10b-5规则下美国内幕交易规制的价值分析

10b-5规则从保护市场公平竞争、促进市场信息的开放、保护公司信息财产权的角度,在司法审判中逐渐形成了一套行之有效的规制内幕交易的制度,尽管"企业家补偿理论"极力反对禁止内幕交易,但是由于内幕交易本身的危害性,从保护市场公平有序和效率而言,10b-5规则具有更大的存在价值和司法实践指导意义。     

基于社会网络传递视角的内幕交易行为研究

依法从严打击内幕交易是我国金融监管的重要任务，也是推动资本市场高质量发展的重要保障。本文手工收集2007—2020年我国证监会公布的内幕交易行政处罚书中涉及的内幕信息和内幕交易数据，考察我国股市内幕交易的行为特征。研究发现：(1)从中美股市对比看，我国股市中消极型内幕信息占比更低，内幕信息泄露时间更长，内幕信息泄露期间和信息公告日的收益率绝对值更低。此外，我国股市中依托家人关系传递内幕信息的比例高于美国。(2)公司外部人尤其以朋友关系传递的内幕信息致使更高的内幕交易规模和收益率。(3)内幕交易显著提高了内幕信息泄露期间相关方的股票收益率。本文丰富了内幕交易学术文献，也为我国监管机构提升内幕交易监管效率提供了有益借鉴。     

证券市场内幕交易的识别与防控——基于我国法律框架下的路径分析

有效识别和防控内幕交易对维护资本市场的健康发展具有重要现实意义.只要内幕信息知情人或者非法获取内幕信息人在内幕信息敏感期内从事或者明示、暗示他人从事,或者泄露内幕信息导致他人从事了与该内幕信息有关的证券交易活动,内幕交易行为即告成立.本文提出的“五步锁定法”识别系统可以有效地识别内幕交易行为.加强内幕信息知情人的管理、提高对内幕信息传播途径的取证能力、增强对内幕交易的监管力量以及加大对内幕交易的处罚执行力度等措施构成了有效防止内幕交易行为发生的防控体系.     

证券市场非完全知情交易者是风险助推者吗?——基于Kyle模型的分析

跟庄散户等非完全知情交易者的交易行为会影响证券市场上的其他参与者。本文基于Kyle模型的拓展研究表明:当市场流动性下降时,知情交易者会减少交易;部分知情的噪声交易加入后会使得知情交易者的预期收益下降;当非完全知情交易者的委托单流恰好完全跟踪股票价值时,内幕信息持有者的信息将不能操纵股价波动。从抑制知情交易者的内幕交易行为的角度讲,非完全知情交易者有助于推动证券市场交易的透明化、公正化,进而减少整个市场潜在的金融风险。     

内幕交易、股价信息含量与市场监管效力——基于中国A股市场的分析北大核心CSSCI

本文针对非法内幕交易对股价信息含量的影响进行实证检验,研究表明:就整体而言,内幕信息通过买卖双向非法内幕交易使交易发生日的股价信息含量显著提高,加剧市场信息不对称程度;并购重组类的内幕信息对内幕交易发生日的股价信息含量的影响最显著,而经营合作投资类的内幕信息影响最不显著;从对内幕交易监管的视角,现行实施的监管法规无法有效遏制由内幕交易造成的市场信息不对称性,且笼统的'盈罚比'监管方法无法有效遏制对公众投资者利益影响最大的内幕交易行为,监管机制有效性仍不足.     

知情交易概率测算在内幕交易监管中的应用

内幕交易定义侧重信息分布状态,知情交易定义侧重信息认知状态,在立法和监管层面,内幕交易包含知情交易的内涵。信息优势是内幕交易监管困境的根源所在,知情交易概率模型从是否拥有信息的两种不同交易行为模式出发．有助于判断潜在的内幕交易行为,根据选取时间段变量、事件变量和财务指标变量的不同,为内幕交易监管选取重点目标提供参考。在监管实务操作中。强化信息核心、改革收盘机制、主张模糊界定等是必要的手段。     

证券市场内幕交易监管的有效性分析

在对内幕交易监管有效性的分析上,由于研究方法和目标的不同,研究的结果也出现了很多分歧。本文对已有的研究进行了纵向比较和横向比较,从内幕交易法律的实施和国际监管的角度入手,对内幕交易监管的有效性进行分析,认为内幕交易监管是相对有效的。投资者信心、市场与法律的测度方法,以及投资者交易策略等因素都会影响到内幕交易监管的有效性。     

