• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型研究

    2021-06-07 05:31:38李莎陳暄
    現(xiàn)代信息科技 2021年24期
    關(guān)鍵詞:預(yù)警模型財務(wù)危機

    李莎 陳暄

    摘 ?要:針對當(dāng)前財務(wù)預(yù)警模型存在預(yù)測精度低、預(yù)測滿意度低的問題,提出了基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)危機預(yù)警模型。該模型構(gòu)建了6個一級指標(biāo)和12個二級指標(biāo)預(yù)警指標(biāo),模型由兩個RBM和1個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,使用鯨魚算法進行模型參數(shù)的優(yōu)化。在仿真實驗中,通過上市企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)進行驗證,此模型相比于LSSVM模型有更好的預(yù)測效果,為當(dāng)前的財務(wù)危機預(yù)警提供了一種有益的參考。

    關(guān)鍵詞:財務(wù)危機;預(yù)警模型;鯨魚算法

    中圖分類號:TP18 ? ? ? 文獻標(biāo)識碼:A文章編號:2096-4706(2021)24-0101-04

    Abstract: In view of the problems of low prediction accuracy and low satisfaction of current financial early warning models, a financial crisis early warning model based on deep learning neural network is proposed. The model constructs 6 first-level indicators and 12 second-level indicators for early warning. The model is composed of two RBMs and one BP neural network, and uses whale optimization algorithm to optimize model parameters. In the simulation experiment, carries out the verification through the financial data of listed companies, this model in this paper has a better predictive effect than the LSSVM model, which provides a useful reference for the current financial crisis early warning.

    Keywords: financial crisis; early warning model; WOA

    0 ?引 ?言

    眾所周知,上市企業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要組成部分,對于國家經(jīng)濟有著舉足輕重的作用,當(dāng)上市企業(yè)陷入財務(wù)危機的時候,一方面容易導(dǎo)致企業(yè)的資金鏈面臨中斷,導(dǎo)致生產(chǎn)的產(chǎn)品在市場上降低占有率,逐漸喪失市場競爭力;另一方面,上市企業(yè)的投資人、債權(quán)人的收益無法得到保障,可能會出現(xiàn)大量拋售持有股票對股市造成不利影響,使得投資者喪失信息心,嚴(yán)重阻礙國民經(jīng)濟有序穩(wěn)定的向前發(fā)展。尤其2020年初爆發(fā)的新冠疫情一直持續(xù)到今天,全球經(jīng)濟都受到了嚴(yán)重影響,導(dǎo)致有些上市企業(yè)由于財務(wù)問題而瀕臨退出股市、企業(yè)破產(chǎn)的窘境。因此研究財務(wù)危機預(yù)警成為學(xué)者們的研究方向之一。文獻[1]從反映企業(yè)營運能力、償債能力和盈利能力三個角度選用了營運資本/資產(chǎn)、流動比率、凈資產(chǎn)收益率等財務(wù)指標(biāo)作為預(yù)警變量進行財務(wù)危機預(yù)測;文獻[2]選取伊斯坦布爾的食物和煙草行業(yè)上市公司2005—2012年財務(wù)報告數(shù)據(jù)作為預(yù)警變量進行財務(wù)危機預(yù)測;文獻[3]選取總資產(chǎn)利潤率、負(fù)債比率、營運資本/資產(chǎn)、留存收益/資產(chǎn)4個財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建Fisher線性判別模型進行財務(wù)危機預(yù)警研究;文獻[4]對33個財務(wù)變量進行篩選,最終得到9個能反映企業(yè)財務(wù)狀況的財務(wù)指標(biāo)建立決策樹模型進行財務(wù)預(yù)警研究。

    通過以上的研究發(fā)現(xiàn),財務(wù)危機的預(yù)警模型已經(jīng)成為影響企業(yè)發(fā)展的重要組成部分。如何幫助上市企業(yè)從披露的財務(wù)與非財務(wù)數(shù)據(jù)中分析得到有用信息具有重要的意義。本文借助人工智能技術(shù)篩選出有效反應(yīng)財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo),建立一套適合上市企業(yè)的財務(wù)危機預(yù)警模型。

