基金分红范文

导语：如何才能写好一篇基金分红，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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1、基金分红的时间是不一定的,分红必须满足几个条件:投资当期有收益；投资当期收益可以弥补以前亏损；分红之后基金净值不得低于1，这个时候基金就可以分红了，所以这个基金分红的时间是不一定的。

2、基金分红有现金分红和红利再投资两种方式，一般这个在购买的时候就会约定，如果你没有特别说明的话就会默认为是红利再投资方式，基金分红是按份来分的；现金分红就是分现金给你，红利再投资就是分相同于那么多金额的基金给你，增加的是你持有的基金份额。

（来源：文章屋网 ）

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清楚了解分红条款

基金分红是基金实现投资收益后，将其分配给投资人。一般来说，基金可以选择任何时间进行分红，但实际中基金通常做法是积累一定的数量的收益后再进行分红。基金的收益分配政策会有所不同，除了符合法规要求外，也有各自的考虑，投资人应关注招募说明书中的收益分配条款。

例如收益分配的次数，每只基金都有些差别，你可以查看最近的更新公告或咨询基金公司的客服人员。又如每只基金对“符合有关基金分红条件”的注释，有的基金只要满足净值大于1元的条件，而有的基金必须满足基金当年实现收益。

货币市场基金收益分配的时间相对固定。《货币市场基金管理暂行规定》中规定货币市场基金应当每日进行收益分配，多数基金则会选定每个月中固定的一天集中支付收益。

分红的封闭式基金受追捧

去年9月1日，基金泰和与基金分红双双分红，成为2006年率先实现年内分红的基金，成为去年市场最闪亮的两只基金，11月是封闭式基金分红改制的创始月，多家基金公司将旗下封闭式基金的分红方式由“每年分配一次”改为“每年度至少分配一次”。基金修改分红契约和实施分红的举动使封闭式基金行情不断延续升浪。2007年上半年刚刚结束，封闭式基金在年中分红的预期下酝酿着下一轮行情。投资者为何追捧即将分红的封闭式基金?

与开放式基金不同的是，封闭式基金不能通过赎回来获取现金收益。购买封闭式基金的投资者获利的渠道包括二级市场赚取资本利得和现金分红。然而，历史上国内封闭式基金净值长期徘徊在面值以下，老持有人还要面临基金长期高折价率的尴尬。因此，在丧失流动性、长期收益无法得到保障的时候，现金分红满足了部分投资者落袋为安的需求。同时，目前国内封闭式基金如果增加换手率，将收益兑现分配给投资者，预期的现金分红将十分可观。此外，封闭式基金分红理论上可以扩大基金的折价率，这无疑提高了绩优封闭式基金的吸引力。不容忽视的是，封闭式基金分红后可能会出现填权迹象，这是投资者热情追捧的结果。

走出开放式基金分红的误区

基金分红后，基金净值会下降。例如基金分红前的净值为1.1元，分红0.01元后基金净值会下降为1.09元。有些人认为由于分红后基金净值下降，基金比较“便宜”，因此分红后购买比较划算。特别是今年上半年多家基金公司对旗下基金实施大比例分红，净值1元的基金着实令不少投资者怦然心动。其实，这是一种误解。

假设在权益登记日和红利再投资日之间市场没有波动，那么投资者无论是在分红前购买还是之后购买，其拥有的资产没有差别。这是因为，虽然分红前购买可获得分红并转换成基金份额，但分红后购买由于基金净值下降，同样的申购金额可购买更多的基金单位。当然，现实中基金净值会由于市场波动而发生变化，从而导致分红前购买和分红后购买所拥有的基金资产略有差别，但在市场波动不大的情况下，这种差别并不大。

例如，你投资10000元购买基金，分红前基金净值为1.1元，申购费率为1.6％，从而可获得10,000/[(1+0.016) ×1.1]=8947.75份基金单位。假设基金实施每10份基金单位0.25元的红利分配时，分红后基金净值下降为1.1－0.025＝1.075元，你会获得8947.75×0.025＝223.69元，即可转换成208.09份基金单位，这时你共有9155.83份基金单位。如果分红后购买，你可购买的基金单位也是10,000/[(1+0.016) ×1.075]=9155.83份。

现金分红与红利再投资

基金通常会把已经实现的收益向投资人进行分配。分红的基础为“基金净收益”，即基金的收入回报和通过卖出证券实现的资本回报，减去依法可以在基金收益中扣除的费用后的余额。按照目前有关规定，分红有两个约束条件：一是基金投资要有已实现的净收益，二是分红比例在一年中不得低于已实现净收益的90%。

对于分红方式，投资人有两种选择，一是分配现金；二是再投资，即将分得的收益再投资于基金，并折算成相应数量的基金单位扩大投资规模。对于这种方式，基金公司通常情况下不收取申购费，鼓励投资者继续投资该基金。不同的分红方式将影响投资回报率。投资者常常会提出疑问：用累计净值计算的回报率与晨星的计算结果有出入？投资人应当留意，晨星对基金回报率的计算前提是假设红利再投资。因此，如果你采用现金分红形式，将分红投资于别处或者进行消费，那么你的实际收益会与回报率的计算结果有所差异。

1.现金分红方式计算回报率

假设期初投资者购买基金A份，期初基金单位净值为Nb，期末基金单位净值为Ne，期间基金实施分红，单位份额分红D元，该投资者选择的分红方式为现金红利。如果投资者在期末选择赎回，如何计算该基金的回报率呢?

如果选择现金分红形式，不考虑申购和赎回的影响，投资者最终的收入是A(Ne+D)元，投资回报率是[A(Ne+D)]/[ANb]-1，即(Ne+D)/Nb-1。这就是投资者最熟悉的累计净值计算的回报率公式。

2.红利再投资计算回报率

红利再投资的假设前提是将分得的收益再投资于基金，并折算成相应的基金份额。细心的投资者一定会发现，基金分红的公告中常常会公布将分红用于再投资的计算日。依据上面的例子，假设红利再投资日的基金净值为N，则分红折算成相应的基金份额为AD/N，投资者最终持有的基金份额为（A+AD/N）。不考虑申购和赎回的影响，投资者最终的收入是Ne（A+AD/N），对比期初的投资额ANb，基金的回报率是[Ne(A+AD/N)]/ANb-1，化简后的回报率公式为：[Ne(1+D/N)]/Nb-1。

如果期间分红多次，我们再来计算回报率：

总回报=(Ne/Nb)×(1+D1/N1)×(1+D2/N2)×……×(1+Dn/Nn)-

1其中：Ne和Nb分别为期末和期初单位资产净值；

D1、D2、Dn分别为第1次、第2次、第n次单位分红金额；

N1、N2、Nn分别为第1次、第2次、第n次红利再投资日的单位净值。

如何选择基金分红方式

通常情况下，现金分红可以拿到实实在在的现金，满足投资者“落袋为安”的心理。

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1000亿人民币的体积大约为1016.4立方米，可以塞满3栋层高3米、面积120平方米的单元房；1000亿人民币要是铺在10米宽的路面上能铺1268公里，可以从北京一直铺到上海；1000亿人民币重量大约3500吨，载重35吨的擎天柱大卡车能装100辆。

1000亿，就分红而言，多少有些不可思议，因为国内管理资产规模超过这个数字的基金公司仅有12家。（数据来源：wind）

1000亿，这就是国内基金行业领先者华夏基金带给投资者实实在在的分红回报。公开数据显示，截止2014年11月21日，华夏基金成立以来分红额达到1005.95亿元，是国内首家分红额超千亿的基金公司。自此，华夏基金再次创造历史，载入基金史册。

创造历史，源于一心

1000亿是一个值得驻足回首的数字，也是一个令2000万投资者难忘的数字，它代表了国内基金行业在回报投资者方面所达到的规模高度和专业深度，这一刻度也显示出国内基金行业所达到的管理水平。

众所周知，基金分红是将基金收益的一部分以现金方式派发给基金投资人，如果基金没有收益，或者基金收益不能弥补前一年的亏损，亦或是单位净值低于面值，都不能进行分红。在这些苛刻的条件下，华夏基金能够实现常年分红，且达到千亿级别的分红规模，这不仅是一家基金公司的胜利，更是广大投资者和中国资本市场的胜利。

1998年4月，华夏基金在北京成立，在这之后的16年中华夏基金伴随中国资本市场蓬勃发展，并始终坚持“为信任奉献回报”的初心，践行一切以持有人利益为核心的经营宗旨，把回报投资者信任的理念真正落到实处，融入公司文化的血液中，量化为一个又一个看得见的数字和行业标杆――有史以来净值增长率最高的基金，连续7年管理资产规模行业第一，业内分红最多，为投资者赚钱最多的基金公司，等等。

只有这样的初心，才能塑造这样的基金公司和经营管理团队；只有为投资者创造远远超过1000亿的收益回报，才能分出1000亿级别的红利。

落袋为安，为投资者赚到钱是最大的欣慰

分红是一件令人高兴的事。可能有人认为，都是持有人自己的钱，提前把收益兑付而已。不过明知如此，当眼睛看到红利到账短信的一刹那，或者打开账户的一瞬间，投资者还是会为数字的跳跃变化欣喜不已。因为对于投资者来说，浮盈和落袋为安毕竟是两回事。

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“在当前的经济背景和市场认知下，在未来一到三个月，总体的操作建议是减少仓位的频繁变动，利用相对稳定的市场情绪做好相对收益，就有绝对收益，蚂蚁腿也是肉，聚沙也可成塔。”博时基金公司宏观策略部总经理魏凤春告诉《投资者报》记者。

一点一点做好相对收益，正是这样的操作思路，尽管今年上半年沪指震幅不到10%，然而，博时基金公司给基民的回报并不低。据Wind数据统计，在2014年1月1日至6月30日区间（以下简称“区间”），博时基金旗下一共有22只基金实施了分红，分红总额超过10亿元。其中，博时第三产业成长基金以5.8亿元的区间分红总额位列全市场上半年基金分红榜第七名。

22只基金分红超10亿

据Wind数据统计，截至6月30日，博时旗下已有22只基金实施了分红，分红总额为10.5亿元。

从区间分红情况来看，博时医疗保健行业基金分红最多，每10份单位分红1.3元。紧随其后的是博时第三产业成长基金、博时大中华亚太精选基金、博时主题行业基金、博时回报成长配置基金，每10份单位分红分别为0.99元、0.7元、0.53元、0.36元。此外，博时旗下的22只基金中，每10份单位分红在0.1元以上的有13只，在实施分红的基金中占比59%。

实施分红的基金大都取得了不错的业绩。以在博时基金旗下每10份单位区间分红额排第八名的博时亚洲票息收益为例，博时亚洲票息人民币从2013年2月1日成立以来， 已取得12.24%的收益，高于同类平均水平。值得一提的是，该基金今年以来表现也很突出，收益率为6.21%，同类排名为前1/13。

“未来中国宏观经济虽仍将面临压力，但出现系统性风险的概率较低。亚洲信用市场中高收益债券相对于投资级在收益率上的优势或将逐渐体现，特别是一些信用质量稳固、久期较短的中资高收益债券，即使在宏观压力仍然存在的情况下，随着时间的推移，其收益稳定性会逐步提高，无论从绝对回报还是从经过风险调整后回报的角度看都具备吸引力。”博时亚洲票息债券基金经理何凯告诉《投资者报》记者。

下阶段投资需要聚沙成塔

实施分红后的博时基金并未懈怠。据《投资者报》记者统计，截至7月8日，博时旗下61只产品，近三个月的业绩有57只为正收益。其中，博时稳健回报债券（LOF）A最高，近三月的业绩回报为6.77%。今年以来的业绩回报为5.88%，在253只同类基金中排名前四分之一。

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今年上半年，上证指数一直在1974点至2177点区间震荡，创下了有史以来最窄的半年箱体，并以下跌约3.2%收盘；沪深300指数也下跌了7.08%，在全球主要股市跌幅居前。但基金公司给投资者的回报却逆势而上，上半年基金分红反而同比增长44%。

谁是上半年最慷慨的“分红基金”？据Wind数据统计，截至6月30日，2014年上半年共有274只基金实施了分红，分红总额达到183亿元，与去年上半年127亿元相比，同比增加了44%。其中，银华优质增长基金、新华优选消费基金、易方达积极成长基金、华夏回报基金、华夏行业精选基金分别以17.89亿元、9.46亿元、8.38亿元、7.80亿元、7.22亿元的区间分红总额位居前五。

“尽管分红多少与基金的盈利能力之间并不存在绝对的‘正相关’，但在市场机会不多时，及时通过现金分红把投资收益锁定，至少展示了基金公司的避险能力。从这个意义上讲，今年上半年基金分红总额的同比增长，正说明了基金公司的日趋成熟与理性。”北京一位基金经理告诉《投资者报》记者，在今年上半年股市的窄幅下跌震荡中，基金现金分红可在一定程度上帮助投资者及时锁定投资收益，也有利于增强基金抗风险能力。

分红总额同比增长44%

尽管上半年的股市乏善可陈，但这并没有影响到基金上半年分红总额创出近三年来的新高。

据Wind数据显示，上半年各类基金累计分红335次，合计分红183亿元，较去年同期增长44%，创下了近三年来的新高。

从区间分红总额来看，共有43只基金分红总额超过1亿元。其中，上半年分红之王被银华基金旗下银华优质增长基金摘得，该基金于2014年1月1日至6月30日共分红3次，分红总额达到17.89亿元，在所有基金中最高。

此外，区间分红总额排在第二至第十名的单只基金依次为新华优选消费、易方达积极成长、华夏回报、华夏行业精选、基金金鑫、博时第三产业成长、华夏回报2号、泰达红利行业精选、银河银泰理财分红。其上半年分红总额分别为9.46亿元、8.38亿元、7.80亿元、7.22亿元、6.27亿元、5.80亿元、5.65亿元、3.78亿元、3.50亿元。

值得一提的是，华夏基金公司旗下有3只基金挤进了区间分红总额前十，每只分红总额都超过5亿元。上半年分红最多的10只基金合计分红达75.75亿元，占基金分红总额的41%。

从单位区间分红金额来看，排名第一的是银华交易货币，每10份分红金额达到32.1元，泰达红利行业精选、信诚盛世蓝筹、新华优选消费、长信内需成长、中海蓝筹配置、华夏行业精选、基金金鑫、富国天盈、银华优质增长依次排在第二至第十名，每10份分红金额分别为7.25元、3.7元、3.6元、3.0元、2.7元、2.5元、2.09元、2.0元、1.66元。

上半年实施分红的274只基金中，39只基金上半年分红次数在1次以上，占比14%。其中，去年混合基金冠军宝盈核心优势在今年上半年实施了4次分红，但每次分红比例都不大，每10份合计分红1.1元。“在市场处于胶着状态下，采取多次小额分红更有利于基金抵抗风险，锁定收益。”一位资深基金业人士告诉《投资者报》记者。

股基一季度分红动能较强

尽管基金分红一度被认为是把左口袋的钱倒到右口袋，乍看上去似乎并没有什么太大的意义。但是在左口袋存在较大风险时，把钱倒到右口袋未尝不是一种有效规避风险的办法。

“在目前沪深股市窄幅震荡下行的格局下，如果基金有分红意愿，那么就会积极兑现浮动盈利，有利于积小胜为大胜。”北京一家基金公司的投资总监告诉《投资者报》记者，在弱市阴跌中通过基金现金分红，至少能实现两个战略意图。首先，如果基金在前期累积了一定的收益，那么通过现金分红，一方面能让投资者感受到实实在在的回报，同时也能避免后市进一步下跌的风险；其次，基金公司不用担忧过高的净值引发持有人强烈的赎回愿望，而且由于目前从基金分配中获得的收入，暂不征收个人所得税，持有人也没有税收方面的负担。

不过，从一、二季度股票型基金、混合型基金等偏股型基金（以下简称“股基”）分红情况对比来看，股基分红动能正在逐步弱化。

据Wind数据显示，今年上半年以来，可纳入统计的655只股票型基金共计分红86亿元，占基金整体分红额度的47%，且较去年同期股基47亿元的分红总额同比增长83%。其中，一季度股基分红总额为74亿元，占今年上半年股基分红总额的86%。换言之，二季度股基分红总额仅12亿元，仅为一季度的16%强。

从上半年股基的业绩来看，数据显示，今年上半年，393只普通股票型基金的平均收益率为-0.82%，跑输去年同期0.65%的收益水平。而且收益率超过10%的基金产品仅有30只。

“一季度股票型基金分红总额较大，主要是基于去年股票型基金整体收益不错。”深圳一位业内资深人士告诉《投资者报》记者，对于股基来说，净值的上涨得益于自己所持有的股票组合中相关股票的上涨。然而花无百日红，在市场缺乏好的上涨机会时，把组合里收益不错的投资品种及时地获利了结，落袋为安，并以现金红利的形式回报投资人，这正说明了基金管理人的日趋成熟。

债基分红意愿增强

不过，与股基在二季度分红减少相比，从年初开始债市回暖，债券型基金（简称“债基”）分红意愿也大幅增强。据Wind数据显示，一季度债基分红总额并不高，只有8.7亿元。但二季度债基分红总额达到14.21亿元，增长了63%。

以上投摩根基金旗下债基为例，日前上投摩根基金旗下4只债基集中分红公告，根据公告，上投摩根四只基金此次分红的基准日为6月30日，上投摩根强化回报A类份额每10份分红0.1元、B类份额每10份分红0.07元；上投摩根双债增利A类份额每10份分红0.3元、B类份额每10份分红0.28元；上投摩根红利回报每10份分红0.1元；上投摩根天颐年丰每10份分红0.2元。

“良好的业绩是基金实现分红的前提。因为基金只有先具备净值高于面值这个条件，才有分红能力。从这个意义上讲，有分红能力且经常性给投资人分红的基金有相对较高的可投资性。”北京一位资深基金分析师告诉《投资者报》记者。

以年内已是第二次分红的上投摩根红利回报为例。据银河数据统计，截至6月30日，上半年上投摩根红利回报位列16只股债平衡基金第4名。尽管该基金多次分红固然是由于其产品设计了强制分红条款，到点分红，即在符合有关基金分红条件的前提下，每季每份基金可分配利润超过1分钱，就会启动分红，分红比例不低于可分配利润的50%。但是，没有良好的业绩支撑，再好的产品设计只是镜花水月。

超六成小比例分红

从今年上半年各只基金的分红比例来看，大比例分红基金寥寥无几。据Wind数据统计，截至6月30日，全市场2349只基金中仅有274只基金上半年实施了分红，其中每10份分红超过2元的不足9只，每10份分红超过1元的也仅28只，每10份分红在0.4元以下的基金数量为187只，占比高达68%。

分红总额靠前的基金均采用了大比例分红策略，排名前五的基金中，更有3只基金采取了大比例多次分红的策略。其中，排名第一的银华优质增长基金上半年分红次数为3次，单次分红比例为每10份分红1.66元；排名第三的易方达积极成长基金上半年分红次数为2次，排名第四的华夏回报基金上半年分红次数为3次，单次分红金额分别为每10份分红0.8元和0.9元。

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一年一度的中央经济工作会议已经结束,会议宣布在2010年政府将保持宏观经济政策的连续性和稳定性,继续实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策。在此次经济会议召开的前后,很多分析都含有比较强的乐观气氛。我们的分析希望提供一些不同的角度。

我们的目标应该是较快的经济发展,较多的就业机会和相对稳定的物价水平。而达到较快经济发展来自四个主要的推动力。首先是居民的消费,第二是企业的投资,第三是外部的需求(以净出口为代表,净出口等于出口减进口),第四是政府的消费和投资。

长期的观察和理论分析都认为,居民消费是一个稳定增长的经济变量,它主要决定于收入的增长。一些分析认为,中国的消费和储蓄、投资之间比例失调,存在结构问题。其实目前这种结构形成有其内在的合理性,因为这种结构是居民决策的结果,不是政府的力量可以改变的。政府可以通过减少税收来增加居民的收入,从而提高消费,但这在世界各国包括中国都不容易做到。

企业投资是波动较大的变量,利用投资的高速增长,可以达到较高的增长。但是中国目前面对的问题是投资过多,生产能力过剩,企业投资减少。由此2009年实施了财政刺激政策,加大对“铁公基”领域的投资,以前10个月的数据为例,投资中基础设施投资增长52.6%,铁路运输业增长87.5%,道路运输业增长50.7%,可以看出这三项的增速都高于整体增速(33.4%),因此其他部分的增速必然低于整体增速,如房地产开发投资同比增长17.7%。

除社会效益外,这些投资也会产生间接的经济效益,但投资回报较低。虽然有一些银行的资金配套,但目前还看不到建立在投资回报基础上的政府之外的投资大规模展开。财政刺激政策的本意是通过本身的投资将经济推出低迷,最终带动企业的商业投资恢复正常,成为经济增长的推动力。目前看来这还有较大的不确定性。

2010年的外部需求从净出口的角度分析,可能会比2009年好。2009年的净出口比2008年的净出口下降,对于经济增长是拖后腿的作用。但在2009年净出口大幅度下降的基础上,2010年可望有所增长,起到一定的促进作用。

这样问题的关键即在于2010年投资的增长是否会比2009年低,如果能够维持2009年的增长速度(30%左右),而净出口产生带动经济的作用,则2010年经济增长可能要高于2009年。如果2010年投资增长的速度减缓,而净出口带动经济的作用能够抵消上述投资的减缓,则经济的增长会和2009年持平。但如果不能抵消投资的减缓,则2010年的经济增长则是一个悬疑。

投资方面存在一些制约快速增长的因素,首先是财政投资的力度,一般而言,财政刺激政策到执行的后期都会出现力不从心的现象。最近,哈佛大学教授罗果夫和马里兰大学教授莱因哈特完成了一本书(This Time Is Different: Eight Centuries of Financial Folly),对过去800年来全球几乎所有地区的66个国家的主要金融危机状况进行统计分析,获得了一些重要的结果。该书发现,以二次大战后的历史为例,危机后,政府债务平均增加幅度是86%。政府债务激增主要是由于经济衰退的持续导致了税收的减少,同时亦 由于刺激经济的巨幅财政支出。

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关键词 近红外光谱；茶叶；品质测定；真伪鉴别

中图分类号 O657.3 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）04-0289-02

Recent Advance on the Application of Near-infrared Spectroscopy in Tea

NIE Yu-hong ZHOU Xiao-wei ZHANG Bei

（School of Food and Bioengineering，Zhengzhou University of Light Industry，Zhengzhou Henan 450002）

Abstract The main approaches of near infrared reflectance spectroscopy were introduced in this paper. Recent advance of near infrared reflectance spectroscopy on identification and detection of tea were presented.With the recent developments reviewed，the problems encountered were also discussed.The application prospects of near infrared reflectance spectroscopy in tea detection were analyzed.

Key words near-infrared reflectance spectroscopy；tea；determination of the quality；identification

随着社会发展和消费水平的提高，人们越来越注重身体健康，而茶叶作为一种良好的保健饮品也越来越被人们喜欢。当前对茶叶质量的检测多采用感官检验评审的方式。这种方式的弊端是评审的结果受评审场地，以及评审人员的知识水平、健康状况等因素的影响[1]。随着当前茶叶产业的迅猛发展，利用科学仪器对产业品质进行检测十分必要。目前，近红外光谱分析技术在茶叶的定性和定量检测中被广发应用[2]。

1 近红外光谱分析技术背景简介与发展现状

英国天文学家William Herschel在天文观察中发现了近红外光谱（near infrared reflectance spectroscopy，NIRS）[3]。美国材料检测协会（ASTM）将近红外光谱区定义为波长780～2 526 nm（波数为12 820～3 959/cm）的光谱区。近红外光谱具有吸收频率特征性强、受分子内外环境影响小、光谱特性更稳定的特点。近红外光谱主要反映的是有机物分子中含氢基团的倍频吸收与合频吸收。NIRS技术的优点主要有以下几个：一是能够分析的对象数量较多、涵盖门类较多。二是在分析前对样品不需要进行复杂的前处理，分析的操作简单、速度较快。三是分析不破坏样品，通过光谱扫描完成。四是对环境污染较小[4]。NIRS技术使用方便、对环境污染小、检测速度快、效率高，在农业[5]、食品工业[6]、中医药[7-10]、和石油化工[11]等领域中得到了非常广泛的应用。

日本是最早利用NIRS技术对茶叶开展研究的国家，目前已研制出专用的近红外分析仪来快速检测茶叶中的水分、全氮量、粗纤维、茶多酚、咖啡碱、氨基酸等主要成分[12]。但是由于国外的茶叶种类少，因此NIRS技术在茶叶产地、真伪鉴别等定性分析方面的研究较少。

国内NIRS技术应用于茶叶检测方面，主要集中在绿茶理化成分的测定方面，茶叶、茶汤、茶提取物中的理化成分测定，茶叶品质评价的研究等。因为我国茶叶的种类繁多，所以NIRS技术在茶叶的产地、品种及真伪鉴定等方面的研究也较为广泛。

2 近红外光谱分析方法简介

近红外光谱分析中常用的数据处理计量方法主要有以下几类。

2.1 多元线性回归法（MLR）

多元线性回归是化学计量学中最基本的分析方法[4]，是分析一个随机变量与多个变量之间线性关系的统计方法。当变量Y的影响因素有多个而不止1个时，可以建立多元线性回归模型：Yi=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+ε。利用变量Y与X的n组样本数据，按照一定准则，可求得估值b0，b1，...，bk，建立起样本回归模型：Y=b0+b1X1+b2X2+...+bkXk+ε。

2.2 主成分分析法（PCA）

数据降维后进行多元统计分析是主成分分析的基本原理[13-15]。在研究的过程中，采用多指标变量的方法，得到的结果在一定程度上出现了重叠。主成分分析法避免了多变量测定方法测定结果容易出现重叠的弊端，将原变量进行转换，使少数几个新变量成为原变量的线性组合，新变量之间互不相关。同时，这些变量也能够尽可能多地表征出原变量的数据结构特征。

2.3 偏最小二乘法（PLS）

就目前的研究情况来看，偏最小二乘法是逐渐发展，已经成为近NIRS技术中应用最多的回归方法[16]。利用非线性迭代方法对吸光度矩阵X和浓度矩阵Y进行分解，以特征向量的相关性来建立X和Y之间的内部联系。偏最小二乘法最适合运用在多组分复杂样品的分析过程中，检测速度快、结果准确度高、预测性强、能消除一定的非线性的能力。

2.4 人工神经网络法（ANN）

人工神经网络属于非线性校正算法，是由大量简单处理单元（神经元）广泛互连而成的非线性动力学系统。它不仅结构可变，还有自学习、自适应、巨量并行性、存储分布性的特点。与偏最小二乘法方法相比，人工神经网络更加准确和抗干扰[17]。

2.5 极限学习法（ELM）

极限学习机法是从单隐含层前馈神经网络发展而来的一种新型算法。随机产生输入层与隐含层的连接权值和隐含层神经元的阈值，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。

3 近红外光谱分析技术在茶叶检测方面的研究

3.1 茶叶水分含量的测定

茶叶水分含量的高低对茶叶品质的影响非常大。当水分含量小于5%时，茶叶香气变化比较小；而当水分含量高于6.5%时，则茶叶品质下降得比较快。刘辉军等[18]利用径向基函数和趋势变换法，建立了绿茶的水分检测模型，预测的相关系数达到0.933。张月玲[19]利用偏最小二乘法和9阶卷积平滑结合二阶导数法，建立绿茶的含水量模型，相关系数达到了0.99以上。王胜鹏等[20]通过交叉验证和偏最小二乘法，建立了茶鲜叶的含水量近红外光谱模型，当主成分数为7时，相关系数为0.92。

3.2 茶多酚和儿茶素含量的测定

茶叶中，茶多酚的含量为18%～36%，在人体内能够清除自由基，是茶叶中最重要的成分之一。Chen Q S等[21]利用偏最小二乘法，建立茶多酚总量的检测模型，相关系数为0.93。徐立恒等[22]利用二阶导数和偏最小二乘法，建立茶多酚模型，预测的相关系数为0.989。吴瑞梅等[23]利用GA法和偏最小二乘法，建立绿茶汤中茶多酚的模型，避开了水的强吸收峰影响，模型预测集均方根误差为0.685%，相对标准差为5.26%。

儿茶素类物质是茶多酚中最主要的活性物质，占茶叶干重的12%～24%。陈华才等[24]使用偏最小二乘法和标准归一化处理的方式，建立儿茶素类物质的预测模型，相关系数达到0.997。同时，又采用径向基函数神经网络法，优化了的茶多酚总儿茶素含量的模型，相关系数达到了0.992[25]。芦永军等[26]使用偏最小二乘法和定标波长的方式（选取6 000～5 200 /cm波数范围内的光谱数据点），建立了定标精度很高的检测模型，相关系数达到0.994 7。

3.3 咖啡碱含量的测定

咖啡因是茶叶中的重要滋味物质之一，能够刺激中枢神经，起到提神醒脑的作用。孙耀国等[27]利用偏最小二乘法，直接对完整茶叶中的咖啡碱的含量建模，相关系数达到0.92。罗一帆等[28]和Chen Q S等[29]利用相同的方法构建获咖啡碱的含量的模型，相关系数也分别达到了0.96和0.968的高精确度。

3.4 氨基酸含量的测定

茶叶中的氨基酸具有降压、拮抗由咖啡碱引起的对神经系统的兴奋等作用，其组成、含量以及其降解产物和转化产物均与茶叶的香气和滋味密切相关。徐立恒等[22]使用偏最小二乘法和定标波长的方式（选取5 000～4 000/cm波数范围内的光谱数据点），建立了炒青绿茶的氨基酸模型，相关系数达到0.99。孙耀国等[27]在优化波长范围的基础上，利用二阶导数预处理方式得到不同绿茶的氨基酸模型，相关系数达到0.99。

3.5 茶叶的种类鉴定和真伪鉴别

NIRS不但能够对茶叶进行定量分析，还能够对茶叶进行定性分析，确定茶叶的种类，实现茶叶产地、品种、生产时间等信息的精确判别。赵杰文等[30]通过多元散射校正预处理方法和定标波长的方式（选取6 500～5 300/cm波数范围内的光谱数据点），结合马氏距离识别模式鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音这4种中国名茶，就鉴别率而言，校正集样本达到了98.75%，预测集样本达到了95%。利用NIRS技术对碧螺春[31]、西湖龙井[32-33]等茶叶进行了真伪鉴定。CHEN Q S等[34]运用NIRS技术对4个地区的烘青绿茶进行了产地鉴别，选出了最优的支持向量机模型，预测率高达到100%。

4 问题与展望

目前，NIRS技术在茶叶上已经得到比较广泛的应用，但是仍然还存在一些需要解决的问题。在NIRS技术中选取代表性样品来建模时，受到建模样品生产季节、外形、产地等因素的影响。为了保证模型的全面性和完整性，在建模过程中需要大量的样品，导致模型建立需要采集的样本数量大、成本高、地域广，给模型建立设置了难题。因为我国茶叶种类繁多，建立适合所有茶类的、精确度和准确度达到检测要求的通用性模型是十分困难的。

随着光学技术、计算机技术的快速发展，NIRS技术在茶叶品质检测、茶类产地鉴别和茶叶真假鉴定等方面还会有更大的发展前景。同时，利用NIRS技术对原料生产的过程进行在线分析和实时监测也将会是一个重要的发展方向。

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篇8

关键词：金融稳定；动态随机一般均衡模型；扩展的宏观经济模型；网络模型

中图分类号：F831.59 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2011）04-0067-05

自20世纪70年代以来，共有93个国家先后爆发117起系统性银行危机，45个国家发生了51起局部性银行危机。维护金融稳定日益成为各国中央银行的核心职能，而中国在加入世界贸易组织后，金融体系面临巨大的挑战和新的风险，维护金融稳定是国民经济健康稳定发展的保障。因此，总结金融稳定分析的宏观模型、探讨宏观因素及冲击对金融稳定的影响，便具有较强的实践价值。

近五年来，国际货币基金组织、欧洲中央银行及以Claudio Borio为代表的国际清算银行、以Elsinger代表的奥地利学者，尤其是伦敦经济学院的 Goodhart教授等诸多国外学者对金融稳定分析的宏观模型进行了大量研究。由于可以通过对某类模型的组成元素进行扩展或修正，从而将其变为另一类模型，而且不同研究方法的模型之间是相互补充的，因此难以对金融稳定的宏观模型进行严格的划分。笔者借鉴Clark（2007）、Bardsen et al.（2006）的方法，把金融稳定的宏观模型分成三类：扩展的宏观经济模型、基于微观主体优化行为的动态随机一般均衡模型和网络模型。

一、扩展的宏观经济模型

扩展的宏观经济模型主要包括：可计算一般均衡模型（computable general equilibrium models，CGE）、动态聚集模型（Dynamic aggregative estimated，DAE）和金融经济周期模型（The financial business cycle，FBC）。扩展的宏观经济模型沿袭了传统宏观模型的研究成果，引入一系列相互影响的随机变量，研究GDP、短期或长期利率、通货膨胀、失业率和汇率等宏观变量的变化对金融稳定的冲击和影响。扩展的宏观模型被认为是一种测量管理风险的有价值而且可操作性强的方法。受1997年亚洲金融危机的影响，国际货币基金组织和世界银行于1999年联合推出并通过了金融部门评估规划（FSAP），而FSAP及其压力测试技术的理论基础就直接源于扩展的宏观模型。虽然扩展的宏观模型相对简单，而且数据容易获得，但其缺点也是明显的。首先，这种方法实质上是一种简约模型，而不是结构性模型，而且缺乏清晰的微观行为基础。第二，没有提供企业、家庭和银行对外在金融压力的反应。第三，没有抓住金融部门之间的内在结构和相互影响，而这一点正是金融危机研究的核心。正因为这样，该模型不能指出危机的传染性和危机的动态变化。

在扩展的宏观经济模型中，Bernanke（1996，1998，1999）提出的金融经济周期理论是分析金融不稳定最重要的宏观模型。由于经济高度虚拟化、金融化，消费、投资和储蓄等宏观变量的方差减小，真实经济的周期性特征表现不明显；而以金融为核心的虚拟经济周期波动更加突出，金融波动、金融不稳定才是宏观经济波动的主因。传统的古典经济周期理论、货币经济周期理论、真实经济周期理论均无法模拟金融冲击导致的经济剧烈波动，而金融经济周期理论利用“金融加速器”对此能做出深刻、令人信服的解释。与金融危机理论相比，金融经济周期理论既可以解释金融危机的起因和机制，也清晰地呈现了危机后经济走向复苏的调整机制，即经济均衡的状态转换机制。

与多数扩展的宏观经济模型一样，把金融经济周期理论用于金融系统不稳定的分析时，其缺陷也非常明显。第一，由于继承了传统理论的理性经济人和同质经济人假设，因而在该模型中，不存在违约，银行和企业倒闭不仅不会发生，而且不存在传染源，这与金融不稳定的核心内涵相违背。第二，同样由于经济人缺乏异质性，该模型无法分析政策变化的分配效应和波动效应；模型的结果只是约束有效或者说是次优的，因而无法评估流动性约束、资本监管对金融稳定的影响。第三，金融经济周期模型只是一个局部均衡模型，而把这种局部均衡模型镶嵌到一般均衡模型中用来分析宏观金融的稳定性，必须做出很大的改进。

二、动态随机一般均衡模型

动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium Mode，DSGE）由Kydlan和Prescott（1982）首先提出，它以一般均衡分析框架为核心。动态随机一般均衡模型是在动态一般均衡模型的基础上添加了随机冲击。动态随机一般均衡模型在Goodhart等学者的长期研究中继续发展成熟，主要文献有Tsomocos（2003）、Goodhart et al.（2006）、Saade et al. （2007）等。

如前所述，扩展的宏观模型方法的缺点在于缺乏清晰的微观行为基础、缺少对于金融部门或其他经济部门行为的反馈，其金融含义也是被强加于一个简约模型之中；该类模型所描述的金融中介机构都被认为是同质的，从而忽略了金融体系内在的结构差异，因此这类模型无法捕获金融不稳定的一些最重要的特征。动态随机一般均衡模型正是在克服扩展的宏观经济模型上述缺陷的基础上发展起来的，作为当今宏观经济学的主流分析工具，DSGE模型具有动态（Dynamic）、随机（Stochastic）和一般均衡（General Equilibrium）三个鲜明的特点，从而能够很好地描述真实世界。

第一，动态。在这里，动态一词具有两重含义。第一重含义，模型中各个行动主体的行为决策有可能对现在以及未来各期产生直接或间接的影响。这就意味着，行动主体在进行决策时，不仅需要考虑行为在当期的影响，还需考虑行为在未来的后续影响。也就是说，行动主体必须“预期”自己行为在未来所产生的结果。这就自然而然的引出了“动态”一词所代表的另一重含义：对未来的预期是行为主体在制定决策时的重要考虑因素，而“预期”在建模时通常采用“理性预期”来代表。

第二，随机。由于种种原因，未来是不能被精确预测的。为了描述这种存在于真实世界中的不确定性，在DSGE模型中引入了随机因素。具体而言，各期模型都会受到外生的随机因素的冲击，模型最终表现出来的行为就由于这些随机冲击的存在而呈现出不确定性。

第三，一般均衡。由于宏观经济研究的对象是经济社会整体。而在经济中，各行为主体之间是相互联系、相互作用的。在这种情况下，一般均衡理论是最好的选择。在一般均衡模型中，所有的行为都来自于行为主体的理性，从而随意的行为假设减到了最少。

模型的主要假设有：（1）经济人的异质性，这是本模型最重要的假设，即经济人对未来的经济状况具有不同的估计和预期、不同的初始资本和资源禀赋、不同的投资行为和风险偏好；（2）存在违约且违约率不一样，这是异质性假设的自然延伸，如果经济人是同质的，要么所有人都违约，要么都归还债务；（3）异质性的金融中介机构之间相互作用；（4）不完美市场、信息不对称；（5）金融危机具有传染性。前两个假设说明传染源的存在性、可能性，后三个假设说明传染源在金融市场可能迅速蔓延。总而言之，上述五个假设使得“危机具有传染性”的假设具备坚实的理论基础，而金融危机的传染性是导致宏观金融不稳定的关键所在。

为了体现不同时期变量产生的影响，模型被分为两个时间段。在初始期，所有经济人面临不确定性，居民和企业可贷可借，平均一生的消费和投资，实现效用最大化或者利润最大化；商业银行通过银行间市场进行投资和融资，不断调整资产组合，实现利润最大化。到了期末，市场出清，银行可清算，所有利润和资产被完全分配给股东。与其他模型不同的是，如果居民、企业和银行出现违约，中央银行将对其进行惩罚，居民效用和企业利润都因此而受到不利影响。因此，违约及违约率是模型中非常重要的变量。尤为重要的是，内生变量在两个时期是动态随机变化的，所以异质经济人能够在理性预期的基础上进行跨时决策，以期实现决策目标。同时，模型的构成则被归纳为三个部门（中央银行、三个异质商业银行、三个居民和企业）、三个市场（信贷市场、存款市场和银行间市场，均有交易发生、可满足调整资产组合的需求）。中央银行对资本充足率低和违约率高的商业银行进行罚款并进行公开市场操作以期决定利率、货币供应、贷款规模，运用货币政策工具进行宏观调控和监管；商业银行实施竞争性的存贷利率并发放竞争性的贷款，使预期利润最大化；居民和企业决定存贷款数量。简言之，这是一个一般均衡模型，经济人可根据市场情况和偏好，对投资、融资和消费进行动态调整，所以模型中的变量是随机的，模型的均衡解是随机变量动态调整的结果。

动态随机一般均衡模型的贡献在于得出货币非中性的结论。由于引进信息不对称及其所带来的风险和流动性约束，使得名义变量如货币需求的变化能够影响价格和产出，而价格的变化及其相对变化又能够影响收入和财富及其分配。由于动态随机一般均衡模型与现实世界非常接近，因而能够准确分析和评估宏观冲击对金融稳定的影响。（1）模型的假设和结果使得模型能够方便地分析金融机构之间、金融系统与实体经济之间的相互影响和传染。（2）金融不稳定是作为模型的均衡结果出现的，并且政府是构成模型的重要元素，因而在该模型中，政府部门不仅能够采取积极的措施对金融危机加以干预和管理，而且可以评估货币政策、监管政策对金融稳定的影响及其相互作用的效果。（3）由于金融不稳定概念与福利损失、流动性短缺相关，所以金融脆弱性的恶化对资源配置效率、居民消费产生不利影响，因此，该模型能对金融稳定性变化的社会福利效应进行模拟分析，这就使得该模型具备一般均衡模型的特点和功能。（4）可以进行比较静态分析，比如说，可以在对比分析资本充足是否有约束的两种情况下，扩张性货币政策对银行投资行为、利润、稳定的影响。（5）拓展了金融脆弱性的概念，该模型把私人部门的违约、银行等金融机构的利润减少及其波动包括在金融脆弱性内，金融脆弱性不仅仅是指银行挤兑、恐慌等极端事件，还可解释金融顺周期性、银行挤兑等现象，在动态随机一般均衡模型框架下，金融经济周期模型、银行挤兑模型只是其中一个特例。

三、网络模型

网络模型试图引入金融部门的某些内部结构特征，把金融部门看作是相应的风险敞口网络上一系列相互连结的节点，每个节点即银行被赋予一定量的资本、资产和负债，并定义相关规则来说明每一个节点对资产负债表变动的反应，特别是在资产净值降为零或为负值时的反应。

银行系统的安全对于金融系统稳定至关重要。Allen（2000）基于Diamond和Dybvig（1983）的假设，用银行网络表示银行间交叉存款市场，建立了外生流动性冲击与银行危机传染的网络模型。Brusco和Castiglionesl（2007）在上述两个模型的假定条件中加入一项投机性长期资产，通过银行的道德风险将传染机制内生化，进而建立了内生流动性冲击与银行危机传染的网络模型。Nier et al.（2007）采用Eboll（2004）的网络方法构造金融网络，改变金融网络的资本水平、联结程度、银行间敞口规模和集中化程度等重要参数，分析金融网络结构对于传染的影响。结果表明：资本水平越高，敞口规模越小，集中化程度越小，传染可能性越小；而联结程度呈现非单调性。

国际货币基金组织（2009）指出，次贷危机表明仅仅单个机构稳健对于保证整个金融系统的稳定是不够的，机构之间的相互联结对于金融系统稳定性非常重要。提高某个机构健康度的措施可能会破坏整体系统的稳定性，而网络方法恰恰能够进行系统整体而不是个体的分析，因此网络方法是进行金融稳定性分析的理想手段之一。至此，在继扩展的宏观模型和动态随机一般均衡模型后，网络模型作为一种分析金融稳定的新宏观模型日益引起重视。

该模型的主要贡献在于，它能显示金融体系既是充满活力的，同时又是脆弱的。尽管节点间更广泛的联系有助于风险的分散，也降低了个体失败的初始可能性，但是一旦危机发生的话，所形成的冲击也会显著增强。更广泛的相互联系意味着在第一轮冲击中幸免于难的机构，可能要遭受第二轮规模更大的冲击。这种模型也揭示了预先无法识别的冲击可能产生完全不同的结果。一个金融体系可以经受1 000次同等规模的冲击而仍然保持弹性，但1 001次冲击，如果作用于一个结构弱点或压力点上，却可能产生一个完全不同的结果。

该模型的优点在于，作为一个封闭解决方案可以用于数据仿真，而且这种方案在验证不同反应规则和连接模式的影响时，允许较大的自由度。另外，尽管这种方案很难用参数来表示现实世界的金融体系，但它有效洞察了诸如银行规模分布、竞争对手数量等结构特征的变化影响冲击传导并扩大的途径。更进一步，节点的中断（如银行破产）和其他摩擦（如受损资产折价拍卖的冲击）会对整个金融体系形成一个非线性的动态冲击，这恰是实践中所显示的在严重压力下金融体系发生的场景。

但该模型的缺点也是显著的，与其他模型相比较，虽然网络模型在理论上很完美，但是网络非常复杂，在大多数情况下，这类模型都不可以“完全求解”，或者对需要认可完全求解方案的假设进行严格的限制，从而削弱了模型的价值。另外，将其用于实证分析甚至是模拟分析的难度还很大，在这一点上，动态随机一般均衡模型远远优于网络模型。

四、总结和展望

由于扩展的宏观模型相对简单，而且数据容易获得，相比之下，动态随机一般均衡模型和网络模型的建立和求解则要复杂得多。所以从实际应用的结果来看，扩展的宏观经济模型比动态随机一般均衡模型和网络模型的应用范围更广。但从模型对现实情况的拟合程度来看，动态随机一般均衡模型优于另外两种模型。由于网络模型过于复杂、不可以“完全求解”、至少需要对完全求解方案的假设进行严格的限制，从而削弱了模型的应用价值。随着现代计算机技术的发展和计量经济技术的广泛应用，动态随机一般均衡模型将逐步取代扩展的宏观模型和网络模型而成为金融稳定分析中的主流工具，同时该模型本身将会融入更多的子模型，以达到对现实经济更加贴近的拟合，从而能更好地为现实的经济决策和预测服务，对各国的种种经济目标的实现提供一种决策的基准。

如何根据中国社会背景和特殊的金融制度，构建中国特色的动态随机一般均衡模型，用之于中国金融稳定的实证分析，在此基础上，提出操作性强的维护我国金融稳定的政策建议，是亟待解决的问题。在理论模型的构建上，要借鉴、吸收金融经济周期模型尤其是动态随机一般均衡模型，并在结合中国特殊的银行制度和社会制度的基础上，进行二次创新，最终构建中国特色的动态随机一般均衡模型。具体来说包括两点，一是在动态随机一般均衡模型中引进资产价格，考察资产价格波动通过“金融加速器”对企业投资和居民消费的影响，进而考察资产价格波动对宏观经济的影响。然后考察企业投资、居民消费等因素所引起的宏观经济波动对银行不良资产率和资产利润率的影响，以此来考察资产价格引起的宏观经济波动对金融稳定的影响。二是对动态随机一般均衡模型的结构进行改进，主要包括三点。（1）引进外援融资依赖度不同（用资产负债率来衡量）的两类企业。（2）商业银行包括三个，分别代表国有银行、股份制银行和其他银行，在模型中对三类银行赋予不同的权重，这样就充分考虑了中国银行业特殊的市场结构及其相互影响机制这一金融稳定的研究核心。（3）中国的社会制度具有“二重结构”，即发达而富有控制力的国家上层结构与流动性强且分散化的下层结构（张杰，1998）。中国制度的“二重结构”在金融的表现是中国金融制度的产生和发展一开始就不是顺其自然而进化的，而是政治变革和政治需求的产物；更进一步，强有力的中国政府能够在数量众多、极度分散、流动性强的下层组织中实施强制性制度变迁并保持足够的控制力（勋，2009）。根据上述分析，在构建理论模型时，应该对政府部门如中央银行或银监局和居民赋予不同的决策权重，这样，就能够考察在中国特殊的社会制度背景下，中国企业、家庭、银行和政府对外在金融压力的不同反应方式和不同反应程度等中国特有的因素对模型均衡结果的影响。

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Reviews and Prospects about Macro Models of Financial Stability Analysis

Tan Zhengxun

（Department of Finance, Jinan University, Guangzhou 510632, China）

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兰州石化于近年正式投用了汽油在线管道调合系统，该系统采用在线检测NIR近红外分析仪系统和DCS集散控制系统，实现在线测定组份油的辛烷值等质量指标以及控制管道调合成品油的质量指标，随时优化和控制调合配方，使调合后成品油的辛烷值等质量指标达到设定目标控制值的一种在线管道优化调合方式，通过这种调合方式来挖掘汽油组份辛烷值的潜力，避免汽油辛烷值超标而造成质量过剩的一项新的调合技术。

关键词：在线调合，NIR近红外分析仪，模型建立，模型校正

第1章 汽油在线管道调合的原理

1.1 近红外线分析仪的工作原理

美国UOP公司的Guided WaveM412型近红外光谱在线分析仪采用校正模型技术来校正现场样品波动，无须样品预处理系统，能够满足上层调合软件实时监控、及时优化的要求。

NIR光谱包含了样品的大量组成结构信息，样品性质与其组成结构是相关的，因此根据样品NIR光谱可以预测样品的性质，其技术关键在于在两者之间建立一种定量关系，依靠这种关系，就能从未知样品的NIR光谱求出其性质或组成数据。建模的大致过程为：在模型建立时，选取具有代表性的样品集，测定其NIR光谱数据，再使用传统的标准方法测定其性质数据，通过用偏最小二乘法建立的分析模型，对这些光谱数据进行分析，从而得到物料的参数数据。在利用NIR进行未知样品分析时，先测定其NIR光谱，再根据已建立的模型来预测未知样品的性质数据。

1.2 近红线分析仪模型建立的过程

近红外分析仪模型的建立大致为以下七步：采样、进行光谱分析、按照要求在实验室对所有样品进行常规分析、将实验室分析值输入到Spectron软件的Lab Data中、利用Model Studio软件对光谱数据进行处理、利用Unscrambler软件进行离线建模工作、完成软件设定后，运行统计Unscrambler 软件，建立数学模型。在建模型时，要反复计算，去除偏离太大的界外点，建立数学模型[1]。

实际调合车用汽油时辛烷值范围比较宽，这是实验室对大量数据统计的反映，从数学模型统计参数斜率、相关系数的计算结果可以看出，仪表模型参数基本满足生产需要。

采用最简单的模型评价方法将建好的各参数模型安装到M412的Spectron软件中。在线校正模型应用到在线分析后，需要对模型的准确性进行验证和校正。在调合过程中，对组份和调合总管进行采样分析，对不理想的近红外模型加以校正和更新。

我们之所以要对模型校正，就是为了让在线调合系统的“眼睛”能够准确的看到油品的性质，为系统拿出最佳调合方案奠定基础，从而实现降低汽油调合成本，调合出清洁化的汽油产品。

第2章 以93号汽油为例分析模型校正

2.1在线调合93号车用汽油性能指标分析

实验室采集分析的93号汽油数据比较多，为了便于分析对比模型校正的意义，这里用93号汽油在线优化调合的情况做分析对比。辛烷值数据分析仪显示分别是：93.25、93.09、93.53、92.58、92.88、92.19、93.26、93.42；实验室数据为：92.3、92.2、93、92.8、93.4、93.1、93.5、93.6；数据误差值依次为0.95、0.89、0.53、-0.22、-0.52、-0.91、-0.24、-0.18[2]。

93号汽油的研究法辛烷值从以上数据可以看出，实验室分析数据变化趋势比较大，而近红外分析仪采集数据的变化趋势相对小些。但是从装置出来的油品辛烷值稍有波动时分析仪的测量误差会很大。当调合出的93号汽油辛烷值质量过剩时，近红外线分析仪的测量值才与实验室分析数据相接近。当油品辛烷值略低于质量要求时，分析仪测量误差会增大，而且是正偏差。测量模型极其不稳定，测量值忽大忽小。最大差值0.95，最小差值0.18，平均误差0.555。平均误差比较大。需要及时校正模型以满足生产的需要。

93号汽油的马达法辛烷值近红外分析仪采集数据的变化趋势与实验室分析数据变化趋势基本相似。但分析仪的测量值高于实验室分析值。以调合的情况看，93号汽油马达法辛烷值趋近于83，相对实验室分析数据一般呈现正偏差。最大差值0.8，最小差值0.4，平均误差0.613。平均误差比较大。

2.2校正模型后在线调合93号车用汽油性能指标分析

针对模型存在的问题，对模型进行了校正工作。下面是模型校正后测量的93号汽油的性能指标分析。分析仪数据分别是：92.57、92.48、92.51、92.27；实验室数据为：92.3、92.3、91.8、92.4；数据误差值分别为：0.27、0.18、0.71、-0.13[2]。

从以上数据可以看出，模型校正后近红外分析仪测量的93号汽油研究法辛烷值与实验室分析的数据较吻合，总体上近红外分析仪测量的数据略高，但模型校正后研究法辛烷值测量误差明显比以前减小，正负偏差均接近零刻度线。最大差值0.71，此点的误差明显远远的大于其它点的误差。经分析造成分这点误差偏大的原因是：①化验室在抽样检验分析时产生了严重的随机误差；②调合时生成油的辛烷值比正常偏小导致超出了该模型参数相关图的精确测量段。最小差值0.13，平均误差0.193（抛除了最大偏离点得出的结果）。平均测量误差减小为原来的35%。基本上满足生产的需要。

第3章 结论

通过93号车用汽油的质量指标对比分析，可以看出近红外分析仪模型的好坏对在线系统能否严格控制汽油质量的重要性。在没有改变在线调合系统设备的前提下，仅对近红外线的测量模型做了一次校正便使93号汽油的研究法辛烷值误差降低到了0.193。

上述的综合对比可以看出随着模型的不断校正，分析仪测量的误差越来越小。从93号汽油的调合情况来看，新建立的分析仪模型校正了以往研究法辛烷值模型不稳定的现象，研究法辛烷值测量误差在≤±0.3以内的占到了75%；马达法辛烷值测量误差基本控制在≤±0.3以内。

模型的完善和检验是一个长期工作，随着调合项目的深入，模型会越来越完善，能够为在线调合提供可靠保障，使系统提高一次调合成功率并降低调合成本。（作者单位：兰州石化公司）

参考文献：

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关键词：近红外光谱分析技术：过程控制；固体制剂

中图分类号：R927.1

文献标识码：A

文章编号；1672―979x(2012)03，0139一05

2004年，美国食品与药品管理局开始大力推行“过程分析技术(PAT)”理念，促使全球药品制造行业向着更具有高科技含量的生产管理方式发展。近红外光谱分析技术(N／R)以其快速、无损的特点成为PAT和参数放行的重要组成部分，是帮助制药企业实现此理念的有效工具。

近红外光谱是指介于中红外与可见光之间的电磁波，美国材料检测协会(American Society for Testing andMaterials，ASTM)将其波长定义为780~2500 nm，主要反映了c.H,O―H,N―H等含氢基团的倍频与合频吸收。NIR已广泛应用于农业、石油和烟草等行业各生产过程的分析控制。在制药领域，NIR在化学合成、晶型转换、生化工艺中也被广泛应用。目前药物固体制剂的生产过程控制大都依靠经验，很多关键技术环节对员工素质和数量要求苛刻。NIR引入药物生产，可以降低对劳动力的要求，提高工作效率和产品质量，降低生产成本。本文主要针对固体制剂中的关键单元操作，介绍NIR的应用进展。

1 NIR在固体制剂生产单元操作中的应用

1.1粉末混合过程检测

粉末混合是药物生产过程中的关键单元操作。只有将活性物质(API)与药用辅料充分混合均匀，才能保证生产质量合格的药物制剂。此操作单元在粉末直接压片和粉末直接装胶囊的技术工艺中显得尤为重要。混台过程由3种不同的运动形式综合组成：　(1)扩散，即颗粒之间相互运动；　(2)对流，即大量颗粒之间相互运动；　(3)切变，即物料层之间重新分布。其目的是保证整个混合过程完成后，各组分的含量分布达到均一。混合时间过短或者过长，都会造成不同成分之间的混合不均匀。因此，需要有效的检测手段判断药物的混合终点并研究药物混合过程的潜在机制。

判断混合终点的传统方法，如高效液相色谱法(HPLC)、紫外可见吸收光谱法(UV-Vis)等，均需要完全停止混合操作后才能取样检测，不仅效率较低，采样破坏了混合粉末原体系的均匀度，而且只针对API检测，无法判断其他辅料的混合均匀度。NIR则克服了这些缺陷。通过安装在混合机械上的近红外光谱采集设备，连续记录不同混合时间内混合物的近红外光谱。利用计算机数学模型分析计算采集的一系列近红外光谱，得到物料混合的有关过程参数。这些参数对深入研究混合过程的潜在机制具有重要意义。

目前，已有文献利用不同的计算方法分析混合过程中采集的近红外光谱，大体可以分为两类：需要建立数学模型的定量分析方法和无需建模的定性分析方法。

移动窗口标准偏差法是较典型的无需建模的分析方法。收集药物特征区间不同时段的近红外光谱，计算标准偏差(sD)。当SD值接近零时即判定药物混合均匀。MoesN优化移动窗口标准偏差法，以药物的特征光谱区间代替全光谱区间，以相对标准偏差(RSD)代替SD计算。不仅使分析结果更加准确，而且混合物的光谱数据较易与其他检测方法所得数据比较。Ely利用NIR检测低含量药物混合的均匀度。首先将连续采集的近红外光谱转换标准正态变量，以减小药物不同物理状态的影响；然后找出药物特征区间计算药物的最低检测限，利用多元变量模型将药物的最低检测限精确到3％以内。KollerTM进行了混合均匀度定量研究实验，采集不同主药含量梯度的样品光谱，运用多元散射校正和标准正态变量对光谱优化。在定量过程中遇到近红外光谱非线性情况，运用偏最小二乘法建立计算机辅助模型，根据混合物中药物含量变化判断混合终点。Puchert发明了主成分得分距离分析法(PC-SDA)检测药物混合均匀度。在主成分分析法的基础上计算混合过程不同时间点主成分得分的欧几里得距离，以获得光谱差异小于预设值的时间窗口。利用光谱得分设置连续光谱之间SD值上限，通过差异值较小的光谱数据确定混合终点区间，并创新地利用霍特林T2统计量验证了PC.SDA。

1.2制粒过程检测

制粒过程是为了增加药物的流动性和可压性，确保药物含量均匀。不同性质的药物和制剂处方会对颗粒大小和含水量有不同的要求。

湿法制粒过程可以分成3种同时存在的不同状态：(1)药物粉末被黏合剂润湿成核；　(2)颗粒之间相互碰撞聚集增大；　(3)冲撞、磨损、挤压作用使颗粒破裂。研究制粒机制有利于控制制粒生产过程，减少批量生产中的错误，保障规模化生产以及工艺传递时成功率。目前，尚需提高的是寻找合适的分析方法分析和验证这些研究理论。以往最常使用的HPLCNUV-Vis可检测到药物含量，但是无法得到上述潜在过程的相关信息。

NIRW以不间断地在线分析湿法制粒的操作过程，详细采集此过程的有效信息，以能为粒度变化、含水量变化和药物之间相互作用等提供光谱数据，为以往的理论假设提供数据支持。

Li研究了NIR检测流化床制粒过程。以乳糖和微晶纤维索为辅料同时加入主药，流化床顶喷制粒。采集制粒过程的不同阶段代表药物粒度和主药含量变化的近红外光谱，用HPLC检测出不同阶段药物含量的一级数据，用筛分法得到不同阶段颗粒粒度数据，然后分析未经预处理的药物主成分近红外光谱，得出不同粒度颗粒对主药含量的影响。Miwa建立二元混合物湿法制粒模型。根据水分子对近红外光谱的强烈吸收分析药物制粒时的近红外光谱。将分析结果代入公式定量得出水分分布真实值，进而研究各种赋形剂对水不同的吸附能力，确定不同处方制粒时所需水量的上限与下限。Alcala透过流化床侧壁的玻璃窗口，在线采集制粒过程的近红外光谱。以干燥失重法、筛分法量和量筒测量法得到颗粒相关性质的一级数据后，利用主成分分析法处理光谱数据建立模型，偏最小二乘法建立定量模型。从而在线监测含水量、粒度分布及颗粒松密度的实时变化。Nieuwmeyer等Hartllng等也是利用NIR检测颗粒含水量，从而优化湿法制粒条件并确定制粒终点。

1.3干燥过程检测

干燥过程的条件和效率影响着终产物的质量。在有些药物的生产过程中，干燥这一操作单元甚至会成为整个生产流程的瓶颈。所以需选择一个先进的技术手段判断完整的干燥过程的终点。

药物干燥常用的几种方法有：　(1)流化床干燥；(2)真空干燥；　(3)微波干燥；　(4)冷冻干燥；(5)热喷雾干燥。常用的判断干燥终点的技术有：　(1)干燥失重法：　(2)卡尔费休库仑法；　(3)顶空气相色谱法㈣。这些离线分析方法均需破坏干燥过程的真空状态才

能取样。由于近红外光谱对水分子中的O-H键具有强烈的特征吸收，所以可以对上述干燥过程进行在线无损检测。

De Beer等将近红外光谱仪通过光纤探针与冷冻干燥仪连接，探针与药物并不直接接触，从而避免了药物干燥过程的污染。研究者将采集的近红外光谱分为结晶时的光谱数据和升华干燥时的光谱数据两类，然后利用主成分分析法和多元曲线分辨等化学计量学方法计算分析所采光谱，从而判断药物冷冻干燥的终点以及药物在冻干过程中相关的理化性质。Chablani研究了流化床干燥。利用卡氏库仑法测量一级数据，对干燥过程中采集的近红外光谱进行一阶导数平滑以减小粒度，温度和基线漂移的影响，偏最小二乘法建立数学模型。以此模型研究得出当流化床进风温度在35~55℃时，温度变化与药物含水量线性相关。Airaksinen~t19]以NIR研究不同药物对水分吸附的性质，绘制了水分的吸附等温线，并且验证了有关相转换的相关研究内容。

相对于传统分析方法，NIR是一种更加符合GMP规范的现代化技术手段。它不但节省了检测时间，还减少了购买昂贵的干燥器检测附件的费用。通过近红外光谱的深入分析研究，还可定量确定药物水分残留，这一点对有些药物至关重要。例如Dreassi对盐酸甲胺呋硫片剂的含水量进行定量研究。Berntsson则是对明胶胶囊的含水量做了相应研究。两者均应用多元线性回归和偏最小二乘法建立数学模型。

1.4包表过程捡测

药物片剂经常需要在最外层包被衣膜以隔离片心与外界环境之间的接触，以起到掩蔽不良气味，减少在药物制剂包装过程中的磨损，控制药物释放速率，防潮，避光等作用。而衣膜的实际作用与它的厚度和均一度密切关联。如果包衣层过薄，将不能满足保护药物完整性和缓控释释放的要求；反之则会延长药物崩解和溶出的时间，耗费时间和包衣材料。NIR可以在线检测包衣厚度，可以保障产品质量并且更深入的研究包衣过程。这一点与过程分析技术的主要目的之一“加深对药品生产过程的理解”是相契合的。

Kirsch指出包衣过程中药物近红外光谱的变化是由于包衣层吸收增加以及片芯吸收减少引起。以主成分分析法对包衣厚度建模，模型标准校准误差与标准预测误差分别为0.000 2英寸和0.000 24英寸。Buchanan等利用HPLC检测药物包衣层活性物质含量的一级数据，对采集的光谱分别以主成分分析法和偏最小二乘法建立定性、定量模型，检测包衣过程。Lee等将流化床包衣机与近红外光谱仪通过光线探针连接，在线采集小丸包衣操作时的近红外光谱。将激光扫描共聚焦显微镜薄膜分析得到的结果做一级数据，以偏最小二乘法建立数学模型，相关系数达到0.995。以此模型在线检测小丸包衣厚度，并判断包衣终点。Tabasi等用NIR检测聚丙烯树脂聚合物包衣厚度变化，以及药物溶出度。文中指出，将两种型号的聚丙烯树脂混合作为包衣材料，并按不同比例配置包衣粉。以规定时间内药物溶出度及包衣过程中不同阶段时的衣膜厚度作为一级数据，先对样品近红外光谱进行主成分分析，研究样品各变量之间的相关性，然后通过偏最小二乘法建立数学模型。2展望

本文概述了NIR在固体制剂领域的应用。相比以往的技术手段，NIR在过程控制方面具有快速、无损、样品预处理简单、可以在线监控的优势。NIR可以细致地分析每个技术环节，为先进的理论提供充足的基础资料。“质量源于设计”以及实时参数放行的理念也要求使用更先进的分析工具帮助人们加深对生产过程的理解，以便设计出更合理的药物生产工艺路线。所以在药品生产过程中，N1R将会逐步普及，并成为一项常规的质量检测手段为人们的用药安全提供坚实的保障。