公司资产结构与股票收益率关系研究

摘 要

目前,国内外对公司资产结构与股票收益率之间关系的研究相对少见。因此为了研究资产结构对公司股票收益率的影响,本文将从公司经营的基本要素的资产结构开始研究,这必然具有一定的研究价值。

本文为了研究资产结构状况与公司股票收益率之间的关系,从深圳交易所和上海交易所选取上市公司2017 —— 2019三年相关数据充当抽样样本,解释变量为资产结构,被解释变量为股票收益率,进而证实规范配置资产、充分利用资产是有效促进公司良性循环,提升上市公司股票收益率的途径。

关键字:资产结构,股票收益率,上市公司,实证分析

1导 论

1.1研究的背景及意义

1.1.1研究的背景

随着技术的不断发展,市场经济中一个自主运营的经济实体即公司,不论在资金利用、营运等方面都有了十足的掌控权,资产结构对公司的各项营运的影响也在凸显当中。

不过,现如今我国的上市的公司普遍地存在着资产结构的不合理性现象:

(1)固定资产、流动资产比例出现失衡。

我国公司依然是以银行的贷款为主要的融资结构,最近几年来间接融资处于主要的位置,不过直接融资的规模在近几年也处于上升阶段。具体而言,出于对本钱的考虑及其财务风险的思虑,固定资产的置办主要依附于银行的长期贷款,银行的短期贷款主要用来支付流动的资产;其次长期贷款是间接融资的重要来源 ,会导致更多的固定资产。太多固定资产阻碍流动性,以至于会提升公司营运风险,危及公司稳健经营。

(2)内部结构对资产来说不合理。

一是固定资产内的构造不太合规。在长期的旧的体制之下,公司办成小社会,会招致公司生产用的固定资产投入缺乏,影响公司的生产效能及其技术程度的进步。二是流动资产内的构造不合规。应收账款的比例高、存货周转缓慢、产成品积压严重等等流动资产结构的不合规的现象致使公司会陷入 流动资金严重的缺乏的状况,直接将危害公司的稳健经营。

随着时代进步以及加强后的市场机制,资产结构问题对企业的生存与发展产生了巨大的影响力度。 如今我国的上市公司的利润不是很高,因此了解资产结构与股票收益率之间的关系将有助于公司找到一种更有效地优化资产结构,通过资产结构优化来改善股票收益率的方法。

1.1.2研究意义

基于资本市场的数据,研究人员进行了大量勘探,但关于公司资产结构和股票回报之间的关系的文献很少。所以说,把理论与实践相结合,考察和分析资产结构与中国上市公司股票回报的相关性具有积极的实用意义。更准确地反映在:

为提高我国公司资产品质,需要探索资产结构。经济可持续发展的基础在于资产, 最近几年国有企业加强了内部控制,逐步扩大了资产管理的规模。资产质量对公司的经营能力非常的重要;公司运用一切必要的手段进行适当的投资、生产和管理,以保证资产的经营质量,减少和避免资产管理地风险,增强资产的质量,达到提高公司的整体经营的效果。

(2)公司经营的资产种类繁多,不仅考虑项目及类型特性,以及它们在生产过程中的不同角色。资产控制也是复杂的项目,只有当资产结构的分析属于另一个项目范畴,补充分析时才能对其进行有效地管理。

(3)合理合规地资产结构可以实现完全功能化,获得更高的利润。资产分析是加强资产管理、提高经济效益的重要领域。对业务投资结构和相关问题的关注将有助于及时发现问题,从而确保业务的继续。

1.2国内外文献综述

通过研究资产结构和股票收益率之间的关系,以及国内和国外科学家的研究结果,为便于企业比较,经常利用股票收益率作为股票价格的代表指标。

Daniel W.Collinsetal(1997)表明公司的资产结构指标,及其股价的相互关联,凭借探讨分析X1953-1993连续四十年的有效数据总结出了下述的结论:其一,该文发现所选取的公司的资产净值以及表现财务收益的指标一起发挥功能促进股票价格呈现上升走势;其二,在选取的这连续40个年头里,股票的价格取决于会计的盈利情况,然而股票的价格上涨情况取决于净资产的变化,其净资产对价格的上涨影响远远超过会计盈余的影响力度。

