Equação 13 – Efeitos dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente
3.5 Modelos econométricos
O modelo econométrico utilizado para testar os efeitos das IFRS sobre a qualidade do ambiente informacional está apresentado em sua forma genérica a seguir:
𝐼𝑄𝑖,𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝐼𝐹𝑅𝑆𝑗,𝑡+ 𝛾𝑚𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑠𝑖,𝑘,𝑗,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡
Equação 10 – Efeitos das IFRS sobre a qualidade do ambiente informacional
Em que: i indexa companhia, k indexa indústria, j indexa país e t indexa tempo; IQ é a variável dependente de interesse deste estudo que representa a qualidade do ambiente informacional, sendo operacionaliza por meio das proxies de (i) qualidade dos accruals e (ii) performance dos analistas, mensuradas no nível da companhia i em um dado tempo t; IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano
t e assume valor 0 nos demais casos; Controls é um conjunto de variáveis de controle
mensuradas no nível da companhia i, da indústria k e/ou do país j em um dado tempo t.
O coeficiente de principal interesse do modelo acima é o 𝛽1, que representa o efeito da adoção
obrigatória das IFRS sobre a qualidade do ambiente informacional, mantendo-se constantes outros fatores determinantes da qualidade do ambiente informacional inerentes a cada uma das estimações – qualidade dos accruals ou performance dos analistas. Se a adoção obrigatória das IFRS gerou os benefícios informacionais esperados, o coeficiente 𝛽1 deve ter sinal positivo e apresentar significância estatística.
O modelo econométrico específico relacionado aos efeitos das IFRS sobre a qualidade dos
𝐴𝑄1, 𝐴𝑄2, 𝐴𝑄3 𝑜𝑢 𝐴𝑄4𝑖,𝑡
= 𝛽0+ 𝛽1𝐼𝐹𝑅𝑆𝑗,𝑡 + 𝛽2𝑆𝑖𝑧𝑒𝑖,𝑡+ 𝛽3𝑅𝑂𝐸𝑖,𝑡+ 𝛽4𝐿𝑒𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑖,𝑡 + 𝛽5𝐺𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ𝑖,𝑡 + 𝛽6𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒𝑖,𝑡+ 𝛽7𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑒𝑒𝑑𝑖,𝑡+ 𝛽8𝐼𝑛𝑣𝑒𝑛𝑡𝑜𝑟𝑦𝑖,𝑡 + 𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦 𝐹𝐸 + 𝜀𝑖,𝑡
Equação 11 – Efeitos das IFRS sobre a qualidade dos accruals
Em que:
AQ1 é a medida de accruals discricionários totais obtida por meio do modelo de Kothari
et al. (2005), derivada do modelo de Jones (1991); AQ2 é a medida de accruals discricionários circulantes obtida por meio do modelo de Dechow e Dichev (2002) adaptada por McNichols (2002); AQ3 é a medida de receitas discricionárias obtida por meio do modelo de Stubben (2010); AQ4 é o logaritmo do valor absoluto da razão entre
accruals totais e fluxo de caixa operacional. Todas essas proxies foram calculadas de
forma que quanto maior o valor da variável maior a qualidade dos accruals;
IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano t e assume valor 0 nos demais casos;
Size é a medida de tamanho, sendo calculada como o logaritmo do ativo total (em US$
milhões); ROE é a taxa de retorno sobre o patrimônio líquido, sendo calculada como o resultado do exercício dividido pelo patrimônio líquido médio; Leverage é a medida de endividamento, sendo calculada como o passivo total dividido pelo ativo total; Growth é a medida de crescimento, sendo calculada como a variação da receita líquida do período corrente em relação à receita líquida do período anterior; Cycle é o logaritmo do ciclo operacional da companhia em dias; Capital need é a medida de demanda por financiamento, sendo calculada como a variação do capital social e empréstimos de longo prazo do período seguinte em relação ao capital social e empréstimos de longo prazo do período corrente; Inventory é o estoque dividido pelo ativo total. Industry FE representa o efeito fixo no nível da indústria. Mais detalhes acerca do cálculo das variáveis estão apresentados no Apêndice A.
O coeficiente de principal interesse do modelo acima é o 𝛽1, que representa o efeito da adoção obrigatória das IFRS sobre a qualidade dos accruals, mantendo-se constantes outros fatores determinantes (variáveis de controle) da qualidade dos accruals de forma semelhante a estudos anteriores (Hope et al., 2013; Ahmed et al., 2013b).