    1 ?財務(wù)指標(biāo)選擇

    本文選擇了30家制造業(yè)上市公司作為研究樣本,分為財務(wù)危機組和財務(wù)正常組。前者具備如下條件:該企業(yè)是持續(xù)經(jīng)營4年以上,同時是深滬兩個交易所的A股上市公司和制造業(yè)上市公司,公司有一次出現(xiàn)過財務(wù)狀況而被進行處理;后者滿足與財務(wù)危機組的公司所屬會計年度相同且資產(chǎn)規(guī)模相近,也是A股上市公司和制造型上市公司。

    為了更好地反映上市企業(yè)的財務(wù)危機預(yù)警的指標(biāo),本文結(jié)合現(xiàn)有的財務(wù)危機預(yù)警模型中的相關(guān)指標(biāo)分析結(jié)果,選取50個指標(biāo),對其中的財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)采用SPSS軟件對這些指標(biāo)進行正態(tài)分布檢驗,從這些指標(biāo)中挑選出能夠反映財務(wù)危機的指標(biāo),本文選擇6個一級指標(biāo)和15個二級指標(biāo)作為反映企業(yè)財務(wù)危機的指標(biāo)項。如表1所示。

    表1中的指標(biāo)數(shù)據(jù)存在相互重合的情況,為了能夠保證財務(wù)信息的完整性,本文使用主成分分析法對這些預(yù)警指標(biāo)進行相關(guān)的取舍,對于篩選后的財務(wù)指標(biāo)進行正向轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化,其次通過KMO和Bartlett球形度對這些變量之間的存在的關(guān)系進行相關(guān)性檢驗,最后在確保累積貢獻率大于80%的條件下挑選符合預(yù)警要求的二級指標(biāo)。

    2 ?基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)預(yù)警模型

    2.1 ?深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    為了更好地對財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析,做好更加準(zhǔn)確的預(yù)測,本文提出了雙疊加RBM-BP深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型的優(yōu)點在于通過兩個RBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),使得只需要少量的網(wǎng)絡(luò)層就可以達到降低一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的訓(xùn)練次數(shù),這樣能夠降低訓(xùn)練的難度,縮短訓(xùn)練時間,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測準(zhǔn)確率。大致的將其訓(xùn)練過程分為兩個步驟:

    步驟1:將訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過無監(jiān)督訓(xùn)練模式進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),通過這種訓(xùn)練方式計算得到每一層RBM的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù),這樣能夠最大程度保證特征向量映射到不同特征空間的時候保留更多的特征向量信息,得到兩個不同層次RBM網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)W0和W1。

    步驟2:在雙RBM最后一層加入一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過BP網(wǎng)絡(luò)接收雙疊加RBM網(wǎng)絡(luò)隱藏層的輸出特征向量作為輸入特征向量,以監(jiān)督方式進行BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)。

    在雙疊加RBM-BP深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,影響雙疊加的RBM-BP深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法性能的主要參數(shù)為學(xué)習(xí)速率ε,可見層v數(shù)量,隱含層h數(shù)量以及RBM的θ,為了更好地發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力,使用元啟發(fā)式的鯨魚算法對其參數(shù)進行優(yōu)化。經(jīng)過優(yōu)化雙疊加RBM-BP深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后,可以得到如下的兩組RBM模型及其對應(yīng)的學(xué)習(xí)規(guī)則。

    式(1)和(3)表示了第一個疊加RBM的模型和學(xué)習(xí)規(guī)則,主要用于輸入一級指標(biāo)對應(yīng)的二級指標(biāo)的財務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)進行數(shù)據(jù)的特征提取,并對這些數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練;式(2)和(4)表示另一個疊加RBM模型和學(xué)習(xí)規(guī)則,針對這些二級指標(biāo)的財務(wù)數(shù)據(jù)可能存在很多條無關(guān)數(shù)據(jù)特征的記錄,因此需要對這些特征數(shù)據(jù)的相似性進行分析。通過雙疊加RBM做出的最優(yōu)的決策和實際結(jié)果的接近程度作為反饋給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層的神經(jīng)元設(shè)置為1,即輸出結(jié)果為有和無,有表示公司存在較大的財務(wù)風(fēng)險,發(fā)生財務(wù)危機的概率比較大,反之則表示財務(wù)危機概率較小。

