京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
老鼠仓监管背后的无奈:大数据监测治标难言治本
近期,多起资本市场“老鼠仓”案件进入司法程序,监管层引入“大数据分析”查处“老鼠仓”成效明显。然而,由于缺乏相关制度保障,违法成本较低致使震慑力度有限,“老鼠仓”加大监管背后却又写满无奈。
基金经理成“老鼠仓”重灾区
2014年以来,资产管理行业“老鼠仓”频频曝光,而基金经理则成为其中的“重灾区”。
3月7日,证监会证实中邮基金旗下基金经理厉建超涉老鼠仓被调查;5月9日,证监会通报光大保德信红利基金经理钱某、平安资管张某某等内幕交易案,涉及金额均超过1亿元;7月4日,证监会公布蒋征、陈绍胜、牟永宁、程岽和黄春雨等5名海富通基金原任或时任基金经理,涉嫌利用未公开信息交易股票案被立案调查……
“今年来多家基金公司爆出‘老鼠仓’传闻,说明监管层对于此类事件的监管力度正在持续加大,今后可能还将有类似事件被曝光。”好买基金研究中心总监曾令华表示。
在诸多基金经理“老鼠仓”事件中,11月21日,北京市公安局通报的一起案件引起广泛关注。北京市公安局认证微博“平安北京”发布消息称,犯罪嫌疑人罗某萍利用担任某基金管理公司基金经理的便利,借助未公开信息交易股票并非法获利1300余万元。罗某萍原来所在公司被市场指向国内某大型基金公司。
“2014年对‘老鼠仓’事件的曝光,绝对数量显著提高。”济安金信科技有限公司副总经理、济安金信基金评价中心主任王群航认为,从已知信息看,查处“老鼠仓”使用的数据,最早可以追溯到2009年,显示出资本市场“事后”稽查工作开始有效开展。
“大数据”监管“利器”难解配套制度缺失难题
事实上,随着2009年《刑法修正案(七)》的出台,证券从业人员内幕交易以及利用因职务便利获取内幕信息以外的其他未公开信息交易罪名正式写入刑法,这也成为监管层对“老鼠仓”案件认定的重要分水岭。
与之前主要依靠举报、现场检查“捕鼠”完全不同,目前以“大数据分析”为主的“数字稽查”技术正在不断升级,案件线索发现、报送的及时性和精准度也在提高。
深圳证券交易所总经理宋丽萍就曾公开表示,“今后将投入力量把原形系统项目和股价异动联系起来,构建市场监控综合数据模型,全面提升对内幕交易、市场操纵、证券欺诈文本信息挖掘和监管。”
然而,“捕鼠”技术实力的增强,却无法改变相关配套制度缺乏的窘境。在多起“老鼠仓”案件发生后,“已离职”“个人行为”等已成为涉事公司回应、甚至推脱责任的标准口径。“‘老鼠仓’行为不断出现,却没有一家基金公司受罚,令人不可思议。”王群航表示。
同时,对于“老鼠仓”行为刑罚较轻的现实状况,也使“大数据”监管“利器”对犯罪行为的震慑力度十分有限。自2011年长城基金久富证券投资基金经理韩刚成为“老鼠仓”获刑第一人以来,几年来陆续有“老鼠仓”被查,但入刑时间均未超过4年。
近期,博时基金原基金经理马乐因老鼠仓被“判三缓五”,更是引起公众广泛关注。2014年12月8日,最高人民检察院检察委员会讨论决定,对马乐利用未公开信息交易案提出抗诉。一些投资者甚至表示,“法院如此判法,会鼓励更多人铤而走险——反正犯罪成本很低,不如搏一把。”
亟须为震慑“硕鼠”提供制度保障
事实上,对于“老鼠仓”监管而言,“治标”要求不断提升技术手段,如“大数据分析”等,但想要“治本”还须规定并严格执行配套制度,形成完整的体制机制“保障链条”,以更有效地打击“老鼠仓”等违法犯罪行为。
首先,基金公司作为管理主体,基金经理发生“老鼠仓”违法行为说明公司管理、内控等并不到位。证监会日前也明确表示,“将根据情节轻重对公司及董事、监事、高级管理人员采取适当监管措施”,业内人士普遍认为监管机构对基金公司的监管及处罚“亟须跟上”。
同时,“‘老鼠仓’犯罪相关立法存在滞后,司法惩戒只是‘挠痒痒’的现状。”浙江裕丰律师事务所证券维权律师厉健认为。据了解,相比于美国等海外成熟市场,我国内幕交易量刑过轻,博时基金马乐、汇添富基金苏竞等近年影响巨大的老鼠仓基金经理都未判“实刑”而是缓刑。
中国人民大学商法研究所所长刘俊海表示,资本市场内幕交易性质之恶劣,甚于大街上的抢劫和偷窃。他认为,在坚持法治原则下,针对“老鼠仓”等内幕交易行为还是要坚持猛药去疴,重典治乱,“法院在裁定的时候一定要不能姑息纵容,针对情节严重性、涉案金额高低,予以合理量刑,这才能提振投资者对于中国资本市场的信心。”
此外,对于“老鼠仓”行为发生后,中小投资者的民事诉讼赔偿机制仍然缺失。“按照现行监管体制,即使基金经理因‘老鼠仓’案受到应有的惩罚,那些因‘老鼠仓’利益受到损害的投资者也无法维护自己的合法权益,这正是法律今后要进一步完善的地方。”北京市问天律师事务所主任合伙人张远忠说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21