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FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS
ESCOLA BRASILEIRA DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA E DE EMPRESAS -
EBAPE
MARCELLO SILVA BARRETO
UMA INVESTIGAÇÃO SOBRE O IMPACTO DOS ACCRUALS NA
VARIABILIDADE DOS RESULTADOS NOS DIFERENTES CONTRASTES CROSS-
SECTIONAL NAS FIRMAS BRASILEIRAS DE CAPITAL ABERTO
Rio de Janeiro
2012

MARCELLO SILVA BARRETO
UMA INVESTIGAÇÃO SOBRE O IMPACTO DOS ACCRUALS NA
VARIABILIDADE DOS RESULTADOS NOS DIFERENTES CONTRASTES CROSS-
SECTIONAL NAS FIRMAS NAS FIRMAS BRASILEIRAS DE CAPITAL ABERTO
Dissertação para obtenção do grau de mestre apresentada à
Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas -
EBAPE da Fundação Getulio Vargas.
Área de concentração: Ciências Contábeis
Orientador: Professor Doutor Ricardo Lopes Cardoso
Rio de Janeiro
2012

AGRADECIMENTOS
À minha esposa Aline, amor da minha vida, que está sempre ao meu lado e não deixa de me
incentivar um só minuto e aos meus filhos amados Gabriel e Juliana, que durante o tempo de
realização do mestrado não tiveram a minha presença e dedicação de que eles precisavam e
mereciam. Sem a compreensão e o amor deles eu não teria conseguido. Eles são o motivo da
minha vida.
Ao Professor Diego de Faveri Pereira Lima, pelas valiosas contribuições estatísticas.
Ao meu Orientador, Professor Ricardo, pelos ensinamentos e orientações transmitidas na
realização desta dissertação.
Agradeço também a Deus que sempre me supriu com força, coragem e ânimo para seguir em
frente. Sem Ele nada disso teria acontecido.

“A coragem é a primeira das qualidades
humanas porque garante todas as outras.”
Aristóteles

RESUMO
Esta dissertação tem como objetivo principal investigar o impacto dos accruals na
variabilidade dos resultados corporativos (EVAR) que influenciam a aplicação prática do
income smoothing nas firmas brasileiras de capital aberto. Inicialmente, é demonstrada a
importância das demonstrações contábeis que devem ser evidenciadas em cumprimento aos
princípios contábeis geralmente aceitos. Sua evidenciação deve representar a realidade
econômico-financeira da firma para o processo de tomada de decisão dos acionistas e
credores. Porém, em determinados momentos, os gestores se sentem motivados a praticar o
gerenciamento dos resultados contábeis na tentativa de reduzir a variabilidade dos lucros por
meio da utilização dos accruals. Os accruals correspondem à diferença entre o lucro líquido e
o fluxo de caixa operacional. Nesse processo de redução da volatilidade dos resultados, os
gestores se utilizam da prática do income smoothing procurando reduzir eventuais distorções
no preço das ações da firma. A amostra neste estudo é composta por um grupo de 163 firmas
de capital aberto listadas na Bovespa e que apresentaram informações financeiras no intervalo
de 2000 a 2007, categorizadas por setores através de dados obtidos na Economática. O
modelo estatístico utilizado na pesquisa foi a análise de regressão para explicar os diferentes
modelos de cross-sectional. Os resultados desta pesquisa indicam que os accruals são
significativos para explicar a variabilidade dos resultados corporativos (EVAR) de empresas
brasileiras. Além disso, nossos resultados sugerem que o modelo estrutural de identificação
do EVAR nas empresas brasileiras deve ser explicado por variáveis não contábeis diferentes
das que são apresentadas pelas firmas norte-americanas.
Palavras-chave: accruals, income smoothing, variabilidade dos resultados, EVAR, Modelo
Jones e Modelo Jones Modificado.

ABSTRACT
The main objective of this dissertation is to investigate the impact of accruals on the corporate
earnings variability (EVAR) results that influence the practical application of income
smoothing in Brazilian capital market firms. Initially, it approaches the importance of
financial statements that must be evidenced in compliance with accounting principles
generally accepted. Its disclosure should represent the reality of the economic-financial firm
to the process of decision-making of shareholders and creditors. But at certain times,
managers are motivated to practice the earnings management in an attempt to reduce the
variability of profits through the use of accruals. The accruals represent the difference
between net income and operating cash flow. In the process for reducing results volatility
managers use the practice of income smoothing that represents a smoothing of profits,
reducing any distortions in the market price of the firm. In this study, the sample is formed by
a group of 163 capital market firms listed on Bovespa and presenting financial information in
the period 2000 to 2007, categorized by sector, using data obtained in Economática. The
statistical model used for this research was the regression analysis in order to explain the
different cross-sectional models. These survey results indicate that accruals are significant to
explain the EVAR of Brazilian companies. Our results suggest that the identification of
structural model corporate earnings variability (EVAR) in Brazilian companies should be
evidenced by non-financial variables that differ from those made by U.S. firms.
Keywords: accruals, income smoothing, earning variability, EVAR, Model Jones and
Modified Model Jones.

