‘shared natural resources’
CHAPTER 3. THE REGIME GOVERNING DISPUTED HYDROCARBONS * HYDROCARBONS*
3.6 The obligation to abstain from aggravating or extending a dispute dispute
3.6.2 The obligation’s temporal scope
A estimativa dos accruals discricionários envolve, inicialmente, que seja realizada a regressão para estimar os coeficientes que devem representar a melhor maneira de descrever o valor dos accruals normais/regulares para o contexto das empresas. Calculados os coeficientes, o passo seguinte é verificar o erro, a diferença entre o valor dos accruals totais e o valor estimado a partir dos coeficientes (accruals não discricionários) (MARTINEZ, 2001).
Neste contexto, dado o processo de aperfeiçoamento por que passa os modelos, deve- se utilizar o método econométrico mais apropriado, pois é do valor dos erros da regressão que é extraído aquele componente discricionário (proxy para o gerenciamento de resultados) para cada empresa. Para isto, o pesquisador deve utilizar procedimentos variados, procurando estimar o erro da melhor maneira possível.
Neste âmbito, Kothari, Leone e Wasley (2005) enfatizam que os accruals discricionários calculados com base nos modelos de Jones (1991) e Jones Modificado (1995) desenvolvido por Dechow, Sloan e Sweeney (1995) seriam melhor especificados caso os modelos incorporassem variável que controlasse o desempenho das empresas que compõe a amostra da pesquisa, pois, segundo os primeiros, os accruals discricionários calculados com
base nos modelos de Jones (1991) e Jones Modificado (1995) são significativamente influenciados pelo desempenho da empresa, principalmente se essa performance for anormal.
Corroborando, como a maioria das investigações acerca do gerenciamento de resultados contábeis trata de eventos em que empresas de distintos setores e tamanho estão envolvidas, variáveis como a performance das empresas pode afetar a estimação do gerenciamento de resultados por que os accruals não discricionários (ajustes normais para as empresas) poderão ser classificados erroneamente como discricionários quando essa performance for anormal (sofrer significativas variações positivas ou negativas).
Conforme McNichols (2000, p.333):
“Pesquisadores comparando diferentes empresas que se diferem em termos de performance, ou em termos de características de crescimento, podem observar (ou não) diferenças nos valores dos accruals discricionários estimados que são relacionados às características de performance dessas empresas e não aos seus incentivos para gerenciar resultados.”
Ainda neste âmbito, McNichols (2000) também enfatiza que a inclusão do desempenho nos modelos de detecção dos accruals discricionários é imprescindível. Como na maioria das pesquisas relacionadas às ciências sociais aplicadas, na amostra são inseridas empresas de diferentes portes e setores assim como diferentes características de desempenho, o que pode impulsionar os autores a classificarem erroneamente os accruals discricionários e não discricionários quando a performance destas empresas não for considerada quando da estimação dos accruals não discricionários (ajustes normais para a empresa).
Desta forma, alguns modelos recentes vêm levando em conta a performance da firma na estimação dos accruals discricionários, tais como: i) Modelo KS desenvolvido por Kang e Sivamarakrishman (1995); e ii) Modelo de Performance-Matching desenvolvido por Kothari, Leone e Wasley (2005).
Kothari, Leone e Wasley (2005) apontam duas abordagens para detecção do gerenciamento de resultados. Em uma das abordagens é sugerido que se deve buscar estimar (não utilizando modelos de regressão) os accruals discricionários de uma empresa a partir da comparação dessa empresa com outra empresa que seja praticamente “idêntica” a ela.
Já na outra abordagem, utilizam-se duas modificações do Modelo de Jones Modificado (1995), sendo a inclusão de um intercepto e uma defasagem do ROA para indicar o efeito da performance da empresa, de forma a reduzir possíveis erros de classificação dos accruals, melhor classificando os accruals não discricionários e, consecutivamente, reduzindo erros de
estimação dos accruals discricionários. Os autores argumentam ainda que a inclusão do intercepto reduz o problema potencial de heterocedasticidade aumentando o poder dos testes no que tange erros econométricos.
Entretanto, Kothari, Leone e Wasley (2005) elucidam que uma forma de controle para a influência do desempenho da empresa na estimativa das acumulações discricionárias é desenvolver melhores modelos que são imunes aos efeitos do desempenho. Neste espírito, os autores incorporam ao Modelo de Jones Modificado (1995) o retorno sobre os ativos do período anterior como proxy do desempenho objetivando melhor classificação dos accruals buscando controlar a influência do desempenho da empresa na estimação das acumulações discricionárias com o desenvolvimento de um modelo capaz de captar os efeitos do desempenho.