并购重组前的知情交易行为研究

并购重组中基于内幕信息的知情交易行为既是监管重点,也是学术界关注的热点问题。本文以2006—2020年我国上市公司并购重组事件为样本,考察并购重组前的知情交易行为对并购公告收益的影响。研究发现：并购重组前的知情交易行为引发了主并公司股价的提前反应,从而降低了并购公告时的市场反应,这一现象是由内幕信息泄露引起,且内幕信息主要来源于包括员工在内的公司内部人,而非机构投资者。进一步分析表明,改善信息环境可以有效缓解并购重组的信息泄露问题,体现为知情购买交易的信息泄露效应受到分析师跟踪、审计质量和问询函制度的有效制约。本文研究深化了现有的并购重组内幕交易行为研究,为实施精准监管和防范内幕交易等政策提供了一定参考和依据。     

证券市场禁止内幕交易规则探析

内幕交易作为证券市场中一种非法现象，严重危害证券市场的健康发展。当前，世界各国巳对禁止内幕交易达成共识并采取了种种措施。文章在对内幕交易简要介绍的基础上，从经济角度对内幕交易进行分析，并阐述了内幕交易行为的归责原则。     

防范和打击内幕交易的难点及其对策

新兴加转轨时期,我国资本市场发展迅速,市场规模已跃居世界前列,多层次资本市场渐成体系,资本市场对国民经济的推动作用日渐显著。但由于我国现行法制存在不足、违规成本低等原因,近期证券市场内幕交易案件呈加速上升的趋势,范围有所扩大,影响社会公平。集中力量、严厉打击内幕交易行为已成了现阶段证券监管的重要工作。本文运用比较、规范和实证分析方法阐释了制约打击内幕交易的瓶颈因素,并结合实际尝试提出完善制度、严密监控、强化信息披露等打击、防范内幕交易的对策。     

中国金融部门间系统性风险溢出的监测预警研究——基于下行和上行ΔCoES指标的实现与优化

为了对我国金融部门间的系统性风险溢出进行实时监测和有效预警,本文基于Adrian and Brunnermeier (2016) 的CoES指标构想,在左尾视角的基础上进一步引入右尾视角,构建下行和上行ΔCoES分别作为系统性风险的同期度量指标和前瞻预警指标,并提出了更为有效合理且同时适用于下行和上行ΔCoES的计算方法。本文一方面采用下行和上行ΔCoES对我国银行、证券、保险三个金融部门间的系统性风险溢出进行监测预警研究,另一方面还基于我国的经验数据检验上行和下行ΔCoES的性质。研究结果显示,我国金融部门间具有显著的系统性风险溢出效应,且三个部门间的风险溢出存在非对称性,银行部门是系统性风险的主要发送者,证券部门是系统性风险的主要接收者;三个部门两两间的风险溢出水平表现出明显的协同性和周期性,且上行的风险溢出水平高于下行。同时,基于我国的经验数据发现,上行ΔCoES对下行ΔCoES具有显著的先导性、前瞻性,上行ΔCoES可以作为系统性风险的前瞻预警指标。此外,下行ΔCoES能够引领ΔCoVaR和基于MES估计方法计算的短期ΔCoES指标,表明本文构建的下行ΔCoES实时性更强,更适合作为系统性风险的实时监测指标。     

Research on optimization of an enterprise financial risk early warning method based on the DS-RF model

The financial risk early warning process of enterprises faces problems such as uncertainty and complexity. In the big data environment, scholars and enterprises that continue to use traditional evaluation methods will face large challenges. It is essential for an enterprise's sustainable operation to combine artificial intelligence algorithms, dynamically monitor its financial risks, and carry out financial risk early warning processes accurately and effectively. This study proposes an early warning method for corporate financial risks based on the evidence theory-random forest (DS-RF) model. The classic algorithm of machine learning—random forest was introduced into the framework of evidence theory to construct a random forest model with four dimensions: profitability, asset quality, debt risk, and operating growth. While predicting the risk, the credibility of the evidence was determined, and then the D-S synthesis rule was used for information fusion. An example was analyzed, taking JS Reclamation Group as the study subject. The comparison with the early warning results of the random forest algorithm and the traditional model shows that the DS-RF model proposed in this paper has a higher early warning accuracy and the results are presented more comprehensively and systematically, which effectively improves the efficiency of enterprise financial risk early warning and helps managers to make relevant decisions efficiently and scientifically.     

