A partir do modelo de Jones (1991) modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005), são calculados os accruals totais (TA) que refletem uma parcela não discricionária (NDA) e outra discricionária (DA), que reflete os accruals anormais, resíduos da Equação 04, encontrada na seção 3.4.2, utilizados para a identificação do gerenciamento de resultados.
O modelo operacional pode ser verificado pela equação 07, na seção 3.4.3, e inclui as dummies do ciclo de vida com valor 1 quando se atendeu à composição dos fluxos de caixa (operacional, investimentos e financiamentos) propostos por Dickinson (2011), conforme o Quadro 1, e o valor 0, caso contrário; e as dummies CR, LOSS*CR, com CR assumindo valor 1 para os anos de 2008 à 2012, e valor 0, caso contrário. Além das variáveis de controle já descritas na seção 3.4.3.
A análise da qualidade dos accruals e do gerenciamento de resultados com base nos accruals discricionários é realizada pela significância estatística das variáveis de interesse e pelo poder explicativo do modelo mensurado pelo índice de determinação R².
Foi utilizado o método de dados em painel com efeitos fixos, devido a rejeição da hipótese nula do teste de Hausman, que favorece os efeitos aleatórios. A rejeição das hipóteses de homocedasticidade pelo teste de White e da rejeição da hipótese de ausência de autocorrelação pelo teste de Wooldridge indicam a presença de heterocedasticidade e autocorrelação, mitigadas pela utilização do estimador de SUR (seemingly unrelated regression), em que os parâmetros são robustos mesmo na presença de heteroscedasticidade e autocorrelação (ZELLNER; HUANG, 1962).
Também foram conduzidas a análise de sensibilidade para os diferentes clusters entre países desenvolvidos (G7) e em desenvolvimento (BRICS) e entre regimes legais, common law e code law, e por países.
A Tabela 4 apresenta os resultados advindos da estimação dos accruals totais conforme equações 3 e 4, e, a Tabela 5, o modelo operacional do gerenciamento de resultados com base nos accruals discricionários, presente na equação 7, na seção 3.4.3.
4.2.1 Análise Global
Na Tabela 4, a seguir, são apresentados os resultados globais e por grupos para os accruals totais.
Tabela 4 – Global e grupos: Accruals Totais
Variáveis / Países Global G7 BRICS Common Code
c 0.0476 -0.0519 0.1238 -0.1039 0.0761 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 1/ATt-1 -105.396 -100.966 -124.632 -98.45 -203.338 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 ΔR − ΔCAR -0.1634 -0.2102 -0.0576 -0.2409 -0.0446 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 IMOBt-1 -0.6797 -0.9420 -0.3086 -0.8751 -0.2953 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 ROAt-1 0.3742 0.3746 0.3314 0.3763 0.2143 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 n 197027 124352 72675 92680 104347 R² 0.5755 0.6321 0.5308 0.6224 0.5062 Wooldridge 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 White 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Hausman 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Nota: Nível de significância de 5%.
A qualidade dos accruals pode ser verificada pela significância de todas as variáveis independentes. E pelo R² de 0.5755 para a amostra global. E, ainda, aumenta para 0.6321 para os países do G7 e 0.6224 para os países common law. Enquanto diminui para 0.5308 para os países dos BRICs e para 0.5062 para os países code law.
Na Tabela 5, a seguir, são apresentados os resultados globais e por grupos para os accruals discricionários, proxy para o gerenciamento de resultados.
