999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

商業(yè)銀行金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風險

2020-05-08 07:54:43羅萍
金融發(fā)展研究 2020年2期
關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行

羅萍

摘 ? 要:本文利用2007—2018年間我國商業(yè)銀行金融創(chuàng)新財務數(shù)據(jù)和基于尾部依賴度量的系統(tǒng)性風險,分析了商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險的影響。結(jié)果顯示:第一,我國商業(yè)銀行金融創(chuàng)新在經(jīng)濟上行時期會降低系統(tǒng)性風險,在經(jīng)濟下行時期會增加系統(tǒng)性風險;第二,按照不同類型商業(yè)銀行金融創(chuàng)新來看,在經(jīng)濟下行時期,商業(yè)銀行衍生金融負債業(yè)務、理財及代理業(yè)務創(chuàng)新會增加系統(tǒng)性風險,而衍生金融資產(chǎn)業(yè)務和信貸業(yè)務創(chuàng)新會降低系統(tǒng)性風險。本文對實證結(jié)果提供了可能的經(jīng)濟學解釋,并基于實證結(jié)果及原因,進一步提出了相應的監(jiān)管措施和政策建議。

關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行;金融創(chuàng)新;系統(tǒng)性風險

中圖分類號:F830.91 ?文獻標識碼:B ?文章編號:1674-2265(2020)02-0085-05

DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.02.011

一、引言

金融創(chuàng)新有利于轉(zhuǎn)移和分散金融機構(gòu)的風險(Merton,1992;Tufano,2002),降低金融交易成本(Niehans和Jurg,1983),有效優(yōu)化資源配置,提高生產(chǎn)效率,促進經(jīng)濟發(fā)展。但是,從歷次的金融危機不難看出,金融創(chuàng)新也會給金融機構(gòu)帶來風險,給整個金融體系帶來沖擊。1995年英國巴林銀行因期貨經(jīng)理投資日經(jīng)225股指期貨失利而倒閉;1998年美國對沖基金長期資本管理公司因國際經(jīng)濟形勢波動而倒閉,而當時該公司重要業(yè)務就是通過買賣各類型金融衍生品獲利;2008年美國次貸危機也被認為是由次級按揭貸款、次級債券(包括美國住房抵押貸款支持債券、債務抵押債券和信用違約互換等)引發(fā)的。

對于金融創(chuàng)新對金融業(yè)乃至宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定有何影響,金融創(chuàng)新是否會影響系統(tǒng)性風險,目前國內(nèi)外已有較多學者進行了研究。Bliss和Kaufman(2006)指出衍生品市場是金融市場中系統(tǒng)性風險的主要來源。BIS(2008)則認為金融創(chuàng)新掩蓋信用衍生品的風險,一旦基礎(chǔ)資產(chǎn)出現(xiàn)問題(比如次級貸款),金融創(chuàng)新就會產(chǎn)生金融沖擊的系統(tǒng)性放大作用,不利于金融體系的穩(wěn)定。Instefjord(2005)認為信用衍生產(chǎn)品通過對沖參數(shù)引起了風險共擔,由此給金融機構(gòu)帶來了更大的風險。Battaglia和Gallo(2013)通過研究意大利2000—2009年的商業(yè)銀行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),與沒有證券化的商業(yè)銀行相比,證券化的銀行風險暴露更大,與此同時,證券化也增加了銀行業(yè)系統(tǒng)性風險暴露。Markose(2012)認為為證券化資產(chǎn)提供保險和再保險的機構(gòu)數(shù)量減少是出現(xiàn)太關(guān)聯(lián)而不能倒的重要原因,而太關(guān)聯(lián)而不能倒也是系統(tǒng)性風險的表現(xiàn)形式。Gennaioli等(2012)從金融創(chuàng)新的需求方出發(fā),認為當投資者意識到風險存在時,他們將撤離資金轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性較高的傳統(tǒng)證券,市場就出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象。陸曉明(2008)提出金融產(chǎn)品創(chuàng)新往往夸大其利忽視其弊,證券化過程會增加資本市場與信貸市場的一體化,具有系統(tǒng)性風險傾向。一些學者研究了在不同經(jīng)濟周期階段金融創(chuàng)新活動對系統(tǒng)性風險的影響:Cerasi和Rochet(2012)指出證券化在經(jīng)濟穩(wěn)態(tài)時期為較好的融資工具,但是在經(jīng)濟下行時期應該被限制。

