基于Bootstrap-DEA方法的基金评价

摘要

传统数据包络分析法（DEA）中,所有的决策单元（DMU）都是由有限观测样本组成,每个DMU的有效性值都是集合全体决策单元进行计算,因而得到的DMU有效性值之间并不独立。为了克服DEA有效性值受到小样本和内部依赖性的干扰,建立了Bootstrap-DEA绩效评价模型,并应用该模型对我国30支开放式基金2008年~2010年的经营业绩进行分析比较,结果表明,Bootstrap-DEA模型更合理,更具可靠性。