The regulation of short selling: A transatlantic discussion on policy issues and instruments
Notice bibliographique
Résumé
While it is by no means a new trading strategy, short selling has attracted considerable attention on the part of regulators and the public over the last decade. In the midst of the financial crisis, securities markets regulators across the world imposed temporary bans or constraints on short selling. The regulators’ interventions sought “to restore the orderly functioning of securities markets and limit unwarranted drops in securities prices capable of exacerbating the crisis”. Following the crisis, the success of Michael Lewis’ book The Big Short – and subsequent movie – heightened the interest of the public towards this controversial trading strategy. Although regulators have lifted rapidly the temporary bans, the issues raised by short selling have continued to elicit debate in the academic, business and policy-making communities. If short selling attracts such attention, it is arguably because it poses challenges for the goals of financial markets regulation. Indeed, short selling involves market efficiency, stability and integrity. More troubling, it can both support and disrupt these goals, as underscore the mixed empirical record and the anecdotal evidence. Likewise, as commentators have more recently pointed out, short selling has implications for corporate governance. In particular, it can be a powerful tool to uncover fraud, but at the same time unsettle shareholder democracy. Given the breadth of the issues associated with short selling, the academic literature, in both law and financial economics, is vast. Against this rich theoretical and empirical backdrop, the purpose of this paper, which flows from a panel discussion between its three authors, is modest. At a general level, the paper seeks to foster the Trans-Atlantic dialogue on financial markets regulation, taking short selling as a case study. Specifically, it aims at providing a critical perspective on the regulatory choices and techniques used in Europe and Canada for dealing with the issues raised by short selling.
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 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 | 0,020 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».