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        打造高水平風(fēng)險監(jiān)測基礎(chǔ)設(shè)施健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制

        2022-12-15 06:06:30安青松
        清華金融評論 2022年11期
        關(guān)鍵詞:公司債券債券市場交易所

        安青松

        本文首先闡述了我國債券市場,特別是交易所債券市場的基本情況與特征,接著分析健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制的必要性,最后指出需要打造高水平債券市場風(fēng)險監(jiān)測的基礎(chǔ)設(shè)施,并給出了具體的方法論。

        我國債券市場經(jīng)過規(guī)??焖僭鲩L期已進入高質(zhì)量發(fā)展新階段,債券市場服務(wù)實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、促進提高直接融資比重的功能作用日益突出。與此同時,隨著 2017年以來債市違約風(fēng)險逐步暴露,深化債券發(fā)行制度改革、優(yōu)化債券產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、健全風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制成為債券市場高質(zhì)量發(fā)展的重中之重,打造高水平風(fēng)險監(jiān)測基礎(chǔ)設(shè)施是健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制的重要一環(huán)。

        我國債券市場發(fā)展概況與特征

        我國債券市場發(fā)展的整體情況。我國債券市場主要由交易所市場與銀行間市場構(gòu)成,經(jīng)過30多年發(fā)展,我國債券市場已經(jīng)形成門類基本齊全、品種結(jié)構(gòu)較為合理、信用層次不斷拓展的全球第二大債券市場。一是債券市場規(guī)模持續(xù)增長,債市服務(wù)實體經(jīng)濟融資能力不斷提升。2021年, 國內(nèi)債券發(fā)行總額為61.6萬億元,同比增長8.3%,較 2014 年末增長5.1倍;債券托管面值130.4萬億元,同比增長14.1%,較2014 年末增長3.6倍。同期全市場非金融債券及資產(chǎn)支持證券(Asset-backed Securities,簡稱ABS)發(fā)行15.7萬億元,托管面值30萬億元,較2014年末增長2.7倍,托管量占比 23% ;截至目前,我國債券市場中非金融公司信用類債券托管量為 24.9萬億元,占比19.1%;資產(chǎn)證券化產(chǎn)品5.1萬億元,占比3.9%;金融券44.4萬億元,占比34.1%;政府債券 55.2萬億元,占比42.3%。二是債券業(yè)務(wù)分市場、分券種形成“多頭”監(jiān)管。債券發(fā)行市場“準入”政出多門,既有不同債券品種的分部門審批,又有同種類債券的多主體監(jiān)管,其中,國債的發(fā)行審批由財政部負責(zé),金融債(含央行債)由人民銀行負責(zé)(銀保監(jiān)會協(xié)助),企業(yè)債由國家發(fā)展改革委負責(zé),公司債券由證監(jiān)會負責(zé),中期票據(jù)、短期融資券、定向工具等由央行主管下的銀行間交易商協(xié)會負責(zé)。交易所債券市場和銀行間債券市場呈現(xiàn)二分格局,兩市場在交易主體范圍、債券品種、交易方式、登記托管結(jié)算上均存在一定差異,其中,公司信用類債券含企業(yè)債、公司債和中期票據(jù)、短期融資券、定向工具,發(fā)行人高度重疊,但由于監(jiān)管部門不同,因此在市場準入條件、信息披露規(guī)則、投資者保護機制、信用評級規(guī)則等方面存在差異。