Beaver w.h.(1981年)选取1961至1965年连续五年的上市公司数据,其中所选上市公司是从纽约证券交易所里选取的,共计选取了上市的一百多家公司进行汇总分析,经过相互比较一番分析了盈余及非盈余的告示期间股票价格动荡的程度后得出如下的结论:盈余的公告期间的股票价格波动幅度的均值要远远地比非盈余的高,大约高出百分之六十七的水平,这样来说就表明了财务信息的公开透明度能够让进行投资的人对企业的收益水平的未来期望发生一定程度上地改变 ,从而依据这些个信息以此来对应的调节和整理自己的战略投资计划。

霍普伍德和奇科夫(1988年)苦苦钻研分析了X的许多家上市的企业的三十八个会计指标,以此来得出X的上市公司非盈余财务指标对股票的价格的影响的结论,其分析表明股票价格的变动受非盈余的财务指标的影响。

查理特尔(1999年)通过研究从1991年开始,截至1997年共计七年的数据,选取在深圳和上海证券交易所上市的所有公司,总结出一个被证实的结果:股票收益率可以作为公司资产结构的一个指标进行反映。

此外,我国还有许许多多地学者以及研究人员对该指标与股票价格的相关关系进行了很好地探讨分析。如愧国爱等等一些人通过传统的方法以上海的股市作为研究的对象研究了资产结构指标与股票价格的相关性的方方面面,证实了财务信息的改变影响着股票的价格发生一定的变化。

1.3研究的主要内容及方法

1.3.1研究的主要内容

全文总共划分为四部分:以导论为起始章节;以研究设计及其进行样本的描述为第二章,本章内容主要是围绕我国的上市公司的资产结构与股票收益率的相关性的研究的假设,进而选取相应地样本,建立回归模型,以此为依据描述样本;分析两者之间的相关性 ,得到回归结果进行阐释说明为本文的第三章内容;以上述讨论得出研究的结论, 随后,提出了相关措施,最后研究的前景是结束篇。

1.3.2研究的主要方法

通篇文章依据上海和深圳两市的证券交易所从中随机选取了共计400家的我国上市公司的连续三年的相关数据进行分析,数据起始时间为2017年,以2019年数据结尾,主要运用之前所学到的SPSS软件进行统计分析我国公司的资产结构对股票收益率的影响关系如何,并且对得到的结论进行说明解释,提出应对措施,以此达到未来企业蓬勃发展的目的。

1.4研究的重点及其难点

1.4.1研究的重点

本篇文章重点在于针对我国已经上市的一些公司的资产结构与股票收益率之间的关系进行讨论,探讨的方向就是要明确我们选定的结构指向标准和权衡公司股票收益率之间的是否存在所谓的线性关系。假设存在这个线性关系,他们中间的关系究竟如何,所以,本篇文章的侧重点就是要解决和分析下面的这几个问题:第一点是对我们所选取的样本。它的地区,跨度和大小,不同的行业划分标准,对他进行选择和明确;第二点是选择一个合适的研究方法:第三点是建立一个可以处理样本数据的模型,第四点是针对我们所研究的成果,进行一个科学的解释和详细的说明,并且对于我们很多的上市公司内部的资产结构的优缺点以及现状提出一份合理化的参考。

1.4.2研究的难点

对选取的数据的判断及其处理,资产结构指标的选择与股票收益率关系的建立分析均是通篇文章研究的困难之处。

1.5研究创新和局限

1.5.1研究的创新

在我国,一些已经上市的公司的资产结构对于股票的收益率是否会产生一些影响,产生的话,会有多大的影响都值得钻研考虑。现如今,这些上市公司急需想解决的问题在于怎么样才能通过调整自己公司的资产结构来实现股票收益率的涨幅。我们国家对于这方面的研究非常少,尤其是理论的研究和实证的研究。本篇文章鉴于国内对于这方面的研究比较少,所以总结国内外学者对于股票收益率率和公司资产结构的方面。将400家上市公司的资料进行整合收集,研究和讨论他们连续三年的数据报表,把原来人们习惯用的定性分析,去定向分析方面扩展,实现一个新的突破,这项突破将会对我们国家很多的上市公司资产管理有非常大的帮助和支持。

1.5.2研究的局限

保证样本具有代表作用,并证实指标具有表率作用,本篇文章的主要困难就在于选取样本的方方面面。因为研究实力受到限制,致使选取了相对较少的样本,所以讨论时不区分区域、部门等条件进而探讨,使得成果与现实的情况在一定程度上不能完全的吻合。

