批量上传,套装书可能不全,下单前咨询在线客服!有特殊要求,下单前请咨询客服!
¥ 80.39 6.7折 ¥ 120 全新
库存3件
作者郭锋
出版社中国法制出版社
ISBN9787521601046
出版时间2019-04
装帧平装
开本16开
定价120元
货号27857805
上书时间2024-11-02
《证券法律评论》由中国法学会证券法学研究会主办。中国法学会证券法学研究会是经中国法学会批准,于2008年12月6日在北京成立的从事金融、证券、期货及相关领域法学研究的全国性学术研究组织,主要由国内从事证券法学教育研究的理论工作者,证券立法、司法、监管实务部门专家,证券市场从业人员组成。研究会的组建,得到了全国人大常委会法工委、人民法院、国务院法制办 根据2018年《深化党和国家机构改革方案》,将司法部和国务院法制办公室的职责整合,重新组建司法部。、中国证监会、中国法学会、中国证券业协会、中国期货业协会、上海证券交易所、深圳证券交易所等有关部门的指导和支持。研究会的宗旨是:团结和组织全国证券法学界的法学工作者、法律工作者及证券业相关人士,促进证券法学理论与实践的研究,开展证券法学的学术交流活动,为推进依法治国,发展社会主义市场经济,促进社会主义现代化建设事业服务。研究会在中国法学会的领导下,自主开展学术研究、学术交流活动。
中国法学会证券法学研究会从2008年成立至今,每年都成功举办了年会。2008年12月6~7日,由中央财经大学法学院主办了“中国法学会证券法学研究会成立大会暨改革开放30年与中国证券市场法治建设论坛”。2009年6月27日,与上海市高级人民法院、华东政法大学、上海证券交易所在上海联合举办了主题为“金融危机背景下金融发展与金融法治研讨会”的2009年年会。2010年5月6~7日,与深圳证券交易所在深圳联合举办了主题为“多层次资本市场建设与投资者权益保护”的2010年年会。2011年10月27~28日,与湖南省人民政府金融办等在长沙联合举办了主题为“国家竞争力与区域性金融中心建设——环长株潭城市群‘两型社会’试验区的金融发展与创新论坛”的2011年年会。2012年6月15日,与四川省人民政府金融办、四川省社会科学院等在成都联合举办了主题为“国际化视野下的金融创新、金融监管与西部金融中心建设”的2012年年会。2013年4月22日,与北京大学法学院等在北京联合举办了主题为“中国资本市场法治化20周年纪念论坛”的2013年年会。2014年5月10日,与武汉大学法学院等在武汉联合举办了主题为“全面深化改革背景下《证券法》的修订与完善”的2014年年会。2015年4月18日,与清华大学法学院等在北京举办了主题为“国家治理现代化背景下的证券法治体系建设”的2015年年会。2016年4月22~23日,与浙江大学光华法学院、浙江大学互联网金融研究院在杭州联合举办了主题为“注册制改革背景下的中国证券市场法治建设”的2016年年会。2017年4月28~29日,与上海财经大学法学院在上海联合举办了主题为“新理念新使命新变革证券法修改与中国资本市场法治建设”的2017年年会。2018年6月28日,与中国人民大学法学院在北京联合举办了主题为“新时代中国金融市场基础设施法治体系建设”的2018年年会。2019年4月20日,与西南政法大学高等研究院和民商法学院在重庆联合举办主题为“数字经济时代的证券市场法治变革与创新”的2019年年会。
在历次年会上,研究会的各位理事、证券法学界和实务界的参会代表均提交了精心准备的论文,为我国证券法治建设积极建言献策,有力推动了我国证券法治的进步,为证券法的修改和完善贡献了智慧和力量。每次年会后,研究会均将会议论文汇编成册,公开出版,与知识界、实务界、社会公众分享与会者的理论观点。但2014年以前出版的年会论文集,主要反映当年的年会主题,书名不一致,不能很好地形成证券法学研究会的学术品牌,也不利于读者、研究者进行较为系统的文献收集、整理与参考。鉴于此,中国法学会证券法学研究会研究决定,从2014年开始,将每年的年会论文统一编入书名为《证券法律评论》的连续出版物中。现在呈现给读者的中国法学会证券法学研究会主办的《证券法律评论(2019年卷)》,即2019年年会的参会论文精选。
