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海通证券:风险收益定制型产品生命周期基金

时间:2019-01-05 14:40来源:未知 作者:站长 点击:
产品设计背景:生命周期基金(Life Cycle Fund)是一类养老型公募基金,其最大的特点是随着时间变动降低风险资产的比重以适应投资者随着年龄增长日趋降低的风险偏好。截至2012年11月

  产品设计背景:生命周期基金(Life Cycle Fund)是一类养老型公募基金,其最大的特点是随着时间变动降低风险资产的比重以适应投资者随着年龄增长日趋降低的风险偏好。截至2012年11月底,全球的混合型基金中的生命周期基金超过800只,总规模接近5000亿美元。关于生命周期基金最大的争议在于风险资产配置路径设置,虽然从长期来说,股票仓位能一定程度上代表投资组合的风险水平,但是实际上单独观察某一年份,由于市场行情迥异,相同的股票仓位体现的风险水平截然不同。例如2008年目标期限在2000至2010年间的生命周期基金净值平均下跌22.78%,对于即将退休或者已经退休的基金投资者造成了很大的损失。

  国内发展生命周期型产品的意义:首先,这类产品可以对接国内日益壮大的养老金市场需求,未来发展空间广阔。其次,《证券投资基金运作管理办法》征求意见稿允许基金公司发行FOF类产品,基金公司可以发行生命周期型基金并投资于旗下的其它基金,扩大公司的资产管理规模。最后,越来越多的投资者发现多元资产配置即可以降低风险,又可以提升收益,而生命周期型产品可以汇集多类资产,实现投资者需求。

  基于VaR的生命周期基金模型构建:风险价值VaR(Value at Risk)技术是目前市场上最流行、最为有效的风险管理技术。通过VaR这一风险估计方法,我们可以了解资产组合的实际风险水平。如果用投资组合的VaR递减代替风险资产仓位递减,能更好的实现生命周期基金的真谛,即随着投资者临近退休而降低投资组合风险的设计目标。

  实证结果: 1) 相对于简单的股票资产递减,基于VaR递减的资产调整能很好的平抑基金净值波动,在市场大幅波动的情况下更好的保护投资者资产,虽然在市场上涨的情况下收益会有小幅下降,但是从综合风险和收益的夏普值来看明显更优;2)

  基于VaR递减的生命周期基金设计不需区分风险和非风险资产,可以引入更多资产类别,设定不同的风险价值水平,高VaR基金收益更高但波动较大,低VaR基金收益较低但风险控制更好,体现出基于VaR调整的方法的有效性;3) 基于边际VaR的资产配置调整效率更高,调仓成本低。

  方法存在的不足与待改进的方面:首先该方法更适合于投资于被动管理型资产,因为这类产品相对透明,而主动管理型基金的风险可预测性不强、投资结构不透明,因此较难计算VaR值以及保证VaR值的延续性。其次,VaR的计算方法有改善空间,我们使用的是原RiskMetrics(现MSCI)的上世纪90年代的经典计算方法,如果有更加精细的模型,VaR的计算将更加精确。再次,VaR是每月计算一次,资产也是每月调整一次,这是因为要基于历史数据对未来一段时期各资产的协方差矩阵进行估计,过长的预测期会使得预测结果不可靠,但这样一来就会相对频繁的对资产配置进行调整。当然可以设定一个VaR容许波动区间来避免频繁的资产调整。最后,可以探讨是否更具预测性风险指标来衡量,提升组合的风险调整后收益。

  生命周期基金(Life Cycle Fund)是一类养老型公募基金,其最大的特点是随着时间变动降低风险资产的比重以适应投资者随着年龄增长日趋降低的风险偏好。事实上,生命周期基金名称中都包含一个日期,因此也被称为目标日期基金,投资者可以根据自己的退休时间选择相应的产品。大部分生命周期基金按照5年或者10年分段设计,例如一个投资者在2039年退休,则可以购买2040年到期的基金,如果在2037年退休,则可以购买2035年到期产品或者2040年到期产品,或者持有两者的组合。生命周期基金早期主要投资于权益类基金,类似于股票型基金,风险较高;随着时间的流逝,其投资于权益类资产的比例不断减少,投资于固定收益类资产的比例不断增加,风险水平逐步降低;随着目标日期的临近,这类基金最终演变为低风险收益水平的偏债型基金,甚至货币市场基金,为投资者带来稳定的收入。

