• <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 ?

    基于資產(chǎn)負債表的我國上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測研究

    2023-04-08 06:13:48鄧明君
    商學(xué)研究 2023年4期
    關(guān)鍵詞:財務(wù)模型企業(yè)

    鄧明君,彭 韌

    (1.湖南科技大學(xué) 大數(shù)據(jù)與智能決策研究中心,湖南 湘潭 411201;2.湖南科技大學(xué) 商學(xué)院,湖南 湘潭411201)

    一、引言

    一家公司的財務(wù)穩(wěn)健對公司自身至關(guān)重要。對于投資者而言,財務(wù)困境具有負面?zhèn)鲗?dǎo)效應(yīng)[1]。一旦公司出現(xiàn)財務(wù)困境,即意味著在經(jīng)濟上處于不活躍狀態(tài)、擁有負資產(chǎn)賬戶或瀕臨破產(chǎn),這可能會損害其貸款人、股東和股東貸款人的財務(wù)結(jié)構(gòu),并造成整個公司經(jīng)濟上的損失。例如,2006年開始的次貸危機不僅讓美國深受其害,并迅速波及全世界。因此,預(yù)測一家公司是否將出現(xiàn)財務(wù)危機,并采取足夠的措施防止其經(jīng)營失敗,這些成為分析師的重要工作。

    1990年中國A股創(chuàng)立,目前已成為全球第二大資本市場,是全球成長速度最快的資本市場之一。作為典型新興市場的中國資本市場,上市公司的虧損面和虧損額呈逐年遞增的趨勢,每年新增的ST公司數(shù)目呈上升趨勢,上市公司存在的經(jīng)營業(yè)績危機及其引發(fā)的潛在市場風(fēng)險不容忽視。2020年新增的ST公司、*ST公司、終止上市公司分別為14家、110家、20家;滬深交易所“史上最嚴”退市新規(guī)在2021年落地,這對陷入財務(wù)危機和經(jīng)營不善的公司產(chǎn)生了很大威脅。其中,觸發(fā)“1元退市新規(guī)”的上市公司有5家、觸發(fā)“期末凈資產(chǎn)為負值”的財務(wù)類退市風(fēng)險警示指標(biāo)的上市公司有24家、觸發(fā)“凈利潤為負值且營收低于1億元”的財務(wù)類退市指標(biāo)的上市公司有73家。2021年第一季度至第三季度新增的ST公司、*ST公司、終止上市公司分別為31家、73家、22家①。受各方面因素的影響,世界500強企業(yè)恒大集團,在2020年遭遇嚴重的債務(wù)危機。恒大集團提交給廣東省政府的《關(guān)于懇請支持重大資產(chǎn)重組項目的情況報告》顯示,恒大集團有息負債8 355億元,在128家金融機構(gòu)借款2 323億元,其中在民生銀行、農(nóng)業(yè)銀行、浙商銀行等的借款金額均超過百億元。根據(jù)港股恒大2020年的年報,恒大資產(chǎn)總額達2.3萬億元,其中負債總額為1.95萬億元,負債率為85%。恒大巨額的債務(wù)如果出現(xiàn)問題,對國家金融系統(tǒng)的影響無疑是巨大的。因此,作為世界第二大經(jīng)濟體,從長遠來講,宏觀上我國要建立應(yīng)對自身金融體系的風(fēng)險控制系統(tǒng),以控制未來突發(fā)事件帶來的經(jīng)濟沖擊;微觀上我國更要建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警機制,有效促進實體經(jīng)濟健康發(fā)展和資本市場穩(wěn)定運行。

    二、文獻回顧

    (一)國外相關(guān)研究回顧

    一直以來,國外學(xué)者對公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測研究較多,相關(guān)文獻主要采用兩種研究方法:一是基于市場的方法,該方法依賴于投資者對企業(yè)的市場估值。在基于市場的方法中,公司的股票價格被用于估計違約概率[2],即當(dāng)一家公司的市場價值低于一定的負債賬面價值時,則認為該公司破產(chǎn),不少學(xué)者嘗試應(yīng)用此方法來估計不同國家不同公司的違約概率[3-5]。二是基于會計的方法,該方法使用從財務(wù)報表中獲得的比率來評估企業(yè)的穩(wěn)健程度[6]。本文重點回顧基于會計的公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測研究。

    基于會計的方法。20世紀初,國外學(xué)者們采用單變量衡量標(biāo)準(zhǔn)來區(qū)分財務(wù)困境公司和有償付能力的公司[7]。1968年,Altman開創(chuàng)性地構(gòu)建了用于綜合評估公司財務(wù)風(fēng)險水平和違約概率的綜合指數(shù),并通過引入多元判別分析(Multivariate discriminant analysis,MDA),從財務(wù)報表中獲得幾個財務(wù)比率,使用統(tǒng)計技術(shù)對各種單變量比率進行加權(quán),將其轉(zhuǎn)換為一個分數(shù)(Altman-Z值),用于表示公司違約可能性的大小,并運用該方法將1946年至1965年在紐約證券交易所上市的33家破產(chǎn)公司與33家有償付能力的公司區(qū)分開來[8-10]。Altman-Z值也由此成為企業(yè)破產(chǎn)文獻中最常用的統(tǒng)計工具。隨后多年,眾多學(xué)者應(yīng)用Altman-Z值對美國上市公司財務(wù)風(fēng)險進行評估,例如:Deakin[9]評估了1962年至1966年紐約證交所上市的32家破產(chǎn)公司和32家有償付能力的公司;Moyer[11]評估了1965年至1975年上市的54家公司;Blum[12]評估了1954年至1968年上市的115家公司;Dambolena和Khoury[13]評估了1969年至1975年上市的68家公司 。也有不少國外學(xué)者使用Altman-Z值預(yù)測美國以外其他發(fā)達國家和發(fā)展中國家上市公司的財務(wù)風(fēng)險[14-17]。盡管Altman-Z值在不同國家的公司文獻中被廣泛使用,但Altman-Z值是從紐約證券交易所(NYSE)上市的美國制造業(yè)公司中得出的。那么,Altman-Z值是否可以有效地用于其他國家或行業(yè)的公司違約分析[18-19],這是一個值得商榷的問題,因為不同國家的公司,特別是新興市場的公司與美國公司的行為不同,原始的Altman-Z值可能無法充分反映這些經(jīng)濟體公司的獨特特征[20-21]。目前,也有幾十篇論文修改了Altman-Z值模型來研究發(fā)展中國家。這些文章使用了相同的變量,但重新計算了系數(shù)或使用新的代表性變量和相關(guān)系數(shù),例如:Pascale[22]采用了不同資產(chǎn)負債表比率的MDA,該模型預(yù)測烏拉圭制造業(yè)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的成功率接近90%;Rashid和Abbas[23]使用MDA開發(fā)了一個新的財務(wù)風(fēng)險模型,從巴基斯坦非金融公司的24個比率中選擇了3個新的資產(chǎn)負債表比率,模型在預(yù)測1996年至2006年52家公司的財務(wù)風(fēng)險方面達到了76.9%的準(zhǔn)確率;Pervan等[24]將MDA應(yīng)用于3個資產(chǎn)負債表比率,使用其模型預(yù)測克羅地亞78家破產(chǎn)公司的準(zhǔn)確率達到79.5%;Thai等[25]使用馬來西亞證券交易所30家公司的新系數(shù)重新估算了Altman-Z值模型,準(zhǔn)確率為76.7%。為了有效衡量反映在新興市場公司資產(chǎn)負債表上的財務(wù)風(fēng)險,Olak[26]構(gòu)建了一個多元企業(yè)評估(Multivariate Firm Assessment,MFA)分數(shù)模型,其評分通過應(yīng)用MDA于土耳其伊斯坦布爾交易所(BIST)上市的非金融公司的7個選定的資產(chǎn)負債表比率而產(chǎn)生,能夠有效地分析土耳其公司的總體財務(wù)風(fēng)險,其公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測準(zhǔn)確率較定制的Altman-Z值提高了3%。