2理论基础、研究设计及其样本描述

2.1理论基础

现金资产表现出企业的变现能力,其占比越高,则表明企业变现能力越强,企业营收较好,进而会提升公司的股票收益率。上市公司的财务报告数据表明,许多公司的收入增长反映在大量的应收账款中,而并未真正反映在现金流量中。 下游客户或分支机构遇到经营困难后,大量的呆账积累往往导致相关公司的当前业绩面目全非。 因此,在日常财务管理中,应始终关注上市公司应收账款的账龄,并应注意应收未收账龄超过一年的应收账款。 期限超过两年,存在不可恢复的风险。受应收账款持续增加的影响,许多公司的收入表面上持续增长。 对于普通投资者而言,公司收入的持续增长就像是持续变大的馅饼一样。 随着增长,此类公司通常会被收购或增持,但实际上,它们背后隐藏着某些风险。 当应收账款的增长率大大高于收入的增长率时,上市公司只可能获得表面的财富,主要由于应收账款的激增意味着大量资金被客户或关联公司利用。 或者,如果关联方面临资金紧张或偿还不及时的情况,将直接导致公司应收账款的逾期未付,大额坏账的提取很可能导致当前业绩的损失,势必会影响公司股票收益率。

如果存货资产比总资产的比率过高,不仅公司资金的积压会增加,而且由于市场条件的变化,存货价格也可能会大幅波动。 根据会计准则,公司准备降低存货折扣的风险非常高,并且会影响公司的盈利能力,因此保持存货与公司总资产的比率稳定而适当是很重要的,这将有利于股票收益率发展,有利于公司发展壮大。固定资产比重过于高,说明公司的流动性较为差,变现能力低下,企业偿还债务的能力就差,必然影响股票收益率趋势发展。在会计意义上来说,无形资产的增加相当于无形资产的增值,表明公司的软实力在增强,行业的竞争力也在增加,股东便会看到公司的实力,进而提升股票收益率。

2.2研究设计

2.2.1研究假设

假设现金资产占比与股票收益率呈正比例关系。假设应收款项占比与股票收益率呈反比例关系。假设存货资产占比与股票收益率呈反比例关系。假设固定资产占比与股票收益率呈反比例关系。假设无形资产占比与股票收益率呈正比例关系。

2.2.2变量选择

从实证分析的角度来看,为获取中国上市公司资产结构与股票收益率之间的相互关系,选择合理的自变量和因变量指标是研究成功的关键所在。

表2.1 自变量表

自变量项目 X 注释
现金资产占比 X1 现金资产/总资产*100%
应收款项占比 X2 应收款项/总资产*100%

(应收款项=应收账款+应收票据+应收利息+应收股利+其他应收款+预付账款+应收补贴款)

存货资产占比X3存货/总资产*100%
固定资产占比X4固定资产/总资产*100%
无形资产占比X5无形资产/总资产*100%

表2.2 因变量表

因变量项目 Y 注释
股票收益率 Y 股票是股份公司发行的所有权凭证,是股份公司发行的证券的一种,旨在向各股东募集资金。作为所有权的凭证,持股方可获取红利和股息。 每股股票均代表股东对公司拥有一个基本单位的所有权。 每家上市公司都会发行股票。当股票的内部收益率高于投资者所要求的最低报酬率时,投资者才愿意持有该股票。

公式为:股票收益率=收益额/原始投资额*100%

2.2.3模型建立

本文研究主要是证明资产结构指标与股票收益率指标的相关关系,通过建立模型的手段证实 , 以此更好的考察资产结构与股票收益率间的关系。

本文选取的 一元回归模型如下:

表2.3模型

Y=β0+βXi+μ
Y代表股票收益率
Xi(i=1,2,3,4,5)代表资产结构指标;

X1代表现金资产占比;X2代表应收款项占比;

X3代表存货资产占比;X4代表固定资产占比;

X5代表无形资产占比

β代表回归参数;

μ代表随机误差。

2.3样本描述

2.3.1样本选取

(1)样本选择遵循的原则与方法

样本的选择所需要遵照以下原则:

①本文选择的文本对象主要是上市公司,并且持续三年都在证交所交易;

②因为ST公司持续有着一些比较大的异常,上市的一些公司为了保障这些自己的壳资源,一般都是经过相互关联的一方的交易,来实现增加盈收。所以说这些公司所做的年报数据,一般来说不值得参考,所以,在本文的论证数据中,将ST、PT公司排除在外。

③再说金融这相关的上市公司,由于我国金融上市公司总量太少,而且金融类的公司资产组织结构与其他行业有着很大的区别,所以这类公司不做实证分析。

④最后排除掉有极个别上市的公司内部数据资料不全。

选择的方式方法如下:将上海和深圳两个城市的上市公司进行统一的编码编号,并且采用抽签这个方法将上海和深圳两个城市的上市公司从2017到2019年三年一直是上市的状态的公司里面分别选取200家上市公司作为样本,共计400家。

