• <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 ?

    中國股市整合風(fēng)險測度研究
    ——基于VaR框架和相關(guān)結(jié)構(gòu)的分析

    2015-12-01 06:01:43覃小兵唐曉華
    金融理論探索 2015年2期
    關(guān)鍵詞:時變測度流動性

    覃小兵,唐曉華,林 宇

    (1.成都理工大學(xué) 商學(xué)院,成都 610059;2.四川工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 都江堰 611830)

    中國股市整合風(fēng)險測度研究
    ——基于VaR框架和相關(guān)結(jié)構(gòu)的分析

    覃小兵1,唐曉華2,林 宇1

    (1.成都理工大學(xué) 商學(xué)院,成都 610059;2.四川工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 都江堰 611830)

    針對現(xiàn)有流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險的整合風(fēng)險測度方法忽略兩者相關(guān)結(jié)構(gòu)的問題,在運用ARMA-GARCH-t模型對中國股市市場風(fēng)險因子和流動性風(fēng)險因子的邊緣分布進行刻畫的基礎(chǔ)上,引入7種Copula函數(shù)來考察兩者的相關(guān)結(jié)構(gòu),并運用MonteCarlo方法測度出整合風(fēng)險。以滬深300指數(shù)為研究對象的實證檢驗結(jié)果表明:中國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間更符合動態(tài)的相關(guān)結(jié)構(gòu);在考慮了兩風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)之后,基于時變t Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型最能準(zhǔn)確測度兩風(fēng)險的整合風(fēng)險。

    整合風(fēng)險;流動性風(fēng)險;市場風(fēng)險;Copula函數(shù);蒙特卡洛模擬

    一、文獻綜述

    美國次貸危機、歐洲債務(wù)危機等一系列金融風(fēng)險事件的爆發(fā),使得流動性風(fēng)險成為繼市場風(fēng)險之后學(xué)者及風(fēng)險管理者關(guān)注的焦點。對流動性風(fēng)險進行管理已成為金融風(fēng)險管理者不得不面對的事情,而且,在市場缺乏流動性的情況下,流動性風(fēng)險能夠顯著增大市場風(fēng)險,加劇市場波動[1]。因此,如何加強對流動性風(fēng)險的管理,尤其是加強對流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險整合風(fēng)險的管理,成為投資者及金融風(fēng)險管理者亟待解決的問題。

    目前,雖然VaR技術(shù)已經(jīng)成為測度市場風(fēng)險的通用方法,并被廣泛運用于實踐,但是如何準(zhǔn)確測度市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險還沒有一個被廣泛認可的方法。盡管如此,由Bangia et al提出的基于價差調(diào)整VaR的BDSS模型[2],即在傳統(tǒng)市場風(fēng)險上加上由價差測得的流動性風(fēng)險,成為當(dāng)前學(xué)者在研究流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險的整合風(fēng)險時較多采納的模型。該模型不僅測度了市場風(fēng)險的VaR值,更為重要的是,它在傳統(tǒng)市場風(fēng)險的基礎(chǔ)上考慮了流動性風(fēng)險的影響,從而更為全面、綜合地反映了投資者及風(fēng)險管理者所面臨的風(fēng)險。正是BDSS模型的這些優(yōu)點,其一經(jīng)提出就受到諸多學(xué)者的關(guān)注并在其基礎(chǔ)上進行擴展研究,如Angelidis et al[3]及劉曉星等[4]。然而,不可忽視的是,雖然BDSS模型整合了流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險,但僅是將兩者簡單地相加,而這種方法只能在流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險完全正相關(guān)的情況下才能成立[5]。遺憾的是,這種將兩類風(fēng)險假定為完全正相關(guān)的假設(shè)過于簡單,而現(xiàn)實中的情況卻更為復(fù)雜[1][5],因而BDSS模型并不能完全準(zhǔn)確地反映出市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。值得慶幸的是,這種復(fù)雜的相關(guān)結(jié)構(gòu)能夠用一個合適的Copula函數(shù)來準(zhǔn)確描述[6][7]。于是,本文引入Copula函數(shù)來刻畫流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),進而準(zhǔn)確測度兩者的整合風(fēng)險。

    然而,選擇何種Copula函數(shù)來描述中國股市流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),不同的學(xué)者有不同的看法。張金清等認為運用靜態(tài)的正態(tài)Copula函數(shù)就能準(zhǔn)確刻畫市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu);然而,張蕊等則認為運用Frank Copula函數(shù)才能夠準(zhǔn)確刻畫市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu);江紅莉等則認為時變的Copula函數(shù)(Time-varying Copula)比靜態(tài)的Copula函數(shù)更能準(zhǔn)確刻畫流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)[8]。因此,為準(zhǔn)確刻畫中國股市流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),本文將學(xué)者們較常運用的5種靜態(tài)Copula函數(shù)以及時變的正態(tài)Copula函數(shù)和時變t Copula函數(shù)用于考察流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu),并試圖找出能準(zhǔn)確描述中國股市流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險相關(guān)結(jié)構(gòu)的最優(yōu)Copula函數(shù),以便運用蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬方法來擬合整合風(fēng)險的分布,進而準(zhǔn)確測度整合風(fēng)險的VaR值。

    需指出的是,流動性風(fēng)險因子的選擇對于準(zhǔn)確刻畫流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險相關(guān)結(jié)構(gòu)有著重要影響[5]。目前,對于流動性風(fēng)險的刻畫因子也并沒有一個統(tǒng)一的指標(biāo),如張金清等運用單位換手率引起的每股交易價格變化率作為流動性風(fēng)險因子;而張蕊等則選用的是相對價差指標(biāo);張錚等研究得出,Amihud指標(biāo)是較優(yōu)的低頻流動性間接指標(biāo)[9]。然而,Andreas及王明濤等指出,Amihud指標(biāo)沒有考慮資產(chǎn)流通盤的大小,從而容易受到資產(chǎn)流通總額的影響,并建議運用日換手率來代替原指標(biāo)中的成交金額,并且指出修正過后的Amihud指標(biāo)是一個較好的流動性指標(biāo)[10][11]。因此,本文選擇修正后的Amihud指標(biāo)作為流動性風(fēng)險因子。