        圖1 我國債券業(yè)務(wù) “多頭”監(jiān)管情況

        交易所債券市場發(fā)展狀況與特征。交易所債券市場在不斷深化改革中形成獨特的發(fā)展特征。一是公司債券規(guī)模穩(wěn)步增長。2022年上半年交易所債券市場共發(fā)行公司債券、資產(chǎn)支持證券、地方政府債券和政策性銀行債券等各類債券2.65萬億元,累計凈融資額6440億元。截至2022年6月末,交易所債券市場公司債券托管面值19.14萬億元,其中非金融公司債券托管面值11.72萬億元,同比增長17.67%,較2014年末非金融公司債托管量增長1倍。此外,北京證券交易所在2022年7月以來累計發(fā)行地方政府債券379億元,交易所債券市場建設(shè)取得了新進展。二是公司債券是以信用債為主的中長期債券。截至2021年,交易所債券市場中利率債余額占比為10%,銀行間債券市場利率債余額占比為64%;交易所市場非金融企業(yè)發(fā)行的債券和ABS占比69%,銀行間市場相應(yīng)比例則為16%。2015—2020年,交易所市場非金融公司債發(fā)行12.7萬億元,占1年期以上信用債發(fā)行額的46%;非金融公司債凈融資8.4萬億元,占社會融資增量的6%,貢獻度超股票和其他信用債券。三是交易所債券市場投資者結(jié)構(gòu)趨于多元,符合要求的個人投資者和機構(gòu)投資者均可參與交易所債券市場投資,只有具備結(jié)算條件的機構(gòu)投資者才能參與銀行間債券市場投資。從交易所債券市場投資者結(jié)構(gòu)來看,機構(gòu)投資者占比超過99%,其中,公募類產(chǎn)品持債占比36%,私募類產(chǎn)品持債占比33%,境外機構(gòu)持債占比0.5%,銀行自有資金、保險、券商持債均在10%左右。交易所市場中商業(yè)銀行自有資金持有債券約占11%。銀行間債券市場投資者則以商業(yè)銀行為主,持有債券占比達57%。四是公司債券品種的適應(yīng)性、普惠性不斷提升,為增強公司債券服務(wù)國家戰(zhàn)略及實體經(jīng)濟的適應(yīng)性、普惠性,交易所市場持續(xù)推出科技創(chuàng)新公司債券、短期公司債券、可續(xù)期公司債券、可交換公司債券、綠色公司債券(含碳中和債)、低碳轉(zhuǎn)型公司債券、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司債券、鄉(xiāng)村振興公司債券、“一帶一路”公司債券、紓困公司債券、疫情防控公司債券等。2022年以來,交易所科技創(chuàng)新公司債券發(fā)行512億元,綠色債券發(fā)行956億元,鄉(xiāng)村振興債券發(fā)行 139億元,深化對疫情防控、低碳轉(zhuǎn)型領(lǐng)域融資支持。

        健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制的必要性

        隨著我國債券市場持續(xù)發(fā)展,在現(xiàn)代金融體系中的地位和作用不斷提升,在促進高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮著重要的樞紐功能,特別是在穩(wěn)金融、穩(wěn)投資、穩(wěn)預(yù)期方面具有獨特的功效。債券市場是經(jīng)濟增長的發(fā)動機,同時也是金融風(fēng)險的加速器,因此,健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制是債券市場功能發(fā)揮的核心基礎(chǔ)設(shè)施。當前我國債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制面臨的挑戰(zhàn)和存在的問題,主要表現(xiàn)在以下方面:

        內(nèi)外部形勢疊加債券市場風(fēng)險日趨復(fù)雜、易發(fā)。宏觀形勢層面,各國經(jīng)濟復(fù)蘇、疫情防控仍不穩(wěn)定、不平衡,全球經(jīng)濟金融動蕩加劇,國際資金流向不穩(wěn),美對我遏制打壓仍在繼續(xù),可能對我國金融市場形成沖擊。美債收益率走高,部分中資企業(yè)在境外市場債務(wù)違約,可能對境內(nèi)債券市場造成風(fēng)險“倒灌”;從國內(nèi)看,經(jīng)濟下行壓力仍然較大,需求收縮、供給沖擊、預(yù)期轉(zhuǎn)弱三重壓力持續(xù)顯現(xiàn),疊加房地產(chǎn)行業(yè)、教培產(chǎn)業(yè)、平臺經(jīng)濟等政策調(diào)整、預(yù)期改變,債券市場行業(yè)性、區(qū)域性信用分化明顯,一些發(fā)債主體滾動融資困難,部分領(lǐng)域信用風(fēng)險抬頭,存量、增量風(fēng)險都有可能加速暴露。市場風(fēng)險層面,雖然交易所債券市場“面”上的風(fēng)險總體可控,違約率保持在較低水平,但是在“點”上,個體、局部風(fēng)險仍處于高發(fā)多發(fā)態(tài)勢,交易所市場2022年到期回售規(guī)模達4萬億元,系統(tǒng)性風(fēng)險的防控壓力增大。一是房地產(chǎn)風(fēng)險仍在持續(xù)暴露,部分民營房企已陷入融資中斷、銷售回款難、出售資產(chǎn)慢的多重困境,融資環(huán)境改善有限,并對產(chǎn)業(yè)鏈上下游造成負面沖擊;二是城投債風(fēng)險隱患加大,一些債務(wù)率較高的區(qū)域面臨財政、金融雙重壓力,市場認可度低、融資渠道受阻,一些弱資質(zhì)、區(qū)縣級城投債券滾動續(xù)發(fā)困難, 發(fā)生違約的可能性增大;三是部分大型企業(yè)集團,特別是一些擴張激進的大型企業(yè)現(xiàn)金流極為緊張,違約可能性大,且容易造成風(fēng)險外溢。2022年上半年,我國債券市場新增7家違約發(fā)行人,共涉及到期違約債券32期,到期違約金額合計約192.78 億元;此外,10家發(fā)行人首次發(fā)生展期,涉及展期債券22期,展期規(guī)模 204.68 億元,較上年同期均大幅提升。截至6月底,交易所債券市場的違約未償還金額為1199億元,存量違約率為1.13%,12個月滾動違約率為 0.31%。