Tabela 5 – Global e grupos: Gerenciamento de Resultados
Variáveis / Países Global G7 BRICS Common Code
c -0.0176 -0.3678 0.3512 -0.2487 0.3066 0.916 0.184 0.017 0.365 0.007 CVi 0.2133 0.1851 0.2588 0.2568 0.1931 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CVc 0.0226 0.0117 0.0540 0.0203 0.0315 0.000 0.069 0.000 0.051 0.000 CVt 0.0574 0.0528 0.0619 0.0859 0.0393 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CVd 0.2491 0.2607 0.2210 0.3318 0.1584 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CR 0.0014 -0.0063 0.0034 -0.0119 -0.0015 0.867 0.519 0.760 0.425 0.755 CVi*CR -0.0418 -0.0692 -0.0199 -0.0677 -0.0141 0.102 0.081 0.392 0.133 0.258 CVc*CR 0.0074 0.0043 0.0017 -0.0086 0.0129 0.307 0.632 0.892 0.563 0.027 CVt*CR 0.0017 -0.0051 0.0074 -0.0106 0.0091 0.876 0.683 0.728 0.643 0.186 CVd*CR -0.0232 -0.0246 -0.0532 -0.0486 0.0051 0.477 0.584 0.227 0.373 0.716 LOSSit -0.3284 -0.3054 -0.3661 -0.5110 -0.1484 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 LOSSit-1 0.1366 0.1534 0.1387 0.2244 0.0622 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 LOSSit*CR 0.0518 0.0721 0.0204 0.0873 0.0200 0.026 0.004 0.498 0.006 0.152 TAMit -0.0003 0.0189 -0.0193 0.0140 -0.0176 0.970 0.191 0.008 0.342 0.002 ENDit 0.0113 0.0161 -0.0155 0.0122 -0.0015 0.663 0.580 0.648 0.665 0.966 Δ%GDP 0.7259 0.8375 0.0325 0.9476 0.2095 0.000 0.000 0.871 0.033 0.019 IFRS -0.0297 -0.0310 -0.0205 -0.0707 0.0034 0.000 0.002 0.092 0.000 0.457 n 190171 119295 70876 87993 102742 R² 0.3779 0.3942 0.2875 0.3814 0.3641 Wooldridge 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 White 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Hausman 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Quanto às variáveis do ciclo de vida, todas apresentaram significância estatística (p< 0.05) e também os sinais positivos previstos. Quantos aos coeficientes, empresas nos quatro estágios gerenciariam mais do as empresas no estágio de maturidade: declínio (0.2422), seguidos das empresas nos estágios de introdução (0.2118), turbulência (0.0459) e crescimento (0.0245). Empresas no estágio de maturidade podem coincidir com empresas mais estáveis, de maior tamanho, que são avaliadas por muitos analistas, possuem requerimentos de divulgação mais elevados, e menor propensão de reportarem perdas (BRIMBLE; HODGSON, 2007), o que acarretaria uma maior exposição à avaliação e menor possibilidade de gerenciar resultados. Quanto ao efeito da crise financeira global, a variável CR não é estatisticamente significativa, o que fortalece o argumento de que durante uma crise financeira aumenta a demanda por alta qualidade de relatórios financeiros e alta qualidade de auditoria (FRANCIS; HASAN; WU, 2013), o que pode inibir a prática de gerenciamento de resultados.
Para o efeito conjunto entre ciclo e crise nenhuma variável apresentou significância estatística (p<0.05), o que indica que no período da crise financeira global o nível de gerenciamento de resultados das empresas nos estágios de introdução, crescimento, turbulência e declínio não é estatisticamente diferente daquele realizado por empresas no estágio de maturidade.
Quanto às variáveis de controle, perda (lucro negativo), perda (lucro negativo) no ano anterior, perda durante a crise financeira global, variação percentual do PIB e aplicação substancial dos padrões internacionais de Contabilidade foram estatisticamente significativas. É possível verificar os sinais opostos e significativos do efeito de reversão dos accruals em empresas que reportam perdas/lucros negativos no ano t (-0.3284 e p = 0.000) e aquelas que reportaram perdas/lucros negativos no ano anterior (0.1366 e p = 0.000), e o sinal positivo do aumento dos accruals para as empresas que reportaram perdas durante a crise (0.0518 e p = 0.026).
Ao se reportar perdas no ano t a tendência é de redução de accruals, enquanto que empresas que reportaram perdas no ano t – 1 tendem a aumentar seus accruals discricionários no ano t. A maior incerteza sobre os accruals em empresas com perdas (esperadas) provoca maiores dispersões de previsão de analistas e maiores erros de previsão (GU; XUE, 2004; HWANG; JAN; BASU, 1996). O efeito de aumento de receita dos accruals anormais é posteriormente compensado pelo efeito decrescente da reversão (DEFOND; PARK, 2001).
