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基于改进熵权TOPSIS法的股票投资组合构建与研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着金融市场的不断发展和资本市场的持续深化，股票投资已成为近年来越来越受到广泛关注的一种投资方式。然而，在投资过程中，如何建立一个优质的股票投资组合，以实现最优化的投资回报，一直是投资者们关注的话题。选择股票组合是股票投资过程中的一个重要问题。如何在众多的股票中选出最佳组合，是一个充满挑战的问题。存在着众多的影响因素，如市场行情、股票的基本面和技术面，以及投资者对风险和收益的偏好等。如何量化这些影响因素，以及如何对这些因素进行综合评估，成为了股票投资中的难点。
近年来，熵权TOPSIS法被广泛应用于多种决策问题，因其基于信息熵的权重分配方法和具有对称性及较强的实用性等特点，已经成为一种常用的多指标决策分析方法。该方法最初是由Yazdani等人在2009年提出，通过对决策变量的加权平均和加权最大值进行综合评估，以找出最优的方案或最佳决策方案。
本文旨在通过改进熵权TOPSIS法，构建出一种更为准确、可靠且实用的股票投资组合分析与构建模型。该模型可以帮助股票投资者在选择和构建股票组合时提供科学、系统性的决策支持。
二、研究方法
本文采用的方法主要包括文献研究、实证分析和建模。
（一）文献研究
首先，本文将对熵权TOPSIS法的基本原理和应用进行全面调研和分析，包括该方法的优点和缺点。通过对文献的分析，掌握熵权TOPSIS法的理论基础和实践经验。
（二）实证分析
其次，在收集和整理相关股票数据的基础上，分析影响股票组合投资回报的各种因素，包括基本面因素、技术面因素和市场因素等。利用熵权TOPSIS法对这些影响因素进行加权处理，以确定权重和排序。
（三）建模
最后，本文将提出并构建一个改进的熵权TOPSIS模型来选择和构建股票投资组合。该模型主要包括以下步骤：
1.收集和整理相关股票数据。
2.确定评估因素，包括市场因素、基本面因素和技术面因素等。
3.利用熵权TOPSIS法计算权重和排序，以得到每个股票在不同评估因素下的评价值。
4.基于优化算法，构建出最优的股票组合。
三、预期结果
本文旨在利用改进的熵权TOPSIS法，对股票的投资组合进行选择和构建，以提高投资回报率。预期结果可以体现如下几点：
（一）利用熵权TOPSIS法对各个评价因素进行加权处理，提高股票选取的准确性。
（二）采用优化算法构建出最优股票组合，以提高投资回报。
（三）模型实际应用时，可以为投资者提供科学、系统性的决策支持，提高投资决策的可信度和正确性。
四、论文结构
本文将分为五个部分：
第一部分是选题背景及意义，阐述了本文的研究背景、依据和研究意义。
第二部分是文献综述，对熵权TOPSIS法的基本原理及应用进行梳理和分析。
第三部分是模型构建，对股票的基本面和技术面指标进行选取和加权处理，然后以此构建一个选股模型，并通过实证研究验证其准确性和实用性。
第四部分是模型应用，将模型应用于股票投资中的具体情形，并得到实践结果。
第五部分是结论和展望，对本文研究工作的总结和以后的研究方向进行展望。