地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新,而且有助于促進(jìn)其改革信貸配給制度下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,使農(nóng)村金融排斥問(wèn)題得到有效的緩解。

        二、民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型的建構(gòu)步驟

        面對(duì)我國(guó)民族地區(qū)特殊的文化環(huán)境,在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的同時(shí),應(yīng)該更加重視風(fēng)險(xiǎn)的控制。通過(guò)構(gòu)建科學(xué)合理的互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型,并將其運(yùn)用于互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的開發(fā)和投資等方面,可以有效降低風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)投資組合的優(yōu)化,獲得更多收益。

        (一)用戶數(shù)據(jù)的獲取

        進(jìn)行信用評(píng)估,首先要獲得有效的用戶數(shù)據(jù),模型的規(guī)則很大程度上就是用戶數(shù)據(jù)的規(guī)則。信息的緯度具有廣泛性,既包含用戶的基本信息,又包含用戶的行為、信用、社交以及消費(fèi)等方面的信息。相應(yīng)的,獲取信息的渠道也很多,除了經(jīng)常使用的用戶提交、爬蟲和信息購(gòu)買等,還包括接口用戶授權(quán)以及黑白名單等。

        (二)用戶數(shù)據(jù)變量的確定

        對(duì)收集得到的大量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,去掉無(wú)效的數(shù)據(jù),對(duì)有效的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行變量計(jì)算權(quán)重的分配,從而確定變量和分配權(quán)重。通常,在進(jìn)行用戶信息收集之前,就應(yīng)該將用戶變量和各自的權(quán)重考慮好,因?yàn)樾枰孪却_定好用戶需要填寫的信息,然后才能借助定義規(guī)則來(lái)確認(rèn)這些信息的變量和各自的權(quán)重。這些用戶變量和權(quán)重并不是哪個(gè)人可以隨便確定的,他們一般是由企業(yè)的權(quán)威專家或?qū)I(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)確認(rèn)的。

        (三)對(duì)指標(biāo)分?jǐn)?shù)進(jìn)行調(diào)整并給出評(píng)分

        在民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型建立的后期,需要將收集到的用戶個(gè)人信息帶入到模型中進(jìn)行測(cè)試。之前只是針對(duì)每個(gè)指標(biāo)建立了評(píng)分規(guī)則,然而對(duì)于市場(chǎng)來(lái)說(shuō),這些規(guī)則是否真正能夠適用還是未知的。因此,必須要在模型建立的后期,進(jìn)行規(guī)則的自我測(cè)試,通過(guò)反復(fù)測(cè)試,不斷調(diào)整各指標(biāo)的評(píng)分,從而盡可能地保證模型的準(zhǔn)確性。

        (四)產(chǎn)品上線,對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證

        產(chǎn)品上線是對(duì)之前所建構(gòu)的模型進(jìn)行的終極檢測(cè),具有很大的風(fēng)險(xiǎn)性,也正因如此,許多金融產(chǎn)品在上線的初期并不會(huì)進(jìn)行大規(guī)模的產(chǎn)品宣傳和運(yùn)營(yíng)。這個(gè)時(shí)期金融產(chǎn)品可能會(huì)經(jīng)歷一些攻擊者的進(jìn)件攻擊,一旦發(fā)生將面臨對(duì)產(chǎn)品的下架處理,因此,在產(chǎn)品上線后一段時(shí)間內(nèi),要充分考慮到可能面臨的危機(jī),盡量降低風(fēng)險(xiǎn),比如,可以通過(guò)活體檢測(cè)過(guò)濾掉一些惡意欺詐人群。而對(duì)于民族地區(qū)的用戶而言,日常的信用記錄關(guān)系到自身的信用評(píng)分,當(dāng)模型工作時(shí),會(huì)根據(jù)既定的程序從個(gè)人的信用檔案中調(diào)取數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算,使用戶信用評(píng)分產(chǎn)生高低變化,從而對(duì)個(gè)人的信貸資格和信貸額度產(chǎn)生影響。

        三、基于風(fēng)險(xiǎn)控制的民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型的建構(gòu)

        于此本文通過(guò)分析網(wǎng)貸平臺(tái)用戶的個(gè)人信息、行為、消費(fèi)等,探究與用戶借貸利率之間的關(guān)系,并進(jìn)行實(shí)證分析,從而有助于投資者實(shí)現(xiàn)投資組合的優(yōu)化,合理做出投資決策。

        (一)模型的設(shè)計(jì)和假設(shè)

        首先,在對(duì)民族地區(qū)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)上貸款人的行為特點(diǎn),以及目前網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)交易特點(diǎn)研究分析的基礎(chǔ)上,確定從借貸標(biāo)的特點(diǎn),借貸人的特征,之前的借貸行為,借貸人的信用等四個(gè)維度展開分析,并設(shè)計(jì)出理論模型。

        第二,以借貸人的借貸成本為例列出實(shí)證分析的三條假設(shè):