A variável tamanho apresentou o sinal negativo esperado (-0.0003 e p = 0.970), mas não apresentou significância estatística para a amostra global. Enquanto esperava-se que empresas maiores gerenciam menos por enfrentar maiores custos políticos (WATTS; ZIMMERMAN, 1978); ou da hipótese de maior gerenciamento devido à complexidade de suas operações e dificultar a detecção pelos usuários (LOBO; ZHOU, 2006).
A variável endividamento apresentou sinal positivo esperado, mas não apresentou significância estatística para a amostra global (0.0113 e p = 0.663). O esperado era que empresas altamente alavancadas têm fortes incentivos para gerenciar resultados que aumentam os accruals para evitar, por exemplo, a violação de cláusulas contratuais (covenants) ou a inadimplência técnica (DEFOND; JIAMBALVO, 1994).
A variação percentual do PIB apresentou significância estatística (0.7259 e p = 0.693) para a amostra global, o que corrobara a intuição de que as crises econômicas são menos favoráveis ao gerenciamento de resultados do que os períodos de expansão (FILIP; RAFFOURNIER, 2014).
A variável da adoção substancial das normas internacionais de Contabilidade apresentou significância estatística, e sinal negativo esperado (-0.0297 e p = 0.000). O que vai ao encontro com a expectativa de lucros reportados com maior qualidade associados com menor GR com a adoção das normais internacionais de contabilidade, as IFRS (ISMAIL et al., 2013).
O R² do modelo é de 0.3779 e os resultados permitem rejeitar a hipótese H1a, de que as empresas nos diferentes estágios do ciclo de vida exibem diferenças significativas na qualidade da informação contábil, na dimensão aqui medida pelos accruals discricionários, proxy do gerenciamento de resultados, no perído da crise financeira global.
4.2.2 Análise de Sensibilidade
De forma mais minuciosa também é conduzida a análise de sensibilidade, para o gerenciamento de resultados, subdividindo-se a amostra em diferentes clusters: o Cluster 1, as empresas com ações em bolsa nos países do G7, grupo de economias desenvolvidas e as empresas com ações em bolsa nos países emergentes (BRICS), o que permite a comparação entre países desenvolvidos e em desenvolvimento; o Cluster 2, as empresas com ações em bolsa nos países conforme o regime legal, common law ou code law, o que permite a comparação das
diferenças na qualidade da informação contábil entre países atribuídas a diferenças nos sistemas contábeis; e o Cluster 3, a análise individualizada por países.
Os resultados são apresentados na Tabela 5 e no Apêndice I.
Quanto às variáveis do ciclo de vida, continuam a apresentar significância estatística (p< 0.05) e também os sinais positivos previstos para as empresas nos Clusters 1 (G7 e BRICs) e 2 (common law e code law), repetindo o encontrado na amostra global, com as empresas nos quatro estágios exibindo um nível de gerenciamento de resultados maior do que as empresas no estágio de maturidade: declínio, seguidos das empresas nos estágios de introdução, turbulência e crescimento, com excessão do estágio de crescimento para os países do G7 e common law.
Os resultados por países exibem semelhança com os da amostra global, com empresas nos estágio de declínio e introdução apresentando nível maior de accruals discricionários do que as empresas no estágio de maturidade. Enquanto que o estágio de crescimento apresentou coeficiente positivo e significativo em apenas quatro de doze casos, o que apoia a ideia de que o nível de accruals discricionários das empresas no estágio de crescimento não seria significativamente diferente do nível apresentado por empresas no ECV de maturidade.
Quanto ao efeito da crise financeira global, a variável CR não é estatisticamente significativa em quase todos os casos, o que fortalece o argumento de que durante uma crise financeira aumenta a demanda por alta qualidade de relatórios financeiros e alta qualidade de auditoria (FRANCIS; HASAN; WU, 2013), o que pode inibir a prática de gerenciamento de resultados. Apenas nos casos de Canadá e Japão, a variável crise apresentou-se estatisticamente significativa e com sinal negativo esperado.
