An update on self-regulation in the Canadian securities industry (2009-2016)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to analyze the processing of complaints against investment advisors and Member firms through the Investment Industry Regulatory Organization of Canada (IIROC) enforcement system between 2009 and 2016. The paper used the misconduct funnel to show the number of complaints that are “funneled in,” and how these complaints are subsequently “funneled out” and “funneled away” at the investigation and prosecution stages of IIROC enforcement system. Design/methodology/approach The paper uses data from IIROC enforcement annual reports from 2009 to 2016. A combination of descriptive statistics and correlation matrices was used to analyze the data. Findings The findings indicate that while IIROC “funneled in” more complaints, a significant proportion of complaints were “funneled out” of its enforcement system and funneled “away” from the criminal justice system. Fines imposed were often not collected from individual offenders. IIROC, it seems, is ineffective in handling the more serious and systematic industry problems. Practical implications It is hard not to see the findings from this study being used by the provincial securities commissions and the federal government to support the call for a national securities regulator in Canada. Originality/value This is the first study of its kind to systematically analyze the enforcement performance of IIROC.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».