    2.2 ?鯨魚算法

    鯨魚算法(whale optimization algorithm, WOA)是一種模仿大自然中鯨魚捕食過程的元啟發(fā)式算法,該算法將座頭鯨當(dāng)作算法中的候選解,通過算法的不斷迭代來確定最優(yōu)的候選解。鯨魚算法包圍捕食,氣泡攻擊和尋覓食物三個階段。

    2.2.1 ?包圍捕食

    在算法的初始階段中,座頭鯨并不知道具體食物的位置,設(shè)定距離最近的座頭鯨為算法的候選解,其他座頭鯨都向該座頭鯨靠近,逐步接近食物。使用公式表達為:

    2.2.2 ?氣泡攻擊

    在捕食過程中,座頭鯨通過大量的氣泡攻擊,并不斷地通過收縮包圍和螺旋更新來達到捕食的過程,達到算法在局部尋優(yōu)的目的。在式(6)中,當(dāng)∣A∣<1時,鯨魚個體向著當(dāng)前位置最優(yōu)的鯨魚個體靠近,隨著∣A∣逐漸增大,則鯨魚游走的步伐就越大,反之則游走步伐就越小。因此,為了能夠鯨魚個體一方面保持收縮,另一方面又能夠沿著螺旋形路徑向食物方向靠近,設(shè)定概率p來決定如上兩種行為,建立了以下位置更新方程:

    2.2.3 ?尋覓食物階段

    座頭鯨通過概率來獲得游走和螺旋,使用∣A∣向量來獲取食物。當(dāng)向量∣A∣>1時,鯨魚個體向著參考座頭鯨的位置靠近,參考座頭鯨會隨機選擇個體座頭鯨進行位置的更新,這樣的方式保證了座頭鯨能夠進行全局的搜索,表達為:

    式中,是隨機獲得的參考座頭鯨的位置向量。

    2.3 ?預(yù)測步驟

    輸入:RBM-BP相關(guān)參數(shù),鯨魚算法相關(guān)參數(shù),算法迭代次數(shù),符合條件的二級指標(biāo)的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

    輸出:是否會發(fā)生財務(wù)危機。

    步驟1:初始化鯨魚種群,將RBM-BP相關(guān)參數(shù)對應(yīng)鯨魚個體。

    =[ε1,v1,h1,{ai,bj,wij}1,ε2,v2,h2,{ai,bj,wij}2]

    步驟2:計算每一個鯨魚個體的對應(yīng)的適應(yīng)度值。

    fobj=f()=f(ε1,v1,h1,{ai,bj,wij}1,ε2,v2,h2,{ai,bj,wij}2)

    步驟3:保存X*作為最好的鯨魚。

    =[ε1,v1,h1,{ai,bj,wij}1,ε2,v2,h2,{ai,bj,wij}2]*

    步驟4:For對于每一個鯨魚個體。

    步驟5:計算對應(yīng)的適應(yīng)度值fitness,即孿生RBM的訓(xùn)練誤差。

    fobj=f()=f(ε1,v1,h1,{ai,bj,wij}1,ε2,v2,h2,{ai,bj,wij}2)

    步驟6:If新計算的適應(yīng)度值fitness<當(dāng)前最小值。

    fobj,new步驟7:替換最好的鯨魚。

    X=Xnew

    End if

    End for

    步驟8:產(chǎn)生新的個體。

    步驟9:進行包圍捕食、氣泡攻擊和尋覓食物行為。

    步驟10:迭代次數(shù)加1。

    步驟11:鯨魚算法優(yōu)化之后,得到參數(shù)優(yōu)化后的孿生RBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最優(yōu)的參數(shù)v1,opt,h1,opt,ε1,opt以及θ={ai,bj,wij}1,opt和v2,opt,h2,opt,ε2,opt以及θ={ai,bj,wij}2,opt。

    步驟12:將N個二級指標(biāo)的對應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入到雙疊加的RBM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,最后在BP神經(jīng)模型的輸出的結(jié)果為1表示有危機,如果為0表示無危機。

