• <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 ?

    基于時間序列Prophet模型的乘用車消費(fèi)稅預(yù)測

    2020-04-09 06:52:06賴慧慧
    稅收經(jīng)濟(jì)研究 2020年1期
    關(guān)鍵詞:品目稅收收入消費(fèi)稅

    ◆賴慧慧

    內(nèi)容提要:運(yùn)用時間序列模型預(yù)測未來的稅收變化,對稅收收入的組織、規(guī)劃和決策具有重要的意義。為探索一種更為有效的方法來提高季節(jié)性行業(yè)的消費(fèi)稅預(yù)測準(zhǔn)確率,文章采用基于可分解(趨勢+季節(jié)+節(jié)假日)的Prophet模型,對2014—2019年不同排量乘用車消費(fèi)稅數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,并運(yùn)用2019年7—12月的乘用車消費(fèi)稅數(shù)據(jù)進(jìn)行推算預(yù)測和實(shí)證分析,三類不同排量乘用車預(yù)測的平均誤差分別為24.97%、5.70%、39.85%;若剔除12月,則平均誤差分別為2.86%、4.90%、8.48%。這就給分行業(yè)分品目的稅收預(yù)測提供了一種新思路。

    一、引言

    稅收預(yù)測是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等原理和方法,通過分析一定階段的稅收歷史數(shù)據(jù),對未來稅收收入的發(fā)展趨勢及規(guī)律的預(yù)見和推斷。從微觀上看,稅收預(yù)測有利于提高組織收入的科學(xué)性,堵塞征管漏洞,降低稅收流失率;從宏觀上看,精準(zhǔn)的稅收預(yù)測有利于完善財(cái)稅體制,合理安排財(cái)政預(yù)算,有效發(fā)揮稅收在國家治理中的基礎(chǔ)性、支柱性和保障性作用。近年來,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用,大量數(shù)據(jù)模型被應(yīng)用到稅收預(yù)測中,但大多集中在宏觀層面,即總體的稅收收入、分稅種收入等;在中觀層面,即通過研究行業(yè)的運(yùn)行規(guī)律來預(yù)測分行業(yè)、分品目稅收收入的文獻(xiàn)較少。隨著稅收信息化建設(shè)的不斷推進(jìn),稅務(wù)部門掌握了大量的稅收歷史數(shù)據(jù),使得分行業(yè)分品目的稅收預(yù)測成為可能。相比其他稅種,消費(fèi)稅收入較為穩(wěn)定,尤其是在汽車制造業(yè),由于技術(shù)和投資壁壘高,企業(yè)進(jìn)入和退出成本高昂,一旦建成投產(chǎn),產(chǎn)能穩(wěn)定,往往能成為當(dāng)?shù)刂攸c(diǎn)稅源企業(yè),提供穩(wěn)定而充足的稅源。同時,乘用車消費(fèi)稅收入屬于時間序列數(shù)據(jù),是同一屬性在不同時間上的相繼觀察值排列而成的數(shù)列,但乘用車消費(fèi)的變化趨勢中季節(jié)性和節(jié)假日的影響也比較明顯。如果能找到適合季節(jié)性和節(jié)假日的模型預(yù)測該行業(yè)的消費(fèi)稅,就能給分行業(yè)分品目的稅收預(yù)測提供一種新思路。

    二、文獻(xiàn)回顧

    通過研究時間序列,我們能夠描述事物過去的狀態(tài),分析事物發(fā)展變化的規(guī)律,并對未來進(jìn)行預(yù)測。時間序列預(yù)測一直是預(yù)測當(dāng)中的難點(diǎn),人們很難找到一個適用場景豐富的通用模型。這是因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)中每個預(yù)測問題的背景知識往往是不同的,即使是同一類問題,影響這些預(yù)測值的因素也往往不同,使得時間序列預(yù)測問題變得尤其復(fù)雜。1968年Box和Jenkins提出了一套比較完善的時間序列建模理論和分析方法。這些經(jīng)典的數(shù)學(xué)方法通過建立隨機(jī)模型,如自回歸模型、自回歸滑動平均模型、求和自回歸滑動平均模型和季節(jié)調(diào)整模型等,進(jìn)行時間序列的預(yù)測。這些模型只適用于平穩(wěn)時間序列,本質(zhì)上只能捕捉線性關(guān)系,而不能捕捉非線性關(guān)系。

