VIII Congresso Brasileiro de Administração e Contabilidade - AdCont a 21 de outubro de Rio de Janeiro, RJ

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Income Smoothing e o Coeficiente de Resposta ao Lucro Futuro nas Companhias Abertas Brasileiras

Henrique Carvalho Bezerra Morais - Mestrando em Ciências Contábeis Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis – PPGCC/UFRJ

henriquee.c@hotmail.com

Renata Souza da Costa – Mestranda em Ciências Contábeis Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis – PPGCC/UFRJ

renata.costa59@hotmail.com

Odilanei Morais dos Santos – Doutor em Contabilidade

Docente do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis – PPGCC/UFRJ profodilanei@gmail.com

Resumo

O mercado de capitais avalia a empresa com base na sua capacidade de geração de fluxo de caixa futuro e para isso depende das informações divulgadas pelas empresas. Contudo, algumas dessas informações podem sofrer algum tipo de gerenciamento de resultados, que altera a percepção dos investidores sobre a empresa. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é verificar se a suavização de resultados (Income Smoothing) influencia o Coeficiente de Resposta do Lucro Futuro (FERC) das companhias brasileiras. O FERC é considerado uma métrica de qualidade da informação contábil (TUCKER; ZAROWIN, 2006). Foram coletados dados de 99 companhias brasileiras listadas na B3 (antiga Bovespa) e o período de análise compreendeu 2011 a 2016. Os resultados foram gerados a partir de três regressões em dados em painel, nas quais o modelo pooled foi o mais aderente aos dados para as duas regressões do FERC, e o modelo efeitos fixos para a regressão que captou o gerenciamento de resultado. A suavização de resultado foi calculada a partir do modelo de Jones modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005) e indicou que das 99 empresas 58 suavizam o resultado. O modelo de Collins et al. (1994) evidenciou a significância do ERC e FERC em relação ao Retorno das empresas e o modelo de Tucker e Zarowin (2006) foi utilizado para verificar a relação da suavização com o ERC e FERC. Os achados evidenciam que o lucro contábil é informativo ao mercado de capitais para compor o preço das ações, tanto pela sua divulgação anual quanto pela expectativa de resultados futuros. Quanto maior o lucro maior o retorno das ações. Ainda, observou-se que a suavização de resultado influencia negativamente a relação de lucros futuros esperados com o retorno acionário. Com isso, conclui-se que a suavização de resultado acarreta um decréscimo na qualidade da informação contábil futura.

Palavras chave: Informatividade do Lucro Contábil; Gerenciamento de Resultados; Suavização de Resultados; FERC.

1. Introdução

A Estrutura Conceitual básica para a Elaboração e Divulgação de Relatório Contábil-Financeiro possui como objetivo principal fornecer informações das entidades que sejam úteis aos investidores e credores, para auxiliá-los na tomada de decisões relacionadas à aplicação de seus recursos em empresas (CPC, 2011). Observa-se, então, uma preocupação da contabilidade em gerar informações úteis.

De acordo com o Comitê de Pronunciamento Contábil (2011), para a informação ser útil ela precisa ter qualidade. A Estrutura Conceitual evidencia duas características qualitativas que

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as demonstrações contábeis devem ter, obrigatoriamente, para tornar as informações contábeis úteis: Representação Fidedigna e Relevância.

Segundo a Hipótese do Mercado Eficiente, as informações disponíveis ao mercado, quando relevantes, são refletidas no preço da ação da empresa (FAMA, 1970). Baseados nessa hipótese, estudos têm explorado o value relevance (relevância), ao analisar a relação da divulgação da informação contábil (lucro) com o efeito causado no mercado acionário (KOTHARI, 2001).

Uma forma de mensurar se a informação contábil é relevante, e consequentemente útil, é por meio do estudo do Coeficiente de Resposta ao Lucro (ERC) e do Coeficiente de Resposta ao Lucro Futuro (FERC) (COLLINS; KOTHARI, 1989; COLLINS et al., 1994). O ERC mensura a relação do retorno das ações com os lucros das empresas, ambos do mesmo período, enquanto que o FERC verifica a associação entre retornos das ações do ano corrente e os lucros futuros (CHENG; LI, 2014; TUCKER; ZAROWIN,2006).

No entanto, Martinez (2001) explana que pode haver comprometimento na qualidade da informação contábil quando esta estiver vinculada ao mercado de capitais, visto que os gestores têm a possibilidade de manipular os resultados para diminuir a percepção do risco ao investidor. Essa prática revela-se como gerenciamento de resultados, e possui o objetivo de diminuir a variabilidade do resultado. Este tipo de gerenciamento é denominado de income smoothing ou suavização de resultados.

Quando o gestor tem a intenção de praticar o income smoothing há implicação direta na redução da volatilidade nos lucros reportados, repassando ao mercado certa segurança pela percepção de estabilidade. A suavização pode ser real ou artificial, onde a primeira é realizada por decisões operacionais e a segunda por escolhas contábeis (MARTINEZ, 2001).

No Brasil, há evidências que a suavização de resultados prejudica a qualidade do lucro (KOLOZSVARI; MACEDO, 2016; MARTINS; PAULO; MONTE, 2016). Todavia, Tucker e Zarowin (2006) afirmam que à medida que a suavização dos resultados é feita artificialmente, as escolhas contábeis são agregadas ao preço das ações e são capazes de refletir informações sobre lucro futuro, pois permite distribuir alguns elementos do lucro em diferentes períodos.

Com base no exposto, o artigo possui a seguinte questão de pesquisa: A suavização de resultados influencia o Coeficiente de Resposta aos Lucros Futuros no Brasil? Assim, considerando que a suavização de resultados implica diretamente na informação do lucro ao mercado, o objetivo do presente estudo é verificar se a prática de Income Smoothing influencia o Coeficiente de Resposta do Lucro Futuro das companhias brasileiras.

