INCOME SMOOTHING E COMPARABILIDADE DOS RELATÓRIOS

FINANCEIROS: EVIDÊNCIAS EM EMPRESAS BRASILEIRAS DE CAPITAL

ABERTO

Alex Mussoi Ribeiro (autor de contacto)

alex.mussoi@ufsc.br

Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

Allison Manoel de Sousa

allison.msousa@gmail.com

Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

Ernesto Fernando Rodrigues Vicente

ernesto.vicente@ufsc.br

Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

Carlos Henrique Silva do Carmo

chscarmo@uol.com.br

Universidade Federal de Goiás (UFG)

Autorizamos a publicação da comunicação no livro de atas do XVIII CICA, formato digital

Pretensão de apresentação com discussant

INTRODUÇÃO

Os relatórios financeiros são compostos por informações sobre operações das empresas

que são utilizados pelos usuários externos para auxiliar a tomada de decisões. As informações

contidas nestes relatórios são utilizadas pelas companhias para se comunicar com os usuários

externos (Healy & Wahlen, 1999). Estes relatórios, também, apresentam aspectos sobre a saúde

financeira das organizações, que são avaliados por estes usuários (Ge, 2009). Com isto, os

gestores podem gerenciar as informações apresentadas nos relatórios financeiros,

fundamentados em interesses difusos.

O gerenciamento de resultados pode ser utilizado para diferentes finalidades, como a

manipulação intencional das informações para enganar o mercado (Scott, 2009), o que implica

no prejuízo da qualidade dos relatórios financeiros (Healy, 1985, Jones, 1991, Dechow, Sloan

2

& Sweeney, 1995). Uma forma de gerenciar resultados corresponde em suavizar os resultados,

ou mesmo, criar reservas de compensação para distorcer os resultados dos relatórios

financeiros. Isto pode ser feito a partir da manipulação do resultado líquido (Gordon, 1966) a

partir de métodos contábeis sensíveis a manipulação (Doupuch & Drake, 1966). Assim, a

suavização de resultados pode ser utilizada para não reportar o desempenho fidedigno da

empresa (Gordon, 1966).

Eckel (1981) menciona que existem dois tipos de suavização de resultados (natural e

intencional). O autor discorre que a suavização natural decorre das atividades operacionais da

empresa a partir do objetivo de geração de lucro, contudo, a suavização intencional é realizada

com interesses obscuros do gestor. Dechow e Schrand (2010) argumentam que quando há

impactos consideráveis nos resultados, a suavização intencional dos resultados prejudica a

qualidade dos relatórios. Schipper e Vincent (2003) ao considerarem a persistência dos lucros

como um dos aspectos da qualidade dos relatórios financeiros, argumentam que componentes

de transitoriedade (como a suavização intencional) diminuem a persistencia dos lucros e

prejudicam a qualidade dos relatórios.

Outras evidências empíricas apontam que a suavização prejudica outros tipos da

qualidade dos relatórios financeiros, como o conservadorismo. Suavizar resultados diminui a

capacidade de refletir dos eventos econômicos nos relatórios e tem influência no

conservadorismo (Gassen, Uwe Fülbier & Sellhorn, 2006). Almeida et al. (2012) encontraram

que empresas “não suavizadoras” possuem maior grau de conservadorismo condicional. Outros

trabalhos também encontraram resultado semelhante (Talebnia & Javanmard, 2011; Al-Taie,

Flayyuh & Talab, 2017). Ademais, a suavização intencional dos resultados, também, impacta

negativamente a transparência (Lang et al., 2012). Com isto, a suavização de resultados pode

diminuir a qualidade dos relatórios e, desta forma, afetar o processo decisório dos usuários

externos.

3

O processo decisório dos usuários externos é fundamentado em duas decisões: alocar o

capital entre as alternativas, possíveis, de investimentos e dar continuidade ou não aos

investimentos existentes (Healy & Palepu, 2001). Assim, entende-se a necessidade do

investidor ao acesso ao nível informacional adequado com informações que tenham qualidade

e que, estes usuários, possam comparar distintas opções e poder escolher a alternativa mais

adequada. Fundamentado nisto, a comparabilidade se destaca como característica qualitativa

fundamental para a tomada de decisões pelos seus usuários.

O Financial Accounting Standards Board – FASB (2010) destaca que a comparabilidade

é uma característica qualitativa dos relatórios financeiros e possibilita identificar as

semelhanças e diferenças de, pelo menos, dois itens. Esta característica é importante para a

redução de custos de transação (Kang & Stluz,1997) e consiste no reflexo dos eventos

econômicos nos relatórios financeiros (Simmons, 1967; Barth, Landsman & Lang, 2008,

Beaver, Lambert & Ryan, 1987; DeFranco et al., 2011). Adicionalmente, a comparabilidade é

uma medida da qualidade da informação que está presente nas decisões que envolve

investimentos, além de ser relevante, ao influenciar a alocação de capital entre países (Yip &

Young, 2012; DeFond et al., 2011; Fang, Maffett & Zhang, 2015), facilitar as informações entre

países (Wang, 2014), diminuir o risco de futuro de crash (Kim et al., 2016), e aumentar a

qualidade das previsões dos analistas (DeFranco et al., 2011).

Embora haja diversos estudos teóricos e empíricos no que tange a influência da

suavização dos resultados na qualidade dos relatórios financeiros, como (Schipper & Vincent,

2003; Gassen et al. 2006; Tucker & Zarowin, 2006; Talebnia & Javanmard, 2011; Kolozsvari

& Macedo, 2016; Al-Taie et al., 2017), nenhum destes trabalhos investigou as características

qualitativas da informação, como a comparabilidade (necessária para o processo decisório).

Investigações recentes se aproximam do tema, como a de Sohn (2016) que constatou a

influência do gerenciamento de resultados por accruals e atividades reais na comparabilidade.

4

Em outro estudo, Yang et al. (2016) também encontraram relação entre o gerenciamento de

resultados por accruals e a comparabilidade. DeFranco et al. (2011) mencionam que relatórios

mais comparáveis podem estar associados a maior qualidade dos lucros e menor suavização dos

resultados. Ainda, Ribeiro et al. (2016ª) e Yang et al. (2016) sugerem novas pesquisas que

investiguem a influência de tipos de gerenciamento de resultados na comparabilidade. Uma

destas formas de gerenciamento compreende a suavização de resultados.

No entanto, nenhum destes estudos se atentaram em investigar a suavização dos

resultados na comparabilidade. Cabe ressaltar, ainda, que parte dos estudos não separaram a

suavização natural da intencional. A partir destas discussões, esta pesquisa objetiva analisar a

influência da suavização intencional dos resultados na comparabilidade dos relatórios

financeiros.

Esta pesquisa apresenta contribuições ao discutir a influência da suavização na

qualidade dos relatórios financeiros, investigados em trabalhos como os de Schipper e Vincent

(2003), Gassen et al. (2006), Talebnia e Javanmard (2011), Kolozsvari e Macedo (2016), Al-

Taie et al. (2017). Complementarmente, a presente pesquisa apresenta uma ótica diferente, ao

analisar a suavização intencional dos resultados na comparabilidade, o que gera contribuições

para os trabalhos que mais se aproximam sobre este tema, como os de Sohn (2016) e Yang et

al. (2016).

2.FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

2.1 INCOME SMOOTHING

A qualidade da informação dos relatórios financeiros é amplamente discutida, na qual

na década de 1960, o trabalho de Gordon (1964) discute que a suavização dos resultados pode

prejudicar a qualidade dos relatórios financeiros. O autor discorre que no momento em que há

possibilidade de realizar escolhas contábeis o gestor tem a oportunidade de suavizar os

5

resultados, em que ele se utilizará desta ferramenta para manipular o lucro líquido da

companhia. Nesse sentido, o gestor poderá suavizar os lucros em períodos em que há o

resultado, acima da média, do lucro líquido para utilizar em períodos posteriores.

O gestor pode realizar a suavizar os resultados a partir de diferentes métodos de

contabilização, em que Dopuch e Drake (1966) ao analisar diferentes métodos, aponta que o de

custo é mais sensível a ser suavizado. Gordon (1966), comenta que as escolhas contábeis podem

ser utilizadas pelo gestor com intensão de não reportar fidedignamente o desempenho da

empresa e, por conseguinte, manipular o mercado. Diante dos primeiros estudos sobre a

suavização, o estudo de Copeland (1968) foi relevante ao demonstrar formas alternativas de

mensuração que podem ser utilizadas para suavizar resultados, além de sugerir que novas

pesquisas analisem a extensão e consequências da suavização. O autor destaca que ao fazer isto,

pode-se suscitar políticas que proteja os investidores de relatórios financeiros com resultados

suavizados.

Em uma nova perspectiva ao avançar a discussão sobre o tema, a investigação de Eckel

(1981) demonstra que há duas formas de suavização de resultados, natural e intencional. O autor

destaca que a primeira decorre das operações da empresa. A segunda corresponde a suavização

que decorre da manipulação dos gestores (Eckel, 1981). Esta forma de suavização se divide em

dois grupos (real e artificial), em que o autor destaca que a suavização real é realizada com a

finalidade de controlar os eventos econômicos, já a suavização artificial corresponde a

manipulação que não representa os eventos econômicos nos relatórios financeiros.

Quanto a manipulação de informações para o público externo, o trabalho de Ronen e

Sadan (1981) discorre que os gestores recorrem ao gerenciamento de resultados com a partir de

um objetivo preestabelecido. Um destes objetivos pode estar vinculado aos planos de

remuneração dos gerentes, em que o estudo de Healy (1985) sugerem que a alta incidência das

mudanças nas políticas contábeis após a adoção ou alteração do plano de remuneração dos

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gestores. Outro objetivo da manipulação de resultados corresponde ao uso dos resultados

obtidos no período atual em criar reservas de compensação nos próximos períodos, a partir dos

interesses dos gestores (DeFond & Park, 1997).

Com estudos que enfatizaram a relevância em se pesquisar a suavização de resultados,

foram desenvolvidas novas medidas que avançaram o desenvolvido por Eckel (1981). Uma

destas pesquisas foi a de Leuz, Nanda e Wysocki (2003), na qual desenvolveram uma métrica,

com base no de Eckel (1981), que mensura a suavização de resultados totais. A primeira

métrica, desenvolvida pelos autores, consiste na divisão dos desvio-padrão do lucro pelo

desvio-padrão dos fluxos de caixa operacionais. Esta métrica foi desenvolvida com objetivo de

captar a suavização de resultados a partir decisões a respeito dos ajustes contábeis e não dos

fluxos de caixa (Leuz et al., 2003). A segunda métrica desenvolvida pelos autores corresponde

a correlação entre os accruals e fluxo de caixa operacional. Esta métrica capta a

discricionariedade proporcionada pelas normas contábeis pode ser utilizada para encobrir

efeitos nos fluxos de caixa.

Outras pesquisas utilizaram adaptações do trabalho de Leuz et al. (2003) para mensurar

a suavização dos resultados, tais como os estudos de Land e Lang (2002), Francis et al. (2004),

Lang, Raedy e Wilson (2006), Myers, Myers e Skinner (2007) e Barth et al. (2008). Contudo,

esses estudos apenas analisaram as consequências da suavização total, sem separar a suavização

natural e intencional, assim como o trabalho de Leuz et al. (2003) e o seu precursor de Eckel

(1981). A partir disto, Lang et al. (2012) desenvolveram um modelo para que consegue separar

a suavização intencional da suavização natural. Os autores demonstram as consequências da

suavização intencional dos resultados, na qual apresentam que está negativamente associada a

transparência dos relatórios financeiros.

2.2 COMPARABILIDADE E DESENVOLVIMENTO DAS HIPÓTESES

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As características qualitativas dos relatórios financeiros são necessárias para a tomada

de decisões. Uma destas características consiste na comparabilidade que possibilita identificar

as semelhanças e diferenças de pelo menos dois itens (FASB, 2010). Os relatórios financeiros

mais comparáveis são importantes, uma vez que o custo de obtenção de informações é reduzido

(Kang & Stluz,1997). Isto pode ser considerado um aspecto positivo e gera benefícios aos

usuários externos. Ressalta-se que a comparabilidade consiste no reflexo dos eventos

econômicos nos relatórios financeiros (Simmons, 1967).

O reflexo dos eventos econômicos nos relatórios financeiros é benéfico para os

investidores, uma vez que o auxilia na tomada de decisões (Barth et al. 2008). Este reflexo pode

ser observado ao analisar o comportamento do preço das ações, em que esta reflete mais

rapidamente os eventos econômicos que afetam as companhias do que o sistema contábil

(Beaver, Lambert & Ryan, 1987). Os autores destacam que isto se deve a publicação dos

relatórios financeiros de tempos em tempos para o público externo.

Diante disto, foram desenvolvidas métricas com a finalidade de mensurar a

comparabilidade dos relatórios financeiros. Uma dessas métricas corresponde à similaridade da

função contábil, desenvolvida por De Franco et al. (2011). Esta métrica foi bem aceita pelo

meio acadêmico, uma vez que capta o reflexo dos eventos econômicos nos relatórios

financeiros. Os autores argumentam que a similaridade da função contábil é fundamentada no

método de saída, dado estas informações são mais relevantes aos investidores.

Na parte empírica do trabalho, De Franco et al. (2011) demonstraram que informações

mais comparáveis aumentam a acurácia da previsão dos analistas. Assim, este modelo de

comparabilidade foi utilizado pelos pesquisadores em investigações no que diz respeito ao

analisar o comportamento da comparabilidade com a adoção do padrão contábil da IFRS

(DeFond, et al. 2011; Barth, Landsman, Lang & Williams, 2012; Yip & Young, 2012; Brochet,

Jagolinzer & Riedl, 2013; Ribeiro et al., 2016a; Ribeiro et al. 2016b).

8

Estas investigações demonstraram que a adoção do padrão contábil da IFRS provocou

o aumento da comparabilidade dos relatórios financeiros. Isto ocorre devido a

discricionariedade no reconhecimento, mensuração e evidenciação dos eventos econômicos nos

relatórios financeiros, característica deste padrão contábil (Ribeiro et al., 2016b). Contudo,

entende-se que esta discricionariedade deve ser analisada com atenção, uma vez que pode ser

utilizada pelos gestores com a finalidade de manipulação do mercado. Sobre isto, DeFranco et

al. (2011) discorrem que a comparabilidade pode estar relacionada ao menor gerenciamento de

resultados.

Nesta circunstância, trabalhos analisaram a influência de diferentes tipos de

gerenciamentos de resultados na comparabilidade, como o de Sohn (2016). O autor encontrou

que o gerenciamento de resultados por operações reais aumenta enquanto o por accruals

diminui com o grau de comparabilidade. Já ao analisar outro ambiente institucional (com

empresas do mercado acionário chinês) Yang et al. (2016) encontraram relação entre o

gerenciamento de resultados e a comparabilidade. Assim, entende-se que o gerenciamento de

resultados pode resultar no aumento da comparabilidade. Os autores apontam como uma

limitação o não uso dos retornos, em que os resultados podem ser diferentes em empresas que

tenham liquidez e argumentam a necessidade de estudos sobre o tema.

Sobre o tema, DeFranco et al. (2011) destacam que o aumento da comparabilidade pode

estar associado ao menor uso da suavização de resultados pelos gestores pois é uma medida de

qualidade da informação. Fundamentado nisto, foram utilizados como apoio para as análises

realizadas nesta pesquisa as seguintes hipóteses:

H1: Existe uma relação negativa entre a suavização intencional dos resultados e a

comparabilidade dos relatórios financeiros.

H2: Existe uma relação negativa entre o uso de reservas de compensação da suavização

intencional dos resultados e a comparabilidade dos relatórios financeiros

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3. TRAJETÓRIA METODOLÓGICA

3.1 Amostra e coleta de dados

O universo da pesquisa foi composto por todas as companhias brasileiras de capital

aberto da B3 que tinham informações disponíveis sobre o retorno de suas ações (necessária para

calcular a comparabilidade) entre 2010 a 2017. Com isso, a população foi composta por 157

companhias. Posteriormente, estas empresas foram discriminadas de acordo com o setor de

atividades econômicas a partir da classificação setorial North American Classification System

(NAICS). Classificação que compreende as empresas com atividades operacionais semelhantes,

utilizada como critério em outras investigações [ ver Lang, Maffett e Owens (2010), DeFranco

et al. (2011), Yip e Young (2012), Ribeiro et al. (2016a, 2016b)]. A partir desta seleção, foram

identificados 31 setores.

Escolheu-se os setores que apresentaram, pelo menos, 4 empresas, dado que o setor.

Ribeiro (2014) discorre que o setor deve ser um controle nos modelos multivariados da

comparabilidade. O autor menciona que é necessário um número mínimo de empresas por setor,

pois poucas empresas carrega os graus de liberdade e não traz variabilidade adequada para

mensurar a medida de comparabilidade. Assim, a amostra foi composta por 87 empresas de

treze setores distintos.

O intervalo de análise compreende a períodos trimestrais de 2010 a 2017, pois

compreende o período após a adoção do padrão IFRS no Brasil. O período inicial de análise foi

o primeiro trimestre de 2013, porque para mensurar a medida de comparabilidade, suavização

intencional de resultados e uso de reservas de compensação, necessitou-se utilizar dados

referente ao trimestre atual e aos 11 trimestres anteriores de cada empresa. Quanto a coleta de

dados, utilizou-se a base de dados Economatica®.

10

3.2 Modelos de base do estudo

Para o cálculo da comparabilidade, recorreu-se a similaridade da função contábil

desenvolvida por DeFranco et al. (2011). Complementarmente, para mensurar a suavização

intencional dos resultados, utilizou-se a técnica desenvolvida por Lang et al. (2012).

3.2.1 Comparabilidade

A medida de comparabilidade consiste na desenvolvida por DeFranco et al. (2011), isto

é, a similaridade da função contábil. Para tanto, inicialmente foi estimada a função contábil de

cada companhia ao considerar os últimos 12 períodos trimestrais, conforme as adaptações que

constam no trabalho de Yip e Young (2012) ao substituir o valor de mercado pelo ativo total.

Esta adaptação, segundo os autores, também mantém as propriedades do trabalho original ao

capitar os reflexos dos eventos econômicos nos relatórios financeiros. Além disso, esta

adaptação também foi utilizada em outros trabalhos, como o de Ribeiro et al. (2016ª) e Ribeiro

et al. (2016b). Com isto, a função de cada companhia foi estimada conforme a seguinte equação:

𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑖𝑅𝑒𝑡𝑜𝑟𝑛𝑜𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

Equação (1)

Onde:

ROAit = Lucro líquido trimestral do exercício sobre o ativo total do final do exercício companhia i no

período t não consolidado;

Retornoit = Retorno acionário final do exercício trimestral da companhia i no período t, calculado a partir

do preço de fechamento das ações ordinárias, ajustado para proventos e desdobramentos.

11

Em momento posterior, estimou-se os parâmetros das funções contábeis individuais ao

projetar o ROA esperado [E(ROA)] das companhias, individualmente, com base nos resultados

da Equação 2. Desse modo, tem-se a equação para o cálculo do [E(ROA)].

𝐸(𝑅𝑂𝐴)𝑖𝑖𝑡 = 𝛼�� + 𝛽��𝑅𝑒𝑡𝑜𝑟𝑛𝑜𝑖𝑡

Equação (2)

Onde:

E(ROA)iit = ROA esperado da empresa i com os parâmetros da companhia i no período t;

Retornoit = Retorno acionário final do exercício trimestral da companhia i no período t, calculado a partir

do preço de fechamento das ações ordinárias, ajustado para proventos e desdobramentos.

O próximo passo consistiu em calcular o ROA esperado da mesma empresa com os

estimadores das demais companhias que são do mesmo setor, por meio da seguinte equação

𝐸(𝑅𝑂𝐴)𝑖𝑗𝑡 = 𝛼�� + 𝛽�� 𝑅𝑒𝑡𝑜𝑟𝑛𝑜𝑖𝑡

Equação (3)

Onde:

E(ROA)iji = ROA esperado da empresa i com os parâmetros da companhia j no período t;

Retornoit = Retorno acionário final do exercício trimestral da companhia i no período t, calculado a partir

do preço de fechamento das ações ordinárias, ajustado para proventos e desdobramentos.

No momento em que se considera o evento econômico de uma empresa com os

estimadores das demais companhias do mesmo setor, tem-se como ideia que o evento

econômico constante se mantenha. A medida de comparabilidade das empresas consiste na

média da distância dos resultados obtidos a partir dos resultados da Equação 3 e 4, ao considerar

12

o intervalo de período trimestral, ou seja, [E(ROAiit) – E(ROAijt)]. DeFranco et al. (2011),

colocam que quanto mais próximos os valores resultantes dessas duas funções, maior é a

comparabilidade entre as companhias. Com a finalidade de medir a comparabilidade das

companhias, ao considerar os seus pares, calculou-se a média da distância de cada função

contábil, ao considerar o intervalo do período trimestral a partir da seguinte equação:

𝐶𝑜𝑚𝑝𝑖𝑗𝑡 = −1

12 ∑

𝑡

𝑡−11

𝐸(𝑅𝑂𝐴𝑖𝑖𝑡) − 𝐸(𝑅𝑂𝐴𝑖𝑗𝑡)

Equação (4)

Onde:

Compbijt = Medida de comparabilidade individual relativa da companhia i com base na empresa j no

período t.

E(ROA)iit = ROA esperado da empresa i com os parâmetros da companhia i no período t;

E(ROA)iji = ROA esperado da empresa i com os parâmetros da companhia j no período t;

Os resultados da Equação 5 correspondem as distancias médias das funções contábeis

de duas empresas pertencentes ao mesmo setor. Desta maneira, ao considerar o cálculo das

médias dos valores resultantes da Equação 5 de cada companhia, tem-se a média de

comparabilidade média de cada empresa, em que essa é calculada a partir da seguinte equação:

𝐶𝑂𝑀𝑃𝑀𝑖𝑡 =𝐶𝑜𝑚𝑝𝑏𝑖𝑗𝑡

𝑛

Equação (5)

Onde:

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COMPMit = Medida de comparabilidade de cada empresa em relação aos seus pares que pertencem ao

mesmo setor.

Compbijt = Medida de comparabilidade individual relativa da companhia i com base na empresa j no

período t.

n = Número de companhias do setor

Como expressado acima, foram realizadas adaptações do modelo original de DeFranco,

et al. (2011). Essas adaptações se referem ao intervalo de período, em que foi utilizado 12

períodos trimestrais ao invés de 16 períodos trimestrais como no trabalho original. Estudos

similares realizaram adaptações do modelo original, tais como Yip; Young (2012), Cascino e

Gassen (2012), Brochet, et al. (2013), e por fim, Ribeiro (2016ª, 2016b).

3.2.2 Income Smoothing

As medidas de income smoothing utilizadas nesta pesquisa consta no trabalho de Lang

et al. (2012) que apresenta duas formas para medir aspectos da suavização de resultados,

denominados de Smoothing 1 (SMTH1) e Smoothing 2 (SMTH2).

Os autores destacam que o SMTH1 capta a volatilidade dos lucros em relação aos fluxos

de caixa operacional no período, em que Leuz et al. (2003) e Francis et al. (2004), argumentam

que quanto mais as empresas utilizam os accruals para fins de gerenciamento de resultados o

lucro será mais suavizado em comparação aos fluxos de caixa final do exercício. Lang et al

(2012) apresentam que o SMTH1 consiste no desvios-padrão do lucro líquido do final do

período com os desvios-padrão dos Fluxos de Caixa Operacionais do final de cada período ao

utilizar um intervalo dos últimos três a cinco períodos anuais.

Nesse contexto, utilizou-se nesta pesquisa o intervalo de três períodos anuais, ou seja,

doze trimestres que compreende ao trimestre atual mais os onze trimestres anteriores. Além

disso, adaptou-se a variável original utilizada por Lang et al. (2012), ao aplicar a multiplicação

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por -1, em que isto foi necessário para que os maiores resultados correspondam as maiores

suavizações e os menores resultados compreendam as menores suavizações. Assim, torna a

medida mais intuitiva ao demonstrar que quanto maior a medida (SMTH1) houve maior

suavização dos resultados.

O SMTH2 é calculado a partir da correlação entre a Fluxo de Caixa Operacional do final

do período dividido pelos Ativos Totais com os Accruals Totais do final do período dividido

pelos Ativos Totais do final do período. Os autores colocam que no momento em que essas

variáveis estão negativamente correlacionadas os gestores podem estar utilizando reservas de

ganhos por meio dos accruals discricionários com objetivo de compensar esses resultados em

períodos de baixo desempenho.

Sobre isto, nesta pesquisa, da mesma forma que foi utilizado para o cálculo do SMTH1,

o SMTH2 foi calculado a partir da correlação entre a Fluxo de Caixa Operacional do final do

período dividido pelos Ativos Totais com os Accruals Totais do final do período dividido pelos

Ativos Totais do final do período do trimestre atual e dois últimos onze trimestres anteriores.

Ressalta-se que também foi adaptada a variável SMTH2 que consta no trabalho de Lang et al.

(2012), uma vez que foi aplicada a multiplicação por -1. Isto foi necessário para que a segunda

medida (SMTH2) também se tornasse mais intuitiva quanto a sua interpretação, pois com esta

multiplicação, quanto maior o resultado desta medida, maior uso de reservas de compensação

de resultados.

Com as medidas que captam a suavização dos resultados e uso de reservas de

compensação (SMTH1 e SMTH2, respectivamente) calculados, estas medidas foram

submetidas a Equação 1. A partir desta equação, pôde-se separar a suavização intencional de

resultados (SUAV1) da suavização natural dos resultados, em que estas duas somadas

compreendem a suavização total de resultados (SMTH1). Da mesma forma, com a Equação 1,

pôde-se discriminar o uso de reservas de compensação intencional (SUAV2) do uso de reservas

15

de compensação natural, que compõe o uso de reservas de compensação totais (SMTH2).

Assim, realizou-se o cálculo da SUAV1 e SUAV2 que correspondem ao erro dos seguintes

modelos multivariados com a SMTH1 e SMTH2, respectivamente como as variáveis

dependentes, conforme consta no trabalho de Lang et al. (2012):

𝑆𝑀𝑇𝐻𝑖𝑡 = 𝑇𝐴𝑀𝑖𝑡 + 𝐷Í𝑉𝐼𝐷𝐴𝑖𝑡 + 𝑀𝐵𝑖𝑡 + 𝐷𝑃𝑅𝐸𝐶𝐸𝐼𝑇𝐴𝑖𝑡 + %𝑃𝑅𝐸𝐽𝑈Í𝑍𝑂𝑖𝑡 + 𝐶𝐼𝐶𝐿𝑂𝑖𝑡

+ 𝐶𝑅𝐸𝑆𝐶𝑅𝐸𝐶𝑖𝑡 + 𝐼𝑀𝑂𝐵𝑖𝑡 + 𝐹𝐿𝑈𝑋𝑂𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

Equação (6)

Em que:

TAMit = Logaritmo do Ativo total do final do exercício;

DÍVIDAit = Dívida Total do final do exercício dividido pelo Ativo Total do final do exercício;

MBit = Market to Book do final do exercício;

DPRECEITAit = Desvio-padrão das Receitas do exercício dos últimos três períodos anuais da empresa i

no período t;

%PREJUÍZOit = Proporção dos períodos que houve resultado líquido negativo dos últimos doze

trimestres (3 anos);

CICLOit = Logaritmo do Ciclo Operacional final do exercício;

CRESCRECit = Crescimento da Receita do exercício;

IMOBit = Imobilizado do final do exercício dividido pelo Ativo Total do final do exercício;

FLUXOit = Fluxo de Caixa Médio dividido pelo Ativo Total do final do exercício;

ANOit = Períodos anuais, de 2012 a 2017.

Após a determinação da SUAV1 e SUAV2, os valores correspondentes a estas variáveis

(que compreendem ao resíduo da estimação da SMTH1 e SMTH2 da Equação 1) foram

transformados a partir dos seus respectivos resultados em módulo. Com isso, pôde-se verificar

16

a distância do resíduo em relação a reta da regressão, em que, com a transformação em módulo,

quanto maior o resíduo, maior será a suavização intencional (SUAV1) e o uso intencional de

reservas de compensação.

3.3 Modelos empíricos e procedimento de análise de resultados

A variável dependente consiste na comparabilidade dos relatórios financeiros e as

variáveis de interesse consistem no SUAV1 e SUAV2. Na Tabela 1 constam as variáveis

dependentes e independentes do modelo multivariado.

Tabela 1. Variáveis dependentes, independentes utilizadas no modelo Variável Dependente

Variável Descrição Operacionalização Principais Referências

Comparabilidade

(COMPM)

Comparabilidade Individual

média pares do setor ROAit = i + iRetornoit + εit DeFranco et al. (2011)

Variáveis Independentes

Variáveis Descrição Operacionalização Principais Referências

SUAV1 Suavização Intencional dos

Resultados

SMTH1it= i + TAMit

+DÍVIDAit +PBRit+

DPRECEITAit+ %PREJUÍZOit

+CICLOit + CRESCRECit+

IMOBit+ FLUXOit + ANOit+ εit

Lang et al. (2012)

SUAV2

Uso de reservas de

compensação da suavização

intencional dos resultados

SMTH2it=TAMit +DÍVIDAit

+PBRit+ DPRECEITAit+

%PREJUÍZOit +CICLOit +

CRESCRECit+ IMOBit+

FLUXOit + ANOit+ εit

Lang et al. (2012)

Grau de

Alavancagem

Operacional

(GAO)

Medida que representa uma

medida de desempenho

operacional da estrutura de

custos da companhia

Lucro Bruto / (Lucro Bruto -

Despesas com Vendas e Despesa

Administrativas)

Sohn (2016); Francis,

Hanna e Vincent (1996);

Ribeiro et al. (2016a)

(2016b)

Price Book Ratio

(PBR)

Variável que mede a

expectativa de crescimento

do negócio para o mercado

Valor de Mercado / PL Contábil

Lee, Li e Yue (2006);

Mcvay, Nagar e Tang

(2006); Ribeiro et al.

(2016a); Ribeiro et al.

(2016b)

Tamanho (TAM)

Ativo Total de cada

companhia transformado

para sua base logarítmica

Logaritmo Neperiano do Ativo

Total

Watts e Zimmerman

(1986); Doyle, Ge e

McVay. (2007); Ribeiro

(2016a); Ribeiro (2016b)

17

SETOR

Variável do setor de cada

companhia com base na

classificação NAICS nível

2

Variável dummy que representa

os setores de atividade

econômica de cada companhia:

(0) Atividades auxiliares ao

transporte, (1) Construção de

edifícios, (2) Empresa de

eletricidade, gás e água,

(3)Imobiliária, (4) Indústria de

alimentos, (5) Indústria de

equipamentos de transporte, (6)

Indústria de fios e tecidos, (7)

Indústria de papel, (8) Indústria

de produtos de metal, (9)

Indústria de roupas, (10)

Indústria química, (11) Outras

indústrias, (12) Siderurgia e

indústria básica de outros metais.

Verrecchia e Weber

(2006); Bagnoli e Watts

(2010); Ribeiro (2014);

Ribeiro et al. (2016a)

(2016b)

A análise multivariada foi composta por variáveis de controle (grau de alavancagem

operacional, price book ratio e tamanho) ao considerar a relação com a comparabilidade que

constam nas investigações de Ribeiro et al. (2016ª) e Ribeiro et al. (2016b).

Para a análise dos dados, recorreu-se a regressão quantílica, com 20 replicações. Este

método também é mais adequado para analisar investigações que tratam sobre a qualidade da

informação contábil (Duarte, Girão & Paulo, 2017).

O número total de observações desta pesquisa corresponde a 1740, em que 183

compreendem a observações com informações insuficientes. Assim, a amostra contou com

1557 observações. Complementarmente, as observações foram submetidas ao tratamento

multivariado de outliers desenvolvido por Hadi (1992). Esse teste identificou 166 observações

como outliers, em que foram removidos da amostra devido ao fato de que os dados discrepantes

podem distorcer o resultado da análise. Assim, a amostra foi composta por 1391 observações.

4. APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

Inicialmente, realizou-se a análise descritiva das variáveis que constam na Tabela 2.

Constata-se que a comparabilidade apresentou média de -3,109, diferente dos achados dos

trabalhos de De Franco et al. (2011), Sohn (2016), Fang et al. (2015) Ribeiro et al. (2016a),

Ribeiro et al. (2016b). A média e a mediana da comparabilidade são diferentes, uma vez que a

18

segunda medida apresentou resultado de -2,461, o que pode indicar que a comparabilidade

apresentou variação ao longo do lapso temporal desta pesquisa.

Por outro lado, as medidas de suavização SUAV1 e SUAV2 apresentaram médias e

medianas semelhantes, o que pode indicar que não houve variação ao longo do tempo. A

SUAV1 apresentou mediana de 0,643, o que pode ser considerado semelhante as evidências do

trabalho de Lang et al. (2012). Já a SUAV2 apresentou a mediana de 0,241 o que difere do

encontrado por Lang et al. (2012).

Tabela 2. Estatística descritiva

Variáveis Média Mediana Desvio-Padrão

Mínimo Máximo Obs. Overall Between Whithin

COMP -3,109 -2,461 2,001 1,842 1,137 -12,883 -0,387 1391

SUAV1 0,827 0,643 0,701 0,665 0,392 0,001 4,391 1391

SUAV2 0,273 0,241 0,205 0,125 0,166 0,000 1,047 1391

GAO 1,285 1,489 3,067 1,650 2,609 -13,837 16,400 1391

PBR 1,142 0,942 0,851 0,614 0,638 0,012 5,108 1391

TAM 14,911 15,058 1,568 1,632 0,149 10,185 17,999 1391

Ao analisar a comparabilidade ao longo do tempo, percebe-se que esta diminuiu a partir

de 2013. No ano de 2013 a comparabilidade apresentou média de -2,20; em que no ano de 2014

esta média foi de -2,80. Em uma análise por meio do teste de Wilcoxon, constata-se diminuição

significativa, ao nível de 5% da comparabilidade de 2013 para 2014. Em 2015 e 2016 a média

da comparabilidade foi de -3,18 e -3,68; respectivamente. Do mesmo modo, verifica-se houve

diminuição significativa, ao nível de 1%, da comparabilidade de 2014 para 2015 e de 2015 para

2016. Este fenômeno não ocorre apenas em 2017 (que registrou média da comparabilidade de

-3,81), em que os resultados não evidenciam diferença significativa da comparabilidade em

relação ao ano anterior.

Diferentemente, a SUAV1 e SUAV2, não apresentaram diferença significativa (ao

considerar o teste de Wilcoxon) ao longo do tempo, ao considerar o resultado médio do período

(anual) em relação ao anterior. A primeira variável apresentou média em 2013, 2014 e 2015 de

19

0,71; 0,84 e 0,82; respectivamente. Esse resultado é semelhante nos anos de 2016 e 2017, uma

vez que a média foi de 0,88 e 0,86; respectivamente. A segunda variável também apresentou

resultados parecidos ao longo do tempo, com 0,29; 0,28 e 0,27 em 2013, 2014 e 2015;

respectivamente. Resultado similar foi encontrado nos períodos de 2016 e 2017, em que a

SUAV2 apresentou média de 0,24 e 0,26; respectivamente.

Figura 1. Comportamento da comparabilidade, SUAV1 e SUAV2

Posteriormente, todas as variáveis foram submetidas ao teste de correlação de Pearson,

em que os resultados desta análise (não apresentados) sinalizaram que a variável com maior

coeficiente de correlação com a comparabilidade é o tamanho, com 0,445. Isto pode indicar que

as empresas com maior porte têm relatórios financeiros mais comparáveis. Ao analisar a

correlação entre o SUAV1 e SUAV2, observa-se que o coeficiente foi de 0,075. Resultado que

demonstra que estas variáveis possuem correlação fraca e são complementares, uma vez que

captam diferentes formas da suavização.

Na análise das variáveis independentes, constata-se que a correlação mais acentuada foi

entre a SUAV1 e tamanho, com -0,251. Resultado sugere que não há multicolinearidade entre

as variáveis independentes. O método estatístico de Variance Inflation Factor (VIF), também

foi utilizado para analisar indícios de multicolinearidade. Os resultados deste teste indicam que

o modelo tem valores abaixo de 5. Assim, não há indícios que as variáveis independentes não

são multicolineares, como sugerido por Fávero e Belfiore (2017).

20

Com isso, realizou-se a análise multivariada em quantis para a medida de

comparabilidade. Na Tabela 3 são apresentados os resultados dos fatores relacionados com a

medida de comparabilidade.

Tabela 3: Análise multivariada da comparabilidade

Variáveis

Comparabilidade

Quantil

0,10 0,25 0,50 0,75 0,90

Coef. Est T Coef. Est T Coef. Est T Coef. Est T Coef. Est T

SUAV1 -0,346 -2,18** -0,264 -2,39** 0,023 0,44 0,016 0,61 0,047 1,64

SUAV2 0,265 0,70 -0,022 -0,10 -0,071 -0,67 -0,102 -1,27 0,041 0,52

GAO -0,011 -0,78 0,005 0,35 0,006 0,94 0,007 0,93 -0,003 -0,55

PBR 0,006 0,08 0,071 1,31 0,019 0,49 0,052 1,99** 0,008 0,45

TAM 0,397 3,91*** 0,345 4,61*** 0,091 2,43** 0,051 3,29*** 0,032 2,70***

Constante -11,731 -6,88*** -9,021 -7,25*** -4,781 -9,98*** -3,711 -14,53*** -2,952 -13,20***

CS Sim Sim Sim Sim Sim

CPA Sim Sim Sim Sim Sim

R2 0,4354 0,4517 0,4374 0,4091 0,4018

Obs. 1391

Notas. CS = Controle de Setores; CP = Controle de Períodos Anuais; Obs = Observações; * significância ao

nível de 10%; **significância ao nível de 5%; ***significância ao nível de 1%. As regressões acima foram

estimadas por meio do método não paramétrico em quantis (0,10; 0,25; 0,50; 0,75 e 0,90). As constantes destes

modelos econométricos absorveram as seguintes variáveis: SETOR = Atividades auxiliares ao transporte e ANO

= 2013. Os modelos foram obtidos fundamentados a partir das seguintes equações:

COMPMit = + SUAV1it + SUAV2it + GAOit + PBRit + TAMit +CONSTRUÇÃOit

+ELETRICIDADEit + IMOBILIÁRIAit + 9INDALIMENTOSit + 10INDTRANSPORTEit + 11INDTECIDOSit

+ 12INDPAPELit + 13INDMETALit + 14INDROUPASit + 15INDQUIMICAit +

16OUTRASINDit + 17SIDERURGIAit 182014 + 192015 + 202016 +212017 + it

Os achados da Tabela 3 demonstram que a SUAV1 está negativamente relacionada

com a comparabilidade no quantil 0,10 e 0,25. Nos outros quantis (0,50; 0,75 e 0,90) a SUAV1

não está relacionada com a comparabilidade. Este achado comprova a H1, além de estar

conforme a literatura que trata sobre a suavização dos resultados é prejudicial a qualidade da

informação dos relatórios financeiros, como nos trabalhos de Schipper e Vincent (2003), Lang

et al. (2012) e Kolozsvari e Macedo (2016). Assim, constata-se que as empresas menos

comparáveis (que estão no quantil 0,10 e 0,25) são suscetíveis a diminuição da comparabilidade

dos relatórios financeiros quando há o aumento da suavização intencional de resultados.

21

Contudo, ressalta-se que as empresas mais comparáveis não são suscetíveis a diminuição da

comparabilidade.

Na análise da SUAV2, observa-se que esta variável não está relacionada com a

comparabilidade. Resultado que descarta a H2 além de diferir das evidências do trabalho de e

Almeida et al. (2012). Este resultado demonstra que quando os gestores fazem o uso das

reservas de compensação não prejudica a comparabilidade dos relatórios, o que faz com que os

investidores não tenham prejuízo no processo decisório. Isto pode estar associado a políticas

regulatórias mais rígidas quanto a governança corporativa e auditoria externa nos últimos anos,

em que Gaganis, Hasan e Pasiouras (2016) menciona que normas regulatórias mais rígidas

limitam a suavização de resultados. Com isso, entende-se que estas normas mais rígidas nos

últimos anos quanto a governança corporativa e auditoria externa no Brasil podem restringir o

uso da compensação de resultados pelos gestores ao ponto de não prejudicar a comparabilidade

dos relatórios financeiros.

O grau de alavancagem operacional e a comparabilidade não estão relacionados, em que

esse resultado está em desacordo com as evidências apresentadas por Ribeiro et al. (2016ª,

2016b). O price book ratio e a comparabilidade apresentaram relação positiva apenas no quantil

0,75; em que a comparabilidade dos demais quantis não está relacionada com o PBR, o que

diverge de Ribeiro et al. (2016ª, 2016b). No entanto, verifica-se que o tamanho está

positivamente relacionado com a comparabilidade. Resultado que diverge do trabalho de

Ribeiro (2016a), uma vez que demonstra que as empresas com maior porte são mais

comparáveis do que as companhias com menor porte. Assim, pode ser prejudicial aos usuários

externos quanto ao seu processo decisório, pois há diferença na comparabilidade a depender do

porte da companhia.

Adicionalmente realizou-se testes de sensibilidade, em que os resultados foram

similares ao calcular os accruals discricionários a partir da lógica que consta no trabalho de

22

Dechow et al. (1995). Realizou-se também testes adicionais apenas com as observações com

maior nível de suavização e uso de reservas de compensação (SUAV1 e SUAV2) ao considerar

as suavizações extremas igual ou superior ao percentil 75. Os resultados apontam que os níveis

de suavização e o uso de reservas de compensação não afetam a comparabilidade.

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A suavização intencional dos resultados é uma forma dos gestores utilizarem da

discricionariedade dos itens que impactam nos resultados econômico-financeiros das

companhias. Com isto, suavizar os resultados pode impactar a qualidade da informação dos

relatórios financeiros e, por sua vez, afetar a tomada de decisões dos usuários externos. Um dos

itens que fazem parte da qualidade da informação dos relatórios financeiros consiste nas

características qualitativas, tais como a comparabilidade, que é um dos principais itens para a

tomada de decisões dos investidores. Embasado nesta lógica, a suavização intencional, assim

como, o uso de reservas de compensação pode afetar a comparabilidade dos relatórios

financeiros. A partir disto, este estudo teve como propósito analisar a influência da suavização

intencional dos resultados na comparabilidade dos relatórios financeiros.

As evidências apontam que a comparabilidade teve diminuição significativa na maior

parte do período analisado. Ao considerar a comparabilidade do ano atual com o ano anterior

isto persistiu entre o ano de 2013 até 2016. Diferentemente, a suavização intencional e o uso de

reservas de compensação não apresentaram queda diferença significativa ao longo do período.

Resultado que apresenta contribuições práticas aos usuários externos, uma vez que mesmo em

um período de desaceleração da economia brasileira não houve aumento ou diminuição da

suavização ou uso da compensação de resultados.

Outro achado corresponde a influência negativa da suavização intencional dos

resultados na comparabilidade apenas para as empresas que apresentam baixa comparabilidade.

23

Resultado que apresenta contribuições para as discussões sobre o tema apresentadas por

Schipper e Vincent (2003), Lang et al. (2012) e Kolozsvari e Macedo (2016), uma vez que os

autores apresentam evidências de que a suavização dos resultados é prejudicial a qualidade dos

relatórios financeiros. Além disso, apresenta contribuições práticas, uma vez que os usuários

externos podem compreender que as empresas que apresentam baixa comparabilidade são mais

suscetíveis a diminuírem este tipo de qualidade dos relatórios financeiros quando há maior

suavização de resultados, o que prejudica o processo decisório.

De outra forma, o uso da compensação de resultados não está relacionado com a

comparabilidade. Com isso, diverge das discussões que constam no trabalho de Almeida et al.

(2012), porém contribui com a academia ao demonstrar que o uso intencional, diferente do

abordado até o momento (uso total da compensação de resultados), no Brasil não influência na

comparabilidade dos relatórios financeiros. Ainda, este resultado apresenta uma implicação

prática, pois os investidores não são afetados pelo uso intencional da compensação dos

resultados no processo decisório ao considerar a comparabilidade. Isso pode estar relacionado

a maior rigidez dos sistemas de governança corporativo e da auditoria externa no Brasil nos

últimos anos, o que pode ter restringido o uso da compensação de resultados pelos gestores e

contribui com as discussões tratadas por Gaganis et al. (2016).

Este estudo não foi isento de limitações, na qual a amostra utilizada foi não

probabilística e não se pode generalizar os resultados. Outra limitação, assim como no estudo

de Ribeiro et al. (2016ª) compreende em não considerar possíveis políticas contábeis que afetam

o resultado abrangente e que o intervalo de pesquisa corresponde a um período de desaceleração

da economia. Assim, sugere-se analisar os reflexos de outros tipos de qualidade da informação

na comparabilidade, bem como, a influência de aspectos macroeconômicos nesta característica

qualitativa da informação contábil.

24

AGRADECIMENTOS

O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de

Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001.

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