Para o efeito conjunto entre ciclo e crise, na maior parte dos casos nos três clusters as variáveis não apresentaram significância estatística (p<0.05), o que indica que no período da crise financeira global o nível de gerenciamento de resultados das empresas nos estágios de introdução, crescimento, turbulência e declínio não é estatisticamente diferente daquele realizado por empresas no estágio de maturidade.
A variável CVi*CR (ECV de introdução) apresentou-se com significância estatística e sinal negativo, para Alemanha, Japão e Reino Unido. Enquanto CVc*CR (ECV de crescimento) significativa e positiva nos casos dos países code law, Brasil e China. O CVt*CR (ECV de turbulência) exibiu significância estatística e sinal postivo nos casos da China e Reino Unido. E CVd*CR não apresentou significância em nenhum caso.
Quanto às variáveis de controle, é possível verificar os sinais opostos e significativos do efeito de reversão dos accruals em empresas que reportam perdas/lucros negativos no ano t e aquelas que reportaram perdas/lucros negativos no ano anterior na maior parte dos casos nos três clusters, e o sinal positivo do aumento dos accruals para as empresas que reportaram perdas durante a crise nos casos dos países do G7 e regime common law, e para o Japão.
Novamente, ao se reportar perdas no ano t a tendência é de redução de accruals, enquanto que empresas que reportaram perdas no ano t – 1 tendem a aumentar seus accruals discricionários no ano t. A maior incerteza sobre os accruals em empresas com perdas (esperadas) provoca maiores dispersões de previsão de analistas e maiores erros de previsão (GU; XUE, 2004; HWANG; JAN; BASU, 1996). O efeito de aumento de receita dos accruals anormais é posteriormente compensado pelo efeito decrescente da reversão (DEFOND; PARK, 2001).
A variável tamanho apresentou o sinal negativo esperado (-0.0003 e p = 0.970), e apresentou significância estatística para a amostra dos BRICs, países de regime code law, e para França e China. O que tem apoio na expectativa de que empresas maiores gerenciam menos por enfrentar maiores custos políticos (WATTS; ZIMMERMAN, 1978). Enquanto apresentou sinal positivo e estatisticamente significativo para o EUA, o que tem base na idéia de maior gerenciamento devido à complexidade das operações das empresas maiores e dificultar a detecção pelos usuários (LOBO; ZHOU, 2006).
A variável endividamento apresentou sinal positivo esperado, e significância estatística apenas no caso do Canadá. O esperado era que empresas altamente alavancadas têm fortes incentivos para gerenciar resultados que aumentam os accruals para evitar, por exemplo, a violação de cláusulas contratuais (covenants) ou a inadimplência técnica (DEFOND; JIAMBALVO, 1994).
A variação percentual do PIB apresentou significância estatística semelhante à amostra global, nos casos dos países do G7, common law e code law, e para o Japão, o que corrobara a intuição de que as crises econômicas são menos favoráveis ao gerenciamento de resultados do que os períodos de expansão (FILIP; RAFFOURNIER, 2014). Enquanto apresentou sinal negativo e estatisticamente significativo para o Brasil.
A variável da adoção substancial das normas internacionais de Contabilidade apresentou significância estatística, e sinal negativo esperado nos casos dos países do G7 e de regime
common law e para o Canadá. O que vai ao encontro com a expectativa de lucros reportados com maior qualidade associados com menor GR com a adoção das normais internacionais de contabilidade, as IFRS (ISMAIL et al., 2013). Por outro lado, foi significativa mas com sinal positivo para França e China.
O R² aumenta em relação ao global nos casos dos países do G7 (de 0.3779 para 0.3942), e dos países common law (para 0.3814) e nos casos de Canadá, França, Itália e Brasil, e diminuiu nos demais casos. Entre os países o maior R² foi de 0.8071 para a Itália e o menor de 0.1398 para a Rússia.
Os resultados permitem rejeitar a hipótese H1a, de que as empresas nos diferentes estágios do ciclo de vida exibem diferenças significativas na qualidade da informação contábil, na dimensão aqui medida pelos accruals discricionários, proxy do gerenciamento de resultados, no perído da crise financeira global, para G7, BRICs, países de regime common law, e nos casos de Canadá, EUA, França, Itália e Rússia.