需要说明的是,《证券法律评论》早由我创办于2001年9月,当时是由我担任所长的中国人民大学金融法研究所主办,我任主编。从2001年到2005年,共出版了四卷,其中第四卷由中央财经大学法学院、中央财经大学财经法律研究所主办,中央财经大学证券法研究中心编辑,我任主编。后来因创办和主编《金融服务法评论》,考虑到证券法的内容已经纳入金融服务法中,《证券法律评论》没有再续编。《证券法律评论》2014年卷至2019年卷的编辑出版,使得《证券法律评论》在新的时期得以延续和传承,在此特别感谢中国法学会证券法学研究会使其重新焕发生机。
中国证券市场法治建设任重而道远。中国证券法学研究面临机遇和挑战,任务艰巨,使命光荣。理论研究成果既是对实践的反思、批判和经验总结,也是对未来的思考、为未来指引发展方向。在全面深化改革、全面依法治国背景下,中国法学会证券法学研究会的全体同人,定当齐心协力,努力办好《证券法律评论》,为建立和完善中国特色社会主义证券法治体系不懈探索,为繁荣我国证券法学理论研究添砖加瓦、贡献智识。
《证券法律评论(2019年卷)》依据2019年会“数字经济时代的证券市场法治变革与创新”的主题分设五个专题内容,分别为:数字经济背景下的证券监管变革、大数据与证券法治、区块链技术在证券领域中应用的法律问题、互联网金融的法律问题研究以及证券法治与金融服务法治专题。这五个专题的文章紧贴数字经济时代的变革趋势,聚焦我国资本市场的变革创新,分别探讨如何在全面深化改革的背景下兼顾科技创新与证券市场监管;运用大数据、人工智能等信息科技完善资本市场的发行上市、信息披露、投资者保护等制度;深入研究区块链技术在个人征信、信息保护及证券市场基础设施建设等领域的应用;探究信息技术背景下,互联网金融的监管逻辑及互联网金融平台责任等法律问题。《证券法律评论(2019年卷)》各专题文章积极探索数字经济进程中资本市场变革的新问题、新挑战、新实践,深入研究数字经济背景下证券市场的变革之术与监管之道,为推进我国新时代下证券市场良好发展及金融资本市场法治建设提供重要理论支撑。
是为序。
中国法学会证券法学研究会会长郭锋
2019年4月于北京
证券法学理论界、实务界应当继续秉持开放、先进、严谨的学术态度,担负起为金融、资本市场法治实践提供理论支持的时代使命。我们研究决定,以“数字经济时代的证券市场法治变革与创新”为主题,于2019年4月20日在重庆召开中国法学会证券法学研究会2019年年会,聚金融证券立法、司法、政府、监管、清算托管交易支付机构、行业协会、互联网企业、高等院校等领域的专家学者、实务界人士于一堂,深入研究,充分探讨,为我国数字经济时代的证券市场发展提供良好的法治环境,为证券法修改和金融资本市场法治体系完善贡献智慧。
本书所收录的论文主要为本次年会的优秀论文选集,集中反映了证券法学界的*新研究成果。我们期待,本书的出版有助于推动证券法理论与实务研究的互动,进而为证券法治的进步贡献绵薄之力。
证券法学理论界、实务界应当继续秉持开放、先进、严谨的学术态度,担负起为金融、资本市场法治实践提供理论支持的时代使命。我们研究决定,以“数字经济时代的证券市场法治变革与创新”为主题,于2019年4月20日在重庆召开中国法学会证券法学研究会2019年年会,聚金融证券立法、司法、政府、监管、清算托管交易支付机构、行业协会、互联网企业、高等院校等领域的专家学者、实务界人士于一堂,深入研究,充分探讨,为我国数字经济时代的证券市场发展提供良好的法治环境,为证券法修改和金融资本市场法治体系完善贡献智慧。
本书所收录的论文主要为本次年会的优秀论文选集,集中反映了证券法学界的*新研究成果。我们期待,本书的出版有助于推动证券法理论与实务研究的互动,进而为证券法治的进步贡献绵薄之力。