        Q1:借貸的金額越小,借貸成本越低。

        Q2:年齡越小的女性,借貸成本越低。

        Q3:借貸人信用等級(jí)越高,借貸成本越低。

        (二)數(shù)據(jù)的獲取和處理

        由于無(wú)法從網(wǎng)貸平臺(tái)的后臺(tái)獲取基本數(shù)據(jù),因此我們使用數(shù)據(jù)挖掘的方法,借助網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)來(lái)獲取我們想要的信息。由此,我們不僅可以得到用戶的個(gè)人信息,用戶的借入和借出信用得分、還可以獲得詳細(xì)的標(biāo)的信息等等。最終經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)記錄和整理,我們共獲得了超過(guò)六萬(wàn)條的信息。在對(duì)前期相關(guān)文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ)上,依據(jù)所建立的理論模型的特點(diǎn),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信貸平臺(tái)自身的特征,我們確定了將借貸人往期借貸記錄和信用、借貸人信息、借貸標(biāo)等變量作為指標(biāo),并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和賦值,最后統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)的解析,得到了詳細(xì)的樣本數(shù)據(jù)。

        (三)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

        通過(guò)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析后發(fā)現(xiàn),借貸人數(shù)中男性的人數(shù)明顯多于女性。而對(duì)于受教育程度的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),借貸者中擁有大專學(xué)歷的人數(shù)最多,其次是擁有本科學(xué)歷的人數(shù),人數(shù)較少的是擁有研究生及以上學(xué)歷的。從這一點(diǎn)可以看出,使用網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的用戶文化水平較高,這與民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)的普及程度密切相關(guān)。從對(duì)網(wǎng)貸用戶的年齡統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果中可以看出,大多數(shù)的用戶年齡處于20-40歲之間,同時(shí),40歲以上的用戶人數(shù)占比較以往數(shù)據(jù)有所提升,這說(shuō)明民族地區(qū)網(wǎng)貸用戶以年輕人為主,老年人互聯(lián)網(wǎng)普及程度有所提高。

        通過(guò)對(duì)信貸標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),年利率超過(guò)20%的信貸標(biāo)較多,信貸金額大多小于一萬(wàn)元,從一百元到五十萬(wàn)元不等??偟膩?lái)說(shuō),網(wǎng)貸平臺(tái)的特點(diǎn)是周期短、金額小,以年輕的用戶為主,擁有較高的文化水平和借貸成功率。

        為了使統(tǒng)計(jì)結(jié)果更加精準(zhǔn),防止某個(gè)單一因素的樣本過(guò)多導(dǎo)致的結(jié)果偏差,我們對(duì)樣本的多樣性也進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。在所有的借貸標(biāo)樣本中,成功標(biāo)的數(shù)目占到了總體的82.3%,符合借貸平臺(tái)官方發(fā)布的成功率數(shù)據(jù)。此外,在風(fēng)險(xiǎn)收益方面,樣本也符合多樣性的要求,主要集中在中風(fēng)險(xiǎn)收益區(qū),高低風(fēng)險(xiǎn)收益區(qū)的標(biāo)分布比較分散。

        四、基于風(fēng)險(xiǎn)控制的民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型的實(shí)證研究

        (一)影響因子指標(biāo)體系

        數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示,民族地區(qū)網(wǎng)絡(luò)借貸的借貸標(biāo)年利率比較高,從對(duì)成功借貸標(biāo)的數(shù)據(jù)分析可以看出,平均借貸年利率在18%左右,最高年利率能夠達(dá)到24%,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)銀行的定期年利率。網(wǎng)絡(luò)借貸具有一定的兩面性,不僅給民族地區(qū)用戶帶來(lái)極大地便利,同時(shí)借貸成本也比較高。通過(guò)對(duì)借貸人借貸年利率的分析,可以得出借貸人所愿意付出的年利率的基本影響因素。首先,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將數(shù)據(jù)按年齡段分為四個(gè)部分并分別對(duì)其進(jìn)行從0-3的賦值。通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析,排除對(duì)結(jié)果干擾性不大的因素,從而獲得較為精準(zhǔn)的借貸利率影響因素指標(biāo)體系,如下表4.1所示:

        (二)線性回歸模型和方法

        在對(duì)借貸標(biāo)的成本進(jìn)行分析時(shí),考慮到其受到多個(gè)因素的作用,變量比較多,因此我們采用的是多元性回歸模型來(lái)判定多個(gè)變量。其基本公式如公式4.1所示:

        X 是解釋變量,γ是影響系數(shù),σ是常量。

        表4.1 借貸成本影響因子指標(biāo)體系

        逐個(gè)分析變量對(duì)結(jié)果的影響程度,從而排除干擾,得到影響程度更大的變量,還要把獲得的結(jié)果帶入方程驗(yàn)證,剔除干擾因子。最后,重復(fù)將新變量因子帶入方程的步驟,最終得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