Destarte, a escolha do Retorno sobre os ativos (ROA) como proxy de desempenho é lógico, porque os ativos são normalmente usados como um deflator nos modelos de acréscimos discricionários e o ROA, na essência, se caracteriza como um índice padronizado pelo ativo das empresas. Já a explicação para a utilização do ROA do período passado (taxa defasada de retorno sobre os ativos) seria para coincidir com o crescimento das receitas no passado, variável já embutida nos principais modelos relacionados ao tema gerenciamento de resultados. No entanto, a incorporação desta variável serve para melhor aferir outros fatores que contribuem para o processo de geração de ajustes regulares da empresa (susceptíveis de afetar a magnitude de acréscimos não discricionários, assim como as receitas e o ativo permanente).
Sendo assim, segue a equação do Modelo de Kothari, Leone, Wasley (2005):
𝑡 𝑡− = + 𝑡− + △ 𝑡− △ 𝑡 𝑡− + 𝑡 𝑡− + 𝑡− (19) Em que:
ANDit = accruals não discricionários padronizados pelo ativo total de t -1;
△CRit = contas a receber da empresa i no período t menos o valor das contas a receber do período t-1;
△RECit = receitas operacionais líquidas da empresa i no período t menos as receitas do período t-1;
APit = ativo permanente da empresa i no período t;
Ɛit = termo de erro da regressão;
α0i, β1i, β2i, β3i e β4i = coeficientes estimados na regressão; e ATit-1 = ativo total da empresa i do período t -1.
Para o cálculo dos accruals totais e accruals discricionários (proxy para o gerenciamento de resultados) são consideradas as equações advindas do Modelo de Jones (1991):
𝑡 𝑡−
=
△ 𝑡 − △ 𝐼 𝑡 − △ 𝑡 − △ 𝑡 − 𝑡 + 𝑡 𝑡− (20) Em que:ACTit = accruals totais da empresa i no período t;
ATit-1 = ativo total da empresa i no período t-1;
△ACit = ativo circulante da empresa i no período t menos o ativo circulante do período t-1; △DISPit = disponibilidades da empresaino períodot menos as disponibilidades do períodot-1; △PCit =passivo circulante da empresa i no período t menos o passivo circulante do períodot-1; △FCPit = empréstimos e financiamentos de curto prazo da empresa i no período t menos os empréstimos e financiamentos de curto prazo do período t-1;
DEPit = despesas de depreciação da empresa i no período t; e
AMORTit = despesas de amortização da empresa i no período t.
Dando sequência, após a mensuração dos accruals totais deve-se utilizar os coeficientes estimados (̂ , ̂ , ̂ , ̂ e ̂ ) para a mensuração dos accruals não discricionários, por meio da seguinte regressão:
𝑡 𝑡− = ̂ + ̂ 𝑡− + ̂ △ 𝑡− △ 𝑡 𝑡− + ̂ 𝑡 𝑡− + ̂ 𝑡− + 𝜐𝑡 (21) Sendo: 𝑡 𝑡− = + 𝑡− + △ 𝑡− △ 𝑡 𝑡− + 𝑡 𝑡− + 𝑡− (22)
𝑡
𝑡− =
△ 𝑡 − △ 𝐼 𝑡 − △ 𝑡 − △ 𝑡 − 𝑡 + 𝑡
𝑡− (23)
O resultado da diferença entre os accruals totais e os accruals não discricionários resultará na estimativa do valor dos accruals discricionários. Ou seja, a parte dos accruals totais (variável dependente) não explicada pelos accruals não discricionários (regulares/normais para a empresa), o termo de erro (ʋ𝑡 , resultará na estimativa do valor dos
accruals discricionários (proxy para o gerenciamento de resultados) (Equação 21).
Pode-se concluir então que:
𝑡 𝑡−
=
𝑡 𝑡−−
𝑡 𝑡−(24)
Assim como na versão modificada do modelo de Jones (1991), no modelo de Kothari, Leone e Wasley (2005), tem-se que:
ADit = 𝜐it (25) Em que:
ADit = accruals discricionários da empresa i no período t; e
𝜐it = termo de erro da equação 21 (padronizado pelo ativo total do período anterior).
Em geral os resultados desse modelo têm apresentado melhoras em relação aos modelos de Jones em termos do poder de explicação dos accruals, apresentando maior R2 nas pesquisas empíricas que utilizaram este modelo (Alhadab, Clacher e Keasey (2013); Gioielli, Carvalho e Sampaio (2013)).