  生命周期基金设计机制主要是帮助投资者避免投资中常犯的几类错误,尤其是长期投资中的错误,这类基金主要的特点和优势包括:

  (1)分散化投资:生命周期基金持有一个综合的大类资产篮子,包括股票、债券、现金等。生命周期FOF基金则会配置股基、债基、货币市场基金等。

  (2)避免极端资产配置:研究表明很多年轻投资者的投资非常的谨慎,将大部分资产投资在固定收益类产品上,于此同时很多接近退休年龄的投资者的组合却非常激进,将大部分资产配置在股票上。生命周期基金通过专业的资产配置模型避免这类资产风险错配的现象。

  (3)自动平衡资产配置:生命周期基金会根据到期日长短自动平衡资产配置,避免市场波动引发资产配置偏离设定的平滑轨道。从长期看,稳定的资产配置轨道能够提升基金的收益。

  (4)自动调整风险:生命周期基金会根据时间自动调整基金的风险水平,这种变动轨迹也很少受到市场变化的扰动。

  生命周期基金沿着资产配置路径其风险随着时间越来越来保守,配置路径的横轴是时间,纵轴是各类资产的配置比例。配置路径的焦点集中在基金组合配置在股票、债券、货币等大类资产上的比例,配置路径反映了随着时间风险资产占比的下滑。各个生命周期基金在设计上对配置路径变化的假设条件和变化方式都有所区别,还有很多基金相对灵活,会围绕资产配置路径上下一个较小的波动范围内进行增强操作。

  图1 Vanguard Target Retirement 2025 Fund glide path 资料来源:Vanguard

  上图为Vanguard旗下Vanguard Target Retirement 2025生命周期基金的资产配置路径图。该基金设定2025年为目标期限,届时将包含4类资产,分别是35%的境内(美国)股票,15%的境外股票,10%的抗通胀债券,40%的普通债券。截止至2013年5月底,该基金配置了49.9%的境内股票,20.6%的境外股票,29.5%的债券。

  图2 Principal Lifetime Fund 2030 glide path 资料来源:Principal

  上图为Principal旗下Principal Lifetime 2030生命周期基金的资产配置路径图。该基金设定2030年为目标期限,届时将配置31%的美国境内股票,10%的非美国境内股票以及59%的固定收益资产。截止至2013年4月30日,该基金配置了48.67%的美国境内股票,26.71%非美国境内股票,17.44%美国境内债券,5.97%非美国债券。

  首先,这类产品可以对接国内日益壮大的养老金市场需求。虽然目前养老型基金产品仍未被国内投资者所广泛接受,但是随着中国社会老龄化的加剧,养老类型的投资需求将迅速增长。另外,中国版的401K计划推出的呼声越来越高,如果政府真的立法推动养老金入市,这类产品将获得最佳的发展契机,从美国市场的发展经验来看,DC型养老计划(包括401K)和IRA(个人退休账户)是生命周期型产品主要的投资来源。先行抢占养老金市场的滩头阵地,对于基金公司来说至关重要。

  其次,4月底证监会公布《证券投资基金运作管理办法》征求意见稿,放宽了对基金投资其他基金的限制,允许基金公司发行FOF类产品,因此基金公司完全可以发行生命周期型基金,将其资产投资于旗下的其它基金。实际上这也是海外共同基金公司发行生命周期产品的常用做法。其优点在于,一则可以降低基金费率,避免双重收费,二则可以扩大基金公司的资产管理规模。

  最后,单纯投资于股票市场已经被证明并非长期投资的良策,多资产配置是更为合理的投资决策。生命周期型产品将资产配置于多种资产,可以分散投资组合风险,并为投资者提供一站式的养老需求解决方案。从长期来看,生命周期型基金对投资者而言是一种更为便捷和稳妥的选择。

