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MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11