|
1. اردبیلی, محمدعلی (1382). حقوق جزای عمومی. جلد اول، میزان. 2. امینی، مهدی؛ عیسایی تفرشی، محمد و مرتضی شهبازینیا (1393). «دستکاری بازار اوراق بهادار: مفهوم، مبانی و روشها (مطالعه تطبیقی در حقوق ایران و آمریکا)». پژوهشهای حقوق تطبیقی، 19، 26-1. 3. پوست فروش، محمد حسین؛ ناصرصدرآبادی، علیرضا و محمود معینالدین (1393). «سنجش دستکاری قیمتها با استفاده از مدلهای تحلیل ممیزی درجه دوم و الگوریتم ژنتیک بر مبنای شبکه عصبی مصنوعی». دانش مالی تحلیل اوراق بهادار، 143- 119 . 4. توحیدی، محمد و سیدعباس موسویان (1397). «بررسی و تحلیل فقهی بورسبازی مبتنی بر دستکاری قیمت در بازار اوراق بهادار». فصلنامه بورس اوراق بهادار, 11(44)، 79-113. 5. ربیعی، ریحانه؛ ندیری، محمد؛ پیمانی، مسلم و علی جابریزاده (1397). «بررسی تأثیر دستکاری قیمت بر کارایی بازار در بورس اوراق بهادر تهران». فصلنامه بورس اوراق بهادار، 11(43)، 113-131. 6. شمس، شهابالدین و بهروز عطایی (1395). «شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک-شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF». راهبرد مدیریت مالی، 4(3)، 171- 149 . 7. شمس، شهابالدین و مرضیه ناجی زواره (1394). «بررسی مقایسه ای بین مدل ترکیبی سیستم ژنتیک فازی عصبی خودسازمانده و مدل خطی در پیش بینی قیمت توافقی قراردادهای آتی سکه طلا». تحقیقات مالی، تهران. 8. فلاحزاده، حدیث (1397). تشخیص دستکاری در سهام با استفاده از تکنیکهای دادهکاوی. دانشگاه علم و هنر وابسته به جهاد دانشگاهی. تهران. 9. فلاحشمس، میرفیض و علی تیموری شندی (1384). «طراحی الگوی پیشبینی دستکاری قیمت در بورس اوراق بهادار تهران». فصلنامه پژوهشی دانشگاه امام صادق (ع). 27. 10. فلاح شمس، میرفیض و حمیدرضا کردلویی (1390). «آزمون مدلهای لاجیت و شبکه عصبی مصنوعی جهت پیش بینی دستکاری قیمت در بورس اوراق بهادار تهران». مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، تهران. 11. فلاحشمس، میرفیض؛ کردلویی، حمیدرضا و مهدی رشنو (1391). «بررسی دستکاری قیمتها در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل ماشین بردار پشتیبان». تحقیقات مالی، 14(1)، 84- 69 . 12. فلاح شمس لیالستانی، میرفیض؛ بادپا، ایوب و اسماعیل بادپا (1394). «طراحی مدلی برای شناسایی احتمال وقوع دستکاری قیمت پایانی در بورس اوراق بهادار تهران». مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 6، 152- 135 . 13. قربانی، مجید و عباس باقری (1387). «دستکاری بازار اوراق بهادار». پژوهش حقوق عمومی. 12، 326-301 . 14. کاظمیتبار، سیدجواد و مجید شهباززاده (1398). «کشف تقلب در بازار بورس اوراق بهادار با استفاده از کاربرد نامساوی چبیشف». فصلنامه پردازش علائم و دادهها. تهران. 15. ندیری، محمد؛ علوی نسب، سید محمد؛ پیمانی، مسلم و ریحانه ربیعی (1397). «بررسی و تحلیل تأثیر برخی عوامل مؤثر بر دستکاری قیمت در بازار سهام ایران». تحقیقات مالی، تهران. 16. یکه زارع، محمد مهدی (1398). «دستکاری قیمتی در معاملات حق تقدم در بورس تهران». پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه صنعتی شریف. 17. حسنزاده سروستانی، علی؛ سیدنورانی، سید محمدرضا و فتحاله تاری (1403). «دستکاری قیمت در معاملات سهام عادی و تحلیل ممنوعیت نجش در برخی از مصادیق آن». تحقیقات مالی اسلامی. 18. Aggarwal R.K. and G. Wu (2006). "Stock market manipulations". The Journal of Business. 79(4): p. 1915-1953. [ DOI:10.1086/503652] [ PMID] 19. Ahmed M., Choudhury N. & S. Uddin (2017). "Anomaly detection on big data in financial markets". in 2017 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). 2017. IEEE. [ DOI:10.1145/3110025.3119402] 20. Al-Thani H.A. (2017). Detecting market manipulation in stock market data. 21. Allen F. & D. Gale (1992). "The Review of Financial Studies". Stock-price manipulation. 5(3): p. 503-529. [ DOI:10.1093/rfs/5.3.503] 22. Ben‐David I. et al. (2013). "Do hedge funds manipulate stock prices?", The Journal of Finance. 68(6): p. 2383-2434. [ DOI:10.1111/jofi.12062] 23. Bhagwat R., Abdolahnejad M. & M. Moocarme (2019). Applied deep learning with keras: Solve complex real-life problems with the simplicity of keras. Packt Publishing Ltd. Applied deep learning with keras: Solve complex real-life problems with the simplicity of keras 24. Boynton W., Oppenheimer H.R. & S.F. Reid (2009). "Japanese day-of-the-week return patterns: New results". Global Finance Journal. 20(1): p. 1-12. [ DOI:10.1016/j.gfj.2009.03.003] 25. Brownlee J. (2016). "Deep learning with Python: develop deep learning models on Theano and TensorFlow using Keras". Machine Learning Mastery. 