與國外金融業(yè)相比,我國金融系統(tǒng)有其自身特點,社會融資結(jié)構(gòu)中以銀行為主的間接融資渠道占了較大比例。雖然近年來我國直接融資比例有所增加,但是仍然低于歐美發(fā)達國家水平。那么,我國商業(yè)銀行金融創(chuàng)新是怎樣影響系統(tǒng)性風險?本文就我國商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對銀行業(yè)系統(tǒng)性風險的影響機制展開分析。

二、商業(yè)銀行金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風險度量

(一)系統(tǒng)性風險度量

根據(jù)Bernanke(2009)的研究,系統(tǒng)性風險可以理解成一個金融機構(gòu)面臨損失時會“傳染”給其他金融機構(gòu)或者整個金融行業(yè)的風險。實際上分為兩個動態(tài)過程:第一,單個或某些金融機構(gòu)由于受到金融沖擊面臨極端風險,這實際上強調(diào)了風險的規(guī)模之大和程度之深。而從統(tǒng)計學的角度來看,這實際上可以利用損失分布的尾部(Tail)來描述。第二,風險在金融機構(gòu)之間傳染和蔓延,最后危及整個金融行業(yè)甚至實體經(jīng)濟。因此,從微觀視角來看,系統(tǒng)性風險強調(diào)了微觀金融機構(gòu)之間的風險傳染和蔓延,也就可以利用主體之間的風險相依性來描述。基于此,本文利用時變Joe-Clayton Copula函數(shù)度量尾部依賴來衡量系統(tǒng)性風險。其中,二元Joe-Clayton Copula分布函數(shù)為:

在選用數(shù)據(jù)方面,朱元倩和苗雨峰(2012)做了具體的分類,這里考慮到系統(tǒng)性風險應該同時從空間和時間兩個方面來度量,同時考慮面對突發(fā)事件背景下商業(yè)銀行爆發(fā)危機對整個金融體系的影響,從而突出商業(yè)銀行在系統(tǒng)性風險中的貢獻,因此選用包含信息較多的證券市場日數(shù)據(jù)。

(二)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新測度

關(guān)于商業(yè)銀行金融創(chuàng)新的測度,不同的學者選用不同的指標。Lerner(2006)指出許多金融機構(gòu)實際上是缺少研發(fā)支出數(shù)據(jù);Beck等(2009)利用標準化的銀行業(yè)研發(fā)費用作為對金融機構(gòu)金融創(chuàng)新水平的測度;Kim等(2012)在分析國家層面的金融創(chuàng)新與金融危機關(guān)系時,利用利率衍生工具、風險資本(VC)和私募股權(quán)投資(PE)以及證券化構(gòu)建一個新指標。

本文試圖從微觀層面來度量商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新活動對系統(tǒng)性風險的影響。商業(yè)銀行金融創(chuàng)新業(yè)務包括多個方面,具體來看有投資、信貸、理財以及代理業(yè)務創(chuàng)新等。為了全面度量商業(yè)銀行金融創(chuàng)新,選用商業(yè)銀行衍生金融資產(chǎn)占比(asset)、衍生金融負債占比(liability)、利息凈收入占比(interest)、手續(xù)費及傭金收入占比(commission)、其他業(yè)務凈收益占比(other)分別度量證券化業(yè)務、信貸業(yè)務、理財業(yè)務以及代理業(yè)務金融創(chuàng)新。同時考慮到資產(chǎn)負債表各項金融創(chuàng)新可能有交叉重疊信息,進一步利用主成分分析構(gòu)建商業(yè)銀行金融創(chuàng)新水平(innova)評價體系。

