Doctor of Economic Sciences, Associate Professor
Department of Finance and Credit, Sevastopol State University, Sevastopol, Russia
Address: 299053, Universitetskaya St., 33, Sevastopol, Russia
д.э.н., доцент
Кафедра «Финансы и кредит», ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», г. Севастополь, Россия,
Адрес: 299053, ул. Университетская, 33, Севастополь, Россия
Senior Lecturer, Department of Management and Tourism Business, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Yalta, Russia
Address: 2A Sevastopolskaya Street, Yalta, 298635, Russia
Старший преподаватель, кафедра менеджмента и туристского бизнеса, Гуманитарно-педагогическая академия (филиал) ФГАОУ ВО «КФУ им. ВИ. Вернадского» в г. Ялте, Россия
Адрес: 298635, ул. Севастопольская, д. 2А, Ялта, Россия
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
Department of Management and Business Analytics, Sevastopol State University, Sevastopol, Russia
Address: 299053, Universitetskaya St., 33, Sevastopol, Russia
к.э.н., доцент
Кафедра «Менеджмент и бизнес-аналитика», ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», г. Севастополь, Россия
Адрес: 299053, ул. Университетская, 33, Севастополь, Россия
Своевременное пресечение нарушений антиинсайдерского законодательства является первостепенной задачей, стоящей перед регулятором на современном этапе развития отечественного рынка ценных бумаг. Существующая система противодействия характеризуется низкой эффективностью, что в том числе связано с отсутствием эффективных способов выявления инсайдерской и манипулятивной деятельности. В условиях роста объемов рынка, привлечения новых участников становится необходимым применение таких технологий и методов, которые позволили бы проводить мониторинг рынка на предмет нарушений в режиме реального времени, позволяя своевременно выявлять факты нарушения и реагировать на них. Это позволит снизить объемы наносимого ущерба и сохранить интерес к участию в сделках.
Timely suppression of violations of anti-insider legislation is the primary task facing the regulator at the current stage of development of the domestic securities market. The existing counteraction system is characterized by low efficiency, which is also due to the lack of effective ways to identify insider and manipulative activities. With the growth of market volumes and the attraction of new participants, it becomes necessary to use technologies and methods that would allow monitoring the market for violations in real time, allowing timely detection and response to violations. This will reduce the amount of damage caused and maintain interest in participating in transactions.
The objective of the work is to develop a methodology for identifying insider transactions and manipulating the securities market. The author's methodology is based on a combination of traditional methods (event analysis, market volatility assessment) and the use of artificial intelligence technologies. Data on stock quotations of Russian companies was used as a base for testing. The results confirmed the effectiveness of the proposed approach in detecting the facts of insider activity and market manipulation. The proposed methodology will ensure transparency of operations in the securities market, which will increase the level of investor confidence and its attractiveness.