26. Cao Y. et al. (2014). Detecting price manipulation in the financial market. in 2014 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr). 2014. IEEE. [ DOI:10.1109/CIFEr.2014.6924057] 27. Carhart M.M. et al. (2002). Leaning for the tape: Evidence of gaming behavior in equity mutual funds. The Journal of Finance. 57(2): p. 661-693. [ DOI:10.1111/1540-6261.00438] 28. Cherian J. & V. Kuriyan (1995). Informationless manipulation in a market maker-type economy. Available at SSRN 6501. 29. Cherian J.A. & R.A. Jarrow (1995). Market manipulation. Handbooks in Operations Research and Management Science. 9: p. 611-630. [ DOI:10.1016/S0927-0507(05)80064-7] 30. Chollet F. (2017). Deep learning with Python. 2017: Simon and Schuster. 31. Comerton-Forde, C.,Putniņš, T.J., (2011). "Measuring closing price manipulation". Journal of Financial Intermediation. 20(2): p. 135-158. [ DOI:10.1016/j.jfi.2010.03.003] 32. Comerton-Forde C. & T.J. Putniņš (2014). "Stock price manipulation: Prevalence and determinants". Review of Finance. 18(1), 23-66. [ DOI:10.1093/rof/rfs040] 33. Cumming D., Johan S., D. Li (2011). "Exchange trading rules and stock market liquidity". Journal of Financial Economics. 99(3): p. 651-671. [ DOI:10.1016/j.jfineco.2010.10.001] 34. Cumming D. et al. (2020). "Market manipulation and innovation". Journal of Banking & Finance. 120, 105957. [ DOI:10.1016/j.jbankfin.2020.105957] 35. Diaz D., Theodoulidis B. & P. Sampaio (2011). "Analysis of stock market manipulations using knowledge discovery techniques applied to intraday trade prices". Expert Systems with Applications. 38(10), 12757-12771. [ DOI:10.1016/j.eswa.2011.04.066] 36. Drakeford C. (2020). Market manipulation: definition approches, Haeward Law School. 37. Durston G. J. & A. McKeon (2020). The little book of market manipulation: an essential guide to the law, Waterside Press. 38. Egginton J.F., Van Ness B.F. & R.A. Van Ness (2016). "Quote stuffing". Financial Management. 45(3), 583-608. [ DOI:10.1111/fima.12126] 39. Ergün H.O. et al. (2020). "Stock market manipulation in an emerging market of Turkey: how do market participants select stocks for manipulation?". Applied Economics Letters. 1-5. [ DOI:10.1080/13504851.2020.1753874] 40. Felixson K. & A. Pelli (1999). "Day end returns stock price manipulation". Journal of Multinational Financial Management. 9(2), 95-127. [ DOI:10.1016/S1042-444X(98)00052-8] 41. Ferdousi Z. & A. Maeda (2006). Anomaly Detection Using Unsupervised Profiling Method in Time Series Data. in ADBIS Research Communications. [ DOI:10.1109/ICDEW.2006.157] 42. Fischel D.R. & D.J. Ross (1991). "Should the Law Prohibit Manipulation in Financial Markets?", Harvard Law Review. 105(2), 503-553. [ DOI:10.2307/1341697] [ PMID] 43. Géron A. (2019). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems 44. Golmohammadi K., Zaiane O.R. & D. Díaz (2014). Detecting stock market manipulation using supervised learning algorithms. in 2014 International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). 2014. IEEE. [ DOI:10.1109/DSAA.2014.7058109] 45. Golmohammadi K. & Zaiane (2015). O.R. Time series contextual anomaly detection for detecting market manipulation in stock market. in 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). 2015. IEEE. [ DOI:10.1109/DSAA.2015.7344856] [ PMID] [ PMCID] 46. Goodfellow I.J. et al. (2014). Generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv:1406.2661. Generative adversarial networks 47. Griffin J.M. & A. Shams (2018). "Manipulation in the VIX?". The Review of Financial Studies. 31(4), 1377-1417. [ DOI:10.1093/rfs/hhx085] 48. Hamann H.E. (1982). "Merrill Lynch, Pierce, Fenner and Smith, Inc. v. Curran: Establishing an Implied Private Right of Action under the Commodity Exchange Act". Pepp. L. Rev. 10, 815. 49. Hart O.D. (1977). "On the profitability of speculation". The Quarterly Journal of Economics, 579-597. [ DOI:10.2307/1885883] [ PMID] 50. Hillion P. & M. Suominen (2004). "The manipulation of closing prices". Journal of Financial Markets. 