郭锋,中国法学会证券法学研究会会长。中国法学会证券法学研究会, 2008年12月8日在北京成立。专门和集中研究证券法学及相关关系的研究会。该学会的成立,在证券法学研究方面,对于处理好本土化与国际化的关系,正视我国新兴加转轨市场的现实国情,紧密联系实践,着力研究本土实践中的一些特殊问题,把研究国内法律问题和研究国际法律问题紧密结合,合理吸收和借鉴国外成熟市场的有益经验,探索解决国内现实问题意义重大;对于处理好发展中规范和规范中发展的关系;对于发展中出现的问题,应当站在建设和完善资本市场的高度,将“以规范促发展”作为学术研究的着眼点和着力点方面;对于处理好前瞻性和现实针对性之间的关系等迫切问题的研究关系极大。
【数字经济背景下的证券监管变革】
数字科技对证券市场及其监管的影响
——基于大数据、人工智能、区块链的视角郭锋()
数字经济时代证券市场政府监管与自律监管的界限
——以21件证券市场禁入处罚案件为视角王建平()
韩国版金融科技“监管沙盒”法案及其启示董新义()
证券市场监管科技应用与立法的比较研究
——以证券业金融机构信息报告义务为视角王淼()
证券业适用金融科技与监管科技的衔接问题研究
——以资管业务领域为研究对象李帅()
金融监管科技视阈下投资者保护法律制度研究杜一华()
【大数据与证券法治】
大数据在我国证券行业风险监测上的运用问题研究巩海滨王洪伟华龙()
证券期货行情信息保护的数据财产权视角初探刘宏光陈建伟()
内幕交易能算出来吗?
——大数据在司法中的一种实践思路王彦光()
共享金融视角下的数据利用及其规制
——以数据权利为中心 钟凯刘章荣()
大数据征信与投资者个人信息保护的冲突与平衡路径初探薛智胜夏慧慧()
金融市场基础设施数据跨境流动法律问题研究 程红星王超()
证券虚假陈述责任纠纷中运用人工智能算法精准量化系统风险的研究张保生朱媛媛()
大数据背景下操纵证券市场行为的认定研究周伟肖强()
【区块链技术在证券领域中应用的法律问题】
区块链对证券结算及监管带来的变革
——来自美国证券法域的观察与研究陶胜琴()
技法融合:区块链技术下证券交易信息的保护进路王冰袁健洋()
数字时代的证券、信用与法治姚誉作()
智能合约在资产证券化法律风险控制中的应用研究王斌()
智能合约在场外衍生品市场的应用与法律回应孙琛()
加密资产分类监管研究
——以英国、瑞士、新加坡三国为例柯达()
普罗透斯之脸:加密数字货币的双重属性、法律风险与刑法控制
——以比特币和首次代币发行(ICO)的分析为视角刘博涵()
美国证券法框架下数字代币发行的监管实践与启示张天行()
证券交易所的变革:“去中心化”的可能与挑战郑彧魏舒()
证券市场区块链应用监管的“中心化”博弈:
金融稳定与业态创新范鑫冯岳()
“区块链 个人征信”业务的个人信息权保护李鑫淼()
智能合约应用下新三板市场的变革与回应李维维吴京辉()
【互联网金融的法律问题研究】
论我国证券经纪商的界定
——以股权众筹平台的法律定性为切入点王才伟()
互联网金融平台退出问题的根源探究与制度路径白牧蓉朱一璞()
公募股权众筹的风险制约及其制度因应
——兼论我国股权众筹的立法与监管钟洪明()
股权众筹平台适当性主体义务实证研究
——以防范金融结构性风险及投资人保护为视角赖继()
互联网金融在线纠纷解决机制的构建樊云慧俞嬿()
【证券法治与金融服务法治】
欧盟法关联交易规制的革新:理念、制度与启示张怀岭()
证券错误交易机会损失的侵权赔偿研究
——基于证券“乌龙指”事件所展开的理性叙说高岚()
2018年金融服务法核心期刊论文盘点与分析王雨婷()
证券法学理论界、实务界应当继续秉持开放、先进、严谨的学术态度,担负起为金融、资本市场法治实践提供理论支持的时代使命。我们研究决定,以“数字经济时代的证券市场法治变革与创新”为主题,于2019年4月20日在重庆召开中国法学会证券法学研究会2019年年会,聚金融证券立法、司法、政府、监管、清算托管交易支付机构、行业协会、互联网企业、高等院校等领域的专家学者、实务界人士于一堂,深入研究,充分探讨,为我国数字经济时代的证券市场发展提供良好的法治环境,为证券法修改和金融资本市场法治体系完善贡献智慧。
