Características da Entidade

No que respeita às características da entidade a considerar como variáveis independentes de controlo, foi incluída no âmbito das duas proxies a variável dummy BIG N, que assume o valor 1 ou 0, consoante a entidade, no período em análise, tenha sido auditada ou não por uma das Big 4, respetivamente.Com efeito, não obstante as recentes conclusões de Chiu et al (2017) de que a alteração para o paradigma da autosupervisão tornou insignificantes as diferenças na qualidade da auditoria associadas às Big 4 e não Big 4, a evidência dominante é a de que os auditores das Big 4 contribuem para a redução do custo do capital próprio das empresas (Khurana & Raman, 2004; Azizkhani, Monroe & Shailer, 2010; Lawrence, Minutti-Meza, & Zhang, 2011), do custo de capital da dívida (Mansi, Maxwell, & Miller, 2004; Pittman & Fortin, 2004), e fornecem maior qualidade de

accruals (De Franco, Gavious, Jin, & Richardson, 2011). Adicionalmente, também se

encontra evidência que as Big proporcionam maior qualidade da auditoria do que as non-

falha de auditoria (Simunic & Stein, 1996; Khurana & Raman, 2004; Geiger & Rama, 2006). Assim, as Big 4 continuam a ser utilizadas como proxy da qualidade da auditoria em diferentes estudos, com finalidades diversas, incluindo os mais recentes (Butler, Leone & Willenborg, 2004; Pittman & Fortin, 2004; Carey & Simnett, 2006; Fortin & Pittman, 2007; Tendeloo & Vanstraelen, 2008; Chang et al, 2009; Choi et al, 2010; Karjalainen, 2011; Choi et al, 2012; Johnstone et al, 2014; Kwon et al, 2014; Lohlein, 2015; Cha et al, 2016; Chen et al, 2016; Hossain et al, 2017, Alhadab & Clacher, 2018; Reid et al, 2018).No âmbito da proxy gestão dos resultados, foram adicionalmente incluídas variáveis utilizadas em anteriores investigações, em contexto similar, que objetivam, nomeadamente, o controlo de risco, crescimento e desempenho da entidade. Dechow, Sloan & Sweeney (1995) demonstram que o cash flow operacional (CFO) é suscetível de influenciar a magnitude dos accruals discricionários, pelo que é esperado que um maior cash flow operacional esteja associado a menores accruals discricionários (Kothari et al, 2005; Carey & Simnett, 2006; Francis & Yu, 2009; Choi et al, 2010; Choi

et al, 2012; Johnstone et al, 2014; Hossain et al, 2017; Qi et al, 2016; Alhadab & Clacher,

2018; Reid et al, 2018). Neste sentido, incluiu-se uma medida de controlo CFO correspondente ao quociente cash flow operacional e ativo total, de modo a controlar a potencial correlação entre accruals e cash flows. Também com o objetivo de controlar as características de risco da entidade foram incluídas as variáveis: LEV, correspondente ao quociente entre o passivo e o ativo total da entidade (Carey & Simnett, 2006; Tendeloo & Vanstraelen, 2008; Francis & Yu, 2009; Chen et al, 2010; Choi et al, 2010; Johnstone

et al, 2014; Cameran et al, 2015; Hossain et al, 2017; Qi et al, 2016; Reid et al, 2018);

ROA, correspondente ao quociente entre o EBIT e o ativo, referentes ao ano anterior (Butler et al 2004; Carey & Simnett, 2006; Chen et al, 2010; Cameran et al 2015; Hossain

et al, 2017); e a variável VNR, correspondente ao quociente entre o volume de negócios

e o ativo total (Choi et al, 2010; Qi et al, 2016).