(2)数据的来源

本项专题讨论研究用到的数据基本都是来自于沪、深的证券交易所,因为有年度跨度的一些因素,这就会导致缺失很多的公司,主要原因在于他们年报在上交所或者深交所的时候,缺失了。所以为了本文的严谨性,于是在巨潮咨询网去寻找更多支持研究的资料。

2.3.2样本的总体描述

地区表2.4 八大综合经济区分类样本数

经济区 样本个数 百分比
东部沿海综合经济区 83 20.75%
南部沿海综合经济区 72 18%
北部沿海综合经济区 62 15.5%
东北综合经济区 38 9.5%
大西南综合经济区 45 11.25%
大西北综合经济区 21 5.25%
长江中游综合经济区 52 13%
黄河中游综合经济区 27 6.75%
合计 400 100%

行业成分

表2.5 行业成分

行业 样本个数 百分比
制造业 232 58%
批发和零售贸易 27 6.75%
信息技术业 20 5%
房地产业 23 5.75%
电力、煤气及水的生产和供应业 17 4.25%
交通运输和仓储业 24 6%
传媒与文化产业 5 1.25%
农林牧渔业 8 2%
综合类 23 5.5%
采掘业 5 1.25%
建筑业 6 1.5%
社会服务业 11 2.75%
合计 400 100%

3资产结构与股票收益率的相关性分析

对400家样本数据的三年指标值进行一元线性回归分析采用SPSS软件, 以得到准确结果。最初的时候,采用三年数据的相关系数,以及判定系数R²来分析;然后的话采用F检验值观察其显著关系;最后也是重中之重的一步,采取T检验值、显著性概率来判断变量间的相关性,并进行显著性检验。

相关系数R 相关系数R是一系列样本的观察结果,将两个或多个变量进行比较,以查看它们所代表的随机数学之间的关系。 如果相关系数接近1或相对较大,那么他们之间就有很强的相关性。换而言之,他们的相关系数接近0,或者说绝对值就是0,那么他们的相关性就不存在。
判定系数R² 判定系数R的平方是用于在判断这个回归方程的拟合度,它是用来表示在总离差平方和中它自己所占有的权重。是用于检测回归直线和我们所选择的样本它的观测值之间的拟合度的重要参考标准。
F检验值 通过F的检验值来用于检验模型总体是否存在显著的线性关系。F的检验值它的值比较少的时候,说明X与Y的线性关系很微弱;如果他的值很大,则意味着他们的线性关系很强。所以当检验值越大的时候,模型的线性关系,是更加显著的,同时,这个模型线性关系显著,不能代表所有的解释变量相对于被解释变量来说,全部是显著的。
T检验值 通过T检验,分别对每一个解释变量进行一个显著性检验,是为了控制变量分别进行解释,当其他所有的解释变量都没有变化的时候,这个回归系数所对应的解释变量能不能对这个所谓的解释变量有着一些比较明显的影响。一般来说,这个检验值的绝对值越大的话,说明这个变量越明显。相比这个被解释变量而言,解释的能力就越强,这个时候也能用Xi的概率值来检验。

本篇文章采用的SPSS软件来分析,得到的资产结构的一些指标和股票收益率之间的检验值和判定系数和显著性概率以及他们的关系数。下面我们来分析这个上市公司在不同的年度中,他们的检验值和判定系数和显著性概率以及他们的关系数来整理分析它们之间的显著性,它们的相关性和它们的拟合度。

3.1现金资产占比与股票收益率的相关性分析

将股票收益率的所有指标依次套入到Y=β0+βX1+μ,以此获取数据如下表:

表3.1 系数表

系数

指标

相关系数R判定系数R²
201720182019201720182019
X1与Y0.0970.0560.0140.0110.000-0.002

表3.2 检验值表

系数

指标

F值显著性概率T值
201720182019201720182019201720182019
X1与Y3.8591.1970.0660.0500.2750.7971.9641.0940.257

从上表可知,X1与Y呈现出正相关的关系,与假设相吻合。

3.2 应收款项占比与股票收益率的相关性分析

将股票收益率的所有指标依次套入到Y=β0+βX2+μ,以此获取数据如下表:

表3.3 系数表

系数

指标

相关系数R判定系数R²
201720182019201720182019
X2与Y-0.093-0.085-0.0760.0060.0050.003

表3.4 检验值表

系数

指标

F值显著性概率T值
201720182019201720182019201720182019
X2与Y3.4352.8712.2950.0650.0910.131-1.853-1.649-1.515