    除了MDA方法以外,邏輯回歸方法(Logistic)在基于財務(wù)報表的企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測模型的研究中也得到了廣泛的應(yīng)用。在這種方法中,公司財務(wù)風(fēng)險是基于公司的會計數(shù)據(jù)和其他幾種控制措施來進行評估的[27-29]。近年來國外使用Logistic回歸的研究已經(jīng)深入到對跨國或全球破產(chǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建,他們試圖建立一個通用模型,不局限于計算單個國家企業(yè)債務(wù)違約的概率,而將眼光投向了整合多個國家計算地區(qū)性的財務(wù)風(fēng)險,例如:Alaminos等[30]開發(fā)了適用于世界各地公司的全球財務(wù)風(fēng)險模型,以及適用于亞洲、歐洲和美洲公司的區(qū)域財務(wù)模式,發(fā)現(xiàn)全球模型在財務(wù)風(fēng)險預(yù)測準(zhǔn)確性方面優(yōu)于區(qū)域模型,原因在于公司財務(wù)特征日益全球化,財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)已在全球范圍內(nèi)趨同。除了全球模型外,F(xiàn)ernández-Gámez等[31]還調(diào)查了特定國家因素在解釋歐盟企業(yè)違約中的作用,結(jié)果表明特定國家的宏觀經(jīng)濟因素和監(jiān)管因素,如通貨膨脹、風(fēng)險溢價和政府規(guī)模等,顯著提高了財務(wù)危機預(yù)測的準(zhǔn)確率。

    (二)國內(nèi)相關(guān)研究回顧

    國內(nèi)對多元財務(wù)危機預(yù)測模型的應(yīng)用研究起步較晚。周首華等[32]認為Altman-Z值模型在構(gòu)建時沒有充分考慮到現(xiàn)金流量變動等方面的問題,他們運用MDA方法在Altman-Z值模型的基礎(chǔ)上建立了F分數(shù)模型。針對中國房地產(chǎn)上市公司,Wang和Campbell[19]測試了Altman原始模型,使用Altman比率重新估計模型、使用新比率修正模型的預(yù)測精度,發(fā)現(xiàn)修正后的模型比其他模型準(zhǔn)確得多。針對中國科技型上市公司,張蔚虹和朱海霞[33]以2011年的20家ST公司,以及與其同行業(yè)、資產(chǎn)總額基本相同的20家非ST公司為樣本,基于ST公司宣布特別處理前三年及非ST公司相對應(yīng)年度的財務(wù)數(shù)據(jù)計算得出Altman-Z值,認為Altman-Z值模型對這些公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警有效。近年來國內(nèi)不少學(xué)者綜合考慮影響企業(yè)財務(wù)危機的各項財務(wù)因素和非財務(wù)因素,構(gòu)建了基于TEI@I方法論的企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型、面向特征因果分析的CFW-Boost企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型,并利用其他預(yù)警模型進行對比測試,測試準(zhǔn)確率為69%~86%[34-35]。

    國內(nèi)學(xué)者基于Logistic回歸的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究也在不斷深入。楊青龍等[36]對企業(yè)財務(wù)危機預(yù)測指標(biāo)進行篩選后,分別利用傳統(tǒng)的Logistic回歸和機器學(xué)習(xí)方法建立了企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警模型。楊貴軍等[37]將Benford引入財務(wù)預(yù)警Logistic模型,提出Benford因子的一種構(gòu)造方法,建立企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警Benford-Logistic模型,提高了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警Logistic模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。吳靜和袁芳英[38]應(yīng)用Logistic財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型對2016—2018年A股非金融上市公司進行實證研究,發(fā)現(xiàn)引入公司治理和股權(quán)質(zhì)押率變量能有效提高預(yù)警模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。

    (三) 文獻述評

    建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的歷史由來已久,在Altman之后有眾多學(xué)者試圖建立更加完善的預(yù)警系統(tǒng)。公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測的方法更加多樣化,甚至加入了人工智能模型和大數(shù)據(jù)挖掘,在財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的建立過程中也加入了大量非財務(wù)指標(biāo),這雖然提升了公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)測的精確度,但方法過于復(fù)雜,以及一些非財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)難以獲取,從而導(dǎo)致這些模型難以被推廣應(yīng)用。到目前為止,國外已經(jīng)建立了比較完善且可以被廣泛應(yīng)用的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。我國研究起步較晚,模型的指標(biāo)體系還在日益完善,樣本擬合度越來越高,預(yù)測精度也在不斷提高,但還有提升的空間。鑒于此,本文提出應(yīng)用Olak[26]定制的Altman-Z值模型和MFA分數(shù)模型,對我國上市公司財務(wù)風(fēng)險進行預(yù)測,比較兩者預(yù)測性能的差異。同時,本文還將進一步探究MFA分數(shù)模型與宏觀經(jīng)濟因素之間的關(guān)系。

