【摘 要】
:
我国新修订的证券法于2020年3月1日起正式施行。新证券法全面推行注册制,注册制下,证监会不再对IPO企业实质审核,这种市场化的改革更加突出以保荐人领头的证券市场中介机构的责任。面对注册制下保荐人责任的压实,新修订的《证券法》也在法律层面加强对保荐人的监管,比如在法律责任一章中加大保荐人的民事责任和行政处罚力度。在对保荐人的监管制度中,保荐机构相关子公司跟投作为一种正向激励的制度首次引入我国证券市
论文部分内容阅读
我国新修订的证券法于2020年3月1日起正式施行。新证券法全面推行注册制,注册制下,证监会不再对IPO企业实质审核,这种市场化的改革更加突出以保荐人领头的证券市场中介机构的责任。面对注册制下保荐人责任的压实,新修订的《证券法》也在法律层面加强对保荐人的监管,比如在法律责任一章中加大保荐人的民事责任和行政处罚力度。在对保荐人的监管制度中,保荐机构相关子公司跟投作为一种正向激励的制度首次引入我国证券市场。2019年4月16日上海证券交易所发布的《科创板股票发行与承销业务指引》中,设专章规定保荐机构相关子公司跟投。2020年6月12日深圳证券交易所发布的《深圳证券交易所创业板首次公开发行证券发行与承销业务实施细则》中第四章也规定了保荐机构相关子公司跟投,但仅需对四种特殊企业跟投。跟投作为我国新引进的制度,在国内外研究相对较少,对我国保荐机构以及证券市场的影响力也还不明确。因此本文将从跟投制度入手,分析跟投产生的市场原因、制度原理,分析海外市场对保荐人的规制制度从而总结出跟投在我国产生的市场基础,最后通过跟投实施的现状分析可能出现的问题并给出完善建议。跟投制度作为约束保荐机构勤勉履职的一种手段,尽管只出现在深交所和上交所的业务指引中,但也要受到法律规制,其中最主要的是2020年新施行的证券法的规制。因此本文的行文逻辑主要是从新施行的证券法的背景下,加强保荐机构的法律规制出发,探讨保荐跟投这项全新制度的现行法律适用问题。本文内容主要分为五个章节,第一章的导论主要分析了问题产生的背景以及研究意义,通过阅读国内外文献,分析总结出目前在学界关于跟投制度的热议问题以及研究空白,并介绍了本文的主要研究方法以此引出本文的具体内容。第二部分主要是对保荐跟投制度的概述,主要分析了保荐跟投在我国证券市场实施的基础和必要性,从经济学的角度分析了跟投制度产生的制度原理并介绍了保荐跟投的具体实施规则。第三部分是域外借鉴,因为保荐跟投仅在海外市场中的韩国KOSDAQ市场中有所运用,所以重点分析了KOSDAQ市场,主要从跟投实施的具体情况、对KOSDAQ市场的作用两方面进行研究。另外对保荐制度的起源地——英国AIM市场的“终身”保荐人制度、美国NASDAQ市场的“什锦”保荐人制度、我国保荐制度学习的蓝本——香港GEM市场的保荐人制度进行了研究,主要分析了这些市场对于保荐人的监管规则,最后从与域外借鉴中分析我国的证券市场发展现状,得出跟投在我国实施的市场基础。第四部分主要分析了跟投实施过程中学界热议的问题以及实施过程中的可能产生的实务问题,主要有:保荐人“双重身份”的利益冲突、保荐人“自我代理”的风险、承销费收入与跟投资本金压力、具体实施细则制定不完善等问题。第五部分,针对上文提到的问题,主要从内部的保荐机构自律监管,外部的法律制度完善、提高违法违规的惩处力度、证券行业协会的监管几个方面对跟投制度的完善提出建议。
其他文献
