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中國季度GDP初步核算數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估

2018-08-22 12:37:54楊利雄張春麗
統(tǒng)計與決策 2018年14期
關(guān)鍵詞:核算有效性

楊利雄,張春麗

(1.蘭州大學(xué) 管理學(xué)院,蘭州 730000;2.西北民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,蘭州 730030)

0 引言

評估GDP初步核算數(shù)據(jù)是否能反映真實(shí)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀對戰(zhàn)略決策和政策制定具有十分重要的意義。然而,宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)使用者常常面臨及時性和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡。由于修正數(shù)據(jù)難以滿足及時性需求,為了及時地做出科學(xué)的決策,決策者所使用數(shù)據(jù)通常只能是初步核算數(shù)據(jù)。因此,數(shù)據(jù)使用者需要評估初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

初步核算數(shù)據(jù)可視為真實(shí)GDP數(shù)據(jù)的一個預(yù)測,分析初步核算數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計關(guān)系,可以判斷初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量。文獻(xiàn)中常常使用有效性和無偏性檢驗(yàn)來考察初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量[1,2]。因真實(shí)GDP數(shù)據(jù)無法獲得,這些文獻(xiàn)通常將最終核實(shí)數(shù)據(jù)視為真實(shí)GDP數(shù)據(jù),從而評估初步核算數(shù)據(jù)相對于最終核實(shí)數(shù)據(jù)的無偏性和有效性。由于最終核實(shí)數(shù)據(jù)利用了更完善的基礎(chǔ)資料,因而更接近真實(shí)數(shù)據(jù),但其本質(zhì)上依然是真實(shí)GDP的預(yù)測。如果初步核算數(shù)據(jù)與最終核實(shí)數(shù)據(jù)同時受到某種系統(tǒng)性影響,那么初步核算數(shù)據(jù)與最終核實(shí)數(shù)據(jù)可能會在某一時刻同時系統(tǒng)地偏離真實(shí)值,進(jìn)而分析初步核算數(shù)據(jù)與最終核實(shí)數(shù)據(jù)兩者之間的關(guān)系判斷初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量,可能得到誤導(dǎo)性結(jié)論。

本文基于組合預(yù)測理論、無偏性和有效性檢驗(yàn)及時域-頻域上的匹配分析,提出了一個評估初步核算數(shù)據(jù)質(zhì)量的框架。將初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)都視為是對真實(shí)GDP數(shù)據(jù)的預(yù)測,且假設(shè)真實(shí)GDP是不可觀測的變量,因而真實(shí)的預(yù)測誤差也是不可觀測的。很多情況下,各種預(yù)測的簡單平均就能顯著地促進(jìn)預(yù)測的精度[3],組合預(yù)測的精度勝于單個預(yù)測[4—6]。因此,基于組合預(yù)測評估初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量具有優(yōu)勢。最優(yōu)組合預(yù)測的權(quán)重依賴于初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差的方差和協(xié)方差。本文建立了預(yù)測誤差的方差和協(xié)方差的估計方法,進(jìn)而可以得到真實(shí)GDP數(shù)據(jù)的最優(yōu)組合預(yù)測。在此基礎(chǔ)上,考察初步核算數(shù)據(jù)與最優(yōu)組合預(yù)測之間的關(guān)系,即無偏性和有效性;在時域-頻域上對比初步核算數(shù)據(jù)、最優(yōu)組合預(yù)測與美國GDP數(shù)據(jù)的匹配性,借此考察初步核算數(shù)據(jù)能否反映真實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行現(xiàn)狀。

1 模型與方法

1.1 最優(yōu)組合預(yù)測

本文將初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)都視為是對真實(shí)GDP的預(yù)測,且假設(shè)真實(shí)GDP是不可觀測的變量。在此設(shè)定之上,探討我國季度GDP初步核算數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。考慮組合預(yù)測:

其中 λ1,λ2∈[0,1];GDPP、GDPF和 GDPS分別代表初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)。預(yù)測誤差滿足:

其中eC=GDP-GDPC,eP=GDP-GDPP,eF=GDP-GDPF,eS=GDP-GDPS。GDP為真實(shí)國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)。最優(yōu)組合預(yù)測的權(quán)重可以通過最小化預(yù)測的均方誤(MSE)得到:

其 中 σPF=cov(eP,eF),σPS=cov(eP,eS),σFS=cov(eF,

對式(3)關(guān)于λ1和λ2求導(dǎo),得到最優(yōu)權(quán)重:

式(4)和式(5)表明最優(yōu)權(quán)重是各預(yù)測方差及預(yù)測誤差間的協(xié)方差的函數(shù)。根據(jù)前文對預(yù)測誤差的定義,有:

進(jìn)一步可得:

另一方面:

所以得到:

式(6)至式(11)的右邊各部分可使用歷史數(shù)據(jù)估計。即,各預(yù)測誤差的方差估計和協(xié)方差的估計可以通過計算cov(GDPP,GDPF)、cov(GDPP,GDPS)、cov(GDPF,GDPS)、var(GDPF-GDPP)、var(GDPS-GDPP)、var(GDPS-GDPF)、var(GDPP)、var(GDPF)和var(GDPS)得到①本文使用Dicker-Fuller和Phillips-Perron單位根檢驗(yàn)均發(fā)現(xiàn)我國GDP數(shù)據(jù)(包括初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù))是含時間趨勢的平穩(wěn)序列;考慮時間序列存在結(jié)構(gòu)突變的可能,使用Enders和Lee(2012)的單位根檢驗(yàn)同樣證實(shí)了GDP數(shù)據(jù)是平穩(wěn)序列的結(jié)論。因而,初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)的方差、協(xié)方差是可以計算的。。將上述各部分帶入式(4)和式(5)得到最優(yōu)權(quán)重的估計。

1.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)

基于上述最優(yōu)組合預(yù)測,考察我國季度GDP數(shù)據(jù)的質(zhì)量,檢驗(yàn)季度GDP初步核算數(shù)據(jù)的無偏性和有效性。Mankiw和Shapiro(1986)[7]基于回歸建立了檢驗(yàn)數(shù)據(jù)有效性的方法,即考慮如下回歸:

其中GDPCt為真實(shí)GDP的最優(yōu)組合預(yù)測,GDPPt為GDP初步核算數(shù)據(jù)。通過檢驗(yàn)原假設(shè)H0:γ0=0,γ1=0,考察初步核算數(shù)據(jù)的優(yōu)良性。該假設(shè)是數(shù)據(jù)表示初步核算數(shù)據(jù)是無偏的。Holden和Peel(1990)[8]指出Mankiw-Shapiro方法的問題②一個無偏的預(yù)測可能與誤差項(xiàng)存在相關(guān)性,這使得Mankiw-Shapiro方法失效。,并給出了檢驗(yàn)初步核算數(shù)據(jù)是否具備無偏性的經(jīng)典方法:

其中GDPCt為真實(shí)GDP的最優(yōu)組合預(yù)測,GDPPt為GDP初步核算數(shù)據(jù),α為常數(shù)項(xiàng),et為誤差項(xiàng)。考慮原假設(shè)H0:α=0,拒絕該原假設(shè)是初步核算數(shù)據(jù)存在偏差的證據(jù)。

初步核算數(shù)據(jù)的有效性意味著,在t時刻可用的信息不能預(yù)測初步核算數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差GDPCt-GDPPt。根據(jù)Sinclair和Stekler(2013)[2]的思路,滿足有效性的初步數(shù)據(jù)應(yīng)符合:預(yù)測誤差不能依賴于預(yù)測誤差的滯后項(xiàng),即考慮如下模型:

考慮原假設(shè) H0:βk=0(k=1,2,...,K),如果不能拒絕該原假設(shè),則GDP初步核算數(shù)據(jù)滿足有效性。Sinclair和Stekler(2013)[2]建議考慮一階滯后模型,本文考慮了多個滯后模型,并使用AIC準(zhǔn)則選擇滯后階數(shù),從而考察數(shù)據(jù)的有效性特征。

1.3 測度初步核算數(shù)據(jù)與最優(yōu)預(yù)測之間的“距離”

為了考察初步核算數(shù)據(jù)是否能很好地反映真實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,還需要比較初步核算數(shù)據(jù)與最優(yōu)預(yù)測之間的距離。本文采用Sinclair和Stekler(2013)的距離函數(shù),對兩個向量x1和x2,定義如下的距離函數(shù):

1.4 對比初步核算數(shù)據(jù)、最優(yōu)組合預(yù)測與美國GDP的匹配性

對于數(shù)據(jù)使用者來說,只有初步核算數(shù)據(jù)能滿足其及時性的需求。因此,對比初步核算數(shù)據(jù)、最優(yōu)組合預(yù)測與其他經(jīng)濟(jì)變量的匹配性,可以判斷當(dāng)使用初步核算數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)經(jīng)濟(jì)分析時,是否能得到真實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,如經(jīng)濟(jì)拐點(diǎn)信息等。本文考慮在時域-頻域上考慮數(shù)據(jù)的匹配性。Rua(2010)[9]基于小波分析建立了一個相關(guān)性的測度指標(biāo),該方法便于同時考慮時域與頻域特征,提供更多信息使得我們更好地理解經(jīng)濟(jì)變量之間的匹配性。考慮一個時間序列x(t)的連續(xù)小波變換定義為:

式(19)使得可以從小波變換還原時間序列x(t)。另外,母函數(shù)ψ(t)還必須滿足:

從式(20)可以發(fā)現(xiàn)小波函數(shù)必然具有振蕩性。x(t)的小波變換具有一些有用的特征。如:可以用小波的能量譜來衡量某一時點(diǎn)某一頻率下的數(shù)據(jù)對整個時間序列方差的貢獻(xiàn)。對時域和頻率進(jìn)行積分就可以得到時間序列的方差:

另一方面,可以使用交叉的小波譜來衡量兩個時間序列在時域-頻域空間上的相關(guān)性。給定兩個時間序列x(t)和y(t),那么可以定義交叉的小波譜為:

一般而言,如果選取的母函數(shù)為復(fù)數(shù)型的(如Morlet母函數(shù)),則交叉小波譜也為復(fù)數(shù)。基于式(21)和式(22),Rua(2010)[9]建議使用如下形式的相關(guān)系數(shù)來捕捉時域-頻域空間上兩個時間序列的相關(guān)性:

其中,R[·]表示取復(fù)數(shù)的實(shí)部。其取值在-1到1之間[9]。式(23)建立的相關(guān)性測度使得可以同時考慮時域和頻域,因此可以在研究經(jīng)濟(jì)變量的匹配程度時,同時考察時間維度和頻率(或周期)維度上的情況,提供更多信息以便更好地理解經(jīng)濟(jì)變量之間的匹配程度及其時變特征。

2 我國季度GDP初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取2000年第一季度至2016年第四季度的GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于2000年1月至2018年4月的《中國經(jīng)濟(jì)景氣月報》,數(shù)據(jù)單位:億元。為了計算方便,將所有GDP數(shù)據(jù)除以10000,即將GDP數(shù)據(jù)單位換算為萬億元。美國季度GDP數(shù)據(jù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫。

2.2 最優(yōu)預(yù)測組合的估計

最優(yōu)預(yù)測組合的估計需要計算初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)之間的協(xié)方差及其各自的方差,因此需要先討論GDP時間序列的平穩(wěn)性特征。初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)都包含明顯的趨勢。那么,該趨勢究竟是確定性的時間趨勢還是隨機(jī)趨勢?為此,采用單位根檢驗(yàn)考察數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。使用Dicker-Fuller單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)我國GDP數(shù)據(jù)(包括初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù))是含時間趨勢的平穩(wěn)序列(均在1%的顯著性水平下拒絕了存在單位根的原假設(shè));使用Phillips-Perron單位根檢驗(yàn),同樣在1%的顯著性水平拒絕了存在單位根的原假設(shè);考慮到結(jié)構(gòu)突變影響單位根檢驗(yàn)功效的可能,使用Enders和Lee(2012)[10]的單位根檢驗(yàn)同樣證實(shí)了GDP數(shù)據(jù)是平穩(wěn)序列的結(jié)論。因而,初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)的方差、協(xié)方差是可以計算的。

基于2000年第一季度至2016年第四季度的GDP數(shù)據(jù),本文依據(jù)式(6)至式(10)計算最優(yōu)組合預(yù)測。經(jīng)計算=0.135479,=0.308789 。因此,真實(shí)GDP的最優(yōu)組合預(yù)測為

2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估

首先,使用Holden和Peel(1990)[8]給出的檢驗(yàn)初步核算數(shù)據(jù)是否具備無偏性的方法,考察初步核算數(shù)據(jù)是否為GDP最優(yōu)組合預(yù)測的無偏估計。為了檢驗(yàn)的可靠性,本文除了通常的基于最小二乘的標(biāo)準(zhǔn)誤計算方法外,還考慮了基于Newey和West(1994)[11]的標(biāo)準(zhǔn)誤計算方法。在Newey-West方法中,采用bartlett核,滯后階數(shù) q=[4(T/100)]29。表1給出了Holden-Peel檢驗(yàn)的結(jié)果。在5%的顯著性水平下,拒絕了原假設(shè),且常數(shù)項(xiàng)的估計為0.071>0,即初步核算數(shù)據(jù)低估了真實(shí)GDP數(shù)據(jù)。這可能是由于在初步GDP數(shù)據(jù)的核算中采用“核計+推算”的方式,其推算部分使用了較為保守的做法。

表1基于Holden和Peel(1990)[8]的無偏性檢驗(yàn)

另一方面,本文也考慮基于Mankiw和Shapiro(1986)[11]方法的數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)方法。表2給出了該結(jié)果。表2中的結(jié)果也拒絕了原假設(shè),因而初步核算數(shù)據(jù)存在低估偏差。