    三、研究設(shè)計

    (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

    上市公司負有財務(wù)披露的義務(wù)。本文以上市公司作為研究對象,以2011—2020年中國滬深兩所A股非金融上市公司年度財務(wù)數(shù)據(jù)為原始研究樣本,共4 025家公司。為了檢測Altman-Z值模型和MFA分數(shù)模型的性能,我們需要一組有財務(wù)困境的公司名單和一組財務(wù)穩(wěn)健的公司名單作為配對樣本。對于有財務(wù)困境的樣本選取,我們從上述樣本中隨機選取了2020年被歸類為ST的49家公司。對于第二組財務(wù)穩(wěn)健的公司,我們相應(yīng)選取了擁有相似資產(chǎn)、同一行業(yè)的公司,它們唯一的顯著區(qū)別在于是否陷入了財務(wù)困境。

    (二)模型介紹

    1. Altman-Z值模型

    Altman[8]在22項財務(wù)指標(biāo)中篩選出5個財務(wù)風(fēng)險相關(guān)變量:營運資本和總資產(chǎn)比率;股票的市值與總負債比率;留存收益和總資產(chǎn)比率;息稅前利潤和總資產(chǎn)比率;總銷售額和總資產(chǎn)比率。并通過計算出的Z值對公司是否陷入財務(wù)危機進行預(yù)測,其線性函數(shù)如下:

    AltmanZ-score=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5,其中:

    X1=營運資本/總資產(chǎn);

    X2=留存收益/總資產(chǎn);

    X3=息稅前利潤/總資產(chǎn);

    X4=股票的市場價值/總負債;

    X5=銷售收入/總資產(chǎn)。

    如果一家公司的Z值低于1.81,則該公司將被歸類為陷入財務(wù)危機的企業(yè),并且有可能在未來一段時間內(nèi)面臨破產(chǎn)。如果Z值大于2.675,則表明該公司經(jīng)營狀況較好、財務(wù)健康,未來幾年破產(chǎn)概率較??;而當(dāng)1.81≤Z≤2.675時,則表明企業(yè)處于運營狀況的灰色區(qū)域,表明企業(yè)的經(jīng)營狀況不穩(wěn)定,需要格外注意。

    在1946—1965年間Altman用該模型預(yù)測了66家紐交所上市公司的破產(chǎn)情況,準(zhǔn)確率為91%。但對于不同的經(jīng)濟體如發(fā)展中國家,Altman-Z值模型的預(yù)測精度并沒有這么高。其主要原因在于該模型主要反映的是發(fā)達國家的企業(yè)行為,股票的市場價值與總負債之比(X4)完全取決于公司的股票價格。但大多數(shù)發(fā)展中國家的股票價格通常不能完全反映一個公司的財務(wù)狀況,相反它們主要反映了投資者的投機傾向。此外,留存收益與總資產(chǎn)之比(X2)代表了公司在一段時間內(nèi)的累計利潤或虧損,并體現(xiàn)了有關(guān)企業(yè)年齡的信息。由于發(fā)展中國家的企業(yè)一般壽命較短,其累計的收益波動性更大,因此這個指標(biāo)也不能充分體現(xiàn)發(fā)展中國家企業(yè)的財務(wù)狀況。

    由此得出,Altman-Z值模型對于我國企業(yè)的預(yù)測精度不高,因此我們引入優(yōu)化模型MFA分數(shù)模型。

    2.MFA分數(shù)模型

    基于Altman-Z值模型,我們引入了MFA分數(shù)模型,其建立原則如下:①流動性、盈利能力、杠桿率等指標(biāo)中至少包括一個,以確保模型的全面性;②所選擇的變量應(yīng)該是能夠區(qū)分財務(wù)困境和有償付能力的公司,如果兩組比值的均值之間彼此沒有顯著差異,則將此比值剔除;③兩個指標(biāo)不應(yīng)共線,如果任何指標(biāo)兩兩之間的相關(guān)性大于0.2,則剔除與其他變量相關(guān)性較高的一個。在上述原則下,最后在MFA分數(shù)模型中使用的指標(biāo)為:

    X1=(現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物+應(yīng)收賬款+短期投資)/流動負債。該比率被稱為“速動比率”,也稱為“酸性測試比率”,是衡量企業(yè)流動資產(chǎn)中可以立即變現(xiàn)用于償還流動負債的能力;

    X2=流動負債/流動資產(chǎn)。也稱為“流動比率”,體現(xiàn)企業(yè)用短期資產(chǎn)償還短期負債的能力;

    X3=總負債/所有者權(quán)益。也稱為“負債權(quán)益比率”,體現(xiàn)企業(yè)的股票價值是否足以償還債務(wù);

    X4=息稅前利潤/總資產(chǎn)。同Altman-Z值模型中的X3,也稱為“總資產(chǎn)報酬率”,可以體現(xiàn)出公司主要活動的盈利能力;

    X5=財務(wù)費用/營業(yè)收入。也稱為“財務(wù)費用率”,體現(xiàn)公司支付其債務(wù)產(chǎn)生的外匯和利息費用的能力;

    X6=凈利潤(虧損)/營業(yè)收入。也稱為“營業(yè)凈利率”,是反映企業(yè)盈利能力的一個指標(biāo),該指標(biāo)越高,則代表企業(yè)盈利能力越好;

    X7=留存收益/總資產(chǎn)。表示過去各時期的累計損益,同時顯示有關(guān)公司年齡的信息。

    MFA分數(shù)模型的計算公式為:

    MFAscore=0.24X1-0.14X2-0.03X3+3.76X4-0.72X5+0.20X6+1.14X7

    Olak[26]通過ROC分析確定了MFA分數(shù)模型的第一個閾值為-0.02,以此區(qū)分有償債能力的公司和陷入困境的公司。然后根據(jù)Olak的研究樣本中財務(wù)狀況較好公司的MFA分數(shù)的中位數(shù)得到第二個閾值為0.56。如果一家企業(yè)的MFA分數(shù)小于-0.02,則認為該公司財務(wù)狀況不佳,可能會在一年內(nèi)陷入財務(wù)困境。但若一家企業(yè)的MFA分數(shù)大于0.56,則該公司被認定為財務(wù)狀況良好;若一家企業(yè)處于-0.02和0.56(灰色區(qū)域)之間,則該公司陷入財務(wù)困境的概率較低。

    四、實證結(jié)果分析

    (一)描述性統(tǒng)計

    本文選取的樣本沒有局限于從事制造業(yè)的企業(yè),檢測樣本及配對樣本都來自除金融業(yè)之外的各個行業(yè)。從表1和表2可以看出,MFA分數(shù)模型在49家無償付能力的公司陷入財務(wù)危機的前一年,對其中的39家公司做出了正確的分類。而對應(yīng)的49家有償付能力的公司中準(zhǔn)確檢測出44家。模型檢出率達到84.7%,對于陷入財務(wù)危機的企業(yè)預(yù)測率為79.59%,財務(wù)健康公司的準(zhǔn)確預(yù)測率為89.80%。而Altman-Z值模型對于企業(yè)是否陷入財務(wù)危機的檢出率僅有75.51%,MFA分數(shù)模型超出同等條件下Altman-Z值模型預(yù)測能力的9.2%,預(yù)測精度明顯提高,從客觀上說明了MFA分數(shù)模型相較于Altman-Z值模型更加適用于我國企業(yè)。