    毋庸置疑,模型的穩(wěn)健性檢驗作為風(fēng)險測度的重要環(huán)節(jié),關(guān)系到風(fēng)險管理的成敗。然而,以往學(xué)者在對整合風(fēng)險測度模型的穩(wěn)健性進行評價時都是以失敗率作為評價模型的標(biāo)準(zhǔn)[1][4],而忽略了模型失敗情況的隨機性。作為風(fēng)險管理者,除了要保證風(fēng)險測度的準(zhǔn)確性之外,還要避免出現(xiàn)連續(xù)發(fā)生風(fēng)險溢出的情況,即風(fēng)險的溢出情況盡可能是獨立的[12]。因而,若僅以失敗率作為評價模型穩(wěn)健性的標(biāo)準(zhǔn)可能缺乏嚴謹。于是,本文運用既檢驗?zāi)P皖A(yù)測失敗率與假定失敗率是否一致,又檢驗失敗情況是否具有隨機性的Kupiec[13]和Christofersen[14]返回測試(Backtesting)方法對模型的穩(wěn)健性進行檢驗,以使檢驗結(jié)果更具有科學(xué)性和可信性。

    基于以上分析,本文選擇修正后的Amihud指標(biāo)作為流動性風(fēng)險的風(fēng)險因子,并選用5種靜態(tài)Copula函數(shù)和2種時變Copula函數(shù)來刻畫其與市場風(fēng)險因子之間的相關(guān)結(jié)構(gòu);進而運用蒙特卡洛模擬法,模擬出既符合兩風(fēng)險相關(guān)結(jié)構(gòu)特征又具有原市場風(fēng)險因子及流動性風(fēng)險因子特征的隨機數(shù)并得到整合風(fēng)險的分布情況,進而測度出整合風(fēng)險的VaR值;最后運用規(guī)范的Back-testing檢驗方法對模型的穩(wěn)健性進行檢驗。

    最后,仍需指出的是,雖然已有諸多學(xué)者(如,Bangia et al、Angelidis et al、Loebnitz[15]、劉曉星等以及林輝[16])研究了市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險,并證實了在測度金融市場風(fēng)險時不僅不能忽略流動性風(fēng)險,而且當(dāng)市場缺乏流動性時,流動性風(fēng)險的增大,往往伴隨著市場風(fēng)險也顯著增大。但是,他們的研究并沒有闡明市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。雖然,張金清等、張蕊等以及江紅莉等運用Copula函數(shù)考察了市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu),但是,他們的研究限于單一地運用靜態(tài)模型或是時變模型,具有一定的片面性,而本文則是將靜態(tài)模型和時變模型一并納入考慮,更全面地考察中國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。同時與前人研究選取相對價差作為流動性風(fēng)險因子不同的是,本文引入較好的低頻流動性指標(biāo)——修正后的Amihud指標(biāo)作為流動性風(fēng)險的風(fēng)險因子;而且更為重要的是,本文對模型的穩(wěn)健性檢驗,并沒有把以往學(xué)者采用的失敗率作為模型穩(wěn)健性的評價標(biāo)準(zhǔn),而是采用規(guī)范的Back-testing方法對模型的穩(wěn)健性進行檢驗。

    二、研究方法

    (一)基于相關(guān)結(jié)構(gòu)與Monte Carlo法的整合風(fēng)險VaR測度方法

    在金融風(fēng)險管理中,市場風(fēng)險因子通常用對數(shù)收益率來表示。

    對于流動性風(fēng)險因子l,目前還沒有一個統(tǒng)一的度量指標(biāo)。張錚等研究得出Amihud指標(biāo)是一個很好的低頻流動性指標(biāo)。然而,Andreas、張金清等以及王明濤等指出,Amihud指標(biāo)沒有考慮資產(chǎn)流通盤的大小,從而容易受到資產(chǎn)流通總額的影響,并建議用日換手率來代替原指標(biāo)中的成交金額。于是,本文將運用修正后的Amihud指標(biāo)——lAs作為流動性風(fēng)險的風(fēng)險因子。

    其中,turnovert為金融資產(chǎn)的日換手率,且其值為金融資產(chǎn)第t日的成交股數(shù)Volt與其第t日的流通股數(shù)ANt的比值,即turnovert=Volt/ANt。因此,流動性風(fēng)險因子lAs,t可以理解為,單位換手率所引起的收益變化,可以用來反映流動性風(fēng)險的大小,即lAs,t越小,則流動性越好,流動性風(fēng)險越小,反之亦然。于是,在t時刻成交流通中的m個單位的頭寸所引起的流動性風(fēng)險即為mt×lAs,t,其中mt=nt/ANt,nt為投資者欲成交的頭寸。

    至此,我們得到市場風(fēng)險因子與流動性風(fēng)險因子。此外,在金融風(fēng)險管理中還通常假定金融資產(chǎn)收益率服從如下的波動形式:

    當(dāng)然,要準(zhǔn)確測度流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險的整合風(fēng)險,則需要運用Copula函數(shù)對市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行考察。需指出的是,運用Copula函數(shù)來考察市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),兩風(fēng)險因子需滿足服從[0,1]均勻分布的條件,而通常它們并不滿足這一條件,因而需要將兩風(fēng)險因子進行標(biāo)準(zhǔn)化及概率積分變換(Probability Integral Transform,PIT),將其轉(zhuǎn)換為服從[0,1]上的均勻分布,標(biāo)準(zhǔn)化過程如下:

    其中,i為市場風(fēng)險因子rt或流動性風(fēng)險因子lt。

    從(4)式可知,要得到標(biāo)準(zhǔn)市場風(fēng)險因子zr,t及標(biāo)準(zhǔn)流動性風(fēng)險因子zl,t,首先必須運用合適的均值方程及波動模型分別對市場風(fēng)險因子rt和流動性風(fēng)險因子lt進行建模,估計出兩者的條件均值t和條件標(biāo)準(zhǔn)差t。鑒于金融時間序列通常具有自相關(guān)性、異方差性等特征,因而在此運用ARMA-GARCH模型來刻畫市場風(fēng)險因子與流動性風(fēng)險因子的自相關(guān)性及異方差性等特征??紤]到金融時間序列通常具有比正態(tài)分布更厚的尾部,同時Giot指出運用GARCH-t模型對金融風(fēng)險進行刻畫,能取得很好的效果[17],因此,本文運用ARMA-GARCH-t模型對市場風(fēng)險因子與流動性風(fēng)險因子進行建模。ARMAGARCH-t模型的基本形式如下:

    至此,我們估計出了流動性風(fēng)險因子與市場風(fēng)險因子的條件均值t、條件標(biāo)準(zhǔn)差t,進而得到標(biāo)準(zhǔn)市場風(fēng)險因子zr,t和標(biāo)準(zhǔn)流動性風(fēng)險因子zl,t。通過對標(biāo)準(zhǔn)市場風(fēng)險因子zr,t和標(biāo)準(zhǔn)流動性風(fēng)險因子zl,t進行概率積分變換,得到服從[0,1]均勻分布的市場風(fēng)險因子Ut與流動性風(fēng)險因子Vt。于是,可以運用Copula函數(shù)來考察市場風(fēng)險因子Ut與流動性風(fēng)險因子Vt之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。