    當(dāng)前,時間序列預(yù)測主要采用的方法有支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ARMA模型等。支持向量機(jī)通過核函數(shù)實(shí)現(xiàn)樣本空間到高維特征空間的非線性映射,主要處理小樣本的數(shù)據(jù)。王革麗(2008)基于支持向量機(jī)的“升維”思想對時變控制參數(shù)條件下Lorenz系統(tǒng)產(chǎn)生的非平穩(wěn)時間序列進(jìn)行研究。針對稅收收入預(yù)測不穩(wěn)定、非線性、動態(tài)開放性的特點(diǎn),常青(2007)和張玉尹(2011)提出了支持向量機(jī)的稅收收入預(yù)測方法,并應(yīng)用于實(shí)際稅收收入情況的預(yù)測。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法包括模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及積單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,主要通過學(xué)習(xí)進(jìn)行非線性逼近,也往往用于時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測。沈存根(2011)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立稅收預(yù)測模型,分析了產(chǎn)業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資總額、進(jìn)出口總額、財(cái)政支出總量、居民消費(fèi)水平等若干經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化對稅收收入的影響。劉巖(2014)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究吉林省國稅收入與地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資、社會消費(fèi)品零售總額影響因子之間的關(guān)系,挖掘出影響吉林省國稅收入的主要因素,并預(yù)測吉林省國稅收入。

    自回歸移動平均模型ARMA是擬合平穩(wěn)序列的模型,可分為AR模型、MA模型和ARMA模型三大類。賴慧慧(2019)運(yùn)用ARMA模型對增值稅銷項(xiàng)稅額進(jìn)行預(yù)測,首先是對原始數(shù)據(jù)取對數(shù)、差分和分解的平穩(wěn)性檢測,發(fā)現(xiàn)分解能使序列達(dá)到平穩(wěn)性要求,再將數(shù)據(jù)分解為殘差、趨勢和季節(jié),通過白噪聲檢驗(yàn),最后用加法模型得到原序列的預(yù)測序列。王靜靜等(2019)提出基于小波ARMA模型的預(yù)測方法,首先采用小波變換方法對非平穩(wěn)離散的增值稅銷項(xiàng)稅額時間序列進(jìn)行消噪處理,并對去噪信號序列差分處理和平穩(wěn)性校驗(yàn),最后根據(jù)預(yù)測序列的自相關(guān)序列、偏自相關(guān)序列對小波ARMA模型進(jìn)行初步定階,對模型的適應(yīng)性進(jìn)行檢驗(yàn),得到增值稅銷項(xiàng)稅額的最優(yōu)小波ARMA模型。

    然而,這三類方法對于具有季節(jié)性和節(jié)假日的數(shù)據(jù)預(yù)測效果不是很理想。因此,本文采用Facebook公司近年開發(fā)的基于STL分解思想的時間序列預(yù)測模型Prophet模型,對2014—2019年的乘用車三個品目消費(fèi)稅應(yīng)征數(shù)進(jìn)行分析,若剔除12月,預(yù)測的平均誤差均小于10%,證明該模型在稅收收入數(shù)據(jù)的預(yù)測中有著良好的效果。

    三、基于STL分解思想的Prophet預(yù)測模型

    本文采用了一種基于STL分解思想的Prophet預(yù)測模型,該模型是Facebook公司近年開發(fā)的時間序列預(yù)測模型,采用廣義加法模型擬合平滑和預(yù)測函數(shù),運(yùn)行速度快,適用于具有明顯內(nèi)在規(guī)律的商業(yè)行為數(shù)據(jù)。Prophet預(yù)測模型還擅長處理具有異常值和趨勢變化的周期數(shù)據(jù),而乘用車銷售數(shù)量具有很強(qiáng)的季節(jié)性。因此,本文采用Prophet預(yù)測模型對從2014年1月到2019年6月乘用車消費(fèi)稅進(jìn)行訓(xùn)練,并對2019年7—12月數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

    STL分解是分解時間序列的預(yù)測模型,將時間序列分解為周期項(xiàng)(Season)、趨勢項(xiàng)(Trend)、節(jié)假日項(xiàng)(Holiday)等。模型寫成三部分之和(根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在機(jī)理),再擬合實(shí)際數(shù)據(jù)求解模型參數(shù)。本文使用的Prophet模型就是基于STL分解思路,模型可分解為三個主要組成部分:趨勢、季節(jié)性和節(jié)假日。它們按如下公式組合:

    其中:g(t)為趨勢項(xiàng),使用了兩種趨勢模型:飽和增長模型和分段線性模型,通過選擇變化點(diǎn)來預(yù)測趨勢變化,用于擬合時間序列中的分段線性增長或邏輯增長等非周期變化;s(t)是周期項(xiàng),描述各種周期變化趨勢,如每周或每年的季節(jié)性;h(t)有效納入非規(guī)律性節(jié)假日效應(yīng),將特殊影響時間作為先驗(yàn)知識進(jìn)行融合;∈t是服從正態(tài)分布的噪聲因子,作為誤差項(xiàng)反映未在模型中體現(xiàn)的異常變動。

    圖1是Prophet的整體框架,整個過程分為四部分:Modeling、Forecast Evaluation、Surface Problems以及Visually Inspect Forecasts。從整體上看,這是一個循環(huán)結(jié)構(gòu),而這個結(jié)構(gòu)又可以根據(jù)虛線分為分析師操縱部分與自動化部分。因此,整個過程就是分析師與自動化過程相結(jié)合的循環(huán)體系,也是一種將問題背景知識與統(tǒng)計(jì)分析融合起來的過程,這種結(jié)合大大增加了模型的適用范圍,提高了模型的準(zhǔn)確性。按照上述的四個部分,Prophet的預(yù)測過程為:

    (1)Modeling:建立時間序列模型。分析師根據(jù)預(yù)測問題的背景選擇一個合適的模型。

    (2)Forecast Evaluation:模型評估。根據(jù)模型對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,在模型的參數(shù)不確定的情況下,我們可以進(jìn)行多種嘗試,并根據(jù)對應(yīng)的仿真效果評估哪種模型更適合。

    (3)Surface Problems:呈現(xiàn)問題。如果嘗試了多種參數(shù)后,模型的整體表現(xiàn)依然不理想,這個時候可以將誤差較大的潛在原因呈現(xiàn)給分析師。

    (4)Visually Inspect Forecasts:以可視化的方式反饋整個預(yù)測結(jié)果。當(dāng)問題反饋給分析師后,分析師考慮是否進(jìn)一步調(diào)整和構(gòu)建模型。

    圖1 Prophet的整體框架

    實(shí)驗(yàn)流程如圖2,將原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),對Prophet預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試,完成訓(xùn)練后可用于乘用車消費(fèi)稅的預(yù)測。

    圖2 實(shí)驗(yàn)流程

    四、實(shí)證結(jié)果分析

    在獲取某地區(qū)2014年1月至2019年6月乘用車3個品目的消費(fèi)稅應(yīng)征數(shù)后,首先進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理:對原始數(shù)據(jù)取自然對數(shù),以縮小數(shù)據(jù)的絕對數(shù)值,使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn),消弱數(shù)據(jù)的波動性。使用集訓(xùn)練、測試、優(yōu)化為一體的Prophet模型,并用樣本集測試訓(xùn)練得到模型效果。

    品目1:2014年1月至2019年6月,1.0升<?xì)飧兹萘俊?.5升的乘用車消費(fèi)稅

    品目2:2014年1月至2019年6月,1.5升<?xì)飧兹萘俊?.0升的乘用車消費(fèi)稅

    品目3:2015年3月至2019年6月,2.0升<?xì)飧兹萘俊?.5升的乘用車消費(fèi)稅

    (一)時間序列數(shù)據(jù)分析

    使用Prophet模型對品目1進(jìn)行分解,圖3顯示了品目1的分解序列。圖3中上圖是使用分段線性函數(shù)擬合得到的時間序列非周期變化曲線,表示增長趨勢,顯示稅收穩(wěn)步增長;下圖是時間序列周期變化曲線,即每年的季節(jié)性變化周期。圖4是品目1的時間序列擬合和預(yù)測圖。