        傳統(tǒng)技術(shù)手段無法滿足風(fēng)險預(yù)防預(yù)警的需要。近年來,債券發(fā)行交易中各類風(fēng)險表現(xiàn)形式日益復(fù)雜化、隱蔽化,市場間、品種間信息聯(lián)動效應(yīng)不斷增強,行業(yè)對于政策、輿情的傳導(dǎo)、反應(yīng)更加迅速。隨著市場機構(gòu)技術(shù)系統(tǒng)不斷迭代升級,部分違規(guī)違法情況也呈現(xiàn)科技化、程序化特點,監(jiān)管與市場間的“技術(shù)不對稱”為日常監(jiān)管、檢查帶來一定困難。此外,日常工作中各方普遍較依賴市場少數(shù)金融信息服務(wù)機構(gòu),對底層數(shù)據(jù)質(zhì)量、信息處理技術(shù)的自主掌控能力較弱??傮w來看,傳統(tǒng)的監(jiān)管信息技術(shù)需要進一步升級以滿足債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警的客觀要求。

        數(shù)據(jù)采集模式影響風(fēng)險預(yù)防預(yù)警效率提升。債券監(jiān)管所需的數(shù)據(jù)信息主要來自市場機構(gòu)上報,并分別由證券交易所、中國證券業(yè)協(xié)會、中國結(jié)算、中證數(shù)據(jù)、中證報價等單位負責(zé)生產(chǎn)、采集、管理。一方面,各信息采集管理主體在數(shù)據(jù)維度、質(zhì)量定義等方面存在一定差異,全條線監(jiān)管數(shù)據(jù)整合不足,不同市場、不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通性較弱,存在“數(shù)據(jù)孤島”等情況;另一方面,各信息采集管理主體數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)存在差異,導(dǎo)致在數(shù)據(jù)層面協(xié)同性相對較弱,因而現(xiàn)有債券市場監(jiān)管底層數(shù)據(jù)無法滿足日常監(jiān)管對于數(shù)據(jù)及時性、全面性、穿透性、一致性等方面的要求。

        信用風(fēng)險預(yù)防預(yù)警的及時性有待進一步提升。由于信用風(fēng)險存在較強的關(guān)聯(lián)性,債券違約風(fēng)險與企業(yè)的經(jīng)營、合規(guī)、投融資等行為密切相關(guān)。實踐經(jīng)驗表明,信息掌握越及時,越能在風(fēng)險擴散之前進行精準拆彈防患于未然。依賴“人海戰(zhàn)術(shù)”的信用風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警已不能適應(yīng)當前風(fēng)險發(fā)生速度大幅提升、危機處置窗口縮短的客觀要求,特別是在應(yīng)對市場突發(fā)事件等問題中,及時捕捉信用風(fēng)險信號、精準抓取風(fēng)險事件,以實現(xiàn)更早、更準、更全面地對企業(yè)信用風(fēng)險進行及時有效預(yù)警,就需要解決現(xiàn)有風(fēng)險度量手段中的局限性、主觀性、滯后性。

        針對不同監(jiān)管環(huán)節(jié)統(tǒng)計分析的適配性有待加強。現(xiàn)有債券審核、發(fā)行、交易、存續(xù)期管理等不同監(jiān)管環(huán)節(jié)對于市場的關(guān)注角度各有側(cè)重,對于債券日常統(tǒng)計分析的需求也各不相同?,F(xiàn)有債券業(yè)務(wù)統(tǒng)計分析注重全面性,適應(yīng)不同監(jiān)管環(huán)節(jié)、不同職能單位的針對性、適配性較弱,存在信息無法精準直觀推送等情況。此外,現(xiàn)有統(tǒng)計分析依賴定期報送數(shù)據(jù)和書面報告文件等,展現(xiàn)形式較為單一,已經(jīng)不能滿足日益繁重的監(jiān)管工作和不斷提升的市場融資需求,需要借助科技手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動歸集統(tǒng)計、監(jiān)管報告自動生成、非現(xiàn)場實時監(jiān)管等模式創(chuàng)新。