表2 基于Mankiw和Shapiro(1986)[11]方法的檢驗(yàn)結(jié)果

除了在初步GDP數(shù)據(jù)的核算中采用“核計+推算”的方式,其推算部分使用了較為保守的做法可能造成的偏誤之外,初步核算數(shù)據(jù)的有效性意味著:初步核算數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差GDPCt-GDPPt不依賴于其滯后項(xiàng)。式(14)給出了相關(guān)的模型。表3給出了該檢驗(yàn)結(jié)果。檢驗(yàn)結(jié)果不能拒絕原假設(shè);同時,如果基于式(14)檢驗(yàn)假設(shè)包含常數(shù)項(xiàng)的原假設(shè) H0:α=0,βk=0(k=1,2,...,K),則在 10%的顯著性水平下會拒絕該假設(shè)。因此,結(jié)合表1和表2的結(jié)果,本文推測初步核算數(shù)據(jù)存在低估真實(shí)GDP的情況,該偏誤不依賴于預(yù)測誤差的滯后項(xiàng),因而初步核算數(shù)據(jù)滿足有效性。

表3 基于式(14)的檢驗(yàn)

接下來考察初步核算數(shù)據(jù)是否能很好地反映真實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,即比較初步核算數(shù)據(jù)與最優(yōu)預(yù)測之間的距離。基于式(15)計算,使用2000年第一季度至2016年第四季度的GDP數(shù)據(jù),估計得到F=0.01。因此,初步核算數(shù)據(jù)能與真實(shí)GDP數(shù)據(jù)很好地匹配。

為了考察使用初步核算數(shù)據(jù)是否能得到真實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,本文對比初步核算數(shù)據(jù)與美國季度GDP數(shù)據(jù)、最優(yōu)組合預(yù)測與美國季度GDP數(shù)據(jù)之間的匹配性。在研究經(jīng)濟(jì)變量的匹配程度時同時考察時間維度和頻率(或周期)維度上的情況,提供更多信息以便更好地理解經(jīng)濟(jì)變量之間的匹配性。圖1給出了初步核算數(shù)據(jù)與美國季度GDP數(shù)據(jù)之間的匹配程度特征。圖2給出了最優(yōu)組合預(yù)測與美國季度GDP數(shù)據(jù)之間的匹配程度特征。

圖1和圖2中橫軸、縱軸分別是時域、頻域(或周期)的維度。因此,可以得到:某一時間點(diǎn)不同周期上變量之間的相關(guān)性;某一周期上,變量之間的相關(guān)性隨時間的變化,即時變特征。對比圖1和圖2,初步核算數(shù)據(jù)與美國季度GDP數(shù)據(jù)時域-頻域上的特征、最優(yōu)組合預(yù)測與美國季度GDP數(shù)據(jù)時域-頻域上的特征,發(fā)現(xiàn)兩者非常接近,尤其在1年期之下的周期上各個時間點(diǎn)上兩圖中的相關(guān)性測度非常接近。因此,使用初步核算數(shù)據(jù)分析中國經(jīng)濟(jì)與美國經(jīng)濟(jì)的周期性特征,可以反映中國的真實(shí)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與美國經(jīng)濟(jì)的周期性特征。即,中國季度GDP初步核算數(shù)據(jù)可以用于分析中國經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行現(xiàn)狀。

圖1初步核算數(shù)據(jù)與美國季度GDP數(shù)據(jù)的匹配程度

圖2最優(yōu)組合預(yù)測與美國季度GDP數(shù)據(jù)之間的匹配程度

3 結(jié)論

本文基于組合預(yù)測理論、無偏性和有效性檢驗(yàn)及時域-頻域上的匹配特征,提出了一個中國季度GDP初步核算數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的框架。將初步核算數(shù)據(jù)、初步核實(shí)數(shù)據(jù)和最終核實(shí)數(shù)據(jù)都視為是對真實(shí)GDP數(shù)據(jù)的預(yù)測,真實(shí)GDP數(shù)據(jù)是不可觀測的,因而真實(shí)的預(yù)測誤差也是不可觀測的。本文推導(dǎo)了最優(yōu)組合預(yù)測的權(quán)重,在此基礎(chǔ)上,考察初步核算數(shù)據(jù)與最優(yōu)組合預(yù)測之間的關(guān)系,即無偏性和有效性;在時域-頻域上對比初步核算數(shù)據(jù)、最優(yōu)組合預(yù)測與其他經(jīng)濟(jì)變量的匹配性,從而考察初步核算數(shù)據(jù)的質(zhì)量。基于2000—2016年我國季度GDP的數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn):初步核算數(shù)據(jù)存在低估真實(shí)GDP數(shù)據(jù)的情況,這可能是由于在初步GDP數(shù)據(jù)的核算中采用“核計+推算”的方式,其推算部分使用了較為保守的做法。但研究支持初步核算數(shù)據(jù)的有效性,即初步核算數(shù)據(jù)的預(yù)測誤差不依賴于核算時的可得信息;進(jìn)一步地研究表明初步核算數(shù)據(jù)能真實(shí)地反映經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況。

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