UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS CENTRO DE PÓS GRADUAÇÃO EM CONTROLADORIA, FINANÇAS E CONTABILIDADE JOÃO PAULO DE ASSIS VALADARES RELAÇÃO ENTRE AUDIT REPORT LAG E GERENCIAMENTO DE RESULTADOS BELO HORIZONTE 2019 JOÃO PAULO DE ASSIS VALADARES RELAÇÃO ENTRE AUDIT REPORT LAG E GERENCIAMENTO DE RESULTADOS Dissertação apresentada ao Centro de Pós- Graduação em Controladoria, Finanças e Contabilidade da Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito parcial para obtenção do título de mestre em Ciências Contábeis. Área de Concentração: Contabilidade Financeira Orientador: Eduardo Mendes Nascimento BELO HORIZONTE 2019 Ficha Catalográfica V136r 2019 Valadares, João Paulo de Assis Relação entre Audit Report Lag e gerenciamento de resultados [manuscrito] / João Paulo de Assis Valadares. – 2019. 87 f. : il., grafs., tabs. Orientador: Eduardo Mendes Nascimento. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Minas Gerais, Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Controladoria e Contabilidade. Inclui bibliografia (f. 71-82) e anexo. 1. Auditoria - Teses 2. Contabilidade – Teses. 3. Gerenciamento da informação – Teses. I. Nascimento, Eduardo Mendes - 1981. II. Universidade Federal de Minas Gerais. Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Controladoria e Contabilidade. III. Título. CDD: 657.45 Elaborada pela Biblioteca da FACE/UFMG – FPS76/2019 AGRADECIMENTOS Agradeço a Deus pelo dom da vida, por todas as oportunidades que me estão sendo concedidas e por sua infinita bondade ao permitir que sejamos chamados de mestres. Aos meus pais, Crisipo e Eliane, e à minha irmã Carol, obrigado pela torcida constante, por todo apoio durante esta jornada e pela compreensão nos momentos de ausência. À Ana, minha querida esposa, obrigado pelo amor, incentivo, pela torcida e pelo exemplo. Você sempre foi e será minha inspiração diária. Quem sabe um dia eu também não me torne doutor? Tenho certeza que inspiração e apoio não faltarão. Agradeço imensamente ao Banco do Brasil, empresa que me deu todo o suporte necessário para conciliar as atividades do trabalho com as atividades acadêmicas. Sem este apoio esta jornada ficaria bem mais difícil. Ao meu orientador, professor Dr. Eduardo Mendes Nascimento, muito obrigado pelo apoio, pela disponibilidade e por acreditar neste trabalho. Seu apoio, mesmo antes de ingressar no mestrado, foi de muita importância para a conclusão desta jornada. Agradeço também aos demais professores do programa de mestrado por todo ensinamento, e aos integrantes da banca, professor Dr. Fernando Dal-ri Múrcia e professor Dr. Rafael Morais Souza pelas contribuições. Aos meus amigos de Pompéu, obrigado pelo companheirismo e por tornar esta jornada mais fácil pelas conversas diárias. Aos meus colegas do mestrado, obrigado por toda ajuda durante o curso. Ao Victor Hugo, amigo que fiz no mestrado, obrigado pelas contribuições neste trabalho e pela parceria. Por último, não poderia deixar de agradecer a Universidade Federal de Minas Gerais, onde estou desde 2010, onde cresci como pessoa, fiz inúmeros amigos e que me proporcionou dar grandes passos nessa jornada da vida! “Para vencer - material ou imaterialmente - três coisas definíveis são precisas: saber trabalhar, aproveitar oportunidades, e criar relações. O resto pertence ao elemento indefinível, mas real, a que, à falta de melhor nome, se chama sorte.” Fernando Pessoa RESUMO Valadares, J.P.A. (2019). Relação entre gerenciamento de resultados e audit report lag. Dissertação de mestrado, Universidade Federal de Minas Gerais, Minas Gerais, MG, Brasil. Diante de um cenário de discricionariedade de escolhas contábeis e necessidade de apresentação de relatórios contábeis tempestivos e confiáveis, o papel dos auditores independentes se torna muito importantes para as empresas e para o mercado. Neste sentido uma importante métrica vem sendo bastante estudada, o audit report lag, que é a diferença, em dias, do fim do ano- calendário de uma empresa até a data de apresentação do relatório de auditoria. Diversos fatores podem influenciar audit report lag, e o nível de gerenciamento de resultados foi o que norteou este estudo, com a finalidade de responder a seguinte questão de pesquisa: Qual a relação entre audit report lag e gerenciamento de resultados, nas empresas listadas na B3? Entretanto, como o gerenciamento de resultados nas empresas não é diretamente observável, este estudo utilizou o modelo de Kothari et al. (2005) para estimar os accruals discricionários, amplamente difundido e utilizado como proxy para medir o nível de gerenciamento de resultados nas empresas. Para investigar a relação entre gerenciamento de resultados e audit report lag, foi elaborado um modelo de dados em painel, com dados das empresas brasileiros listadas na B3 de 2010 a 2017. A variável explicada no modelo foi o audit report lag, e com base em trabalhos anteriores foram identificadas outras variáveis que poderiam explicar a variável dependente: o tamanho da empresa de auditoria, possuir ou não comitê de auditoria, ter tido um parecer com ressalva, prestação de serviços de não auditoria, tempo de prestação de serviços pela empresa de auditoria, alavancagem financeira, tamanho da empresa e por fim o nível gerenciamento de resultados, evidenciado pelos accruals discrionários. Após estimado o modelo de regressão final, verificou-se que três variáveis se mostraram estatisticamente significativas para explicar o audit report lag: os accruals discricionários, parecer com ressalva e tamanho da empresa. Desta maneira, concluiu-se que quanto maior o nível de gerenciamento de resultados de uma empresa, medido pela proxy accruals discricionários, mais tempo o auditor levará para concluir seus trabalhos. Ficou evidenciado que ter um parecer com ressalva afeta positivamente o audit report lag, indicando que os auditores levam mais tempo para fornecerem parecer sobre empresas que tenham problemas em seus números. E por fim, a variável tamanho da empresa mostrou influenciar negativamente o audit report lag, ou seja, quanto maior for a empresa, menor será o tempo que os auditores levarão para auditá-la. ABSTRACT Valadares, J.P.A. (2019). Relationship between earnings manegement and audit report lag. Dissertação de mestrado, Universidade Federal de Minas Gerais, Minas Gerais, MG, Brasil. Faced with a scenario of discretionary accounting choices and timely and reliable reporting requirements, the role of independent auditors becomes very important for companies and for the market. In this sense an important metric is being studied, the audit report lag, which is the difference, in days, from the end of the calendar year of a company until the date of presentation of the audit report. Several factors may influence audit report lag, and the level of earnings management was what guided this study, in order to answer the following research question: What is the relationship between audit report lag and earnings management in companies listed in B3? However, as the earnings management in companies is not directly observable, this study used the model of Kothari et al. (2005) to estimate discretionary accruals, widely diffused and used as a proxy to measure the level of earnings management in companies. To investigate the relationship between earnings management and audit report lag, a panel data model was drawn up, with data from Brazilian companies listed in B3 from 2010 to 2017. The variable explained in the model was the audit report lag, and based on previous work has identified other variables that could explain the dependent variable: the size of the audit firm, audit committee, audit opinion with qualification, providing non-audit services, time of relationship with the audit firm, financial leverage, company size and, finally, the level of earnings management, as evidenced by the discretionary accruals. After estimating the final regression model, it was verified that three variables were statistically significant to explain the audit report lag: the discretionary accruals, audit opinion with qualification and size of the company. In this way, it was concluded that the higher level of earnings management of a company's, measured by discretionary accruals, the more time the auditor will take to audit the financial statements. It was evidenced that having a qualified opinion positively affects the audit report lag, indicating that auditors take more time to provide advice on companies that have problems with their numbers. Finally, the variable size of the company has been shown to negatively influence the audit report lag, ie, the larger the company, the less time the auditors will take to audit it. SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................ 12 1.1 Contextualização tema ...................................................................................................... 12 1.2 Objetivos ........................................................................................................................... 16 1.2.1 Objetivo Geral ............................................................................................................... 16 1.2.2 Objetivos Específicos ...................................................................................................... 16 1.3 Justificativa ........................................................................................................................ 16 2 REVISÃO DA LITERATURA ........................................................................................ 19 2.1 Relevância da Auditoria independente ............................................................................. 19 2.2 Auditoria Independente no cenário de assimetria e conflito ............................................ 21 2.3 Audit report lag e evidências na literatura......................................................................... 24 2.4 Gerenciamento de Resultados .......................................................................................... 28 2.4.1 Modalidades de Gerenciamento de Resultados Contábeis ............................................ 31 2.4.2 Detecção de práticas de GR por meio de accruals ....................................................... 33 2.5 Estudos empíricos sobre gerenciamento de resultados e auditoria..................................... 36 3 ABORDAGEM METODOLÓGICA ............................................................................... 41 3.1 Caracterização da pesquisa ............................................................................................... 41 3.2 Delimitação da amostra da pesquisa ................................................................................. 42 3.3 Modelagem de dados em painel ....................................................................................... 42 3.4 Definição das variáveis utilizadas ...................................................................................... 43 3.5 Modelo econométrico utilizado ........................................................................................ 50 4 DESCRIÇÃO E ANÁLISE DE RESULTADOS ............................................................ 52 4.1 Descrição da amostra utilizada ........................................................................................... 52 4.2 Descrição e análise do gerenciamento de resultados com uso de accruals discricionários 57 4.3 Relação entre Gerenciamento de Resultados e demais variáveis de auditoria .................. 60 4.4 Descrição e análise da relação entre audit report lag, accruals discricionários e demais variáveis do modelo .................................................................................................................. 63 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................................. 67 6 REFERÊNCIAS ................................................................................................................ 71 7 ANEXO A ........................................................................................................................... 83 LISTA DE TABELAS Tabela 1 – Amostra Utilizada no estudo ................................................................................ 52 Tabela 2 – Audit Report Lag .................................................................................................. 53 Tabela 3 – Teste de Mann-Whitney ....................................................................................... 53 Tabela 4 – Comitês de Auditoria ............................................................................................ 55 Tabela 5 – Audit Tenure ......................................................................................................... 55 Tabela 6 – Parecer Com Ressalva .......................................................................................... 56 Tabela 7 – Serviços de não auditoria (SNA) .......................................................................... 56 Tabela 8 – Tamanho da empresa de auditoria ...................................................................... 57 Tabela 9 – Cálculo dos accruals totais ................................................................................... 58 Tabela 10 – Estatísticas descritivas das variáveis do modelo de Kothari et al. (2005) .......... 59 Tabela 11 – Accruals discricionários com e sem outliers ...................................................... 59 Tabela 12 – Amostra após exclusão de outliers ..................................................................... 60 Tabela 13 – Diferença de médias ........................................................................................... 61 Tabela 14 – Audit Tenure ....................................................................................................... 62 Tabela 15 – Estimação do Modelo Proposto .......................................................................... 64 Tabela 16 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Bens industriais ............. 83 Tabela 17 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Consumo Cíclico ........... 84 Tabela 18 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Consumo Não Cíclico.... 84 Tabela 19 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Materiais Básicos........... 85 Tabela 20 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Petróleo, Gás e Biocombustíveis ..................................................................................................................... 85 Tabela 21 – Estimativas dos accruals discricionários) para o setor Saúde ............................ 86 Tabela 22 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Utilidade Pública ........... 86 Tabela 23 – Estimativas dos accruals discricionários setor Tecnologia da Informação ........ 87 Tabela 24 – Estimativas dos accruals discricionários para o setor Telecomunicações ......... 87 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ARL – Audit report lag BC – Banco Central BM&FBovespa – Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo B3 – Brasil, Bolsa, Balcão CFC – Conselho Federal de Contabilidade CVM – Comissão de Valores Mobiliários GR – Gerenciamento de Resultados LISTA DE FIGURAS Figura 1 – Modificações da Instrução CVM n. 308/1999 ...................................................... 20 Figura 2 – Fraude e Gerenciamento de resultados ................................................................ 30 Figura 3 – Modalidades de Gerenciamento de Resultados .................................................... 32 Figura 4 – Cálculo dos accruals totais pela abordagem do fluxo de caixa .......................... 33 Figura 5 – Desenho da pesquisa ............................................................................................. 49 Figura 6 – Variáveis do modelo ............................................................................................. 50 Figura 7 – Data de publicação de relatórios ........................................................................... 54 12 1. INTRODUÇÃO Este capítulo apresenta uma contextualização sobre o tema proposto neste estudo. Para tanto, explicita o problema, evidencia o objetivo geral e os objetivos específicos, bem como a justificativa, que nortearam esta pesquisa. 