    表1 模型表現(xiàn)情況(Altman-Z分數(shù)模型)

    表2 模型表現(xiàn)情況(MFA分數(shù)模型)

    (二)相關(guān)性分析

    為了驗證本文的假設(shè),我們將財務(wù)健康和陷入財務(wù)危機的兩組合并進行了t檢驗和相關(guān)性檢驗。表3如同我們假設(shè)的一樣,財務(wù)健康組與財務(wù)危機組的均值之間具有顯著差異。與陷入財務(wù)危機的公司相比,財務(wù)健康的公司具有更高的總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)凈利率、留存收益和總資產(chǎn)比率。而其他指標(biāo)如財務(wù)費用率越高,則說明該公司債務(wù)水平越高,利息費用、外匯支出越多,我國企業(yè)財務(wù)費用負擔(dān)越重,同時陷入財務(wù)危機的公司在該指標(biāo)上普遍也比財務(wù)健康的公司高。表4為指標(biāo)之間的相關(guān)性矩陣,從表中可以看出,MFA分數(shù)模型的指標(biāo)兩兩之間的相關(guān)性較低。其中,流動比率與財務(wù)費用率相關(guān)性最高。

    表3 MFA分數(shù)的組均值和均數(shù)差異的t檢驗

    表4 MFA分數(shù)模型變量的兩兩相關(guān)性

    (三)MFA分數(shù)模型與宏觀經(jīng)濟

    大量研究表示宏觀經(jīng)濟的變化會影響企業(yè)的財務(wù)狀況,例如,有研究認為低GDP增長率和高貸款利率會增加企業(yè)的財務(wù)困境風(fēng)險[39-40]。Mare[41]在過去的實證檢驗中也發(fā)現(xiàn)通貨膨脹與企業(yè)的違約概率呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系。這是因為經(jīng)濟環(huán)境的疲弱會影響企業(yè)的生存狀況,因此我們認為宏觀經(jīng)濟變化對MFA分數(shù)也有影響。為了驗證這一論點,本文基于2016—2020年中國滬深兩所非金融上市公司半年度財務(wù)報表計算出的MFA分數(shù)、GDP季度增長率和美元與歐元對人民幣的月度匯率加權(quán)(權(quán)重為0.6和0.4)進行了趨勢分析,其觀察結(jié)果如圖1、圖2所示。

    圖1 MFA分數(shù)和GDP增長率表現(xiàn)

    圖2 MFA分數(shù)和匯率表現(xiàn)

    可以看出,MFA中值普遍大于MFA平均值,這意味著MFA分數(shù)分布向左傾斜。從圖中可以看出,MFA分數(shù)與GDP增長率的增長趨勢基本一致,但與匯率加權(quán)數(shù)的增長趨勢大致相反。在近五年內(nèi)即便是受疫情影響,GDP增長率降為負數(shù),MFA分數(shù)也沒有突破-0.02的閾值,但始終處于灰色地帶。同時GDP增長率在2020年降到最低點,出現(xiàn)了自改革開放以來的最低增幅,同時MFA分數(shù)在這一時期也保持在最低位。這是因為疫情對我國經(jīng)濟,特別是對第三產(chǎn)業(yè)的影響。旅游、文娛、餐飲等行業(yè)均受到重大沖擊甚至陷入停滯,非制造業(yè)商務(wù)活動指數(shù)從54.1驟降至29.6。

    中國政府及時采取了一系列的財務(wù)政策和貨幣政策以恢復(fù)國民經(jīng)濟,如提高地方政府的債務(wù)限額和減稅降費的力度,中國人民銀行通過逆回購增加貨幣流動性等。從圖中可以看出,這一系列措施的作用是顯著的,GDP增長率在2020年底恢復(fù)為正,MFA分數(shù)也隨之上升。

    為了進一步驗證本文的觀點,我們進行了豪斯曼檢驗,得到P值小于0.05。因此本文使用固定效應(yīng),對非金融上市公司年度的MFA分數(shù)在幾個宏觀經(jīng)濟變量上進行了回歸。目前主要的宏觀經(jīng)濟變量有國民生產(chǎn)總值、國內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹率、利率、失業(yè)率以及匯率等。由于我國的利率相對穩(wěn)定,本文選擇了GDP年增長率、年度的通貨膨脹率、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、匯率為美元與歐元匯率的加權(quán)平均,權(quán)重為0.6和0.4。本文建立實證模型如下:

    MFAi,t=β1Macrot-1+β2Controlsi,t+∑Year+λi,t+εi,t

    Macrot-1表示四個宏觀經(jīng)濟變量,分別為國民生產(chǎn)總值年增長率、美元與歐元匯率的加權(quán)平均年增長率、通貨膨脹率和失業(yè)率。MFAi,t為計算出的企業(yè)MFA分數(shù),該值越大,說明企業(yè)的財務(wù)狀況越穩(wěn)定。我們還對企業(yè)的審計質(zhì)量(Big4)、成長性(Growth)、股權(quán)集中度(Top)、控股股東性質(zhì)(SOE)、兩職合一(Dual)、董事會規(guī)模(Board)以及獨立董事占比(Independent)進行了控制,變量定義如表5所示。

    表5 變量定義

    表6為上述假設(shè)的多元回歸分析結(jié)果,在控制了企業(yè)個體、企業(yè)特征和年度固定效應(yīng)后各個宏觀經(jīng)濟變量對MFA分數(shù)的影響均通過了1%的顯著性水平檢驗。而GDP增長率對MFA分數(shù)的影響顯著為正,回歸系數(shù)為0.064;通貨膨脹率、匯率和失業(yè)率對MFA分數(shù)的影響顯著為負,回歸系數(shù)分別為-0.205、-1.280和-1.303。這說明高的GDP增長率會對企業(yè)的經(jīng)營狀況產(chǎn)生正向影響,而高的匯率、通貨膨脹率和失業(yè)率均會惡化企業(yè)的財務(wù)狀況。這與實際情況一致,匯率和通貨膨脹率較高均會導(dǎo)致人民幣貶值,而失業(yè)率較高則說明現(xiàn)在的經(jīng)濟環(huán)境較差,因此影響到企業(yè)的財務(wù)狀況。而當(dāng)GDP增長率較高時,說明我國當(dāng)前的經(jīng)濟環(huán)境較好,企業(yè)的經(jīng)營狀況也能隨之改善。而在各種宏觀經(jīng)濟變量中,資產(chǎn)負債表對GDP增長率的變化最為敏感。具體來說,GDP增長率每增加1%,對企業(yè)MFA分數(shù)提升效果將增加0.064個百分比。綜上,我們認為,MFA分數(shù)可以用來考察宏觀經(jīng)濟發(fā)展對企業(yè)資產(chǎn)負債表的影響。

