A amostra consiste de todas as empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), cujos dados financeiros e contábeis estejam disponíveis no provedor Economatica. Os ativos relativos às empresas financeiras - seguradoras, bancos, fundos de investimento - ou pertencentes aos setores de energia ou telecomunicações foram excluídos das análises, como é comum em estudos da espécie (GUNNY, 2010; BADERTSCHER, 2011). Um dos fundamentos para exclusão desses ativos é o fato de que eles estão inseridos em setores muito regulamentados que detém legislação própria19, sendo que essas normas específicas causam um impacto peculiar na contabilidade (GUNNY, 2005; RICHARDSON, TEOH e WYSOCKI, 1999). Retirou-se também as empresas classificadas no setor “Outros”, por agregar ativos sem relevância para o presente trabalho.
As observações foram coletadas em bases anuais, para o período compreendido entre os anos de 1989 a 2012. Apesar de o provedor Economatica dispor de dados a partir de 1986, o pequeno número de empresas acompanhadas entre 1986 e 1988 permite a exclusão desse período (1986-1988) sem acarretar perda relevante de informações. Adicionalmente, a aplicação do procedimento reduz consideravelmente a quantidade de observações extremas (outliers)20. Por esse motivo, o ano de 1989 foi escolhido como o ano inicial das análises. Por sua vez, o ano de 2012 corresponde ao período final dos exames, uma vez que se refere
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Como exemplo, as empresas financeiras devem observar, entre outros, as normas emanadas pelo Banco Central do Brasil - tal como portarias e circulares - e da Comissão de Valores Mobiliários.
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Em uma análise rápida (não reportada), indicadores como retorno sobre ações e, índice de liquidez entre outros apresentam valores não compreensíveis para uma parte expressiva dos ativos, sugerindo que os anos de 1986 a 1988 possuem uma quantidade substancial de outliers.
ao último ano de dados disponíveis no provedor Economatica para a data de confecção da tese.
Para neutralizar os efeitos decorrentes da variação do poder aquisitivo da moeda, os dados históricos foram coletados considerando o ajuste pela inflação21. Em relação ao efeito tamanho, as séries foram padronizadas pelo valor do ativo total do período anterior22, como é comum em estudos da área (tais como em GUNNY, 2010; BADERTSCHER, 2011; ZANG, 2012). A padronização das variáveis impacta na quantidade de observações disponíveis, uma vez que elimina o primeiro ano das séries. Outros fatores que influenciaram o tamanho da amostra foram os dados perdidos ou cadastrados com erro, bem como a insuficiência de observações em determinado setor para a aplicação dos testes.
Parte dos testes realizados23 exige a segregação das empresas por segmento econômico. Para essa finalidade, foi utilizada a classificação dada pelo provedor Economatica. Contudo, a composição de determinados segmentos do Economatica fica restrita a um pequeno número de empresas, fato que prejudica o cálculo da média das variáveis, bem como a análise de vários testes realizados. Uma alternativa seria consolidar os setores por alguma característica que permita tal agrupamento - seja por similaridade de produto / serviço explorado ou pelo grau de regulamentação - mas o esforço de promover essa acumulação seria arbitrário, pois continuaria a produzir grupos heterogêneos (alguns com muitas empresas e outros com poucas). Portanto, a classificação inicial do Economatica foi mantida, descartando critérios menos objetivos. Para superar o problema de pequeno número de empresas que possa prejudicar os testes, foram retirados da amostra os setores que apresentem menos de 5 observações no ano em análise.
A tabela 1 apresenta um resumo dos critérios aplicados para a seleção dos dados, bem como a quantidade de observações disponíveis para a realização dos testes de identificação das variáveis de gerenciamento.
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O ajuste pela inflação no Economatica é feito pelo Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e teve como base para a correção o mês de maio de 2013. 22
A magnitude dos itens do balanço varia por unidade cross-section. Especificamente, o procedimento de seleção considerou empresas de tamanhos diferentes e a padronização pelo ativo total visa minimizar efeitos decorrentes dessa disparidade.
