| 标题 | 基于信息熵决策模型的优秀股票决策 |
| 范文 | 聂向格 [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，…，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与实现[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）. |
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