Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-01-24T15:58:32Z No. of bitstreams: 1 2016_LeonardoMeloBosque.pdf: 6077809 bytes, checksum: 18ba231fecce38d5446c0ce62dec4f98 (MD5) / Rejected by Ruthléa Nascimento(ruthleanascimento@bce.unb.br), reason: Altere o título e o nome do orientador, por favor. Obrigada! on 2017-02-15T17:08:17Z (GMT) / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-02-16T11:21:08Z No. of bitstreams: 1 2016_LeonardoMeloBosque.pdf: 6077809 bytes, checksum: 18ba231fecce38d5446c0ce62dec4f98 (MD5) / Approved for entry into archive by Ruthléa Nascimento(ruthleanascimento@bce.unb.br) on 2017-03-30T13:20:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_LeonardoMeloBosque.pdf: 6077809 bytes, checksum: 18ba231fecce38d5446c0ce62dec4f98 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-30T13:20:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_LeonardoMeloBosque.pdf: 6077809 bytes, checksum: 18ba231fecce38d5446c0ce62dec4f98 (MD5) / Um dos modelos mais populares na mensuração da assimetria de informação de ativos financeiros consiste no modelo da probabilidade de informação privilegiada (PIN) proposto por Easley et al. (1996b). O seu embasamento teórico bem como sua ampla possibilidade de aplicação, tornaram da PIN um benchmark para a verificação da existência de insider trading em transações financeiras. Tendo em vista a facilidade de interpretação da PIN e de seus parâmetros, este estudo objetiva avaliar e propor o cálculo da probabilidade de informação privilegiada por meio de inferência bayesiana. Tal abordagem traz a possibilidade de agregar opiniões de especialistas sobre os parâmetros da PIN e apresenta contribuições inéditas para o escopo teórico de modelos de microestrutura de mercado. / One of the most popular models for measuring information asymmetry of financial assets is the probability of informed trading model (PIN) proposed by Easley et al. (1996b). Its theoretical foundation and its wide possibility of application, made PIN a benchmark on insider trading studies. In view of the interpretability of PIN and its parameters, this study aims to evaluate and propose a bayesian version for the probability of informed trading model. Such approach brings the possibility to include expert opinions about the PIN parameters and represents a new contribution to the theoretical scope of market microstructure models.

The presence of insider trading in a financial market is detrimental to its functioning. Traders with public information are always at a disadvantage when negotiating with agents in possession of inside information. Thus insider trading should increase risk and should lower participation in financial markets. In this study we investigate a channel through which inside information may be transferred to market participants: social connections based on common education. We hand-collect a novel data set of the educational background of members of the board of directors of Brazilian firms and portfolio managers of stock funds. Board members hold inside information on their firms that is valuable to fund managers. We propose that these agents may engage in active social interactions if they 1) attended the same educational institution, 2) within an overlapping time window, and 3) obtained the same degree. We study if such connections influence fund managers\' portfolio decisions. We find that fund managers tend to place larger bets in companies with which they possess this sort of educational connection. We also find that these connections are economically valuable: managers tend to conduct large purchases of connected stocks prior to large increases in their return, and also tend to sell them prior to downfalls. Finally, we study if market participants view increases in a company\'s connectivity as an increase in its risk. We find that increases in connectivity are followed by increases in expected returns. We also determine that the return of holding a portfolio long in highly connected stocks and short on stocks with few connections cannot be explained by the traditional risk factors. These two results indicate that the market does indeed see connectivity as a form of risk. This is, to our knowledge, the first study of its kind for Brazil. / A presença de insider trading em um mercado financeiro é prejudicial ao seu funcionamento. Investidores com informação pública sempre estão em desvantagem quando negociam com agentes que detêm informação privilegiada. Portanto, insider trading aumenta o risco e diminui a participação em mercados financeiros. Neste estudo nós investigamos um possível canal através do qual a informação interna à firma é potencialmente transferida para participantes do mercado: conexões sociais baseadas em uma educação comum. Nós coletamos manualmente uma base de dados inédita sobre a experiência educacional de dois grupos de agentes: membros do conselho de diretores de empresas brasileiras e gestores de carteiras de fundos de ações. Os membros do conselho possuem informação privilegiada sobre suas firmas que seria valiosa para os gestores de fundos. Nós propomos que esses agentes podem engajar em contato social ativo se eles 1) frequentaram a mesma instituição de ensino, 2) em janelas de tempo sobrepostas e 3) obtiveram o mesmo diploma. A partir daí, estudamos se tais conexões influenciam as decisões de investimento dos gestores de carteiras. Nós descobrimos que gerentes de fundos tendem a alocar posições maiores em companhias com as quais eles possuem esta conexão educacional. Nós também descobrimos que tais conexões são valiosas: gerentes tendem a realizar grandes compras de ações conectadas em antecipação a aumentos em seu retorno e tendem a vender essas ações antes de quedas. Finalmente, nós estudamos se participantes do mercado veem aumentos na conectividade de uma empresa como aumentos no risco da empresa. Nós descobrimos que aumentos na conectividade são seguidos de aumentos no retorno esperado. Nós também encontramos que o retorno de um portfólio comprado em ações de alta conectividade e vendido em ações de baixa conectividade não pode ser explicado pelos fatores de risco tradicionais. Esses dois resultados indicam que o mercado vê a conectividade como uma forma de risco. Este é, ao nosso conhecimento, o primeiro trabalho de seu tipo para o Brasil.