    為準(zhǔn)確反映市場風(fēng)險因子Ut與流動性風(fēng)險因子Vt的相關(guān)結(jié)構(gòu),本文采用5種常用的靜態(tài)Copula函數(shù)來考察兩者的靜態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu),同時采用Patton基于Hansen自回歸條件密度的思想而提出的時變正態(tài)Copula函數(shù)和時變t Copula函數(shù)來刻畫兩者的動態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu)[18][19]。兩時變Copula函數(shù)的分布函數(shù)及相關(guān)系數(shù)演進模型如下所示:

    (1)時變正態(tài)Copula函數(shù)的分布函數(shù)及相關(guān)系數(shù)方程:

    當(dāng)n=2時,

    (2)時變t Copula函數(shù)的分布函數(shù)及相關(guān)系數(shù)方程:

    當(dāng)n=2時,

    至此,得到了市場風(fēng)險因子Ut與流動性風(fēng)險因子Vt的相關(guān)結(jié)構(gòu),進而運用蒙特卡洛模擬方法模擬出既滿足市場風(fēng)險因子Ut與流動性風(fēng)險因子Vt相關(guān)結(jié)構(gòu),又具有風(fēng)險因子rt及l(fā)t特征的隨機變量r,t和l,t。將得到的條件均值t和條件標(biāo)準(zhǔn)差t以及隨機變量r,t和l,t代入(3)式中,進而估計出符合流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險相關(guān)結(jié)構(gòu)的風(fēng)險因子t和t,將t和t代入整合風(fēng)險因子Rz,t中:

    至此,我們得到了基于相關(guān)結(jié)構(gòu)的整合風(fēng)險在第t時刻的一種分布情況。重復(fù)進行j次(此處j= 5000)蒙特卡洛模擬,則可得到在第t時刻整合風(fēng)險因子Rz,t的j種分布情況。

    再將整合風(fēng)險因子Rz,t在第t時刻的j種分布情況按升序排列,通過求排序后的整合風(fēng)險因子z,t,j在置信水平q下的分位數(shù),從而得到整合風(fēng)險Rz,t在第t時刻及置信水平q下的VaR值,即

    (二)VaR測度方法的Back-testing檢驗方法

    本文運用Kupiec的檢驗方法對整合風(fēng)險的穩(wěn)健性進行檢驗。根據(jù)Kupiec et al的研究成果,給定的置信水平為q,考察期為N,實際失敗天數(shù)為n,則失敗率或溢出率為(n/N)。模型的零假設(shè)為:溢出率(n/N)=(1-q),進而模型的穩(wěn)健性檢驗就轉(zhuǎn)換成檢驗溢出率(n/N)是否與預(yù)期溢出率(1-q)有顯著差異。其中,當(dāng)VaR值小于資產(chǎn)的真實損失時,說明預(yù)測的風(fēng)險不足以覆蓋市場發(fā)生的風(fēng)險,則定義為預(yù)測失敗,并用指示變量I來表示,否則為預(yù)測成功。

    此外,根據(jù)Kupiec et al的研究成果,模型零假設(shè)的似然比LRuc滿足(14)式,并且依概率服從自由度為1的卡方分布。

    通常為了便于比較,我們將LRuc的卡方值轉(zhuǎn)換成概率值Puc。

    若Puc>(1-q),則不能拒絕零假設(shè),即認為風(fēng)險模型在置信水平q下是可靠的,且Puc值越接近于1,說明模型預(yù)測的效果越好。

    倘若僅僅檢驗?zāi)P偷囊绯雎逝c預(yù)期溢出率是否相符,并不能說明模型是穩(wěn)健的,還必須對模型溢出情況的隨機性進行檢驗。于是,Christoffersen構(gòu)建了類似于LRuc的檢驗指標(biāo)LRind,來檢驗溢出情況的隨機性,其似然比如下:

    在此基礎(chǔ)上,Christoffersen還構(gòu)建了一個綜合了指標(biāo)LRuc和指標(biāo)LRind的條件檢驗指標(biāo)LRcc,以綜合反映模型的穩(wěn)健性。LRcc指標(biāo)依概率服從自由度為2的卡方分布,且其似然比滿足:

    由于檢驗指標(biāo)LRcc綜合了指標(biāo)LRuc和指標(biāo)LRind,從而有更強的檢驗?zāi)芰?。于是,本文判斷模型穩(wěn)健性的主要依據(jù)是該指標(biāo)對應(yīng)的概率值Pcc。

    三、實證結(jié)果及分析

    (一)研究樣本

    本文選取在中國股票市場上具有代表性的滬深300指數(shù)作為研究對象,并選取2009年1月5日至2014年3月31日作為樣本期,進而得到在該樣本期內(nèi)的樣本點,共計1269個。需說明的是,在本文所選的樣本期內(nèi),滬深300指數(shù)的日成交股數(shù)在2億股到20億股之間,因此本文假定滬深300指數(shù)的日成交股數(shù)為2億股。本文所需的研究數(shù)據(jù)來自上海證券交易所對外公布的《上證統(tǒng)計月報》和銳思金融數(shù)據(jù)庫。本文主要運用的分析軟件為matlab 2013b。

    (二)市場風(fēng)險因子及流動性風(fēng)險因子的特征檢驗及分析

    圖1是滬深300指數(shù)市場風(fēng)險因子r及流動性風(fēng)險因子l的波動情況。從圖1可以明顯地觀察到兩因子均具有較大的波動性;同時也表現(xiàn)出了明顯的“波動聚集性”,即在較大的波動后又伴隨著另一較大的波動,在較小的波動后也伴隨著另一較小的波動。表1為市場風(fēng)險因子r及流動性風(fēng)險因子l的描述性統(tǒng)計檢驗結(jié)果。從表1可知:市場風(fēng)險因子r正態(tài)分布檢驗的J-B統(tǒng)計量在1%的顯著性水平下顯著拒絕服從正態(tài)分布的假設(shè);其峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)反映出市場風(fēng)險因子r具有“尖峰”及“有偏”的分布特征;單位根檢驗和拉格朗日乘數(shù)檢驗也均在1%的顯著性水平下顯著拒絕零假設(shè),說明市場風(fēng)險因子r不存在單位根,但具有“異方差”特征;自相關(guān)性檢驗在1%的顯著性水平下不拒絕零假設(shè),表明市場風(fēng)險因子r為非自相關(guān)序列。因而,滬深300指數(shù)的市場風(fēng)險因子r為“尖峰”、“有偏”、具有“異方差性”的平穩(wěn)序列。流動性風(fēng)險因子l的特征檢驗,除了拉格朗日乘數(shù)檢驗和“異方差性”檢驗的結(jié)果與市場風(fēng)險因子r的檢驗結(jié)果不同之外,其余檢驗結(jié)果與市場風(fēng)險因子r的檢驗結(jié)果相似。與市場風(fēng)險因子r相比,流動性風(fēng)險因子具有更明顯的“尖峰”及“有偏”分布特征。因此,根據(jù)兩風(fēng)險因子的上述分布特征,可分別采用GARCH模型和ARMA模型對市場風(fēng)險因子r及流動性風(fēng)險因子l進行建模分析。