三、模型、數(shù)據(jù)與變量

(一)模型

由于在牛市和熊市不同時期商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險的影響可能不同,因此本文區(qū)分經(jīng)濟上行和經(jīng)濟下行階段來研究金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風險之間的關(guān)系。其中經(jīng)濟發(fā)展階段的劃分參照彭志勝和宋福鐵(2013)關(guān)于牛市和熊市的劃分。為了排除宏觀經(jīng)濟環(huán)境以及行業(yè)特征對系統(tǒng)性風險的影響,本文選取行業(yè)因子(indu)和國內(nèi)經(jīng)濟景氣指數(shù)(eco)為控制變量。其中,行業(yè)因子(indu)為證監(jiān)會分類下行業(yè)收益率標準差,國內(nèi)景氣指數(shù)(eco)為中國宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)。基于此,構(gòu)建商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險影響模型如下:

其中模型(4)考慮資產(chǎn)負債表具有重疊信息后,利用主成分分析商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險的影響。模型(5)主要是為了研究商業(yè)銀行在證券化業(yè)務、信貸業(yè)務、理財業(yè)務以及代理業(yè)務等方面的金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險影響。同時,我們考慮經(jīng)濟上下行不同時期,模型(4)和模型(5)中商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險影響的差異。

(二)數(shù)據(jù)來源

選取2007年1月到2018年12月的32家A股上市商業(yè)銀行的財務數(shù)據(jù)以及各家商業(yè)銀行和滬深300的日收盤指數(shù)作為研究對象。其中,A股上市商業(yè)銀行的財務數(shù)據(jù)來源于各家商業(yè)銀行的季報以及年報,商業(yè)銀行日收盤價數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫,滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫。

(三)基于尾部依賴的金融業(yè)系統(tǒng)性風險

32家商業(yè)銀行股票中有24家的對數(shù)收益率呈現(xiàn)出左偏,8家對數(shù)收益率呈現(xiàn)出右偏,均不服從正態(tài)分布①。從32家商業(yè)銀行股票對數(shù)收益率的峰態(tài)來看,均出現(xiàn)尖峰現(xiàn)象。對于這種尖峰高頻數(shù)據(jù)處理常用到自回歸條件異方差模型(ARCH)和隨機波動模型(Stochastic Volatility Model)。考慮到ARCH類模型不能解釋波動集群性以及參數(shù)估計不穩(wěn)定等其他一系列缺點,本文選用SV模型作為邊緣分布來描述商業(yè)銀行對數(shù)收益率以及滬深300指數(shù)。32家商業(yè)銀行和滬深300序列的平穩(wěn)性檢驗發(fā)現(xiàn),原始序列ADF檢驗中F統(tǒng)計量的P值均小于0.01,說明原始序列平穩(wěn)。因此,可以直接采用原始序列進行分析。

對商業(yè)銀行和滬深300指數(shù)序列利用SV模型②進行擬合。首先進行KS檢驗,發(fā)現(xiàn)SV-T和SV-GED都無法拒絕原假設(shè),這其中的原因可能是KS檢驗的勢很低。對SV-T模型和SV-GED模型的結(jié)果進行比較,考慮到信息準則本質(zhì)上使用了擬合的對數(shù)似然函數(shù)值,本身可以反映擬合效果,進一步利用AIC信息準則進行擬合度檢驗優(yōu)度比較見表1,結(jié)果顯示,SV-GED模型對32家商業(yè)銀行和滬深300的AIC值更小,更適合作為邊緣分布。因此,本文選用SV-GED模型來描述32家商業(yè)銀行和滬深300時間序列,以此作為邊緣分布。

在確定邊緣分布以后,進一步估計出時變尾部依賴參數(shù)值(見表2),并度量商業(yè)銀行與滬深300之間的下尾部依賴系數(shù)。由商業(yè)銀行與滬深300之間的下尾部依賴系數(shù)可以得到不同商業(yè)銀行對系統(tǒng)性風險的貢獻值④。

(四)基于主成分分析的金融創(chuàng)新

考慮到商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表中包含的金融創(chuàng)新信息可能重疊,使用主成分分析進行信息壓縮,得到最大的特征根為0.5492,包含了原來數(shù)據(jù)信息的97.83%;第二個特征根為0.0140,解釋了1.79%的信息。僅選取前兩個主成分,已經(jīng)可以保留原來數(shù)據(jù)99.62%的信息。其中,主成分與變量之間的關(guān)系(載荷)為:

其中,[Scoret]表示[t]時刻[xt]的評價值,[xst]為不容許值,[xht]為滿意值,[a]和[b]是參數(shù),在本文中分別取100和-0.3567。指數(shù)功效函數(shù)在計算的時候不需要使用均值,而且指標的評價值更加穩(wěn)定,也便于歷史數(shù)據(jù)之間的比較。由此,得出各個季度的金融創(chuàng)新得分序列⑤。

四、實證分析

(一)實證結(jié)果

金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險影響的實證結(jié)果如表3所示。從實證結(jié)果可以看出:

第一,無論是經(jīng)濟上行時期還是經(jīng)濟下行時期,商業(yè)銀行金融創(chuàng)新活動均對系統(tǒng)性風險有顯著影響。從模型(4)的回歸結(jié)果來看,經(jīng)濟上行時期商業(yè)銀行金融創(chuàng)新降低了系統(tǒng)性風險;而在經(jīng)濟下行時期增加了系統(tǒng)性風險。該結(jié)論與Cerasi和Rochet(2012)的結(jié)論是一致的。通過模型(5)的回歸結(jié)果,可以看出不同類型的金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險影響存在差異。在經(jīng)濟上行時期,衍生金融資產(chǎn)占比、手續(xù)費及傭金收入占比、其他業(yè)務凈收益占比代表的商業(yè)銀行業(yè)務均對系統(tǒng)性風險具有顯著的負向影響,而利息凈收入占比代表的信貸業(yè)務對系統(tǒng)性風險具有顯著的正向影響,衍生金融負債占比對系統(tǒng)性風險的影響則表現(xiàn)出不顯著。在經(jīng)濟下行時期,衍生金融資產(chǎn)占比和利息凈收入占比降低了系統(tǒng)性風險,而衍生金融負債占比、手續(xù)費及傭金收入占比、其他業(yè)務凈收益占比增加均會顯著增加系統(tǒng)性風險。

第二,衍生金融資產(chǎn)與衍生負債業(yè)務創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險的影響具有差異。無論是經(jīng)濟上下行時期,商業(yè)銀行衍生金融資產(chǎn)業(yè)務創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險都有顯著的抑制作用,而衍生金融負債業(yè)務創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險具有促進作用,特別是經(jīng)濟下行時期表現(xiàn)非常顯著。

第三,商業(yè)銀行的信貸業(yè)務創(chuàng)新在經(jīng)濟上下行時期對系統(tǒng)性風險的影響具有差異。信貸業(yè)務金融創(chuàng)新在上行時期會增加系統(tǒng)性風險,但是在經(jīng)濟下行時期卻會降低系統(tǒng)性風險。原因可能在于,在經(jīng)濟上行時期,商業(yè)銀行流動性充裕,信貸業(yè)務創(chuàng)新將會降低對客戶的信用要求,擴大信貸業(yè)務規(guī)模,增加信貸業(yè)務的風險。從系統(tǒng)性視角來看,商業(yè)銀行無論從信貸總量上還是從信貸往來業(yè)務風險上都增加了與客戶的風險相依性。但信貸業(yè)務創(chuàng)新在經(jīng)濟下行時期會降低系統(tǒng)性風險。經(jīng)濟下行時期商業(yè)銀行信貸業(yè)務創(chuàng)新會增加對客戶信用評級的要求,收縮信貸量以保證自身流動性供給,從而降低系統(tǒng)性風險。