    3 ?財務(wù)預(yù)警模型實證分析

    為了更好地說明本文提出的財務(wù)危機預(yù)警模型的效果。將本文模型和基于LSSVM的預(yù)測模型在訓(xùn)練樣本檢驗和測試樣本檢驗兩個方面進行對比。設(shè)定算法的迭代次數(shù)為100,在模型中輸入6個節(jié)點,分別對應(yīng)6個主成分指標(biāo),得到如圖1所示的適應(yīng)度曲線。從圖中發(fā)現(xiàn)本文模型的最佳適應(yīng)度值明顯高于平均適應(yīng)度值,這說明模型具備較高的預(yù)測能力。圖2~3展示了本文模型和基于LSSVM的預(yù)測模型在訓(xùn)練樣本和測試樣本的準(zhǔn)確率,從圖2中發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練樣本的準(zhǔn)確率主要是體現(xiàn)模型根據(jù)建立的數(shù)據(jù)對預(yù)測值和實際值之前差異進行比較,該準(zhǔn)確率通常用于樣本內(nèi)檢測的效果,本次訓(xùn)練樣本包括了32家非制造業(yè)危機上市公司和與之配對的16家制造業(yè)危機公司,本文模型相比于LSSVM模型的曲線穩(wěn)定,本文模型的總體準(zhǔn)確率93.27%;圖4展示了28家非制造業(yè)危機公司和與之配對的14家制造業(yè)危機公司,其本文模型的總體判別準(zhǔn)確率為92.13%。

    通過以上的驗證結(jié)果得到本文模型用于制造業(yè)公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型是可行的,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)對制造業(yè)公司財務(wù)風(fēng)險進行的較為準(zhǔn)確的預(yù)測。

    4 ?結(jié) ?論

    本文通過主成分分析法對我國的制造業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)樣本進行分析,建立了基于雙疊加的RBM-BP網(wǎng)絡(luò)的制造業(yè)公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。模型使用了6個主成分關(guān)鍵指標(biāo)能夠符合制造業(yè)公司的特點,通過實證分析得到制造業(yè)公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型是有效的,樣本內(nèi)檢驗準(zhǔn)確率和樣本外檢驗準(zhǔn)確率分別達到93.27%和92.13%,具有較好的預(yù)測效果。

    參考文獻:

    [1] WILLIAM B H. Financial Ratios as Predictors of Failure [J].Journal of Accounting Research,1966,4(3):71-111.

    [2] ALMAN E I. Financial Ratios,Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy [J].Journal of Finance,1968,23(4):586-609.

    [3] OHLSON J A. Financial Ratios and the Probabilistic Bankruptcy [J].Journal of Accounting Research,1980,18(1):109-131.

    [4] CIAMPI F,GORDINI N. Small Enterprise Default Prediction Modeling through Artificial Neural Networks:An Empirical Analysis of Italian Small Enterprises [J].Journal of Small Business Management,2013,51(1):23-45.

    [5] CHOUHAN V,CHANDRA B,GOSWAMI S. Predicting financial stability of select BSE companies revisiting Altman Z score [J].International Letters of Social and Hu manistic Sciences,2014,15(2):92-105.

    [6] ALTMAN E I,SABATO G,WILSON N. The value of non-financial information in small and medium-sized enterprise risk management [J/OL].The Journal of Credit Risk,2010,6(2):1-33.http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=150B67EE51074453D2C4264AB9C996A7?doi=10.1.1.222.5940&rep=rep1&type=pdf.

    作者簡介:李莎(1981.08—),女,漢族,湖南邵陽人,副教授,碩士,研究方向:財務(wù)管理、會計;陳暄(1979.03—),男,漢族,江西南昌人,副教授,碩士,研究方向:人工智能、算法設(shè)計。