    表1 市場風(fēng)險因子與流動性風(fēng)險因子的描述性統(tǒng)計檢驗結(jié)果

    (三)市場風(fēng)險因子與流動性風(fēng)險因子的邊緣分布參數(shù)估計結(jié)果

    基于市場風(fēng)險因子r及流動性風(fēng)險因子l的特征檢驗結(jié)果,并結(jié)合AIC準(zhǔn)則,最終選擇GARCH(1,1)-t模型對市場風(fēng)險因子r的邊緣分布進行建模,以及選取ARMA(7,5)-t模型對流動性風(fēng)險因子進行建模,參數(shù)估計結(jié)果如表2、表3所示。

    表2 市場風(fēng)險因子的邊緣分布參數(shù)估計結(jié)果

    表3 流動性風(fēng)險因子的邊緣分布參數(shù)估計結(jié)果

    從表2,表3可以看出,市場風(fēng)險因子r的持久性因子(α+β)為0.9908,非常接近于1,說明其波動效應(yīng)具有持久性;市場風(fēng)險因子r及流動性風(fēng)險因子l的自由度υ分別為4.8199和2.3096,并且在1%的置信水平下顯著,說明兩者均具有較厚的尾部。此外,為檢驗所選模型對市場風(fēng)險因子和流動性風(fēng)險因子“異方差性”特征及“自相關(guān)性”特征的刻畫效果,以及檢驗標(biāo)準(zhǔn)化后的市場風(fēng)險因子zr和流動性風(fēng)險zl是否滿足標(biāo)準(zhǔn)殘差序列服從獨立同分布(Independent Identically Distribution,i.i.d)的要求,因而對標(biāo)準(zhǔn)化后的市場風(fēng)險因子zr和流動性風(fēng)險zl再次進行描述性統(tǒng)計檢驗,特征檢驗結(jié)果如表4所示。

    表4 標(biāo)準(zhǔn)市場風(fēng)險因子與標(biāo)準(zhǔn)流動性風(fēng)險因子的特征檢驗結(jié)果

    從表4的檢驗結(jié)果可看出,雖然標(biāo)準(zhǔn)化后的市場風(fēng)險因子zr與標(biāo)準(zhǔn)流動性風(fēng)險因子zt仍具有“尖峰”、“有偏”的分布特征,但是兩者均已不再具有“異方差性”及“自相關(guān)性”特征,由此可見,本文所運用的GARCH(1,1)-t模型以及ARMA(7,5)-t模型分別對市場風(fēng)險因子r和流動性風(fēng)險因子l的“異方差性”及“自相關(guān)性”特征進行刻畫是合理的;同時從BDS統(tǒng)計量來看,兩者均在1%的置信水平下不拒絕零假設(shè),說明標(biāo)準(zhǔn)化后的兩風(fēng)險因子均為獨立同分布序列。因而標(biāo)準(zhǔn)化后的兩風(fēng)險因子為“尖峰”、“有偏”、“無自相關(guān)性”和“異方差性”的獨立同分布平穩(wěn)序列,進而說明本文采用的均值方程及波動模型能夠有效地刻畫兩風(fēng)險因子的分布特征。

    (四)Copula函數(shù)的參數(shù)估計結(jié)果及分析

    為準(zhǔn)確刻畫我國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),本文選擇5種常用的靜態(tài)Copula函數(shù)來考察兩風(fēng)險之間的靜態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu),以及采用時變正態(tài)Copula函數(shù)和時變t Copula函數(shù)來刻畫兩風(fēng)險之間的動態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu)。其中,5種靜態(tài)Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)估計結(jié)果如表5所示;兩種動態(tài)Copula函數(shù)的參數(shù)估計結(jié)果如表6所示;同時,兩風(fēng)險之間的動態(tài)相關(guān)性如圖2所示。

    表5 靜態(tài)Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)估計結(jié)果

    表6 時變Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)估計結(jié)果

    圖2 時變Copula函數(shù)的相關(guān)系數(shù)

    從表5可看出,在靜態(tài)的Copula模型中,靜態(tài)t Copula函數(shù)的似然值最小,其次是Gumbel Copula函數(shù),最大的則是Clayton Copula函數(shù),因此,從似然值指標(biāo)來看,靜態(tài)t Copula函數(shù)比其他靜態(tài)Copula函數(shù)更能刻畫我國市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。另外,由于正態(tài)Copula函數(shù)與t Copula函數(shù)的相關(guān)參數(shù)亦是變量間的線性相關(guān)系數(shù),而表5中正態(tài)Copula函數(shù)與t Copula函數(shù)的線性相關(guān)系數(shù)均不為1,則說明中國股市的市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險之間并非完全正相關(guān),從而說明若仍舊按照Bangia et al的做法,將流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險進行簡單相加來測度兩者的整合風(fēng)險,而不考慮這兩者之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)是不夠嚴謹?shù)?。因此,要?zhǔn)確測度市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險,就必須考慮兩者之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。

    從表5和表6中各模型的似然值來看,時變t Copula函數(shù)的似然值比最優(yōu)的靜態(tài)t Copula函數(shù)的似然值更小,說明運用時變Copula函數(shù)描述的動態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu)更符合我國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu);同時時變t Copula函數(shù)的似然值也比時變正態(tài)Copula函數(shù)的似然值更小。因而說明我國股市的流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險間的動態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu)運用時變t Copula函數(shù)來描述更為準(zhǔn)確。

    從圖2可以看出,無論是用時變正態(tài)Copula函數(shù)還是用時變t Copula函數(shù)來描述我國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的動態(tài)相關(guān)結(jié)構(gòu),均得出兩者的相關(guān)性不為1且基本在區(qū)間[-0.05,0.15]上,因而再次說明不能將市場風(fēng)險和流動性風(fēng)險進行簡單相加來測度兩者的整合風(fēng)險。此外,我國股市的市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)性在大部分情況下均大于0,從而說明我國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的正向相關(guān)性更強,也就是說當(dāng)市場的流動性風(fēng)險增大時,市場風(fēng)險也會相應(yīng)增大。于是,再次說明研究市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險是很有必要的,而且在研究市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險時,不考慮兩者之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)是不嚴謹?shù)摹?/p>