    圖3 品目1序列分解

    圖4 品目1序列擬合和預(yù)測

    同樣,圖5、圖6分別是品目2的序列分解圖、序列擬合和預(yù)測圖,圖7、圖8分別是品目3的序列分解圖、序列擬合和預(yù)測圖。

    圖5 品目2序列分解

    圖6 品目2序列擬合和預(yù)測

    圖7 品目3序列分解

    圖8 品目3序列擬合和預(yù)測

    (二)模型誤差

    為了檢驗(yàn)Prophet模型在乘用車消費(fèi)稅預(yù)測中是否有效,在運(yùn)用2014年1月至2019年6月的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練建模后,對2019年7—12月的乘用車消費(fèi)稅進(jìn)行預(yù)測,將預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行比較,計(jì)算出預(yù)測相對誤差,作為衡量該模型的預(yù)測準(zhǔn)確性的依據(jù),結(jié)果見表1。

    表1 2019年7月—12月分品目乘用車消費(fèi)稅預(yù)測相對誤差

    從各月預(yù)測情況來看,2019年12月的誤差明顯較2019年7—11月的誤差大。這一方面是由于預(yù)測的月份越久,精度越差;另一方面也和年底調(diào)控因素有關(guān)。若剔除12月,從平均相對誤差來看,品目1的準(zhǔn)確性最高,誤差最小,品目2次之,品目3的誤差最大。三個品目的平均預(yù)測誤差均在10%之內(nèi),其中品目1和品目2的誤差在5%之內(nèi),而品目3的誤差稍大。原因如下:一是品目3從2015年3月才有消費(fèi)稅收入,較品目1、品目2數(shù)據(jù)量更少;二是品目3較品目1、品目2的消費(fèi)稅收入基數(shù)更??;三是品目3屬于大排量高檔車,價(jià)格高,消費(fèi)彈性大,和品目1、品目2的實(shí)用型中低檔車相比,消費(fèi)稅收入更加不穩(wěn)定。

    五、研究結(jié)論與展望

    文章運(yùn)用了Facebook公司開發(fā)的Prophet模型,分析2014年1月至2019年6月的乘用車三個品目消費(fèi)稅收入數(shù)據(jù),建立模型,預(yù)測了2019年7—12月消費(fèi)稅收入,得到乘用車三個品目消費(fèi)稅收入預(yù)測的平均相對誤差分別為24.97%、5.70%、39.85%;考慮到最后一個月的調(diào)控因素,如剔除12月,則平均誤差分別為2.86%、4.90%、8.48%,均在10%之內(nèi),證明Prophet模型具有較好的泛化能力,在具有季節(jié)性和節(jié)假日特征的稅收預(yù)測上精度較高,具有優(yōu)勢。但也發(fā)現(xiàn),對于數(shù)據(jù)樣本小、收入不穩(wěn)定的品目,預(yù)測精度有所下降。因此,Prophet模型更適用于全國或全省分稅種、分行業(yè)、分品目的稅收預(yù)測,而且應(yīng)以盡可能多年份的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立數(shù)據(jù)模型。

    未來可以考慮使用Bagging思想,采用多個時間序列預(yù)測模型的集成,然后進(jìn)行表決,進(jìn)一步提升預(yù)測準(zhǔn)確率。也可以對某一稅種的所有行業(yè)進(jìn)行分類,并對每種類型采用精度最高的時間序列預(yù)測模型,最后加總預(yù)測出該稅種收入甚至全部稅收收入。與以稅基變量為基礎(chǔ)的“自上而下”的稅收預(yù)測相比,這種“自下而上”的稅收預(yù)測方法,數(shù)據(jù)的可獲得性更高,適應(yīng)性更好,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量也更容易評估,因此在稅務(wù)部門有廣闊的應(yīng)用前景。

