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Enregistrement W7058171314

Market manipulation in Kuwait stock exchange : an analysis of the regulation of market manipulation prior and under Law no. 7 of 2010

2014· article· en· W7058171314 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePulsed Power Technology Applications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket manipulationHarmInsider tradingEnforcementCivil law (Civil law)Law enforcementStock marketInsiderCorporate governance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many practises that affect and harm the integrity of financial markets. These\nacts fall under the general title of ”Market Abuse”. This title can be divided into two\nmain forms, insider dealing and market manipulation. This research primarily aimed at\nexploring the regulation of market manipulation in Kuwaiti law. Market manipulation\npractises came under regulation for the first time via Law No. 7 in 2010. Therefore, it is\nessential to differentiate between the periods; before and after the issuance of this law.\nHence, there are four main objectives to this study: 1) define market manipulation and\nits common forms, 2) explore the applicability of criminal and civil Kuwaiti law to\nmarket manipulation practises prior Law No. 7, 3) critically evaluate how well this law\ncovers the forms of market manipulation identified and 4) evaluate how effective the\nlaw is through its enforcement and implementation.\nTo achieve these objectives, different methods have been followed. Overall, this\nresearch follows a critical analysis approach. In addition, the extant literature has been\nexplored. The evaluation of Law No. 7 has been conducted using the more established\nregulatory law, the FSMA 2000, was taken as a basis for the analysis and evaluation.\nIt has been found that prior to Law No. 7 of 2010, regulation of market manipulation\npractises was almost non-existent. Law No. 7 of 2010 does largely cover most forms of\nmarket manipulation, excluding stabilizing the security price and information based on\nmanipulation of forms. Civil penalties, as compared with those in the UK, tend to be\nlenient, which may prove problematic in deterring manipulative practises. Judges in\ngeneral also lack the experience and confidence to apply and enforce sanctions\nregarding manipulative practises yet it must be noted that the law has not been in action\nfor very long. Thus, it is recommended that the fourth objective of the study be repeated\nafter the law has been in place for several years to reassess its success in combating\nmanipulative practises.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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