EN
This paper presents the use of bootstrap method to assess the multifactor-effi ciency of Fama-French portfolios formed on the Warsaw Stock Exchange. The presented methods estimate the nature of return changes infl uenced by the Fama-French factors. The risk and risk premium vectors are determined for full-sample observations (1995–2010) and two sub-periods. Using of the Fama-French model to forming the investment portfolios leads to a number of conclusions that may be useful for investors and portfolio managers. The results ofthe analysis show that application of bootstrap methods allows a better estimation of the parameters concerned. This provides a better approximation of returns changes than the classic procedures based on the assumption of normal distribution.
PL
Artykuł przedstawia bootstrapową ocenę wieloczynnikowej efektywności portfeli Famy-Frencha formowanych na polskim rynku akcji. Zastosowane metody oceniają charakter zmian stóp zwrotu w zależności od zmian czynników Famy-Frencha. Wektory ryzyka i premii za ryzyko oszacowano w okresie 1995–2010 oraz dwóch podokresach. Zastosowanie modelu Famy-Frencha do budowy portfeli inwestycyjnych pozwala na wysunięcie wielu wskazówek użytecznych dla inwestorów i zarządzających portfelami akcji. Wyniki analizy pokazują, że zastosowanie metod bootstrap pozwala na dokładniejszą estymację badanych parametrów. Umożliwia to lepszą ocenę zmian stóp zwrotu niż klasyczne procedury oparte na założeniach rozkładów normalnych.
RU
Статья представляет бутстрепную оценку многофакторной эффективности портфеля Фамы-Френча на польском рынке акций. Примененные методы оценивают характер изменений норм окупаемости в зависимости от изменений факторов Фамы-Френча. Векторы риска и премии за риск были оценены за период 1995-2010, а также в двух субпериодах. Применение модели Фамы-Френча для построения инвестиционных портфелей, позволяет сформулировать указания, полезные для инвесторов и управляющих портфелями акций. Результаты анализа указы- вают, что применение метода бутстреп позволяет сделать более точную эстимацию изучаемых параметров, что помогает лучше оценить изменения норм окупаемости по сравнению с классическими процедурами, опирающимися на нормальное распределение.