    猜你喜歡
    品目稅收收入消費(fèi)稅
    2022年第一批山東省《農(nóng)業(yè)機(jī)械試驗(yàn)鑒定產(chǎn)品種類指南》發(fā)布實(shí)施
    LCO也征消費(fèi)稅?
    云南省農(nóng)業(yè)機(jī)械推廣鑒定統(tǒng)計(jì)分析
    各項(xiàng)稅收收入(1994~2017年)
    農(nóng)業(yè)主要稅收收入
    各項(xiàng)稅收收入(1994 ~ 2015年)
    農(nóng)業(yè)主要稅收收入
    哪些物品需要繳納消費(fèi)稅?
    文苑(2015年5期)2015-05-11 10:24:08
    中韓22領(lǐng)域達(dá)成協(xié)議
    變壓器油、導(dǎo)熱油等產(chǎn)品可免征消費(fèi)稅
    潤滑油(2010年6期)2010-01-01 01:08:21
    伊人久久国产一区二区| 街头女战士在线观看网站| 联通29元200g的流量卡| 欧美成人午夜免费资源| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 99久久精品国产国产毛片| 卡戴珊不雅视频在线播放| 亚洲国产最新在线播放| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 高清欧美精品videossex| 亚洲av免费高清在线观看| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 亚洲精品国产成人久久av| 精品久久国产蜜桃| 国产片特级美女逼逼视频| 国产色爽女视频免费观看| 久久久久国产网址| 日韩精品有码人妻一区| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 亚洲欧美清纯卡通| 丝瓜视频免费看黄片| 一个人看视频在线观看www免费| freevideosex欧美| 深爱激情五月婷婷| 免费黄色在线免费观看| 亚洲国产精品999| 亚洲精品自拍成人| 国产精品女同一区二区软件| 美女视频免费永久观看网站| www.av在线官网国产| 久久99精品国语久久久| 观看美女的网站| 少妇熟女欧美另类| 国产在线男女| 蜜臀久久99精品久久宅男| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 亚洲精品,欧美精品| 97在线视频观看| 亚洲成人久久爱视频| 中文字幕久久专区| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲av福利一区| 国产在视频线精品| 国产色婷婷99| 日韩av在线免费看完整版不卡| 2018国产大陆天天弄谢| 国产中年淑女户外野战色| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久精品人妻少妇| av在线天堂中文字幕| 久久人人爽人人片av| 国产在线男女| 深夜a级毛片| 观看美女的网站| 婷婷色av中文字幕| 色5月婷婷丁香| 久久久午夜欧美精品| 国国产精品蜜臀av免费| 三级国产精品片| 免费看不卡的av| 少妇人妻精品综合一区二区| av在线亚洲专区| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 一级毛片电影观看| 超碰97精品在线观看| 国产成人一区二区在线| 99热国产这里只有精品6| 91久久精品国产一区二区三区| 国产人妻一区二区三区在| 欧美潮喷喷水| 一区二区三区精品91| 久久影院123| 久久99热6这里只有精品| 人人妻人人看人人澡| 日韩一本色道免费dvd| 久久久久久国产a免费观看| 国产成人aa在线观看| 国产午夜精品一二区理论片| 日本午夜av视频| av国产精品久久久久影院| 久热久热在线精品观看| 黄色日韩在线| 亚洲av男天堂| 亚洲人与动物交配视频| 99re6热这里在线精品视频| 深夜a级毛片| 亚洲,一卡二卡三卡| 中文字幕制服av| h日本视频在线播放| 亚洲av成人精品一二三区| 大片免费播放器 马上看| 亚洲精品一区蜜桃| av.在线天堂| 黑人高潮一二区| 亚洲四区av| 午夜精品一区二区三区免费看| 人妻夜夜爽99麻豆av| 亚洲内射少妇av| 人妻少妇偷人精品九色| 国产伦理片在线播放av一区| 精品国产三级普通话版| 国产精品熟女久久久久浪| 男人添女人高潮全过程视频| 日本与韩国留学比较| 综合色丁香网| 亚洲久久久久久中文字幕| 97超碰精品成人国产| 久久精品国产亚洲av涩爱| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产免费福利视频在线观看| 久久久午夜欧美精品| 中文天堂在线官网| 国产精品成人在线| 亚洲av.av天堂| 在线观看三级黄色| 日韩av免费高清视频| 视频中文字幕在线观看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 韩国av在线不卡| 亚洲国产精品国产精品| 精品视频人人做人人爽| 伦理电影大哥的女人| 日韩一本色道免费dvd| 免费观看a级毛片全部| 免费av毛片视频| 一级毛片久久久久久久久女| videossex国产| 久久精品久久久久久久性| 国产综合懂色| 91狼人影院| 免费观看av网站的网址| 日韩中字成人| 国产视频首页在线观看| 高清欧美精品videossex| 极品教师在线视频| 午夜免费观看性视频| 日韩人妻高清精品专区| 嫩草影院入口| 赤兔流量卡办理| 国产精品成人在线| 国产亚洲精品久久久com| 成人一区二区视频在线观看| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲国产精品成人综合色| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 