  关于生命周期基金最大的争议在于风险资产配置路径设置,由于股票仓位普遍偏高,2008年这类基金遭受了很大损失。根据晨星数据统计,2008年目标期限为2010年的生命周期基金平均权益类资产仓位达50.2%,仓位最高的基金达到72%。高股票仓位导致了在金融危机中这类产品承受了较大的损失,统计数据显示目标期限在2000至2010年间的生命周期基金净值平均下跌22.78%。对于即将退休或者已经退休的基金投资者来说,这样的损失是很难接受的。

  实质上,资产配置合理性争议主要来源于市场风险的波动性。从长期来说,股票仓位能一定程度上代表投资组合的风险水平,但是实际上单独观察某一年份,由于市场行情迥异,相同的股票仓位体现的风险水平截然不同。对于普通的公募基金而言,50%的股票仓位并不算高,但是遇到市场极端环境,50%的股票仓位就能导致很大的损失。尤其是对于生命周期基金而言,风险控制以保护投资者资产是第一位的,如果达不到这一目标,该产品也就失去了其设计之初的意义。

  其次,由于多数生命周期基金均将资产投向本公司旗下的其它基金,因此将更多资产投向费用更高的权益类基金对基金公司来说更为有利。投资者与基金公司的利益冲突也是生命周期基金争议焦点之一。

  传统生命周期基金的最大问题就在于以风险资产仓位代表风险水平,一方面对于投资者而言,很难了解其资产到底承受了多少风险,另一方面,在不同市场环境下基金暴露的实际风险截然不同,即使表面上看降低了风险资产仓位,但是实际上很可能基金的风险水平是上升的。针对这个问题,我们引入风险价值(VaR)这一风险衡量方法,通过对基金资产的风险水平进行较为精确的计算,来对传统生命周期基金进行一些设计上的修改。

  风险价值VaR(Value atRisk)技术是目前市场上最流行、最为有效的风险管理技术。VaR代表未来收益的分位点,假设一个资产组合未来一段时间内的收益为X,它的分布函数为F(x)=P(X≤x),那么置信水平为p的VaR为:

  上面第一个等式是VaR的显式表达式,第二个式子更方便于VaR的直观理解。实际上上述VaR计算包含两个参数,一个是置信水平p,另一个是评估VaR的期限。如果一个资产组合的单日VaR为100万,置信水平为99%,那么就说明在接下来的一天该资产组合单日亏损100万的概率为1%,平均100天发生一次;如果该资产组合的月VaR为1000万,置信水平为95%,则说明下月该资产组合亏损1000万的概率为5%,平均20个月发生一次。

  VaR的计算方法按照概念可大致分为两类。一种是假设X满足某种分布(通常使用正态分布或者t分布),估计该分布的参数从而确定分布函数,然后求分位点;另一种是对X进行抽样,以样本的分位点作为估计来确定整个分布的分位点。第一个方法被称为参数法,第二个方法被称为模拟法,进而又包括历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。在本文中,我们采用蒙特卡洛模拟法,根据原RiskMetrics(现MSCI)的资产组合VaR计算方法计算模拟组合的VaR。

  通过VaR这一风险估计方法,我们可以了解资产组合的实际风险水平,而生命周期基金的产品设计原理也就是实现资产组合的风险随投资者年龄的增长而递减。因为VaR是比风险资产仓位更好的风险指示指标,所以我们可以用投资组合的VaR递减代替风险资产仓位递减来实现生命周期基金的设计目标。

  生命周期基金一般为一个系列,每隔5年设立一个产品,例如BNP Paribas InvestmentPartners Lux旗下的生命周期基金系列的目标期限就以2015为起点,每5年设立一只基金直到2050年,不同到期期限的基金的仓位配置遵循事先设立的资产配置路径(glide path)。基于VaR的生命周期基金也可以采用类似设计,首先设定投资组合VaR值的下降路径,每隔一定年份设立一只基金。投资者根据自身退休时间或者风险偏好选择相应的基金进行投资。

  对应于同一个VaR值,投资组合的资产配置组合并不唯一,也就是说达到同一个VaR值有各种路径,因此需要有一个VaR调整的“起点”。这个“起点”可以由基金经理进行配置,根据基金经理的判断设定基金配置的资产种类以及配置比例,追求未来收益的最大化。

