Hoy, la Comisión presentó su primera acción de ejecución de tokens no fungibles (NFT) [1]. Disentimos en parte porque no estábamos de acuerdo con la aplicación del análisis de Howey. Independientemente de lo que uno piense del análisis de Howey, este asunto plantea cuestiones más amplias que la Comisión debería abordar antes de presentar casos adicionales de NFT.
Los hechos subyacentes al acuerdo son en su mayoría anodinos: Impact Theory vendió casi 30 millones de dólares en NFT e hizo fuertes promesas de que los NFT aumentarían de valor. Los compradores de NFT compartieron el entusiasmo; La orden cita a un comprador diciendo: «Comprar una clave de fundador es como invertir en Disney, Call of Duty y YouTube al mismo tiempo». Orden 9 C. Sin embargo, los NFT no eran acciones de una empresa y no generaron ningún tipo de dividendo para los compradores. La Comisión acusó a Impact Theory de participar en una oferta de valores no registrada con la teoría de que los NFT se ofrecían y vendían como contratos de inversión. El acuerdo no incluye cargos de fraude.
Entendemos por qué la Comisión estaba preocupada por esta venta de NFT. Aunque creemos firmemente que los adultos deberían poder gastar su dinero como quieran, compartimos la preocupación de nuestros colegas por el tipo de exageración que incita a las personas a gastar casi 30 millones de dólares en NFT, aparentemente sin tener una idea clara de cómo las utilizarán, disfrutarlos o sacar provecho de ellos. Sin embargo, esta preocupación legítima no es base suficiente para llevar el asunto a nuestra jurisdicción. Las pocas declaraciones de empresas y compradores citadas en la orden no son el tipo de promesas que forman un contrato de inversión. No iniciamos rutinariamente acciones coercitivas contra personas que venden relojes, pinturas o artículos de colección junto con vagas promesas de construir la marca y así aumentar el valor de reventa de esos artículos tangibles.
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Palabras de bienvenida – La Reserva Federal escucha
Hemos logrado avances en la reducción de la inflación durante el año pasado, pero la inflación todavía está significativamente por encima del objetivo del 2 por ciento del FOMC y el mercado laboral continúa ajustado, con ofertas de empleo que aún superan con creces el número de trabajadores disponibles. La actividad económica ha crecido a un ritmo moderado, y aun cuando los bancos han estado endureciendo sus estándares crediticios en respuesta a tasas de interés y costos de financiamiento más altos, los préstamos a empresas y hogares han seguido expandiéndose.
Teniendo en cuenta estos acontecimientos, apoyé el aumento de la tasa de los fondos federales en nuestra reunión de julio, y espero que probablemente se necesiten aumentos adicionales para reducir la inflación hasta alcanzar la meta del FOMC. Por supuesto, la política monetaria no sigue un camino preestablecido y estaré siguiendo de cerca los próximos datos y sus implicaciones para las perspectivas económicas. Buscaré evidencia de que la inflación está en una trayectoria descendente constante y significativa mientras considero si serán necesarios más aumentos en la tasa de los fondos federales y durante cuánto tiempo la tasa de los fondos federales deberá permanecer en un nivel suficientemente restrictivo.
El sistema EDGAR ofrece soporte para nuevas taxonomías
La semana pasada, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) actualizó su sistema de recopilación, análisis y recuperación de datos electrónicos (EDGAR) a la versión 23.2.Esta actualización brinda soporte para la última taxonomía de las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), específicamente la versión 2023, junto con la aceptación de tres nuevas taxonomías clave: Fondo de capital variable (OEF), Pagos de extracción de recursos (RXP) y Subnacional. Jurisdicción (SNJ).
Al alinearse con la versión IFRS 2023, EDGAR ahora permite a los contribuyentes mantenerse actualizados con los estándares contables globales. Las taxonomías OEF, RXP y SNJ permiten el etiquetado preciso de las divulgaciones exigidas por las normas de la SEC, lo que permite a las partes interesadas obtener datos precisos y accesibles.
Para garantizar que los declarantes puedan adaptarse, la SEC ha establecido plazos de cumplimiento para las taxonomías OEF, RXP y SNJ para diciembre de 2023 o posterior. Esto también presenta una oportunidad para que la comunidad XBRL brinde comentarios valiosos sobre estas taxonomías y dé forma a su desarrollo futuro, fomentando mejores prácticas de informes.
La actualización del sistema EDGAR también se despide de las versiones obsoletas de 2021 de varias taxonomías, dando paso a versiones más actuales. Se insta a los contribuyentes XBRL a utilizar las actualizaciones lo antes posible para aprovechar las últimas reglas de la SEC, los estándares contables y las mejoras en sus presentaciones.
Las ciudades se centran en los datos como informes legibles por máquina en el horizonte
Un artículo reciente en “Cities Today” examina cómo los gobiernos locales en los Estados Unidos pueden maximizar la financiación federal mediante el uso de datos (legibles por máquina). Con el gobierno de los Estados Unidos invirtiendo significativamente en infraestructura municipal, los gobiernos locales están aprovechando los datos para comprender sus necesidades y tomar decisiones más inteligentes sobre cómo gastar los fondos.
Julie Demuth, subdirectora de Presupuesto y Desempeño del Condado de Pierce, dijo: «La forma en que comunicamos los datos es esencial. La comunicación es probablemente incluso más importante que los datos en sí. Puedes poner una tonelada de datos y ponerlos a disposición del público, pero si no son consumibles o comprensibles, realmente frustran el propósito».
Con la reciente aprobación de la Ley de Transparencia de Datos Financieros (FDTA), que podría implementar XBRL para la información financiera municipal en los Estados Unidos, la necesidad de datos consumibles y comprensibles está a la vanguardia en este momento. Los datos legibles por máquina permitirían un acceso más fácil a la información sobre el desempeño financiero de los municipios y mejorarían la precisión de los datos. La implementación de XBRL también permitiría al gobierno federal monitorear mejor el uso de los fondos y proporcionar supervisión. En última instancia, hacer que los datos sean legibles por máquina debería resultar en un ahorro de tiempo del personal, que puede dedicarse mejor a proyectos impactantes y prestación de servicios.