    (五)整合風(fēng)險VaR測度方法的Back-testing檢驗結(jié)果及分析

    基于市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu),本文采用蒙特卡洛模擬方法來測度出整合風(fēng)險的VaR值,并運用Kupiec和Christofersen返回測試方法對模型的穩(wěn)健性進行檢驗,各模型的檢驗結(jié)果如表7所示。需說明的是,表7所示的檢驗結(jié)果是對經(jīng)過5000次蒙特卡洛模擬測得的整合風(fēng)險進行Backtesting檢驗而得到的結(jié)果。

    表7 各整合風(fēng)險測度模型的Back-testing檢驗結(jié)果

    從表7中各模型的返回測試檢驗結(jié)果可知:在兩種基于時變Copula函數(shù)的測度模型中,無論在何種置信水平下,基于時變t Copula函數(shù)的測度模型其檢驗結(jié)果均比基于時變正態(tài)Copula函數(shù)的測度模型所得的檢驗結(jié)果更為優(yōu)越,這說明運用具有厚尾性的學(xué)生t分布比運用正態(tài)分布更能捕獲市場風(fēng)險因子及流動性風(fēng)險因子的尾部信息,進而使得風(fēng)險測度更為準(zhǔn)確。這與流動性風(fēng)險因子及市場風(fēng)險因子為“有偏”的特征檢驗結(jié)果相符,同時與江紅莉等得出時變t Copula模型優(yōu)于時變正態(tài)Copula模型的研究結(jié)果一致。

    此外,在5種基于靜態(tài)Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型中,只有在95%的置信水平下,基于t Copula函數(shù)的測度模型的檢驗結(jié)果優(yōu)于基于Clayton Copula函數(shù)的測度模型所得的檢驗結(jié)果,在其他置信水平下,基于Clayton Copula函數(shù)的測度模型其檢驗結(jié)果均優(yōu)于其他模型的檢驗結(jié)果。這說明中國股市流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險在下尾的相關(guān)性較強,即說明當(dāng)市場嚴重缺乏流動性導(dǎo)致流動性風(fēng)險增大時,市場風(fēng)險也將增大。這與張蕊等得到的中國股市流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險在下尾的相關(guān)性較強的結(jié)果一致。

    當(dāng)然,從本文所選的模型來看,基于時變t Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型其Back-testing檢驗結(jié)果在所有模型中的表現(xiàn)最好,說明運用時變t Copula函數(shù)對中國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行刻畫,更能準(zhǔn)確測度兩風(fēng)險的整合風(fēng)險。

    基于以上實證結(jié)果及分析可知,在對中國股市市場風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行考察時,時變t Copula函數(shù)不僅比各靜態(tài)Copula函數(shù)更好,而且同樣比時變正態(tài)Copula函數(shù)更能準(zhǔn)確刻畫兩風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)。另外,就整合風(fēng)險測度模型的檢驗結(jié)果而言,基于時變t Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型不僅比基于靜態(tài)Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型更能準(zhǔn)確測度整合風(fēng)險,而且也比基于時變正態(tài)Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型在測度整合風(fēng)險上更為優(yōu)越,是測度我國市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險整合風(fēng)險的最優(yōu)模型。

    四、結(jié)論

    本文針對當(dāng)前研究流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險的整合風(fēng)險時并未考慮兩者相關(guān)結(jié)構(gòu)的問題,引入2種時變Copula函數(shù)及5種靜態(tài)Copula函數(shù)來刻畫兩者的相關(guān)結(jié)構(gòu)。在運用ARMA-t模型及GARCH-t模型分別對流動性風(fēng)險因子和市場風(fēng)險因子的邊緣分布進行估計后,再運用Copula函數(shù)對兩風(fēng)險因子的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行考察,進而運用蒙特卡洛模擬法測度出整合風(fēng)險的VaR值,最后運用規(guī)范的返回測試檢驗方法對模型的穩(wěn)健性進行檢驗,得到相關(guān)結(jié)論如下:

    1.通過對中國股票市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行考察,得出中國股市的市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險并非完全正相關(guān),因而如果不考慮兩者之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),直接將兩風(fēng)險進行簡單相加來測度整合風(fēng)險,則可能出現(xiàn)不準(zhǔn)確的風(fēng)險測度結(jié)果。

    2.通過對中國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行考察,發(fā)現(xiàn)中國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的相關(guān)結(jié)構(gòu)更符合于動態(tài)的相關(guān)結(jié)構(gòu),而且這種動態(tài)的相關(guān)結(jié)構(gòu),能夠用時變t Copula函數(shù)進行準(zhǔn)確地刻畫。

    3.在對考慮了相關(guān)結(jié)構(gòu)之后的整合風(fēng)險進行測度時,基于時變t Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型不僅優(yōu)于基于靜態(tài)Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型,而且同樣比基于時變正態(tài)Copula函數(shù)的風(fēng)險測度模型更能準(zhǔn)確測度市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險。

    由以上結(jié)論可知,投資者及風(fēng)險管理者要實現(xiàn)有效地管理我國股市市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險的整合風(fēng)險,則不僅不能忽略兩風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),而且還必須對兩者的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行準(zhǔn)確刻畫,從而才能更為準(zhǔn)確地測度整合風(fēng)險,進而實現(xiàn)對整合風(fēng)險的有效管理。當(dāng)然,對于要維護金融市場穩(wěn)定和健康運行的我國市場監(jiān)管者而言,亦是如此。

    [1]張蕊,王春峰,房振明,梁葳.市場風(fēng)險與流動性風(fēng)險整合風(fēng)險度量研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2010(15):18-22.

    [2]Bangia A,Diebold F,Schuerman T,Stroughair J.Modeling liquidity risk,with implications for traditional market risk measurement and management.Working Paper,University of Pennsylvania,December 21,1998.

    [3]Angelidis T,Benos A.Liquidity Adjusted value-at-risk Based on the Components of the bid-ask Spread[J].Applied Financial Economics,2006,16(11):835-851.

    [4]劉曉星,邱桂華.基于買賣價差的我國股票市場流動性調(diào)整的風(fēng)險價值研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟管理,2008(8):83-87.

    [5]張金清,李徐.流動性風(fēng)險與市場風(fēng)險的集成度量方法研究[J].系統(tǒng)工程學(xué)報,2009(2):154-172.

    [6]張堯庭.連接函數(shù)(Copula)技術(shù)與金融風(fēng)險分析[J].統(tǒng)計研究,2002(4):48-51.

    [7]Cherubini U,Luciano E,Vecchiato W.Copula method in Finance[M].Chichester:John Wiley,2004.

    [8]江紅莉,何建敏,胡小平.基于時變Copula的La-VaR測度研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2013(3):27-32.

    [9]張錚,李怡宗,張玉龍,劉翔.中國股市流動性間接指標(biāo)的檢驗——基于買賣價差的實證分析[J].經(jīng)濟學(xué)(季刊),2013(1):233-262.

