• <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 ?

    中小企業(yè)違約和破產(chǎn)研究文獻(xiàn)綜述

    2013-03-06 09:50林治乾
    海南金融 2013年1期

    林治乾

    摘要:有效識(shí)別中小企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)要素,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和度量中小企業(yè)貸款的違約風(fēng)險(xiǎn),是破解中小企業(yè)貸款難的關(guān)鍵。對(duì)于中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的實(shí)證研究采用的方法有普通的多元回歸(OLS)、簡(jiǎn)單-直觀模型、傳統(tǒng)的多元判別分析模型和邏輯回歸模型等。影響中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的要素除了傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)變量以外,還包括非財(cái)務(wù)因素,而且非財(cái)務(wù)的定性要素比定量的財(cái)務(wù)因素的作用更加重要。

    關(guān)鍵詞:中小企業(yè);違約和破產(chǎn);財(cái)務(wù)因素;非財(cái)務(wù)因素

    中小企業(yè)貸款難是國(guó)際和國(guó)內(nèi)都普遍面臨的困境,也是學(xué)術(shù)界和政策制定者都廣泛關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。中小企業(yè)通常沒(méi)有經(jīng)過(guò)審計(jì)的財(cái)務(wù)報(bào)表,透明度低。因此,信息不對(duì)稱是中小企業(yè)融資需求得不到滿足的根本原因。有效識(shí)別中小企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)要素,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和度量中小企業(yè)貸款的違約風(fēng)險(xiǎn),是破解中小企業(yè)貸款難的關(guān)鍵。

    一、企業(yè)違約和破產(chǎn)研究方法比較

    (二)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型

    Tamari(1966)引入風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型研究企業(yè)的財(cái)務(wù)健康狀況[4]。他選取部分財(cái)務(wù)指標(biāo),根據(jù)各個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要性賦予權(quán)重;每項(xiàng)指標(biāo)根據(jù)一定規(guī)則被賦予一個(gè)分值,合計(jì)得到表明企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)水平的“風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)”。每個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在0-100之間,分值高則風(fēng)險(xiǎn)小,分值低則風(fēng)險(xiǎn)高。Moses&Liao(1987)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型則是通過(guò)單變量分析確定每個(gè)財(cái)務(wù)比率的最優(yōu)臨界值,高于臨界值得分為1,低于臨界值得分為0,將所有變量的得分簡(jiǎn)單相加就得到風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)[5]。風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀,但缺點(diǎn)則是主觀性較強(qiáng)。

    (四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于簡(jiǎn)單的生物神經(jīng)元模型的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20世紀(jì)90年代開(kāi)始被應(yīng)用于企業(yè)違約和破產(chǎn)預(yù)測(cè)研究。Tam&Kiang(1992)通過(guò)與線性方法的比較,證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在企業(yè)破產(chǎn)和違約預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、適用性和穩(wěn)健性方面都具有很好前景[9]。但Altman,Marcoetc(1994)已經(jīng)比較了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法(包括線性判別分析法和邏輯回歸法)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)劣,指出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法存在著權(quán)重設(shè)置無(wú)邏輯依據(jù)和過(guò)度擬合問(wèn)題[10]。石慶炎和靳云匯(2004)指出,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精確性要高于傳統(tǒng)的判別分析法和對(duì)數(shù)回歸法等信用評(píng)分方法,僅從預(yù)測(cè)精度的角度,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法有優(yōu)勢(shì)[11]。但判別分析法和對(duì)數(shù)回歸法的預(yù)測(cè)精度也在可接受范圍內(nèi),能夠準(zhǔn)確的區(qū)分“優(yōu)質(zhì)”客戶和“劣質(zhì)”客戶。

    二、中小企業(yè)違約和破產(chǎn)實(shí)證研究

    20世紀(jì)90年代開(kāi)始,信貸評(píng)分卡技術(shù)開(kāi)始被應(yīng)用于中小企業(yè)貸款的發(fā)放。信貸評(píng)分卡技術(shù)利用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)技術(shù),分析各種風(fēng)險(xiǎn)要素對(duì)貸款違約率的影響程度,度量和預(yù)測(cè)中小企業(yè)貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)。

    (一)中小企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)要素

    由于認(rèn)識(shí)到中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征與大企業(yè)存在顯著的差異,中小企業(yè)違約和破產(chǎn)研究的一個(gè)重要變化就是在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)要素的基礎(chǔ)之上,增加了對(duì)非財(cái)務(wù)要素的分析。如Edmister(1972)首次研究中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題時(shí)構(gòu)建的分步式多元判別模型中包含的19個(gè)判別因素全部都是財(cái)務(wù)比率[12]。Altman&Sabato(2005)以美國(guó)WRDSCOMPUSTAT數(shù)據(jù)庫(kù)1994—2002年的中小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行的實(shí)證研究,由于數(shù)據(jù)中沒(méi)有包括定性變量,只考慮了反映企業(yè)流動(dòng)性、盈利性、杠桿率、利息覆蓋率和經(jīng)營(yíng)能力的五組財(cái)務(wù)變量[13]。但研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),中小企業(yè)與大企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征有顯著的差異,傳統(tǒng)的用于預(yù)測(cè)大企業(yè)違約和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的方法并不適用于中小企業(yè)。