本书所收录的论文主要为本次年会的优秀论文选集,集中反映了证券法学界的*新研究成果。我们期待,本书的出版有助于推动证券法理论与实务研究的互动,进而为证券法治的进步贡献绵薄之力。
郭锋,中国法学会证券法学研究会会长。中国法学会证券法学研究会, 2008年12月8日在北京成立。专门和集中研究证券法学及相关关系的研究会。该学会的成立,在证券法学研究方面,对于处理好本土化与国际化的关系,正视我国新兴加转轨市场的现实国情,紧密联系实践,着力研究本土实践中的一些特殊问题,把研究国内法律问题和研究国际法律问题紧密结合,合理吸收和借鉴国外成熟市场的有益经验,探索解决国内现实问题意义重大;对于处理好发展中规范和规范中发展的关系;对于发展中出现的问题,应当站在建设和完善资本市场的高度,将“以规范促发展”作为学术研究的着眼点和着力点方面;对于处理好前瞻性和现实针对性之间的关系等迫切问题的研究关系极大。
我们正置身于数字科技爆发式增长的时代。以计算机、社交网络、电子商务、移动通信为相互交织的多元载体,以“PB”(1024 TB)为单位的数字科技,将人类社会带入一个充满结构化和非结构化数据的新信息时代 See Viktor Mayer,Big Data: How we live, work and think (2013).。主流观点认为,这意味着数字科技和大数据时代来临。大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术在全球范围对证券市场和证券监管产生了重大影响。尽管这种影响的深度和广度现在尚难预测和评估,但毋庸置疑的是,证券业面临着百年未有的机遇和挑战。在区块链去中心化情景下,现有证券交易所、中央结算公司有可能被重组或迭代;在大数据信息挖掘技术条件下,现有发行申报制度、信息披露体系以及法定载体正在重构;在云计算、人工智能技术推动下,现有证券业务特别是经纪业务可能面临转型、重组压力,证券代理交易、投资顾问业务可能被机器人取代。更的是,在所有市场主体的行为、活动都纳入自动程序记录、监测、计算和判定后,可能需要考虑证券商、中介机构的传统职能是否需要重新界定。当然,在数字科技监管深度运用后,证券监管也面临从理念到机制的全新转变与发展。
一、大数据、云计算对证券市场及其监管的影响
早在1998年,SGI的首席科学家JohnRMasey提到了“大数据”一词。2008年,《自然》杂志发行了一期大数据专刊。2011年,《科学》杂志发行了一期类似专刊。研究机构Gartner将这一概念定义为:大数据是高容量、高速度和高多样性的信息资产,需要以高效、创新的信息处理形式,以增强洞察力和决策能力。 See Garner, Big Data Available at: https://wwwgartnercom/it-glossary/big-data/后访问时间:2019年2月10日。库斯内茨基研究人员认为,“大数据”与“海量数据”具有相同含义,因其不一致、不可预测的组合,“不适合被标准数据管理技术所驯服”。 See Kusnetzky, Whats Big Data? (2010). Available at: http://wwwzdnetcom/blog/virtualizati-
on/what-is-bigdata/l708后访问时间:2019年2月9日。Snijders认为,“大数据是一个松散定义的术语,用于描述庞大和很复杂,使用标准的统计软件会变得很难。麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)在一份报告中将大数据定义为“数据集,其大小超出了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析的能力”。 See McKinsey Global Institute, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity (2011). Available at: http:// wwwmckinseycom/insights/business next frontier for innovation 后访问时间:2019年2月10日。虽然现有大数据定义并不相同,但都提到了“海量数据”,这是大数据的一个基本特征。正如大家所熟知的,麦肯锡、IBM、微软、IDC、甲骨文等,将“大数据”的特点描述为“4V”:体积、速度、多样性和价值。
