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多属性决策是决策科学的重要组成部分，解决拥有多个属性的有限个备选方案的排序问题。多属性决策在各个领域都具有广泛的应用价值，从资金投放、城市经济、供应商选择，到工业产品、效益评价、商业银行投资决策，多属性决策的理论在多个社会领域发挥着实际作用，指导着人们做出一个个决策。因此，关于多属性决策的相关研究得到了学者的广泛关注并取得了大量成果。
随着社会的不断进步，决策者面对的问题越来越复杂，单一的就一个时间节点进行静态的多属性决策方式已无法满足决策者的需求，在这样的大环境下，动态多属性决策的研究成为了人们关注的重要领域之一。动态多属性决策是将同一问题在不同阶段的静态多属性信息用一定的方法结合起来，对决策对象在所有阶段下进行综合评价。动态多属性决策将静态的决策问题基于时序数列进行扩充，延展了问题的深度和广度，更能适应当前社会的发展需求。动态多属性决策应用在企业发展评价、城市建设评价、投资增长评价等多个领域中，例如，股票投资者有意愿投资商业银行时，会综合评价商业银行当年及以前年度的数据，而非仅利用当年数据；对优秀城市进行评分时，会结合近几年城市各项指标进行打分评选；当选择供应商或合作伙伴时，同样会结合近几年对方的数据进行综合决策。如果只考虑某一个时点的决策信息，则无法对被评价内容的发展趋势、发展过程、未来变化进行准确判断，也就无法为决策提供有力的理论支撑。然而，在动态多属性决策的前提下，对被评价内容的多个阶段情况进行考察，能够准确的把握被评价内容的变化过程，可以更加合理、有效的做出决策。动态多属性决策也逐渐代替了静态多属性决策，成为了决策过程中重要的理论依据。
动态多属性决策的研究主要包括决策矩阵建立、规范化处理、属性权重计算、时间权重计算和信息聚合几个部分构成，本文将重点研究属性权重和时间权重。
属性权重计算方法有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，其中，主观赋权法过度在乎人为的判断，而忽略客观事实，客观赋权法完全利用来自客观环境的属性指标，而不考虑主观判断，组合赋权法能结合主客观的优势，被广泛使用。但是，在动态决策过程中，现有文献依然采用静态决策中的组合赋权法对各个阶段的决策矩阵赋权，在动态变化趋势和速度上的体现并不充分，只有同时考虑属性质量、整体性和动态变化趋势的权重赋权方法能涵盖更多信息，使属性权重更准确。
现有的时间权重计算方法和属性权重一样，有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，组合赋权法仍然是使用率最高的一种方法。组合赋权法中关于决策者对远期、近期数据的偏好通常用时间度表示，时间度系数的取值能反应远期近期偏好，但是往往呈现出递增或递减的时间序列，当决策者认为某一时间段下情况特殊、可参考性差，应赋予较小权重时，时间度不能准确的反应这一偏好，得到不完全合理的时间权重结果。
针对以上两个部分，本文提出了创新的属性权重和时间权重确定方法，优化了决策模型，并进行了商业银行投资决策应用研究。本文的主要研究内容包括以下几个方面：
（1）针对各个阶段的决策矩阵，利用方阵的行列式来衡量其变化趋势和速度，提出了一种结合历史数据、现实数据、历史数据和现实数据的变化趋势和速度的属性权重确定方法，利用前景理论的优良性质，对传统参照点进行调整优化，得到修正后的均值参照点。修正后的参照点体现了整体变化趋势和速度，包含信息量更多，得到的排序结果更准确。
（2）针对决策者对时间无偏好的情形，提出了一种基于信息熵最大、相对熵方差最小和时间度的时间赋权方法，该方法在寻求时间权重信息熵最大的基础上，让相对熵方差最小，其中使用相对熵距离的方差能更有效的控制时间权重波动，让时间权重的赋权过程更稳定。
（3）当决策者对时间权重有大致偏好时，应充分利用偏好使时间权重与偏好权重的相对熵距离最小，结合信息熵最大、相对熵方差最小和与决策者偏好权重距离最小三方面构建规划模型。模型可以使求得的权重向量尽可能的靠近偏好向量，并且能解决时间权重不规律的问题。