    Samolyk(2000)已經(jīng)將可能影響中小企業(yè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的要素分為兩類:企業(yè)所有者的基本特征和企業(yè)的財(cái)務(wù)信息[14]。世界婦女銀行在哥倫比亞和多米尼加共和國(guó)的分支機(jī)構(gòu)在美洲開(kāi)發(fā)銀行的資助下進(jìn)行的研究項(xiàng)目中,根據(jù)重要程度列出了中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的21個(gè)推斷因素,包括:之前貸款的最長(zhǎng)逾期天數(shù)、成為銀行客戶的時(shí)間、企業(yè)類型、申請(qǐng)人年齡、授信審批人員特征、電話所有權(quán)、家庭結(jié)構(gòu)、企業(yè)成立年限、手頭現(xiàn)金、分期還款期數(shù)、在目前居所居住年限、貸款逾期的期數(shù)、提前還款的期數(shù)、授信審批人員的經(jīng)驗(yàn)、家庭經(jīng)營(yíng)的企業(yè)數(shù)、貸款申請(qǐng)與放款之間的間隔天數(shù)、總資產(chǎn)、償還上筆貸款與申請(qǐng)本筆貸款之間的間隔天數(shù)、應(yīng)收賬款、房屋所有權(quán)、負(fù)債/權(quán)益比率。其中除傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)要素外,還包含大量的非財(cái)務(wù)要素,這些非財(cái)務(wù)因素還具有很強(qiáng)的重要性。

    (二)對(duì)美國(guó)和歐洲中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的實(shí)證研究

    Altman&Sabato(2005)用邏輯回歸法和多元判別分析法共構(gòu)建了三個(gè)模型,對(duì)美國(guó)中小企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),邏輯模型的精確性顯著優(yōu)于多元判別模型。He,Kamathetc(2005)以美國(guó)1990—1998年場(chǎng)外交易市場(chǎng)數(shù)據(jù)為樣本(該樣本是包含破產(chǎn)和未企業(yè)破產(chǎn)企業(yè)樣本各158個(gè)的對(duì)稱樣本),構(gòu)建了兩個(gè)邏輯模型,一個(gè)只包含財(cái)務(wù)變量,一個(gè)增加了非財(cái)務(wù)變量。實(shí)證結(jié)果表明,包含非財(cái)務(wù)變量的模型對(duì)中小企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性顯著高于只包含財(cái)務(wù)變量的模型[15]。而Agarwal,Chomsisengphetetc(2005)在Samolyk(2000)的基礎(chǔ)上[16],進(jìn)一步將風(fēng)險(xiǎn)要素細(xì)分為5類:(1)企業(yè)主特征。包括企業(yè)主的信用得分、企業(yè)主抵押、支票賬戶的平均余額;(2)企業(yè)特征。包括企業(yè)信用得分、企業(yè)財(cái)產(chǎn)抵押、經(jīng)營(yíng)年限;(3)貸款合約特征。包括貸款金額、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、內(nèi)部評(píng)級(jí);(4)宏觀經(jīng)濟(jì)特征。包括失業(yè)率和9各州的虛擬變量;(5)行業(yè)特征。98個(gè)兩位數(shù)的SIC行業(yè)代碼。以2000年1月至2002年8月間美國(guó)多家金融機(jī)構(gòu)的31000多筆中小企業(yè)授信業(yè)務(wù)為樣本。通過(guò)多元回歸分析發(fā)現(xiàn),中小企業(yè)所有者的行為和中小企業(yè)本身的公司行為都是預(yù)測(cè)中小企業(yè)貸款違約的重要預(yù)警指標(biāo),但中小企業(yè)所有者的行為是決定中小企業(yè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。

    Coravos(2010)以美國(guó)一家社區(qū)發(fā)展金融機(jī)構(gòu)2002—2007年的530筆小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本,分別采用OLS、邏輯回歸和多元邏輯回歸三種方法對(duì)小企業(yè)貸款違約進(jìn)行了實(shí)證研究[17]。創(chuàng)新之處是將中小企業(yè)貸款的信用狀況定義為三種:(1)良好。沒(méi)有逾期記錄;(2)中等。曾經(jīng)有30天或60天的逾期記錄;(3)差。即貸款逾期超過(guò)90天或企業(yè)倒閉。影響中小企業(yè)貸款的風(fēng)險(xiǎn)要素分為4類:(1)借款人的特征。包括FICO信用得分、教育經(jīng)歷、管理經(jīng)驗(yàn)、種族、行業(yè)分類、性別、貸款前的債務(wù)收入比、行業(yè)年限、收入、資產(chǎn)、材料的所有權(quán)、以個(gè)人名義還是以公司名義貸款、公司結(jié)構(gòu)(公司、合伙還是獨(dú)資);(2)貸款合約特征,包括貸款金額、貸款利率、貸款利率與基準(zhǔn)利率之差、是否浮動(dòng)利率(虛擬變量,浮動(dòng)=1,固定=0)、貸款年限、擔(dān)保形式(虛擬變量,小企業(yè)管理局擔(dān)保為1,非小企業(yè)管理局擔(dān)保則為0)、擔(dān)保比例;(3)貸款人的特征,包括信貸員的能力、對(duì)資金的時(shí)間限制(即資金是否必須在一定時(shí)間內(nèi)借出,否則將被收回)、調(diào)整貸款的能力;(4)宏觀經(jīng)濟(jì)變量,包括經(jīng)濟(jì)的最大變化(如最大失業(yè)率)、經(jīng)濟(jì)的平均變化(如平均失業(yè)率)、經(jīng)濟(jì)整體健康程度(如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù))。研究結(jié)果表明,F(xiàn)ICO信用得分是有效的預(yù)測(cè)變量;企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限和管理經(jīng)驗(yàn)也是很好的預(yù)測(cè)變量,但經(jīng)營(yíng)年限對(duì)新成立的企業(yè)不具有預(yù)測(cè)性。

