India : Role of Self-Regulatory Organizations in Securities Market Regulation
Notice bibliographique
Résumé
This Note identifies four main \n theoretical options for securities markets self-regulation \n in India, based on precedents from international markets. \n There is no single 'right' approach - the note \n outlines three options that employ Self Regulatory \n Organizations (SROs), which could be viable solutions for \n Indian capital markets. These are: (1) Restructure the \n existing Exchange SRO system to create a joint SRO \n subsidiary of the National Stock Exchange (NSE) and the \n Bombay Stock Exchange (BSE). The new entity would be \n responsible for both market and member regulation. The \n Exchanges provide an existing platform for SRO functions \n that works reasonably well. This platform includes a \n governance structure, professional management, experienced \n staff, documented programs and procedures, and IT tools. But \n this option raises all of the issues on conflicts of \n interest at Exchange SROs. (2) Hybrid structure: NSE and BSE \n retain responsibility for market regulation, and create a \n new independent SRO for member regulation. This option is \n very similar to Association of National Stock Exchange \n Members of India's (ANMI's) proposal to create a \n member-based SRO (but the SRO should not be based on a trade \n association because of the significant conflicts of \n interest). It is based on the idea that supervising members \n is best done by a central regulator, but that regulating its \n own market is essential to an Exchange's market quality \n and brand. (3) New central independent SRO for both market \n and member regulation. A single independent SRO is \n theoretically the cleanest and efficient solution. But it is \n difficult to develop and in fact is only now in the process \n of being implemented in the USA and Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».