Para controlo do crescimento da entidade foram incluídas as variáveis SIZE, correspondente ao logaritmo natural do ativo total (Carey & Simnett, 2006; Tendeloo & Vanstraelen, 2008; Chang et al, 2009; Francis & Yu, 2009; Choi et al, 2010; Choi et al, 2012; Johnstone et al, 2014; Kwon et al, 2014; Cameran et al, 2015; Hossain et al, 2017; Reid et al, 2018); a variável GROWTH, correspondente ao percentual de incremento do ativo face ao ano anterior (Carey & Simnett, 2006; Hossain et al, 2017); e a variável BTM (Book to Market Ratio), correspondente ao quociente capitalização de mercado e capital próprio (Butler et al, 2004; Chang et al, 2009; Choi et al, 2010; Choi et al, 2012; Hossain

et al, 2017; Qi et al, 2016; Alhadab & Clacher, 2018; Reid et al, 2018). A Tabela 3.12

sintetiza as variáveis de controlo entidade/GR mais utilizadas na literatura, a considerar nas regressões referentes à proxy gestão dos resultados:

Tabela 3.12: Variáveis de Controlo Entidade Proxy Gestão dos Resultados

No que respeita à proxy referente aos custos de financiamento, foram incluídas as variáveis descritas na Tabela 3.13:

Designação Descrição Literatura

Big N

Variável Dummy, que assume o valor 1 se a entidade, no período em análise foi auditada, conjunta ou isoladamente, por uma das Big 4, e 0 em caso contrário.

Butler et al, 2004; Carey & Simnet, 2006; Tendeloo & Vanstraelen 2008; Chang et al, 2009; Choi et al, 2010; Choi et al, 2012; Johnstone et al, 2014; Kwon et al, 2014; Lohlein, 2015; Hossain et al, 2017, Alhadab & Clacher, 2018; Reid et al, 2018.

BTM_n Book to Market Ratio = Capitalização de Mercado n/Capital _{Próprio n, da entidade j} Butler et al, 2004; Chang et al, 2009; Choi et al, 2010; Choi et al, 2012; Qi et al, 2016; _{Hossain et al, 2017; Alhadab & Clacher, 2018; Reid et al, 2018.}

CFO _n Cash Flow Operacional no ano n a dividir pelo Ativo Total _{no ano n, da entidade j}

Kothari et al , 2005; Carey & Simnet, 2006; Francis & Yu, 2009; Choi et al , 2010; Choi et al, 2012; Johnstone et al , 2014; Qi et al , 2016; Hossain et al , 2017; Alhadab & Clacher, 2018; Reid et al , 2018.

GROWTH Percentual de incremento do ativo total face ao ano _{anterior (n e n-1).} Carey & Simnet, 2006; Hossain et al, 2017.

LEV_n Quociente entre o passivo e o ativo total da entidade j, no _{ano n}

Carey & Simnet, 2006; Tendeloo & Vanstraelen, 2008; Francis and Yu, 2009; Chen & Wu, 2010; Choi et al , 2010; Johnstone et al, 2014; Cameran et al, 2015; Qi et al , 2016; Hossain et al , 2017; Reid et al 2018.

ROA_n-1 Quociente EBIT n-1 e ativo total n-1, da entidade j Butler et al, 2004; Carey & Simnet, 2006; Chen & Wu, 2010; Cameran et al, 2015; Hossain et al 2017.

SIZE_n Logaritmo natural do ativo total no ano n, da entidade j

Carey & Simnet, 2006; Tendeloo & Vanstraelen 2008; Chang et al , 2009; Francis & Yu, 2009; Choi et al , 2010; Choi et al, 2012; Johnstone et al , 2014; Kwon et al, 2014; Cameran et al , 2015; Hossain et al, 2017; Reid et al , 2018.