    Kinat的研究報(bào)告中①,對(duì)2002—2007年美國(guó)小企業(yè)管理局擔(dān)保的小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)主個(gè)人的信用積分、企業(yè)主的管理經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限是對(duì)小企業(yè)違約預(yù)測(cè)性最強(qiáng)的3個(gè)變量。而貸款金額、借款人的資產(chǎn)凈值、貸款時(shí)預(yù)計(jì)的盈虧平衡點(diǎn)、年份、個(gè)人收入、貸款用途、擔(dān)保比例、貸款時(shí)的負(fù)債/收入比率、企業(yè)主的股權(quán)投資、SBA類型、貸款時(shí)的個(gè)人債務(wù)/收入比率、借款人性別、農(nóng)村/城市虛擬變量、企業(yè)類型(餐飲等)、種族等16個(gè)變量與貸款違約率的關(guān)系并不顯著。

    Lehmann(2003)以德國(guó)一家商業(yè)銀行2000多筆小企業(yè)貸款的數(shù)據(jù)為樣本,構(gòu)建了兩個(gè)邏輯回歸模型,其中一個(gè)模型包含了定性變量,另一個(gè)不包含定性變量[18]。結(jié)果發(fā)現(xiàn),只有定量因素還不足以判斷小企業(yè)違約的風(fēng)險(xiǎn),增加定性因素能顯著提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。而Altman,Sabatoetc(2008)以英國(guó)2000—2007年間的小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本,用邏輯回歸法建立了兩個(gè)違約預(yù)測(cè)模型[19]。一個(gè)只包含了Altman&Sabato(2005)中的五組財(cái)務(wù)變量。另一個(gè)在Altman&Sabato(2005)的基礎(chǔ)上增加了非財(cái)務(wù)的定性變量,實(shí)證結(jié)果也證實(shí)增加定性因素能夠顯著提高模型預(yù)測(cè)的有效性。

    Luppi,Marzoetc(2007)以意大利一家商業(yè)銀行提供的意大利市場(chǎng)上3900家年銷售收入低于1000萬(wàn)歐元的中小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,采用似然比檢驗(yàn),從50個(gè)變量中選擇了20個(gè)解釋變量,包括盈利性、流動(dòng)性、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、規(guī)模和地理位置等[20]。以邏輯回歸法進(jìn)行的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),銷售額、利息稅項(xiàng)折舊及攤銷前盈利、利潤(rùn)率等與違約率負(fù)相關(guān),財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)和債務(wù)水平與違約率正相關(guān)。

    Ooghe,Spaenjersetc(2009)用反映增加值、盈利性、償債能力和流動(dòng)性四個(gè)方面的8個(gè)財(cái)務(wù)比率建立了一個(gè)簡(jiǎn)單-直觀(simple-intuitivemodels)模型,并用比利時(shí)1990—1999年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)[21]。通過(guò)與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型結(jié)果的比較發(fā)現(xiàn),該簡(jiǎn)單-直觀模型的預(yù)測(cè)結(jié)果同樣有效,而且更加簡(jiǎn)單實(shí)用。

    (三)對(duì)新型經(jīng)濟(jì)體中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的實(shí)證研究

    2010年開(kāi)始,對(duì)中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的研究逐漸由美國(guó)和歐洲等發(fā)達(dá)國(guó)家擴(kuò)展到新興市場(chǎng)國(guó)家。

    Lugovskaya(2010)以俄羅斯火花數(shù)據(jù)庫(kù)收集的2000—2004年8967筆小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本,采用線性判別分析法進(jìn)行了實(shí)證研究[22]。將25個(gè)自變量分為五組,其中財(cái)務(wù)比率四組,包括經(jīng)營(yíng)效率變量2項(xiàng)、盈利性變量7項(xiàng)、穩(wěn)健性變量5項(xiàng)和流動(dòng)性變量8項(xiàng)。非財(cái)務(wù)要素一組,包括總資產(chǎn)、銷售收入和經(jīng)營(yíng)年限等3項(xiàng)。采用最大方差主成份分析法去掉了相關(guān)性較強(qiáng)的部分變量,最終保留了11個(gè)自變量。研究結(jié)果表明,流動(dòng)性是最重要的判別要素,盈利性次之,企業(yè)規(guī)模和經(jīng)營(yíng)年限能夠提高判別模型的準(zhǔn)確性。

    Gumparthi(2010)和Gumparthi&Manickavasagam(2010)都以印度中小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)為研究對(duì)象[23]。Gumparthi(2010)采用普查的方法,通過(guò)對(duì)印度某非銀行金融機(jī)構(gòu)所有從事建筑機(jī)械和商用車信貸業(yè)務(wù)的信貸人員和外勤人員進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,識(shí)別確定影響中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)的要素,根據(jù)調(diào)查結(jié)果給不同要素賦予適當(dāng)?shù)臋?quán)重,最終建立了一個(gè)專家型的中小企業(yè)信貸記分卡系統(tǒng)。該系統(tǒng)從定性因素和定量因素兩個(gè)方面對(duì)中小企業(yè)貸款進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷,將中小企業(yè)貸款風(fēng)險(xiǎn)要素分為四大類28種。其中,包括流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)要素5項(xiàng);經(jīng)營(yíng)性風(fēng)險(xiǎn)要素11項(xiàng);信用風(fēng)險(xiǎn)要素6項(xiàng);市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)要素6項(xiàng)。而Gumparthi&Manickavasagam(2010)以印度非銀行金融機(jī)構(gòu)2002—2009年度連續(xù)7年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了判別分析[24]。判別的要素包括客戶歷史、行業(yè)地位、與供應(yīng)商的關(guān)系、與客戶的關(guān)系、競(jìng)爭(zhēng)情況、流動(dòng)性、杠桿率、銷售增長(zhǎng)、PBDIT/銷售額、DSCR(債務(wù)覆蓋率)、誠(chéng)信、家庭狀況、財(cái)務(wù)狀況、管理能力、管理承諾、連續(xù)性、雇員能力、內(nèi)部控制、還款記錄、合規(guī)記錄等20項(xiàng)。

