83 浏览指标数据应具有可获得性，便于实证分析和应用。
2.2.3 系统性
覆盖证券投资风险的多个维度，确保评价的全面性。
2.3 风险评价指标的确定
第三章 基于熵值法的风险评价方法
3.1 数据标准化处理
3.2 信息熵的计算
3.3 指标权重的确定
3.4 综合得分计算
第四章 实证分析
4.1 数据来源与样本描述
数据来源：Wind数据库，选取A股市场2015年至2023年的股票和债券样本数据。
样本规模：200家上市公司及相关债券交易数据。
4.2 实证分析步骤
4.2.1 数据标准化
对样本数据进行极值标准化处理。
4.2.2 信息熵与权重计算
根据熵值法计算各指标的信息熵值与权重。
4.2.3 综合风险得分
计算每只证券的综合风险得分，并进行排序。
4.3 实证结果与分析
4.3.1 指标权重分析
市场风险权重最大（40%），表明其对综合风险评价贡献较大；流动性风险权重最低（15%）。
4.3.2 风险排名结果
高风险证券多为高波动性股票和低评级债券，符合实际市场情况。
4.3.3 区间分析
将综合风险得分分为高、中、低三个区间，明确不同风险等级的证券分布特征。
第五章 基于熵值法评价结果的投资策略与风险管理
5.1 投资策略优化
5.1.1 风险分级投资策略
根据综合风险评分，合理配置高、中、低风险证券，实现风险与收益的动态平衡。
5.1.2 资产组合优化
优先选择综合风险低、收益稳健的证券构建投资组合，提升投资效率。
5.2 风险管理建议
5.2.1 动态风险监测
结合熵值法的实时评价结果，动态调整投资组合，规避潜在风险。
5.2.2 强化流动性管理
针对高流动性风险的证券，采取限仓或增加交易量的措施，提升市场参与度。
结 论
本文基于熵值法构建了证券投资风险评价指标体系，通过实证分析验证了熵值法在证券投资风险评价中的适用性和有效性。研究结果表明，熵值法能够科学量化证券投资风险，显著提升风险评价的客观性和精确性，为投资者的决策提供了重要参考依据。
未来研究可结合大数据和人工智能技术，进一步优化风险评价模型，实现对证券投资风险的动态监测和实时评估。同时，可扩展熵值法的应用范围，探讨其在多资产投资和跨市场分析中的潜在价值，为金融风险管理理论和实践提供更多支持。
