Insider trading in China: the case for the Chinese Securities Regulatory Commission
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the effectiveness of illegal insider trading enforcement in China by focusing, among other things, on the Chinese Securities Regulatory Commission's (CSRC) enforcement actions in the period 1993‐2006. Design/methodology/approach This paper discusses the CSRC's enforcement policies and practices of insider trading regulation, based upon administrative and judicial cases, face‐to‐face interviews with regulators, and policy documents. Findings A major finding of the study is the paucity of insider trading cases and the lack of convictions for insider trading offences in China. The campaign against securities offences did not actually come with the stricter enforcement of insider trading laws. A primary challenge in the insider trading regulation comes from the fact that most insider trading cases involve high‐ranking government and party officials. The CSRC lacks the power to directly administer discipline and penalties on government officials and party cadres for insider trading offences. Research limitations/implications It is recommended that the CSRC be given more power, more resources and more trained regulators to detect and address insider trading activities. It is also recommended that the CSRC improve its surveillance capabilities by fully utilizing sophisticated computer surveillance software systems, by improving inter‐agency and inter‐market information‐sharing, and by cooperating with other countries' regulators and participating in the ISG's database to detect possible international insider trading. Originality/value The paper will be of interest to researchers in the field of financial crime and securities regulation. Regulators, the private sector and government departments will also benefit from an analysis of Chinese insider trading enforcement cases. This paper also suggests better strategies for dealing with insider trading offences in China. A fair and orderly market is crucial for investors in the Chinese market.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».