Elegir fondos es un tema general para los inversores, con el objetivo de equilibrar los riesgos y los rendimientos potenciales. El objetivo de este artículo es utilizar un enfoque de supereficiencia para analizar y clasificar los fondos cotizados en bolsa (ETFs) con el fin de encontrar los mejores ETFs de servicios públicos. El modelo de análisis envolvente de datos (DEA) basado en la medida ajustada por rango (RAM) se utiliza en este trabajo para evaluar un conjunto de ETFs de servicios públicos y clasificar los fondos ineficientes, mientras que el modelo de supereficiencia RAM se utiliza para clasificar completamente los fondos eficientes basados en RAM. También se utilizan otros modelos DEA seleccionados basados en holgura para analizar los ETFs. Los resultados muestran que el enfoque sugerido ofrece los mismos fondos eficientes que otros modelos DEA seleccionados basados en holgura; por lo tanto, parece ser útil como herramienta de selección de fondos.