企业集团资金安全预警体系研究

传统财务预警理论通过财务指标体系预警单一企业主体的渐进型财务困境,难以预警企业集团的突发型财务困境。内部资本市场配置活动给企业集团的资金运动带来了类金融机构的特征,使其操作风险大于普通企业。为此,本文将传统财务预警理论中的指标预警和内部控制理论中的流程预警有效耦合,构建了企业集团资金安全预警理论体系,并通过PDCA循环实施该理论体系,以期动态地、全过程地防范企业集团资金风险。     

基于人群搜索算法的上市公司的 Z-Score 模型财务预警研究

针对传统的 Z-Score 财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将 SOA 算法的良好寻优能力和 Z-Score 财务预警模型结合起来,提出一种改进的 Z-Score 财务预警模型,构建出 SOA 算法优化 Z-Score 财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的 Z-Score 财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于 SVM 算法和 AdaBoost 算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了 Z-Score 财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。     

全面风险管理视角下的企业风险预警机制研究

从全面风险管理的视角探讨企业的风险预警机制,建立了全面风险辨识、风险预警模型、风险预警评估、风险预警报告、应对策略选择的风险预警理论框架,并根据该理论框架提出了数据收集与整合、数据处理与风险分析、风险决策与反馈的运行体系.     

地方财政收支监测预警研究——以1995—2010年山东省数据为研究样本

文章在界定财政收支监测预警含义的基础上,设计构建了财政收支监测预警系统。以1995-2010年山东省数据为研究样本,通过对比分析综合预警指数走势、财政收支综合评测水平走势和GDP增长率走势,对财政收支监测预警模型的科学性和可行性进行了实证检验。经验证,本模型是可行的,这对监测财政运行情况、保持经济平稳健康发展提供了科学的参考依据。     

全球股票市场间风险传染的测度、监管及预警

近年来,伴随金融一体化程度的加深,全球各股票市场间风险传染的动态复杂性加剧,其准确测度、高效监管及实时预警已成为优先事项。本研究选取全球21个代表性股票市场作为分析样本,首先基于广义向量自回归模型的滚动估计准确测度其间风险动态传染的高维网络序列,进一步借由矩阵值因子模型来稳健收缩上述序列,以探究其潜在动态核心结构,从而实现高效监管。最后,通过向量自回归模型的预测功能实现对全球股票市场间风险传染的实时预警。研究表明,全球股票市场间风险传染具有时变性,其监管与预警可通过少数与地理区域高度相关的风险区域间的动态传染关系及内部的市场构成来刻画。与此同时,我们发现中国内地等新兴市场的重要地位逐渐凸显。本文研究结论可为有效防范与化解金融风险提供有益参考。     

全球股票市场间风险传染的测度、监管及预警

近年来,伴随金融一体化程度的加深,全球各股票市场间风险传染的动态复杂性加剧,其准确测度、高效监管及实时预警已成为优先事项。本研究选取全球21个代表性股票市场作为分析样本,首先基于广义向量自回归模型的滚动估计准确测度其间风险动态传染的高维网络序列,进一步借由矩阵值因子模型来稳健收缩上述序列,以探究其潜在动态核心结构,从而实现高效监管。最后,通过向量自回归模型的预测功能实现对全球股票市场间风险传染的实时预警。研究表明,全球股票市场间风险传染具有时变性,其监管与预警可通过少数与地理区域高度相关的风险区域间的动态传染关系及内部的市场构成来刻画。与此同时,我们发现中国内地等新兴市场的重要地位逐渐凸显。本文研究结论可为有效防范与化解金融风险提供有益参考。     

公司信用债违约风险预警与防范研究

我国债券规模位居世界第二,债券市场已成为企业直接融资的主要渠道;同时我国公司信用债违约频发,违约主体几乎涵盖了全部行业,永煤AAA债券违约事件引发各方关注。在此背景下,本文研究了信用债违约风险预警与防范,搭建了债券违约预警模型:一是深入分析了违约原因,提出了"经济下行加剧‘债务-通缩’""流动性分层导致再融资困难""民企互保引发违约风险串联"的观点;二是基于KLR信号分析法,以历史违约主体财报数据为基础构建了上市公司债违约预警模型,抽离出相关指标权重构成预警指标体系,并进行了实证检验;三是基于预警模型,提出加强动态监测、构建债券风险分类管理办法等政策建议。     

中国金融开放的外源性风险评估与预警机制

本文在构建金融开放的外源性风险指标体系的基础上,提出了评估金融开放外源性风险的“3δ”原理和风险的神经网络预警模型。利用中国金融开放的风险指标数据进行的分析结果显示,中国当前金融开放的风险级别处于安全状态。对26个发展中国家金融开放外源性风险的评估和预警表明,该原理和预警模型对金融开放的外源性风险的评估与预警具有一定的...