第四,商業(yè)銀行理財以及其他代理業(yè)務在經(jīng)濟上下行時期對系統(tǒng)性風險的影響具有差異。理財以及代理業(yè)務創(chuàng)新在經(jīng)濟上行時期會降低系統(tǒng)性風險,在經(jīng)濟下行時期會增加系統(tǒng)性風險。在經(jīng)濟上行時期,資金面較為寬松,市場流動性充裕,商業(yè)銀行可充分利用該途徑來融資。但是由于存在期限錯配,經(jīng)濟下行時期,商業(yè)銀行通過理財產(chǎn)品等融資能力縮減,可能潛在流動性風險,進而影響其他商業(yè)銀行流動性,表現(xiàn)出系統(tǒng)性風險。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為了驗證本文結(jié)論的穩(wěn)健性,進行以下嘗試:第一,在數(shù)據(jù)分析時,嘗試將數(shù)據(jù)時期擴展一年,加上2006年的數(shù)據(jù)進行分析,結(jié)論沒有明顯變化,特別是交叉項部分和主要變量的符號和顯著性。第二,考慮誤差項本身對穩(wěn)健性的影響。分別假定被解釋變量滿足Gamma分布和指數(shù)分布來建立模型,符號和顯著性沒有明顯變化。第三,估計過程中實際使用的是極大似然估計,而且在方差協(xié)方差矩陣上使用了Newly-West加權(quán)調(diào)整,以增強穩(wěn)健性。第四,進行變量替換的檢驗,把金融創(chuàng)新評分用因子分析的評分替換。實證結(jié)果均支持上述實證分析結(jié)論。

五、政策建議

本文利用選取2007年1月到2018年12月的32家A股上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù),實證分析了金融創(chuàng)新對系統(tǒng)性風險的影響機制。基于研究結(jié)論,提出以下建議:一是加強對商業(yè)銀行的綜合經(jīng)營和跨市場金融創(chuàng)新監(jiān)管,將加強監(jiān)管與優(yōu)化服務統(tǒng)一起來。可借鑒英美及歐盟相繼出臺的“結(jié)構(gòu)性改革方案”,對商業(yè)銀行的信貸、理財、代理以及投資等方面的金融創(chuàng)新設(shè)立“柵欄”,防止不同業(yè)務風險傳染。二是嚴格落實商業(yè)銀行資本金要求,加強商業(yè)銀行金融創(chuàng)新業(yè)務審核,避免商業(yè)銀行金融創(chuàng)新業(yè)務導致高杠桿率。三是加強對商業(yè)銀行流動性“逆周期”監(jiān)管,守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的底線。

注:

①實際上我們同時進行了Shapiro檢驗和K-S檢驗,也拒絕了正態(tài)性原假設(shè)。如有需要,可向作者索取。

②常用的SV模型主要包括SV-t模型和SV-GED模型,其中SV-t模型和SV-GED模型在表2中給出,本文在兩者中擇優(yōu)進行下一步分析。

③這里對商業(yè)銀行的名稱做脫敏處理,利用編碼來代替,下同。

④限于篇幅此處省略,如有需要可向作者索取。

⑤限于篇幅此處省略,如有需要可向作者索要。

參考文獻:

[1]Battaglia F,Gallo A. 2013. Securitization and Systemic Risk:An Empirical Investigation on Italian Banks over the Financial Crisis [J].International Review of Financial Analysis,30(4).

[2]Markose S,Giansante S, Shaghaghi A R. 2012. “Too Interconnected to Fail” Financial Network of US CDS Market:Topological Fragility and Systemic Risk [J].Journal of Economic Behavior&Organization,83(3).

[3]Gennalil N,Shleifer A,Vishny R. 2012. Neglected Risks,F(xiàn)inancial Innovation,and Financial Fragility [J].Journal of Financial Economics,104(3).

[4]Kim T,Koo B,Park M. 2013. Role of Financial Regulation and Innovation in the Financial Crisis [J].Journal of Financial Stability,9(4).

[5]吳衛(wèi)星,張琳琬,顏建曄.金融系統(tǒng)風險的成因、傳導機制和度量:一個綜述 [J].國際商務,2014,(1).

[6]蔣濤,李政宵.我國金融業(yè)系統(tǒng)性風險結(jié)構(gòu)度量 [J].合肥學院學報,2016,(10).

[7]謝遠濤,蔣濤,楊娟.基于尾部依賴的保險業(yè)系統(tǒng)性風險度量 [J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2014,(8).

[8]蔣濤,吳衛(wèi)星,王天一,沈濤.金融業(yè)系統(tǒng)性風險度量——基于尾部依賴視角 [J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2014,34.