A identificação da influência da suavização do resultado sobre a qualidade dos lucros das companhias brasileiras é pertinente, pois se as escolhas contábeis realizadas para diminuir a variabilidade do lucro influenciam a relevância do lucro futuro, isso afeta a utilidade da informação contábil reportada aos investidores e credores, o que pode levá-los a tomar decisões equivocadas de onde aplicar seus recursos.

Este artigo está estruturado em 5 capítulos. O capítulo 1 aborda a contextualização da pesquisa, o objetivo, a questão-problema e a justificativa. O capítulo 2 explana sobre a informatividade do lucro contábil, coeficiente de resposta ao lucro, suavização de resultado e evidencia os estudos anteriores sobre esses temas. O capítulo 3 identifica a amostra, período, coleta de dados e os modelos econométricos utilizados para a análise. Os achados da pesquisa são tratados no capítulo 4. Por último, o capítulo 5 encerra com as considerações finais, as limitações do estudo e propostas de pesquisas futuras.

2. Referencial Teórico

2.1. Informatividade do Lucro Contábil

Para Damodaran (2004), ao identificar quanto vale uma empresa, é necessário estimar a capacidade na geração de fluxo de caixa futuro aos seus acionistas com base no conjunto de

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informações disponibilizadas pela companhia. Assim, levando em consideração a dinâmica do mercado de capitais, na qual o valor de mercado da empresa é representado pela negociação de ações, Damodaran (2004, p. 137) afirma que “[...] os preços de mercado refletem os lucros, o crescimento e as características de risco de uma empresa [...]”, ou seja, o mercado busca avaliar todos os aspectos que podem influenciar a expectativa do investimento.

A Informatividade pode ser definida como “a correlação entre a informação contábil e os preços das ações, podendo ser representada pela associação entre o retorno dos preços das ações e o lucro contábil” (SARLO NETO; BASSI; ALMEIDA, 2011, p.8). O uso desse conceito está relacionado à hipótese do Mercado Eficiente levantada por Fama (1970), a qual indica que os preços das ações se ajustam as novas informações divulgadas pelas empresas, sobre sua produção e investimento, que influenciarão a geração de fluxos de caixa.

Partindo desse pressuposto, pesquisas foram desenvolvidas com o intuito de investigar a relação entre a divulgação de resultados contábeis e a reação do mercado. Ball e Brown (1968) foram uns dos precursores nessa área e defenderam que os números contábeis são apenas um tipo dentre as diversas fontes para a avaliação dos investidores. Os autores conseguiram observar que o lucro varia na mesma direção da variação do preço das ações, além de ser mais informativo do que o fluxo de caixa. Isso significa que uma mudança positiva no lucro contábil implica em um retorno acionário positivo e da mesma forma o contrário.

Ao analisar especificamente o lucro, a pesquisa de Beaver, Lambert e Morse (1980) revelou que a variação do preço no período é positivamente correlacionada com a variação do lucro no mesmo período, corroborando com os achados de Ball e Brown (1968). Além disso, Beaver, Lambert e Morse (1980) admitem que o preço das ações contém informações de eventos que não estão inclusos no lucro corrente, mas podem afetar os lucros futuros. Dessa forma, qualquer mudança na expectativa de lucros futuros implica em uma nova reação do mercado.

Observa-se que essas pesquisas seguem a mesma linha de raciocino: verificar o comportamento do lucro ao explicar a formação do preço das ações. Para Collins e Kothari (1989), nos resultados obtidos em estudos de associação, a partir do uso de regressões, é possível verificar se o processo de determinação do lucro é consistente com a avaliação dos eventos refletidos no preço das ações. Essa relação foi denominada de Coeficiente de Resposta ao Lucro (Earnings Response Coefficients - ERC), que pode ser interpretada como a capacidade de resposta dos investidores à divulgação do lucro.

Deixando de investigar meramente os lucros já reportados, que tratam de eventos passados, Collins et al. (1994) estimaram uma regressão na qual o comportamento das ações, mensurado pelo retorno acionário do período, foi a variável determinada para ser explicada pela divulgação de lucros realizados do ano corrente e dos anos subsequentes (t+1, t+2 e t+3), sendo

proxys de “oportunidade de crescimento”. Isto é, partiu-se da premissa que o investidor revisa

sua expectativa a partir de alguns eventos econômicos que não são capturados no lucro corrente, mas que são revelados quando condições de reconhecimento contábil são satisfeitas no lucro futuro. À vista disso, o coeficiente passou a investigar quanto efetivamente de informação sobre resultado futuro já está contido no preço das ações, ampliando-se para Coeficiente de Resposta ao Lucro Futuro (Future Earnings Response Coefficients - FERC).

Os resultados da pesquisa de Collins et al. (1994) apontaram para um aumento do poder explicativo da regressão, a partir da inclusão de resultados futuros. Assim, compreendeu-se que apenas o reporting contábil do período atual não é suficiente para explicar o comportamento do retorno. Isso leva a corroborar a ideia de que há informação refletida no preço das ações sobre a expectativa de resultados futuros que não estão contidas na mensuração do lucro atual, reforçando a afirmação de estudos anteriores (BEAVER; LAMBERT; MORSE, 1980; COLLINS; KOTHARI, 1989).

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De modo geral, Kothari (2001) defende as pesquisas sobre o ERC por acreditar que tem uso potencial na avaliação das empresas (valuation), afinal, os números contábeis indicam a rentabilidade a qual a empresa se dispõe a pagar. Apesar de considerar importante, o autor destaca o fato de o coeficiente ter baixo poder explicativo e questiona os seguintes pontos: o mercado não é eficiente, por isso os preços absorvem as informações gradualmente ao longo do tempo; e as normas contábeis podem ser deficitárias, não sendo adequadas o suficiente para traduzir o quanto vale a empresa.