The presence of insider trading in a financial market is detrimental to its functioning. Traders with public information are always at a disadvantage when negotiating with agents in possession of inside information. Thus insider trading should increase risk and should lower participation in financial markets. In this study we investigate a channel through which inside information may be transferred to market participants: social connections based on common education. We hand-collect a novel data set of the educational background of members of the board of directors of Brazilian firms and portfolio managers of stock funds. Board members hold inside information on their firms that is valuable to fund managers. We propose that these agents may engage in active social interactions if they 1) attended the same educational institution, 2) within an overlapping time window, and 3) obtained the same degree. We study if such connections influence fund managers\' portfolio decisions. We find that fund managers tend to place larger bets in companies with which they possess this sort of educational connection. We also find that these connections are economically valuable: managers tend to conduct large purchases of connected stocks prior to large increases in their return, and also tend to sell them prior to downfalls. Finally, we study if market participants view increases in a company\'s connectivity as an increase in its risk. We find that increases in connectivity are followed by increases in expected returns. We also determine that the return of holding a portfolio long in highly connected stocks and short on stocks with few connections cannot be explained by the traditional risk factors. These two results indicate that the market does indeed see connectivity as a form of risk. This is, to our knowledge, the first study of its kind for Brazil. / A presença de insider trading em um mercado financeiro é prejudicial ao seu funcionamento. Investidores com informação pública sempre estão em desvantagem quando negociam com agentes que detêm informação privilegiada. Portanto, insider trading aumenta o risco e diminui a participação em mercados financeiros. Neste estudo nós investigamos um possível canal através do qual a informação interna à firma é potencialmente transferida para participantes do mercado: conexões sociais baseadas em uma educação comum. Nós coletamos manualmente uma base de dados inédita sobre a experiência educacional de dois grupos de agentes: membros do conselho de diretores de empresas brasileiras e gestores de carteiras de fundos de ações. Os membros do conselho possuem informação privilegiada sobre suas firmas que seria valiosa para os gestores de fundos. Nós propomos que esses agentes podem engajar em contato social ativo se eles 1) frequentaram a mesma instituição de ensino, 2) em janelas de tempo sobrepostas e 3) obtiveram o mesmo diploma. A partir daí, estudamos se tais conexões influenciam as decisões de investimento dos gestores de carteiras. Nós descobrimos que gerentes de fundos tendem a alocar posições maiores em companhias com as quais eles possuem esta conexão educacional. Nós também descobrimos que tais conexões são valiosas: gerentes tendem a realizar grandes compras de ações conectadas em antecipação a aumentos em seu retorno e tendem a vender essas ações antes de quedas. Finalmente, nós estudamos se participantes do mercado veem aumentos na conectividade de uma empresa como aumentos no risco da empresa. Nós descobrimos que aumentos na conectividade são seguidos de aumentos no retorno esperado. Nós também encontramos que o retorno de um portfólio comprado em ações de alta conectividade e vendido em ações de baixa conectividade não pode ser explicado pelos fatores de risco tradicionais. Esses dois resultados indicam que o mercado vê a conectividade como uma forma de risco. Este é, ao nosso conhecimento, o primeiro trabalho de seu tipo para o Brasil.

Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis de granularidade. Tais métodos pertencem à área de aprendizado não supervisionado de máquina, uma que vez obtêm modelos de agrupamento apenas pela observação de regularidades existentes na coleção textual, sem supervisão humana. Os métodos tradicionais de agrupamento assumem que a coleção textual é representada apenas pela informação técnica, ou seja, palavras e frases extraídas diretamente dos textos. Por outro lado, em muitas tarefas de agrupamento existe conhecimento adicional e valioso a respeito dos dados, geralmente extraído por um processo avançado com apoio de usuários especialistas do domínio do problema. Devido ao alto custo para obtenção desses dados, esta informação adicional é definida como privilegiada e usualmente está disponível para representar apenas um subconjunto dos documentos textuais. Recentemente, um novo paradigma de aprendizado de máquina denominado LUPI (Learning Using Privileged Information) foi proposto por Vapnik para incorporar informação privilegiada em métodos aprendizado supervisionado. Neste trabalho de doutorado, o paradigma LUPI foi estendido para aprendizado não supervisionado, em especial, para agrupamento hierárquico de textos. Foram propostas e avaliadas abordagens para lidar com diferentes desafios existentes em tarefas de agrupamento, envolvendo a extração e estruturação da informação privilegiada e seu uso para refinar ou corrigir modelos de agrupamento. As abordagens propostas se mostraram eficazes em (i) consenso de agrupamentos, permitindo combinar diferentes representações e soluções de agrupamento; (ii) aprendizado de métricas, em que medidas de proximidades mais robustas foram obtidas com base na informação privilegiada; e (iii) seleção de modelos, em que a informação privilegiada é explorada para identificar relevantes estruturas de agrupamento hierárquico. Todas as abordagens apresentadas foram investigadas em um cenário de agrupamento incremental, permitindo seu uso em aplicações práticas caracterizadas pela necessidade de eficiência computacional e alta frequência de publicação de novo conhecimento textual. / Hierarchical text clustering methods are very useful to analyze the implicit knowledge in textual collections, enabling the organization of textual documents into clusters and subclusters to facilitate the knowledge browsing at various levels of granularity. Such methods are classified as unsupervised machine learning, since the clustering models are obtained only by observing regularities of textual data without human supervision. Traditional clustering methods assume that the text collection is represented only by the technical information, i.e., words and phrases extracted directly from the texts. On the other hand, in many text clustering tasks there is an additional and valuable knowledge about the problem domain, usually extracted by an advanced process with support of the domain experts. Due to the high cost of obtaining such expert knowledge, this additional information is defined as privileged and is usually available to represent only a subset of the textual documents. Recently, a new machine learning paradigm called LUPI (Learning Using Privileged Information) was proposed by Vapnik to incorporate privileged information into supervised learning methods. In this thesis, the LUPI paradigm was extended to unsupervised learning setting, in particular for hierarchical text clustering. We propose and evaluate approaches to deal with different challenges for clustering tasks, involving the extraction and structuring of privileged information and using this additional information to refine or correct clustering models. The proposed approaches were effective in (i) consensus clustering, allowing to combine different clustering solutions and textual representations; (ii) metric learning, in which more robust proximity measures are obtained from privileged information; and (iii) model selection, in which the privileged information is exploited to identify the relevant structures of hierarchical clustering. All the approaches presented in this thesis were investigated in an incremental clustering scenario, allowing its use in practical applications that require computational efficiency as well as deal with high frequency of publication of new textual knowledge.

O objetivo do presente trabalho foi examinar o desempenho das firmas em períodos próximos à realização da colocação secundária, perfazendo uma análise das pesquisas relatadas sobre o evento. Como constatado na literatura, os agentes alienam sua participação acionária por motivos diversos e, dependendo do tipo de informação que o alienante possui, a performance das ações e operacional das firmas tendem a ser robusto em momentos próximos ao fenômeno e fraco conforme vai se distanciando do mesmo. Foi a demonstração dessa repercussão que se buscou comprovar nesse trabalho, tratando de diferenciar os efeitos no mercado quando a venda é feita por um detentor de informação privilegiada da que é realizada por um alienante que não detém esse tipo de informação. O que se depreende da literatura é que os agentes no momento da venda de suas ações tendem a se aproveitar da janela de oportunidade. Apresentando ainda as teorias levantadas sobre o tema, percebe-se que elas possuem um poder de explicação sobre o que ocorre no mercado de capitais no momento da distribuição secundária. / The objective of this study was to examine the performance of firms in periods near completion of secondary offering, executing an analysis of the research reported on the event. As noted in the literature, shareholders sell shares for various reasons and, depending on the type of information that the he carry, the stock and operational performance of the firms tend to be robust at times closest to the phenomenon and poor as will moving away from same. Was the demonstration of this effect which sought to prove in this work, trying to differentiate the effects on the market when the sale is made by an insider with respect to non-insider. What is clear from the literature is that agents at the time of sale of their shares tend to take advantage of the window of opportunity. Yet anchoring in theories raised on the topic, it is clear that they have a powerful explanation of what happens in the capital market at the time of the secondary distribution.