Tabela 3.13: Variáveis de Controlo Entidade Proxy Custos de Financiamento

Para o controlo da dimensão e antiguidade da entidade, foram incluídas as variáveis: LNAGE, correspondente ao logaritmo natural da soma de 1 com o número de anos de atividade da entidade, variável que serve também de controlo à relação da entidade com os financiadores (Pittman & Fortin, 2004; Karjalainen, 2011; Chen et al, 2016); e SIZE, relativa ao logaritmo natural do ativo total no ano n, da entidade j (Pittman & Fortin, 2004; Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011; Chen et al, 2016). Para controlo da

performance da entidade, foi incluída a variável CFO_n, que respeita ao cash flow

operacional no ano n, a dividir pelo ativo no ano n, da entidade j (Pittman & Fortin, 2004; Karjalainen, 2011). A teoria da agência supõe que o risco de conflitos neste domínio, possa emergir entre os financiadores internos e externos da entidade, o que é mais provável em função da alavancagem financeira, tendo este efeito sido controlado pelas variáveis: LEV_1, que corresponde ao quociente entre total do passivo n e total do ativo em n (Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011; Chen et al, 2016); e LEV_2, relativa ao quociente do total do passivo em n e valor de mercado em n da entidade j. A existência de colaterais é suscetível de reduzir os custos de financiamento das entidades e, por esse motivo, foi incluída a variável PPE_r, que corresponde ao quociente entre o ativo fixo tangível, e ativo total, ambos em n, da entidade j (Pittman & Fortin, 2004; Karjalainen,

Designação Descrição Literatura

Big N

Variável Dummy, que assume o valor 1 se a entidade, no período em análise foi auditada, conjunta ou isoladamente, por uma das Big 4, e 0 em caso contrário.

Pittman & Fortin, 2004; Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011; Cha et al, 2016; Chen et al, 2016;

LNAGE Logaritmo natural da soma de 1 com o número de anos de

atividade da entidade Pittman & Fortin, 2004; Karjalainen, 2011; Chen et al, 2016;

CFO_n Cash Flow Operacional no ano n a dividir pelo Ativo Total

no ano n, da entidade j Pittman & Fortin, 2004; Karjalainen, 2011

EQUITY_d Variável Dummy, que assume o valor 0 em caso de capital

próprio de n negativo e 1 caso contrário Pittman & Fortin, 2004; Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011

LEV_1 Quociente entre total do passivo n e total do ativo em n Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011; Chen et al, 2016.

LEV_2 Quociente total do passivo n e valor de mercado em n da

entidade j Pittman & Fortin, 2004;

SIZE_n Logaritmo natural do ativo total no ano n, da entidade j Pittman & Fortin, 2004; Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011; Chen et al, 2016;

PPE_r Quociente ativo fixo tangível em n e ativo total, em n, da

2011). Por fim, a variável EQUITY_d, definida como dummy, que assume o valor 0 em caso de capital próprio de n negativo e 1 caso contrário, foi incluída para controlo da circunstância de as entidades com situação patrimonial negativa estarem sujeitas a maiores custos de financiamento (Pittman & Fortin, 2004; Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011).

Além das variáveis anteriormente definidas e no contexto das duas proxies, também se incluiu o controlo do setor de atividade (SETOR), o qual constitui uma característica fundamental no âmbito da gestão dos resultados (Butler et al, 2004; Carey & Simnett, 2006; Tendeloo & Vanstraelen, 2008; Chang et al, 2009; Choi et al, 2010; Gaio, 2010; Choi et al, 2012; Johnstone et al, 2014; Kwon et al, 2014; Lohlein, 2015; Hossain et al, 2017, Alhadab & Clacher, 2018; Reid et al, 2018) e, bem assim, dos custos de financiamento das entidades (Pittman & Fortin, 2004; Fortin & Pittman, 2007; Karjalainen, 2011; Cha et al, 2016; Chen et al, 2016).

Assumindo que a qualificação e a ausência de opinião, poderão ter um efeito idêntico no que respeita à qualidade percebida da auditoria pelos financiadores, criaram-se também variáveis dummy, que assumem o valor 1 em caso de opinião não qualificada e 0, nos dois casos mencionados. Estas variáveis foram criadas, tendo em conta o ano em análise (Opinion_nd), bem como, os dois anos anteriores (Opinion_n1d e Opinion_n2d). Adicionalmente, criou-se uma variável dummy que assume o valor 1, no caso em que a empresa no ano e nos 2 anteriores, não tenha tido uma opinião qualificada ou ausência de opinião e 0, em caso contrário (Opinion_all).