    Wang&Zhou(2011)對(duì)中國(guó)的中小企業(yè)貸款違約進(jìn)行了實(shí)證研究[25]。他們以中央財(cái)經(jīng)大學(xué)民泰金融研究所提供的2004—2007年間的小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本,選擇了涵蓋流動(dòng)性、盈利性、增長(zhǎng)性、償債能力和資產(chǎn)管理能力五大類的8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。反映中小企業(yè)和企業(yè)主特征的企業(yè)主性別、年齡、雇員人數(shù)、公司經(jīng)營(yíng)年限、與銀行合作年限等定性指標(biāo)。分別構(gòu)建了只包含財(cái)務(wù)指標(biāo)、只包含非財(cái)務(wù)指標(biāo)以及同時(shí)包含財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)的三個(gè)邏輯回歸模型。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),同時(shí)包含財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)的模型能較好的反映企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn);而財(cái)務(wù)指標(biāo)中流動(dòng)比率和總資產(chǎn)收益率是較好預(yù)測(cè)的指標(biāo)。

    三、中小企業(yè)違約和破產(chǎn)研究評(píng)述

    (一)研究方法

    對(duì)于中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的實(shí)證研究,采用的方法有普通的多元回歸(OLS)、簡(jiǎn)單-直觀模型、傳統(tǒng)的多元判別分析模型和邏輯回歸模型等。其中,邏輯回歸模型的應(yīng)用最廣泛,因?yàn)樗苡行Э朔颖镜姆菍?duì)稱性問(wèn)題和定性要素的非連續(xù)性問(wèn)題。實(shí)證研究也證實(shí)邏輯回歸模型在中小企業(yè)違約和破產(chǎn)預(yù)測(cè)中具有較高的精確性。

    最新的非參數(shù)方法如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然在精確性方面具有一定的優(yōu)勢(shì),但在中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的實(shí)證研究中尚未有應(yīng)用的先例。由于其計(jì)算過(guò)程缺乏透明度,難以滿足監(jiān)管部門對(duì)于商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)模型的透明性要求而在實(shí)踐當(dāng)中只能作為邏輯回歸模型的驗(yàn)證和補(bǔ)充方法使用。

    (二)樣本選擇

    對(duì)于中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的研究,要早于中小企業(yè)信貸評(píng)分卡的應(yīng)用。但大量的研究還是在中小企業(yè)信貸評(píng)分卡的推廣應(yīng)用和中小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的大量開(kāi)展之后。其中以美國(guó)的中小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本的研究最多,其次是歐洲國(guó)家。2010年以俄羅斯、印度和中國(guó)等新興市場(chǎng)國(guó)家中小企業(yè)貸款數(shù)據(jù)為樣本的研究開(kāi)始出現(xiàn)。

    由于中小企業(yè)貸款的具體數(shù)據(jù)屬于各家金融機(jī)構(gòu)的商業(yè)機(jī)密,外界難以獲得。公開(kāi)數(shù)據(jù)的樣本量往往不足,難以滿足構(gòu)建信貸評(píng)分卡最低2000個(gè)違約樣本的要求。假設(shè)中小企業(yè)貸款違約率為5%,樣本總量至少要達(dá)到40000個(gè)。上述實(shí)證研究的樣本總量均遠(yuǎn)低于該最低要求,還只是處于學(xué)術(shù)研究階段。

    (三)風(fēng)險(xiǎn)要素

    中小企業(yè)與大企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征存在顯著差異,影響中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)的要素除了傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)變量以外,非財(cái)務(wù)因素也起著重要的作用。實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果也證明,對(duì)中小企業(yè)違約和破產(chǎn)預(yù)測(cè),非財(cái)務(wù)的定性要素比定量的財(cái)務(wù)因素的作用更加重要(如He,Kamathetc(2005)、Lehmann(2003)、Altman,Sabatoetc(2008)、Wang&Zhou(2011)等)。

    由于不同國(guó)家或地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境不同,不同金融機(jī)構(gòu)面對(duì)的客戶群存在差異,具體的風(fēng)險(xiǎn)要素也會(huì)不同。上述研究中由于樣本數(shù)據(jù)的差異,導(dǎo)致可供選擇的要素種類不同,得到的結(jié)果也存在很大差異,并沒(méi)達(dá)成統(tǒng)一的結(jié)果。

    四、對(duì)未來(lái)研究的展望

    (一)研究方法上的創(chuàng)新

    由傳統(tǒng)的參數(shù)分析法拓展到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等非參數(shù)法。在實(shí)踐中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等非參數(shù)方法雖然不符合監(jiān)管部門的透明度要求,但可以作為邏輯模型等參數(shù)方法的驗(yàn)證和補(bǔ)充,對(duì)其結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)和確認(rèn)。

    (二)實(shí)證樣本的選擇

    由于各個(gè)國(guó)家、地區(qū)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境不相同,中小企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特征也千差萬(wàn)別;即使同一國(guó)家或地區(qū)的不同金融機(jī)構(gòu)面對(duì)的中小企業(yè)客戶群體也存在差異,影響中小企業(yè)貸款違約的風(fēng)險(xiǎn)要素也不盡相同。因此,任何國(guó)家和地區(qū)的金融機(jī)構(gòu)在建立中小企業(yè)信貸記分卡系統(tǒng)時(shí)都不能簡(jiǎn)單的套用已有模型,都需要在歷史數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上,對(duì)影響中小企業(yè)違約和破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)要素進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別與度量,建立能夠準(zhǔn)確反映自身中小企業(yè)客戶風(fēng)險(xiǎn)特征的模型。

    (責(zé)任編輯:張恩娟)

    參考文獻(xiàn):

    [1]Beaver,W.FinancialRatiosasPredictorsofFailure[J].JournalofAccountingResearch,1966(4):71-111.