    猜你喜歡
    預(yù)警模型財務(wù)危機
    基于LASSO-LARS的上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究
    企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)研究
    拿什么拯救中年財務(wù)危機
    商周刊(2017年6期)2017-08-22 03:42:49
    基于遺傳算法和LS-SVM的財務(wù)危機預(yù)測
    我國上市公司財務(wù)預(yù)警分析
    中國市場(2017年2期)2017-02-28 19:48:12
    基于AHP—模糊綜合分析的移動社交網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型研究
    基于RS—ANN的大學(xué)生心理危機預(yù)警模型構(gòu)建與應(yīng)用
    考試周刊(2016年103期)2017-01-23 17:18:13
    內(nèi)部控制與財務(wù)危機預(yù)警耦合——基于外貿(mào)企業(yè)內(nèi)部控制與風(fēng)險管理問題的研究
    基于模糊分析法的高校專利初級預(yù)警模型的研究
    價值工程(2016年30期)2016-11-24 14:38:32
    農(nóng)村消失的影響因素及建模研究
    科技視界(2016年22期)2016-10-18 15:00:50
    精品一区在线观看国产| 久久久久久久精品精品| 久久久久久久久久久久大奶| cao死你这个sao货| 中国美女看黄片| 国产免费现黄频在线看| 一级,二级,三级黄色视频| 老司机靠b影院| 午夜免费成人在线视频| 国产又色又爽无遮挡免| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 青春草亚洲视频在线观看| 国产精品一区二区免费欧美 | 中文字幕av电影在线播放| 国产1区2区3区精品| 久久影院123| 精品福利观看| av线在线观看网站| 视频在线观看一区二区三区| 婷婷色综合大香蕉| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲国产av影院在线观看| 国产一区二区在线观看av| 国产97色在线日韩免费| 久久影院123| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 国产黄色免费在线视频| 在线av久久热| www日本在线高清视频| 亚洲av在线观看美女高潮| 欧美黑人精品巨大| 中国美女看黄片| 色婷婷av一区二区三区视频| 国产成人av激情在线播放| 中文字幕高清在线视频| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 欧美激情高清一区二区三区| 久久久久久久大尺度免费视频| 高清欧美精品videossex| 久久久精品94久久精品| 国产成人一区二区三区免费视频网站 | 各种免费的搞黄视频| 亚洲伊人久久精品综合| 日韩伦理黄色片| 中文字幕人妻丝袜制服| 9色porny在线观看| 中文字幕色久视频| 国产成人av教育| 久久精品国产亚洲av涩爱| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 激情视频va一区二区三区| 青青草视频在线视频观看| 国产成人免费观看mmmm| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 少妇 在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产一区二区在线观看av| 精品熟女少妇八av免费久了| 精品少妇黑人巨大在线播放| 成人国产一区最新在线观看 | 精品亚洲成a人片在线观看| 中文字幕制服av| 色婷婷久久久亚洲欧美| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲国产av新网站| 91精品伊人久久大香线蕉| 欧美精品亚洲一区二区| 国产成人系列免费观看| 女性生殖器流出的白浆| 国产精品.久久久| 欧美性长视频在线观看| 一区二区三区精品91| 日韩人妻精品一区2区三区| 电影成人av| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 蜜桃在线观看..| 国产午夜精品一二区理论片| 免费观看av网站的网址| 日韩制服骚丝袜av| 天堂8中文在线网| 高清欧美精品videossex| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产真人三级小视频在线观看| 另类亚洲欧美激情| 99国产精品一区二区蜜桃av | 日本午夜av视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 99国产精品99久久久久| 久久久久久人人人人人| 高清视频免费观看一区二区| 99国产精品一区二区蜜桃av | 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲精品乱久久久久久| 一级毛片女人18水好多 | 90打野战视频偷拍视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 午夜老司机福利片| 两个人看的免费小视频| 亚洲精品第二区| 日本欧美视频一区| 欧美激情高清一区二区三区| 精品久久久久久电影网| 国产一区二区 视频在线| 精品少妇久久久久久888优播| 午夜91福利影院| 亚洲三区欧美一区| 国产av一区二区精品久久| 天堂中文最新版在线下载| 纯流量卡能插随身wifi吗| 搡老岳熟女国产| 欧美日本中文国产一区发布| 精品久久蜜臀av无| 一本大道久久a久久精品| 黄色 视频免费看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 久久久亚洲精品成人影院| 99热网站在线观看| 精品一区在线观看国产| 亚洲精品国产av蜜桃| 18禁国产床啪视频网站| 国产精品国产三级专区第一集| 亚洲国产欧美在线一区| 欧美人与性动交α欧美软件| 免费黄频网站在线观看国产| 又大又爽又粗| 丰满少妇做爰视频| 尾随美女入室| 