    [10]Andreas A,Timotheos A.Idiosyncratic Risk,Returns and Liquidity in the London Stock Exchange:A Spillover Approach,2008.http://ssrn.com/abstract=1083997.

    [11]王明濤,莊雅明.股票市場流動性風(fēng)險計量模型研究[J].中國管理科學(xué),2011(2):1-9.

    [12]林宇.基于雙曲線記憶HYGARCH模型的動態(tài)風(fēng)險VaR測度能力研究[J].中國管理科學(xué),2011(6):15-24.

    [13]Kupiec P.Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models[J].Journal of Derivatives,1995,(3):73-84.

    [14]Christoffersen P F.Evaluation Interval Forecasts[J].International Economic Review,1998,39(4):841-862.

    [15]Loebnitz K.Market Liquidity Risk:Elusive No More Defining and Quantifying Market Liquidity Risk[D].Twente University,2006.

    [16]林輝.流動性調(diào)整的風(fēng)險價值模型及其實證研究[J].科技與經(jīng)濟,2010(2):93-96.

    [17]Giot P.Market Risk Models for Intraday Data[J].European Journal of Finance,2005,11(4):309-324.

    [18]Patton A J.Modeling Time-varying Exchange Rate Dependence Using the Conditional Copula[R].Department of Economics,San Diego,University of California,2001.

    [19]Patton A J.Modeling Asymmetric Exchange Rate Dependence[J]. International Economic Review,2006,47(2):527-556.

    (責(zé)任編輯:盧艷茹;校對:龍會芳)

    F830.9

    A

    1006-3544(2015)02-0054-08

    2015-01-07

    國家自然科學(xué)基金資助項目(71171025);四川省軟科學(xué)研究計劃資助項目(2014ZR0093);成都理工大學(xué)“金融與投資”優(yōu)秀創(chuàng)新團隊計劃資助項目(KYTD201303)

    覃小兵(1990-),男,四川內(nèi)江人,成都理工大學(xué)商學(xué)院碩士研究生,研究方向為金融工程、流動性風(fēng)險;唐曉華(1976-),女,四川廣漢人,四川工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師,研究方向為國際貿(mào)易與風(fēng)險管理;林宇(1973-),男,四川儀隴人,博士,成都理工大學(xué)商學(xué)院副教授,研究方向為金融風(fēng)險管理、金融市場與公司理財。