É importante destacar ainda que, objetivando a realização de inferências mais robustas, o modelo desenvolvido por Kothari, Leone e Wasley (2005) que incorpora a performance das empresas no cálculo dos accruals é utilizado neste trabalho paralelamente ao Modelo de Jones Modificado desenvolvido por Dechow, Sloan e Sweeney (1995) para que comparações possam ser realizadas e resultados mais consistentes possam ser obtidos, uma vez que a significância estatística e a capacidade explicativa do modelo de regressão pode ser melhorada com a inclusão da variável performance das empresas analisadas.
Tendo em vista estes e outros aspectos, o Modelo de Jones Modificado desenvolvido por Dechow, Sloan e Sweeney (1995) assim como o Modelo de Performance-Matching
desenvolvido por Kothari, Leone e Wasley (2005) serão utilizados nesta pesquisa para fins de apuração dos accruals totais, não discricionários e discricionários e assim, detecção do possível comportamento oportunista dos gestores que podem ter gerenciado seus resultados contábeis positivamente a fim de valorizar suas ações em períodos prévios e que marcam o IPO, originando uma performance econômico-financeira fraca no longo prazo, fruto das reversões dos accruals relativos ao gerenciamento.
Enfim, objetiva-se detectar se as empresas brasileiras que realizaram IPO, no período de 2002 a 2010, gerenciaram seus resultados contábeis em períodos precedentes e que marcam o lançamento das ações (ano-1, ano0 e ano+1). Neste intuito, será apurado o nível de accruals discricionários (proxy para o gerenciamento de resultados) em períodos que
precedem, marcam e posteriores ao IPO (ano-1; ano0; ano+1; ano+2 e ano+3).
Comparações entre os resultados dos modelos serão realizadas assim como serão analisados se o nível de accruals discricionários em períodos que precedem e marcam o IPO (ano-1; ano0 e ano+1) são maiores do que os níveis de accruals discricionários apurados em
períodos posteriores ao IPO (ano+2 e ano+3). Cabe frisar que, o nível de accruals
discricionários será calculado em períodos trimestrais. Os accruals são calculados em períodos trimestrais por dois motivos: 1) aumento no número de dados para realização das regressões e testes objetivando maior robustez; e 2) pelo fato de que os accruals discricionárias podem ser adotados pelos gestores com suas reversões também ocorrendo dentro do próprio ano, o que não seria captado caso as regressões fossem realizadas com dados anuais.
Neste intuito, são realizadas 51 regressões para o grupo de controle objetivando detectar os coeficientes normais para cálculo do nível de accruals não discricionários em cada um desses períodos (2001 a 2013). Cada uma das empresas da amostra de IPOs irão utilizar de quatro regressões realizadas para os anos 0, +1, +2 e +3 e três regressões para o ano-1, em
função de muitas variáveis dos modelos para detecção do gerenciamento de resultados contábeis utilizados neste trabalho (Jones Modificado e Performance-Macthing) serem caracterizadas como variação do período t para o período t-1. Assim, o primeiro trimestre do ano-1 só servirá de base para cálculo dos accruals do trimestre posterior (A Figura 3, na
página 79 deste trabalho, objetiva ilustrar os períodos a serem analisados e os resultados esperados). Cabe ressaltar ainda que, em função da não disponibilidade de dados trimestrais completos por parte das empresas IPO, não serão calculados os níveis de accruals para os anos -2 e -3.
O grupo de controle é formado pelas empresas listadas na BM&FBovespa, sendo excluídas, deste grupo de controle, as instituições financeiras e empresas de investimento imobiliário, por obterem características distintas das empresas dos demais setores. Este mesmo padrão foi observado em trabalhos como os de Hochberg (2011) e Gioielli, Carvalho e Sampaio (2013). Como critério para essa exclusão, foi utilizada a classificação setorial da BM&FBovespa, eliminando-se todas as empresas do setor econômico “Financeiro e Outros”. Este setor é composto pelos seguintes segmentos de atuação: Bancos, Sociedades de Crédito e Financiamento, Sociedades de Arrendamento Mercantil, Securitizadoras de Recebíveis, Seguradoras, Exploração de Imóveis, Holdings Diversificadas, Fundos e Outros.
Também serão excluídas do grupo de controle as empresas com dados insuficientes ou sem dados trimestrais consecutivos de, no mínimo, 8 trimestres. As empresas que realizaram SEO no período analisado também serão excluídas, pois, em uma SEO, os objetivos para gerenciar resultados são idênticos aos objetivos do IPO (maximizar resultados objetivando reação positiva do mercado). Com a presença destas empresas no grupo de controle, os coeficientes normais podem ser incorretamente estimados já que estas empresas também têm incentivos para gerenciar seus resultados.