    [2]Altman,E.I.FinancialRatios,DiscriminantAnalysis

    andthePredictionofCorporateBankruptcy[J].TheJournalofFinance,1968,23(4):589-609.

    [3]Altman,E.I,R.G.HaldemanZETAAnalysis:ANew

    ModeltoIdentifyBankruptcyRiskofCorporations[J].JournalofBanking&Finance,1977(1):29-54.

    [4]Tamari,M.FinancialRatiosasaMeansofForecastingBankruptcy[J].ManagementInternationalReview,1966(4):15-21.

    [5]Moses,D,S.S.Liao.OnDevelopingModelsforFailurePrediction[J].JournalofCommercialBankLending,1987(69):27-38.

    [6]Martin,D.EarlyWarningofBankFailure:aLogitRegressionApproach[J].JournalofBanking&Finance,1977(3):249-276.

    [7]Ohlson,J.A.FinancialRatiosandtheProbabilisticPredictionofBankruptcy[J].JournalofAccountingResearch,1980(18):109-131.

    [8]Zmijewski,M.E.MethodologicalIssuesRelatedtotheEstimationofFinancialDistressPredictionModels[J].JournalofAccountingResearch,1984(22):59-86.

    [9]Tam,K.Y,M.Kiang.ManagerialApplicationsofNeuralNetworks:TheCaseofBankFailurePredictions[J].ManagementScience,1992,38(7):926-947.

    [10]Altman,E.I,G.Marco.CorporateDistressDiagnosis:

    ComparisonsUsingLinearDiscriminantAnalysisandNeuralNetworks(theItalianExperience)[J].JournalofBankingandFinance,1994,18(3):505-529.

    [11]石慶炎,靳云匯.多種個(gè)人信用評(píng)分模型在中國(guó)應(yīng)用的比較研究[J].統(tǒng)計(jì)研究,2004(6):43-47.

    [12]Edmister,R.O.AnEmpiricalTestofFinancialRatioAnalysisforSmallBusinessFailurePrediction[J].JournalofFinancialandQuantitativeAnalysis,1972(2):1477-1493.

    [13]Altman,E.I,G.Sabato.ModelingCreditRiskforSMEs:EvidencefromtheUSMarket[R].2005.

    [14]Samolyk,K.SmallBusinessCreditMarkets:WhydoWeRnowsoLittleaboutThem[R].FDICBankingReview,2000.

    [15]He,Y,R.Kamath.AnEmpiricalEvaluationof

    BankruptcyPredictionModelsforSmallFirms:anOver-the-counterMarketExperience[J].AcademyofAccountingandFinancialStudiesJournal,2005,9(1):1-23.

    [16]Agarwal,S,S.Chomsisengphet.DeterminantsofSmall

    BusinessDefault[R].2005.

    [17]Coravos,A.R.MeasuringtheLikelihoodofSmallBusiness LoanDefault:CommunityDevelopmentFinancialInstitutions(CDFIs)andtheuseofCredit-ScoringtoMinimizeDefaultRisk[D].Durham,NorthCarolina:DukeUniversity,2010.

    [18]Lehmann,B.IsitWorththeWhile?TheRelevanceofQualitativeInformationinCreditRating[R].2003.

    [19]Altman,E.,G.Sabato.TheValueofQualitativeInformationinSMERiskManagement[J].JournalofFinancialServicesResearch,2008(40):15-55.

    [20]Luppi,B,M.Marzo.ACreditRiskModelforItalianSMEs[R].2007.

    [21]Ooghe,H,C.Spaenjers.BusinessFailurePrediction:Simple-intuitiveModelsVersusStatisticalmodels[J].TheIUPJournalofBusinessStrategy,2009(4):7-44.

    [22]Lugovskaya,L.PredictingDefaultofRussianSMEsontheBasisofFinancialandNon-fiNancialVariables[J].JournalofFinancialServicesMarketing,2010,14(4):301-313.

    [23]Gumparthi,S.RiskAssessmentModelforAssessing

    NBFCs'(AssetFinancing)Customers[J].InternationalJournalofTrade,EconomicsandFinance,2010(1):121-130.

    [24]Gumparthi,S,V.Manickavasagam.RiskClassication

    BasedonDsicriminantAnalysisforSMEs[J].InternationalJournalofTrade,EconomicsandFinance,2010,1(3):242-246.

    [25]Wang,W,X.Zhou.CouldTraditionalFinancial

    IndicatorsPredicttheDefaultofSmallandMedium-sizedEnterprises?——EvidencefromChineseSmallandMedium-sizedEnterprises[R].InternationalConferenceonEconomicsandFinanceResearch,2011.

