《表3 模型(14)的不同风险和样本数据量下的净收益率》

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《具有现实约束的均值-VaR投资组合绩效评价》

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根据表2和表3，可以得到前沿面的对比（图4），由图可以看出:（1）随着样本数据量m的增大，DEA前沿面逐渐接近于真实前沿面．根据DEA逼近性原理[25]，当样本数据量足够大时，所得到的前沿面与真实前沿面几近重合，因此，可以近似地把样本数据量足够大的DEA前沿面视为真实前沿面．（2）当风险值小于0.03时，m=200，500，1 000，2 000，4 000的DEA前沿面差距不大，甚至几乎重合，而m=100时前沿面较低；当风险值大于0.07时，m=2 000，4 000的前沿面出现拐点并呈现水平状，而风险值大于0.075时，m=100，200，500，1 000的前沿面也出现拐点并呈现水平状，并不能很有效地接近理论上的真实前沿面．