  基金经理设定的初始资产配置很可能无法达到产品设计的风险水平,如果该配置的投资组合VaR值超过了VaR下降路径所设定的VaR值,就需要将某些资产的仓位降低以降低投资组合VaR值;反之如果投资组合VaR值低于所设定的VaR值,就可以调整各个资产的配置比例提升投资组合VaR值。

  与一般的生命周期基金类似,随着时间距离目标期限的靠近按照设定的VaR下降路径降低投资组合的VaR值。

  对于基于VaR的生命周期基金,最为重要的问题就是对投资组合进行调整以使得投资组合的VaR值符合产品所需的风险水平。一种调整思路是直接将风险资产比重降低,一般来说风险资产和非风险资产相关度不高,因而这种方法是行之有效的。另一种思路是评估各个资产对投资组合风险的影响,根据评估结果对各资产比重进行调整。边际VaR(Marginal VaR)就是一个衡量投资组合VaR对于单个头寸暴露敏感性的指标,计算公式如下:

  假设一只生命周期基金准备成立,基金经理选择沪深300与中证全债作为两类资产(假设有相应标的)进行配置,初始两者配置比例为1:1,基金设定置信度为95%,初始风险水平为月VaR=5%。

  图3 2012年不同月份生命周期基金股票和债券资产配比 资料来源:海通证券金融产品研究中心

  上图显示了在2012年不同月份成立这只基金股票和债券两类资产的资产配比情况,横坐标201201表示2012年1月1日基金成立。可以看到,2012年1月股票资产配置比例最低,为47.40%;2012年8月股票资产配置比例最高,为67.70%。之所以出现不同月份配置比例的不一致是因为不同时间段股票市场显示出的风险水平不一致,在风险水平较高的时期,需要降低风险资产的配置比例以达到VaR 5%的水平,而在市场风险水平较低的时期,则需要提升风险资产配置比例达到VaR的要求。

  接下来我们通过一个例子了解不同的初始风险水平(VaR值)会导致的产品配置比例变化。假设产品初始投资组合包含5类资产,分别是上证综指、深证成指、中债国债总财富指数、中债信用债总财富指数以及黄金9999,初始配置为各占20%,于2012年年初成立。置信度为95%,当月VaR为5%时,各资产的配置比例如图5;当月VaR为4%时,各资产的配置比例如图4。

  从配置比例图可以看到,月VaR为5%相较于4%能容忍更大的风险水平,因此在资产配置上可以配置更多的股票仓位,股票仓位(深证成指与上证综指)占比达44.10%。而VaR设定为4%时股票仓位仅35.10%。

  当一只基于VaR的生命周期基金开始运作,接下来要做的就是基于初始设定的VaR下降路径降低投资组合的VaR值。在调整过程中,我们可以采用类似传统生命周期基金直接降低风险资产配比的方法,也可以基于我们前面提到过的边际VaR降低对投资组合VaR值贡献最大的那类资产的配比。

  同样假设产品初始投资组合包含5类资产,分别是上证综指、深证成指、中债国债总财富指数、中债信用债总财富指数以及黄金9999,初始配置为各占20%,于2012年年初成立。置信度为95%,初始月VaR为5%,经过一年时间降至4%。

  上图为采用等权重降低风险资产比例的方法得到的2012年资产配置路径。该方法将黄金9999、深证成指、上证综指归为风险资产,当实际VaR高于所设定VaR时等比例降低三类资产的仓位;当实际VaR低于所设定VaR时等比例增加三类资产的仓位。

  上图为采用基于边际VaR资产调整的方法得到的2012年资产配置路径。该方法不需要将资产分为风险资产与非风险资产,而是针对各个资产边际VaR的高低进行调整。当实际VaR高于所设定VaR时,降低边际VaR最高资产的仓位,增加边际VaR最低资产的仓位;当实际VaR低于所设定VaR时,增加边际VaR最高资产的仓位,降低边际VaR最低资产的仓位。