    猜你喜歡
    時變測度流動性
    三個數(shù)字集生成的自相似測度的乘積譜
    R1上莫朗測度關(guān)于幾何平均誤差的最優(yōu)Vornoi分劃
    非等熵Chaplygin氣體測度值解存在性
    Cookie-Cutter集上的Gibbs測度
    中國外匯(2019年16期)2019-11-16 09:27:50
    金融系統(tǒng)多維度流動性間溢出效應(yīng)研究
    ——基于三元VAR-GARCH-BEEK模型的分析
    基于時變Copula的股票市場相關(guān)性分析
    智富時代(2017年4期)2017-04-27 17:08:47
    煙氣輪機復(fù)合故障時變退化特征提取
    基于MEP法的在役橋梁時變可靠度研究
    組織成員流動性對組織學(xué)習(xí)中知識傳播的影響
    性色av一级| a级毛色黄片| 黑丝袜美女国产一区| 99国产精品免费福利视频| a级一级毛片免费在线观看| 欧美三级亚洲精品| 在线观看三级黄色| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 免费看av在线观看网站| 熟女av电影| 国产免费一级a男人的天堂| 搡女人真爽免费视频火全软件| 亚洲精品久久午夜乱码| 91精品国产九色| 国产毛片在线视频| 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲精品成人av观看孕妇| 22中文网久久字幕| 插逼视频在线观看| 免费观看av网站的网址| 欧美三级亚洲精品| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 日本爱情动作片www.在线观看| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产伦精品一区二区三区四那| 亚洲欧美精品自产自拍| 久久久久视频综合| 欧美日韩av久久| 夜夜爽夜夜爽视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲成人一二三区av| 国产精品不卡视频一区二区| 黄片无遮挡物在线观看| 中国国产av一级| 久久精品夜色国产| 97超碰精品成人国产| 国产免费一级a男人的天堂| 欧美精品国产亚洲| 午夜激情福利司机影院| 国产探花极品一区二区| 免费观看a级毛片全部| 综合色丁香网| 啦啦啦啦在线视频资源| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 久久精品国产自在天天线| 视频中文字幕在线观看| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 免费观看在线日韩| 一级a做视频免费观看| av女优亚洲男人天堂| 男女无遮挡免费网站观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 亚洲精品色激情综合| 日韩免费高清中文字幕av| 又爽又黄a免费视频| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 26uuu在线亚洲综合色| 中文字幕av电影在线播放| 晚上一个人看的免费电影| 伊人久久精品亚洲午夜| 亚洲怡红院男人天堂| 好男人视频免费观看在线| 久久久久久久久久久丰满| 国产成人freesex在线| 成年人免费黄色播放视频 | 超碰97精品在线观看| 日日啪夜夜爽| 国产成人一区二区在线| 中文资源天堂在线| av有码第一页| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| .国产精品久久| 熟女电影av网| 免费高清在线观看视频在线观看| 少妇人妻久久综合中文| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 国产日韩一区二区三区精品不卡 | 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 国产毛片在线视频| 日本色播在线视频| 一二三四中文在线观看免费高清| 观看免费一级毛片| 在线观看av片永久免费下载| av国产精品久久久久影院| 18禁动态无遮挡网站| 五月开心婷婷网| 国产伦精品一区二区三区视频9| 好男人视频免费观看在线| 91成人精品电影| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 乱系列少妇在线播放| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲av中文av极速乱| 国产日韩一区二区三区精品不卡 | 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 男女国产视频网站| 三上悠亚av全集在线观看 | 国产 精品1| 少妇的逼水好多| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 视频中文字幕在线观看| 丝袜喷水一区| 蜜臀久久99精品久久宅男| 丰满迷人的少妇在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产成人精品无人区| 日韩av免费高清视频| 午夜激情福利司机影院| 免费av不卡在线播放| 久久久久精品久久久久真实原创| 一本一本综合久久| 麻豆成人av视频| 欧美日韩精品成人综合77777| 毛片一级片免费看久久久久| 久热这里只有精品99| 国产亚洲5aaaaa淫片| 亚洲内射少妇av| 欧美国产精品一级二级三级 | 国产国拍精品亚洲av在线观看| 丰满人妻一区二区三区视频av| 亚洲,一卡二卡三卡| 欧美成人午夜免费资源| 人妻夜夜爽99麻豆av| 欧美少妇被猛烈插入视频| 欧美丝袜亚洲另类| 亚洲电影在线观看av| 有码 亚洲区| 日本黄色片子视频| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 久久久久久久久大av| 女性被躁到高潮视频| 国产成人午夜福利电影在线观看| 精品国产乱码久久久久久小说| 国模一区二区三区四区视频| 国产精品不卡视频一区二区| 精品国产一区二区久久| 国产av国产精品国产| 永久免费av网站大全| 国产伦精品一区二区三区四那| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 精品国产露脸久久av麻豆| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 国产女主播在线喷水免费视频网站| av播播在线观看一区| 最黄视频免费看| 啦啦啦在线观看免费高清www| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 99九九在线精品视频 | 欧美区成人在线视频| 国产真实伦视频高清在线观看| 一级片'在线观看视频| 久久午夜福利片| 国产精品久久久久久久久免| 国产午夜精品一二区理论片| 成年美女黄网站色视频大全免费 | av又黄又爽大尺度在线免费看| 日韩欧美精品免费久久| 91精品一卡2卡3卡4卡| 最黄视频免费看| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 人人妻人人看人人澡| 美女主播在线视频| 水蜜桃什么品种好| av福利片在线观看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 成年av动漫网址| 制服丝袜香蕉在线| 久久久久人妻精品一区果冻| 久久久国产欧美日韩av| 日本午夜av视频| 国产免费一区二区三区四区乱码| 免费看不卡的av| av福利片在线| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 国产av精品麻豆| 多毛熟女@视频| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 日本-黄色视频高清免费观看| 伦理电影免费视频| 观看免费一级毛片| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲精品日本国产第一区| 午夜福利,免费看| 极品人妻少妇av视频| 国产精品一区www在线观看| 国产一区二区三区综合在线观看 | 亚洲av成人精品一二三区| 日韩亚洲欧美综合| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 亚洲内射少妇av| 亚洲国产成人一精品久久久| 一级,二级,三级黄色视频| 在线观看美女被高潮喷水网站| 国产日韩欧美视频二区| 欧美性感艳星| 99久久综合免费| 新久久久久国产一级毛片| 夫妻性生交免费视频一级片| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲,一卡二卡三卡| 极品教师在线视频| 国产精品99久久久久久久久| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 激情五月婷婷亚洲| 国产成人aa在线观看| 国产伦精品一区二区三区四那| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 久久人人爽人人爽人人片va| 大香蕉97超碰在线| 国产成人精品一,二区| 亚洲第一区二区三区不卡| 色吧在线观看| 亚洲综合精品二区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 亚洲电影在线观看av| 各种免费的搞黄视频| 婷婷色综合www| 国产淫语在线视频| 亚洲精品视频女| 国产亚洲最大av| 亚洲精品第二区| 国产精品不卡视频一区二区| 亚洲精品,欧美精品| 久久影院123| 日本黄色片子视频| 国产探花极品一区二区| 少妇人妻 视频| 亚洲成人手机| 老熟女久久久| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 国产成人免费观看mmmm| 能在线免费看毛片的网站| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 深夜a级毛片| 美女cb高潮喷水在线观看| 中文在线观看免费www的网站| 国产熟女欧美一区二区| 亚洲精品亚洲一区二区| 草草在线视频免费看| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产一级毛片在线| 丁香六月天网| 伊人久久精品亚洲午夜| 日韩人妻高清精品专区| 久久 成人 亚洲| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 久久国产精品大桥未久av | 亚洲内射少妇av| 成人无遮挡网站| 久久久国产欧美日韩av| 日韩中字成人| 麻豆精品久久久久久蜜桃| h日本视频在线播放| 高清av免费在线| 婷婷色av中文字幕| 亚洲av国产av综合av卡| 久久午夜福利片| 国产精品人妻久久久久久| 亚洲伊人久久精品综合| 亚洲av综合色区一区| 在线天堂最新版资源| 久久久久人妻精品一区果冻| 日本欧美视频一区| 人人妻人人澡人人看| 丝袜脚勾引网站| 国产在线免费精品| 国产高清国产精品国产三级| 久久久a久久爽久久v久久| 国产精品国产三级专区第一集| 亚洲高清免费不卡视频| 麻豆成人av视频| 日韩中文字幕视频在线看片| 亚洲精品国产av蜜桃| 亚洲一区二区三区欧美精品| 日本欧美国产在线视频| 免费av不卡在线播放| 久久久精品94久久精品| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 国产伦精品一区二区三区视频9| 亚洲国产精品一区三区| 黄色视频在线播放观看不卡| 国产日韩欧美亚洲二区| 伊人亚洲综合成人网| 欧美国产精品一级二级三级 | 欧美老熟妇乱子伦牲交| 国产精品国产三级专区第一集| 日日摸夜夜添夜夜爱| 日本欧美视频一区| 国产熟女午夜一区二区三区 | 人妻人人澡人人爽人人| 99久久人妻综合| 国产精品久久久久久久电影| 