    表6 宏觀經(jīng)濟變量對MFA分數(shù)的影響

    五、預(yù)測應(yīng)用

    經(jīng)過一系列檢測,我們可以推斷MFA分數(shù)模型的預(yù)測精度高于Altman-Z值模型。由于MFA分數(shù)可以預(yù)測出公司的財務(wù)狀態(tài),我們認為MFA分數(shù)模型也可以用來判斷我國A股非金融上市公司的財務(wù)健康變化趨勢,這一點在上文得到驗證。因此,本文運用MFA分數(shù)模型對2016—2020年滬深兩所A股上市的非金融公司的財務(wù)情況進行預(yù)測應(yīng)用。本文在預(yù)測之前剔除了主要變量缺失的樣本,各個年度非金融上市公司樣本數(shù)分別為3 174、3 587、3 665、3 860和4 306。2020年和2019年上市公司數(shù)量相差較大的原因是2019年科創(chuàng)版的開市,導(dǎo)致2019—2020年IPO的公司急劇增加。

    2016年我國全面推行“營改增”以實現(xiàn)結(jié)構(gòu)性減稅,這在一定程度上激發(fā)了經(jīng)濟活力,同時這一時期我國經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)中向好。清華大學(xué)國情研究院院長胡鞍鋼指出,從國際的角度來看,我國仍屬于世界上經(jīng)濟增長率最高的國家之一,6.7%左右的增速明顯高于美國、日本及歐盟等經(jīng)濟體的經(jīng)濟增速。而在2019年底受疫情的影響,市場環(huán)境日益變得復(fù)雜,企業(yè)在經(jīng)營發(fā)展過程中的財務(wù)風(fēng)險增加。疫情增加了公司運營成本的負擔(dān),如為了做好疫情防控工作,公司必須專門采購一些防疫防控物品以及定期開展工作人員健康檢測,這些都給公司增加了運營成本。同時由于金融機構(gòu)的信貸壓縮,一些公司不得不選擇民間融資,但民間融資利率較高,這會導(dǎo)致公司融資成本的增加。由表7可知,2018—2020年,我國存在財務(wù)隱患(MFA≤-0.02)的公司數(shù)量在逐年上升,2018年具有財務(wù)危機的公司占比為15.58%,2020年具有財務(wù)危機的公司占比上升至17.16%。這個結(jié)果也符合近幾年整體經(jīng)濟發(fā)展的趨勢,反映了我國A股非金融上市公司在2018—2020年的財務(wù)指標(biāo)下降。雖然疫情打亂了資本市場的節(jié)奏,但根據(jù)安永發(fā)布的《中國內(nèi)地和香港IPO市場調(diào)研》,隨著新股發(fā)行注冊制改革的推進,2020年我國通過IPO融資近4 707億元,創(chuàng)十年來新高。而如表7所示,2020年超過半數(shù)的上市公司財務(wù)狀況保持健康(MFA≥0.56),這也證明我國經(jīng)濟發(fā)展大體良好。

    表7 MFA分數(shù)模型預(yù)測應(yīng)用結(jié)果

    六、研究結(jié)論及相關(guān)建議

    (一) 研究結(jié)論

    全球疫情蔓延使得企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的不確定性增強,大批企業(yè)陷入財務(wù)危機甚至破產(chǎn)。建立一個適合我國國情的財務(wù)危機預(yù)警模型可以在財務(wù)危機發(fā)生前警示管理者,以保證股東及其他利益相關(guān)者的權(quán)益和企業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。本文引入一種適合新興市場的財務(wù)預(yù)警模型——MFA分數(shù)模型。以2016—2020年中國滬深兩所A股上市公司為樣本,比較Altman-Z值模型和MFA分數(shù)模型的預(yù)測性能并對我國上市公司財務(wù)風(fēng)險進行評估。主要研究結(jié)論如下。

    首先,與最初的Altman-Z值模型相比,MFA分數(shù)模型顯著提高了對企業(yè)償付能力和破產(chǎn)概率的預(yù)測性能,預(yù)測準(zhǔn)確率提高了9.2%。Altman-Z值模型中的X4對分數(shù)大小的影響較大,這反映了市場預(yù)期過高。而我國的股市運行時間尚短,股價易受人為操控,不能真實反映出企業(yè)的市場價值。MFA分數(shù)模型是在Altman-Z值模型的基礎(chǔ)上優(yōu)化得來,剔除了影響預(yù)測效果的X4指標(biāo)。這都使得MFA分數(shù)模型相對Altman-Z值模型預(yù)測能力更強。

    其次,我們認為MFA分數(shù)模型可以檢測宏觀經(jīng)濟指標(biāo)對資產(chǎn)負債表的影響。我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增速加快會促進上市公司MFA平均分數(shù)提高,但匯率變化會對MFA平均分數(shù)的變動產(chǎn)生抑制作用。實證結(jié)果也與我們預(yù)計的一樣,MFA分數(shù)與主要宏觀經(jīng)濟變量之間具有顯著相關(guān)性。

    最后,本文運用MFA分數(shù)模型從宏觀的角度判斷我國經(jīng)濟趨勢變化。結(jié)果表示,2016—2017年經(jīng)濟狀況轉(zhuǎn)好,2018—2020年陷入財務(wù)危機的公司數(shù)量皆有所上升,但大部分公司的經(jīng)營狀態(tài)穩(wěn)定,結(jié)果符合預(yù)期。綜上,我們可以利用MFA分數(shù)模型作為我國陷入財務(wù)困境的早期預(yù)警指標(biāo),量化宏觀沖擊或政策對公司資產(chǎn)負債表的影響。

    (二) 相關(guān)建議

    基于上述研究結(jié)論,為預(yù)防上市公司財務(wù)危機,本文提出如下政策建議。

    第一,根據(jù)不同行業(yè)的特點建立不同的財務(wù)危機預(yù)警模型。各個行業(yè)都有不同的特點,如房地產(chǎn)行業(yè)上市公司具有較高的負債比率,制造業(yè)上市公司則需要穩(wěn)定的現(xiàn)金流。研究者可以根據(jù)不同行業(yè)的特點選擇不同的財務(wù)指標(biāo)來建立財務(wù)預(yù)警模型,甚至同一政策對于不同行業(yè)的影響也不相同。未來的研究者可以根據(jù)不同行業(yè)建立更加精確的財務(wù)預(yù)警模型,構(gòu)建模型遵循全面性原則,謹慎考慮與行業(yè)相關(guān)的財務(wù)指標(biāo)與非財務(wù)指標(biāo),以提升模型的準(zhǔn)確率。

