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证监会被告当得冤不冤?
2014/4/8
监管者坐上被告的位置,具有极强的象征意义,在中国,也只有股票市场会出现监管者坐上实行席的情况,尽管股票市场骂声最多,绝非最不透明、铁幕最严的市场。
脱离“三界外”进入大学任职的杨剑波状告证监会,是件好事,有鲶鱼才可以更好地梳理中国股票市场的赢亏得失。
到目前为止,光大乌龙指事件涉及内幕交易认定,证监会的处罚等等,没有涉及事件核心。
事件核心是光大证券等机构投资者受尽宠爱、享受诸多其他投资者无法享受的特利。
去年816光大乌龙指事件过程不复杂,交易员经计算机程序下单误买入234亿280ETF成份指数股份,最终成交72.7亿,涉及150多只股票。为锁定风险,光大证券当天将18.5亿元股票转化为ETF卖出,并卖空7130手股指期货合约。从下单到下午14点22分发布正式信息,市场不知情的情况下进行了对冲交易,涉嫌内幕交易,并且在股指高位时低价买入期指,涉嫌操纵价格。8月30日,中国证监会宣布了对光大证券的处罚决定,认定光大证券对乌龙事件对冲处置不当,属于内幕交易,给予了重罚。除了对光大证券公司罚款5个亿之外,对杨剑波等当事人还给予了终生证券市场禁入处罚。
证监会监管没有问题,却没有堵上制度漏洞,没有为未来出现类似情况提供制度支撑。
此役机构投资者的特权暴露无遗。自营部门以信用帐户购入大量股票,没有红线警示,缺乏杠杆比率限制。与当初327国债事件管金生孤注一掷大开空单的做法本质相似,一旦出现极端事件必然会有疯狂赌徒。区别在于,管金生是利用漏洞有意为之,而光大证券交易员则是无心插柳。如陈培雄先生的质疑,如果不是涨停板,成交的就不是72亿元而是200多亿元。如果光大证券那天计算机再错得离谱点,输入的不是200多亿元,而是2000多亿元,再假设交易所系统全部成交了,那会是什么结果?中国证券市场必将爆发不亚于美国次贷危机的金融风险。
上交所8月25日下午3点,回应光大事件时辩解,从境外经验看,几乎所有交易所都不对证券交易进行前端控制。而我国证券市场的情况有所不同,由于实行一级证券账户体系,交易所和登记结算公司掌握投资者的证券数据,故交易所和登记结算公司在卖出证券上增加了前端控制机制。同时,根据现行证券法的规定,投资者的资金实行第三方存管,因此证券买入的前端控制,由掌握投资者资金信息的证券公司和存管银行负责。此外,登记结算公司建立了最低结算备付金制度,要求证券公司缴存结算备付金,并在交易结束后的次日缴足结算资金,以完成交易的交收。这样的辩解是苍白无力的,事实上,如果光大乌龙指事件缺乏备付金红线,市场异动才引起关注,而不是备付金报警的结果。这如果不是“超额买入”或“信用交易”,那就没有信用交易一说了。
光大证券使用了ETFT+0以及股指期货对冲等手段,甚至作为大胆的“奖励”还有“浮赢”。如上交所解释,当天中午11时10分,上交所便与中金所联系,启动了跨市场监管。中金所可以掌握及时盘面情况,也就是说,当时交易所处于尴尬的境地,如果中止对冲交易,光大证券可能毁于一旦,如果任由光大证券对冲,事后再进行处置,难免失职之嫌。光大证券有兄弟的期货公司,属于庞大金融航母中的一员,正是因为监管层对大机构的溺爱,才有了如今杨剑波的反问,你怎么确定我是内幕交易?你怎么知道我当日的确切赢利?你怎么辨别期货公司、证券自营盘之间有没有防火墙?
如果不从基础制度上着手,尴尬的局面还将延续。从理论上说,大机构放大风险孤注一掷而后满载而归,谁又能说个不字?从327国债事件,到光大乌龙指事件,不公平的交易规则,恃宠而骄的信用操作,对大机构理性的盲目信仰,没有改变。
假设,以后的大机构出现风险时再孤注一掷,操纵市场,监管层该如何处置?难道把风险溢价作为资金奖励给这些机构?
证监会坐上被告席,需要反省的不止是证监会,而是风险控制,是对大机构滥用信用的纵容?是对交易手续费的贪婪。
注:休息,然后生病,有时间躺在床上发呆
有充分的理由睡懒觉,那种幸福,真是——仙人洞中
清明祭祖扫墓,奉上黄白两色菊花,一缕馨香直达
满坑满谷的人声突然安静,只剩下那一节时光列车,轰隆隆通向遥远的过去
有煤炉烟气,有烧菜的锅铲声,有吆喝声,还有大声的呵斥
不要剩饭粒——
新闻1:财政部单列国有资本经营预算支出“其他支出”70亿元,用于设立国有资本运营公司。
点评:人称汇金2号,未来国资委旗下的国资管理参照汇金模式,管资产,管人事,调动微观。股权投资与收益,政府成最大的股权投资机构,未来各地官方资本运作与管理平台将层出不穷。悬念在于,国资委与财政部谁来主导?国资管理公司是否挤垮民资公司?
新闻3:据
点评:与伦敦一样,澳洲悉尼房价大涨,在全球时代,财富流动、移民迁入,成为支撑高房价的重要因素,中国移民功劳卓著。这些地区或者收紧房贷,或者加税,或者提高移民门槛。
新闻4:英国经济学家
注:中国也遭遇类似问题,GDP体温计不准,又没有更好的替代品。互联网经济,创新变革部分都没有在GDP中得到应有的地位,而银行金融业占比重又远远超出现实实际意义。惟一的办法,是让子数据尽量准确,同时形成参照数据体系。