国产男人的电影天堂91| 丝袜脚勾引网站| 99国产精品免费福利视频| 久久久久久伊人网av| 国产精品久久久久久精品电影小说| 久久亚洲国产成人精品v| 一级毛片 在线播放| 国模一区二区三区四区视频| 麻豆成人av视频| 亚洲精品国产色婷婷电影| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 搡女人真爽免费视频火全软件| 丝袜在线中文字幕| 国产真实伦视频高清在线观看| 国产中年淑女户外野战色| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 午夜福利影视在线免费观看| 大陆偷拍与自拍| 一二三四中文在线观看免费高清| 大香蕉久久网| 一二三四中文在线观看免费高清| 内射极品少妇av片p| 中国国产av一级| 成人午夜精彩视频在线观看| a级毛片免费高清观看在线播放| 一级爰片在线观看| 十分钟在线观看高清视频www | 亚洲精品日韩在线中文字幕| 97精品久久久久久久久久精品| 制服丝袜香蕉在线| 国产片特级美女逼逼视频| 熟女电影av网| 国产亚洲精品久久久com| av天堂中文字幕网| 一二三四中文在线观看免费高清| 性高湖久久久久久久久免费观看| 热re99久久国产66热| 黄色一级大片看看| 91精品国产国语对白视频| 在线精品无人区一区二区三| 色视频在线一区二区三区| a级一级毛片免费在线观看| 亚洲精品色激情综合| 丁香六月天网| av又黄又爽大尺度在线免费看| 老女人水多毛片| 国产一区二区在线观看av| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | av在线播放精品| 亚洲在久久综合| 在线观看美女被高潮喷水网站| 日韩成人伦理影院| 青青草视频在线视频观看| 免费看不卡的av| 久久久精品94久久精品| 久久亚洲国产成人精品v| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 久久久欧美国产精品| 欧美少妇被猛烈插入视频| a级一级毛片免费在线观看| 九色成人免费人妻av| 国产日韩欧美在线精品| 国产精品免费大片| 人人妻人人看人人澡| 精品一区在线观看国产| 欧美高清成人免费视频www| 免费av中文字幕在线| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲美女视频黄频| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 男人狂女人下面高潮的视频| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 亚洲美女搞黄在线观看| 三级国产精品欧美在线观看| 午夜免费鲁丝| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲欧美一区二区三区国产| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| av又黄又爽大尺度在线免费看| 男人爽女人下面视频在线观看| 亚洲电影在线观看av| 六月丁香七月| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 午夜久久久在线观看| 日韩一区二区视频免费看| 欧美另类一区| 国产成人一区二区在线| 国产成人免费无遮挡视频| 女性生殖器流出的白浆| 精品国产国语对白av| 亚洲av欧美aⅴ国产| 久久久久精品性色| 男人舔奶头视频| a级毛色黄片| 中文欧美无线码| 久热久热在线精品观看| 日韩制服骚丝袜av| 国产日韩欧美在线精品| 成人特级av手机在线观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 久久久久国产网址| 99久久综合免费| 全区人妻精品视频| 热99国产精品久久久久久7| 久久99一区二区三区| 欧美精品亚洲一区二区| 只有这里有精品99| 久久精品久久久久久久性| 国产真实伦视频高清在线观看| 亚洲av不卡在线观看| 成人国产麻豆网| 久久精品国产a三级三级三级| 国产伦精品一区二区三区视频9| 又爽又黄a免费视频| 国产精品人妻久久久影院| 亚洲丝袜综合中文字幕| 久久久久人妻精品一区果冻| 九草在线视频观看| 午夜老司机福利剧场| 日本-黄色视频高清免费观看| 亚洲国产精品成人久久小说| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 如何舔出高潮| 我的女老师完整版在线观看| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 极品人妻少妇av视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 成人毛片60女人毛片免费| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲三级黄色毛片| 日韩精品有码人妻一区| 日韩一区二区三区影片| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 国产黄片视频在线免费观看| 人人妻人人看人人澡| 亚洲国产欧美在线一区| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 欧美日韩在线观看h| 人妻少妇偷人精品九色| 九九在线视频观看精品| 高清不卡的av网站| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 成人无遮挡网站| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 午夜免费男女啪啪视频观看| 草草在线视频免费看| 亚洲精品第二区| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 日韩成人伦理影院| 少妇的逼好多水| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 高清在线视频一区二区三区| 男女免费视频国产| 国产成人91sexporn| 亚洲欧美一区二区三区国产| 99视频精品全部免费 在线| 综合色丁香网| 免费人成在线观看视频色| 久久久久视频综合| 精品一区二区三卡| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 午夜影院在线不卡| 亚洲天堂av无毛| 在线免费观看不下载黄p国产| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产日韩一区二区三区精品不卡 | 久久久久久久精品精品| 久久毛片免费看一区二区三区| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 亚洲av成人精品一区久久| av福利片在线| 欧美3d第一页| 22中文网久久字幕| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产欧美亚洲国产| 最后的刺客免费高清国语| 国产成人精品无人区| 天堂俺去俺来也www色官网| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 国产精品不卡视频一区二区| 99久久综合免费| 成人毛片a级毛片在线播放| 成人二区视频| 久久久久视频综合| 国产成人一区二区在线| 亚洲va在线va天堂va国产| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 熟妇人妻不卡中文字幕| 国产男人的电影天堂91| 欧美人与善性xxx| 人妻人人澡人人爽人人| 国产极品天堂在线| 国产爽快片一区二区三区| 国产男人的电影天堂91| 伦精品一区二区三区| 一区二区三区免费毛片| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产91av在线免费观看| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 一级毛片久久久久久久久女| 插逼视频在线观看| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 亚洲怡红院男人天堂| 人妻 亚洲 视频| 久久97久久精品| 在线看a的网站| 国产精品一二三区在线看| 亚洲怡红院男人天堂| 秋霞伦理黄片| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产视频内射| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| kizo精华| 一区二区三区乱码不卡18| 一级,二级,三级黄色视频| 免费黄网站久久成人精品| 有码 亚洲区| 少妇高潮的动态图| 水蜜桃什么品种好| 草草在线视频免费看| 午夜视频国产福利| 美女福利国产在线| 中文天堂在线官网| 自线自在国产av| 一级a做视频免费观看| 岛国毛片在线播放| 国产美女午夜福利| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 99久久精品一区二区三区| 国产免费视频播放在线视频| 久久久亚洲精品成人影院| 丝瓜视频免费看黄片| 男女国产视频网站| 国产av精品麻豆| 天堂俺去俺来也www色官网| 日韩大片免费观看网站| 在线精品无人区一区二区三| 女性被躁到高潮视频| 最黄视频免费看| 久久婷婷青草| 六月丁香七月| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 十八禁高潮呻吟视频 | av天堂中文字幕网| 人妻系列 视频| 色吧在线观看| 精品少妇黑人巨大在线播放| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 少妇人妻一区二区三区视频| 美女中出高潮动态图| 91久久精品国产一区二区成人| a级毛片在线看网站| 乱人伦中国视频| 在线观看国产h片| 国产精品久久久久久久电影| 成人二区视频| 少妇的逼好多水| 成人亚洲精品一区在线观看| 少妇 在线观看| 女人精品久久久久毛片| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久久久网色| 搡女人真爽免费视频火全软件| 18+在线观看网站| 午夜老司机福利剧场| 亚洲美女黄色视频免费看| 久久久久久久亚洲中文字幕| 精品少妇久久久久久888优播| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲人成网站在线播| 伦理电影免费视频| 免费观看av网站的网址| 18禁动态无遮挡网站| 夫妻午夜视频| 插逼视频在线观看| 国产精品久久久久久久久免| 男女边吃奶边做爰视频| 欧美区成人在线视频| 亚洲精品456在线播放app| 一级a做视频免费观看| 久久久久久久久久人人人人人人| 国产亚洲一区二区精品| 在线观看三级黄色| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 日韩一区二区三区影片| 亚洲av福利一区| 亚洲av二区三区四区| 丰满饥渴人妻一区二区三| 一级片'在线观看视频| 黄色日韩在线| 妹子高潮喷水视频| 国产男女内射视频| 国产爽快片一区二区三区| 激情五月婷婷亚洲| 免费观看av网站的网址| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 全区人妻精品视频| 中文字幕制服av| 男女国产视频网站| 亚洲第一区二区三区不卡| 久久久久久人妻| av天堂久久9| 我的老师免费观看完整版| 亚洲精品一区蜜桃| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 内地一区二区视频在线| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | av卡一久久| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 曰老女人黄片|