近几年,人脸图像在视频监控和识别领域的应用越来越广泛,人脸图像数据显得更加重要。在获取人脸图像的过程中往往会产生模糊,其中最常见的是相机与人物之间相对运动造成的模糊,称为运动模糊。产生运动模糊的人脸图像会大幅影响监控与识别的效果。因此,去除人脸图像的运动模糊在计算机视觉任务中有着重要意义。在计算机视觉领域中,现有的人脸图像去模糊算法并没有针对运动模糊问题;而已有的去除运动模糊算法并没有针对人脸图像
关系抽取旨在识别文本中的成对实体的关系事实,被广泛应用于知识图谱构建和自然语言处理领域。与专注人工设计特征的传统方法相比,基于深度学习的关系抽取方法已取得了显著成果。但是,现有的这些关系抽取方法通常假定待预测的关系类别是一个封闭的关系集合,没有考虑需求的动态变化,不适用于实际的应用场景中。由此引出了对终身关系抽取的研究,也就是说,需要预测的一组关系可能会随着时间的推移而改变或扩大,同时我们无法在每
随着高通量测序技术的发展,生物信息数据已进入到EB量级的多元组学大数据时代。如何将生物信息大数据迅速转化为新知识,并能应用于进一步的研究中,则需要依赖于数据挖掘技术的运用。对于人类基因组的研究,有研究表明,在人类基因组中存在CpG岛这么一种特殊的DNA序列,它与人类基因表达调控密切相关,对于研究CpG岛序列在基因座上的分布、CpG岛序列的特异性、CpG甲基化编码与基因的关系及其功能相关性等是非常重
命名实体识别任务的目标是定位自然文本中的实体并将其分类至预定义的类别中。命名实体识别任务一方面可以帮助阅读人员快速定位到冗长文本中的关键信息,另一方面它是其他下游自然语言处理任务的基础,高效的命名实体识别工具可以辅助其他的任务达到更好的效果。早期,解决命名实体识别问题采用的是传统的特征工程方法,这些方法都需要凭借经验定义大量的人工特征,不仅耗费大量的人工成本,还缺乏迁移性。随着算力的提升和深度学习
空间感知能力是动物与生俱来的一种天赋,动物通过这种能力可以完成位置估计、导航之类的工作。研究表明,网格细胞是与动物的空间感知能力密切相关的一种细胞。这种细胞位于动物脑内的内侧内嗅皮层(Medial Entorhinal Cortex,MEC),且它与海马体(Hippocampus)的位置细胞(Place Cell,PC)有着密切的联系。每个网格细胞的各个放电野组合呈现出一种六边形的排布,且越靠近每
随着全球第四次工业革命的爆发,工业物联网技术在工业制造领域得到了广泛应用,推动着传统制造业逐步实现智能化改造和发展。与此同时,工业物联网系统在信息安全领域所面临的安全威胁也日益严重,如何确保工业物联网系统的通信安全已经成为工业物联网安全的一个研究热点。认证密钥协商协议是保障公共信道中通信安全的重要手段,能实现通信双方的身份认证和密钥协商,满足“一次一密”的数据加密要求。由于工业自动化生产的需要和工
基于空基平台航拍图像的目标探测识别在军事、民用等领域有着广泛应用,相比于传统目标检测任务,航拍图像具有视场大、目标小、目标分布差异大、背景纹理复杂等特点,极大增加了深度学习模型的训练难度,影响目标检测性能。本文结合高空航拍图像特性,依托于某航空工业公司对地探测识别科研项目,开展了面向空基平台的无人机航拍图像地物检测系统的研发,实现航拍图像中目标检测的高精度定位识别,论文研究成果已在相关单位进行部署
本文使用了参与调研的2019年四川省卫生健康委员会家庭动态监测数据,主要研究家庭支持对四川育龄妇女生育意愿的影响机制,并针对性地为提高四川育龄妇女的生育意愿提供相应的政策建议。研究发现,工具性支持和情感性支持均能有效地影响四川育龄妇女的生育意愿。情感性支持方面,配偶支持、老人支持和亲属支持对四川育龄女性的理想子女数和计划生育子女数均有显著影响,且配偶支持对后者的影响大于前者。配偶和亲属容易给育龄妇