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基于大数据的证券信息监管
2019年11月13日 07:16 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:杨峰 字号

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  我国证券市场的信息包括信息披露、股票价格和投资者信息等,形成了一个数量巨大的信息数据库。相比较其他数据库,证券信息数据库具有以下特点:一是信息的数字化程度高,特别是对于交易委托数据、账户数据、监管数据、备案数据等处于较高的数字化状态;二是信息的时效性比较高,证券市场的数据信息高速运行,瞬息万变;三是信息覆盖面广,证券业务各环节留存了大量的基础数据,涵盖了上市公司公告信息、投资者申报信息、证券交易信息、交易所业务规则、交易所统计报表等;四是数据质量高,证券信息是产生于业务流程的信息,信息比较真实。大数据技术对我国当前证券信息监管的模式、证券信息采集方式、信息披露系统和信息保护方面提出了新的问题。

  我国证券市场经过二十多年的发展,在资本市场信息化方面发展迅速,在短时间内完成了从有纸化到无纸化的转变,建立了委托、撮合、清算、交收等交易程序电子化信息处理的机制,证券信息披露制度日益完善,投资者权利保护方面取得一定的成绩,但是证券信息披露监管方面还存在一些问题。

  第一,目前我国的证券信息监管还带有传统的粗放型监管的特征。尽管我国证券市场的数据信息化已有所发展,但是目前绝大多数证券发行材料仍使用PDF格式和纸质材料。证券信息的采集主要通过证券行业的调统员根据财务报表把相关数据抽取出来,然后汇总向相关部门报送,这种手工采集数据的方法一则需要耗费较多的人力、物力;二则各部门之间的信息处于分割状态,很难进行资源共享;三则进行信息更新较为困难。在这种信息披露监管下,监管部门在精确性和准确性信息掌握方面存在不足,因此,不真实、不充分和不及时的信息披露时有发生。

  第二,我国目前的证券信息监管属于事后监管,属于一种被动的监管模式。传统的信息监管主要重视事后通过对大量信息的调查取证,从而对违法行为进行惩罚。这种信息监管无法在早期对违规行为进行掌握并迅速做出反应,缺乏一定的预测性,因而是属于静态的信息监管。证券信息是证券市场运行的一种表达,证券监管机构通过对证券市场中申请量、注册量、发行量等数据,不但能从微观层面了解企业的运行、融资等情况,还能从宏观层面了解资本市场中系统性风险的程度以及货币传导速度等情况,从而为国家进行经济政策调控提供预测性的参考。而目前我国证券监管机构在通过对证券信息进行数据分析,从而提出预测性的建议方面存在不足。

  第三,美国证监会(SEC)从1993年开始逐步推动证券信息披露文件电子化,并于1996年作出规定,所有的信息披露文件必须进入证券信息电子化披露系统(EDGAR)。目前,我国没有建立统一的电子信息披露系统。我国网上信息披露网站为证监会指定的巨潮资讯网、上海证券交易所等网站,同时创业板市场还有5个信息披露网站。因此,目前我国的信息披露电子系统具有网站数量多、分散不统一的特点。没有统一的电子信息披露系统,不但不利于大数据技术的运用,而且不利于投资者和监管机构及时获得相关信息。同时容易出现披露的信息不一致,对投资者产生误导,对证券信息披露监管增加难度。

  第四,在数据的复制和传播可以较低成本甚至零成本进行的时代,防止数据滥用和无限传播是一个令人头痛的问题。同时在大数据的背景下,新技术的应用突破了传统应用架构,增加了信息系统架构复杂性,对证券信息安全防护和系统运行带来新的风险。证券市场中数据应用也越来越广泛,股东和客户的隐私数据主要存放于网络空间,在采集、存储、传输、开发和应用等环节容易发生非法获取、非法传输和非法利用等侵害情形,数据安全防护形势异常严峻,股东和客户的隐私保护存在隐患。

  面对大数据带来的挑战,我们应充分利用大数据技术,针对我国证券信息监管存在的问题,提出完善证券信息监管的对策。

  首先,我国“十三五”规划明确规定推进数据资源开放共享,并要求运用大数据技术,提高经济运行信息的准确性和及时性。传统的信息披露监管是建立在纸质文件基础上的一种“类推监管”模式。而传统的手工采集数据方法对证券市场监管信息的完整性、及时性和真实性有较大的影响。2014年,美国证监会规定只接受XBRL文件作为信息披露文件,在XBRL语言预设格式下,发行人必须按照标准填写信息,如果填写不规范,XBRL语言会提示纠错。我国应借鉴美国的做法,设计统一、科学而又规范的数据录入和输出格式。在大数据背景下,监管机构对披露信息、股票价格和投资者信息采集应采用多元化方法,同时建立信息资源共享机制。海量的证券市场数据是监管机构进行准确监管的基础。证券监管机构通过大数据分析工具和人工智能算法进行审查,特别是大数据的数据挖掘技术保障了分析信息的速度和质量,能够将一些隐含的、事先不清楚的信息提取出来,增强监管机构对这些资本市场信息的精确掌握和理解,进一步提高审核的准确性和科学性,保障市场监管的精确性。

  其次,大数据作为一种技术手段,具有大量、多样、高速的优势,可以为监管机构提供充足的分析和及时正确的市场预警。证券监管机构通过互联网技术在全社会收集信息,通过高性能数据分析系统对证券市场信息进行分析,区分重大信息和一般信息,过滤垃圾信息,利用大数据分析处理好现有信息和预测性信息,从分析中寻找数据的关联性,以实现信息的相互验证,加强对证券市场趋势和市场主体行为的预测和判断,提高证券监管机构的信息披露监管能力。

  再次,完善现有的法律规定,对相关证券信息中的重要问题,例如签章电子化、证券数据信息格式等问题进行规定。以现有的网上信息披露网站为基础,建立全国统一的电子化的信息披露系统。解决市场的数据接口统一问题,采用统一的数据录入和输出格式。同时建立起一套符合大数据时代的信息披露质量评价新标准。通过该披露系统对所提交的电子文件进行审核,既能为监管机构的监管提供帮助,又可以为投资者获得高质量的信息提供保障。

  最后,加强大数据条件下股东和客户的信息保护。大数据技术在给社会带来“科技福利”的同时也会给大家带来安全隐患,即个人信息泄露。现有的隐私保护技术主要针对静态的数据,在动态化的大数据技术下,每一位股东和客户的信息都可能被泄露。因此,应当加强对股东和客户的信息保护:一是完善大数据条件下的隐私保护技术,例如差分隐私技术、密文计算技术等;二是完善相关个人信息保护的法律法规,建立一套能够满足当今社会发展需要的个人信息保护法律体系。

 

  (作者单位:南昌大学法学院)

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姓名:杨峰 工作单位:

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