O objetivo do presente trabalho foi examinar o desempenho das firmas em períodos próximos à realização da colocação secundária, perfazendo uma análise das pesquisas relatadas sobre o evento. Como constatado na literatura, os agentes alienam sua participação acionária por motivos diversos e, dependendo do tipo de informação que o alienante possui, a performance das ações e operacional das firmas tendem a ser robusto em momentos próximos ao fenômeno e fraco conforme vai se distanciando do mesmo. Foi a demonstração dessa repercussão que se buscou comprovar nesse trabalho, tratando de diferenciar os efeitos no mercado quando a venda é feita por um detentor de informação privilegiada da que é realizada por um alienante que não detém esse tipo de informação. O que se depreende da literatura é que os agentes no momento da venda de suas ações tendem a se aproveitar da janela de oportunidade. Apresentando ainda as teorias levantadas sobre o tema, percebe-se que elas possuem um poder de explicação sobre o que ocorre no mercado de capitais no momento da distribuição secundária. / The objective of this study was to examine the performance of firms in periods near completion of secondary offering, executing an analysis of the research reported on the event. As noted in the literature, shareholders sell shares for various reasons and, depending on the type of information that the he carry, the stock and operational performance of the firms tend to be robust at times closest to the phenomenon and poor as will moving away from same. Was the demonstration of this effect which sought to prove in this work, trying to differentiate the effects on the market when the sale is made by an insider with respect to non-insider. What is clear from the literature is that agents at the time of sale of their shares tend to take advantage of the window of opportunity. Yet anchoring in theories raised on the topic, it is clear that they have a powerful explanation of what happens in the capital market at the time of the secondary distribution.

Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis de granularidade. Tais métodos pertencem à área de aprendizado não supervisionado de máquina, uma que vez obtêm modelos de agrupamento apenas pela observação de regularidades existentes na coleção textual, sem supervisão humana. Os métodos tradicionais de agrupamento assumem que a coleção textual é representada apenas pela informação técnica, ou seja, palavras e frases extraídas diretamente dos textos. Por outro lado, em muitas tarefas de agrupamento existe conhecimento adicional e valioso a respeito dos dados, geralmente extraído por um processo avançado com apoio de usuários especialistas do domínio do problema. Devido ao alto custo para obtenção desses dados, esta informação adicional é definida como privilegiada e usualmente está disponível para representar apenas um subconjunto dos documentos textuais. Recentemente, um novo paradigma de aprendizado de máquina denominado LUPI (Learning Using Privileged Information) foi proposto por Vapnik para incorporar informação privilegiada em métodos aprendizado supervisionado. Neste trabalho de doutorado, o paradigma LUPI foi estendido para aprendizado não supervisionado, em especial, para agrupamento hierárquico de textos. Foram propostas e avaliadas abordagens para lidar com diferentes desafios existentes em tarefas de agrupamento, envolvendo a extração e estruturação da informação privilegiada e seu uso para refinar ou corrigir modelos de agrupamento. As abordagens propostas se mostraram eficazes em (i) consenso de agrupamentos, permitindo combinar diferentes representações e soluções de agrupamento; (ii) aprendizado de métricas, em que medidas de proximidades mais robustas foram obtidas com base na informação privilegiada; e (iii) seleção de modelos, em que a informação privilegiada é explorada para identificar relevantes estruturas de agrupamento hierárquico. Todas as abordagens apresentadas foram investigadas em um cenário de agrupamento incremental, permitindo seu uso em aplicações práticas caracterizadas pela necessidade de eficiência computacional e alta frequência de publicação de novo conhecimento textual. / Hierarchical text clustering methods are very useful to analyze the implicit knowledge in textual collections, enabling the organization of textual documents into clusters and subclusters to facilitate the knowledge browsing at various levels of granularity. Such methods are classified as unsupervised machine learning, since the clustering models are obtained only by observing regularities of textual data without human supervision. Traditional clustering methods assume that the text collection is represented only by the technical information, i.e., words and phrases extracted directly from the texts. On the other hand, in many text clustering tasks there is an additional and valuable knowledge about the problem domain, usually extracted by an advanced process with support of the domain experts. Due to the high cost of obtaining such expert knowledge, this additional information is defined as privileged and is usually available to represent only a subset of the textual documents. Recently, a new machine learning paradigm called LUPI (Learning Using Privileged Information) was proposed by Vapnik to incorporate privileged information into supervised learning methods. In this thesis, the LUPI paradigm was extended to unsupervised learning setting, in particular for hierarchical text clustering. We propose and evaluate approaches to deal with different challenges for clustering tasks, involving the extraction and structuring of privileged information and using this additional information to refine or correct clustering models. The proposed approaches were effective in (i) consensus clustering, allowing to combine different clustering solutions and textual representations; (ii) metric learning, in which more robust proximity measures are obtained from privileged information; and (iii) model selection, in which the privileged information is exploited to identify the relevant structures of hierarchical clustering. All the approaches presented in this thesis were investigated in an incremental clustering scenario, allowing its use in practical applications that require computational efficiency as well as deal with high frequency of publication of new textual knowledge.