        (三)檢測(cè)變量因子

        繼續(xù)對(duì)變量因子進(jìn)行回歸檢測(cè),對(duì)每個(gè)因子的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行記錄和整理,我們可以獲得多元線性逐步回歸模型摘要。通過(guò)對(duì)摘要中變量因子和其各項(xiàng)參數(shù)的進(jìn)一步分析,可以對(duì)影響民族地區(qū)網(wǎng)貸年利率的變量因子進(jìn)行進(jìn)一步排除,從而獲得關(guān)聯(lián)性更強(qiáng)的幾個(gè)變量因子,它們分別是:借貸用戶的年齡、性別、信用等級(jí)、借貸成功和失敗次數(shù),借貸周期,借出分?jǐn)?shù),購(gòu)車情況,借貸金額。而后,通過(guò)對(duì)各解釋變量之間的共線性檢驗(yàn),驗(yàn)證各變量因子的逐步回歸結(jié)果的有效性。

        (四)分析結(jié)果驗(yàn)證假設(shè)

        通過(guò)對(duì)以上數(shù)據(jù)的分析,根據(jù)各解釋變量對(duì)民族地區(qū)網(wǎng)貸用戶年利率影響的正負(fù)相關(guān)性,主要得到以下兩個(gè)方面的結(jié)論。

        第一,正相關(guān)的因素。標(biāo)的借貸周期越長(zhǎng),年利率越高。借貸標(biāo)周期越長(zhǎng),投資人所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)就越大,因此,投資者會(huì)進(jìn)行較高的年利率約定。用戶之前的成功貸款次數(shù)與網(wǎng)貸年利率成正相關(guān)。這點(diǎn)其實(shí)不難解釋,成功貸款次數(shù)越多的用戶,再進(jìn)行下一次貸款時(shí),上期貸款常常處于未還清狀態(tài)。由此,投資者認(rèn)為貸款次數(shù)多的用戶還款壓力也相對(duì)更大,所以,應(yīng)當(dāng)與該借貸人進(jìn)行較高的年利率約定。

        第二,負(fù)相關(guān)的因素。借貸用戶的信用等級(jí)與借貸年利率成負(fù)相關(guān)。信用等級(jí)越高的用戶,相對(duì)于信用等級(jí)低的用戶要付出更大的違約成本,因此更受投資人的青睞,借貸年利率也就比較低。用戶借出信用越高,投資人越愿意對(duì)其進(jìn)行投資,因此借貸年利率就越小。借貸金額與借貸年利率成負(fù)相關(guān),因?yàn)檩^大的借貸金額往往是多個(gè)投資人共同投資,年利率越大,借貸用戶的還貸壓力就越大,所以同樣的借貸金額,投資人更傾向于給年利率低的標(biāo)投資。其他與借貸成本成負(fù)相關(guān)的因素還有借貸用戶的個(gè)人因素以及車輛的購(gòu)買,比如:越年輕的女性用戶其借貸利率相對(duì)更低;已購(gòu)車的借貸人,通常會(huì)被認(rèn)為具有更大的貸款償還能力,因此其借貸成本也相對(duì)較低。

        從各解釋變量對(duì)民族地區(qū)網(wǎng)貸用戶年利率影響的正負(fù)相關(guān)性分析中可以看出,結(jié)論支持最初Q2和Q3的假設(shè),而不支持Q1假設(shè)。

        五、結(jié)語(yǔ)

        近年來(lái)我國(guó)民族地區(qū)的各項(xiàng)貸款總額呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì),這在一定程度上標(biāo)志著我國(guó)民族地區(qū)金融的發(fā)展取得了較大的進(jìn)步。促進(jìn)民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,鼓勵(lì)通過(guò)多種渠道提供金融服務(wù),大力支持少數(shù)民族地區(qū)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的建設(shè),這些對(duì)于促進(jìn)我國(guó)民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要意義。在進(jìn)行民族地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開發(fā),以及進(jìn)行投資決策時(shí),構(gòu)建科學(xué)有效的互聯(lián)網(wǎng)金融組合模型并進(jìn)行合理的運(yùn)用,能夠幫助投資者降低投資風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)投資組合的優(yōu)化,做出合理的投資決策,從而獲得更多收益。

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        金融周刊(2019年9期)2019-08-30 05:08:01
        領(lǐng)導(dǎo)決策信息(2017年13期)2017-06-21 10:10:43
        高利貸借款合同是否有效?
        分憂(2017年4期)2017-04-08 17:30:57
        民間借貸對(duì)中小企業(yè)資本運(yùn)作的影響
        歷年金融機(jī)構(gòu)人民幣存款基準(zhǔn)利率變動(dòng)表
        信息不對(duì)稱下P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者行為的實(shí)證
        SL(3,3n)和SU(3,3n)的第一Cartan不變量
        民間借貸年利率超過(guò)36%無(wú)效
        民生周刊(2015年17期)2015-09-10 07:22:44
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