国产高潮美女av| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 欧美日韩亚洲高清精品| 日本免费在线观看一区| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产久久久一区二区三区| 国产午夜福利久久久久久| 久久久精品94久久精品| 久久精品国产亚洲av天美| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 国内揄拍国产精品人妻在线| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 国产精品一区www在线观看| av在线亚洲专区| 久久精品国产自在天天线| 亚洲精品国产av成人精品| 日韩欧美一区视频在线观看 | 亚洲精品aⅴ在线观看| 嫩草影院精品99| 99热这里只有精品一区| 男女啪啪激烈高潮av片| 欧美激情在线99| 涩涩av久久男人的天堂| 国产极品天堂在线| 最近手机中文字幕大全| 国产精品不卡视频一区二区| 一级毛片 在线播放| 最近2019中文字幕mv第一页| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 精品午夜福利在线看| 日韩 亚洲 欧美在线| 99久久精品一区二区三区| 日本熟妇午夜| 在线观看av片永久免费下载| 国产成人91sexporn| 我要看日韩黄色一级片| 国产综合精华液| 好男人视频免费观看在线| a级毛色黄片| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 亚洲精品国产色婷婷电影| 最后的刺客免费高清国语| 别揉我奶头 嗯啊视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 99热网站在线观看| 一级毛片aaaaaa免费看小| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 亚洲伊人久久精品综合| 国产精品久久久久久av不卡| 欧美丝袜亚洲另类| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 欧美+日韩+精品| freevideosex欧美| 高清av免费在线| videossex国产| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 久久久欧美国产精品| 久久久亚洲精品成人影院| 亚洲美女视频黄频| 视频中文字幕在线观看| 久久99热6这里只有精品| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 久久精品国产a三级三级三级| 国产高潮美女av| 69人妻影院| 国产成人精品一,二区| 国产黄频视频在线观看| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美激情久久久久久爽电影| 综合色av麻豆| av在线老鸭窝| 少妇人妻一区二区三区视频| 亚洲欧美一区二区三区国产| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 国产片特级美女逼逼视频| 久久久久国产网址| 青春草亚洲视频在线观看| 亚洲av在线观看美女高潮| 婷婷色麻豆天堂久久| 久久99热这里只频精品6学生| 久久久久久久久久久丰满| 男女边摸边吃奶| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 久久99蜜桃精品久久| 国产亚洲精品久久久com| 日本熟妇午夜| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 一区二区三区精品91| 国产在视频线精品| 国产黄片美女视频| 综合色丁香网| 观看免费一级毛片| 国产熟女欧美一区二区| 久久久久久久久大av| 91久久精品国产一区二区成人| 久久99热6这里只有精品| 免费人成在线观看视频色| 欧美日韩综合久久久久久| 日韩伦理黄色片| 青青草视频在线视频观看| 在现免费观看毛片| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 久久久久久九九精品二区国产| 亚洲av男天堂| 国模一区二区三区四区视频| 一级av片app| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 哪个播放器可以免费观看大片| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 超碰97精品在线观看| 国产毛片在线视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 亚洲欧洲日产国产| 欧美3d第一页| 国产精品.久久久| 日韩强制内射视频| 中文在线观看免费www的网站| 国产免费一级a男人的天堂| 中文字幕av成人在线电影| 成人欧美大片| 国产高潮美女av| 99久久精品热视频| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 精品一区二区三卡| 22中文网久久字幕| 激情五月婷婷亚洲| 亚洲欧美一区二区三区国产| 97精品久久久久久久久久精品| 高清毛片免费看| 人妻 亚洲 视频| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 精品久久久久久久末码| 别揉我奶头 嗯啊视频| 波野结衣二区三区在线| 最新中文字幕久久久久| 一个人观看的视频www高清免费观看| 国产一级毛片在线| 伦精品一区二区三区| 久久精品国产自在天天线| 亚洲高清免费不卡视频| 国产高清三级在线| av在线蜜桃| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产精品国产av在线观看| 亚州av有码| 亚洲不卡免费看| 日本与韩国留学比较| 国产精品一区www在线观看| av.