超色免费av| 成人国语在线视频| 精品久久久精品久久久| 欧美在线黄色| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 国产日韩欧美亚洲二区| 国产精品九九99| 久久99精品国语久久久| 女人精品久久久久毛片| 亚洲欧美一区二区三区久久| 亚洲图色成人| 国产成人精品在线电影| 久9热在线精品视频| 国产免费一区二区三区四区乱码| 久久久久久久国产电影| 亚洲国产日韩一区二区| 国产精品偷伦视频观看了| 一边亲一边摸免费视频| 少妇 在线观看| 男人添女人高潮全过程视频| 大香蕉久久成人网| 校园人妻丝袜中文字幕| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 91精品国产国语对白视频| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲,欧美,日韩| 天堂中文最新版在线下载| 视频区欧美日本亚洲| 只有这里有精品99| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 久久国产亚洲av麻豆专区| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 国产又色又爽无遮挡免| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 在线观看人妻少妇| 久久久精品区二区三区| 激情视频va一区二区三区| 飞空精品影院首页| 极品少妇高潮喷水抽搐| 精品久久久精品久久久| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 国产成人精品久久二区二区免费| 精品少妇内射三级| 一级毛片女人18水好多 | 亚洲第一青青草原| 亚洲男人天堂网一区| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 国产视频一区二区在线看| 亚洲伊人色综图| 国产免费又黄又爽又色| 国产精品一区二区在线观看99| 99精品久久久久人妻精品| 精品一区二区三区av网在线观看 | 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 女人精品久久久久毛片| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 成人午夜精彩视频在线观看| 亚洲美女黄色视频免费看| 国产精品一区二区免费欧美 | 亚洲精品一区蜜桃| 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 亚洲美女黄色视频免费看| 国产精品一区二区免费欧美 | 久久精品国产a三级三级三级| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 免费看十八禁软件| 在线观看免费高清a一片| 国产亚洲一区二区精品| 飞空精品影院首页| 久久女婷五月综合色啪小说| 免费不卡黄色视频| 美女国产高潮福利片在线看| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产三级黄色录像| 天堂中文最新版在线下载| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 国产97色在线日韩免费| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 免费不卡黄色视频| 久热爱精品视频在线9| 啦啦啦 在线观看视频| 婷婷色综合大香蕉| 丰满少妇做爰视频| 免费黄频网站在线观看国产| 亚洲精品美女久久av网站| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 日本黄色日本黄色录像| 青草久久国产| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 国产亚洲欧美在线一区二区| 精品久久久久久电影网| 精品第一国产精品| 日韩一区二区三区影片| 熟女av电影| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产精品亚洲av一区麻豆| 一级毛片女人18水好多 | 久久人妻熟女aⅴ| 少妇的丰满在线观看| 国产av国产精品国产| 一边摸一边做爽爽视频免费| 亚洲,欧美精品.| 婷婷色麻豆天堂久久| 欧美中文综合在线视频| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 精品一区二区三卡| 18在线观看网站| 久久精品久久精品一区二区三区| 国产成人免费无遮挡视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产精品一区二区在线观看99| 操美女的视频在线观看| 手机成人av网站| 亚洲中文av在线| √禁漫天堂资源中文www| 热re99久久国产66热| 熟女av电影| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 午夜福利视频精品| 十八禁高潮呻吟视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 欧美日韩黄片免| av有码第一页| 91老司机精品| 中文字幕制服av| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 久久99热这里只频精品6学生| 国产老妇伦熟女老妇高清| 少妇粗大呻吟视频| 黄色视频不卡| 日本一区二区免费在线视频| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 另类精品久久| 美女扒开内裤让男人捅视频| 免费观看a级毛片全部| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 老汉色av国产亚洲站长工具| 午夜视频精品福利| 晚上一个人看的免费电影| 午夜福利视频精品| 欧美国产精品va在线观看不卡| 午夜视频精品福利| 两个人免费观看高清视频| 精品久久久久久久毛片微露脸 | av福利片在线| 两人在一起打扑克的视频| 高潮久久久久久久久久久不卡| av电影中文网址| 成人国产一区最新在线观看 | 女人久久www免费人成看片| 