1.1 Contextualização tema Uma preocupação recente das pesquisas em contabilidade está no fato de verificar a qualidade das informações contábeis divulgadas pelas empresas (Almeida, 2010; Antunes, Grecco & Formigoni & Neto, 2012; Martins, Oliveira, Niyama & Diniz, 2014; Barbosa, Scherer, Scarpin & Murcia, 2015; Silva, Takamatsu & Avelino, 2017). Isso se observa porque a divulgação de informações contábeis de má qualidade conduz a maiores custos de agência e proporcionam inadequada proteção aos acionistas (Dyck & Zingales, 2004; Moura, Ziliotto & Mazzioni, 2016). Entretanto, Paulo (2012) salienta que definir qualidade da informação contábil não tem sido uma tarefa simples, pois um evento ou transação mensurado ou evidenciado de acordo com um determinado critério contábil pode ser considerado por um agente como uma informação de boa qualidade, enquanto outro agente econômico não lhe atribui a mesma qualidade. Para ilustrar, suponha que um investidor sofisticado pode reagir positivamente à mensuração dos ativos ao fair value, pois considera que este procedimento auxiliará na predição do desempenho futuro da companhia, enquanto outros investidores poderão reagir negativamente, considerando que os números contábeis divulgados não são confiáveis; ou pelo simples fato de que seu processo decisório está baseado no custo histórico. Assim, o ambiente da contabilidade, complexo e dinâmico, é também caracterizado pelo conflito entre as pressões exercidas pelos diferentes grupos de interessados na informação (Scott, 2003; Paulo, 2012). Desta maneira, a complexidade das atividades da contabilidade dificulta uma conceituação concreta sobre qualidade da informação contábil (Paulo, 2012; Junior, Haberkamp, Alves & Kronbauer, 2015). Em busca destes conceitos, diversas pesquisas procuram descrever os atributos de uma informação contábil de qualidade (Dechow & Schrand, 2004; Burgstaher, Hail & Leuz 2006). Dechow, Ge e Schrand (2010) identificaram os principais determinantes da qualidade da informação que estão presentes na literatura contábil. Dentre estes atributos 13 determinantes da qualidade da informação contábil estão incluídos a propriedade dos lucros e sua persistência, o conservadorismo, o gerenciamento de resultados, a reação dos investidores ao lucro e indicadores externos para má representação dos lucros (Waymire, 1985; Kormendi & Lipe, 1987; Collins & Kothari, 1989; Easton & Zmijewski, 1989; Verrecchia, 1990; Sloan, 1996; Nissim and Penman, 2001; Hribar & Collins, 2002; Barton & Simko, 2002; Richardson, Sloan, Soliman & Tuna, 2005; Ball and Shivakumar, 2005; Tucker & Zarowin, 2006; Richardson, Tuna & Wysocki, 2010). Um desses atributos, que vem sendo muito estudado, tanto na literatura nacional (Melo, 2015; Oliveira, 2016; Mota, Cunha, Oliveira e Paulo, 2017; Domingos, Ponte & Paulo, 2017) quanto internacionalmente (Kothari, Mizik & Roychowdhury, 2015; Jin, Kanagaretnam & Lobo, 2018) é o fenômeno conhecido como Gerenciamento de Resultados, por muitas vezes utilizada na sua grafia em inglês Earnings Management. Para Oliveira (2016), o Gerenciamento de Resultados pode ser alcançado via decisões administrativas envolvendo práticas reais, como: utilizar condições comerciais anormalmente favorecidas nos últimos meses antes do encerramento de um período de report; gerar ganhos com vendas de investimentos e imobilizado, buscando alcançar uma determinada meta relacionada ao lucro; ou mesmo remanejar investimentos na capacidade produtiva da firma objetivando a redução da volatilidade dos resultados ao longo do tempo. Ainda para Oliveira (2016) o Gerenciamento de Resultados também pode se dar por escolhas contábeis oportunistas da administração, como: aumentar, indevidamente, a vida útil de ativos sujeitos a depreciação ou amortização; aplicar novo julgamento relativo à probabilidade de se incorrer em desembolso para determinada contingência judicial; ou alterar, intencionalmente, os critérios para reconhecimento de perdas sobre ativos financeiros, resultando na redução do nível de despesas reconhecidas no resultado do período. Neste sentido, Melo (2015) salienta que as manipulações nas demonstrações contábil- financeiras comprometem a qualidade da informação contábil, por não representar fidedignamente os números de uma empresa, e podem afetar a forma pela qual os investimentos são alocados entre empresas e entre países. Além disso, essa prática pode provocar colapsos no mercado como um todo, uma vez que, a contabilidade, como grande sistema informacional é utilizada em grande parte das negociações envolvendo empresas, e as demonstrações contábil- financeiras se destacam como principal meio de comunicação entre empresa e mercado. Ainda segundo Melo (2015), investidores informados podem sobressair sobre investidores 14 desinformados e isso ocorre, grande parte das vezes, devido ao grau de subjetividade resultante da flexibilidade das normas e práticas contábeis. É importante destacar ainda que o gerenciamento de resultados não quer dizer fraude contábil. Esta prática envolve a flexibilidade das normas e princípios contábeis, que permitem certa discricionariedade aos gestores. Consequentemente, os gestores podem utilizar essa lacuna proporcionada pela flexibilidade para efetuar suas escolhas contábeis, e essas escolhas podem não retratar a realidade dos negócios, mas sim os incentivos que os levam a reportar determinado resultado no período (Melo, 2015; Sibim, 2017). Diante de um cenário de discricionariedade de escolhas contábeis e necessidade de apresentação de relatórios contábeis confiáveis, a auditoria independente das demonstrações contábeis pode ser compreendida no contexto da relação de agência e da assimetria informacional entre insiders e outsiders (Braunbeck, 2010) e acrescenta o FASB (1980) que as demonstrações contábeis são frequentemente auditadas por auditores independentes com o propósito de acrescer confiabilidade às informações nelas contidas. Neste sentido, alguns pesquisadores estudaram as características da auditoria relacionando às métricas de gerenciamento de resultados (Azevedo, 2007; Almeida & Almeida, 2009; Martínez & Reis, 2010; Cunha, Hillesheim, Faveri & Junior, 2014; Santana, Bezerra, Teixeira & Cunha, 2016; Silva, Pletsch, Vargas & Fazolin, 2016; Silva et al., 2017) e também relacionando à qualidade da informação contábil medida pelo conservadorismo contábil às características da auditoria (Paulo, 2012). Conforme Damascena, Firmino e Paulo (2011), com a análise da auditoria independente, as informações tendem a ter um melhor nível de qualidade, conduzindo o usuário a tomar melhores decisões e, consequentemente, gerando maiores benefícios econômicos. Dechow, Ge e Schrand (2010) explicam que o impacto dos auditores sobre a qualidade das informações contábeis deriva do seu papel em mitigar a má representação intencional ou não intencional da realidade econômica e financeira da firma. Não obstante, os auditores devem apresentar seus relatórios oportunamente, isso é, num prazo razoável para que os usuários tomem suas decisões pautados na confiabilidade fornecida pela auditoria. Neste sentido, Suryanto (2016) diz que uma das características que refletem o 15 profissionalismo dos auditores é a apresentação oportuna dos relatórios de auditoria, uma vez que a pontualidade das empresas em publicar relatórios financeiros para o público depende da pontualidade dos auditores na conclusão dos trabalhos de auditoria. Destarte, Halim e Hidayat (2000) mencionam que a pontualidade da apresentação das demonstrações financeiras e do relatório de auditoria é o principal pré-requisito para a melhoria do preço das ações da empresa, mas que, por outro lado, a auditoria é uma atividade que leva tempo, o que às vezes atrasa a apresentação dos relatórios financeiros. Assim, o tempo de apresentação do relatório de auditoria vem sendo chamado na literatura de audit report lag (ARL) e é definido como o período de tempo do final do ano fiscal de uma empresa até a data de apresentação do relatório do auditor (Ashton, Willingham & Elliot, 1987; Krishnan & Yang, 2009; Abernathy et al., 2014). Neste contexto, os determinantes do audit report lag vem sendo estudado por alguns pesquisadores: o tamanho da empresa (Carslaw & Kaplan, 1991; Jaggi & Tsui, 1999; Soltani; 2002; Bonson-Ponte, Escobar Rodriguez & Borrero-Dominguez, 2008), o relatório de auditoria com ressalva (Whittred & Zimmer, 1984; Soltani, 2002; Chan, Luo & Mo, 2016), ser auditado por uma das quatro grandes firmas de auditoria do mundo (Elijah, 2015; Hsu, 2016), existência do comitê de auditoria (Sultana et al., 2015; Lay, Gonçalves & Cunha, 2017) e a alavancagem (Vuko & Čular, 2014). Entretanto, na literatura corrente, existem poucas pesquisas que analisam a relação entre o chamado audit report lag, e atributos da qualidade da informação contábil. Krishnan e Yang (2009) apresentam evidências de que a qualidade dos lucros das companhias norte-americanas piora com o aumento do prazo de entrega do relatório por parte do auditor, enquanto no Brasil não foram encontradas pesquisas nesta linha. Ou seja, os auditores levam mais tempo para auditar demonstrações contábeis com menor qualidade. Dado que a oportunidade das informações é uma área de interesse para investidores, gestores, reguladores, auditores e acadêmicos, uma compreensão dos determinantes do audit report lag e suas consequências para a informação contábil se torna importante (Krishnan & Yang, 2009 ; Abernathy, Beyer, Masli & Stefaniak, 2014). 16 Diante do exposto, e tendo em vista a importância da auditoria sobre as demonstrações contábeis e a relevância do audit report lag, surge o seguinte questionamento: Qual a relação entre audit report lag e gerenciamento de resultados, nas empresas listadas na B3? 1.2 Objetivos 1.2.1 Objetivo Geral O objetivo geral deste trabalho é identificar a relação entre audit report lag e gerenciamento de resultados. 1.2.2 Objetivos Específicos Para se alcançar o objetivo geral da pesquisa, faz-se necessário atingir os seguintes objetivos específicos: - Identificar o audit report lag por setores e por ano; - Identificar os determinantes do audit report lag; - Relacionar os determinantes do audit report lag com o gerenciamento de resultados. 1.3 Justificativa Nas economias emergentes, a apresentação de demonstrações financeiras auditadas pode assumir maior importância do que nas economias mais desenvolvidas (Francis, Khurana & Pereira, 2003; Fan & Wong, 2005; Choi & Wong, 2007). Nessas áreas do mundo, onde agências de notícias e intermediários financeiros não estão bem desenvolvidos e os órgãos reguladores não são tão eficazes, a garantia fornecida por uma auditoria é uma função importante do desenvolvimento dos mercados de capitais (Abernathy et al., 2017). Portanto, os profissionais de auditoria, a administração da empresa, os usuários das demonstrações contábeis e os normatizadores podem se beneficiar da identificação de determinantes da audit report lag em vários cenários, uma vez que a apresentação do relatório de auditoria é um fator determinante para a apresentação tempestiva das demonstrações financeiras pelas empresas, 17 sendo capazes de compreender suas causas e implicações, bem como adaptar práticas para aumentar as eficiências de auditoria globalmente. Outras razões, ainda, tornam o audit report lag um importante tema de estudo. Primeiro, o ARL é frequentemente entendido como o determinante mais importante da tempestividade da apresentação das demonstrações contábeis (Givoly & Palmon, 1982). Em segundo lugar, os reguladores de valores mobiliários, na maioria dos países do mundo, não permitem que as empresas emitam suas demonstrações financeiras até depois da conclusão de uma auditoria externa. Para esse fim, pesquisas anteriores indicam que as empresas podem experimentar consequências como reações dos investidores e maior assimetria de informação se a divulgação das demonstrações financeiras auditadas for adiada (Bamber, Bamber & Schoderbek, 1993; Krishnan & Yang, 2009; Bronson, Hogan, Johnson & Ramesh, 2011). Terceiro, uma melhor compreensão de quais fatores impulsionam o audit report lag provavelmente fornecerá mais insights sobre a eficiência da auditoria. A compreensão mais clara destes fatores pode permitir que as partes interessadas identifiquem e respondam a fatores que podem ser problemáticos ou prejudiciais ao trabalho de auditoria, cliente ou seus stakeholders (Abernathy, Barnes, Stefaniak & Weisbarth, 2017). No Brasil, a Comissão de Valores Mobiliários (CVM), por meio de seus relatórios semestrais de Supervisão Baseada em Risco, divulga informações sobre a não prestação ou atraso na entrega das informações periódicas pelas companhias. Conforme seu último relatório semestral, de 2017, 66 companhias não entregaram ou atrasaram a divulgação das demonstrações financeiras. Em 2016, esse número foi de 63 companhias, contra 78 em 2015. Esses números podem ser considerados significativos, uma vez que no Brasil tem-se apenas 344 empresas listadas na B3. Considerando que o audit report lag é um dos fatores apontados na literatura que mais influenciam o momento de entrega dos relatórios financeiros, essa área de estudo se torna relevante. Em tempos recentes, na denominada Operação Lava Jato, a reputação das empresas de auditoria foi colocada em xeque, uma vez que uma grande empresa de auditoria não apontou problemas nos balanços da Petrobrás, grande estatal do petróleo brasileiro e envolvida nos escândalos de corrupção. Jornais de grande circulação no Brasil contestaram as informações da auditoria e a Revista Exame chegou a publicar em março de 2015, em seu sítio eletrônico, uma matéria 18 intitulada “Escândalo da Petrobras põe os auditores na berlinda”, avaliando se seria mesmo responsabilidade das empresas de auditoria identificar tais práticas ilícitas. Por último, as pesquisas nacionais e internacionais têm se concentrado basicamente em avaliar a qualidade dos lucros e sua relação com o tamanho da empresa de auditoria independente e algumas outras características de auditoria (DeFond & Subramanyam, 1998; Almeida & Almeida, 2009; Silva et al., 2016), sendo o audit report lag uma área pouco estudada em relação à qualidade da informação contábil. Assim, avaliar a qualidade da informação contábil em relação a atributos de auditoria torna-se relevante no contexto nacional. 19 2 REVISÃO DA LITERATURA Neste capítulo são apresentadas e discutidas as literaturas nacionais e internacionais que tratam sobre os temas estudados. 2.1 Relevância da Auditoria independente A auditoria é importante para o desenvolvimento econômico de uma empresa, do governo e para a prestação de informações a usuários internos e externos. Segundo Sunder e Cyert (1997), a auditoria contribui para a empresa com a verificação dos sistemas contábeis e reduz a assimetria informacional através do exame e da validação das informações contábeis reportadas. Para Ruddock, Taylor e Taylor (2006), os auditores podem adicionar valor às demonstrações financeiras pela redução da probabilidade de má representação deliberada da informação contábil. Segundo Braunbeck (2010), em períodos recentes, é possível identificar dois movimentos regulatórios da atividade da auditoria independente no Brasil, que ocorreram, em certa medida, como uma resposta ao cenário que se apresentava à época. O primeiro deles, protagonizado pelo Banco Central do Brasil (BACEN), ocorreu em 1996, quando foram editadas duas medidas importantes no âmbito das auditorias independentes de instituições financeiras. A primeira delas foi a Medida Provisória n. 1.334, de 12 de março, que dispôs sobre a responsabilidade dos auditores independentes de instituições financeiras, definindo que responderão administrativamente, perante ao Bacen, pelos atos praticados ou omissões incorridas no desempenho das atividades de auditoria de instituições financeiras e demais instituições autorizadas a funcionar pelo Banco Central do Brasil. A segunda medida, de 29 de março desse mesmo ano, instituiu o chamado rodízio dos auditores independentes de instituições financeiras sob supervisão do Bacen. Conforme o artigo 3º dessa Resolução, as instituições financeiras deveriam, a partir de 1º de janeiro de 1997, proceder à substituição do auditor independente contratado após decorridos, no máximo, quatro anos, podendo regressar um auditor substituído em prazos não inferiores a 3 anos após sua substituição. O segundo movimento regulatório relevante no contexto da auditoria independente no Brasil ocorreu em 1999 no âmbito das entidades sujeitas à regulação da Comissão de Valores 20 Mobiliários (CVM). Em 14 de maio de 1999, a CVM editou sua Instrução CVM n. 308, na qual foram introduzidas diversas modificações na regulação da atividade dos auditores independentes (pessoa física ou jurídica) atuantes no âmbito da CVM. Dentre as determinações de referida Instrução, destacam-se, na figura 1, as que tiveram maior impacto no exercício profissional dos auditores independentes de empresas participantes do mercado de valores mobiliários. Todavia, embora nem sempre estejam explícitas na instrução CVM n. 308/1999 e nas Resoluções do Banco Central do Brasil as motivações para as medidas adotadas, é possível inferir que residam na busca por esses órgãos reguladores pela credibilidade dos usuários de demonstrações contábeis nas auditorias independentes, o que, intuitivamente, significa uma preocupação no sentido da melhoria da qualidade das auditorias e da qualidade das demonstrações financeiras (Braunbeck, 2010). Figura 1 – Modificações da Instrução CVM n. 308/1999 Artigo da Instrução CVM Descrição Artigo 23 Restrição ao auditor independente e pessoas físicas e jurídicas a ele ligadas à prestação de serviços de consultoria que possam caracterizar a perda de sua objetividade e independência. Uma lista não exaustiva de exemplos de tipos de serviços conflitantes inclui assessoria à reestruturação organizacional, avaliação de empresas e planejamento tributário, dentre outros. Artigo 30 Exigência de exame de qualificação técnica prévio à habilitação do auditor independente para o exercício da atividade de auditoria de demonstrações contábeis para todas as entidades integrantes do mercado de valores mobiliários. Artigo 31 Rotação obrigatória do auditor independente que prestar serviços de auditoria para um mesmo cliente por cinco anos consecutivos, exigindo-se intervalo mínimo de três anos para sua eventual recontratação. Artigo 33 Exigência de revisão externa do sistema de controle de qualidade do auditor independente a ser realizada por pares (peer review) a cada quatro anos. Artigo 34 Exigência de implementação e manutenção de programa de educação continuada dos auditores independentes (sócios e demais componentes do quadro funcional). Fonte: Braunbeck (2010) - baseado na Instrução CVM n. 308/1999 Também foi adotado o rodízio obrigatório dos auditores independentes (firmas ou pessoas físicas) que, como já mencionado, foi instituído pelo Bacen em 1996 e que, de igual parte, passou a ser exigida pela CVM às entidades abertas em 1999. Os motivos para sua adoção estão relacionados às ameaças à independência dos auditores no contexto de sua atuação profissional, sugerindo que a independência do auditor se deteriora ao longo do tempo e em função, principalmente, do convívio prolongado com a empresa auditada (Braunbeck, 2010). 21 Esse papel do auditor independente é materializado mediante a emissão do relatório dos auditores independentes, que deve conter uma opinião sobre as demonstrações contábeis de uma entidade em um determinado período. Segundo Braunbeck, 2010, pode-se dizer, então, que a independência é um atributo relevante dentro da qualidade de uma auditoria, visto o papel que desempenha o auditor no contexto da informação contábil. Nesse sentido, Boynton, Johnson e Kell (2002) dizem que a independência é o alicerce da estrutura da profissão do auditor. Assim, ao prestar os serviços de auditoria, os auditores precisam ser independentes de fato e na aparência. Desse modo, não causam incômodo as frequentes imposições de restrições a auditores no tocante à detenção de qualquer interesse financeiro relevante em seus clientes, como ações do capital próprio, títulos de dívida ou mesmo relações comerciais materiais além do contrato de auditoria independente. 