在线天堂| 嫩草影院入口| 亚洲经典国产精华液单| 欧美成人a在线观看| 99re6热这里在线精品视频| 欧美另类一区| 人妻 亚洲 视频| 777米奇影视久久| 97在线人人人人妻| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 如何舔出高潮| 日韩中字成人| 欧美极品一区二区三区四区| eeuss影院久久| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 国产日韩欧美亚洲二区| 国产伦精品一区二区三区视频9| 亚洲精品456在线播放app| 久久久久久九九精品二区国产| 春色校园在线视频观看| 国产av码专区亚洲av| 国产免费视频播放在线视频| 国产毛片a区久久久久| 18禁在线播放成人免费| 色5月婷婷丁香| 男女国产视频网站| av专区在线播放| av又黄又爽大尺度在线免费看| 亚洲成人一二三区av| 久久久午夜欧美精品| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产久久久一区二区三区| 22中文网久久字幕| 青青草视频在线视频观看| 婷婷色av中文字幕| 亚洲成色77777| xxx大片免费视频| 国产黄色视频一区二区在线观看| 国产探花极品一区二区| 久久久久久久久大av| 熟女人妻精品中文字幕| 亚洲在久久综合| 亚洲国产精品专区欧美| 狂野欧美激情性bbbbbb| 国产成人freesex在线| 国产精品av视频在线免费观看| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 午夜视频国产福利| 欧美日韩视频精品一区| 一级毛片我不卡| 国产午夜精品一二区理论片| 婷婷色综合大香蕉| 最近手机中文字幕大全| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 神马国产精品三级电影在线观看| 午夜亚洲福利在线播放| 极品少妇高潮喷水抽搐| 交换朋友夫妻互换小说| 一二三四中文在线观看免费高清| 晚上一个人看的免费电影| 免费观看在线日韩| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产v大片淫在线免费观看| 国产高清不卡午夜福利| 夫妻午夜视频| 国产爽快片一区二区三区| 国内精品美女久久久久久| 少妇的逼好多水| 99热这里只有精品一区| 亚洲精品,欧美精品| 久久久久性生活片| 亚洲欧美精品专区久久| 特大巨黑吊av在线直播| 国内揄拍国产精品人妻在线| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 在线观看人妻少妇| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频 | 国产男人的电影天堂91| 日韩欧美一区视频在线观看 | 午夜福利在线在线| 免费av毛片视频| 国产成人aa在线观看| 九九在线视频观看精品| 高清日韩中文字幕在线| 最近2019中文字幕mv第一页| 亚洲最大成人中文| 精品久久久久久电影网| 国产免费一区二区三区四区乱码| 国产日韩欧美亚洲二区| 日韩一本色道免费dvd| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 成人一区二区视频在线观看| 亚洲精品视频女| 国精品久久久久久国模美| 高清在线视频一区二区三区| 日韩av不卡免费在线播放| 在线观看免费高清a一片| 亚洲人成网站在线观看播放| 3wmmmm亚洲av在线观看| 五月天丁香电影| 免费av不卡在线播放| 欧美一区二区亚洲| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产老妇女一区| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | av又黄又爽大尺度在线免费看| 日韩视频在线欧美| 亚洲国产欧美人成| 国产伦在线观看视频一区| 91在线精品国自产拍蜜月| 国产精品.久久久| 性插视频无遮挡在线免费观看| 黄色配什么色好看| 免费观看性生交大片5| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 午夜福利视频精品| 在线天堂最新版资源| 在现免费观看毛片| 精品人妻偷拍中文字幕| 又爽又黄无遮挡网站| 一区二区三区精品91| 如何舔出高潮| 久久99热这里只有精品18| 中文字幕免费在线视频6| av在线观看视频网站免费| 精品久久久精品久久久| 不卡视频在线观看欧美| 亚洲国产欧美人成| 午夜精品国产一区二区电影 | 亚洲最大成人av| 最近最新中文字幕大全电影3| 久久精品人妻少妇| 热99国产精品久久久久久7| 大香蕉久久网| 深爱激情五月婷婷| 男人添女人高潮全过程视频| 免费av毛片视频| 欧美丝袜亚洲另类| 欧美三级亚洲精品| 精品少妇久久久久久888优播| 亚洲丝袜综合中文字幕| 亚洲伊人久久精品综合| 婷婷色av中文字幕| 亚洲精品视频女| 亚洲国产色片| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 观看美女的网站| 亚洲欧美成人精品一区二区| 一级片'在线观看视频| 日日啪夜夜爽| 国内揄拍国产精品人妻在线| 婷婷色av中文字幕| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产美女午夜福利| 免费少妇av软件| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 岛国毛片在线播放| 亚洲国产精品成人综合色| 白带黄色成豆腐渣| 