[9]朱元倩,苗雨峰.關(guān)于系統(tǒng)性風險度量和預警的模型綜述 [J].國際金融研究,2012,(1).

[10]彭志勝,宋福鐵.不同市場形態(tài)對分紅減少價格反應的影響分析——牛熊市初后期和長短期視角 [J].上海經(jīng)濟研究,2013,(6).

[11]吳衛(wèi)星,蔣濤,吳錕.融資流動性與系統(tǒng)性風險——兼論市場機制能否在流動性危機中起到作用 [J].經(jīng)濟學動態(tài),2015,(3).

猜你喜歡
商業(yè)銀行
商業(yè)銀行資金管理的探索與思考
支付機構(gòu)與商業(yè)銀行迎來發(fā)展新契機
中國外匯(2019年10期)2019-08-27 01:58:00
“商業(yè)銀行應主動融入人民幣國際化進程”
中國外匯(2019年8期)2019-07-13 06:01:26
基于因子分析法國內(nèi)上市商業(yè)銀行績效評
智富時代(2019年4期)2019-06-01 07:35:00
關(guān)于建立以風險管理為導向的商業(yè)銀行內(nèi)部控制的思考
關(guān)于加強控制商業(yè)銀行不良貸款探討
消費導刊(2017年20期)2018-01-03 06:27:21
國有商業(yè)銀行金融風險防范策略
我國商業(yè)銀行海外并購績效的實證研究
我國商業(yè)銀行風險管理研究
發(fā)達國家商業(yè)銀行操作風險管理的經(jīng)驗借鑒
主站蜘蛛池模板: 欧美中文字幕一区| 成人亚洲天堂| 亚国产欧美在线人成| 国产主播一区二区三区| 日韩成人免费网站| 国产亚洲精品资源在线26u| 国产美女自慰在线观看| 91www在线观看| 国产乱子伦精品视频| 久久综合色88| 在线观看国产精品日本不卡网| 国产成人精品一区二区三在线观看| 在线观看国产精品日本不卡网| 成人福利在线免费观看| 热思思久久免费视频| 91国内外精品自在线播放| 成人在线观看不卡| 久久久久国产一区二区| 日韩成人在线视频| 99无码熟妇丰满人妻啪啪| 成人看片欧美一区二区| 亚洲国产精品不卡在线| 亚洲欧美不卡| 精品小视频在线观看| 亚洲女人在线| 日韩欧美国产成人| 国产精品久久国产精麻豆99网站| av无码一区二区三区在线| 日韩免费毛片| 国产成人精品高清在线| 欧美日一级片| 2020精品极品国产色在线观看 | 欧美精品高清| 国产特级毛片| 全午夜免费一级毛片| 婷婷开心中文字幕| 久久国产精品影院| 亚洲乱码精品久久久久..| 欧日韩在线不卡视频| 狠狠色丁香婷婷综合| 亚洲人成影院午夜网站| 亚洲人网站| 这里只有精品免费视频| 欧美日韩一区二区在线播放| 日本国产在线| av一区二区三区在线观看| 国产真实乱子伦精品视手机观看| 亚洲免费三区| 亚洲午夜福利在线| 亚洲最大情网站在线观看| 九九九久久国产精品| 美女被操91视频| 国产免费怡红院视频| 99成人在线观看| 欧美成人精品在线| 久久精品日日躁夜夜躁欧美| 久久亚洲国产视频| 手机在线免费不卡一区二| 老司机aⅴ在线精品导航| 欧美a在线视频| A级全黄试看30分钟小视频| 99精品伊人久久久大香线蕉 | 人妻无码一区二区视频| 久久永久精品免费视频| 秋霞国产在线| 国产成人精品在线1区| 国产欧美日韩在线在线不卡视频| 国产成人无码久久久久毛片| 欧美一级高清免费a| 久久综合一个色综合网| 亚洲欧美另类色图| 国产在线一区视频| 国产黄网永久免费| 日本欧美中文字幕精品亚洲| 久青草国产高清在线视频| 丁香六月综合网| 久久综合色天堂av| 久久一级电影| 性激烈欧美三级在线播放| 成人免费黄色小视频| 青草视频免费在线观看| 欧美成人精品在线|