2.2 Auditoria Independente no cenário de assimetria e conflito Akerlof (1970) diz que a assimetria de informações pode ser caracterizada como a situação na qual as partes de uma transação não possuem toda a informação necessária para averiguar se os termos do arranjo que está sendo proposto são comumente aceitáveis e serão implementados, bem como para avaliar o desempenho individual dos envolvidos. Neste sentido, Kirch, Lima e Terra (2012) salientam que, com o intuito de mitigar os problemas oriundos da existência de assimetrias informacionais no mercado de capitais e, dessa forma, permitir seu melhor funcionamento, criaram-se mecanismos (externos e internos) para incentivar a divulgação de informações privadas por parte das companhias e para permitir um monitoramento mais efetivo dos atos dos seus gestores por parte dos demais stakeholders (partes interessadas). Ainda segundo estes autores, entre estes mecanismos destaca-se o disclosure obrigatório, isto é, a divulgação do conjunto mínimo de informações exigido pela legislação pertinente e pelos órgãos reguladores competentes. Essa divulgação permite que as companhias e suas partes relacionadas avaliem o desempenho obtido durante o período e façam projeções de fluxos de caixa. Como consequência da redução da assimetria, ocorrem impactos sobre o preço dos títulos das companhias (Lambert, Leuz & Verrechia, 2007; Portugal 2012) Entretanto, apenas divulgar as informações não se mostra um mecanismo efetivo para a redução das assimetrias informacionais. O momento e o lapso temporal em que as demonstrações de 22 uma companhia são divulgadas se tornam essenciais para tal redução e vêm sendo chamados na literatura de tempestividade, defasagem, timing e timeliness das informações contábeis. É possível relacionar a tempestividade ao conceito de relevância da informação, conforme estabelecido pelo International Accounting Standard Board (IASB), que diz que para ser relevante, a informação deve ser capaz de fazer diferença nas decisões tomadas pelos usuários (IASB, 2010). Ou seja, para que uma informação seja relevante, ela deve ser tempestiva. Assim, conforme preconiza Owusu-Ansah (2000), o disclosure das demonstrações financeiras aliado à tempestividade pode ser visto como uma forma de reduzir a assimetria de informações, evitando que se espalhe boatos sobre as empresas, sobre a saúde e o desempenho financeiro, sendo um mecanismo para conter vazamentos de informações e rumores nos mercados de capitais emergentes. Assim, é possível concluir que divulgação tempestiva de informações é capaz de auxiliar todo o processo de tomada de decisões de gestores e demais usuários e que reduzirá o grau de assimetria de informações. Ratificando as conclusões sobre a tempestividade da informação, os estudiosos da Teoria da Contabilidade Hendriksen e Van Breda (1999), dizem que uma das características da informação relevante é quando está disponível a tempo de influenciar as decisões de um indivíduo. Ainda segundo estes autores, a oportunidade da informação é uma restrição importante à publicação de demonstrações financeiras onde a acumulação, sintetização e publicação de informações contábeis devem ocorrer com a maior rapidez possível para garantir a disponibilização de dados atualizados aos usuários. Na mesma linha, McGee (2007) destaca que uma medida de transparência e qualidade dos relatórios financeiros é a tempestividade. Portugal, Barcellos, Costa Júnior e Laurence (2014) salientam que um estudo que marcou época na pesquisa empírica na área contábil foi o de Beaver (1968), que já dizia sobre a importância da tempestividade das informações contábeis ao apontar que investidores tendem a atrasar suas negociações no mercado e todas as demais decisões correlatas até que as demonstrações contábeis sejam divulgadas. De acordo com o Pronunciamento Conceitual Básico (CPC - R1 - 2011), as características qualitativas de melhoria menos críticas, mas ainda assim altamente desejáveis (enhancing qualitative characteristics) são a comparabilidade, a verificabilidade, a tempestividade e a compreensibilidade. O referido Pronunciamento Conceitual Básico (CPC - R1 - 2011) afirma 23 que tempestividade significa ter informação disponível para tomadores de decisão a tempo de poder influenciá-los em suas decisões. Outro fator importante na questão da comunicação tempestiva, conforme apresentado por Sá (2014) é que esta afeta os órgãos reguladores, uma vez que eles precisam desempenhar um papel no sentido de garantir informações financeiras com atrasos menores. Desta maneira, explorar os determinantes da comunicação tempestiva ajudaria os reguladores de mercados emergentes de capitais na formulação de novas políticas para melhorar a eficiência de alocação de seus mercados. Sá (2014) acrescenta que a demora sem fundamentos na liberação de demonstrações financeiras aumenta a incerteza associada às decisões de investimento e o aumento no atraso reduz o conteúdo da informação e a sua relevância. Acrescenta ainda que, as entidades devem equilibrar os benefícios relacionados à tempestividade dos relatórios e à confiabilidade das informações prestadas nas demonstrações financeiras, pois para fornecer informações em tempo hábil, pode acontecer de a empresa expor as informações antes que todos os aspectos de uma transação ou evento sejam conhecidos, prejudicando assim a confiabilidade. Por outro lado, se o relatório for adiado até que todos os aspectos sejam conhecidos, a informação pode ser altamente confiável, mas de pouca utilidade para os usuários que tiveram de tomar decisões nesse intervalo de tempo. Portugal, Costa Júnior e Laurence (2014) dizem que a relevância das demonstrações contábeis está inversamente relacionada à defasagem das respectivas divulgações, de maneira que quanto maiores as defasagens, maiores as chances de as informações contidas nas demonstrações serem antecipadas por outras fontes, sendo, por conseguinte, substituídas. Os autores concluem que maiores lapsos entre o fim do exercício e a divulgação das respectivas informações contábeis favorecem a ação de insiders. Desta forma, gestores possuem o compromisso de divulgar, rapidamente, informações privadas, boas ou más. Tais divulgações se fazem necessárias não apenas para reduzir a assimetria informacional, como também para reduzir potencialmente o custo de capital (Diamond, 1985; Verrechia, 2001; Kothari, Shu & Wysocki, 2009). Braunbeck (2010) diz que, mais especificamente em relação à auditoria, Watts e Zimmerman (1983) foram os primeiros a buscar explicar e prever a prática de auditoria tomando como base o referencial da teoria da firma, e 24 que uma auditoria reduzirá os custos de agência se o mercado perceber o auditor como independente. 2.3 Audit report lag e evidências na literatura O termo audit report lag (ARL) é definido como o período de tempo do final do ano fiscal de uma empresa até a data do relatório do auditor (Ashton, Willingham & Elliot, 1987). É tida como uma medida importante em todo o mundo e tem sido uma área de interesse de longa data para investidores, gerentes, reguladores, auditores e acadêmicos (Krishnan & Yang, 2009; IASB, 2010; Abernathy et al., 2014). Além disso, o efeito do atraso do relatório de auditoria nas decisões dos investidores motivou inúmeros pesquisadores a investigar os fatores que afetam esse atraso. O valor informativo das demonstrações financeiras auditadas diminui proporcionalmente à medida que o número de dias necessários para obter as assinaturas do relatório de auditoria aumenta, porque os usuários buscarão informações de recursos alternativos (Moghaddam, Shakeri, Amani & Kakhki, 2014). As primeiras pesquisas sobre os determinantes do ARL investigaram as características da empresa que influenciaram o tempo de publicação do relatório anual. Um fator específico da empresa que se mostrou consistentemente associado ao audit report lag é o tamanho da empresa. Um dos primeiros estudos a examinar os determinantes da atualidade dos relatórios financeiros foi realizado em um cenário australiano, onde Dyer e McHugh (1975) encontraram uma associação negativa entre o audit report lag e o tamanho da empresa para as empresas australianas. Muitos estudos internacionais apoiaram esses resultados como na Nova Zelândia (Courtis, 1976; Carslaw & Kaplan, 1991), Canadá (Ashton, Graul & Newton, 1989), Hong Kong (Ng & Tai, 1994; Jaggi & Tsui, 1999 ), França (Soltani, 2002) e Espanha (Bonson-Ponte, Escobar Rodriguez & Borrero-Dominguez, 2008). Givoly e Palmon (1982) foram os primeiros a examinar a relação entre audit report lag e tamanho da empresa em um cenário dos Estado Unidos da América (EUA). Consistente com a pesquisa anterior, de Dyer e McHugh (1975), eles descobriram que empresas maiores dos EUA têm audit report lag mais curto. Assim, é possível verificar na literatura vários outros estudos que buscaram identificar os fatores que influenciam o audit report lag nas empresas. No contexto francês, Soltani (2002) 25 destaca que a divulgação das demonstrações contábeis é mais tardia quando o parecer do auditor é do tipo modificado assim como Whittred e Zimmer (1984), na Austrália. Moghaddam et al. (2014) examinaram a relação entre o uso de diretores não executivos e o atraso do relatório de auditoria nas empresas listadas na Bolsa de Valores de Teerã. A amostra deste estudo incluiu 100 empresas listadas na Bolsa de Valores de Teerã durante o período de 2007 a 2012. Não foram encontradas evidências de que a independência da diretoria diminua o atraso do relatório de auditoria das empresas listadas na Bolsa de Teerã. Blankley, Hurtt e MacGregor (2014) investigaram a relação entre as republicações futuras das demonstrações contábeis e o audit report lag. Evidenciaram que, em comparação com as empresas que não realizam o reajuste, as empresas que acabam reformulando suas demonstrações contábeis têm mais atrasos anormais nos relatórios de auditoria. Hsu (2016) estudou os fatores determinantes do audit report lag no contexto chinês, nas empresas listadas nas bolsas de Shanghai e Shenzhen. O resultado mostra que a alavancagem financeira está positivamente associada ao audit report lag, sugerindo que as empresas de auditoria auditam empresas com maior alavancagem financeira mais cuidadosamente para garantir a precisão dos relatórios de auditoria. Este estudo também descobriu que as 4 grandes empresas de auditoria têm uma relação positiva com o atraso do relatório de auditoria. Essa constatação indica que as big four geralmente prestam serviços para grandes empresas e auditam as demonstrações contábeis com mais cautela. Também no contexto chinês Chan, Luo e Mo (2016) salientam que o audit report lag é o determinante mais importante que influencia a tempestividade da divulgação das demonstrações financeiras, uma vez que só depois de apresentado as empresas divulgam as informações ao mercado. Neste estudo, foi explorado os determinantes das defasagens de relatórios de auditoria na China, onde o mercado de auditoria é dominado por auditores que não são big four. Evidenciaram que empresas com longos atrasos de relatórios de auditoria são mais propensas a ter o recebimento de opiniões com ressalva em períodos subsequentes. Há também evidências de que as empresas com relatórios de auditoria extremamente longos tendem a ter mais republicações no ano seguinte. 26 Elijah (2015) também buscou identificar os fatores determinantes do audit report lag. O objetivo do estudo foi examinar os determinantes do ARL no contexto nigeriano, examinando os efeitos dos seguintes fatores: tipo de empresa de auditoria, alavancagem, retorno sobre o capital próprio e tamanho da empresa. De acordo com os objetivos do estudo, a descoberta revela que o tamanho da empresa auditada não tem impacto significativo no atraso da auditoria; o tamanho da firma de auditoria (se é ou não uma big four) tem um impacto significativo no atraso da auditoria e que a alavancagem financeira não tem impacto significativo. Estudo semelhante aos de Elijah (2015), Chan, Luo e Mo (2016) e Hsu (2016) foi o de Vuko e Čular (2014), também objetivando investigar os determinantes do audit report lag. A pesquisa foi realizada em uma amostra de empresas listadas na Croácia, cobrindo um período de quatro anos (de 2008 a 2011). Usando a análise de regressão múltipla, o modelo foi proposto com audit report lag em função das seguintes variáveis explicativas: tipo de firma de auditoria, opinião de auditoria, lucratividade, alavancagem, estoque e contas a receber para ativos totais, valor absoluto dos accruals totais, tamanho da empresa e existência do comitê de auditoria. Os resultados indicaram que a existência do comitê de auditoria e a alavancagem são determinantes estatisticamente significantes do audit report lag na Croácia. Hassan (2016) estudou os determinantes do audit report lag entre as empresas palestinas listadas na Bolsa de Valores da Palestina, testando oito hipóteses usando dados coletados dos relatórios anuais do ano de 2011 para todas as 46 empresas. A análise de regressão múltipla foi realizada para identificar a influência de um conjunto de características da empresa, variáveis de estrutura de propriedade e mecanismos de governança corporativa. O resultado da análise demonstrou que o audit report lag é influenciado pelo tamanho do conselho, pelo tamanho da empresa, pelo status da firma de auditoria, pela complexidade da empresa, pela existência do comitê de auditoria e pela dispersão da propriedade. Al Bhoor e Khamees (2016), em um estudo nas empresas jordanianas examinam a associação entre o tempo de relacionamento entre a empresa de auditoria e a empresa auditada (audit tenure) e o audit report lag. Os dados coletados foram analisados por meio de uma série de técnicas estatísticas básicas, como estática descritiva, correlação e regressão múltipla. O estudo revelou que não há relação significativa entre o atraso do relatório de auditoria e o audit tenure. O concluem que no cenário estudado, onde a rotação de empresas de auditoria não é obrigatória, 27 os formuladores de políticas e os reguladores são encorajados a levar em consideração que adoção da rotação obrigatória do auditor não resultará em um atraso maior no relatório de auditoria. Estudo semelhantes ao de Al Bhoor e Khamees (2016), foi o de Dao e Pham (2014), onde os pesquisadores também procuraram encontrar relações entre o audit tenure e o audit report lag. Assim, incluíram uma variável para medir a especialização da auditoria nos setores específicos da economia. Os autores concluíram que a especialização no setor enfraquece a associação positiva entre audit report lag e o menor tempo de relacionamento entre empresa de auditoria e empresa auditada. Ou seja, se a empresa de auditoria é especializada naquele setor, isso ajuda a diminuir o audit report lag. Outro achado relevante, é que os autores sugerem que pode haver benefícios na constituição de comitês de auditoria, e assim melhorar a pontualidade e, portanto, a qualidade dos relatórios financeiros das empresas. No contexto brasileiro, Pereira e Costa (2011) pesquisaram sobre os determinantes do audit report lag nas empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo entre o período de 1999 a 2008. Os resultados apontaram que a emissão de opinião com ressalva, o tamanho da empresa auditada e o início do processo de migração do para o modelo IFRS estão relacionados com o atraso na emissão dos relatórios dos auditores. Lay, Gonçalves e Cunha (2017) estudaram a relação entre gênero no conselho de administração e no comitê de auditoria com o audit report lag. A amostra da pesquisa compreendeu 75 empresas pertencentes ao índice IBrX 100. As variáveis pesquisadas foram a presença da mulher no conselho de administração e no comitê de auditoria, tamanho do comitê de auditoria, independência do conselho de administração, expertise, tamanho da empresa, endividamento, tamanho da firma de auditoria e honorários de auditoria. Os resultados evidenciaram que a presença da mulher no comitê de auditoria possui associação negativa e significante com o ARL, ou seja, a presença da mulher neste órgão de governança corporativa contribui para a redução do prazo de divulgação do relatório do auditor. Ainda, o tamanho da empresa e a independência do conselho de administração também se mostraram significantes no modelo final em relação ao audit report lag. A presença da mulher no conselho de administração não apresentou significância com o audit report lag. 28 2.4 Gerenciamento de resultados Ainda não existe na academia uma única métrica para medir a qualidade da informação contábil, e pesquisadores envidaram esforços para desenvolver diversos modelos que capturam diferentes propriedades da contabilidade, dentre eles, medidas de gerenciamento de resultados, do grau de conservadorismo, relevância e tempestividade da informação divulgada (Almeida, 2010). Neste sentido, Lopes (2009) destaca que o gerenciamento de resultados está intrinsecamente relacionado com a qualidade dos lucros. O autor destaca que a literatura enfatiza que tais práticas não são uma característica desejável da informação contábil e sua ocorrência deve ser detectada porque afeta a utilidade dos números contábeis como chave nos arranjos de governança corporativa. Ainda, diz que a literatura está crescendo na direção para detectar os incentivos econômicos por trás de tais práticas. Isso se dá pelo fato de que, se os números não são confiáveis para monitorar os gestores, outros mecanismos deverão ser aplicados, uma vez que eles possuem incentivos para manipular os lucros para ocultar uma performance fraca, pagar menos impostos e expropriar os acionistas minoritários. Segundo Almeida (2010), o início dos estudos sobre gerenciamento de resultados data da década de 1940, sendo um tema que ainda incentiva várias discussões e pesquisas por todo o mundo. Healy e Wahlen (1999, p. 368) apresentam a seguinte conceituação para gerenciamento de resultados: O gerenciamento de resultados ocorre quando administradores usam de julgamento nas demonstrações financeiras e na estruturação de transações para alterar as informações reportadas, para tanto deturpar a visão dos stakeholders sobre a realidade econômica de uma firma, quanto para influenciar os resultados contratuais que dependem das informações contábeis reportadas. Oliveira (2016) salienta que as práticas de gerenciamento de resultados podem ser engendradas tanto via estruturação de transações, ou seja, por meio de ações administrativas reais, as quais geram um impacto real nos fluxos de caixa na empresa, quanto por meio de julgamento, ou seja, pela utilização da discricionariedade dos administradores no momento de utilização das normas contábeis em vigor. Uma consideração observada por Oliveira (2016) a respeito desta definição apresentada por Healy e Wahlen (1999) é sobre o objetivo de deturpar a visão de stakeholders, pois nem todas as formas de gerenciamento de resultados são funestas (com o 29 objetivo de enganar o usuário da informação contábil), sendo que existem aquelas benéficas, que sinalizam o verdadeiro valor de longo prazo da empresa, e as neutras, que revelam uma verdade de curto prazo. Outra definição importante é apresentada por Schipper (1989, p.92), que define earnings management como “uma intervenção proposital no processo de elaboração dos relatórios financeiros externos, com a intenção de obter algum ganho ou atingir interesse particular”. Schipper (1989) ressalta ainda que se refere ao processo de divulgação externa, não envolvendo qualquer conceito particular de lucro, ou seja, é baseada em uma visão dos números contábeis como informação e inclui tanto gerenciamento dos componentes do lucro como de informações complementares. Assim, Melo (2015) diz que o gerenciamento pode ocorrer em qualquer parte do processo de divulgação externa, podendo assumir vários formatos. Salienta ainda que gestores racionais provavelmente não engajariam na prática de gerenciamento de resultados na ausência de benefícios esperados, e que esses benefícios requerem que pelo menos alguns usuários da informação contábil-financeira não sejam capazes ou que não estejam dispostos a compreenderem os efeitos do causados por esta prática. Mas por que os gestores se utilizariam destas práticas? Este é outro aspecto importante a ser considerado, a motivação para a prática de gerenciamento de resultados. Oliveira (2016) salienta que a administração de uma empresa somente se utilizará de tais práticas caso exista uma motivação, um porquê ou mesmo uma pressão para influenciar a avaliação do usuário em relação ao cumprimento de contratos formais ou implícitos e ainda os gestores devem a capacidade técnica para utilizar desta prática. Ainda segundo Oliveira (2016), esta capacidade está relacionada com a assimetria informacional existente entre os administradores e usuários das informações, pois não faria sentido gerenciar resultados em um cenário que os usuários tivessem o mesmo nível de informação e conhecimento dos administradores em relação às atividades da empresa. Neste mesmo sentido, Mohanram (2003) acrescenta que as razões para os gestores gerenciarem resultados estão relacionadas ao desempenho da empresa no que tange alguma meta de referência (benchmark) que se deseja alcançar. Para Melo (2015) a qualidade do resultado contábil pode ser vista, então, como uma medida de assimetria da informação, pois a empresa é capaz de influenciar os usuários da informação contábil-financeira em suas decisões, modificando o julgamento dos mesmos sobre a real situação da empresa. 