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Tabela 1 - Seleção da amostra
Nº Obs. Total de observações na base de dados Economatica (1989-2012) 6.351 Após excluir instituições financeiras, fundos e setores com
regulamentação específica 4.614
Após excluir registros cadastrados com erro 4.480 Após procedimento de padronização pelo ativo total 4.269 Após excluir setores com menos de 5 observações/ano 4.070 Tamanho da amostra para a identificação do GDO e do GACC 4.070 Menos observações sem variáveis necessárias para a regressão de
accruals 856
Tamanho da amostra para cálculo dos accruals anormais 3.214 Menos observações sem variáveis necessárias para a regressão de custo de produção
731 Tamanho da amostra para cálculo dos custos anormais de produção 3.339 Menos observações sem variáveis necessárias para a regressão de
despesas administrativas 12
Tamanho da amostra para cálculo das despesas administrativas
anormais 4.058
Menos observações sem variáveis necessárias para a regressão do
fluxo de caixa 845
Tamanho da amostra para cálculo das fluxo de caixa anormal 3.225 É possível notar que, do total de 6.351 observações empresa-ano extraídas do Economatica, 4.614 possuem interesse para análise. Especificamente, referem-se às observações remanescentes após a exclusão de setores com regulamentação específica, empresas financeiras ou sem classificação específica no Economatica. Dessas 4.614 observações empresa-ano foram retirados os registros sem significância econômica - tal como valor de mercado menor ou igual a zero - provavelmente gerados com inconsistência. Esse procedimento reduziu a amostra para 4.480 observações empresa-ano. Desse total, a padronização pelo ativo total do período anterior fez com que fosse perdido o primeiro ano da série de dados relativo às variáveis sujeitas a padronização, reduzindo novamente a amostra, agora para 4.269 observações empresa-ano. A exclusão das observações referentes a setores com poucos dados - menos de 5 observações empresa-ano - para as regressões resultou em uma amostra com 4.070 observações
empresa-ano, disponíveis para aplicação dos testes de identificação do gerenciamento por accruals ou por decisões operacionais.
O tamanho da amostra para a identificação do GDO e do GACC refere-se aos dados utilizados nas regressões do nível esperado dos accruals e das decisões operacionais (e, por consequência, dos resíduos, que representam o montante do gerenciamento). Das 4.070 observações empresa-ano, 856 não possuem as variáveis necessárias para o cálculo dos accruals discricionários, restando 3.214 observações para essa finalidade. A inexistência de dados disponíveis para o cálculo dos valores anormais das decisões operacionais reduzem a amostra de 4.070 observações empresa-ano para 3.339 em relação à proxy de custos de produção anormais, 4.058 para a proxy de despesas administrativas anormais e 3.225 para a proxy de fluxo de caixa anormal.
Em relação ao tratamento das observações extremas - outliers - foram investigados os resíduos das regressões no que tange à inclinação e ao achatamento24. Dessa análise, optou-se por “winsorizar”25 1,5% dos valores situados nas caudas inferior e superior das séries. A título de exemplo, a média do valor absoluto dos accruals discricionários com a “winsorização” ficou em 0,057, cuja magnitude parece ser mais realista (COHEN, DEY e LYZ 2008). Já para o “viés de sobrevivência” - survival bias - não foi definido um procedimento específico para o tratamento de empresas que tenham descontinuidade na série de dados. A escolha fundamenta-se na intenção de não centralizar as análises em empresas grandes que tenham uma série temporal extensa. A concentração das análises em empresas grandes26 daria uma visão parcial do processo de gerenciamento de resultados, viés não desejado para o presente trabalho.
Para o cálculo dos retornos, a seleção foi dinâmica, requerendo-se que a empresa tivesse a cotação para o período em análise. Definiu-se uma tolerância de até 30 dias para a coleta dos dados, com o intuito de
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Esse procedimento considera que os outliers podem conter informação relevante e, por esse motivo, não devem ser excluídos sem uma análise adicional do seu conteúdo.
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A “winsorização” refere-se ao procedimento de atribuir às observações extremas o último valor de corte. Por exemplo, se o valor de corte a 98,5% for de 0,15, todos os valores acima de 0,15 - ou seja, aqueles que estejam no extremo da distribuição, entre 98,5% e 100% - serão substituídos por 0,15. 26
Empresas com uma série temporal extensa geralmente correspondem àquelas que possuem um bom produto, planejamento adequado das funções operacionais e forte resistência a fatores externos como concorrência e crises econômicas. Em conjunto, essas características remetem a empresas de sucesso, particularmente, grandes empresas.
resgatar cotações anteriores aos dias sem pregão - devido a feriados ou evento assemelhado - e para não excluir ações que sejam menos negociadas, com baixa liquidez.