Self-regulation and compliance enforcement practices by the Investment Dealers Association in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the enforcement practices of the Investment Dealers Association of Canada (IDA) and argue that self-regulation simply does not work in the financial sector, as the sanctions available are neither applied with sufficient severity nor are the responsibilities for enforcement adequately divided between self-regulation, provincial securities commissions and the police. Design/methodology/approach The core compliance data for the study came from the IDA’s tribunal cases that were heard between 1984 and June 2008. The theoretical approach involves the invocation of classic articles by the likes of Stigler, Posner and Becker, the essence of whose conclusions is that institutions will act in their own best interests and cannot be expected to act in the public interest. Findings The findings show that over the period from 1984 to 2008, the severity of the sanctions increased consistently over the period. When penalty ceilings were increased, penalties increased. When in the latter phase of the period, public members (i.e. non-members of the industry) chaired the tribunals, penalties also increased. Research limitations/implications Researchers can use the data to write a paper which asks “Why did the IDA tribunal penalties increase so consistently with time?” Future research could canvass various possible explanations, including the one presented in this paper, to focus sustained attention on the issue of self-regulation. Originality/value This study is the first to systematically examine the enforcement performance of the IDA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».