从上表可知,X2与Y呈现出负相关的关系,与假设相吻合。

3.3 存货资产占比与股票收益率的相关性分析

将股票收益率的所有指标依次套入到Y=β0+βX3+μ,以此获取数据如下表:

表3.5 系数表

系数

指标

相关系数R判定系数R²
201720182019201720182019
X3与Y-0.142-0.153-0.1720.0180.0210.027

表3.6 检验值表

系数

指标

F值显著性概率T值
201720182019201720182019201720182019
X3与Y8.2119.50412.0740.0040.0020.001-2.866-3.083-3.475

从上表可知,X3与Y呈现出负相关的关系,与假设相吻合。

3.4 固定资产占比与股票收益率的相关性分析

将股票收益率的所有指标依次套入到Yt=β0+βX4+μ(t=1,2,3,4,5),以此获取数据如下表:

表3.7 系数表

系数

指标

相关系数R判定系数R²
201720182019201720182019
X4与Y-0.107-0.078-0.0840.0090.0040.005

表3.8 检验值表

系数

指标

F值显著性概率T值
201720182019201720182019201720182019
X4与Y4.6122.4102.8220.0320.1210.094-2.148-1.621-1.680

从上表可知,X4与Y呈现出负相关的关系,与假设相吻合。

3.5 无形资产占比与股票收益率的相关性分析

将股票收益率的所有指标依次套入到Yt=β0+βX5+μ(t=1,2,3,4,5),以此获取数据如下表:

表3.9 系数表

系数

指标

相关系数R判定系数R²
201720182019201720182019
X5与Y0.0870.0600.0520.0050.0010.000

表3.10 检验值表

系数

指标

F值显著性概率T值
201720182019201720182019201720182019
X5与Y0.1990.4600.0840.6560.4980.773-1.310-0.454-1.676

从上表可知,X5与Y呈现出正相关的关系,与假设相吻合。

4研究结论、对策建议及研究展望

4.1研究的结论

通过上述努力的结果,我们用下面表格清晰明了的说明其相关性:

表4.1 相关性表

相关性 Y
X1 +
X2
X3
X4
X5 +

注1):“+”表示正相关关系,“-”表示负相关关系;

4.2对策建议

综上所述,所分析的两大指标在我国国内没有过于明显的关系,所以我们目前也不能确切地通过其相关性来说明它们会产生怎样的作用,这种情况的发生,大都是股票的收益比率受到多种因素影响,而本文我们分析的资产的结构只是一个小的影响元素。不过,我们足够可以从分析中得到一些启发,总结出股票的收益比率的变化大趋势,比如说我们可以适当加大主营业务的投入等等,促进公司较积极向上的发展。

4.3 研究的展望

出于能力有限的原因,本文分析的数据仅仅参考了最近三年,况且是比较笼统的分析了我国国内已经上市的公司,并没有具体性选择,针对某一单独行业进行细节性的分析。不同行业企业的资产的构造常常大都具有比较明显的区别,区别之下,股票的盈收比率也大相径庭 。另外呢,与资产结构相对应的当属负债结构,应将其视为组合体,进而分析它们对股票盈收比率的作用如何。

股票收益率可由很多因素导致变化,不仅包括财务方面的因素,而且包括非财务方面的因素。所以条件应允的话,我们还要进一步分析非财务方面,以全面综合做出考察。

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致 谢

光阴飞梭,不知不觉大学时光将要拉开序幕,在这美好的城市,如歌的岁月,在心底留下的,是美好的回忆。

论文的整个创作过程得到了导师刘进老师的悉心的指导。导师渊博的学问和独到的思维见地启发和帮助了许多,由衷感谢。

在校期间,感谢学校所有任课老师对我的专业理论知识的培养,中西方文化的融合、思想的激荡,都赋予了我无穷的灵感和启发。感谢全部的授课人民教师对我的辛勤培养。

在论文创作过程中, 好友激励和赞同也同样给予了我最 温暖的动力, 与同学的讨论使我对相关领域的知识的理解更加透彻,同样在数据收集和硬件支持上也给予了我莫大的帮助。俗话说相遇是人生最美好的,最难得的是重逢,期待以后我们再度重逢!

最后,我要感谢我辛勤劳作的父母,不论如何他们一如既往对我学业提供支持,给予我无私的爱,让我无比幸福,所以未来的日子里我应该好好报答父母养育之恩。

公司资产结构与股票收益率关系研究

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