    亚洲真实伦在线观看| 精品久久久久久久久久久久久| 国产一区二区在线av高清观看| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 三级毛片av免费| 亚洲18禁久久av| 真人做人爱边吃奶动态| www.www免费av| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 国产成人aa在线观看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产午夜福利久久久久久| 一区二区三区国产精品乱码| 99久久精品国产亚洲精品| 变态另类丝袜制服| 老司机深夜福利视频在线观看| e午夜精品久久久久久久| 老汉色∧v一级毛片| 久久 成人 亚洲| 最新在线观看一区二区三区| 国产高清有码在线观看视频 | 成人国产综合亚洲| 中文字幕av在线有码专区| 久久久久性生活片| 欧美黑人精品巨大| 在线观看免费视频日本深夜| 国内精品久久久久精免费| 免费在线观看亚洲国产| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 美女午夜性视频免费| 黄色a级毛片大全视频| 丝袜美腿诱惑在线| www日本在线高清视频| 午夜精品一区二区三区免费看| www.精华液| 国产v大片淫在线免费观看| 国产精品亚洲av一区麻豆| 色综合欧美亚洲国产小说| 欧美极品一区二区三区四区| 欧美另类亚洲清纯唯美| 久久精品91无色码中文字幕| 99久久精品热视频| 女同久久另类99精品国产91| 久99久视频精品免费| 国产视频一区二区在线看| 观看免费一级毛片| e午夜精品久久久久久久| 制服丝袜大香蕉在线| 性色av乱码一区二区三区2| 成人午夜高清在线视频| av在线天堂中文字幕| 99久久无色码亚洲精品果冻| 欧美av亚洲av综合av国产av| 99久久99久久久精品蜜桃| 又爽又黄无遮挡网站| 久久香蕉国产精品| 日韩欧美国产一区二区入口| 欧美高清成人免费视频www| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 国产伦人伦偷精品视频| 长腿黑丝高跟| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产黄片美女视频| 最近最新中文字幕大全电影3| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产高清有码在线观看视频 | 亚洲 国产 在线| 啦啦啦韩国在线观看视频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 亚洲男人的天堂狠狠| 高清在线国产一区| 精品欧美一区二区三区在线| 国产久久久一区二区三区| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 91大片在线观看| 首页视频小说图片口味搜索| 日韩欧美免费精品| 午夜福利欧美成人| 亚洲中文字幕日韩| 搡老熟女国产l中国老女人| 最新美女视频免费是黄的| 久久久久国产一级毛片高清牌| 男人的好看免费观看在线视频 | 色尼玛亚洲综合影院| 美女 人体艺术 gogo| 日韩大码丰满熟妇| 久久久久久大精品| 国产精品一区二区三区四区久久| 久久99热这里只有精品18| 日本成人三级电影网站| 天堂av国产一区二区熟女人妻 | 久久久久久久久免费视频了| 亚洲avbb在线观看| 国产熟女午夜一区二区三区| 香蕉丝袜av| 午夜福利18| 国产黄片美女视频| 男男h啪啪无遮挡| 成人精品一区二区免费| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 手机成人av网站| 日本成人三级电影网站| 日韩免费av在线播放| 一区二区三区激情视频| 99国产精品一区二区三区| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 黄片大片在线免费观看| 免费搜索国产男女视频| 91成年电影在线观看| 1024香蕉在线观看| 久久久国产欧美日韩av| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 看片在线看免费视频| 免费在线观看黄色视频的| 欧美在线一区亚洲| 国产精品日韩av在线免费观看| avwww免费| 午夜福利在线在线| 成人永久免费在线观看视频| 成人永久免费在线观看视频| 99国产精品一区二区三区| av免费在线观看网站| 久久久久久九九精品二区国产 | 午夜福利视频1000在线观看| 国产真实乱freesex| 老司机午夜福利在线观看视频| 久久午夜亚洲精品久久| 90打野战视频偷拍视频| 国产私拍福利视频在线观看| 美女午夜性视频免费| 亚洲精品在线观看二区| 日韩精品免费视频一区二区三区| 男人舔奶头视频| 身体一侧抽搐| 午夜两性在线视频| www日本在线高清视频| svipshipincom国产片| 99riav亚洲国产免费| 最近最新中文字幕大全免费视频| 在线永久观看黄色视频| 亚洲av成人av| 国产伦人伦偷精品视频| 久久九九热精品免费| 国产单亲对白刺激| 亚洲人成网站高清观看| 看片在线看免费视频| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 在线观看免费视频日本深夜| 一区二区三区国产精品乱码| 最近最新中文字幕大全电影3| 欧美成人免费av一区二区三区| 国产亚洲精品久久久久5区| 午夜福利18| 97碰自拍视频| 国产精品99久久99久久久不卡| 亚洲 欧美一区二区三区| 成人三级做爰电影| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 欧美日韩国产亚洲二区| 欧美日韩黄片免| 精品久久久久久,| 亚洲激情在线av| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 亚洲五月婷婷丁香| 中出人妻视频一区二区| 国产激情久久老熟女| 在线观看免费午夜福利视频| 国模一区二区三区四区视频 | 美女午夜性视频免费| 亚洲国产精品sss在线观看| 午夜影院日韩av| 五月伊人婷婷丁香| 国产真人三级小视频在线观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆 | or卡值多少钱| 99热只有精品国产| 变态另类丝袜制服| 久久久精品欧美日韩精品| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲欧美日韩东京热| 黄色成人免费大全| 12—13女人毛片做爰片一| www日本黄色视频网| 在线视频色国产色| 丰满的人妻完整版| 99热只有精品国产| 天堂√8在线中文| 最近最新中文字幕大全免费视频| 亚洲av第一区精品v没综合| 久久久久久久午夜电影| 18禁国产床啪视频网站| 国产黄色小视频在线观看| 男人的好看免费观看在线视频 | 国产视频一区二区在线看| 丁香欧美五月| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 日日干狠狠操夜夜爽| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 欧美色视频一区免费| 香蕉丝袜av| 亚洲国产欧美一区二区综合| 麻豆av在线久日| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 