多阶段投资组合问题是现代金融领域中一个重要的研究方向,是投资者或者投资机构进行资产套期保值和风险对冲的重要理论方法。通过研究不同投资环境下的投资组合优化问题,一方面可以用数理金融方法来解决人们在实际投资过程中所遇到的问题,为投资者进行科学投资提供理论依据；另一方面为投资学的理论方法有更加广泛的应用提供科学依据。在这种背景下,针对动态投资组合的效率评价问题,本文以马科维茨投资组合理论为基础,构建了考虑负债的多阶段投资组合优化模型。在同一规模下,我们定义了多阶段投资组合的效率,并将其等价转换为相对应的非线性效率评价模型。同时,参考以往学者们的研究,将投资策略分为Open-loop的策略和Close-loop的策略,把非线性评价问题转化为凸规划问题,计算出近似前沿面,进而求出投资组合效率。但在实际金融市场活动中,随着投资期限的延长,市场摩擦因素的增加,真实前沿面解析解越来越难求解,因此,本文在DEA模型的基础上,通过财富将每个阶段联系起来,运用网络DEA模型来评价考虑负债的投资组合的效率。本文分别用评价模型、DEA模型和网络DEA模型三种方法来评价考虑负债的多阶段投资组合。通过仿真模拟,构造了真实前沿面和相应的DEA有效前沿面,并且比较分析了累积财富情况下的动态投资组合的效率及其排名,实证分析结果表明,排序结果有很大的相关性,且相关性随着DMU个数的增加而增大,说明了用基于数据的DEA方法评估考虑负债的投资组合的技术效率是合理且可行的,并且计算简单,操作方便,实用性很强。