Made available in DSpace on 2016-04-26T20:20:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Melina Marques Mendes Santana.pdf: 953155 bytes, checksum: 9ec7f895d4848d3ba880f4a4eb067e0d (MD5) Previous issue date: 2012-05-16 / This work aims at assessing the criminal treatment of the insider trading activities on the capital markets. It begins by assessing the most relevant aspects of capital markets and their impact for the economy. Subsequently, it studies the value of the information and the way it should be dealt with by current and potential market participants and any other stakeholder. Following the information collection phase, the differences between white collar crimes and conventional crimes are scrutinized. Then, the work is performed by verifyingand describing how the insider trading has been defined as a crime in the Brazilian legal system and by pointing out the pros and cons of the current legislation. There is also a brief analysis of the international legislation linked to the subject. Ultimately, this work intends to contribute to the elucidation of the insider trading subject and to the unequivocal elimination of that practice / Este trabalho consiste em uma pesquisa acerca do tratamento penal dispensado ao uso indevido de informação privilegiada no mercado de capitais insider trading. Inicia-se com a abordagem dos aspectos mais relevantes do mercado de capitais e de seu impacto na economia. Na sequência, é estudado o valor da informação no mercado de capitais e a forma pela qual deve ser acessada pelos investidores atuais ou potenciais , além dos demais players do mercado. Reunido este arcabouço de informações, passa-se a analisar o tema do Direito Penal Econômico, com as suas especificidades em relação à criminalidade tradicional para, então, verificar a forma pela qual a prática do insider trading foi criminalizada no ordenamento jurídico brasileiro, apontando-se os erros e acertos do legislador. Por fim, é feita uma breve análise da legislação estrangeira correlata ao tema. Com isso, pretende-se contribuir para a elucidação do tema e para o repúdio efetivo a tal prática

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:33:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alexandre Manoel Goncalves.pdf: 1317030 bytes, checksum: 5b611f48911913eb10863f83d5bfb44b (MD5) Previous issue date: 2012-08-09 / Capital Market is comprised of the most important companies in activity in a given country. It is a means to obtain resources to finance productive activity in the long term, being consistent with the size of the business and its economic capacity. Also, Capital Market is widely used for savings both through funds or direct investments. The Federal Constitution ensures economic order based upon free enterprise. However, regardless of the business sector, that cannot be considered as unlimited freedom in terms of economic activity, exempt of monitoring or accountability. Therefore, over the past two decades the Movable Assets Commission has become a steady and accurate institution establishing administrative rules, conducting assessments in case of suspicion of irregularities, in addition to establishing penalties. On the other hand, Bovespa Market Supervision is taking over self-regulation among traders and brokers. Nonetheless, in some cases administrative supervision alone is insufficient to prevent irregular practices or punish those responsible. For specific cases, measures such as suspension of the exercise of professional activity and fines have proven ineffective to discourage the unlawful conduct of certain persons. Under such circumstances, criminal law becomes the State s last resort to regulate the matter. Law 6.485/76, with wording amended by Law 10.303/01, typifies the crimes of market manipulation, misuse of insider information and irregular exercise of office, profession, activity or function in the capital market. It is society s role to reflect and define what conducts shall be regarded as crimes. / O Mercado de Capitais representa a reunião das mais relevantes empresas em atividades de determinado país. Trata-se de um meio para a obtenção de recursos de modo a financiar a atividade produtiva, em longo prazo, de forma compatível com o porte do negócio e sua capacidade econômica. Noutro aspecto, serve como destino para a poupança popular, quer por meio de fundos, ou investimentos diretos. A Constituição Federal assegura a ordem econômica fundada na livre iniciativa. Não significa, entretanto, liberdade absoluta