国产亚洲av嫩草精品影院| 麻豆国产av国片精品| 香蕉国产在线看| 久久这里只有精品19| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产成人av激情在线播放| 亚洲成av人片在线播放无| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 麻豆久久精品国产亚洲av| av天堂在线播放| 日本 av在线| 男女床上黄色一级片免费看| 欧美性猛交黑人性爽| 岛国在线免费视频观看| 色播亚洲综合网| 欧美黑人巨大hd| 丝袜人妻中文字幕| 欧美乱妇无乱码| 久久久久性生活片| 色综合欧美亚洲国产小说| 日本一本二区三区精品| 亚洲中文日韩欧美视频| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 国产视频一区二区在线看| 999久久久国产精品视频| 亚洲自拍偷在线| 婷婷六月久久综合丁香| 99在线人妻在线中文字幕| 搡老妇女老女人老熟妇| 久久久久九九精品影院| 老司机午夜十八禁免费视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 日本一本二区三区精品| 中文字幕久久专区| 91老司机精品| 国产精品电影一区二区三区| 91九色精品人成在线观看| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 亚洲欧美日韩东京热| 国语自产精品视频在线第100页| 午夜福利高清视频| 91麻豆精品激情在线观看国产| 久久午夜综合久久蜜桃| 欧美中文综合在线视频| 国产99久久九九免费精品| 久久精品国产综合久久久| 久久国产精品影院| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 中文亚洲av片在线观看爽| 人妻夜夜爽99麻豆av| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 精品乱码久久久久久99久播| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 99在线视频只有这里精品首页| 女警被强在线播放| 亚洲第一电影网av| 精品久久久久久久久久免费视频| 欧美性长视频在线观看| 亚洲成人免费电影在线观看| 国产野战对白在线观看| 日韩欧美三级三区| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 这个男人来自地球电影免费观看| 99精品久久久久人妻精品| 欧美一级毛片孕妇| 亚洲 欧美一区二区三区| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 欧美又色又爽又黄视频| 久久久久久久久久黄片| 18禁美女被吸乳视频| 一进一出抽搐动态| 国产精品久久电影中文字幕| 男女那种视频在线观看| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲午夜理论影院| 国产一级毛片七仙女欲春2| 黄色女人牲交| 舔av片在线| av视频在线观看入口| 亚洲五月婷婷丁香| 国产久久久一区二区三区| 一区二区三区国产精品乱码| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 午夜免费成人在线视频| 99精品欧美一区二区三区四区| 色播亚洲综合网| 久99久视频精品免费| 国产成人av激情在线播放| 欧美精品亚洲一区二区| 美女免费视频网站| av在线天堂中文字幕| 久久久国产成人免费| 高清在线国产一区| 欧美精品啪啪一区二区三区| 久久久久亚洲av毛片大全| 亚洲av成人av| 亚洲性夜色夜夜综合| 桃红色精品国产亚洲av| 老司机福利观看| 国产1区2区3区精品| 色老头精品视频在线观看| av天堂在线播放| 国产精品一及| 欧美zozozo另类| 美女 人体艺术 gogo| 中文在线观看免费www的网站 | 嫩草影视91久久| 天堂动漫精品| 母亲3免费完整高清在线观看| 可以在线观看的亚洲视频| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 国产视频一区二区在线看| 午夜a级毛片| 一边摸一边抽搐一进一小说| 成熟少妇高潮喷水视频| 99国产精品99久久久久| 悠悠久久av| 嫩草影院精品99| 国产亚洲欧美98| 国产黄片美女视频| 国产私拍福利视频在线观看| 国产熟女午夜一区二区三区| 一级毛片精品| 亚洲自拍偷在线| 亚洲五月天丁香| 91老司机精品| 国产一区二区三区视频了| 国内揄拍国产精品人妻在线| 麻豆国产97在线/欧美 | 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产成人aa在线观看| 日日夜夜操网爽| 久久精品人妻少妇| 一夜夜www| 国产精品 欧美亚洲| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产黄a三级三级三级人| 中文字幕精品亚洲无线码一区| 91九色精品人成在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 午夜精品在线福利| 99riav亚洲国产免费| xxxwww97欧美| 久久久久久久久中文| 亚洲全国av大片| videosex国产| 国产成人aa在线观看| 真人做人爱边吃奶动态| 91字幕亚洲| 一个人免费在线观看的高清视频| 最近视频中文字幕2019在线8| 男插女下体视频免费在线播放| 最近最新中文字幕大全电影3| 全区人妻精品视频| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 黄色视频,在线免费观看| 99热6这里只有精品| 伦理电影免费视频| 久久香蕉精品热| 黄片小视频在线播放| 好男人在线观看高清免费视频| 天堂影院成人在线观看| 国产亚洲av高清不卡| 99久久精品热视频| 免费观看人在逋| 免费在线观看亚洲国产| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产精品影院久久| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产成人av教育| 午夜日韩欧美国产| 此物有八面人人有两片| 亚洲18禁久久av| 可以在线观看的亚洲视频| 国产1区2区3区精品| 国产99白浆流出| 91av网站免费观看| 色综合欧美亚洲国产小说| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 亚洲男人天堂网一区| 99精品久久久久人妻精品| 日韩国内少妇激情av| 亚洲,欧美精品.