  两种调整VaR的方法均能实现VaR目标值,各有优劣。风险资产等权重的调整方法效率较低,在整个过程中调仓总和达到146.40%(A资产降低10%,B资产增加10%调仓总和为20%),而基于边际VaR的调整方法效率高,2012年调仓总和仅96.60%。调仓比例大也就会导致调仓成本更高。但是风险资产等权重调整方法能保持风险资产的比例,如不论VaR怎么变化,黄金9999、深证成指、上证综指三类风险资产的配置比例始终保持在1:1:1。资产配置比例是基金经理最初设定好的,可能基于预期收益最大化的考虑,在产品运行过程中不希望被改变。基于边际VaR的调整方法虽然调整效率高、调仓成本小,但是会改动资产的配比,如期初黄金9999、深证成指、上证综指的配置比例分别为20%、20.80%、20%,2012年8月三者的配置比例变为20%、35.10%、20%。

  我们选择上证综指、深证成指等5个股票指数作为权益类资产,中证全债、中证金融债等5个债券类指数作为固定收益类资产。置信度为95%,初始VaR设定为6%,至期末降至3%。VaR每月调整一次,每次下降0.028%,使得到期末刚好降至3%,调整方法采用基于边际VaR的调整。权益类资产初始配置比重为80%,固定收益类资产配置20%。各指数平均分配,即每个股票指数配置16%,每个债券指数配置4%。调仓费用计0.08%。

  作为对比,我们也按照一般的生命周期基金仓位下降的方法模拟计算这一阶段的净值。期初配置与VaR递减法完全相同,即权益类资产配置比例80%,期末权益类资产的配置比例降至34.80%,该仓位水平刚好与VaR递减法期末权益类仓位水平一致,保证两种方法资产配置终点一致。

  图8 实证1生命周期基金模拟净值走势 资料来源:海通证券金融产品研究中心

  从模拟结果来看,从2003年12月31日开始至2012年年末,采用VaR递减法的生命周期基金期末净值为2.15元,年化收益9.25%;采用股票资产递减法的生命周期基金期末净值为2.36元,年化收益10.03%。前者收益略低于后者。但是从风险水平来看,采用VaR递减法的生命周期净值波动幅度、最大回撤均大大低于采用股票资产递减法的生命周期基金。特别是在2007到2008年市场大幅波动时,通过VaR计算发现了市场风险大幅增加从而迅速降低仓位(见下图),而股票资产递减法只是简单的按照事先设定递减仓位,导致净值波动剧烈。如果此时该生命周期基金已经接近目标期限,将给投资者造成巨大损失。

  实际上,采用股票资产递减法的收益高于VaR递减法,是因为前者承受的风险水平高于后者,而从2004年至今A股市场是上涨的,因此更高的风险产生了更多的收益。如果我们以2007年末为起点往后计算,采用VaR递减法的生命周期基金净值上涨2.91%,采用股票资产递减法则净值下跌14.30%,对风险水平有更好控制的VaR递减法表现更为出色。如果将收益与风险都纳入考量,计算从2003年末至2012年末的两类方法夏普值,VaR递减法夏普值0.28,股票资产递减法夏普值0.21,前者优势十分明显。

  对于国内投资者,过去主要的投资对象是股票市场。从资产配置的角度来说,将一种与资产组合中其它资产负相关或者低相关的资产加入资产组合,将起到分散风险平抑组合净值波动的作用。对于股票市场波动尤其大的国内市场,引入多资产进行投资组合配置就显得更加重要。

  传统的生命周期基金主要配置债券资产和股票资产,降低风险主要是降低股票资产的比重。这类产品如果想再引入别的类型的资产,如何界定风险资产以及如何设定glide path就成为一个难题。基于VaR的生命周期基金不需要界定风险资产和非风险资产,glide path只需要设定成VaR递减,而不是主观的认定降低某类资产的比重就可以降低风险。因此,基于VaR的生命周期基金非常适合引入更多的资产构建资产组后。

  这里我们设定两类投资组合,一类是传统的股票和债券,分别以沪深300指数和中证全债指数代替;另一类则在股票和债券的基础上加入黄金9999和货币基金。通过历史回溯测试加入更多资产类别后投资组合的表现。回溯期为2006年至2012年,初始VaR设定为5%,每月调整一次,至期末降至2%。

  图10 实证2四类资产组合VS两类资产组合 资料来源:海通证券金融产品研究中心

  从2006年至今,四类资产组合的生命周期基金年化收益达到15.58%,而两类资产组合的生命周期基金年化收益为12.26%。从波动水平上来看,两者差别不大,前者月波动率2.76%,后者月波动率2.67%,但是四类资产的投资组合净值下行波动明显更小。