30 Stolowy e Breton (2004) salientam que as práticas de gerenciamento de resultados são conduzidas em consonância com as normas de contabilidade, pois os gestores possuem certa discricionariedade para conduzir a resultados almejados. Neste sentido, Sibim (2017) diz que esta flexibilidade das normas contábeis permite que os gestores escolham diferentes métodos para mensuração, reconhecimento e evidenciação da informação contábil, que se adequem oportunamente às circunstâncias econômicas e expressem os resultados das transações, conforme seus objetivos. Para tanto, é necessário frisar que gerenciamento de resultados e fraude contábil são práticas distintas e merecem a devida conceituação. As fraudes são provenientes do descumprimento da legislação e por isso são consideradas práticas inaceitáveis, com implicações previstas em Lei (Martinez, 2001; Stolowy & Breton, 2004; Sibim, 2017). Assim, o gerenciamento de resultados acontece dentro dos limites das leis e dos princípios contábeis, enquanto fraude é uma manipulação que viola os limites legais e se apresenta como uma prática passível de punições. Melo (2015) diz que em vista da necessidade por parte dos gestores de se atender às expectativas dos usuários externos com a empresa, pode haver motivação ou pressão para gerenciar resultados por meio de fraude nas demonstrações contábil-financeiras. Figura 2 – Fraude e Gerenciamento de resultados Gerenciamento de Resultados Contábeis Práticas de acordo com as Normas/Princípios Contábeis Contabilidade “Conservadora” a) Reconhecimento elevado de provisões; b) Aceleração de despesas de depreciação; c) Reconhecimento de receita apenas quando da cobrança; Contabilidade “Agressiva” a) Evitar ou reduzir o reconhecimento de provisões; b) Reduzir as cotas de depreciação/amortização; c) Reconhecimento de receitas durante a produção; Práticas Aceitáveis Visando reduzir os Fluxos de Caixa a) Retardar Vendas; b) Acelerar gastos com publicidade, treinamento e P&D. c) Aumentar despesas não operacionais (ex. Doações); Visando aumentar os Fluxos de Caixa a) Antecipar ou acelerar as vendas; b) Adiar a realização de despesas com publicidade, treinamento e P&D; c) Aumentar receitas não operacionais (ex. venda de imobilizado); Fraude Contábil Práticas que violam as Normas/Princípios Contábeis a) Registrar vendas fictícias; b) Antecipar (documentalmente) a data de realização das vendas; c) Superestimar o estoque pelo registro de inventário fictício. Práticas Inaceitáveis a) Receber e não efetuar a entrega do produto; b) Não cumprir com os compromissos financeiros; c) Não pagar tributos contabilizados/lançados; Fonte: Adaptado de Melo, 2015. 31 Nessa perspectiva o Conselho Federal de Contabilidade (CFC), por meio da Resolução nº 836/1999, na interpretação técnica da NBC T11 – IT 3, conceitua as fraudes como decorrentes de apropriação indébita, manipulação, falsificação ou alteração de registros ou documentos, a fim de alterar os registros de ativos, passivos e resultados, resultante da aplicação de práticas contábeis indevidas/ilegais ou omissão de transações e fatos econômico-financeiros. As principais diferenças entre gerenciamento de resultados e fraude são apresentadas na figura 2. Assim, Melo (2015) destaca que a definição de gerenciamento divulgada pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM), órgão regulador do mercado de capitais brasileiro, é consistente com o entendimento da prática pela academia. A CVM manifesta sua preocupação com a prática de gerenciamento de resultados contábeis, sendo que o órgão se refere a ela como o julgamento arbitrário no processo de divulgação das demonstrações contábil-financeiras, com objetivo de influenciar ou manipular os números contábeis reportados, ainda que dentro dos limites prescritos pela legislação contábil e fiscal. 2.4.1 Modalidades de Gerenciamento de Resultados Contábeis De acordo com Martinez (2001, p.43), o gerenciamento dos resultados contábeis pode ser categorizado em modalidades, destacando-se entre elas o Target Earnings (alcançar os lucros desejados), o Income Smoothing (reduzir a variabilidade dos lucros) e o Big Bath Accounting (reduzir os lucros atuais em prol de lucros futuros), conforme apresentado na figura 3. Segundo Martinez (2001), o target earnings acontece quando a entidade gerencia resultados para atingir uma meta de referência. A minimização do lucro transfere o resultado para futuros relatórios e a maximização tanto pode esgotar reservas passadas como antecipar resultados futuros. Já o Income Smoothing, também chamado de suavização de resultado, é a modalidade de gerenciamento de resultado que objetiva reduzir a variabilidade dos resultados. Para Melo (2015) é empregado para manter os resultados em determinado nível e evitar sua excessiva flutuação, revelando ao mercado uma imagem de maior estabilidade econômica. 32 Figura 3 – Modalidades de Gerenciamento de Resultados Fonte: Martinez (2001) Continuando, Melo (2015) salienta que existem duas formas de suavização de resultado, a real e a artificial. A real é obtida a partir de decisões de negócio reais que irão afetar os fluxos de caixa das empresas de forma real, tais como: aquisição de matéria-prima, redução de investimentos, entre outros. Já a artificial é obtida a partir de escolhas contábeis, em consonância com as normas de contabilidade, tais como: momento de reconhecimento de receitas e despesas e métodos de depreciação adotados. A terceira forma de Gerenciamento de resultados é conhecida como Take a Bath ou Big Bath Accounting, e utilizada para reduzir lucros correntes em prol de aumentos nos lucros futuros. As empresas gerenciam os seus resultados correntes reduzindo-os, tendo como finalidade obter melhores resultados no futuro com a reversão das práticas adotadas (Melo, 2015). Ronen e Yaari (2008) apresentam esta prática como minimização radical dos resultados reportados, sendo o bem-estar ou função de utilidade do gestor/empresa o seu grande mecanismo impulsionador. Além destas formas, Ronen e Yaari (2008) ainda acrescentam outra forma de gerenciamento de resultados que é chamada pelos autores como a estratégia de “dizer a verdade”. Assim, Melo Earnings Manegement (Sentido amplo) Income Smoothing Target Earnings Big Bath Accounting “Gerenciar” para aumentar (melhorar) ou diminuir (piorar) os resultados contábeis “Gerenciar” para reduzir a variabilidade dos resultados contábeis “Gerenciar” para reduzir o Lucro Corrente de modo a Aumentar o Lucro Futuro 33 (2015) diz que em algumas situações a estratégia de gerenciamento de resultados da empresa será justamente a estratégia de reportar a verdade em suas demonstrações contábil-financeiras, uma vez que isso pode ser capaz de maximizar seus ganhos. Entretanto, Paulo (2007) salienta que, no âmbito do gerenciamento de resultados contábeis, o pesquisador deve ser cauteloso quando da investigação da perspectiva oportunista, pois o gerenciamento pode se caracterizar como uma forma de comunicação de informações dos gestores para o mercado, objetivando melhor previsão sobre o desempenho futuro da empresa. 2.4.2 Detecção de práticas de GR por meio de accruals As escolhas contábeis são feitas durante a elaboração das demonstrações contábeis. O princípio contábil da competência exerce um importante papel nas práticas de gerenciamento de resultados e das possibilidades de seleção de alternativas para mensuração de ativos surgem os accruals (Silva & Fonseca, 2015). Oliveira (2016) salienta sobre a relevância do regime de competência, uma vez que recebimentos e pagamentos de caixa podem ocorrer em um período de tempo muito diferente daquele da transação que originou os respectivos direitos e obrigações, mas que que o regime de competência provê uma informação econômica mais útil. Figura 4 – Cálculo dos accruals totais pela abordagem do fluxo de caixa Fonte: Adaptada de Sibim (2017) Assim, na perspectiva do regime de competência, os accruals proporcionam uma medida agregada das escolhas contábeis, pois ao mensurar o gerenciamento de resultados consideram Accruals Totais Lucro Líquido Fluxo de Caixa Operacional Accruals não Discricionários Accruals Discricionários 34 o conjunto de ações discricionárias possíveis (Watts & Zimmerman, 1986). Healy (1985) e DeFond e Jiambalvo (1994) definem accruals como a diferença entre o lucro líquido e o fluxo de caixa operacional, conforme apresentado na figura 4. Sibim (2017) diz que os accruals não discricionários são aqueles relacionados aos lançamentos contábeis inerentes às atividades empresariais, enquanto os accruals discricionários são os componentes gerenciados de forma artificial a fim de manipular os resultados contábeis que vêm sendo associados na literatura ao gerenciamento de resultados, por resultarem da discricionariedade dos gestores. Chen, Lin e Zhou (2005) acrescentam que, no momento da elaboração de resultados, os accruals dotam os gestores de oportunidades para se engajarem em procedimentos de gerenciamento de resultados contábeis. Assim, Melo (2015) salienta que flexibilidade das normas e práticas contábeis resultantes do regime de competência pode proporcionar aos gestores atitude oportunista para gerenciar os resultados. Entretanto, o gerenciamento de resultados não é diretamente observável (Melo, 2015) e com o objetivo de medi-lo surgiram na literatura alguns modelos, como Jones (1991), Dechow, Sloan e Sweeney (1995) e Kothari, Leone e Wasley (2005) e são baseados nos accruals: a diferença entre o lucro líquido e o fluxo de caixa operacional líquido. Inúmeras pesquisas nacionais e internacionais envolvendo gerenciamento de resultados contábeis (Healy, 1985; Dechow, Sloan & Sweeney, 1995; Kang & Sivaramakrishnan , 1995; Burgstahler & Dichev, 1997; Teoh, Welch & Wong, 1998; Bartov & Mohanram, 2004; Kothari, Leone & Wasley, 2005; Paulo, 2007; Bispo, 2010; Gioielli, Carvalho & Sampaio, 2013; Alhadab, Clacher & Keasey, 2015; Melo, 2015; Oliveira, 2016; Sibim, 2017) consideram os accruals discricionários como proxy do gerenciamento de resultados. O primeiro modelo que buscou identificar os accruals discricionários surgiu na literatura em 1991, elaborado por Jones. Neste modelo, a autora trata os accruals não discricionários (NDA) como uma função de regressão linear da variação de receitas no período (Rec) e do saldo de imobilizado (Imob), conforme descrito na equação 1: ே஽஺೔೟ ஺்೔೟షభ = 𝛽ଵ ଵ ஺்೔೟షభ + 𝛽ଶ ∆ோ௘௖೔೟ ஺்೔೟షభ + 𝛽ଷ ூ௠௢௕೔೟ ஺்೔೟ష + 𝜀௜௧ (1) 35 Oliveira (2016) diz que as variações dos accruals normais circulantes seria explicada pela variação no volume de negócios da firma, expresso na forma da variação das receitas. Concomitantemente, os accruals normais relativos à depreciação e à amortização seriam explicados pelo nível do ativo imobilizado da firma. Cabe salientar que todas as variáveis do modelo são deflacionadas pelo ativo total (AT), com o objetivo de reduzir os riscos de heterocedastícidade entre firmas. Conforme relatado anteriormente, no modelo de Jones (1991), os accruals não discricionários (NDA) são explicados pela variação na receita e imobilizado total. Assim, a parcela de erro do modelo equivale aos accruals que não foram previstos pelas variáveis, os quais são assumidos como accruals discricionários (DA). Neste sentido, tem-se que: ே஽஺೔೟ ஺்೔೟షభ = 𝛽ଵ ଵ ஺்೔೟షభ + 𝛽ଶ ∆ோ௘௖೔೟ ஺்೔೟షభ + 𝛽ଷ ூ௠௢௕೔೟ ஺்೔೟షభ (1a) ஽஺೔೟ ஺்೔೟ష = 𝜀௜௧ (1b) Após a divulgação deste modelo, vários pesquisadores passaram a testá-lo e sugerir modificações. Dentre estes, destaca-se Dechow, Sloan e Sweeney (1995), os quais identificaram uma fraqueza no modelo relacionada ao tratamento da receita. Segundo estes autores, o modelo parte da premissa de que não existe gerenciamento sobre as receitas totais. Neste contexto, os autores sugeriram a utilização apenas de receitas que refletiram em fluxos de caixa no modelo, apuradas com base na variação total da receita menos a variação total do saldo de contas a receber (CR) no período. Este modelo ficou conhecido como modelo de Jones modificado (modified Jones model), e é expresso conforme demonstrado pela equação (2): ்஺೔೟ ஺்೔೟షభ = 𝛽ଵ ଵ ஺்೔೟షభ + 𝛽ଶ (∆ோ௘௖೔೟ି∆஼ோ೔೟) ஺்೔೟షభ + 𝛽ଷ ூ௠௢௕೔೟ ஺்೔೟ష + 𝜀௜௧ (2) Posteriormente, Kothari, Leone e Wasley (2005) propuseram o modelo baseado em desempenho (Performance-Matching Model). Segundo estes autores, os modelos de Jones, bem como o modelo de Jones modificado, geram estimativas exageradas de accruals discricionários quando as firmas experimentam um crescimento extremo em um curto período de tempo. Para atenuar esta fraqueza, os autores incluíram uma medida de desempenho no modelo original, o 36 ROA (retorno sobre os ativos), tanto para o exercício atual quanto para exercício anterior. Para Oliveira (2016) a inclusão do ROA seria então uma medida corretiva para atenuar o efeito do desempenho individual da firma sobre o nível normal de accruals. O modelo concebido com a utilização do ROA no exercício anterior pode ser descrito conforme equação 3: ்஺೔,೟ ஺்೔೟షభ = 𝛽଴ + 𝛽ଵ ൬ ଵ ஺்೔,೟షభ ൰ + 𝛽ଶ ൬ ∆ோ௘௖೔,೟ି∆஼ோ೔,೟ ஺்೔,೟షభ ൰ + 𝛽ଷ ൬ ௉௉ா೔,೟ ஺்೔,೟షభ ൰ + 𝛽ସ൫𝑅𝑂𝐴௜,௧ିଵ൯ + 𝜀௜,௧ (3) Oliveira (2016) ainda salienta que o ROA já é um índice naturalmente deflacionado pelo ativo total da firma, o que torna desnecessária qualquer alteração sobre o mesmo para inclusão na fórmula. Além disso, os autores defendem a inclusão de um intercepto na fórmula, afirmando que a inclusão do mesmo, aliado à inclusão do ROA, reduziu erros de classificação de accruals normais como accruals discricionários, indicando o poder e robustez do modelo proposto no contexto da amostra examinada. 2.5 Estudos empíricos sobre gerenciamento de resultados e auditoria Durante a revisão da literatura sobre os temas de gerenciamento de resultados e auditoria, buscou-se identificar estudos que versam simultaneamente sobre ambos os assuntos. Estudos sobre o impacto do gerenciamento de resultados no audit report lag são escassos, entretanto, sobre outros atributos de auditoria, o tema tem sido bastante estudado. Lobo e Zhou (2005) consideram que as firmas com conteúdo informacional superior ao de suas congêneres possuem incentivos para antecipar a divulgação dos seus relatórios. Neste sentido, Paulo (2012) diz que a celeridade de emissão do relatório de auditoria pode sinalizar algum atributo da qualidade sobre as informações contábeis reportadas pela empresa e que um menor tempo na emissão do relatório de auditoria, sobre as demonstrações contábeis de uma determinada firma auditada em relação à outra, sugere que a primeira possui informações contábeis de melhor qualidade. Assim, é possível inferir que os auditores levam menos tempo para auditar demonstrações contábeis de alta qualidade. Ratificando essa afirmação, em um estudo no Estados Unidos da América, Krishnan e Yang (2009) apresentaram evidências de que a qualidade dos lucros das companhias norte-americanas piora com o aumento do prazo de entrega do relatório por parte do auditor. 37 Um dos estudos precursores sobre qualidade da auditoria foi o apresentado por DeFond e Subramanyam (1998). Utilizando o modelo de Jones (1991), esses autores analisaram o comportamento da porção discricionária de accruals nos anos que antecedem a troca do auditor independente, bem como no primeiro ano posterior a uma troca (voluntária) de auditor. A hipótese subjacente que se construiu, nesse estudo, é que auditores independentes operam como agentes potenciais de contenção à discricionariedade da administração, oferecendo, possivelmente pela primeira vez, a visão de que o gerenciamento de resultados não é resultado apenas de incentivos particulares dos administradores, mas também sofre a influência das preferências e características dos auditores. Os resultados sugerem que auditores em vésperas de substituição tendem a exercer maior pressão por accruals que reduzam o resultado, consistentemente com a hipótese de que auditores se tornam mais conservadores como resultado do risco de litígios. Outra hipótese reforçada é que essa pressão conservadora exercida pelo auditor pode redundar na sua troca (DeFond & Subbramanyam, 1998), ou seja, ser determinante da própria substituição. Myers, Myers e Omer (2003) analisaram a variável de tempo de relacionamento (tenure) como variável de possível influência sobre a qualidade dos lucros. A modelagem se deu pelo modelo de Jones (1991) e encontrou evidências de que relacionamentos mais “longos” entre auditores e auditados produzem menores níveis de accruals discricionários. Utilizando medidas baseadas em variáveis de mercado, Ghosh e Moon (2005) evidenciam que o mercado atribui maior confiança nas demonstrações contábeis de empresas que são auditadas por maior tempo pela mesma empresa de auditoria, levando a um aumento do maior valor de mercado da firma, devido à confiança percebida. Já Hussainey e Walker (2009) apresentaram resultados indicando que as demonstrações contábeis têm maior poder preditivo dos resultados futuros quando são auditadas por uma grande firma de auditoria. Braunbeck (2010) apresenta evidências de que companhias abertas brasileiras mais endividadas (maior monitoramento), bem como auditadas por uma das firmas de auditoria Big Four, têm maior qualidade de auditoria; enquanto que as empresas com maior nível de conflito, entre os acionistas controladores e não controladores, possuem menor qualidade. Neste sentido, Lindberg (2001) afirma que, se as demonstrações contábeis são auditadas por uma empresa com maior reputação, elas são consideradas mais precisas, o que permite às empresas de maior prestígio comandar o setor devido ao valor de mercado de sua opinião. 38 Almeida e Almeida (2009) investigaram a influência das grandes firmas de auditoria presentes no Brasil sobre o gerenciamento de resultados das empresas auditadas, concluindo que empresas auditadas por firmas de auditoria de grande porte (Big-N) apresentam evidência de menor grau de gerenciamento de resultados, sugerindo-se que maior expertise das firmas de auditoria de grande porte propicia melhor qualidade de auditoria, o que se seria evidenciado por um menor grau de gerenciamento de resultados das empresas auditadas por Big-N. Resultados semelhantes aos de Almeida e Almeida (2009) foram os encontrados por Silva, Pletsch, Vargas e Fazolin (2014), com uma amostra de 106 empresas listadas no Segmento Novo Mercado da BM&FBovespa, no período de 2010 a 2012, encontraram evidências que as empresas auditadas por uma big four possuem uma relação negativa com o gerenciamento de resultados. No entanto, outro trabalho identificado na literatura nacional, de Bezerra, Teixeira e Cunha (2014) em uma amostra composta por 329 empresas de capital aberto listadas na BM&FBovespa segregada em dois grupos: 246 empresas auditadas pelas Big Four e 83 empresas não auditadas pelas Big Four, não foram encontradas evidencias significativas de que empresas auditadas por uma grande firma de auditoria apresentem menor nível de gerenciamento de resultados. Os reguladores da contabilidade despendem grande atenção ao período de relacionamento entre o cliente e a auditoria independente. Li (2010, p. 227) considera que uma relação extensa entre o cliente e o auditor cria um nível de excessiva familiaridade, prejudicando a qualidade da auditoria. Acredita-se que a prestação de serviços de auditoria para uma mesma entidade, por um longo período de tempo, pode prejudicar a qualidade do serviço; assim, o rodízio dos auditores reduzirá os conflitos de interesses causados pela relação longínqua entre cliente e auditor. O principal argumento favorável ao rodízio de firmas de auditoria é a de que o novo auditor será mais cético nas informações prestadas pela empresa auditada do que aquele profissional com longos anos de relação com o cliente. Por outro lado, contra o rodízio tem-se o fato de que a qualidade não decorre apenas da independência do auditor, mas também do conhecimento específico sobre o cliente, que se perde quando da mudança da auditoria (Ghosh & Moon, 2005). Li (2010) considera que o rodízio obrigatório da auditoria melhora a qualidade da auditoria, devido à manutenção da independência, e lança ‘novos olhares’ sobre as informações 39 prestadas pela empresa auditada. Nesta perspectiva, surgiram algumas pesquisas relacionadas a este tema. Azevedo (2007) evidenciou que o rodízio das empresas de auditoria diminui o gerenciamento de resultados contábeis. Resultados divergentes aos de Azevedo (2007), foram os de Martínez e Reis (2010), que também estudaram a relação entre o rodízio de auditores no Brasil e o gerenciamento de resultados. Segundo estes autores, o objetivo principal da implantação do rodízio de auditores independentes foi a preservação da independência e ética do auditor externo, e a consequente diminuição das fraudes e dos erros contábeis. Para investigar se o procedimento foi eficaz, através da análise de Companhias Abertas entre 1997 a 2007, com base na metodologia AWCA - Abnormal Working Capital Accruals, foi analisado os efeitos do gerenciamento de resultados decorrentes da troca da empresa de auditoria, enfocando-se, principalmente, o motivo da troca (rodízio obrigatório ou troca espontânea), classificação da empresa de auditoria em Big Four, e o tempo de relacionamento da empresa de auditoria com a empresa auditada. Confirmou-se que com ou sem rodízio de auditores independentes os efeitos decorrentes do gerenciamento de resultado não apresentam diferença significativa na sua essência. Vale salientar que essas empresas de auditoria classificadas como big four possuem práticas de rodízio de profissionais das equipes formalizadas em suas regras internas. Assim, Formigoni. Antunes, Leite e Paulo (2008), baseados na visão dos gestores das empresas brasileiras, concluem que o rodízio de auditores independentes não tem relevância na qualidade e na independência dos serviços prestados de auditoria. Bassetti (2011) demonstra que o rodízio da auditoria não contribui para independência da auditoria nem aumenta a qualidade dos serviços de auditoria. Existem, porém, alguns questionamentos sobre a relação custo-benefício do rodízio, pois esse mecanismo aumenta fortemente o custo de transação dos contratos de auditoria. Li (2010) afirma que uma relação mais duradoura entre auditor-cliente aumenta o monitoramento pelos demais agentes econômicos (reguladores, investidores institucionais etc.), o que leva as empresas auditadas a serem mais conservadoras, reduzindo risco de litígio. Já o estudo de Cunha, Hillesheim, Faveri e Junior (2014) teve como objetivo verificar se características do Comitê de Auditoria refletem no Gerenciamento de Resultados das empresas brasileiras listadas na BM&FBovespa. Foram analisadas 31 empresas em 2010 e 33 empresas 40 no ano de 2011. Os resultados apontam que a maior parte dos Comitês de Auditoria são compostos por até três membros e com até dois membros considerados independentes. No que tange à expertise constatou-se igual distribuição de frequência para empresas com um e dois membros formados na área contábil ou em áreas afins da área financeira, o que totaliza aproximadamente 50% das empresas. Na relação do gerenciamento de resultados e as características do comitê de auditoria, no ano 2010 constatou-se que apenas três variáveis, alavancagem, auditoria e setor contribuíam significativamente para o modelo. Averiguou-se que apenas a variável alavancagem apresentou influência sobre a variável dependente. Já o ano 2011 demonstrou que nenhuma das variáveis independentes estudadas apresentou relação com o gerenciamento de resultados e concluíram que nenhuma das características do Comitê de Auditoria estudadas apresentaram influência sobre o GR. 41 3 ABORDAGEM METODOLÓGICA Este capítulo tem como objetivo apresentar os procedimentos metodológicos foram utilizados neste estudo, compreendendo: (i) caracterização da pesquisa; (ii) delimitação da amostra da pesquisa; (iii) modelagem de dados em painel, (iv) definição das variáveis utilizadas e (v) modelo econométrico utilizado. 3.1 Caracterização da pesquisa De acordo com Theóphilo e Martins (2016), o método científico consiste no conjunto de regras ou procedimentos empregados na investigação e demonstração da verdade. Assim, observa-se que o pesquisador é responsável por seguir um processo formal para realizar suas pesquisas. Dentre as parcelas desse processo, a classificação metodológica constitui uma parte relevante para a melhor compreensão deste estudo. Desta maneira, este estudo utilizou a tipologia descrita por Raupp e Beuren (2006), que classifica a pesquisa quanto: aos objetivos, aos procedimentos e à abordagem do problema. O presente trabalho é classificado como uma pesquisa descritiva, quanto aos seus objetivos, pois, segundo Cervo e Bervian (2002), “[...] procura observar, registrar, analisar e correlacionar fatos e fenômenos sem manipulá-los”. Os estudos descritivos expõem características de determinada população ou de determinado produto. Com isso, este estudo procurou descrever os determinantes audit report lag e as relações de suas características com o gerenciamento de resultados. Quanto aos procedimentos, este trabalho é classificado como uma pesquisa bibliográfica, pois, segundo Lakatos e Marconi (2007), esse tipo de pesquisa consiste no levantamento de toda bibliografia relacionada ao tema em estudo, com o objetivo de apresentar um contato direto do tema descrito com o pesquisador. No caso do presente estudo, é considerado bibliográfica pelo fato de estudar os determinantes do audit report lag e procurar relações entre estes determinantes e o gerenciamento de resultados, a partir de referenciais teóricos extraídos das produções científicas publicadas em teses, dissertações e artigos que auxiliam o desenvolvimento deste trabalho. 42 Por fim, quanto à abordagem do problema, esta pesquisa é qualitativa e quantitativa. Uma pesquisa qualitativa, pois este trabalho analisa, especificamente, os determinantes do audit report lag e sua relação com o gerenciamento de resultados. Raupp e Beuren (2006) explicam que os estudos que utilizam uma metodologia qualitativa podem descrever a complexidade de determinado problema, analisar a interação entre variáveis, compreender e classificar processos dinâmicos vividos por grupos sociais. Para Theóphilo e Martins (2016), na abordagem quantitativa os dados levantados são organizados, sumarizados, caracterizados e interpretados por meio da aplicação de métodos e técnicas estatísticas. 3.2 Delimitação da amostra da pesquisa A amostra utilizada neste estudo foi composta por dados anuais das companhias abertas brasileiras que possuíam ações listadas na B3 (Brasil, Bolsa, Balcão) no período compreendido entre 2010 e 2017. O período de análise das informações se dará a partir de 2010 porque foi o primeiro ano com vigência obrigatória na legislação societária, referente à convergência às normas internacionais, tendo em vista a publicação da Lei 11.638/2007. A fim de se evitar viés na amostra e problemas de especificação na estimação dos modelos, foram excluídas deste trabalho: a. Companhias com dados ausentes necessários à execução da pesquisa; b. As companhias que atuam na atividade financeira, tais como: bancos, seguradoras, previdência privada ou particular, administração de empresas e empreendimentos ou que tenham receitas operacionais exclusivamente oriundas de participações societárias. Essa exclusão é pertinente pelo fato de tais companhias adotarem recomendações adicionais às emitidas pela Comissão de Valores Mobiliários (CVM), atendendo a procedimentos específicos determinados pelo Banco Central. 3.3 Modelagem de dados em painel O presente estudo utilizou a técnica de análise de dados em painel para investigar a relação entre o audit report lag com o gerenciamento de resultados contábeis e com as demais variáveis identificadas na literatura. Esse método permite a estimação de regressões considerando-se várias entidades (cross-sectional) ao longo de um determinado período de tempo (séries 43 temporais). Segundo Hsiao (2014), dentre as vantagens oferecidas pela técnica de dados em painel, encontram-se as possibilidades de controle da heterogeneidade presente nas entidades, e de uso de mais observações, aumentando-se o número de graus de liberdade e reduzindo-se a multicolinearidade entre as variáveis explicativas do modelo. 3.4 Definição das variáveis utilizadas a. Audit Report Lag (AUDITLAGi,t) A variável AUDITLAGi,t é a variável dependente no modelo de regressão com dados em painel. Conforme descrito nas seções anteriores deste trabalho, o audit report lag pode ser entendimento como o tempo em dias que o auditor leva para apresentar o relatório de auditoria sobre uma firma. Desta maneira, a variável AUDITLAG i,t representa o tempo de emissão do relatório de auditoria, sendo mensurada através do número de dias entre o final do ano calendário da empresa e a data de assinatura do relatório (Ashton, Willingham & Elliot, 1987; Bamber, Bamber & Schoderbek, 1993; Paulo, 2013; Sultana, Singh, der Zahn & Mitchell, 2015; Bhoor & Khamees, 2016; Abernathy at al., 2017). A data de emissão do parecer será coletada nas demonstrações contábeis apresentadas pelas empresas à CVM. b. Gerenciamento de Resultados (DAi,t) O modelo adotado neste estudo para mensuração de gerenciamento de resultado utilizou como proxy os accruals discricionários (DA), tendo em vista que esses são os componentes manipulados de forma artificial para gerenciar os resultados contábeis. Os accruals discricionários (DA) serão mensurados por meio da diferença entre os Accruals Totais (TA) e os Accruals não Discricionários (NDA). A metodologia de Jones (1991) foi considerada por Dechow et al. (1995), dentre outras metodologias, como sendo a mais eficiente para a estimação de gerenciamento de resultados. Após a publicação do trabalho de Jones (1991), alguns estudos surgiram com a finalidade de apoiar, adaptar o modelo para que ele gerasse estimações mais precisas. Segundo Kothari et al. (2005), quando o método utilizado para mensurar os accruals discricionários se relaciona à performance, então a estimação pode estar enviesada para a rejeição da hipótese nula de que 44 não há manipulação contábil. O estudo de Dechow et al. (1995) também indica que esse viés pode ocorrer em empresas cujo desempenho financeiro seja muito alto. Deste modo, Kothari et al. (2005) sugerem que seja feito um ajuste dos accruals discricionários pelos accruals discricionários médios de um portfólio ajustado pelo retorno sobre ativo (ROA) e indústria (Santos e Carvalho, 2010). Assim, é incluindo um intercepto e a variável ROA, corrente ou defasado, com a finalidade de especificar a performance da entidade. As alterações sugeridas por Kothari et al. (2005) no modelo de Jones (1991) serão adotadas neste estudo, conforme equações 4, 5, 6 e 7: 𝑇𝐴௜,௧ = ௅௅೔,೟ ஺೔,೟షభ − ி஼ை೔,೟ ஺೔,೟షభ (4) 𝑁𝐷𝐴௜,௧ = 𝛼ଵ + 𝛽ଵ ൬ ଵ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽ଶ ൬ ∆ோ೔,೟ି∆஼ோ೔,೟ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽ଷ ൬ ௉௉ா೔,೟ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽ସ൫𝑅𝑂𝐴௜,௧ିଵ൯ (5) 𝑇𝐴௜,௧ = 𝛼ොଵ + 𝛽መଵ ൬ ଵ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽መଶ ൬ ∆ோ೔,೟ି∆஼ோ೔,೟ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽መଷ ൬ ௉௉ா೔,೟ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽መସ൫𝑅𝑂𝐴௜,௧ିଵ൯ + 𝜀௜,௧ (6) 𝐷𝐴௜,௧ = 𝑇𝐴௜,௧ − 𝑁𝐷𝐴௜,௧ (7) Onde, TA i,t = accruals totais da empresa i no período t; LL i,t = lucro líquido da empresa i no final do período t, ponderados pelos ativos totais no final do período t-1; FCO i,t = fluxo de caixa operacional da empresa i no final do período t, ponderados pelos ativos totais no final do período t-1; NDA i,t = accruals não discricionários da empresa i no período t; DA i,t = accruals discricionários da empresa i no período t; A i,t - 1 = ativos totais da empresa i no final do período t-1. ΔR i,t = variação das receitas líquidas da empresa i do período t-1 para o período t, ponderada pelos ativos totais no final do período t-1; 45 ΔCR i,t = variação das contas a receber da empresa i do período t-1 para o período t, ponderada pelos ativos totais no final do período t-1; PPE i,t = saldos das contas do ativo imobilizado (bruto) e intangível da empresa i no final do período t, ponderados pelos ativos totais no final do período t-1; ROA i,t - 1 = retorno sobre o ativo da empresa i do período t-1; Segundo Sibim (2017) é importante ressaltar que a variável PPE apresenta algumas particularidades. Em função da adoção das Interpretações e Orientações Técnicas e Contábeis (ICPC) 01 (R1) em 2009, as empresas classificadas como de utilidade pública foram orientadas a reclassificarem seus ativos imobilizados, relacionados aos contratos de concessão. Assim, os Ativos Imobilizados foram reclassificados em Intangível. Essa reclassificação fez com que a maior parte das empresas de utilidade pública não apresentasse saldo no imobilizado. Por este motivo e considerando que os saldos das despesas com amortização compõem o cálculo dos accruals totais, é necessário incluir a variável intangível no cálculo dos accruals não discricionários, fornecendo uma melhor captação dos accruals discricionários. Ainda segundo Sibim (2017), a inclusão do intangível segue a lógica do imobilizado, onde os accruals discricionários são geridos por meio da depreciação, assim também, é possível manipular os accruals da amortização. Essa inclusão é oportuna, pois Dechow et al. (1995) consideraram as despesas com depreciação e amortização no cálculo dos accruals totais, e os valores evidenciados nas Demonstrações dos Fluxos de Caixa englobam também as despesas com depreciação e amortização. Os accruals discricionários descritos na equação 7 são os resíduos da regressão. Quanto maior for a distância do resíduo de zero (positiva ou negativamente), maior será o nível de gerenciamento de resultados. Os resíduos negativos representam uma contabilidade conservadora, sugerindo que as entidades buscaram reduzir o lucro reportado, enquanto que os positivos são caracterizados por uma contabilidade agressiva, indicando que o propósito do gerenciamento era elevar o lucro reportado (Martinez, 2001). No entanto, neste estudo foi utilizado o módulo do resultado dos accruals discricionários, uma vez que, neste trabalho, não se torna relevante se a empresa está gerenciando seu resultado para baixo ou para cima. Desta maneira, surge a primeira hipótese deste estudo: 46 Hipótese 1: Os níveis de accruals discricionários apresentam relação positiva com o audit report lag. É evidenciado na literatura que quanto maior o tempo de emissão do relatório do auditor, pior a qualidade das informações contábeis (Krishnan & Yang, 2009; Paulo, 2012). Assim, é possível inferir que os auditores gastariam mais tempo para auditar demonstrações que apresentem evidências de maiores níveis de gerenciamento de resultados. Desta forma, é esperado um sinal positivo para esta variável. Vuko e Čular (2014) dizem que o nível de accruals também é usado como um indicador do risco inerente à auditoria, pois os accruals têm um risco maior de erro e exigem mais esforço para conclusão da auditoria. Acrescentam ainda que as auditorias nas empresas que possuem elevado nível de accruals apresentam mais incerteza do que as auditorias de empresas com baixos níveis de accruals, devido ao potencial erro de estimativa. c. Tamanho da firma de auditoria independente (BIGFOUR i,t) Pesquisas relacionadas à auditoria têm utilizado como proxy para tamanho o fato da empresa ser ou não uma das quatro maiores firmas de auditoria do mundo, as chamadas big four, onde estão incluídas PricewaterhouseCoopers, Deloitte Touche Tohmatsu, KPMG e Ernst & Young (Iman, Ahmed & Khan, 2001; Ahmed 2003; Leventis, Weetman & Caramanis, 2005; Owusu- Ansah & Leventis, 2006; Braunbeck, 2010; McGee & Yuan, 2008; Paulo, 2012; Sá, 2015; Santana et al., 2016; Hsu, 2016). Assim, caso a auditoria seja realizada por uma das firmas big four, a variável BIGFOUR i,t assume valor 1, caso contrário 0. Hipótese 2: O tamanho da firma de auditoria apresenta uma relação positiva com o audit report lag. Estudos recentes como os de Hsu (2016) e Elijah (2015) evidenciaram que as quatro grandes empresas de auditoria têm uma relação positiva com o atraso do relatório de auditoria. Segundo os autores, essa constatação indica que as big four geralmente prestam serviços para grandes empresas e auditam as demonstrações contábeis com mais cautela. É esperando um sinal positivo para esta hipótese. d. Tipo do parecer de auditoria (PARECER i,t) 47 Estudos mostram que o tipo de parecer emitido pelo auditor influencia o tempo de apresentação das demonstrações financeiras (Owusu-Ansah & Leventis, 2006; Turel, 2010, Gajevszky, 2013; Moradi, Salehi & Soleymani, 2013; Rahmawat, 2013). Assim, será adotada a variável RESSALVA i,t, que assumirá valor 1 caso as demonstrações tenham algum tipo de ressalva dos auditores, e 0 caso contrário. Assim, formulou-se a terceira hipótese: Hipótese 3: Ressalva no relatório de auditoria apresenta relação positiva com o audit report lag. Chan, Luo e Mo (2016) evidenciaram que empresas com longo audit report lag são mais propensas a terem algum tipo de ressalva no relatório do auditor, assim como Pereira e Costa (2012) e Whittred e Zimmer (1984). Martins, Diniz e Miranda (2018) dizem que o parecer é “limpo”, quando consta uma opinião não modificada, ou parecer com ressalva, quando consta: opinião com ressalva, opinião adversa ou abstenção de opinião. e. Comitê de Auditoria (COMAUDIT i,t) Koch, Weber e Wüstemann (2011), consideram que a decisão das relações contratuais da auditoria independente com o comitê de auditoria pode contribuir para a independência da auditoria e também com o audit report lag (Sultana et al., 2015; Lay, Gonçalves & Cunha, 2017). Assim, caso a empresa auditada possua comitê de auditoria dentro da sua estrutura de governança, a variável COMAUDIT i,t assume valor 1 e 0 caso contrário. A quarta hipótese formulada é a seguinte: Hipótese 4: Possuir comitê de auditoria em sua estrutura apresenta uma relação negativa com o audit report lag. Conforme Vuko e Čular (2014) e Hassan (2016), nas empresas que possuem comitê de auditoria, o prazo do relatório do auditor independente é menor. Uma vez que cabe ao comitê de auditoria atuar como um órgão de supervisão da gestão e dos processos internos, sua atividade auxilia nos trabalhos dos auditores, fazendo com que sejam mais ágeis na conclusão. O Comitê de Auditoria é importante para assegurar o equilíbrio, a integridade e a transparência 48 das informações financeiras publicadas aos investidores. Assim, é esperado um sinal negativo nesta variável. f. Prestação de serviços de não auditoria (NAOAUDITi,t) Para indicar se a empresa de auditoria prestou outros serviços ao cliente, além dos serviços de auditoria propriamente ditos, foi criada a variável NAOAUDITi,t, que assume valor 1 quando, naquele ano, ocorreram tais serviços e valor 0, caso contrário (Chung & Kallapur, 2003; Francis & Ken, 2006; Paulo, 2012). A informação sobre a prestação ou não de outros serviços ao cliente foi obtida através das informações disponíveis no sítio da CVM. Hipótese 5: a prestação de serviços de não auditoria possui relação negativa com o audit report lag. Parte-se da premissa de que com o a prestação de outros serviços, as firmas de tenham acesso antecipado as demonstrações dos seus clientes, e assim conseguem finalizar os serviços de auditoria em prazos mais curtos tempo. Assim, é esperado um sinal negativo para esta variável. g. Tempo de prestação de serviços de auditoria ao cliente (AUDTENURE i,t) Com base em trabalhos encontrados na literatura nacional e internacional sobre o tema (Johnson, Khurana & Reynolds, 2002; Jenkins & Velury, 2008; Li, 2010; Chi, Douthett Jr. & Lisic, 2012; Dao & Pham, 2014; Bhoor & Khamees, 2016) foi utilizada como proxy para o tempo de prestação de serviços ao cliente (AUDTENURE i,t), a quantidade de anos consecutivos em que a auditoria é realizada pela mesma empresa. Hipótese 6: O tempo de prestação de serviço da firma de auditoria possui relação negativa com o audit report lag. Assim como na hipótese 5, com maior tempo de prestação de serviços, as firmas de auditoria passam a conhecer melhor as demonstrações dos seus clientes, e assim conseguem finalizar os serviços em menos tempo. Assim, é esperado um sinal negativo para esta variável. h. Variáveis de controle 49 Os estudos sobre auditoria utilizam algumas variáveis para minimizar os efeitos da endogeneidade sobre os resultados de suas pesquisas (Lennox, Francis & Wang, 2012; Paulo, 2012). Nesta pesquisa serão utilizadas as seguintes variáveis: - Logaritmo do ativo total da empresa (LnATV i,t): Escobar Rodriguez e Borrero-Dominguez (2008) na Espanha, de Krishnan e Yang (2009), nos Estados Unidos, e o de Pereira e Costa (2011), no Brasil, evidenciaram que o tamanho da firma de auditoria possui relação negativa com o audit report lag. - Alavancagem da firma auditada (Alavi,t): Hsu (2016) evidenciou que a alavancagem financeira está positivamente associada ao audit report lag. Assim, o autor concluiu que as empresas de auditoria auditam empresas com maior alavancagem financeira mais cuidadosamente para garantir a precisão dos relatórios de auditoria. Na Figura 5 é apresentada o desenho da pesquisa: Figura 5: Desenho da pesquisa Variável dependente Variável Independente Variável Conceitual Variável Operacional Demais Variáveis Independentes Fonte: elaborada pelo autor Audit report lag Gerenciamento de Resultados Dias até a assinatura do relatório de auditoria Accruals Discricionários (Kothari et al., 2005) Comitê de auditoria, ressalva no parecer do auditor, tamanho da empresa auditada, serviços de não auditoria, alavancagem financeira, tempo de prestação dos serviços de auditoria, tamanho da firma de auditoria. 50 3.5 Modelo econométrico utilizado Foi adotado o modelo econométrico descrito na equação 8 para verificar a relação entre audit report lag e gerenciamento de resultados nas companhias listadas na B3. AUDITLAG i,t = β0 + β1 DA i,t + β2 COMAUDIT i,t + β3 NAOAUDIT i,t + β4 RESSALVA i,t + β5 AUDTENURE i,t + β6 BIGFOUR i,t + β7 LnATi,t + β8 Alav i,t + (8) Onde, DA i,t representa o nível de accruals discricionários da empresa i no momento t; COMAUDIT i,t indica se a empresa i possui comitê de auditoria no momento t; NAOAUDIT i,t indica se empresa i contratou serviços não relacionados à auditoria no momento t; RESSALVA i,t indica se o relatório de auditoria na empresa i foi do tipo modificado no momento t; AUDTENURE i,t indica o tempo, em anos, em que a empresa i é auditada por uma mesma firma no momento t; BIGFOUR i,t indica se a empresa i é auditada por uma das 4 maiores firmas de auditoria do mundo, no momento t; LnAT i,t é logaritmo do ativo total da empresa i no momento t; Alav i,t representa a alavancagem financeira da empresa i no momento t. Na Figura 6 é apresentado o resumo das variáveis do modelo: Figura 6 - Variáveis do modelo Variável / nome Mensuração Coleta Gerenciamento de resultados (DA) (+) Nível de accruals discricionários da empresa estimados pelo modelo de Kothari et al. (2005) (Krishnan & Yang, 2009; Paulo, 2012). Dados coletados no Economática e estimados pelo modelo de Kothari et al. (2005) Tamanho da firma de auditoria independente / BIGFOUR (+) Dummy que assume 1 caso a companhia tenha sido auditada por ema empresa Big Four e 0 (zero) caso contrário (Elijah, 2015; Hsu, 2016). Sítio da CVM Comitê de Auditoria / COMAUDIT (-) Dummy que assume 1 caso a empresa possua em sua estrutura comitê de auditoria e 0 caso contrário (Vuko & Čular, 2014; Hassan, 2016). Sítio da CVM 51 Parecer sem ressalva / PARECER (+) Dummy que assume 1 se o relatório de auditoria não contenha ressalva, 0 (zero) caso contrário (Pereira & Costa, 2011; Chan, Luo & Mo, 2016). Sítio da CVM Prestação de serviços de não auditoria / NAOAUDIT (-) Dummy que assume 1 se a firma de auditoria prestou outros serviços para a empresa, 0 (zero) caso contrário (Paulo, 2012). Sítio da CVM Tempo de prestação de serviços de auditoria ao cliente / TENURE (-) Quantidade de anos consecutivos que uma empresa prestou serviços de auditoria a companhia (Dao & Pham, 2014; Bhoor & Khamees, 2016). Sítio da CVM Alavancagem da firma auditada / Alav (+) Alavancagem financeira da empresa (Hsu; 2016). Economática Tamanho da empresa / LnAtv (-) Logaritmo do Ativo Total ao final do exercício (Escobar Rodriguez e Borrero-Dominguez, 2008; Krishnan & Yang, 2009; Pereira & Costa, 2011). Economática Fonte: elaborada pelo autor Como trata-se de observação de várias empresas ao longo dos anos, os dados são classificados como um painel. Os dados em painel possuem a dimensão tanto de séries temporais quanto de dados transversais (Brooks, 2008). Na utilização de dados em painel, foi necessário escolher o modelo mais adequado: modelo de efeito fixo ou de efeito aleatório. Dessa forma, os seguintes testes foram aplicados para a definição do modelo mais adequado a ser utilizado, segundo Gujarati (2012):  Teste de Chow: utilizado para a escolha entre pooled e efeitos fixos. Realizado para a comprovação de quebra numa tendência estável de série histórica estatística. A rejeição da hipótese nula indica que o modelo de efeitos fixos é o mais adequado.  Teste de Breusch-Pagan: utilizado para a escolha entre pooled e efeitos aleatórios. A hipótese nula do teste indica que a variância do erro de unidade específica é zero. A rejeição da hipótese nula indica que o modelo de efeitos aleatórios é o mais adequado.  Teste de Hausman: é usado para definir qual dos dois modelos, entre o de efeitos fixos e o de efeitos aleatórios, é mais adequado. Dessa forma, se a hipótese nula for rejeitada, a conclusão é de que o modelo de efeitos aleatórios não é adequado e que pode ser melhor o modelo de efeitos fixos, caso em que as inferências estatísticas serão condicionadas ao termo de erro na amostra. 52 4 DESCRIÇÃO E ANÁLISE DE RESULTADOS Esta seção destina-se a apresentação e discussão dos resultados alcançados com esta pesquisa, divididos em dois momentos: primeiro, apresenta-se a descrição e análise do audit report lag; logo após é apresentada a descrição e estimação dos accruals discricionários; depois é evidenciada a relação entre accruals discricionários e variáveis de auditoria. E por fim, é evidenciada a relação entre o audit report lag, os níveis de accruals discricionários, e as demais variáveis do estudo. 4.1 Descrição da amostra utilizada A amostra presente trabalho é formada por dados anuais de empresas não financeiras listadas na B3 – Brasil Bolsa Balcão – antiga BMF&Bovespa, nos anos de 2010 a 2017. As informações foram coletadas utilizando-se o software Economática®, relatórios de referência no site da B3 e publicações institucionais. Tabela 1: Amostra Utilizada no estudo 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Total Bens Industriais 45 48 49 50 51 52 52 53 400 21.63% 21.33% 21.40% 21.10% 21.34% 21.40% 21.05% 21.12% 21.29% Consumo Cíclico 58 65 66 69 69 71 73 73 544 27.88% 28.89% 28.82% 29.11% 28.87% 29.22% 29.55% 29.08% 28.95% Consumo Não Cíclico 16 16 16 18 18 18 18 19 139 7.69% 7.11% 6.99% 7.59% 7.53% 7.41% 7.29% 7.57% 7.40% Materiais Básicos 26 27 27 27 27 27 27 28 216 12.50% 12.00% 11.79% 11.39% 11.30% 11.11% 10.93% 11.16% 11.50% Petróleo, Gás e Biocombustíveis 6 7 7 7 7 7 7 7 55 2.88% 3.11% 3.06% 2.95% 2.93% 2.88% 2.83% 2.79% 2.93% Saúde 10 12 12 12 12 13 14 15 100 4.81% 5.33% 5.24% 5.06% 5.02% 5.35% 5.67% 5.98% 5.32% Utilidade Pública 40 43 44 44 45 45 45 45 351 19.23% 19.11% 19.21% 18.57% 18.83% 18.52% 18.22% 17.93% 18.68% Tecnologia da Informação 3 3 4 6 6 6 7 7 42 1.44% 1.33% 1.75% 2.53% 2.51% 2.47% 2.83% 2.79% 2.24% Telecomunicações 4 4 4 4 4 4 4 4 32 1.92% 1.78% 1.75% 1.69% 1.67% 1.65% 1.62% 1.59% 1.70% Total 208 225 229 237 239 243 247 251 1879 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 53 O setor financeiro não foi considerado na pesquisa, uma vez que seus relatórios financeiros seguem normas distintas das demais empresas, conforme já explicado nas seções anteriores do presente trabalho. Desta forma, a amostra contém dados anuais de empresas de 9 (nove) setores da B3, conforme apresentado na Tabela 1. Conforme apresentado na Tabela 1, verifica-se que a maior parte das empresas da amostra estão classificadas no setor de consumo cíclico, seguidos pelas empresas de bens materiais. Estes são os dois setores predominantes de classificação de empresas na B3, enquanto o setor de tecnologia da informação e o setor de telecomunicações apresentam-se na pesquisa como os de menores representatividade. Na Tabela 2 são apresentados os dados do audit report lag, que representa o tempo em dias que o auditor levou para apresentar o relatório de auditoria sobre uma firma, considerando a data- base do fim do último exercício financeiros das empresas. As informações foram coletadas no sítio da CVM, na sessão de Dados Econômico Financeiros. Tabela 2: Audit Report Lag 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Média 78,77 72,11 71,77 68,60 70,41 72,53 74,97 70,82 Desvio Padrão 22,81 20,32 20,20 20,39 22,28 21,64 34,58 21,11 Mínimo 25 23 31 27 26 29 19 26 Máximo 168 146 179 234 198 218 388 229 Observações 208 225 229 237 239 243 247 251 Pode-se verificar que a maior média de audit report rag aconteceu no ano de 2010, com 78 dias. Para apurar se a média do ano de 2010 é maior que nos demais anos, foi realizado o teste de Wilcoxon-Mann-Whitney, conforme apresentado na Tabela 3: Tabela 3: Teste de Mann-Whitney 2010 versus z Prob > |z| 2011 2,79 0,0052* 2012 3,93 0,0001* 2013 5,75 0,0000* 2014 5,04 0,0000* 2015 3,08 0,0020* 2016 3,96 0,0001* 2017 5.062 0,0000* * Estatisticamente significante a 1% 54 Pela observação da Tabela 3, verifica-se que a hipótese nula, de que as médias do Audit Report Lag seriam iguais nos anos analisados, foi rejeitada em todos os casos. Ou seja, a média de audit report lag no ano de 2010 foi estatisticamente superior do que nos demais anos. Este resultado está em conformidade com os de Pereira e Costa (2011), que evidenciaram que a média do ano de 2010 é mais elevada devido ao fato de ser o primeiro ano com vigência obrigatória das normas em IFRS. Assim, as empresas podem ter demorado mais tempo a produzir suas demonstrações, bem como os auditores a apresentar seus relatórios. É importante frisar que existem diferenças entre 3 importantes datas no que diz respeito a apresentação de demonstrações financeiras: audit report lag, a data apresentação das demonstrações financeiras à CVM e a data de publicação das demonstrações em mídia. As datas de apresentação de cada uma delas são datas distintas, conforme apresentado no gráfico 1, que traz a média das empresas deste estudo por ano, de 2010 a 2017. Enquanto o audit report lag depende apenas da apresentação do parecer de auditoria pelos auditores contratados, as outras duas datas são discricionárias para a empresa, ou seja, a empresa pode escolher quando apresentá-las, respeitando a legislação vigente. Na figura 7 é apresentada as médias em gráfico: Figura 7 – Data de publicação de relatórios Fonte: elaborada pelo autor Na Tabela 4 é apresentada a quantidade de empresas que contavam com comitês de auditoria em sua estrutura. Percebe-se um percentual crescente de empresas que criaram este órgão em sua estrutura, presente em 19,71% das firmas em 2010, evoluindo para 31,47% em 2017. 88 83 85 83 100 95 87 80 7 80 82 77 77 80 81 7879 72 72 69 70 73 75 71 0 20 40 60 80 100 120 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Audit Report Lag Publicação em Mídia Depósito na CVM Audit Lag 55 Tabela 4: Comitês de Auditoria 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Geral Comitê Auditoria 41 44 48 53 57 72 75 79 469 Percentual 19,71% 19,56% 20,96% 22,36% 23,85% 29,63% 30,36% 31,47% 24,96% ARL 77,02 71,5 67,29 64,24 65,57 68,65 72,65 66,81 68,97 Sem Comitê 167 181 181 184 182 171 172 172 1410 Percentual 80,29% 80,44% 79,04% 77,64% 76,15% 70,37% 69,64% 68,53% 75,04% ARL 79,2 72,25 72,96 69,85 71,92 74,16 75,98 72,66 73,55 Observações 208 225 229 237 239 243 247 251 1879 Pode-se afirmar que possuir comitê de auditoria em sua estrutura faz com que a empresas tenham menor audit report lag (média de 68,97 dias) contra 73,55 dias das empresas que não possuem. O teste de diferença de médias (p-valor 0,000) apontou a rejeição da hipótese nula de que as médias são estatisticamente iguais. Na Tabela 5 são apresentados o tempo médio, em anos, em que uma empresa de auditoria prestou serviços para a firmas deste estudo, chamado de audit tenure. É importante ressaltar que, apesar de existir legislação vigente que obriga as empresas de capital aberto a efetuarem o rodízio de auditores, as empresas que realizaram IPO e estão em seus primeiros anos na bolsa de valores, muitas vezes trazem consigo auditores que prestam serviços de longa data. Por este motivo é possível observar que os valores máximos, em alguns anos, são mais elevados. Tabela 5: Audit Tenure 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Média 3,51 3,83 2,11 2,46 2,94 3,31 3,35 2,36 Desvio Padrão 2,665 2,8756 1,8038 1,2264 1,2555 1,5880 1,7418 1,6343 Mínimo 1 1 1 1 1 1 1 1 Máximo 17 18 19 7 8 9 8 9 Observações 208 225 229 237 239 243 247 251 Pela observação da Tabela 5, verifica-se que a média, em anos, que uma empresa de auditoria permaneceu prestando serviços para a mesma companhia foi de 3,51 anos em 2010, reduzindo para 2,36 anos em 2017. Nota-se também a redução do desvio padrão de 2,66 em 2010 para 1,63 em 2017. É possível inferir que as firmas de auditoria estão permanecendo por menos tempo auditando a mesma empresa. 