        打造高水平債券市場風(fēng)險監(jiān)測基礎(chǔ)設(shè)施

        打造高水平風(fēng)險監(jiān)測基礎(chǔ)設(shè)施是健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警機制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。近年來,云計算、人工智能、機器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等科技的廣泛運用,為打造高水平債券市場風(fēng)險監(jiān)測基礎(chǔ)設(shè)施提供了現(xiàn)實可行性和強有力支撐(見圖2)。打造高水平債券市場風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng),包括技術(shù)實現(xiàn)和組織實施兩個層面。在技術(shù)實現(xiàn)層面,推動債券風(fēng)險監(jiān)測與金融科技運用深度融合,著力從以下方面形成債券市場風(fēng)險監(jiān)測監(jiān)控的基本功能:

        圖2 債券市場風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)科技應(yīng)用場景

        智能化報告審查。一是通過大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等技術(shù),支持在海量報告中快速篩選企業(yè)信息,明確行業(yè)情況、主營業(yè)務(wù)模式及變化、企業(yè)合規(guī)情況等;二是支持會計指標自動計算,勾稽會計科目間關(guān)系,識別跨周期的異常變化,提示違規(guī)線索;三是機器多維度深度學(xué)習(xí)被監(jiān)管問詢的可疑企業(yè),通過捕捉共性案例違規(guī)跡象,精準定位違規(guī)企業(yè);四是提煉附注信息、外部輿情、工商信息等多維度信息,交叉比對行業(yè)公司情況,識別異常信號。

        網(wǎng)絡(luò)信息輿情分析。以人工智能技術(shù)進行全媒體資訊自動化分析與大數(shù)據(jù)情報挖掘,實現(xiàn)輿情監(jiān)測從“檢索”到“算法”的轉(zhuǎn)變,以及數(shù)據(jù)計算從“簡單計算”到“深度學(xué)習(xí)” 的轉(zhuǎn)變。一是精確地對文本類信息進行實體識別、語義消歧、 知識圖譜構(gòu)建、話題分類、自動摘要、情感分析、圖片識別等;二是基于自然語言處理技術(shù)提升數(shù)據(jù)精準度,通過情感 分析技術(shù)獲取敏感信息,實時表現(xiàn)輿論狀態(tài),評估輿論走向; 三是通過事理圖譜、熱點聚類、文本分類等學(xué)習(xí)方法,對輿情事件的發(fā)展脈絡(luò)、特征分布、風(fēng)險等級進行自動階段性總結(jié),并給出趨勢預(yù)測;四是知識圖譜功能將已有風(fēng)險歸納為經(jīng)驗知識,以推理計算的能力實現(xiàn)對未來風(fēng)險的精準預(yù)測。

        智能風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警。一是集成交易、資金、輿情、監(jiān)管等數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)可以梳理清、分析透海量金融數(shù)據(jù)資源的邏輯關(guān)系和層次結(jié)構(gòu),從非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中精準識別有效信息,并通過可視化界面實時展示分析結(jié)果,提升風(fēng)險分析效能。二是通過構(gòu)建監(jiān)測指標體系,實現(xiàn)風(fēng)險動態(tài)監(jiān)測跟蹤預(yù)警。根據(jù)不同業(yè)務(wù)訂制風(fēng)險監(jiān)測指標體系,通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)建立智能預(yù)警模型,不僅可以實現(xiàn)風(fēng)險自動化預(yù)警、提升預(yù)判能力,還可以進行風(fēng)險模擬、提前制訂預(yù)案防范風(fēng)險,強化風(fēng)險動態(tài)監(jiān)測跟蹤。三是實現(xiàn)跨賬戶、跨市場、跨境債券交易的實時監(jiān)控,利用數(shù)據(jù)挖掘有效識別新型交易行為,提示違法違規(guī)情形,通過刻畫機構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),掌握風(fēng)險傳導(dǎo)路徑,自主實施壓力測試。