（4）根据银行业的特殊性质，改进中国商业银行评价指标体系，并以优化的决策模型，对2015年到2017年上半年中国所有A股上市商业银行进行投资决策应用研究，将得到的结果与不同系数、传统参照点、传统方法分别进行对比、分析，证明决策模型准确、有效。和已有研究相比，本文利用突出变化趋势和速度的动态投资决策方法来评价商业银行，能同时体现其盈利能力和发展能力，为股票投资者进行商业银行投资决策提供了新的方法。
随着社会的不断进步，决策者面对的问题越来越复杂，单一的就一个时间节点进行静态的多属性决策方式已无法满足决策者的需求，在这样的大环境下，动态多属性决策的研究成为了人们关注的重要领域之一。动态多属性决策是将同一问题在不同阶段的静态多属性信息用一定的方法结合起来，对决策对象在所有阶段下进行综合评价。动态多属性决策将静态的决策问题基于时序数列进行扩充，延展了问题的深度和广度，更能适应当前社会的发展需求。动态多属性决策应用在企业发展评价、城市建设评价、投资增长评价等多个领域中，例如，股票投资者有意愿投资商业银行时，会综合评价商业银行当年及以前年度的数据，而非仅利用当年数据；对优秀城市进行评分时，会结合近几年城市各项指标进行打分评选；当选择供应商或合作伙伴时，同样会结合近几年对方的数据进行综合决策。如果只考虑某一个时点的决策信息，则无法对被评价内容的发展趋势、发展过程、未来变化进行准确判断，也就无法为决策提供有力的理论支撑。然而，在动态多属性决策的前提下，对被评价内容的多个阶段情况进行考察，能够准确的把握被评价内容的变化过程，可以更加合理、有效的做出决策。动态多属性决策也逐渐代替了静态多属性决策，成为了决策过程中重要的理论依据。
动态多属性决策的研究主要包括决策矩阵建立、规范化处理、属性权重计算、时间权重计算和信息聚合几个部分构成，本文将重点研究属性权重和时间权重。
属性权重计算方法有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，其中，主观赋权法过度在乎人为的判断，而忽略客观事实，客观赋权法完全利用来自客观环境的属性指标，而不考虑主观判断，组合赋权法能结合主客观的优势，被广泛使用。但是，在动态决策过程中，现有文献依然采用静态决策中的组合赋权法对各个阶段的决策矩阵赋权，在动态变化趋势和速度上的体现并不充分，只有同时考虑属性质量、整体性和动态变化趋势的权重赋权方法能涵盖更多信息，使属性权重更准确。
现有的时间权重计算方法和属性权重一样，有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，组合赋权法仍然是使用率最高的一种方法。组合赋权法中关于决策者对远期、近期数据的偏好通常用时间度表示，时间度系数的取值能反应远期近期偏好，但是往往呈现出递增或递减的时间序列，当决策者认为某一时间段下情况特殊、可参考性差，应赋予较小权重时，时间度不能准确的反应这一偏好，得到不完全合理的时间权重结果。
针对以上两个部分，本文提出了创新的属性权重和时间权重确定方法，优化了决策模型，并进行了商业银行投资决策应用研究。本文的主要研究内容包括以下几个方面：
（1）针对各个阶段的决策矩阵，利用方阵的行列式来衡量其变化趋势和速度，提出了一种结合历史数据、现实数据、历史数据和现实数据的变化趋势和速度的属性权重确定方法，利用前景理论的优良性质，对传统参照点进行调整优化，得到修正后的均值参照点。修正后的参照点体现了整体变化趋势和速度，包含信息量更多，得到的排序结果更准确。
（2）针对决策者对时间无偏好的情形，提出了一种基于信息熵最大、相对熵方差最小和时间度的时间赋权方法，该方法在寻求时间权重信息熵最大的基础上，让相对熵方差最小，其中使用相对熵距离的方差能更有效的控制时间权重波动，让时间权重的赋权过程更稳定。
（3）当决策者对时间权重有大致偏好时，应充分利用偏好使时间权重与偏好权重的相对熵距离最小，结合信息熵最大、相对熵方差最小和与决策者偏好权重距离最小三方面构建规划模型。模型可以使求得的权重向量尽可能的靠近偏好向量，并且能解决时间权重不规律的问题。
（4）根据银行业的特殊性质，改进中国商业银行评价指标体系，并以优化的决策模型，对2015年到2017年上半年中国所有A股上市商业银行进行投资决策应用研究，将得到的结果与不同系数、传统参照点、传统方法分别进行对比、分析，证明决策模型准确、有效。和已有研究相比，本文利用突出变化趋势和速度的动态投资决策方法来评价商业银行，能同时体现其盈利能力和发展能力，为股票投资者进行商业银行投资决策提供了新的方法。