7(4), 351-375. [ DOI:10.1016/j.finmar.2004.04.002] 51. Jarrow R.A. (1992). "Market manipulation, bubbles, corners, and short squeezes". Journal of financial and Quantitative Analysis, 311-336. [ DOI:10.2307/2331322] 52. Kim Y. & S.Y. Sohn (2012). "Stock fraud detection using peer group analysis". Expert Systems with Applications. 39(10), 8986-8992. [ DOI:10.1016/j.eswa.2012.02.025] 53. Langr J. & V. Bok (2019). GANs in action: deep learning with generative adversarial networks. Manning Publications. 54. Leangarun T., Tangamchit P. & S. Thajchayapong (2018). Stock Price Manipulation Detection using Generative Adversarial Networks in 2018 IEEE. [ DOI:10.1109/SSCI.2018.8628777] 55. Lee E.J., Eom K.S. & K.S. Park (2013). "Microstructure-based manipulation: Strategic behavior and performance of spoofing traders". Journal of Financial Markets. 16(2). 227-252. [ DOI:10.1016/j.finmar.2012.05.004] 56. Li A., Wu J. & Z. Liu (2017). "Market manipulation detection based on classification methods". Procedia Computer Science. 122, 788-795. [ DOI:10.1016/j.procs.2017.11.438] 57. Mariani G. et al. (2019). Pagan: Portfolio analysis with generative adversarial networks. arXiv preprint arXiv:1909.10578. 58. Markham J.W. (2002). A Financial History of the United States: From Christopher Columbus to the Robber Barons (1492-1900). Vol. 1. 2002: ME Sharpe. 59. Markham J.W. (2013). Law enforcement and the history of financial market manipulation. 2013: ME Sharpe. 60. Neupane S. et al. (2017). "Trade-based manipulation: Beyond the prosecuted cases". Journal of corporate finance. 42, 115-130. [ DOI:10.1016/j.jcorpfin.2016.11.011] 61. Öğüt H., Doğanay M.M. & R. Aktaş (2009). "Detecting stock-price manipulation in an emerging market: The case of Turkey". Expert Systems with Applications. 36(9), 11944-11949. [ DOI:10.1016/j.eswa.2009.03.065] 62. Phua C. et al. (2010). A comprehensive survey of data mining-based fraud detection research. arXiv preprint arXiv:1009.6119. 63. Prakash A., l'agriculture O.d.N.U.p.l.a.e. (2011). Safeguarding food security in volatile global markets. 2011: Food and Agriculture Organization of the United Nations Rome. 64. Putnins T. (2020). An Overview of Market Manipulation. Corruption and Fraud in Financial Markets Malpractice, Misconduct and Manipulation. An Overview of Market Manipulation 65. Roodposhti F.R., Shams M.F. & H. Kordlouie (2011). "Forecasting stock price manipulation in capital market". International Journal of Economics and Management Engineering. 5(8), 957-967. 66. Shah S., Ismail I. & A. Shahrin (2019). "Stock market manipulation: A comparative analysis of East Asian emerging and developed financial markets". Management Science Letters. 9(1), 183-192. [ DOI:10.5267/j.msl.2018.10.006] 67. Siering M. et al. (2017). "A taxonomy of financial market manipulations: establishing trust and market integrity in the financialized economy through automated fraud detection". Journal of Information Technology. 32(3), 251-269. [ DOI:10.1057/s41265-016-0029-z] 68. Smith M.V. (1980). Preventing the Manipulation of Commodity Futures Markets: To Deliver or Not to Deliver. Hastings LJ, 32, 1569. 69. Takahashi S., Chen Y. & K. Tanaka-Ishii (2019). "Modeling financial time-series with generative adversarial networks". Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 527, 121261. [ DOI:10.1016/j.physa.2019.121261] 70. Tang T. W. et al. (2020). "Anomaly detection neural network with dual auto-encoders GAN and its industrial inspection applications". Sensors, (12)20, 3336. [ DOI:10.3390/s20123336] [ PMID] [ PMCID] 71. Westphal C. & T. Blaxton (1998). Data mining solutions: methods and tools for solving real-world problems. John Wiley & Sons, Inc. 72. Zhang K. et al. (2019). "Stock market prediction based on generative adversarial network". Procedia computer science. 147, 400-406. [ DOI:10.1016/j.procs.2019.01.256] 73. Zheng Y. J. et al. (2018). "Generative adversarial network based telecom fraud detection at the receiving bank". Neural Networks. 102, 78-86. [ DOI:10.1016/j.neunet.2018.02.015] [ PMID]
|