O Modelo para o Gerenciamento de Resultados

Os accruals totais (TAit) refletem uma parcela não discricionária (NDAit) e outra discricionária (DAit), que expressa os accruals anormais, utilizados para a identificação do gerenciamento de resultados. O cálculo dos accruals totais (processo executado na equação 4), é obtido pela diferença entre o lucro antes de itens extraordinários e o fluxo de caixa das operações (WHELAN; MCNAMARA, 2004):

TAit = LLit - FCOit (3) Em que:

TAit representam os accruals totais (operacionais) da empresa i no final do período t;

LLit representa o lucro líquido antes de itens extraordinários da empresa i no final do período t;

FCOit representa os fluxos de caixa operacionais da empresa i no final do período t; ainda, todas as variáveis são escalonadas pelos ativos totais no início do período (t-1).

O método resulta em menos erro de medição do que a abordagem do balanço patrimonial para estimar os accruals devido a determinados itens não operacionais que impactam as contas correntes sem passar pela demonstração de resultados. Esses itens incluem reclassificações, aquisições, alienações e transações em moeda estrangeira (HRIBAR; COLLINS, 2002; WHELAN; MCNAMARA, 2004).

Alguns pesquisadores argumentaram que é importante considerar o desempenho da empresa no passado ao medir o gerenciamento de resultados. Portanto, estudos como Dechow, Kothari, Watts (1998) e Barth, Cram e Nelson (2001) tentaram desenvolver modelos que incorporassem medidas do desempenho da empresa.

Kothari, Leone e Wasley (2005) é um dos estudos mais importantes que trataram desse aspecto em detalhes. O desempenho da empresa é medido pelo Return on Assets das empresas no ano t ou no ano t – 1 (ROAt ou ROAt-1), que foi introduzida no modelo de Jones modificado (DECHOW; SLOAN; SWEENEY, 1995) para fornecer uma comparação da eficácia da correspondência de desempenho em contraste com a opção de incluir uma medida de desempenho na regressão de accruals.

Esse desenvolvimento ocasionou um novo modelo chamado "Modelo Jones Modificado por Desempenho Combinado" (em inglês, Performance Matched Modified Jones Model), que mais tarde foi utilizado por alguns pesquisadores (GONG; LOUIS; SUN, 2008; GHOSH; MARRA; MOON, 2010; LOUIS; SUN, 2011; HUMEEDAT, 2018).

A inclusão dessa variável de desempenho procura remover o gerenciamento de resultados que é motivado por desempenho ruim ou superior, porque tanto as empresas do grupo de tratamento quanto às do grupo de controle projetam um desempenho semelhante. Em outras palavras, os accruals discricionários correspondentes ao desempenho representam um gerenciamento de ganhos "anormal", e não um gerenciamento de ganhos total, além de controlar especificações incorretas dos modelos de accruals discricionários associados ao desempenho (KOTHARI; LEONE; WASLEY, 2005).

Para o cálculo dos accruals discricionários, o Modelo de Jones (1991) modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005) inclui também uma constante, por fornecer um controle adicional para a heteroscedasticidade, que não é mitigada pelo uso de ativos como o deflator; e por atenuar os problemas decorrentes da omissão da variável tamanho (size); e por medidas de accruals discricionários serem menos simétricas com a ausência do intercepto e ofuscar o poder das comparações dos testes realizados.

A Equação 4 apresenta o modelo de Jones (1991) modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005), utilizado no presente estudo, em que os accruals discricionários (DAit) representam os resíduos (𝜀𝑖𝑡), e quanto maior for o valor dos resíduos, maior o gerenciamento de resultados.

TAit-1 = β0 + β11/ATit−1 + β2(ΔREC − ΔCAR)it-1 + β3IMOBit-1 + β4ROAit-1 + 54it (4)

Em que:

TAit-1 representa os accruals totais da empresa i no período t, escalado pelo ativo total de t- 1;

Ait-1 representa o ativo total ao final do período t-1;

∆RECit representa a variação da receita de vendas do ano t-1 para o ano t, ponderada pelo ativo total de t-1;

∆CARit representa a variação das contas a receber no ano t-1 para o ano t, ponderada pelos ativos totais em t-1;

IMOBit representa o ativo imobilizado líquido no ano t ponderado pelo ativo total em t-1;

ROAit-1 representa o retorno sobre os ativos no período t-1, representado pelo lucro líquido ponderado pelo ativo total em t-1;

βs representam coeficientes estimados da regressão; e

ε5it representa os accruals discricionários, resíduos da regressão e também a deterioração da qualidade da informação.

Para estudar o efeito de crises nos accruals discricionários, Silva et al. (2014) indicam a existência de duas abordagens distintas: (i) duas etapas, primeiro estimando os accruals discricionários (como proxy para o gerenciamento de resultados) controlados pelo desempenho (ROA) e depois testando a relação entre os accruals discricionários com a variável de crise e as demais variáveis de controle; (ii) uma etapa, utilizando apenas um modelo para estimar os accruals discricionários, diretamente pela relação entre o total de accruals e os accruals não discricionários, incluindo as variáveis de crise e os controles.

O modelo a ser utilizado conforme a Equação 5, a seguir, é adaptado para incluir as variáveis dummies do ciclo de vida e de crise objeto desse estudo, baseado em trabalhos disponíveis na literatura como Habib, Bhuiyan e Islam (2012).

DAit = β0 + β1CVintroit + β2CVcrescit + β3CVturbit + β4CVdeclinit +β5CR + β6CVintroit*CR

+ β7CVcrescit*CR + β8CVturbit*CR + β9CVdeclinit*CR + βnΣ(Controles)it + ε6it (5) Destaca-se que a variável de interesse são as dummies do Ciclo de Vida Organizacional

(CVit) e a presença de crise financeira (CRit), e a sua interação, que se refere à hipótese operacional H1b.

Embora o alerta de Zang (2012) de que o foco exclusivo em práticas de AEM, sem considerar o REM, não explica completamente o GR, este estudo não apresenta medidas de REM. Após buscas aos principais periódicos internacionais, não foi encontrado um modelo reconhecido internacionalmente que incorporasse AEM e REM juntos, apesar da existência do modelo de Paulo (2007), no contexto nacional.

Além disso, Nagar e Radhakrishnan (2017) argumentam que as empresas que não estão no estágio de maturidade provavelmente não terão a discrição de cortar gastos, e a capacidade de atender aos benchmarks de lucros, e, portanto, não espera-se que exibam o REM, mas as empresas no estágio de maturidade provavelmente terão esse poder discricionário e a pressão do mercado de capitais para se envolver no REM. Además, para evitar colinearidade entre as variáveis, foram utilizadas n – 1 variáveis dummy, centradas no estágio da maturidade. Logo, o estágio de maturidade não foi abordado nas análises.