国内外关于投资组合效率评价的理论和实践研究有很多,但是大多数研究集中在多阶段投资组合模型创新以及最优投资策略的求解问题上,多阶段投资组合效率评价的研究较少,采用数据包络模型对多阶段投资组合效率评价的研究更加少见。本文在回顾了经典的马科维兹投资组合理论和数据包络模型的基本理论之后,定义了多阶段投资组合的效率。基于线性反馈的多阶段投资组合优化模型,考虑真实投资环境中交易量限制的情况,分别构造出考虑交易量上下界限制和总量限制的多阶段投资组合优化模型。在证明了考虑交易量上下界限制和总量限制的多阶段投资组合优化模型真实前沿面函数凹性的基础上,构建了考虑交易量上下界限制和总量限制的多阶段投资组合DEA效率评价模型。我们选取了符合大多数投资者和理论研究者的偏好的风险和收益作为指标,以多阶段投资组合模型终端财富的风险作为投入,以终端财富的收益作为产出,根据Banker的逼近原理,在多阶段投资组合模型所对应的前沿面函数为凹函数的情况下,利用DEA效率评价模型构造有效前沿面来逼近基于多阶段优化模型的真实前沿面,从而估计多阶段投资组合的效率。最后,本文考虑了两种控制策略进行仿真分析,分别画出两种策略下的真实前沿面,并计算出效率排名的相关性。我们不仅比较了考虑交易量限制的多阶段投资组合优化模型的真实前沿面和DEA前沿面的逼近程度,也比较了其DEA估算效率与真实效率的相关程度,最终验证了采用DEA模型估算多阶段投资组合效率的合理性和可行性,拓展了多阶段投资组合评价理论。