“云计算”一词发端于美国,早出现在2007年4月。自此以后,“云在短短两年内就成为‘计算’和‘软件’的同义词”。Buyya、Yeo和Venugopal的定义是:“云是一种并行和分布式系统,由互联和虚拟化计算机集合组成,这些计算机根据服务提供商之间协商确定的服务级别协议动态地提供和呈现为一个或多个统一的计算资源。” See Rajkumar Buyya, Chee Shin Yeo, Srikumar Venugopal, Market-oriented cloud computing: vision, hype, and reality for delivering IT services as computing utilities High Performance Computing and Communications, HPCC 'OS 10th IEEE International Conference on, 25-27 Sept 5-13 (2008).可见,云计算是一种新型的、基于互联网的商业计算模型,它将计算任务分配到由大量计算机组成的资源池中,使应用程序系统获取所需的计算能力、存储空间和信息服务。其特点是:可扩展性强、计算和存储能力强、自我修复、虚拟化、支持绿色计算等。尽管云计算只是提供计算机资源的一种不同方式,而不是一种新技术,但自诞生以来,它在提供信息和服务的方式上引发了一场革命。在云计算普及之前,网格计算和效用计算已经存在。Sys-Con Events,Inc的创始人兼主席Fuat Kircaali说,在计算机网络中,云计算涉及大量通过互联网等通信网络连接的计算机,类似于公用计算。在科学上,云计算是网络上分布式计算的同义词,意味着能够同时在多台连接的计算机上运行程序或应用程序 See Mariana Carroll, Paula Kotze, Alta van der Merwe, Securing Virtual and Cloud Environme-nts, Cloud Compuervice Science: Research and Innovations in the Service Economy (2012).,是由规模经济驱动的大规模分布式计算范式,通过互联网按需提供给外部客户 See Ian Foster, Yong Zhao, loan Raicu, Shiyong Lu, Cloud computing and grid computing 360-degree compared, Grid Computing Environments Workshop 6-7 (2008). 。为了适应云计算的未来应用程序以及保持在竞争中占据优势,从亚马逊到谷歌,从阿里、百度到腾讯的云服务提供商都在致力于构建数据中心。
证券业越来越认识到通过云计算对大数据进行分析和预测、进行数据挖掘的必要性、紧迫性和重大商业价值。数据挖掘(kdd)作为数据库中知识发现过程的分析步骤,是计算机科学的一个跨学科子领域,是人工智能、机器学习、统计和数据库系统的交叉点,涉及大型数据集中发现模式的计算过程,目前已广泛应用于电子商务、金融、医疗、政府管理以及证券业等各类业务领域。 See LiMa, Mingfeng Jiang Chances and Challenges Confronting Securities Industry and the Countermeasures in Big Data and Cloud Computing Era, The 9th Internat
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价