论文基于信息熵决策模型优秀股票决策是关于本文可作为相关专业信息熵论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文信息熵之和论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
[摘 要]目前,中国股市正处于低潮时期,因此,如何选择股票投资变得十分重要.本文选取了银行板块中具有代表意义的5只银行股票,利用信息熵决策模型,对这5支股票进行了分析,最后选择出2只优秀的股票,并同现实情况进行了对比,也证明了此模型的正确性.
[关键词]信息熵；股票；银行股
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.06.075
[中图分类号]F832.51 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2017）06-0-02
0 引 言
随着互联网的飞速发展,基于Web的决策支持系统（WDSS）成为了决策支持系统研究领域新的发展.现如今,中国的股市产品众多,面对琳琅满目的证券市场大众往往不知该做何选择.因此,将决策支持的知识应用到股票的选择上,可以在一定程度上为不知如何选择的股民做出相对正确的指导.
1 信息熵决策模型
信息论之父Shannon指出,任何信息都存在冗余,并借鉴了热力学的概念,把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”,并给出了计算信息熵的数学表达式.信息熵的方法属于属性权重未知且属性值为实数的多属性决策方法.
1.1 优秀股票决策指标体系的建立
优秀股票的决策指标体系如图1所示.
1.2 信息熵决策模型
选取5家上市银行股票一年的数据（来自网易财经）,利用信息熵决策模型选出最值得推荐的银行股票.
1.2.1 构造决策矩阵Am×n
利用指标体系构建出决策问题的决策矩阵A（aij）m×n,如表1所示.
1.2.2 决策矩阵的规范化处理
指标体系中的各指标一般可以分为效益型、偏离型等.在此本文只讨论效益型指标,将其依据公式（1）进行规范化处理后得到规范化矩阵R（rij）m×n,如表2所示.
1.3 属性归一化
对规范化后的矩阵R按照公式（2）进行属性的归一化处理,得到矩阵r,如表3所示.
1.4 計算信息熵
矩阵R经过属性归一化后,计算指标属性ij的输出信息熵.依据公式（3）对矩阵r的各项属性指标进行计算.
1.5 根据属性权重公式计算权重
在信息熵的基础上,依据公式（4）计算每个指标所占的权重W（w1,w2,等,wn）.
1.6 综合属性值的得出
（5）
1.7 得出结论
综合各个银行股的综合值对所有方案进行排序,可以得出依据该类指标优秀的两只支股票是：建设银行、浦发银行.
2 验证模型
截取2015年3月以后建设银行和农业银行的实际情况并进行对比,发现建设银行的收盘价一直在攀升,其股价从3月2号的
5.73元到6月11号的7.07元,收益率增长了23.39%,而农业银行从3月到6月的收益率为11.60%,印证了农行的盈利能力远不及建行.
3 结 语
本文先介绍了决策支持和信息熵的基本知识,探讨了如何利用信息熵的方法对多属性方案进行有效决策.同时本算法还存在一些问题,首先没有考虑到各个银行股的风险因素,在选取指标的方法上还值得研究,但是利用信息熵对股票、证券等一些理财产品进行决策分析具有很大的理论意义和实用价值.
主要参考文献
[1]祝凌凌.基于多属性智能决策方法的个人理财决策支持系统的设计和实现[D].成都：西南财经大学,2012.
[2]郭欣.基于改进的信息熵为权重的模糊多属性决策[J].中国科教创新导刊,2013（26）.
总结:本论文主要论述了信息熵论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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