“两高”发布司法解释:用大数据严打“老鼠仓”

“两高”发布司法解释:用大数据严打“老鼠仓”
2019年07月01日 00:02 新京报

  原标题:“两高”发布司法解释:用大数据严打“老鼠仓”

  和而不同

  在大数据时代,我们应当充分利用大数据这一工具侦测“老鼠仓”行为。

  6月28日,最高人民法院、最高人民检察院发布《关于办理操纵证券、期货市场刑事案件适用法律若干问题的解释》和《关于办理利用未公开信息交易刑事案件适用法律若干问题的解释》,这两部司法解释将于2019年7月1日起施行。

  “老鼠仓”是利用非公开信息交易获取收益的典型形式。从业者借由其职务之便获取到相关非公开信息,利用自有账户或操纵其他相关账户事先买进或卖出某种证券以谋取利益。

  “老鼠仓”行为最大的危害是破坏了证券市场的竞争机制。证券市场存在的意义是投资者根据公司的公开信息包括经营状况、财务状况等等判断公司的投资价值,购买有关投资产品。通过投资者所代表的市场选择规律甄选出优质的公司,实现资源的优化配置。

  然而,“老鼠仓”行为的存在让信息被赋予了价值,而公司的实力被忽视,扭曲了市场的配置规律。同时,“老鼠仓”行为也违背了市场的公平竞争原则,严重损害了投资者的合法权益。

  此次“两高”发布司法解释,重提“老鼠仓”,是对近几年频发的利用非公开信息犯罪行为作出的有力回应。

  但是,解决“老鼠仓”的问题并不是优化惩罚制度这么简单,“老鼠仓”的隐蔽性特征使得其很难被识别,较低的违法概率是其猖獗的重要原因。

  从业者在其工作中,受到其工作岗位等客观因素的影响,能够接触到一些非公开消息。他们会选择通过暗号等方式告知自己的亲友或者合作伙伴,根据信息进行相应的操作。

  在大数据时代,我们应当充分利用大数据这一工具侦测“老鼠仓”行为。

  从业者布局“老鼠仓”的行为再隐蔽,与其他人员沟通的暗号再深奥,账户的交易行为都是透明的。大数据能够让“老鼠仓”的踪迹无处遁形。“老鼠仓”行为一定会伴随着频繁的异常交易,而通过大数据对所有异常的交易行为进行实时跟踪,将能够有效识别出“老鼠仓”行为。

  深圳证券交易所建立的交易检查中心就是利用大数据进行监管的有益尝试。它可以全天处理超过1亿笔交易数据,还可以溯源20年前的历史数据,证监会所破获“老鼠仓”案例中很多都得益于它。

  不过,即使是神通广大的监管机构和火眼金睛的大数据都会受到信息不充分的影响而损失一些效率。对此,美国的PCAOB监管制度值得我们借鉴。

  PCAOB是美国介于政府与行业协会两者间的组织,其权威高于自律协会低于政府部门。由于它们处于行业内部,相比政府具有一定的信息优势,也对违法行为更为熟悉,同时由于其独立性,监管所受到的牵制也更少,该组织在美国证券市场监管中起到了至关重要的作用。

  通过设立一个独立型的行业内监管机构,融合政府监管和行业协会自律两方力量进行监管。

  总体来看,“两高”的司法解释重提“老鼠仓”,充分体现了有关部门对“老鼠仓”行为的重视。下调违法金额门槛也是严刑峻法的重要一步。但是,在完善惩罚制度的同时还需要加强监管与违法行为鉴别能力,通过结合大数据等科技工具,联合行业协会等各方力量,在提高“老鼠仓”违法成本的同时增加行为侦测概率,让居心叵测者望而却步。

  □盘和林(应用经济学博士后)

责任编辑:张国帅

老鼠仓 大数据

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