O modelo econométrico específico relacionado aos efeitos das IFRS sobre a performance dos analistas está apresentado a seguir:
𝐹𝐴1, 𝐹𝐴2 𝑜𝑢 𝐷𝐼𝑖,𝑡
= 𝛽0+ 𝛽1𝐼𝐹𝑅𝑆𝑗,𝑡+ 𝛽2𝐻𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑖,𝑡+ 𝛽3𝐶𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒𝑖,𝑡+ 𝛽4𝑆𝑖𝑧𝑒𝑖,𝑡+ 𝛽5𝐿𝑜𝑠𝑠𝑖,𝑡 + 𝛽6𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑟𝑦 𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘𝑗,𝑡+ 𝛽7𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑦 𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘𝑘,𝑡+ 𝐹𝑖𝑟𝑚 𝐹𝐸 + 𝜀𝑖,𝑡
Equação 12 – Efeitos das IFRS sobre a performance dos analistas Em que:
FA1 é a medida de acurácia dos analistas baseada na mediana das previsões emitidas
em um dado mês; FA2 é a medida de acurácia dos analistas baseada na média das previsões emitidas em um dado mês; DI é a medida de dispersão baseada no desvio padrão das previsões emitidas em um dado mês. Todas essas medidas foram calculadas de forma que quanto maior o valor da variável melhor a performance dos analistas;
IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano t e assume valor 0 nos demais casos;
Horizon é a medida de horizonte da previsão, sendo calculada como o logaritmo do
número de dias entre a data do consenso6 e a data da divulgação do resultado por ação;
Coverage é a medida de cobertura dos analistas, sendo calculada como o logaritmo do
número de analistas que emitiram previsão; Size é a medida de tamanho, sendo calculada como o logaritmo do valor de mercado das ações (em US$ milhões); Loss é uma variável binária que assume valor 1 se a companhia apresentou prejuízo e assume valor 0 nos demais casos; Country benchmark é a média da variável dependente em questão em um dado ano para cada país; Industry benchmark é a média da variável dependente em questão em um dado ano para cada indústria. Firm FE representa o efeito fixo no nível da companhia. Mais detalhes acerca do cálculo das variáveis estão apresentados no Apêndice A.
O coeficiente de principal interesse do modelo acima é o 𝛽1, que representa o efeito da adoção
obrigatória das IFRS sobre a performance dos analistas, mantendo-se constantes outros fatores
determinantes (variáveis de controle) da performance dos analistas, semelhantemente a estudos anteriores (Byard et al., 2011; Armstrong et al., 2012; Horton et al., 2013).
O modelo econométrico utilizado para testar os efeitos dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente informacional está apresentado a seguir:
𝐼𝑄𝑖,𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝐼𝐹𝑅𝑆𝑗,𝑡∗ 𝐻𝑖𝑔ℎ𝑗+ 𝛽2𝐼𝐹𝑅𝑆𝑗,𝑡∗ 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑢𝑚𝑗 + 𝛽3𝐼𝐹𝑅𝑆𝑗,𝑡∗ 𝐿𝑜𝑤𝑗
+ 𝛾𝑚𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑠𝑖,𝑘,𝑗,𝑡+ 𝜀𝑖,𝑡
Equação 13 – Efeitos dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente informacional Em que:
IQ é a variável dependente de interesse deste estudo que representa a qualidade do
ambiente informacional, sendo operacionaliza por meio das proxies de (i) qualidade dos
accruals e (ii) performance dos analistas, mensuradas no nível da companhia i em um
dado tempo t; IFRS é uma variável binária que assume valor 1 se as IFRS foram adotadas de maneira obrigatória no país j a partir do ano t e assume valor 0 nos demais casos;
Controls é um conjunto de variáveis de controle mensuradas no nível da companhia i,
da indústria k e/ou do país j em um dado tempo t; High (Medium) [Low] é uma variável binária que assume valor 1 se a variável (fator) institucional do país j é maior que ou igual ao percentil 75 (maior que o percentil 25 e menor que o percentil 75) [menor que ou igual ao percentil 25] da respectiva variável institucional e assume valor 0 nos demais casos.
Os coeficientes de principal interesse do modelo acima são 𝛽1 , 𝛽2 e 𝛽3, que representam o
efeito dos fatores institucionais na relação entre IFRS e qualidade do ambiente informacional, mantendo-se constantes outros fatores determinantes (variáveis de controle) da qualidade do ambiente informacional inerentes a cada uma das estimações – qualidade dos accruals ou performance dos analistas. O objetivo das variáveis interativas IFRS*High, IFRS*Medium e
IFRS*Low é diferenciar os efeitos das IFRS entre os agrupamentos de países formados a partir
de fatores institucionais. Se os benefícios informacionais da adoção obrigatória das IFRS são contingentes à qualidade da infraestrutura institucional, o coeficiente 𝛽1 deve ser mais positivo
(ou menos negativo) do que o coeficiente 𝛽3 e a diferença entre esses coeficientes deve
apresentar significância estatística. Espera-se também que o coeficiente 𝛽2 seja estatisticamente diferente do coeficiente 𝛽3.