后天国语完整版免费观看| 9色porny在线观看| 久久久久久免费高清国产稀缺| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 在线 av 中文字幕| 一区福利在线观看| 在线看a的网站| 波多野结衣一区麻豆| 99九九在线精品视频| 国产又爽黄色视频| 天堂中文最新版在线下载| 久久国产亚洲av麻豆专区| 少妇粗大呻吟视频| 午夜影院在线不卡| 成年人黄色毛片网站| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 只有这里有精品99| 在线观看国产h片| 无限看片的www在线观看| av欧美777| 国产精品av久久久久免费| 少妇的丰满在线观看| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 日韩一本色道免费dvd| av又黄又爽大尺度在线免费看| 国产黄色视频一区二区在线观看| 欧美人与善性xxx| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 好男人视频免费观看在线| 91字幕亚洲| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 久久精品久久久久久久性| 亚洲国产精品999| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 99国产精品99久久久久| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 久久精品亚洲av国产电影网| 大片免费播放器 马上看| 一区福利在线观看| 在线观看免费日韩欧美大片| 免费不卡黄色视频| 亚洲成人免费电影在线观看 | 日韩,欧美,国产一区二区三区| 成人手机av| 欧美大码av| 一本大道久久a久久精品| av又黄又爽大尺度在线免费看| 丰满少妇做爰视频| 欧美在线黄色| 大香蕉久久成人网| 男的添女的下面高潮视频| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 精品久久久精品久久久| 日韩欧美一区视频在线观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 亚洲国产欧美网| 精品少妇黑人巨大在线播放| 亚洲情色 制服丝袜| 国产一区有黄有色的免费视频| 国产97色在线日韩免费| 精品卡一卡二卡四卡免费| 精品人妻1区二区| 中文字幕人妻丝袜制服| 少妇的丰满在线观看| 国产在视频线精品| 日本五十路高清| 99国产精品一区二区三区| av欧美777| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 啦啦啦 在线观看视频| 捣出白浆h1v1| 天堂中文最新版在线下载| 国产成人av激情在线播放| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 操出白浆在线播放| 国产成人精品久久二区二区免费| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 制服人妻中文乱码| 国产精品免费视频内射| 另类亚洲欧美激情| 成年av动漫网址| 少妇 在线观看| 国产野战对白在线观看| 热re99久久精品国产66热6| 精品少妇黑人巨大在线播放| 女人久久www免费人成看片| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 久久免费观看电影| 久久久精品94久久精品| 热99国产精品久久久久久7| 97精品久久久久久久久久精品| 91九色精品人成在线观看| 欧美日韩av久久| 国产免费又黄又爽又色| 天堂中文最新版在线下载| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 国产免费一区二区三区四区乱码| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲视频免费观看视频| 日韩一本色道免费dvd| 国产免费视频播放在线视频| 国产主播在线观看一区二区 | 少妇人妻 视频| 97人妻天天添夜夜摸| 国产在线免费精品| 精品一区在线观看国产| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 国产三级黄色录像| 777米奇影视久久| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 色视频在线一区二区三区| 又紧又爽又黄一区二区| 视频区欧美日本亚洲| www.精华液| av天堂在线播放| 这个男人来自地球电影免费观看| www.精华液| 女人久久www免费人成看片| 国产精品一区二区在线不卡| 超碰97精品在线观看| 国产深夜福利视频在线观看| 女性生殖器流出的白浆| 天堂8中文在线网| av在线老鸭窝| 中文字幕人妻熟女乱码| 亚洲精品成人av观看孕妇| 久久国产精品大桥未久av| 丰满迷人的少妇在线观看| av天堂在线播放| 香蕉国产在线看| 日本欧美国产在线视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 老司机深夜福利视频在线观看 | 亚洲欧美清纯卡通| 老汉色av国产亚洲站长工具| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲av在线观看美女高潮| 亚洲天堂av无毛| 欧美精品亚洲一区二区| 交换朋友夫妻互换小说| 亚洲国产最新在线播放| 国产精品一区二区在线观看99| 人人澡人人妻人| 欧美97在线视频| 在线观看免费午夜福利视频| 在现免费观看毛片| 免费看十八禁软件| 老司机在亚洲福利影院| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| av一本久久久久| 亚洲精品在线美女| 午夜福利视频在线观看免费| 1024香蕉在线观看| 高潮久久久久久久久久久不卡| 考比视频在线观看| 亚洲色图综合在线观看| 国产有黄有色有爽视频| 亚洲专区国产一区二区| 99精品久久久久人妻精品| 99香蕉大伊视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 美国免费a级毛片| 国产一区二区激情短视频 | 19禁男女啪啪无遮挡网站| 色婷婷av一区二区三区视频| 免费在线观看影片大全网站 | 国精品久久久久久国模美| 蜜桃在线观看..