    第二,公司管理者應(yīng)該加強內(nèi)部控制,做好危機預(yù)案。企業(yè)管理者應(yīng)該樹立財務(wù)危機防范意識,完善財務(wù)信息內(nèi)部監(jiān)控制度。同時注重企業(yè)外部環(huán)境的變化,并加強企業(yè)內(nèi)部的橫向和縱向溝通,從全局把握公司的財務(wù)狀況。管理者還應(yīng)考慮到不同情況的變化,做好危機預(yù)備方案,防患于未然。

    第三,無論是Altman-Z值模型還是MFA分數(shù)模型,它們都是基于企業(yè)的財務(wù)報表建立的,企業(yè)財務(wù)報表的真實性和客觀性也會在一定程度上影響其結(jié)果的有效性。因此,MFA分數(shù)模型對于評估企業(yè)財務(wù)狀況是有效的,但管理者和投資者亦不能忽視財務(wù)報表之外的信息和其他財務(wù)指標(biāo)。

    注釋:

    ① 退市新規(guī)中的凈利潤以扣除非經(jīng)常性損益前后孰低為準(zhǔn),營業(yè)收入則需要扣除與主營業(yè)務(wù)無關(guān)的業(yè)務(wù)收入和不具備商業(yè)實質(zhì)的收入。