        企業(yè)全景畫像及信用評價。利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和現(xiàn)代信息,建立各市場、各監(jiān)管業(yè)務(wù)條線間的信息關(guān)聯(lián),構(gòu)建機構(gòu)客戶全景畫像與關(guān)聯(lián)圖譜。依托算法從系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、模型三個層面建立信用風(fēng)險評價工具,通過大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架,完善財務(wù)、融資、償債、資信等多方面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),在企業(yè)經(jīng)營的復(fù)雜系統(tǒng)中將信用評級與企業(yè)投資、新聞輿情等多層面、多角度的信息相關(guān)聯(lián),準確而完善地展現(xiàn)企業(yè)的真實面目,最大限度地減少人的非理性因素,實現(xiàn)實時、主動、 理性的風(fēng)險預(yù)警與風(fēng)險控制,實現(xiàn)與人工審查評價信用結(jié)果的相互校準。

        運用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建安全共享體系。區(qū)塊鏈是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)和重要基礎(chǔ)設(shè)施之一,是集智能合約、共識機制、分布式賬本和各種信息技術(shù)融合的成果。通過區(qū)塊鏈建立數(shù)據(jù)安全共享體系,保障鏈與鏈相互之間有效數(shù)據(jù)信息資源共享與服務(wù)協(xié)作。目前行業(yè)暫未形成基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)共享總體框架模型,但類似探索能夠為解決多方信息報送難題,服務(wù)交易所、結(jié)算機構(gòu)等信息傳遞及向證監(jiān)會同步報送監(jiān)管信息提供思路。

        在組織實施層面,以完善債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警處置機制為方向,著力打造集中統(tǒng)一的公司債券市場風(fēng)險監(jiān)測核心基礎(chǔ)設(shè)施。建設(shè)集中統(tǒng)一的債券市場風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng),首先要基于債券業(yè)務(wù)流程和監(jiān)管目標需求,構(gòu)建覆蓋債券市場全業(yè)務(wù)鏈、全監(jiān)管鏈的數(shù)據(jù)生態(tài),形成審核注冊、存續(xù)期管理、日常監(jiān)管、企業(yè)畫像、市場監(jiān)測、統(tǒng)計分析六個功能模塊(見圖3)。

        圖3 債務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生態(tài)

        其次要發(fā)揮中國證券業(yè)協(xié)會和銀行間市場協(xié)會等自律組織作用,健全完善債券市場數(shù)據(jù)治理體系,打破“數(shù)據(jù)孤島”和“市場分割”,整合滬、深、北證券交易所和銀行間市場數(shù)據(jù),建設(shè)覆蓋交易所市場、銀行間市場及中美美元債市場的監(jiān)測模塊,形成發(fā)行人及資產(chǎn)支持證券/公募房地產(chǎn)信托投資基金(Real Estate Investment Trusts,簡稱REITs)原始權(quán)益人綜合畫像、分市場交易數(shù)據(jù)實時交互、跨市場風(fēng)險預(yù)研預(yù)判、中介機構(gòu)執(zhí)業(yè)能力貫通評價等數(shù)據(jù)治理體系,實現(xiàn)對各類債券品種的整體兌付安排、異常交易行為、市場輿情信息、跨市場風(fēng)險傳染的監(jiān)測監(jiān)控。最后是借鑒經(jīng)金融穩(wěn)定理事會(Financial Stability Board,簡稱FSB)認定、由中證報價建設(shè)運營的交易報告庫技術(shù)系統(tǒng)和專業(yè)規(guī)范,以債券業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生態(tài)和數(shù)據(jù)治理體系為依托,形成集市場數(shù)據(jù)歸集、統(tǒng)計分析、風(fēng)險預(yù)警、異常交易提醒、新聞輿情報送等功能于一體的自動化、可視化綜合數(shù)據(jù)應(yīng)用工作平臺;借鑒滬深證券交易所上市公司畫像系統(tǒng),加強數(shù)據(jù)信息的整合重構(gòu),引入機器學(xué)習(xí)等人工智能算法,建立覆蓋發(fā)行人、資產(chǎn)支持證券/公募REITs原始權(quán)益人及中介機構(gòu)的企業(yè)畫像模塊,實時全景展示企業(yè)風(fēng)險、市場風(fēng)險動態(tài),打造高水平債券市場風(fēng)險監(jiān)測基礎(chǔ)設(shè)施,提高債券市場風(fēng)險預(yù)研預(yù)判能力,健全債券市場風(fēng)險預(yù)防預(yù)警處置機制。

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