Em sua tese, Sarlo Neto (2009) investigou a informatividade de dados contábeis das empresas negociadas na Bovespa e escolheu como métrica de tal informação os dividendos e o lucro líquido ajustado a serem confrontados com o retorno anormal do período. O lucro contábil mostrou ser mais relevantes do que os dividendos para explicar o retorno das ações, afinal, a divulgação do lucro implica em uma futura distribuição dos dividendos, o que pode confirmar as expectativas dos investidores. Percebe-se que assim como Ball e Brown (1968), a pesquisa de Sarlo Neto (2009) sugere a relevância da divulgação dos lucros para a avaliação dos investidores, frente a outras métricas contábeis.

Ao expandir a análise para a América Latina, Sarlo Neto, Bassi e Almeida (2011), de modo geral, puderam observar que o lucro líquido de empresas latinas é positivamente relacionado com os retornos das ações. Além disso, também foi constatado que a oportunidade de crescimento, representado pelo índice market-to-book (MTB) – isto é, a divisão entre o valor de mercado dos ativos da empresa e o valor contábil do patrimônio líquido – tem influência positiva sobre o ERC em todos os mercados pesquisados.

Em uma discussão das mudanças advindas da implantação da Lei 11.638 de 2007, processo da convergência as normas internacionais que tornou obrigatória a divulgação da Demonstração do Fluxo de Caixa (DFC), Silva, Macedo e Marques (2012) verificaram que o lucro líquido é a variável mais relevante na formação de preço das ações das empresas do setor elétrico brasileiro, comparada ao fluxo de caixa operacional (FCO) e Earning Before Interest,

Taxes, Depreciation and Amortization (EBITDA).

Gonçalves et al. (2014) e Santos e Cavalcante (2014) constataram que o lucro líquido por ação (LLPA) sofreu um impacto positivo na relevância da informação contábil após o processo de convergência internacional, o que gerou um ganho informacional e apresentou maior importância na formação dos preços das ações do mercado de capitais no Brasil. Esse resultado pode ser devido ao fato das normas International Financial Reporting Standards (IFRS) propiciarem uma contabilidade mais voltada a realidade econômica das empresas (GONÇALVES et al., 2014).

Já Macedo et al. (2014) procuraram identificar se há influência dos mecanismos de auditoria na relevância e tempestividade das empresas e constataram que o LLPA e sua variação de um ano para o outro são fatores relevantes e tempestivos ao mercado brasileiro de capitais.

Contudo, em contraste com as pesquisas citadas anteriormente, Pimentel e Lima (2010) pesquisaram o ERC em companhias brasileiras e constatou que poucas empresas apresentaram relação com significância estatística entre lucro e o retorno das ações e quando apresentaram, essa relação revelou ter baixo poder explicativo. Com isso, o autor concluiu que o lucro contábil não é esperado para fornecer informações substanciais ao mercado.

2.2. Suavização de Resultados

Martinez (2001) destaca três principais tipos de gerenciamento de resultado: o Target

Earning, o Income Smoothing e o Big Bath Accounting. Dessa forma percebe-se que a

suavização de resultado (Income Smoothing) é considerada gerenciamento de resultado. De acordo com Healy e Whalen (1999) se configura gerenciamento de resultado o ato de alterar os relatórios contábeis ou a estrutura de transações operacionais da companhia, por meio do julgamento dos gestores, com o objetivo de enganar os usuários externos sobre o

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desempenho da empresa, ou conseguir firmar contratos, cujos resultados são determinantes para a concretização destes contratos.

Martinez (2001, p. 78) afirma que o “Income Smoothing nada mais é que o processo de manipular o perfil temporal dos lucros de modo a fazer com que estes sejam reportados em sequência menos variável”. Em outras palavras, o objetivo da suavização é evitar a excessiva variação dos resultados ao deixá-los em um determinado patamar.

Entre os motivos que podem levar a empresa a suavizar seus resultados, Trueman e Tilman (1988) argumentam que reduzir a flutuação do lucro, e consequentemente maximizar o valor presente dos fluxos de caixa acumulados, reduz o custo de capital de terceiros. Torres et

al. (2009) indicam que a suavização para amenizar a variabilidade do lucro é motivada pela

redução da percepção de riscos das firmas, pois a volatilidade dos resultados é vista pelos investidores como um indicador de risco.

Foi identificado na pesquisa desenvolvida por Domingos, Lima e Ponte (2013), que as contas específicas utilizadas para a suavização do lucro no período pós-adoção do IFRS são as contas de despesa com depreciação, outras receitas operacionais, provisões de curto prazo e ajuste de avaliação Patrimonial. Os gestores manipulam essas contas com a intenção de diminuir a variabilidade do lucro.

Avaliando o efeito na formação do valor da firma por meio do comportamento da suavização real (derivativos financeiros) e artificial (accruals anormais), Huang et al. (2009) utilizaram como proxy do valor da firma o Tobin’s Q e evidenciaram que a magnitude de

accruals anormais está inversamente proporcional ao valor da firma, diferentemente do income smoothing real usado por derivativos financeiros, que melhora o valor da firma.

Almeida et al. (2012) investigaram a relação entre conservadorismo condicional e a prática de income smoothing das companhias abertas com ações negociadas na bolsa de valores de São Paulo – BM&FBovespa (atual B3 S.A – Brasil, Bolsa e Balcão). Para tanto, foi utilizado o modelo de Eckel para identificar quais as companhias que suavizam seus resultados das que não suavizam, aplicando os dados ao modelo que mede conservadorismo. Dessa forma, os resultados indicaram que as companhias suavizadoras são menos conservadoras, o que pode dificultar ao mercado de capitais o reconhecimento tempestivo de más notícias, visto que o resultado contábil gerado no regime de competência permite conter componentes distribuídos em diferentes exercícios sociais.

2.3. Influência da Suavização na Informatividade do Lucro

Levando em consideração a questão de qualidade da informação contábil, isto é, a capacidade da informação ser útil para a tomada de decisão, Dechow, Ge e Schrand (2010) classificaram o ERC como uma métrica de qualidade do lucro. Os autores assumem que quanto maior o ERC, mais informativo e, consequentemente, mais útil é a informação contábil ao investidor.

Vale-se atentar que antes da informação contábil ser divulgada, ela passa por uma série de decisões gerenciais. A prática de suavização dos resultados, nesse caso, é capaz de influenciar a percepção do investidor frente àquela informação, apesar de ser uma prática comum em vários países ao redor do mundo (DECHOW; GE; SCHRAND, 2010). De acordo com Tucker e Zarowin (2006), pelo fato das empresas terem um negócio geralmente com ciclo contínuo, os gestores conseguem suavizar os resultados com base em dados de exercícios futuros, revelando ao mercado, desde a divulgação do lucro corrente, informações sobre o futuro.

Tucker e Zarowin (2006) analisaram a associação entre diferentes níveis de suavização artificial e o retorno das ações do ano corrente com o intuito de observar se essa relação reflete no fluxo de caixa e lucros futuros da firma. À vista disso, o estudo utilizou a abordagem do FERC e verificou que os preços das ações apreendem mais informações sobre os resultados

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futuros quando as empresas suavizam seu lucro reportado, ou seja, as empresas que possuem maior suavização de resultados têm maior FERC, melhorando a utilidade da informação contábil pelo mercado.

Cheng e Li (2014) replicou o trabalho de Tucker e Zarowin (2006) comparando as empresas dos Estados Unidos com a da China. Quanto às empresas dos Estados Unidos, os resultados foram consistentes com os resultados apontados por Tucker e Zarowin (2006) –

income smoothing melhora o coeficiente de resposta ao lucro futuro. No entanto, quanto às

empresas da China, os resultados foram diferentes, pois foi constatado que nas empresas estatais a suavização do resultado não afeta o FERC, enquanto que nas empresas não estatais há um impacto muito fraco.

O resultado de Cheng e Li (2014) é justificado pelo ambiente informacional de cada país, pois diferentemente dos EUA, na China, com a presença de muitas empresas estatais, não há forte proteção aos acionistas, oportunizando a divulgação de informações incompletas e incertas. Diante disso, o gerenciamento de resultados causa pouco ou nenhum impacto na avaliação dos investidores a respeito dos resultados futuros da empresa.

Assim como o ERC, a persistência do lucro também foi considerada como um indicador de qualidade, pelo fato de ser útil na avaliação de empresas. Ou seja, a expectativa do analista se torna mais confiável quando os lucros correntes são capazes de explicar o lucro futuro da empresa, pois o risco de erros na avaliação passa a ser menor (DECHOW; GE; SCHRAND, 2010). Pelo fato da suavização melhorar a informatividade dos lucros, tanto Tucker e Zarowin (2006) como Cheng e Li (2014) analisaram a persistência dos lucros por considerarem que a suavização fortalece a relação entre ganhos correntes e futuros. Os coeficientes das regressões foram positivos e significativos, sugerindo que a suavização de resultados melhora a persistência dos lucros.

Entretanto, Kolozsvari e Macedo (2016) também investigaram se a suavização de resultados influencia a persistência dos lucros contábeis no mercado brasileiro. Primeiramente, os autores constataram que as empresas brasileiras são persistentes, o que reforça a boa qualidade da informação contábil. Quanto à análise principal, pôde-se observar que a suavização influencia negativamente a persistência dos lucros, contrariando os achados dos estudos internacionais (CHENG; LI, 2014; TUCKER; ZAROWIN, 2006). Kolozsvari e Macedo (2016) justificam que, por se tratar de uma métrica de gerenciamento de resultados, com a prática de suavização há um maior nível de componentes transitórios na apuração do resultado, como também possível remoção de aspectos relevantes ao mercado que de certa forma interferem na relação entre lucros correntes e futuros.

Segundo Martins, Paulo e Monte (2016), o cenário brasileiro apresenta indícios que a estimativa do analista induz o gestor a gerenciar os resultados da empresa para alcançar ou superar as previsões estabelecidas. Contudo, essa forma de manipulação dos números contábeis pode intervir diretamente na representação fidedigna da situação econômico-financeira da empresa que está sendo divulgada, deixando de compreender informações necessárias para os usuários tomarem suas decisões (CPC, 2011), devido ao propósito de contemplar previsões de analistas.

Com base no exposto, percebe-se que a realidade brasileira segue tendência diferente dos resultados de outros países. Assim, partindo do pressuposto que a suavização de resultados diminui a persistência dos lucros (KOLOZSVARI, MACEDO, 2016) e compromete a representação fidedigna dos relatórios contábeis, principalmente quando é realizada para se adequar às estimativas dos analistas (MARTINS; PAULO; MONTE, 2016), pode-se afirmar que esse gerenciamento de resultados tem efeito negativo na qualidade da informação contábil, reduzindo a relevância e utilidade dessa informação (CPC, 2011; DECHOW; GE; SCHRAND, 2010). Assume-se, então, como hipótese da pesquisa:

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H1: A suavização de resultados influencia negativamente o coeficiente de resposta aos lucros futuros das empresas brasileiras.

3. Metodologia

O presente estudo tem como universo de pesquisa as companhias brasileiras de capital aberto com ações negociadas na B3 S.A – Brasil, Bolsa e Balcão (antiga Bolsa de Mercadorias e Futuros de São Paulo – BM&FBovespa). Foram analisadas apenas as companhias não financeiras para evitar distorções nos resultados devido às particularidades contábeis das seguradoras e companhias financeiras. Tendo como base estudos nacionais (GONÇALVES et al., 2014; MACEDO et al., 2014; SILVA; MACEDO; MARQUES, 2012), para empresas com mais de um tipo de ação negociada, foi considerada a ação com maior negociabilidade no ano e foram excluídas as empresas com liquidez inferior a 0,01 ao ano. A composição da amostra é descrita na Tabela 1.

Tabela 1 – Composição da Amostra de Pesquisa Empresas com sede no Brasil, listadas na B3 e ativas em todos os anos

analisados (2010-2016): 373

(-) Empresas excluídas

Com liquidez inferior a 0,01 ou sem dados necessários p/ análise em

qualquer um dos anos. (239)

Setor Financeiro (35)

(=) Amostra Final 99

Fonte: Elaborada pelos autores

Para identificar a presença da suavização de resultados nas empresas, Tucker e Zarowin (2006) e Cheng e Li (2014) fizeram uso do modelo de Jones, modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005) para gerar os valores dos accruals discricionário, que é o resíduo da regressão. Os accruals discricionário é a proxy utilizadas pelos autores para captar o gerenciamento de resultado por meio de decisões contábeis. Este é o modelo utilizado neste artigo:

𝐴𝑐𝑐𝑟𝑢𝑎𝑙𝑠_𝑡 𝑇𝐴_𝑡−1

= 𝛼

+ 𝛼

+ 𝛼

+ 𝛼

𝑅𝑂𝐴 + 𝜇

Accrualsit = Accruals totais de balanço da firma i no ano t, calculado pela diferença do lucro

líquido do exercício menos o fluxo de caixa operacional do exercício; TAit-1 = Ativos totais da firma i no ano t-1;

∆Salesit = Variação nas vendas da firma i no ano t;

PPEit = Saldos líquidos das contas do Ativo Imobilizado e Intangível da firma i no ano t;

ROAit = Índice Retorno sobre ativos da firma i no ano t.

μ =

accruals discricionários (∆DAP), que é o gerenciamento de resultado e a variação do lucro

pré-discricionário (∆PDI), apontando que quanto maior a correlação negativa, maior a suavização dos resultados. Este cálculo parte da lógica que em uma série temporal para a empresas manterem o resultado com baixa variação é necessário gerar baixos accruals discricionários nos anos que as empresas possuírem altos lucros não gerenciados, ao mesmo tempo que é preciso gerar altos accruals discricionários nos anos que os lucros não gerenciados forem baixos.

Calcula-se o valor do lucro pré-discricionário, lucro antes do gerenciamento, (PDI) como lucro líquido do exercício (NI) menos os accruals discricionários (DAP): PDI = NI – DAP.

Antes de subtrair o lucro do exercício (NI) pelos accruals discricionários (DAP), e gerar o lucro pré-discricionário (PDI) é necessário dividir o lucro do exercício pelo ativo total do

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exercício (ATit). Este procedimento é realizado para deixar o lucro na mesma escala dos

accruals discricionários (resíduos), pois todas as variáveis inseridas na regressão estão

divididas pelo ativo total, então os resíduos são gerados de forma padronizada pelo ativo total. Além de deixar as variáveis na mesma escala, este processo é importante para retirar o efeito tamanho da empresa sobre as variáveis, pois empresas com tamanhos diferentes geram lucros e accruals com magnitudes diferentes, o que poderia enviesar a pesquisa.

As variações dos accruals discricionários (DAP) e do lucro pré-discricionário (PDI) foram calculadas e organizadas em planilhas no Excel, para serem verificadas se são correlacionadas entre si. A correlação foi realizada empresa por empresa, em um espaço temporal de 5 anos (2012-2016).

Foram classificadas como suavizadoras as empresas que possuíram uma correlação negativa igual ou menor que -0,9. Este valor foi escolhido por ser considerado uma correlação forte (FÁVERO et. al, 2009), e assim evita classificar empresas como suavizadoras, mas que na realidade não são.

Quanto ao tratamento utilizado para mensurar o FERC, fundamenta-se no estudo de Collins et al. (1994), o qual partiu do conceito que a variação no preço das ações é explicada pela taxa divulgada de crescimento do lucro da empresa juntamente com a revisão na expectativa do mercado a partir de alguns eventos econômicos. Tal associação é expressa na equação 2, onde UXt representa o impacto do novo resultado divulgado, ou seja, os lucros inesperados do período, enquanto ∆Et (Xt+k) significa a mudança na expectativa para períodos futuros.

𝑅

= 𝛼

+ 𝛽

𝑈𝑋

+ ∑ 𝛽

∆𝐸

(𝑋

) + 𝜀

Como já foi dito anteriormente, para Collins et al. (1994), apenas o reporting contábil do período corrente não é suficiente para explicar o comportamento dos investidores. A partir disso e pelo fato da expectativa de mercado não ser observável, os autores incluíram no modelo os lucros realizados do período corrente como proxy para UXt e o lucro futuro realizado em até três períodos subsequentes para representarem a expectativa de resultados. Deste modo, a equação 3 apresenta o α1 como ERC e α2 como FERC.

𝑅

= 𝛼

+ 𝛼

𝑋

+ 𝛼

𝑋

+ 𝜀

Para testar se a suavização de resultados causa impacto na informatividade do lucro, Tucker e Zarowin (2006) incluíram na equação 3 a variável binária interagindo diretamente com o lucro por ação corrente e futuro, representando a presença de Income Smoothing. Assim como Collins et al. (1994), Tucker e Zarowin (2006) também delimitaram um espaço temporal de três anos para o lucro futuro. No entanto, pelo fato do Brasil ter sofrido recentemente mudanças nas leis societárias (BRASIL, 2007), alterando a padronização das demonstrações contábeis desde 2010, este estudo utilizou apenas um período subsequente (t+1), buscando utilizar as demonstrações comparáveis no maior horizonte temporal possível. Portanto, a equação 4 corresponde ao modelo modificado de Tucker e Zarowin (2006).

𝑅

= 𝛼

+ 𝛼

𝑋

+ 𝛼

𝑋

+ 𝛼

𝐼𝑆 ∗ 𝑋

+ 𝛼

𝐼𝑆 ∗ 𝑋

+ 𝜀

Em que:

R_i,t = Retorno anual da ação da empresa i, durante o ano t (𝑃𝑡−𝑃𝑡−1 𝑃𝑡−1 );

Xi,t = Lucro líquido por ação da empresa i no período corrente t, escalonado pelo preço da ação de t-1(𝐿𝐿𝑃𝐴𝑡

9 Xi,t+1 = Lucro líquido por ação da empresa i no período futuro t+1, escalonado pelo preço da ação de t (𝐿𝐿𝑃𝐴𝑡+1

𝑃𝑡 );

IS = Dummy que representa a presença de Suavização de Resultados (1), ou não (0);

𝜀

Todos os dados necessários para a pesquisa são de 2010 a 2016, pois abrange o período pós implementação das normas IFRS no Brasil, e foram coletados no software Economática em abril de 2017. Devido aos ajustes necessários e por se tratar de uma análise com mais de um período envolvido, as variáveis da pesquisa exigiram um intervalo temporal diferente entre si. A Tabela 2 apresenta o período total utilizado em cada variável.

Tabela 2 – Intervalo temporal das variáveis de pesquisa

Variáveis Período

Preço das ações¹ 2010-2016

Lucro Corrente 2011-2015

Lucro Futuro 2012-2016

Suavização de Resultado² 2010-2016 ¹ Os preços das ações coletados foram de 31 de Março ou 01 de Abril do ano subsequente ao ano base, pois corresponde a data limite para as empresas divulgarem suas

demonstrações junto aos órgãos responsáveis

² A correlação (ΔDAP, ΔPDI) foi realizada empresa por empresa por 5 anos (2012-2016) Fonte: Elaborada pelos autores

As regressões foram rodadas no sistema Gretl. Todas as mesmas 99 empresas da amostra foram analisadas ao longo do período (2010-2016), e isto determina que os dados estão em painel balanceados. Como a quantidade de unidade de corte transversal (empresas) é maior que a quantidade de anos analisados este é um painel curto. Dessa forma foi necessário verificar qual é o modelo mais aderente aos dados. Os testes de Chow, Bresch-Pagan e Hausman indicaram se a regressão é pooled, ou efeitos fixos ou efeitos aleatórios. Para validar os modelos também foram testados se os resíduos são normais, se as variâncias dos resíduos são homogêneas (teste de White) e se há problema de colinearidade.

4. Resultados

Antes da análise dos resultados das regressões, é evidenciado os resultados dos testes de Chow, Bresch-Pagan e Hausman, para indicar qual o modelo é o mais aderente aos dados. Também são analisados os pressupostos básicos das regressões (normalidade dos resíduos e homoscedasticidade das variâncias dos resíduos). A colinearidade é verificada junto com os resultados de cada regressão individualmente. A tabela 3 mostra o p-valor de cada teste. Ressalta-se que para todos os testes de hipóteses nesta pesquisa é utilizado um nível de significância máximo de 5%.

Modelo de Jones modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005) para capturar a suavização de resultados: 𝐴𝑐𝑐𝑟𝑢𝑎𝑙𝑠𝑡 𝑇𝐴𝑡−1 = 𝛼1 1 𝑇𝐴𝑡−1+ 𝛼2 ∆𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠𝑡 𝑇𝐴𝑡−1 + 𝛼3 𝑃𝑃𝐸𝑡 𝑇𝐴𝑡−1+ 𝛼4𝑅𝑂𝐴 + 𝜇 (1)

Modelo de Collins et al. (1994) para verificar o ERC e FERC das empresas brasileiras: 𝑅_𝑖,𝑡 = 𝛼₀ + 𝛼₁𝑋_𝑖,𝑡+ 𝛼₂𝑋_{𝑖,𝑡+𝑘} + 𝜀_𝑖,𝑡 (3)

Modelo adaptado de Tucker e Zarowin (2006) para verificar se a suavização influencia o ERC e/ou FERC:

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Tabela 3–Resultado do Diagnóstico do Painel e Pressupostos das Regressões P-Valor Chow Breusch-Pagan Hausman Normalidade Variâncias Regressão (1) 0,003332 0,000001 0,000395 <0,00001 <0,00001 Regressão (2) 0,063301 0,336311 0,00001 <0,00001 0,405343 Regressão (3) 0,106926 0,474167 0,00022 <0,00001 0,189845 Obs: O teste de variâncias foi realizado por meio do teste de White Fonte: Elaborada pelos Autores

Para definir se o modelo utilizado é pooled, efeitos fixos ou efeitos aleatórios é necessário verificar os testes de Chow, Bresch-Pagan e Hausman. Cada teste evidencia qual o melhor modelo, então o modelo que for indicado em dois dos três testes é considerado o mais aderente aos dados.

Observa-se que na regressão (1) os p-valores dos testes de Chow e Hausman são menores que o nível de significância de 5%, ou seja, em ambos os testes a hipótese nula (H0) é rejeitada e a hipótese alternativa (H1) é aceita. Os dois testes possuem como hipótese alternativa a afirmação que o modelo por Efeitos Fixos é o mais adequado, ou seja, o modelo Efeito Fixo é o mais aderente aos dados do modelo de Jones modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005).

Nas regressões (3) e (4) os p-valores dos testes de Chow e Bresch-Pagan são maiores que o nível de significância de 5%, o que leva a não rejeição da hipótese nula. A hipótese nula destes dois testes indica que o modelo Pooled é o mais adequado aos dados, por isso os modelos de Collins et al. (1994) e o adaptado de Tucker e Zarowin (2006) foram geradas por MQO agrupado (Pooled).

Os p-valores do teste de normalidade são todos menores que 5%. Nesta situação, deve-se rejeitar a hipótedeve-se nula do teste e aceitar a hipótedeve-se alternativa. A hipótedeve-se alternativa do teste de normalidade indica que os resíduos da regressão não são normais, porém de acordo com o teorema do limite central podemos supor a normalidade dos dados em amostras com mais de trinta observações (STEVENSON, 1981). A regressão (1) possui um total de 594 observações e os modelos (3) e (4) possuem 495 observações cada, por isso o pressuposto da normalidade pode ser relaxado.

Ao analisar o teste de White (homocesdaticidade das variâncias dos resíduos), o p-valor da regressão (1), é menor que o nível de significância, e o p-valor da regressão (3) e (4) são maiores que 5%. Na regressão (1) deve-se rejeitar a hipótese nula e aceitar a hipótese alternativa, e nas regressões (3) e (4) não se rejeita a hipótese nula. A H0 do teste de White indica que as variâncias dos resíduos são homogêneas, e H1 indica que as variâncias dos resíduos são heterogêneas. Por isso, apenas na regressão (1) foi necessário ajustar os resultados de acordo com a diferença das variâncias, então somente essa regressão foi rodada por erros padrões robustos.

4.1. Suavização de Resultados

A tabela 4 mostra o resultado do modelo de Jones modificado por Kothari, Leone e Wasley (2005). O modelo apresentou um R2 de aproximadamente 67%, e o p-valor do teste F é menor que o nível de significância, então rejeita-se a hipótese nula de que R2 = 0, e aceita-se a hipótese alternativa que o R² de aproximadamente 67% é real. Isso mostra que o modelo como um todo é significativo, ou seja, a regressão tem poder preditivo/explicativo.

A análise do teste t indica que as variáveis independentes variação da receita (VARREC) e o imobilizado líquido (PPE) não tiveram significância, enquanto que a variável retorno sobre o ativo (ROA) é significante a 1%.

Não é objetivo deste artigo discutir os motivos da não significância das variáveis VARREC e PPE, e o que isso gera como consequência. A finalidade da utilização deste modelo

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é de captar os resíduos da regressão, pois eles que indicam a suavização de resultado. Para isso a regressão tinha que dar significância como um todo para que os resíduos sejam reais, e assim possibilitar a sua utilização.

De acordo com Fávero et. al (2009) uma regressão pode possuir problemas de colinearidade se o Fator de Inflação da Variância – FIV for maior que 10. Dessa forma pode-se observar que a regressão não tem problema de colinearidade, pois verifica-se que o valor do FIV de cada variável é menor que 10.

Tabela 4 – Resultado Regressão Modelo Jones Modificado (2005) (1) Erros Padrões

Robustos

Coeficiente Erro Padrão Razão-t P-valor FIV Const -0,0410993 0,0109888 -3,7401 0,00021 - VarRecit / AT it-1 0,075463 0,0532302 1,4177 0,15692 1,089 PPE it / AT it-1 -0,0434806 0,0349029 -1,2458 0,21345 1,039 ROAit 0,00490655 0,000532785 9,2093 <0,00001 1,049 R²: 0,663604 P-valor (F): <0,00001 R² Ajustado: 0,594547 Fonte: Elaborada pelos autores

Após a coleta dos resíduos da regressão, o lucro líquido do exercício das empresas foi dividido pelo Ativo total do exercício, para posteriormente calcular o lucro pré-discricionário (PDI = NI – DAP). A correlação entre a variação dos accruals discricionário e a variação do lucro pré-discricionário (ΔDAP, ΔPDI) evidenciou 58 empresas com correlação negativa igual ou maior que -0,9. Estas 58 empresas foram classificadas como suavizadoras, enquanto que as outras 41 empresas não suavizam o resultado.

4.2. Informatividade do Lucro

O modelo de Colins et. al (1994) obteve um R2 de aproximadamente 9%. O p-valor do teste F mostra que de forma geral o modelo é significativo, e que o R² é verdadeiro. O poder explicativo da regressão está de acordo com a literatura (CHENG; LI, 2014; COLLINS et al., 1994; TUCKER; ZAROWIN, 2006). Este valor preditivo pode ser um indicativo que a apuração dos números contábeis não está sendo satisfatório para atingir o valor de mercado da empresa (KOTHARI, 2001).

Tabela 5– Resultados do Modelo de Colins et. al (1994) (3)

Coeficiente Erro Padrão Razão-t P-valor FIV

const -2,47035 1,57142 -1,5720 0,11658 -

Xi,t 23,5373 4,94517 4,7597 <0,00001 1,332

Xi,t+1 2,97159 1,45717 2,0393 0,04195 1,332

R²: 0,089969 P-valor (F): <0,00001 R² Ajustado: 0,086270 Fonte: Elaborada pelos autores

Pode-se reconhecer que o ERC é positivo e significativo a 1%, o que representa a importância que o mercado atribui ao lucro contábil para a avaliação da empresa.

No estudo de Collins et al. (1994) o coeficiente de Xi,t+1 demonstrou ser positivo com alto nível de significância, enquanto que os demais anos não mantiveram tal resultado, apresentando em alguns casos sinais negativos ou não significativos. Neste trabalho, o coeficiente representativo do lucro futuro (FERC) revelou ser positivo e significativo a 5%, evidenciando que a composição do preço das ações incorpora informações relativas a exercícios futuros.

Não há problema de colinearidade na equação (2), pois o FIV das duas variáveis explicativas são menores que 10.

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Em relação ao modelo de Tucker e Zarowin (2006). O R² é de 10,32% e significativo ao analisar o p-valor do teste F, que é menor que 5%. Ao interagir as variáveis do modelo anterior com a variável suavização de resultado percebe-se um aumento do R² no valor de 1,33% e também do R² ajustado, de 8,62% para 9,59%. De acordo com Fávero et al. (2009) o R² ajustado serve para comparar modelos com quantidades de variáveis diferentes, pois ao acrescentar variáveis em um modelo de regressão espera-se que esta nova variável contribua de forma significativa no percentual de explicação. O cálculo do R² ajustado leva em consideração a quantidade de variáveis do modelo, então ao agregar uma nova variável este valor pode aumentar ou diminuir. Se o valor aumentar significa que a nova variável contribui de forma positiva e significativa no poder explicativo do modelo.

Tabela 6– Resultados do Modelo Adaptado de Tucker e Zarowin (2006) (4) Coeficiente Erro Padrão Razão-t P-valor FIV

const -2,36645 1,62397 -1,4572 0,14570 - Xi,t 21,437 5,17728 4,1406 0,00004 1,476 Xi,t+1 11,9849 3,66688 3,2684 0,00116 8,527 IS* Xi,t 9,30086 18,3826 0,5060 0,61311 4,679 IS* Xi,t+1 -11,2604 4,55294 -2,4732 0,01373 11,503 R²: 0,103264 P-valor (F): <0,00001 R² Ajustado: 0,095944 Fonte: Elaborada pelos autores

Da mesma forma que a equação 3, a equação 4 manteve o resultado para o ERC e o FERC, revelando que há relação positiva e significativa da divulgação de lucros correntes e futuros com o retorno acionário das empresas brasileiras. Todavia, a interação da variável de

income smoothing com os lucros correntes não mostrou ter significância estatística, sugerindo

que esse tipo de gerenciamento de resultados não causa qualquer impacto na percepção do mercado quanto aos lucros correntes.

O coeficiente de resposta ao lucro evidencia além do sinal, a magnitude da relação entre a divulgação do lucro e o ajuste do preço das ações (BALL; BROWN, 1968). Na Tabela 6 é possível constatar que o houve uma diminuição do FERC quando interagido com a suavização de resultados, a um nível de significância de 5%. Com isso, acredita-se que a suavização influencia negativamente o FERC, ou seja, o preço das ações deixa de conter informações sobre lucros futuros quando as empresas suavizam seus resultados, corroborando a hipótese de pesquisa.

O FIV da variável IS*X i,t+1 é de 11,503 o que pode indicar um problema de colinearidade. Para confirmar se há problema de colinearidade é necessário verificar outros fatores, pois segundo Gujarati e Porter (2011, p. 348) um FIV maior que 10 não significa exatamente um problema de colinearidade, e que “[...] um FIV alto, pode não necessariamente causar erros padrão altos”. Gujarati e Porter (2011) afirmam que um forte indicativo de problema de colinearidade é quando a regressão possui um elevado R², em torno de 0,8, porém possui poucos coeficientes significativos. A regressão (4) possui R² de 0,103264, o que evidencia um R² não alto e que no modelo, entre as quatro variáveis explicativas, apenas uma variável não deu significância. Isto indica que apesar do FIV de 11,503 a regressão não tem problema de colinearidade.

O FIV de 11,503 pode ter sido gerado pelo fato da variável explicativa ser uma dummy interativa, pois quando ela assumir o valor 1 vai multiplicar pela variável LPA e repetir os valores. Estes valores repetidos podem gerar uma correlação entre a variável LPA com a dummy multiplicativa. A quantidade de zeros na dummy também pode influenciar.

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5. Conclusão

O objetivo do trabalho consiste em verificar se a prática de Income Smoothing influencia o Coeficiente de Resposta do Lucro Futuro das companhias brasileiras. Para tanto, obteve uma amostra de 99 empresas em cinco anos, totalizando 495 observações. O período completo da análise foi de 2011 a 2016.

Primeiramente foi analisado o income smoothing e foi identificado que das 99 empresas, 58 empresas suavizam o resultado e 41 não suavizam, ou seja, mais da metade das empresas brasileiras analisadas gerenciam seus resultados para amenizar a variabilidade de seus lucros em uma série temporal.

Depois, foram investigados o ERC e o FERC das companhias brasileiras. Observou-se que o comportamento do preço das ações é estimulado tanto pela informação de lucros correntes como lucros futuros. Esse resultado é consistente com os estudos anteriores desenvolvidos na área, evidenciando a importância dos números contábeis para a determinação de fluxos de caixa futuros esperados pelos investidores (BALL; BROWN, 1968; BEAVER; LAMBERT; MORSE, 1980; COLLINS; KOTHARI, 1989; COLLINS et al., 1994; GONÇALVES et al., 2014; MACEDO et al., 2014; SARLO NETO, 2009; SARLO NETO; BASSI; ALMEIDA, 2011; SILVA; MACEDO; MARQUES, 2012).

A suavização de resultados não possui relação linear significativa com os lucros correntes, o que indica que a percepção do mercado de capitais em relação aos lucros correntes não é influenciada pelo income smoothing. Isso pode ser em razão do lucro atual ter problemas mais consistentes de transitoriedade, devido aos componentes incorporados na apuração do resultado que só terão relevância em exercícios futuros (KOLOZSVARI; MACEDO, 2016).

Porém, a suavização de resultados mostrou diminuir a informatividade dos lucros futuros, corroborando com a hipótese da pesquisa (KOLOZSVARI, MACEDO, 2016; MARTINS; PAULO; MONTE, 2016) e contrariando os achados internacionais (CHENG; LI, 2014; TUCKER; ZAROWIN, 2006), apesar de não influenciar na divulgação de lucros correntes. Esse resultado está de acordo com a Estrutura Conceitual, que afirma que a informação reportada deve ser representada fidedignamente e, ao mesmo tempo, relevante aos usuários dessa informação (CPC, 2011). Assim, conclui-se que o mercado brasileiro é capaz de absorver mais informações futuras quando a empresa não suaviza seus resultados, e que quando suavizam, a qualidade do lucro divulgado é prejudicada.

Este estudo contribui para a expansão dos achados empíricos na literatura, pois há uma escassez de artigos sobre este tema. A relação entre a suavização de resultados e a qualidade da informação contábil, medida pelo coeficiente de resposta ao lucro corrente e futuro (ERC e FERC), ainda não tinha sido verificada no ambiente econômico brasileiro.

A maior limitação do trabalho foi o intervalo temporal curto e a quantidade de observações, impossibilitando uma análise maior dos lucros futuros. A partir disso, sugere-se a expansão do horizonte temporal e a inclusão no modelo de outros determinantes que influenciam o ERC, listados na literatura nacional. Além disso, outras métricas de qualidade do lucro e gerenciamento de resultados podem ser investigadas para verificar a utilidade da informação contábil para a tomada de decisões no mercado de capitais, visto que ainda há divergência quanto à interpretação da qualidade contábil nas pesquisas do Brasil.

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