56 Na Tabela 6 são apresentados os dados das empresas que tiveram algum tipo de ressalva em seu relatório de auditoria e os respectivos audit report lag para cada grupo. Em todos os anos analisados percebe-se que a média de ARL das empresas que tiveram algum tipo de ressalva em seu parecer foi superior às que tiveram um parecer limpo. Tabela 6: Parecer Com Ressalva 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Geral Ressalva 7 13 12 13 13 17 13 14 102 Percentual 3,37% 5,78% 5,24% 5,49% 5,44% 7,00% 5,26% 5,58% 5,43% ARL 113,28 79,46 87,58 94,46 104,23 89,23 115,15 97,92 96,51 Sem Ressalva 201 212 217 224 226 226 234 237 1777 Percentual 96,63% 94,22% 94,76% 94,51% 94,56% 93,00% 94,74% 94,42% 94,57% ARL 77,57 71,66 70,9 67,1 68,46 71,27 72,73 69,22 71,02 Observações 208 225 229 237 239 243 247 251 1879 Verifica-se a rejeição da hipótese nula no teste de diferença de médias (p-valor 0,000) entre as empresas que tiveram ressalva em seu parecer (ARL de 96 dias) contra as empresas que não tiveram ressalva (ARL de 71 dias). Neste caso, pode-se afirmar que ter ressalva em seu parecer indica que as empresas tiveram um audit report lag estatisticamente maior. Já na Tabela 7, são apresentados os dados das firmas de auditoria que prestavam outros serviços para as empresas auditadas, que não os serviços de auditoria propriamente ditos. Percebe-se uma redução ao longo do tempo, passando de 16,83% das empresas em 2010 para 8,37% das empresas em 2017. Tabela 7: Serviços de não auditoria (SNA) 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Geral Com SNA 35 33 28 28 26 24 26 21 221 Percentual 16,83% 14,67% 12,23% 11,81% 10,88% 9,88% 10,53% 8,37% 11,76% ARL 78,37 69,15 70,85 67,5 71,46 72,16 72,46 71,76 71,85 Sem SNA 173 192 201 209 213 219 221 230 1658 Percentual 83,17% 85,33% 87,77% 88,19% 89,12% 90,12% 89,47% 91,63% 88,24% ARL 78,77 72,11 71,77 68,6 70,41 72,53 74,97 70,82 72,4 Observações 208 225 229 237 239 243 247 251 1879 Apesar de que no geral a média de audit report lag das empresas que contrataram as firmas de auditoria ser menor do que das empresas que não contrataram este tipo de serviço (71,85 dias 57 conta 72,4 dias), não é possível afirmar que existe diferenças estatísticas entre elas (p-valor 0,8658). Na Tabela 8, estão dispostos os dados sobre o tamanho das firmas de auditoria. Considera-se big four caso a empresa tenha sido auditada por PricewaterhouseCoopers, Deloitte Touche Tohmatsu, KPMG ou Ernst & Young, que são consideradas as quatro maiores firmas de auditoria do mundo (Silva et al., 2014; Sá, 2015; Hsu, 2016). A maioria das empresas estudadas foram auditadas por uma das quatro maiores firmas de auditoria do mundo em todos os anos estudados, apesar de que se verifica um aumento na quantidade de empresas que são auditadas por empresas que não são consideradas big four, de 54 (25,96%) firmas em 2010 para 81 (32,27%) em 2017. Este fato pode ser explicado porque novas firmas de auditoria vêm ganhando espaço no mercado ao longo dos últimos anos, se especializando e prestando bons serviços às empresas. Tabela 8: Tamanho da empresa de auditoria 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Geral Big Four 154 182 174 176 179 182 176 170 1393 Percentual 74,04% 80,89% 75,98% 74,26% 74,90% 74,90% 71,26% 67,73% 74,14% ARL 76,15 71,47 70,74 67,62 68,39 71,24 72,11 68,38 70,66 Não Big Four 54 43 55 61 60 61 71 81 486 Percentual 25,96% 19,11% 24,02% 25,74% 25.10% 25.10% 28.74% 32.27% 25.86% ARL 86,24 74,79 75,36 71,42 76,45 76,39 72,30 75,93 77,40 Observações 208 225 229 237 239 243 247 251 1879 Em todos os anos apresentados na Tabela 8, os dados indicam que as empresas auditadas por uma firma big four apresentaram audit report lag menor. No geral, a média em dias de audit report lag das empresas auditadas por uma das quatro maiores firmas de auditoria do mundo (70,66 dias) é estatisticamente menor (p-valor 0,000) do que das empresas auditadas por firmas não big four (77,4 dias). 4.2 Descrição e análise do gerenciamento de resultados com uso de accruals discricionários Os resultados evidenciados nesta seção são apresentados de acordo com a ordem dos testes estatísticos realizados. Primeiro são apresentadas as estatísticas do modelo de Kothari et al. 58 (2005), uma vez que o mesmo fornece os resíduos da regressão, ou seja, os accruals discricionários. Na sequência foi realizada a análise descritiva dos accruals discricionários. Segundo Sibim (2017), os accruals discricionários utilizados como proxy do gerenciamento de resultados por meio do modelo de Kothari et al. (2005) possui uma constante e o ROA que permitem controlar a heterocedasticidade, suavizar os problemas decorrentes do porte empresarial, especificar a performance da entidade e minimizar os erros de estimação dos accruals discricionários. Para calcular o nível de gerenciamento de resultados, conforme prevê o modelo de Kothari et al. (2005), é necessário calcular o nível de accruals totais das firmas, efetuando a diferença entre o lucro líquido e o fluxo de caixa operacional de cada uma das empresas da amostra, dividido pelo ativo total, obtendo os seguintes valores em termos de estatística descritiva, conforme apresentado na Tabela 9. Tabela 9: Cálculo dos accruals totais Obs Média Desvio Padrão Mínimo Máximo Accruals Totais 1879 -0,0604 0,3574 -8,0070 4,92376 FCO 1879 962.065,15 5.173.757,61 -2.570.977 89.709.000 LL 1879 222.612,71 58.537,44 -44.212.187 37.813.723 O valor médio encontrado dos accruals totais é negativo, o que indica uma tendência de que o fluxo de caixa operacional médio foi maior que o lucro líquido médio para essas firmas, resultados semelhante ao de Mellilo (2015), indicando que as escolhas na gestão das empresas apresentaram um resultado no regime de caixa maior que o mesmo para o regime de competência, em termos gerais. Dessa forma têm-se, portanto, os accruals totais. Os accruals totais representam a variável dependente no modelo para calcular os accruals discricionários. Assim, é necessário calcular as quatro variáveis dependentes para estimação do modelo de gerenciamento de resultados, conforme apresentado na equação 9: 𝑇𝐴௜,௧ = 𝛼ොଵ + 𝛽መଵ ൬ ଵ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽መଶ ൬ ∆ோ೔,೟ି∆஼ோ೔,೟ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽መଷ ൬ ௉௉ா೔,೟ ஺೔,೟షభ ൰ + 𝛽መସ൫𝑅𝑂𝐴௜,௧ିଵ൯ + 𝜀௜,௧ (9) 𝛽ଵ Inverso do ativo total da empresa, dividido pelo ativo total do ano anterior; 59 𝛽ଶ Variação da receita da empresa, menos a variação de contas a receber, dividido pelo ativo total do ano anterior; 𝛽ଷ Permanente das firmas, composto por imobilizado e intangível, dividido pelo ativo total do ano anterior; 𝛽ସ Retorno sobre os ativos. Na Tabela 10 são apresentadas as estatísticas descritivas das variáveis do modelo de Kothari et al., (2005): Tabela 10: Estatísticas descritivas das variáveis do modelo de Kothari et al. (2005) Obs Média Desvio Padrão Mínimo Máximo 1 𝐴௜,௧ିଵ 1879 3,89503E-06 1,96637E-05 1,11094E-09 0,0005 ∆𝑅௜,௧ − ∆𝐶𝑅௜,௧ 𝐴௜,௧ିଵ 1879 0,040410911 0,2762 -5,4332 5,7206 𝑃𝑃𝐸௜,௧ 𝐴௜,௧ିଵ 1879 0,402202527 0,3463 0,0000 4,1307 𝑅𝑂𝐴௜,௧ିଵ 1879 0,235231506 40,6632 -613,7000 1188,90 Após calculadas todas as variáveis do modelo de Kothari et al., (2005), procedeu-se a estimação dos parâmetros por meio de regressões de dados em painel por setores. Como a amostra desta pesquisa compreende de 9 (nove) setores de empresas listadas na B3, foram estimadas 9 regressões para obtenção dos accruals discricionários, que, neste caso, são representados pelos resíduos das regressões. Todas as regressões estão apresentadas no anexo A. Tabela 11: Accruals discricionários com e sem outliers Observações Média Desvio Padrão Mínimo Máximo Accruals Discricionários Com outliers 1879 1,0644E-10 0,323197702 -5,748809 6,272807 Accruals Discricionários Com outliers em módulo 1879 0,16037427 0,301637034 0,000089 6,272807 Accruals Discricionários sem outliers 1785 0,007512851 0,102852395 -0,343087 0,3144204 Accruals Discricionários sem outliers em módulo 1785 0,075542816 0,070179583 0,000089 0,343087 60 Após a estimação dos accruals discricionários por meio dos resíduos das regressões do modelo de Kothari et al. (2005), optou-se pela exclusão de outliers, utilizando 5% da amostra como parâmetro para as exclusões, conforme apresentado na Tabela 11. Foram excluídos 2,5% dos maiores valores e 2,5% dos menores. Os dados também foram apresentados em módulo, que serão parâmetro para este estudo. Como o objeto do trabalho não está em analisar se as empresas gerenciam seus resultados para baixo (accruals discricionários negativos) ou para cima (positivos), entende-se que o módulo é a melhor métrica a ser utilizada. 4.3 Relação entre Gerenciamento de Resultados e demais variáveis de auditoria Após a estimação dos accruals discricionários por meio do modelo de Kothari et al. (2005) e exclusão de outliers, a amostra final deste estudo consta na Tabela 12: Tabela 12: Amostra após exclusão de outliers 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Total Bens Industriais 44 46 46 48 49 50 50 48 381 22,92% 21,40% 20,72% 21,05% 21,40% 21,83% 21,28% 20,43% 21,34% Consumo Cíclico 49 63 65 66 68 68 70 70 519 25,52% 29,30% 29,28% 28,95% 29,69% 29,69% 29,79% 29,79% 29,08% Consumo Não Cíclico 16 16 15 18 17 17 18 19 136 8,33% 7,44% 6,76% 7,89% 7,42% 7,42% 7,66% 8,09% 7,62% Materiais Básicos 26 26 27 26 27 26 25 27 210 13,54% 12,09% 12,16% 11,40% 11,79% 11,35% 10,64% 11,49% 11,76% Petróleo, Gás e Biocombustíveis 2 4 5 5 4 4 5 3 32 1,04% 1,86% 2,25% 2,19% 1,75% 1,75% 2,13% 1,28% 1,79% Saúde 9 10 12 11 11 12 13 13 91 4,69% 4,65% 5,41% 4,82% 4,80% 5,24% 5,53% 5,53% 5,10% Utilidade Pública 39 43 44 44 43 44 43 44 344 20,31% 20,00% 19,82% 19,30% 18,78% 19,21% 18,30% 18,72% 19,27% Tecnologia da Informação 3 3 4 6 6 4 7 7 40 1,56% 1,40% 1,80% 2,63% 2,62% 1,75% 2,98% 2,98% 2,24% Telecomunicações 4 4 4 4 4 4 4 4 32 2,08% 1,86% 1,80% 1,75% 1,75% 1,75% 1,70% 1,70% 1,79% Total 192 215 222 228 229 229 235 235 1785 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% Com a finalidade de atender aos objetivos específicos deste trabalho, procedeu-se à verificação das médias do nível de accruals discricionários para empresas auditadas por big four e não big 61 four, empresas com comitê de auditoria e sem comitê, empresas com ressalva em seus pareceres e sem ressalva e por fim de empresas que contrataram as firmas de auditoria para prestar outros tipos de serviços, que não os de auditoria, conforme dados constam na Tabela 13: Tabela 13: Diferença de médias Obs Média Accruals Dif. Média Desvio Padrão Mínimo Máximo Big Four 1347 0,07018574 0,000* 0,066265085 0,000089 0,3248578 Não Big Four 438 0,092017659 0,078873688 0,003992 0,343087 Comitê 453 0,066245524 0,009* 0,06074692 0,000089 0,3049897 Sem Comitê 1332 0,078704733 0,072861812 0,0001724 0,343087 Ressalva 78 0,098702283 0,0055* 0,081636543 0,0016729 0,3412503 Sem Ressalva 1707 0,074484563 0,069454388 0,000089 0,343087 SNA 214 0,079872398 0,6262 0,074330041 0,0005491 0,303576 Sem SNA 1571 0,074953045 0,069599111 0,000089 0,343087 * Estatisticamente significante a 1% Conforme observa-se na Tabela 13, a média dos accruals discricionários das empresas auditadas por uma firma big four foi de 0,07018, com um total de 1347 observações, enquanto das empresas auditadas por firmas não pertencentes a este grupo foi de 0,09201, com um total de 438 observações. Verificou-se que as duas médias são estatisticamente diferentes (p-valor 0,000), evidenciando que empresas auditadas por uma firma big four possuem menores níveis de accruals discriocionários. Resultados semelhantes foram encontrados por Almeida e Almeida (2009) que investigaram a influência das grandes firmas de auditoria presentes no Brasil sobre o gerenciamento de resultados das empresas auditadas, concluindo que empresas auditadas por firmas de auditoria de grande porte (Big-4) apresentam evidência de menor grau de gerenciamento de resultados, sugerindo-se que maior expertise das firmas de auditoria de grande porte propicia melhor qualidade de auditoria, o que se seria evidenciado por um menor grau de gerenciamento de resultados das empresas auditadas por Big-4. Assim como por Silva, Pletsch, Vargas e Fazolin (2014), que com uma amostra de 106 empresas listadas no Segmento Novo Mercado da BM&FBovespa, no período de 2010 a 2012, encontraram evidências que as empresas auditadas por uma Big Four possuem uma relação negativa com o gerenciamento de resultados. Conforme apresentado na Tabela 13, foi possível verificar, ainda, que o nível de accruals discricionários em empresas que possuem comitê de auditoria em sua estrutura é 62 estatisticamente menor do que nas empresas que não possuem. Nas empresas que tiveram algum tipo de ressalva em seu parecer de auditoria o nível de accruals discricionários também foi estatisticamente maior. Na Tabela 14 são apresentados os dados referentes ao tempo médio em que uma mesma empresa de auditoria permaneceu prestando serviços para a mesma empresa. Tabela 14: Audit Tenure 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Média 3,536 3,781 2,1261 2,4781 2,9432 3,3231 3,3787 2,4128 Desv. Padrão 2,641 2,8191 1,8156 1,2433 1,2743 1,6033 1,7361 1,6576 Mínimo 1 1 1 1 1 1 1 1 Máximo 17 18 19 7 8 9 8 9 Observações 192 215 222 228 229 229 235 235 Conforme apontando na Tabela 14, entre os anos de 2010 e 2017, da amostra analisada, foram identificadas 349 trocas de empresas de auditoria. Para analisar se os auditores em véspera de substituição fazem pressão nas empresas por menores níveis de accruals discricionários, verificou-se as médias de accruals discricionários no último ano em que a firma de auditoria prestou serviços a empresa e no ano imediatamente anterior. Na amostra analisada, no penúltimo ano em que a firma de auditoria prestou serviços à empresa, a média de accruals discricionários foi de 0,0759508 e no último ano foi de 0,0689083. Entretanto, não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre as médias (p-valor = 0,5635), e por isso não podemos afirmar que auditores em véspera de substituição fazem pressão por níveis de accruals discrionários menores. Verificou-se ainda se a média dos accruals discricionários em empresas auditadas por firmas de auditoria em seu primeiro ano seria diferente das médias dos auditores no último ano. No ano imediatamente após a troca da empresa de auditoria, ou seja, no primeiro ano em que os auditores contratados emitiram o parecer para a firma auditada, a média dos accruals discricionários foi de 0,070169, enquanto a média no ano imediatamente antes da troca, a média foi de 0,069072. Entretanto o resultado do teste de diferença de média (p-valor = 0,6009) indicou que não existem diferenças estatisticamente significativas. 63 Estes resultados estão em contraposição aos obtidos por Azevedo (2007), que evidenciou que o rodízio das empresas de auditoria diminui o gerenciamento de resultados contábeis, mas corroboram com os de Formigoni, Antunes, Leite e Paulo (2008), Martínez e Reis (2010), e Bassetti (2011), que não encontraram evidencias de que o rodízio dos auditores contribua para a melhoria da informação contábil. 4.4 Descrição e análise da relação entre audit report lag, accruals discricionários e demais variáveis do modelo A seguir, na equação 9 é apresentado o modelo econométrico que objetiva responder ao problema principal proposto pelo presente estudo. A princípio, foi estimado o modelo pooled e o modelo de efeitos fixos para dados em painel. A partir do teste de Chow, rejeitou-se a hipótese nula, indicando que o modelo de efeitos fixos seria o mais adequado. Em seguida, foi estimado o modelo de efeitos aleatórios, e realizado o teste de Breusch-Pagan para avaliar a utilização deste modelo em contraposição ao modelo pooled. A hipótese nula do teste, de que o modelo pooled seria adequado, foi rejeitada, indicando que o modelo de efeitos aleatórios seria mais apropriado. Por fim, o teste de Hausman indicou a utilização do modelo de efeitos fixos. Entretanto, a correta estimação e utilização do modelo de efeitos fixos está intimamente ligada à inexistência de heterocedasticidade e autocorrelação dos resíduos do modelo proposto. Neste caso, o teste de Wooldridge apontou a inexistência de autocorrelação entre os resíduos do modelo, conquanto o teste Modificado de Wald indicou a existência de heterocedasticidade. Posto que a heterocedasticidade se mostra presente no modelo de efeitos fixos, conforme aponta Gujarati (2012), é indicada a utilização do Método de Mínimos Quadrados Generalizados (GLS). AUDITLAG i,t = β0 + β1 DA i,t + β2 COMAUDIT i,t + β3 NAOAUDITi,t + β4 RESSALVAi,t + β5 AUDTENURE i,t + β6 BIGFOUR i,t + β7 LnATi,t + β8 Alav i,t + (9) Após estimado o modelo de regressão proposto, os resultados foram apresentados na tabela 15: 64 Tabela 15 – Estimação do Modelo Proposto Variável Dependente - AUDITLAG Efeitos Fixos Efeitos Aleatórios GLS DA 13.8877 *** 18.0332 * 30.3849 * BIGFOUR 5.9477 * 2.7881 *** -1.9793 RESSALVA 10.9790 * 13.6265 * 19.1962 * COMAUDIT 1.6099 -0.6186 -0.9614 NAOAUDIT -1.2083 -0.9158 0.3211 AUDTENURE 0.2902 0.3216 0.3813 LNATV -4.1048 * -1.7914 * -0.7040 ** ALAV 0.0010 0.0009 0.0009 Constante 124.7209 * 93.3366 * 79.4241 * Chow ᵡ2 = 5.41* Breusch- Pagan ᵡ2 = 764.06* Hausman ᵡ2 = 22.31* Wooldridge F= 0.035 Mod. de Wald F= 4,4e+30* Wald F = 108.38* Número de Grupos 247 Número de Obs 1785 *: Significativo a 1% **: Significativo a 5% ***: Significativo a 10% O modelo apresentado na Tabela 15, evidencia como proxy a variável audit report lag (AUDITLAG), que é representada pelo número de dias decorridos desde o encerramento do exercício social da empresa até a data de apresentação do relatório de auditoria. O modelo apresentado na tabela 15, por meio da estimação GLS, que se mostrou como a mais adequada no estudo, evidenciou como significativas as seguintes variáveis: accruals discricionários (AD), parecer de auditoria com ressalva (RESSALVA), logaritmo do ativo total (LNATV) e a constante, confirmando as hipóteses 1 e 3. A variável que expressa o tamanho da empresa auditada, representada pelo logaritmo do ativo total (LNATV), apresentou significância estatística e influência negativa sobre a proxy audit report lag (AUDITLAG). Este resultado indica que, quanto maior for a empresa auditada, em menor tempo os auditores apresentam seus pareceres. Resultado este que se encontra em conformidade com dois estudos percussores na literatura internacional sobre o assunto, de Dyer e McHugh (1975), em um contexto australiano e de Givoly e Palmon (1982), em contexto estadunidense, que evidenciaram que empresas maiores possuem audit report lag mais curtos. 