Study on exemptions for third-country central banks and other entities under the Market Abuse Regulation and the Markets in Financial Instruments Regulation
Notice bibliographique
Résumé
In accordance with Article 1.9 of the Markets in Financial Instruments Regulation \n(MiFIR) and Article 6.5 of the Market Abuse Regulation (MAR), this study reviews \ncentral banks’ and Debt Management Offices’ (DMOs) mandates and operational \nprocedures for a selected group of non-EU countries. It describes the main legal \nframework for market abuse and for the transparency of operations and markets \napplicable to third-country (non-EU) central banks. The study also offers a \nsnapshot of the current transparency of central banks’ balance sheets and trading \nactivities with EU counterparts or in EU-listed financial instruments. For DMOs, \nthe study only covers the market abuse regime, as DMOs are outside the scope of \nthe MiFIR exemption. Market transparency and market abuse frameworks \napplicable in the EU are also discussed in this study, as a benchmark for the \nassessment of third-country regimes. The countries covered include Australia, \nBrazil, Canada, China, Hong Kong SAR, India, Japan, Mexico, Singapore, South \nKorea, Switzerland, Turkey and the United States (as well as the BIS under \nMiFIR). The report concludes that the extension of the exemptions under MiFIR \nand MAR is appropriate and necessary for all central banks and DMOs, with the \nexception of two institutions under the MiFIR regime and one institution under the \nMAR regime due to insufficient information and/or transaction data.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».