    猜你喜歡
    財務(wù)模型企業(yè)
    一半模型
    企業(yè)
    企業(yè)
    企業(yè)
    黨建與財務(wù)工作深融合雙提升的思考
    重要模型『一線三等角』
    敢為人先的企業(yè)——超惠投不動產(chǎn)
    云南畫報(2020年9期)2020-10-27 02:03:26
    論事業(yè)單位財務(wù)內(nèi)部控制的實現(xiàn)
    重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計的漸近分布
    欲望不控制,財務(wù)不自由
    十八禁人妻一区二区| 国产97色在线日韩免费| 欧美日韩视频精品一区| 免费在线观看黄色视频的| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 美国免费a级毛片| 大型黄色视频在线免费观看| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 在线十欧美十亚洲十日本专区| 国产深夜福利视频在线观看| 露出奶头的视频| 欧美乱妇无乱码| 午夜久久久在线观看| 高清欧美精品videossex| 纯流量卡能插随身wifi吗| 在线免费观看的www视频| 中亚洲国语对白在线视频| 在线av久久热| 香蕉久久夜色| 欧美av亚洲av综合av国产av| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲欧美激情综合另类| 欧美乱码精品一区二区三区| 色在线成人网| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 老司机午夜福利在线观看视频| 韩国av一区二区三区四区| 嫩草影视91久久| 欧美激情极品国产一区二区三区| 精品久久久久久电影网| 亚洲一区二区三区不卡视频| 国产xxxxx性猛交| 俄罗斯特黄特色一大片| 色综合欧美亚洲国产小说| 美国免费a级毛片| 新久久久久国产一级毛片| 久久久久久久午夜电影 | 亚洲欧美日韩无卡精品| 久久精品国产亚洲av高清一级| 国产区一区二久久| 韩国av一区二区三区四区| 午夜免费成人在线视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲精品国产一区二区精华液| 老司机深夜福利视频在线观看| 精品久久久久久,| 黄色视频,在线免费观看| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 午夜91福利影院| 国产深夜福利视频在线观看| 51午夜福利影视在线观看| 国产成人欧美在线观看| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 亚洲成人国产一区在线观看| 一区二区三区精品91| 国产在线精品亚洲第一网站| 三上悠亚av全集在线观看| 国产免费男女视频| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 亚洲色图综合在线观看| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 欧美日韩乱码在线| 操美女的视频在线观看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 亚洲av成人av| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 99国产精品99久久久久| 亚洲专区中文字幕在线| 国产三级黄色录像| 欧美日韩福利视频一区二区| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| av中文乱码字幕在线| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲人成伊人成综合网2020| 亚洲国产精品合色在线| 在线观看一区二区三区| 一级,二级,三级黄色视频| 国产片内射在线| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 啦啦啦 在线观看视频| 欧美日韩一级在线毛片| 国产伦一二天堂av在线观看| 国产又爽黄色视频| 久久精品91无色码中文字幕| 久久青草综合色| 免费在线观看影片大全网站| 99精国产麻豆久久婷婷| √禁漫天堂资源中文www| 九色亚洲精品在线播放| 一二三四社区在线视频社区8| 麻豆国产av国片精品| 日日夜夜操网爽| 大型黄色视频在线免费观看| 国产成人精品久久二区二区91| 一级片'在线观看视频| 国产精品98久久久久久宅男小说| 天堂动漫精品| 女人被狂操c到高潮| 国产免费男女视频| 精品一品国产午夜福利视频| 亚洲国产欧美一区二区综合| 免费在线观看日本一区| 色在线成人网| 亚洲精华国产精华精| 亚洲精品国产色婷婷电影| 成人特级黄色片久久久久久久| 91精品三级在线观看| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 搡老熟女国产l中国老女人| 新久久久久国产一级毛片| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 黄片播放在线免费| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 男女之事视频高清在线观看| 两个人看的免费小视频| 纯流量卡能插随身wifi吗| 日韩视频一区二区在线观看| 国产精品久久电影中文字幕| 老司机靠b影院| 视频区欧美日本亚洲| 两人在一起打扑克的视频| 色婷婷久久久亚洲欧美| 久久天堂一区二区三区四区| 黄色片一级片一级黄色片| 在线观看舔阴道视频| 日本欧美视频一区| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产深夜福利视频在线观看| 色精品久久人妻99蜜桃| 精品高清国产在线一区| 欧美黑人精品巨大| 99香蕉大伊视频| 在线国产一区二区在线| 一级a爱片免费观看的视频| 中亚洲国语对白在线视频| 我的亚洲天堂| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 人妻久久中文字幕网| 久热爱精品视频在线9| 亚洲男人天堂网一区| 欧美日韩福利视频一区二区| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 97人妻天天添夜夜摸| 亚洲精品在线美女| netflix在线观看网站| 日韩中文字幕欧美一区二区| 午夜a级毛片| 国产伦人伦偷精品视频| 亚洲成国产人片在线观看| 91精品国产国语对白视频| 国产精品1区2区在线观看.| 国产精品久久久av美女十八| www.999成人在线观看| а√天堂www在线а√下载| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 精品第一国产精品| 又黄又爽又免费观看的视频| 色哟哟哟哟哟哟| av视频免费观看在线观看| 性色av乱码一区二区三区2| 人人妻人人澡人人看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 黄色成人免费大全| 国产又爽黄色视频| 精品国产乱码久久久久久男人| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 国产99久久九九免费精品| 国产精品亚洲一级av第二区| 国产av一区二区精品久久| 亚洲七黄色美女视频| 成人国语在线视频| 一本大道久久a久久精品| 亚洲少妇的诱惑av| 久久精品国产亚洲av高清一级| 精品第一国产精品| 国产一区在线观看成人免费| 在线观看免费日韩欧美大片| 丁香六月欧美| 少妇被粗大的猛进出69影院| 日韩有码中文字幕| 成年版毛片免费区| 黑丝袜美女国产一区| 精品欧美一区二区三区在线| 激情视频va一区二区三区| 国产免费现黄频在线看| 制服人妻中文乱码| 日本五十路高清| 最近最新免费中文字幕在线| 免费观看精品视频网站| 精品人妻在线不人妻| 纯流量卡能插随身wifi吗| 精品国产乱码久久久久久男人| 中文字幕最新亚洲高清| 国产亚洲精品第一综合不卡| 国产av又大| 国产成+人综合+亚洲专区| 丰满的人妻完整版| 首页视频小说图片口味搜索| 国产精品综合久久久久久久免费 | 成人免费观看视频高清| 日本三级黄在线观看| 亚洲全国av大片| 最近最新中文字幕大全免费视频| 一级毛片高清免费大全| 免费在线观看完整版高清| 国产亚洲欧美98| 国产视频一区二区在线看| 免费高清在线观看日韩| 免费观看精品视频网站| 1024香蕉在线观看| 校园春色视频在线观看| 神马国产精品三级电影在线观看 | 成人国产一区最新在线观看| 久久久水蜜桃国产精品网| 久久久久久久久久久久大奶| 五月开心婷婷网| 国产极品粉嫩免费观看在线| 99精品在免费线老司机午夜| 老司机靠b影院| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 欧美人与性动交α欧美软件| 亚洲国产欧美网| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 视频区图区小说| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 身体一侧抽搐| 99国产极品粉嫩在线观看| www.999成人在线观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 精品久久蜜臀av无| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 成人av一区二区三区在线看| 亚洲性夜色夜夜综合| 国产成人欧美在线观看| 亚洲国产精品合色在线| 久久久久亚洲av毛片大全| 黑丝袜美女国产一区| 欧美一级毛片孕妇| 麻豆成人av在线观看| 少妇被粗大的猛进出69影院| 中亚洲国语对白在线视频| 国产成人啪精品午夜网站| 国产亚洲av高清不卡| 一进一出好大好爽视频| 一级,二级,三级黄色视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 一区二区日韩欧美中文字幕| 免费搜索国产男女视频| 伦理电影免费视频| 激情视频va一区二区三区| 亚洲精品国产精品久久久不卡| 热99re8久久精品国产| 亚洲欧美一区二区三区久久| 久久久国产欧美日韩av| а√天堂www在线а√下载| √禁漫天堂资源中文www| 一区二区三区激情视频| 国产午夜精品久久久久久| 精品久久久久久电影网| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 宅男免费午夜| 精品午夜福利视频在线观看一区| 午夜免费成人在线视频| 人人妻人人澡人人看| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 亚洲七黄色美女视频| 热re99久久国产66热| 国产91精品成人一区二区三区| 精品午夜福利视频在线观看一区| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲,欧美精品.| 日韩高清综合在线| 午夜免费鲁丝| 免费看a级黄色片| 欧美在线一区亚洲| 久久午夜综合久久蜜桃| 丰满饥渴人妻一区二区三| 欧美黄色片欧美黄色片| 51午夜福利影视在线观看| 交换朋友夫妻互换小说| 国产精品 欧美亚洲| 不卡av一区二区三区| 精品乱码久久久久久99久播| 一进一出抽搐动态| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 亚洲伊人色综图| 欧美日韩乱码在线| 国产单亲对白刺激| 岛国在线观看网站| 亚洲视频免费观看视频| 99在线视频只有这里精品首页| 在线国产一区二区在线| av欧美777| 波多野结衣一区麻豆| 精品国产国语对白av| 99re在线观看精品视频| 高清毛片免费观看视频网站 | 午夜激情av网站| 99热只有精品国产| 热99re8久久精品国产| 免费日韩欧美在线观看| 国产91精品成人一区二区三区| 日本一区二区免费在线视频| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 91精品三级在线观看| 亚洲精品国产色婷婷电影| 99re在线观看精品视频| 一级片'在线观看视频| 亚洲美女黄片视频| 亚洲成a人片在线一区二区| 18禁观看日本| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 女同久久另类99精品国产91| 亚洲精华国产精华精| 欧美激情久久久久久爽电影 | 久久久久国产一级毛片高清牌| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 男人舔女人的私密视频| 午夜老司机福利片| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 日本一区二区免费在线视频| www.