65 Este resultado também corrobora com estudos mais recentes, como os de Bonson-Ponte, Escobar Rodriguez e Borrero-Dominguez (2008) na Espanha, de Krishnan e Yang (2009), nos Estados Unidos, e o de Pereira e Costa (2011), no Brasil. Desde modo, pode-se dizer que clientes maiores recebem o parecer mais rapidamente que os demais. Assim como relatado por Krishnan e Yang (2009), as evidências, em âmbito brasileiro, no período de 2010 a 2017, corroboram com a visão de que o auditor posterga a emissão do parecer quando seu cliente é menor, pois o impacto econômico da perda de um grande cliente pode custar caro para a firma de auditoria. Sob outro ponto de vista, no que se refere à priorização de prazos para a liberação dos relatórios de auditoria, clientes maiores podem negociar prazos menores com os auditores, pois como são comumente mais acompanhados pelo mercado, podem se sentir obrigados a publicar suas demonstrações frente a qualquer evento que venha a ocorrer. Já a variável que representa o tipo do parecer de auditoria, representada pela dummy RESSALVA, que assumiu valor 1 quando o relatório foi “sujo”, com algum tipo de ressalva do auditor e 0 caso contrário, apresentou significância estatística e influência positiva sobre a proxy audit report lag (AUDITLAG). Este resultado indica que quando o parecer dos auditores apresentar algum tipo de ressalva (opinião com ressalva, opinião adversa ou abstenção de opinião), em maiores prazos estes relatórios serão apresentados. Este resultado corrobora os estudos percussores nesta área, como os de Whittred e Zimmer (1984), bem como em estudos internacionais mais recentes, onde podemos citar Gajevszky (2013), Moradi, Salehi e Soleymani (2013), Rahmawat (2013) e Chan, Luo e Mo (2016), e no Brasil, Pereira e Costa (2011). Assim, os resultados indicam que o auditor pode postergar a entrega do parecer quando há a emissão de ressalva, iniciando, assim, longos processos de negociação com a empresa auditada. Nestes processos, quando não há um consenso para as correções necessárias, muitas das vezes, o parecer é emitido com algum tipo de ressalva. A última variável que se mostrou significativa no modelo proposto foram os accruals discricionários (DA), apresentando significância estatística e influência positiva sobre a proxy audit report lag (AUDITLAG). Este resultado responde ao objetivo geral deste estudo, que é o de identificar a relação entre o gerenciamento de resultados e o audit report lag. Como explicitado nas sessões anteriores, o nível de gerenciamento de resultado de uma firma pode ser medido pelo nível de accruals discricionários de cada uma delas, no caso do presente estudo 66 estimados pelo modelo de Kothari et al. (2005). Vale ressaltar que este estudo utiliza o modulo dos accruals discricionários como proxy para gerenciamento de resultados, uma vez que não se discute se as empresas gerenciam seus resultados para menor (accruals discricionários negativos) ou maior (positivos), e sim o nível de gerenciamento das demonstrações. Este resultado mostra que quanto maior for o nível de accruals discricionários de uma empresa, maior será o audit report lag. Ou seja, empresas que apresentam altos níveis de gerenciamento de resultados demoram mais tempo para receber o parecer dos auditores, pois os auditores têm mais trabalho para auditar demonstrações financeiras com altos níveis de accruals discricionários. Estes resultados corroboram com os de Krishnan e Yang (2009), que evidenciaram que quanto maior o tempo de emissão do relatório do auditor, pior a qualidade das informações contábeis. Neste sentido, Vuko e Čular (2014) dizem que o nível de accruals também é usado como um indicador do risco inerente à auditoria, pois os accruals têm um risco maior de erro e exigem mais esforço para conclusão da auditoria. 67 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O trabalho dos auditores independentes, além de ser de extrema importância para atestar a veracidade dos dados financeiros reportados por uma companhia, também se torna peça fundamental para que uma empresa divulgue seus resultados para os usuários da contabilidade. Isso porque somente quando finalizados os trabalhos da auditoria, na maioria dos casos, é que a companhia vem a público apresentar suas demonstrações financeiras. E este período de tempo, em dias, da data de encerramento de exercício da companhia até a data de assinatura do relatório de auditoria pelos auditores independentes, vem sendo chamado na literatura de audit report lag, e reconhecido com um dos determinantes que mais influenciam a data de publicação das demonstrações financeiras. Por ser tão importante para a tempestividade da informação contábil, o audit report lag vem sendo estudado por diversos pesquisadores no mundo, que procuram identificar seus determinantes e suas características. Em se tratando das funções da auditoria independente, com sua análise, as informações tendem a ter um melhor nível de qualidade, conduzindo o usuário a tomar melhores decisões e, consequentemente, gerando maiores benefícios econômicos, uma vez que o impacto dos auditores sobre a qualidade das informações contábeis deriva do seu papel em mitigar a má representação intencional ou não intencional da realidade econômica e financeira da firma (Dechow, Ge & Schrand, 2010). Desta forma, este estudo teve como objetivo identificar a relação entre o audit report lag e o nível de gerenciamento de resultados, medido pelos accruals discricionários. Para buscar atingir este objetivo, o trabalho utilizou-se de uma amostra empresas listadas na B3, no período de 2010 a 2017, abrangendo 9 setores econômicos, totalizando 1879 observações. Além do objetivo geral, este estudo teve como objetivos específicos identificar o audit report lag por setores e por ano, identificar os seus determinantes e relacioná-los com o nível de gerenciamento de resultados. Assim, para atingir o objetivo geral, foi proposto um modelo econométrico para dados em painel que evidencia o audit report lag como variável a ser explicada, e as seguintes variáveis como explicativas: accruals discricionários (DA), tamanho da firma de auditoria (BIGFOUR), parecer com ressalva (RESSALVA), possuir comitê de auditoria (COMAUDIT), prestação de 68 serviços de não auditoria (NAOAUDIT), tempo de prestação de serviços pela empresa de auditoria (TENURE), tamanho da empresa (LNATV) e alavancagem financeira (ALAV). A princípio, foi realizado uma análise descritiva das variáveis e testes de média entre as variáveis de auditoria e o audit report lag. Ficou evidenciado que a média de audit report lag no ano de 2010 foi estatisticamente superior do que nos demais anos. Este resultado está em conformidade com os de Pereira e Costa (2011), que evidenciaram que a média do ano de 2010 é mais elevada devido ao fato de ser o primeiro ano com vigência obrigatória das normas em IFRS. Evidenciou-se, também, que possuir comitê de auditoria em sua estrutura faz com que as empresas tenham menor audit report lag, média de 69 dias, contra 74 dias das empresas que não possuem (p-valor = 0,00). Empresas que tiveram ressalva em seu parecer possuem audit report lag estatisticamente maior do que as empresa que não tiveram seus pareceres ressalvados (96 dias contra 71 dias). Neste caso, pode-se afirmar que ter ressalva em seu parecer indica que a empresas terá um audit report lag maior. Empresas auditadas por uma das quatro maiores firmas de auditoria do mundo apresentaram ARL menor, em torno de 71 dias, contra 77 dias das empresas auditadas por firmas não big four (p-valor = 0,000). Para atender a um dos objetivos específicos do estudo, as variáveis de auditoria foram relacionadas aos accruals discricionários. Foi evidenciado que a média dos accruals discricionários das empresas auditadas por uma firma big four (média de 0,07018) foi estatisticamente inferior (p-valor = 0,00) à média dos accruals discricionários das empresas auditadas por não big four (média de 0,09201). Resultados semelhantes foram encontrados por Almeida e Almeida (2009) e Silva et al. (2014). É possível inferir que as firmas de auditoria consideradas big four fazem maior pressão por menores níveis de accruals discricionários, uma vez que zelam pela sua reputação no mercado. Foi possível verificar, ainda, que o nível de accruals discricionários em empresas que possuem comitê de auditoria em sua estrutura é estatisticamente menor do que nas empresas que não possuem (p-valor = 0,009). Nas empresas que tiveram algum tipo de ressalva em seu parecer de auditoria o nível de accruals discricionários também foi estatisticamente maior (p-valor = 0,005). 69 Finalmente, foi estimado o modelo de regressão para dados em painel proposto que teve como variável dependente o audit report lag, e como variáveis independentes as seguintes variáveis: nível de accruals discricionários (DA), comitê de auditoria (COMAUDIT), serviços não relacionados à auditoria (NAOAUDIT), parecer com ressalva (RESSALVA), tempo de prestação de serviços da empresa de auditoria (AUDTENURE), tamanho da empresa de auditoria (BIGFOUR), tamanho da empresa (LnAT) e alavancagem financeira da empresa (Alav). Das variáveis estudadas, três se mostraram estatisticamente significativas para explicar o audit report lag, a saber: accruals discricionários (DA), parecer com ressalva (RESSALVA) e tamanho da empresa auditada (LNATV). Desta maneira, conclui-se que quanto maior o nível de gerenciamento de resultados de uma empresa, medido pelos accruals discricionários, mais tempo o auditor leva para concluir seus trabalhos. A auditoria, nestes casos, será realizada com mais cautela para evitar que erros passem despercebidos e causem impactos no mercado financeiro. Estes resultados coadunam com os de Paulo (2012), que diz que a celeridade de emissão do relatório de auditoria pode sinalizar algum atributo da qualidade sobre as informações contábeis reportadas pela empresa e com os de Krishnan e Yang (2009), que acrescenta que a qualidade dos lucros das companhias norte-americanas piora com o aumento do prazo de entrega do relatório por parte do auditor. Com a demora na conclusão dos trabalhos de auditoria e consequente demora na publicação das demonstrações financeiras, os usuários da contabilidade, acionistas e partes interessadas procuram outras fontes de informação, que trazem incertezas sobre a empresa. Outra variável significativa no modelo foi a variável RESSALVA, que indicava se a empresa teve ressalva em seu relatório de auditoria. Ficou evidenciado que esta variável afeta positivamente o audit report lag, indicando que os auditores levam mais tempo para emitirem o parecer sobre empresas que tenham problemas em suas informações. Este resultado corrobora com os estudos de Whittred e Zimmer (1984), Gajevszky (2013), Moradi, Salehi e Soleymani (2013), Rahmawat (2013) e Chan, Luo e Mo (2016), e no Brasil com Pereira e Costa (2011). Assim, os resultados indicam que o auditor pode postergar a emissão do parecer quando há a emissão de ressalva, iniciando, assim, longos processos de negociação com a empresa auditada para verificação e correção de informações. Por último, a variável tamanho da empresa (LNATV) mostrou influenciar negativamente o audit report lag. Portanto, quanto maior for a empresa, menor tende a ser o tempo que os 70 auditores levarão para auditá-la. Isso se explica pelo fato de que grandes empresas exercem pressão maior nos auditores pelos seus pareceres e que as firmas de auditoria são mais dependentes dos honorários dessas empresas. Este resultado corrobora com estudos de Bonson- Ponte, Escobar Rodriguez e Borrero-Dominguez (2008) na Espanha, de Krishnan e Yang (2009), nos Estados Unidos, e o de Pereira e Costa (2011), no Brasil. Para pesquisas futuras sugere-se a utilização deste modelo em empresas de bolsas de valores em outros países, para comprovar e confrontar os resultados aqui encontrados. Ainda, sugere- se incluir empresas não listadas em bolsas de valores no Brasil, para avaliar se existem diferenças nos resultados. Pode-se também utilizar outros modelos estatísticos para confrontar os resultados ou ainda aplicar este estudo em setores específicos para aprofundar a análise. Há, ainda, a possibilidade de investigar outras variáveis que possam influenciar o audit report lag. 71 6 REFERÊNCIAS Abernathy, J. 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(2005) para os 9 setores abrangidos neste estudo: bens industriais; consumo cíclico; consumo não cíclico; materiais básicos; petróleo, gás biocombustíveis; saúde; utilidade pública; tecnologia da informação e telecomunicações. A variável dependente dos modelos são os accruals totais (TA), obtida pelo enfoque dos Fluxos de Caixa: Lucro líquido – fluxo de caixa operacional, ponderadas pelo ativo em t-1. É importante frisar que não é objeto deste estudo a validação do modelo de Kothari et al. (2005), sendo de interesse apenas os accruals discricionários, que serão os resíduos de cada uma das regressões. Num. de Observ. 400 R2 within 0.2603 Número de grupos 53 between 0.1633 F(4,343) 30.17 overall 0.1322 Prob > F 0.000 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 -0.1321769 4523.534 5.01 0.000*** ΔR - ΔCR / Ai,t-1 22678.53 0.038115 -4.12 0.000*** PPE / Ai,t-1 -0.1571156 0.028126 -0.73 0.466 ROAt-1 -0.0205241 0.0006888 10.28 0.000*** Constante 0.0070785 0.0177566 -7.44 0.000*** sigma_u 0.11669339 sigma_e 0.12119567 Rho 0.48108079 (fraction of variance due to u_i) Tabela 16: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Bens industriais de 2010 a 2017 *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. 84 Num. de Observ. 544 R2 within 0.0399 Número de grupos 73 between 0.817 F(4,467) 4.85 overall 0.3197 Prob > F 0.000 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 -4030.739 2191.941 -1.84 0.067 ΔR - ΔCR / Ai,t-1 0.0806184 0.0829577 0.97 0.332 PPE / Ai,t-1 -0.0290954 0.1522226 -0.19 0.849 ROAt-1 0.0008402 0.0002101 4 0.000*** Constante -0.0332002 0.0476083 -0.7 0.486 sigma_u 0.21533638 sigma_e 0.30315233 Rho 0.33535395 (fraction of variance due to u_i) Tabela 17: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Consumo Cíclico de 2010 a 2017 *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. Num. de Observ. 139 R2 within 0.0408 Número de grupos 19 between 0.1973 F(4,116) 1.23 overall 0.0812 Prob > F 0.301 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 -3433.013 14934.69 -0.23 0.819 ΔR - ΔCR / Ai,t-1 -0.100122 0.0697246 -1.44 0.154 PPE / Ai,t-1 0.0538552 0.0423959 1.27 0.207 ROAt-1 0.000815 0.0006152 1.32 0.188 Constante -0.0777568 0.0230238 -3.38 0.001*** sigma_u 0.0576232 sigma_e 0.0970915 Rho 0.26048347 (fraction of variance due to u_i) Tabela 18: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Consumo Não Cíclico de 2010 a 2017 *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. 85 Num. de Observ. 216 R-squared F(4, 211) 32.19 Root MSE Prob > F 0.000 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 -10272.09 1201.74 -8.55 0.000*** ΔR - ΔCR / Ai,t-1 0.0916987 0.0742113 1.24 0.218 PPE / Ai,t-1 -0.0246355 0.0377628 -0.65 0.515 ROAt-1 0.0007656 0.0004625 1.66 0.099* Constante -0.0251691 0.0190654 -1.32 0.188 Tabela 19: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Materiais Básicos de 2010 a 2017 *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. Num. de Observ. 55 R2 within 0.1639 Número de grupos 7 between 0.3377 F(4,44) 2.16 overall 0.0028 Prob > F 0.0897 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 599101.9 257843.4 2.32 0.025 ΔR - ΔCR / Ai,t-1 -0.0890639 0.1031039 -0.86 0.392 PPE / Ai,t-1 -0.5936408 0.7384056 -0.8 0.426 ROAt-1 0.0049277 0.0033858 1.46 0.153 Constante -0.1911966 0.2848432 -0.67 0.506 sigma_u 0.77684698 sigma_e 0.69104851 Rho 0.55825097 (fraction of variance due to u_i) Tabela 20: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Petróleo, Gás e Biocombustíveis de 2010 a 2017 *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. 86 Num. de Observ. 100 R-squared F(4, 95) 19.7 Root MSE Prob > F 0.000 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 -6688.093 2038.474 -3.28 0.001*** ΔR - ΔCR / Ai,t-1 0.1250652 0.1567816 0.8 0.427 PPE / Ai,t-1 0.2134216 0.1545343 1.38 0.170 ROAt-1 0.0026491 0.0020235 1.31 0.194 Constante -0.048001 0.0966697 -0.5 0.621 Tabela 21: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Saúde de 2010 a 2017 *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. Num. de Observ. 351 R-squared F(4, 346) 4.55 Root MSE Prob > F 0.001 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 -1150.844 972.6032 -1.18 0.238 ΔR - ΔCR / Ai,t-1 0.1859913 0.0581666 3.2 0.002 PPE / Ai,t-1 -0.0237289 0.0214268 -1.11 0.269 ROAt-1 -0.0014296 0.0006125 -2.33 0.020 Constante -0.026087 0.0136217 -1.92 0.056 Tabela 22: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Utilidade Pública *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. 87 Num. de Observ. 42 R-squared 0.2151 F(4, 37) 3.81 Root MSE 0.13528 Prob > F 0.011 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 551.5966 1448.61 0.38 0.706 ΔR - ΔCR / Ai,t-1 0.279682 0.0943992 2.96 0.005*** PPE / Ai,t-1 -0.161541 0.1185755 -1.36 0.181 ROAt-1 0.0007878 0.0021702 0.36 0.719 Constante -0.0260986 0.0332985 -0.78 0.438 Tabela 23: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Tecnologia da Informação *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa. Num. de Observ. 32 R-squared 0.1898 F(4, 27) 2.82 Root MSE 0.05604 Prob > F 0.045 Variáveis Coeficiente Erro padrão t P > |t| 1/Ai,t-1 2670.037 19051.34 0.14 0.890 ΔR - ΔCR / Ai,t-1 -0.0576161 0.1202417 -0.48 0.636 PPE / Ai,t-1 -0.0785717 0.0457536 -1.72 0.097 ROAt-1 0.0004805 0.0017954 0.27 0.791 Constante -0.0548278 0.0258486 -2.12 0.043 Tabela 24: Estimativas dos accruals discricionários pelo modelo Kothari et al. (2005) para o setor Telecomunicações *** significante ao nível de 1%, ** significante ao nível de 5%, * significante ao nível de 10%. Fonte: Dados da pesquisa.