| 亚洲国产欧美在线一区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 久久性视频一级片| 国产日韩欧美视频二区| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 黄色怎么调成土黄色| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 日本一区二区免费在线视频| 免费看av在线观看网站| 黄频高清免费视频| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 99热网站在线观看| 亚洲三区欧美一区| 久久免费观看电影| 美女国产高潮福利片在线看| 欧美日韩乱码在线| 99国产精品99久久久久| 国产免费av片在线观看野外av| 色av中文字幕| 婷婷精品国产亚洲av在线| 真人一进一出gif抽搐免费| 中文亚洲av片在线观看爽| 一级片免费观看大全| www日本在线高清视频| 国产亚洲精品久久久久5区| 一本综合久久免费| 免费看美女性在线毛片视频| 精品国内亚洲2022精品成人| 亚洲精品色激情综合| 久久午夜综合久久蜜桃| 婷婷六月久久综合丁香| 国产精品永久免费网站| 亚洲激情在线av| 国产av一区在线观看免费| 亚洲美女黄片视频| av福利片在线| 日韩中文字幕欧美一区二区| 亚洲国产欧美一区二区综合| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲黑人精品在线| 少妇 在线观看| 给我免费播放毛片高清在线观看| 亚洲精品国产区一区二| 麻豆成人午夜福利视频| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 午夜福利视频1000在线观看| 亚洲成人久久性| 免费在线观看成人毛片| 男女午夜视频在线观看| 婷婷丁香在线五月| 他把我摸到了高潮在线观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产精品日韩av在线免费观看| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 搞女人的毛片| 男女视频在线观看网站免费 | 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 国产精品亚洲美女久久久| 久久中文字幕人妻熟女| 香蕉久久夜色| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 真人做人爱边吃奶动态| 午夜福利免费观看在线| 亚洲av片天天在线观看| 日韩视频一区二区在线观看| 国产亚洲精品一区二区www| 亚洲一码二码三码区别大吗| 成人永久免费在线观看视频| 国产精品av久久久久免费| 老司机深夜福利视频在线观看| 人成视频在线观看免费观看| 老熟妇乱子伦视频在线观看| av超薄肉色丝袜交足视频| 国产视频一区二区在线看| 国产熟女午夜一区二区三区| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | www日本黄色视频网| 亚洲精品国产一区二区精华液| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 欧美另类亚洲清纯唯美| 久久99热这里只有精品18| 国产精品 欧美亚洲| 免费av毛片视频| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 亚洲av美国av| 黄色a级毛片大全视频| 啦啦啦 在线观看视频| 一区二区三区国产精品乱码| 嫩草影院精品99| 日韩国内少妇激情av| 欧美黑人巨大hd| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 成人一区二区视频在线观看| videosex国产| 99久久99久久久精品蜜桃| 极品教师在线免费播放| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 在线观看66精品国产| 给我免费播放毛片高清在线观看| 一进一出抽搐gif免费好疼| 很黄的视频免费| 国产又爽黄色视频| 亚洲第一电影网av| 欧美黑人欧美精品刺激| 精品国内亚洲2022精品成人| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲成av人片免费观看| 国产不卡一卡二| 热re99久久国产66热| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 国产麻豆成人av免费视频| 欧美黑人精品巨大| 久久精品国产综合久久久| 国产色视频综合| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 成人精品一区二区免费| 俺也久久电影网| 国产精品久久久av美女十八| 日日爽夜夜爽网站| 久久精品成人免费网站| 在线视频色国产色| 国产精品野战在线观看| 中亚洲国语对白在线视频| 2021天堂中文幕一二区在线观 | 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 欧美在线黄色| 热re99久久国产66热| 在线观看免费日韩欧美大片| 啦啦啦免费观看视频1| 中文字幕高清在线视频| 禁无遮挡网站| 男人舔女人下体高潮全视频| 成人精品一区二区免费| 黄片大片在线免费观看| 午夜福利欧美成人| 9191精品国产免费久久| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 亚洲片人在线观看| 久久久久免费精品人妻一区二区 | 国产亚洲av高清不卡| 老司机午夜福利在线观看视频| 国产一区二区激情短视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 91麻豆av在线| 久久久水蜜桃国产精品网| 麻豆成人av在线观看| 中出人妻视频一区二区| 亚洲无线在线观看| 欧美日韩黄片免| 国产精品 欧美亚洲| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡|