基本原理
在信息論中,熵是對不確定性的一種度量.信息量越大,不確定性就越小,熵也就越小；信息量越小,不確定性越大,熵也越大.根據(jù)熵的特性,我們可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度,也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度,指標的離散程度越大,該指標對綜合評價的影響越大.
步驟
⑴選取n家上市公司,m個指標（由主成分分析法得出）,則Xij為第i個上市公司的第j個指標的數(shù)值.（i=1,2…,n; j=1,2,…,m）
⑵數(shù)據(jù)的非負數(shù)化處理.由于熵值法計算采用的是各上市公司的某一指標值占同一指標值總和的比重,因此不存在量綱的影響,不需要標準化處理.但由于數(shù)據(jù)中有負數(shù),因此需要對數(shù)據(jù)進行非負化處理,此外,為了避免求熵值時對數(shù)的無意義,還需要將數(shù)據(jù)進行平移.