| 很黄的视频免费| 国内精品一区二区在线观看| 一二三四社区在线视频社区8| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产伦人伦偷精品视频| 中出人妻视频一区二区| 麻豆一二三区av精品| 在线观看www视频免费| 久久久水蜜桃国产精品网| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产成人精品久久二区二区免费| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲精品色激情综合| 欧美成狂野欧美在线观看| 午夜久久久久精精品| 亚洲全国av大片| 久久精品影院6| 久99久视频精品免费| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 日韩国内少妇激情av| 男女床上黄色一级片免费看| 亚洲成a人片在线一区二区| 又紧又爽又黄一区二区| 天堂√8在线中文| 亚洲欧美激情综合另类| 黄色丝袜av网址大全| 一二三四在线观看免费中文在| 他把我摸到了高潮在线观看| 精品欧美国产一区二区三| 精品一区二区三区av网在线观看| 国产爱豆传媒在线观看 | 亚洲天堂国产精品一区在线| 欧美日韩黄片免| 嫩草影院精品99| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 久久香蕉精品热| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 欧美丝袜亚洲另类 | 色播亚洲综合网| 国产探花在线观看一区二区| 国产不卡一卡二| 在线观看午夜福利视频| 午夜日韩欧美国产| 精品国产美女av久久久久小说| aaaaa片日本免费| 在线观看www视频免费| 香蕉丝袜av| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 午夜福利欧美成人| 久9热在线精品视频| 成年版毛片免费区| 国产精品精品国产色婷婷| 欧美另类亚洲清纯唯美| 亚洲成人免费电影在线观看| 久久中文字幕人妻熟女| www国产在线视频色| 亚洲色图av天堂| 免费在线观看完整版高清| 在线观看日韩欧美| 特级一级黄色大片| 国产欧美日韩一区二区三| 欧美日韩一级在线毛片| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 午夜免费观看网址| 一本精品99久久精品77| 中文亚洲av片在线观看爽| 久久精品影院6| xxxwww97欧美| 婷婷亚洲欧美| 男女床上黄色一级片免费看| 操出白浆在线播放| 成人永久免费在线观看视频| 婷婷六月久久综合丁香| 日韩高清综合在线| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲精品一区av在线观看| 日韩av在线大香蕉| 国产精品电影一区二区三区| 国产野战对白在线观看| 男女视频在线观看网站免费 | 日韩欧美精品v在线| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| 日韩有码中文字幕| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 国产欧美日韩一区二区三| 日本一区二区免费在线视频| 国产伦在线观看视频一区| 一区福利在线观看| 一本一本综合久久| 天天一区二区日本电影三级| 美女黄网站色视频| 在线看三级毛片| 老熟妇仑乱视频hdxx| 久久中文字幕一级| 午夜久久久久精精品| 日本五十路高清| 亚洲黑人精品在线| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 国产一区二区在线观看日韩 | 国产精品 欧美亚洲| 欧美又色又爽又黄视频| 欧美黑人巨大hd| 看片在线看免费视频| 啦啦啦免费观看视频1| 久久久国产成人免费| 成人国产综合亚洲| 亚洲中文av在线| 国产在线精品亚洲第一网站| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆 | 天堂影院成人在线观看| 在线视频色国产色| 午夜精品久久久久久毛片777| 国内精品一区二区在线观看| 亚洲国产欧美人成| 最新美女视频免费是黄的| 精品久久久久久,| 无人区码免费观看不卡| 小说图片视频综合网站| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 级片在线观看| 啦啦啦免费观看视频1| e午夜精品久久久久久久| 大型黄色视频在线免费观看| 真人一进一出gif抽搐免费| 一边摸一边做爽爽视频免费| 久久久久久久精品吃奶| 无限看片的www在线观看| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 国产精品 欧美亚洲| 两个人免费观看高清视频| 日本三级黄在线观看| 欧美在线黄色| svipshipincom国产片| 国产精品久久久av美女十八| 制服诱惑二区| 又紧又爽又黄一区二区| 欧美日韩乱码在线| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 亚洲欧美精品综合久久99| 999久久久国产精品视频| 99riav亚洲国产免费| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 免费搜索国产男女视频| 欧美激情久久久久久爽电影| 国产精品九九99| 一级毛片精品| 国产三级黄色录像| 99精品在免费线老司机午夜| 国产精品一及| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 免费看a级黄色片| 老司机午夜十八禁免费视频| 国产三级中文精品| 亚洲人成电影免费在线| 国产高清视频在线播放一区| 午夜精品在线福利| 欧美三级亚洲精品| 国产av又大| 亚洲一区二区三区色噜噜| 日韩欧美免费精品| 国产精品野战在线观看| 日本精品一区二区三区蜜桃| 久久伊人香网站| 国产又色又爽无遮挡免费看| 婷婷丁香在线五月| 久久久国产欧美日韩av| 夜夜夜夜夜久久久久| 国产av在哪里看| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 久久性视频一级片| 女同久久另类99精品国产91| 大型av网站在线播放| 91在线观看av| 久久久久久国产a免费观看| 黄色毛片三级朝国网站| 麻豆国产97在线/欧美 | 日本成人三级电影网站| 国模一区二区三区四区视频 | 国产精品亚洲一级av第二区| 中亚洲国语对白在线视频| 久热爱精品视频在线9| 麻豆av在线久日| 成人特级黄色片久久久久久久| 日韩高清综合在线| 亚洲中文字幕日韩| 国产熟女午夜一区二区三区| 老汉色∧v一级毛片| 黄色片一级片一级黄色片| 欧美三级亚洲精品| 日本 欧美在线| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 欧美在线一区亚洲| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 成人午夜高清在线视频| 超碰成人久久| 男女之事视频高清在线观看| 不卡av一区二区三区| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 亚洲精品在线美女| 制服诱惑二区| 三级国产精品欧美在线观看 | 亚洲一码二码三码区别大吗| 欧美乱色亚洲激情| 51午夜福利影视在线观看| 99久久99久久久精品蜜桃| 嫩草影院精品99| 亚洲av成人一区二区三| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 亚洲熟妇熟女久久| 成人一区二区视频在线观看| 久久久水蜜桃国产精品网| 啦啦啦韩国在线观看视频| 亚洲国产欧美人成| 波多野结衣巨乳人妻| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 国产精品野战在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 国产av麻豆久久久久久久| videosex国产| 国产亚洲精品av在线|