自偷自拍.com| 人人妻人人澡人人看| 少妇粗大呻吟视频| 身体一侧抽搐| 中亚洲国语对白在线视频| 欧美不卡视频在线免费观看 | 亚洲精品国产区一区二| 久9热在线精品视频| 一区二区三区激情视频| 成年人黄色毛片网站| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲五月婷婷丁香| 亚洲 欧美 日韩 在线 免费| 大香蕉久久成人网| 亚洲精品中文字幕在线视频| 99香蕉大伊视频| 免费在线观看影片大全网站| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | av中文乱码字幕在线| 人人妻人人澡人人看| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 波多野结衣av一区二区av| x7x7x7水蜜桃| 男女午夜视频在线观看| 十八禁人妻一区二区| 9191精品国产免费久久| 变态另类成人亚洲欧美熟女 | 激情在线观看视频在线高清| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 99riav亚洲国产免费| 99国产精品99久久久久| 欧美午夜高清在线| 国产区一区二久久| 国产精品亚洲一级av第二区| 俄罗斯特黄特色一大片| 久久久久久久久免费视频了| 欧美av亚洲av综合av国产av| 欧美乱妇无乱码| 岛国在线观看网站| av有码第一页| 日韩欧美在线二视频| 91字幕亚洲| 亚洲五月天丁香| 91在线观看av| 在线免费观看的www视频| 久久久久国产一级毛片高清牌| 纯流量卡能插随身wifi吗| 午夜福利在线观看吧| 在线国产一区二区在线| 男女下面进入的视频免费午夜 | 色哟哟哟哟哟哟| 视频在线观看一区二区三区| 欧美不卡视频在线免费观看 | 色播在线永久视频| 日本黄色日本黄色录像| 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| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 97碰自拍视频| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 久99久视频精品免费| 丰满饥渴人妻一区二区三| 一边摸一边抽搐一进一小说| 国产乱人伦免费视频| 最近最新中文字幕大全免费视频| 丝袜美足系列| 免费av毛片视频| 免费在线观看亚洲国产| 妹子高潮喷水视频| 在线看a的网站| 无限看片的www在线观看| 日韩视频一区二区在线观看| 中文字幕高清在线视频| www.999成人在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 欧美午夜高清在线| 成人18禁在线播放| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 99久久精品国产亚洲精品| 韩国精品一区二区三区| 国产国语露脸激情在线看| 麻豆久久精品国产亚洲av | 99久久久亚洲精品蜜臀av| 久久性视频一级片| 欧美成人午夜精品| 啪啪无遮挡十八禁网站| a级毛片黄视频| 欧美在线一区亚洲| 国产免费男女视频| 午夜福利在线免费观看网站| 午夜免费鲁丝| 欧美激情 高清一区二区三区| 久久伊人香网站| 一级a爱片免费观看的视频| 欧美中文日本在线观看视频| 亚洲 国产 在线| 69精品国产乱码久久久| 午夜两性在线视频| 男女下面插进去视频免费观看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产一区二区三区综合在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲精品在线美女| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 精品电影一区二区在线| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 国产主播在线观看一区二区| 淫妇啪啪啪对白视频| 国产三级黄色录像| 一本大道久久a久久精品| 欧美在线一区亚洲| 精品国产亚洲在线| 人人妻人人澡人人看| 91成人精品电影| 一级片'在线观看视频| 另类亚洲欧美激情| 亚洲精品av麻豆狂野| 亚洲九九香蕉| 97人妻天天添夜夜摸| 青草久久国产| 18禁观看日本| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 一进一出好大好爽视频| 看片在线看免费视频| 国产伦人伦偷精品视频| 亚洲熟女毛片儿| 一进一出抽搐动态| 国产xxxxx性猛交| 成人影院久久| 国产精品九九99| 国产亚洲精品一区二区www| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲精品国产区一区二| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 少妇被粗大的猛进出69影院| 丁香六月欧美| 高清黄色对白视频在线免费看| 久久香蕉精品热| 国产国语露脸激情在线看| 国产精品久久久av美女十八| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产欧美日韩一区二区三| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 少妇 在线观看| 人成视频在线观看免费观看| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 在线看a的网站| 亚洲三区欧美一区| 免费在线观看亚洲国产| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 亚洲自偷自拍图片 自拍| 中国美女看黄片| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 高清av免费在线| 国产精品免费一区二区三区在线| 久久久久久久久中文| 国产深夜福利视频在线观看| 精品久久久久久成人av| 亚洲熟妇熟女久久| 中文字幕精品免费在线观看视频| 午夜免费激情av| 亚洲全国av大片| av网站在线播放免费| 88av欧美| 国产亚洲精品一区二区www| 国产精品久久视频播放| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 国产激情久久老熟女| 久久精品影院6| 无限看片的www在线观看| 十八禁人妻一区二区| 日韩欧美国产一区二区入口| 色尼玛亚洲综合影院| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 不卡av一区二区三区| 成人手机av| 国产av在哪里看| 国产精品永久免费网站| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产精品一区二区精品视频观看| 国产国语露脸激情在线看| 男女下面进入的视频免费午夜 | 久99久视频精品免费| 国产xxxxx性猛交| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 亚洲av第一区精品v没综合| 热re99久久精品国产66热6| 操美女的视频在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 日韩高清综合在线| 新久久久久国产一级毛片| 国产人伦9x9x在线观看| 午夜福利,免费看| 精品国产乱子伦一区二区三区| 亚洲av美国av| 免费av中文字幕在线| 一级a爱片免费观看的视频| 老司机午夜福利在线观看视频| 国产在线观看jvid| www国产在线视频色| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| √禁漫天堂资源中文www| 亚洲激情在线av| 国产成人av激情在线播放| 国产精品一区二区三区四区久久 | 91麻豆精品激情在线观看国产 | 免费在线观看完整版高清| 精品国产乱子伦一区二区三区| 欧美激情极品国产一区二区三区| 成人精品一区二区免费| 黄色视频,在线免费观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 中文字幕人妻丝袜制服| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 免费人成视频x8x8入口观看| 国产视频一区二区在线看| 欧美日韩视频精品一区| 18禁观看日本| 欧美中文日本在线观看视频| 一二三四社区在线视频社区8| 老司机深夜福利视频在线观看| 欧美日韩视频精品一区| 精品一区二区三卡| 黄色毛片三级朝国网站| 夜夜爽天天搞| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 国产精品一区二区在线不卡| av在线天堂中文字幕 | 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲 国产 在线| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 午夜福利免费观看在线| 久久香蕉精品热| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 91成人精品电影| 黄片播放在线免费| 国产成人精品久久二区二区91| 日本免费一区二区三区高清不卡 | 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 亚洲成a人片在线一区二区| 亚洲男人天堂网一区| 色婷婷久久久亚洲欧美| 黄色片一级片一级黄色片| 亚洲视频免费观看视频| 国产免费男女视频| 99精品久久久久人妻精品| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲欧美一区二区三区久久| 久久久久九九精品影院| 天天影视国产精品| 91精品国产国语对白视频| a级毛片在线看网站| 国产野战对白在线观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 欧美在线一区亚洲| 国产精品影院久久| 精品一区二区三区av网在线观看| 满18在线观看网站| 亚洲 国产 在线| 最新美女视频免费是黄的| 亚洲七黄色美女视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 搡老乐熟女国产| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 18禁观看日本| 最近最新中文字幕大全电影3 | 久久亚洲精品不卡| 丝袜美足系列| 欧美成狂野欧美在线观看| 国产精品香港三级国产av潘金莲| netflix在线观看网站| tocl精华| 少妇被粗大的猛进出69影院| 中文字幕精品免费在线观看视频| 欧美日韩福利视频一区二区| 欧美午夜高清在线| 欧美精品啪啪一区二区三区| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 亚洲成av片中文字幕在线观看| 97人妻天天添夜夜摸| 女人被狂操c到高潮| 久久久久久久午夜电影 | 最新在线观看一区二区三区|