da atividade econômica e isso vale para qualquer setor empresarial sem que exista alguma espécie de acompanhamento ou responsabilidade. No caso do mercado de capitais, a Comissão de Valores Mobiliários se firmou, ao longo das duas últimas décadas, como instituição serena e precisa, para estabelecer normas administrativas, realizar apurações quanto à suspeita de irregularidades e até estabelecer sanções. A Bovespa Supervisão de Mercados, por sua vez, começa a ocupar o espaço de autorregulação entre os operadores e corretoras. Há casos, contudo, em que a tutela administrativa é insuficiente para, isoladamente, evitar práticas irregulares ou punir os responsáveis. Suspensão do exercício da atividade profissional e multa, em determinados casos, mostram-se fracos a desestimular a conduta ilícita de determinadas pessoas. Normas penais, por vezes, representam o último recurso do Estado para disciplinar o assunto. A Lei 6.485/76, com a redação alterada pela Lei 10.303/01, tipifica os crimes de manipulação de mercado, uso indevido de informação privilegiada e o exercício irregular de cargo, profissão, atividade ou função no mercado de capitais. A sociedade deve refletir e definir quais as condutas que deseja ver previstas como crime.

Submitted by Marcella Vaz (mcz@bmalaw.com.br) on 2016-01-21T14:04:58Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Francisco Müssnich (clean).pdf: 1403440 bytes, checksum: 490bbad9a8ecdd796462048f14a079e7 (MD5) / Approved for entry into archive by BRUNA BARROS (bruna.barros@fgv.br) on 2016-02-16T17:19:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Francisco Müssnich (clean).pdf: 1403440 bytes, checksum: 490bbad9a8ecdd796462048f14a079e7 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-02-16T18:18:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Francisco Müssnich (clean).pdf: 1403440 bytes, checksum: 490bbad9a8ecdd796462048f14a079e7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-16T18:18:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Francisco Müssnich (clean).pdf: 1403440 bytes, checksum: 490bbad9a8ecdd796462048f14a079e7 (MD5) Previous issue date: 2015-12-15 / The potential damage caused by insider trading is very high, because the offense affects not only the parties directly related to the transaction carried out while in possession of inside information, but also the stock market as a whole, undermining investor confidence. Severe sanctions under the administrative, civil and criminal law are necessary to discourage the offense. In this, Brazil’s securities regulator, the CVM - Comissão de Valores Mobiliários, plays a particularly important role because it wields the state’s power to intervene in the capital markets. At the same time, liability for insider trading offense should be based on a strong body of evidence, even if the evidence of insider trading is indirect only. The use of information barriers, which reduces the potential for conflicts of interest by restricting access to undisclosed material information, is not in itself sufficient to exclude liability for insider trading. Theories such as the 'corporate mind' can make Chinese walls ineffective protection against liability, even if they properly perform their function of segregating information. The theory of constructive or imputed knowledge cannot be applied in determining liability for insider trading / O insider trading é ilícito de elevado potencial danoso, pois impacta não só as pessoas diretamente relacionadas com a operação realizada com a informação privilegiada, mas também o mercado de capitais como um todo, afetando a confiança dos investidores. É importante, portanto, a repressão severa do ilícito nas esferas administrativa, civil e penal, destacando-se o papel regulador da Comissão de Valores Mobiliários, enquanto representante da intervenção do poder estatal no âmbito do mercado de capitais. Não obstante, para a responsabilização pelo ilícito do insider trading, deve-se exigir um conjunto probatório robusto, ainda que apenas indiciário. A utilização de uma espécie de muralha segregadora, se minimiza situações de conflito de interesses ao evitar o acesso amplo a informações relevantes não divulgadas ao mercado, não é, por si só, capaz de excluir responsabilidade por eventual insider trading. Importante ter cuidado com construções teóricas, como a da 'mente corporativa', capazes de esvaziar de utilidade barreiras como uma Chinese Wall. Impossível transpor a teoria do domínio do fato à apuração de ilícitos de insider trading.