日本一二三区视频观看| 欧美精品一区二区大全| 美女高潮的动态| 国产成人精品久久久久久| 国产综合精华液| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 六月丁香七月| 波多野结衣巨乳人妻| 最新中文字幕久久久久| 国产人妻一区二区三区在| www.av在线官网国产| 嫩草影院精品99| 赤兔流量卡办理| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 黄色视频在线播放观看不卡| 大香蕉久久网| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 亚洲精品456在线播放app| 国产熟女欧美一区二区| 深爱激情五月婷婷| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲一区二区三区欧美精品 | 97在线人人人人妻| freevideosex欧美| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 国产成人a区在线观看| 国产精品无大码| 禁无遮挡网站| 亚洲国产日韩一区二区| 麻豆国产97在线/欧美| 99热这里只有精品一区| 寂寞人妻少妇视频99o| 精品久久国产蜜桃| 三级国产精品片| 99精国产麻豆久久婷婷| 18禁在线播放成人免费| 精品一区二区三卡| 在线观看一区二区三区| 最近的中文字幕免费完整| 免费观看在线日韩| 国产黄片视频在线免费观看| 免费少妇av软件| 国内精品美女久久久久久| 亚洲怡红院男人天堂| 天堂俺去俺来也www色官网| 日韩av不卡免费在线播放| 毛片女人毛片| 黄色配什么色好看| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国产成人精品福利久久| 国产一区二区三区av在线| 色视频www国产| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 人妻少妇偷人精品九色| 欧美精品一区二区大全| 丝袜脚勾引网站| 亚洲精品aⅴ在线观看| 婷婷色综合www| 全区人妻精品视频| 久久久久九九精品影院| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 青青草视频在线视频观看| 欧美高清成人免费视频www| 亚洲精品乱久久久久久| 免费黄网站久久成人精品| 一区二区三区精品91| 亚洲国产精品成人久久小说| 大陆偷拍与自拍| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 国产成人午夜福利电影在线观看| 97超视频在线观看视频| 久久久久久久大尺度免费视频| 午夜日本视频在线| 久久久久网色| 两个人的视频大全免费| 国产免费一区二区三区四区乱码| 伦精品一区二区三区| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲天堂国产精品一区在线| 亚洲熟女精品中文字幕| 亚洲人与动物交配视频| 日本黄大片高清| 亚洲va在线va天堂va国产| 伦理电影大哥的女人| 综合色丁香网| 国产精品不卡视频一区二区| 五月玫瑰六月丁香| 成人综合一区亚洲| 亚洲av福利一区| 黄色欧美视频在线观看| 在线观看三级黄色| 成人一区二区视频在线观看| 色哟哟·www| 日韩欧美一区视频在线观看 | 极品教师在线视频| 2021天堂中文幕一二区在线观| 下体分泌物呈黄色| 日本免费在线观看一区| 好男人视频免费观看在线| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美zozozo另类| 又爽又黄a免费视频| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 国内精品宾馆在线| 欧美三级亚洲精品| 五月天丁香电影| 精品人妻偷拍中文字幕| 久久人人爽人人片av| 欧美日韩在线观看h| 国产精品国产三级国产专区5o| 午夜日本视频在线| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 内射极品少妇av片p| 欧美精品国产亚洲| a级毛片免费高清观看在线播放| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 丝袜喷水一区| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产一区亚洲一区在线观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 午夜福利在线在线| 97精品久久久久久久久久精品| 男女边摸边吃奶| 久久久久性生活片| 亚洲成人精品中文字幕电影| 麻豆乱淫一区二区| 免费高清在线观看视频在线观看| 亚洲精品第二区| 在线观看av片永久免费下载| av女优亚洲男人天堂| 亚洲一区二区三区欧美精品 | 亚洲成人中文字幕在线播放| 日韩一区二区视频免费看| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 国产精品福利在线免费观看| 日韩视频在线欧美| 欧美成人a在线观看| 一区二区三区精品91| 国产免费又黄又爽又色| 午夜福利视频精品| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 成人美女网站在线观看视频| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 欧美高清性xxxxhd video| 中国国产av一级| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产在线一区二区三区精| 视频中文字幕在线观看| 久久热精品热| 国产亚洲av片在线观看秒播厂|