  但是我们也必须说明的是,并非引入资产就能提高收益降低风险。这个实例中由于引入了黄金资产,而黄金在期间处于牛市,因此理论上只要加入黄金总体收益肯定会提升。另外,生命周期基金的收益率与VaR的设定也有关系,当我们将初始VaR设定为4%后,两者的收益差别就变得很小。原因是过于严格的风险控制使得黄金头寸降至很低,对投资组合的收益贡献变小。

  这里我们重点比较不同的VaR值设定下,生命周期基金的表现会有何不同。我们以沪深300、中证全债、黄金9999、货币基金代表四类资产,置信度设定为95%。我们分别以月VaR 5%和4%为初始值,期末VaR值降至初始的一半进行模拟。在上一个实证过程中,我们只要求VaR递减,在这个实例中,我们设定在产品运作过程中任何一类资产的最高仓位不超过50%,最低不低于10%。这也是为了我们的模拟能够更加贴近投资的实际情况。

  图11 实证2生命周期基金模拟净值走势 资料来源:海通证券金融产品研究中心

  从模拟结果可以看到,初始VaR为5%的生命周期基金净值波动大于初始VaR为4%的生命周期基金,前者月波动率2.74%,后者仅为2.21%。由于承担了更多的风险并且风险资产在期间均大幅上涨,初始VaR为5%的生命周期基金从2005年末至今年化收益达到12.68%,而初始VaR为4%的生命周期基金年化收益为10.87%。但是从风险调整收益来看,前者夏普值为0.41,后者夏普值为0.43。

  图12 VaR=4%资产配置变化图 资料来源:海通证券金融产品研究中心

  图13 VaR=5%资产配置变化图 资料来源:海通证券金融产品研究中心

  从资产配置比例的变动来看,VaR 4%期初股票、债券、黄金、货币配置比例分别为25%、45.20%、19.80%和10%,VaR 5%的的配置比例分别为30%、50%、10%、10%。期末,VaR 4%四类资产配置比例为24.60%、10%、35%、30.40%,VaR 5%配置比例为30.90%、10%、30.40%、28.70%。必须说明的是,我们这里采用的是基于边际VaR的仓位调整,也就是说如果判断要降低整体风险水平,则减少边际VaR最高的资产,增加边际VaR最低的资产。前面已经对比过,采用这种方法调仓费用会降低,但是由于调整是集中于某类资产,因此各类资产比例会发生剧烈变化。

  基于VaR的生命周期基金设计思想与普通生命周期基金一致,随着投资者年龄越来越临近退休降低基金的风险水平。但是区别于普通的生命周期基金,基于VaR的生命周期基金通过计算投资组合的VaR,在运作过程中能根据市场的真实情况调整风险资产配置,以实现真正的风险递减过程。同时,VaR能直观的对风险水平进行刻画,让投资者清楚其资产面临的实际风险,而非模糊的仅以股票资产仓位代表风险。

  从我们的实证结果来看,相对于简单的股票资产递减,基于VaR递减的资产调整能很好的平抑基金净值波动,在市场大幅波动的情况下更好的保护投资者资产。虽然在市场上涨的情况下收益会有小幅下降,但是从综合风险和收益的夏普值来看明显更优。

  当然其中也存在一些不足或者需要改进的地方。首先该方法更适合于投资于被动管理型资产,因为这类产品相对透明,而主动管理型基金的风险可预测性不强、投资结构不透明,因此较难计算VaR值以及保证VaR值的延续性。其次,VaR的计算方法有改善空间,我们使用的是原RiskMetrics(现MSCI)的上世纪90年代的经典计算方法,如果有更加精细的模型,VaR的计算将更加精确。再次,VaR是每月计算一次,资产也是每月调整一次,这是因为要基于历史数据对未来一段时期各资产的协方差矩阵进行估计,过长的预测期会使得预测结果不可靠,但这样一来就会相对频繁的对资产配置进行调整。当然可以设定一个VaR容许波动区间来避免频繁的资产调整。最后,可以探讨是否更具预测性风险指标来衡量,提升组合的风险调整后收益。

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