LISTA DE QUADROS
Quadro 1 Incentivos para o gerenciamento de resultados (earnings management) ... 25
Quadro 2 Consequências do gerenciamento de resultados contábeis ....................... 26

LISTA DE TABELAS
Tabela 1 Filtros de Seleção da Amostra na Estimação |TAC| – Modelo
Jones (1991) ................................................................................................
Tabela 2 Filtros de Seleção da Amostra na Estimação |TAC| - Modelo Jones
Modificado (1995) ......................................................................................
Tabela 3 Filtros de Seleção da Amostra na Estimação |TAC| ................................... 45
Tabela 4 Resultados da Regressão dos Accruals Totais - Modelo Jones (1991) ...... 47
Tabela 5 Composição da Amostra Estatística - Modelo Jones (1991) ...................... 47
Tabela 6
Tabela 7
Tabela 8
Tabela 9
Tabela 10
Tabela 11
Tabela 12
Resultados da Regressão na Amostra Completa - Modelo Jones (1991) ...
Resultados da Regressão na Amostra Completa Apresentados por Kang
& Silhan - Modelo Jones (1991) .................................................................
Variações do R² – Modelo Jones (1991) ....................................................
Resultados da Regressão dos Accruals Totais - Modelo Jones
Modificado (1995) ......................................................................................
Composição da Amostra Estatística - Modelo Jones Modificado (1995) ..
Resultados da Regressão na Amostra Completa - Modelo Jones
Modificado (1995) ......................................................................................
Variações do R² – Modelo Jones Modificado (1995) .................................
44
45
48
49
50
51
51
52
53

LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Income smoothing: intencional e natural ................................................... 31
Figura 2 Modalidades de gerenciamento de resultados ........................................... 32
Figura 3 Segregação dos accruals em discricionários e não discricionários ........... 34
Figura 4 Padrões de “gerenciamento” de resultados contábeis a partir dos
accruals discricionários (ad) ......................................................................
35

SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................ 13
1.1 FORMULAÇÃO DO PROBLEMA ................................................................... 18
1.2 OBJETIVO .......................................................................................................... 19
1.3 DELIMITAÇÃO DE ESTUDO .......................................................................... 19
1.4 HIPÓTESE .......................................................................................................... 19
1.5 RELEVÂNCIA DO ESTUDO ............................................................................ 19
2 REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................ 20
2.1 O GERENCIAMENTO DE RESULTADOS CONTÁBEIS .............................. 20
2.1.1 Incentivos para o gerenciamento dos resultados contábeis ........................... 21
2.1.1.1 Motivações vinculadas ao mercado de capitais ................................................ 22
2.1.1.2 Motivações contratuais ........................................................................................ 23
2.1.1.3 Motivações regulamentares e custos políticos.................................................... 23
2.1.2 Fatores determinantes e consequências do gerenciamento de resultados .... 25
2.2 OS TIPOS DE GERENCIAMENTO DE RESULTADOS CONTÁBEIS ......... 26
2.2.1 Income smoothing .............................................................................................. 27
2.2.2 Big Bath accounting, Bump up e Cookie Jar Reserve ou Cookie Jar
Accounting……………………………………………………………………...
2.3 ACCRUALS DISCRICIONÁRIOS E NÃO DISCRICIONÁRIOS ................ 32
3 METODOLOGIA ............................................................................................. 37
3.1 MENSURAÇÃO DO EVAR .............................................................................. 37
3.2 MENSURAÇÃO DOS FATORES QUE SUPOSTAMENTE DETERMINAM
O EVAR ..............................................................................................................
3.2.1 Outros fatores ................................................................................................... 38
3.2.1.1 Tamanho da firma ............................................................................................... 38
3.2.1.2 Durabilidade do produto ...................................................................................... 39
3.2.1.3 Performance corporativa ..................................................................................... 39
3.2.1.4 Alavancagem financeira ...................................................................................... 40
3.3 ANÁLISE DE REGRESSÃO ............................................................................. 40
3.4 AMOSTRA ......................................................................................................... 44
31
38

4 RESULTADOS .................................................................................................. 46
4.1 MODELO JONES ............................................................................................... 46
4.1.1 Estimação de EVAR .......................................................................................... 48
4.2 MODELO JONES MODIFICADO .................................................................... 50
4.2.1 Estimação de EVAR........................................................................................... 52
5 CONCLUSÕES ................................................................................................. 54
REFERÊNCIAS................................................................................................. 56
GLOSSÁRIO ..................................................................................................... 68
ANEXOS ............................................................................................................ 70

1 INTRODUÇÃO
As fontes fundamentais de informações sobre todas as atividades econômicas das
firmas para os públicos interno ou externo são as demonstrações financeiras. Faz-se
necessário que estas expressem as implicações financeiras consequentes das atividades
econômicas efetuadas sobre o patrimônio e o resultado (lucro/prejuízo) da empresa.
É essencial que, para assegurar a representação fidedigna das demonstrações
financeiras, os gestores usem de forma adequada e eficaz os princípios contábeis geralmente
aceitos na elaboração das demonstrações.
Há, entretanto, situações nas quais os gestores são pressionados para atingir metas
financeiras e cláusulas contratuais – por exemplo, lucro, retorno sobre o investimento, EVA,
endividamento, liquidez e dividendos –, mesmo quando as condições para atingi-las são
adversas ou reduzidas, e/ou quando os custos são demasiadamente altos para cumprir os
objetivos esperados (FUJI; CARVALHO, 2005; BAPTISTA, 2009; SANCOVSCHI;
MATOS, 2003). Nessas circunstâncias, os administradores podem aproveitar a maleabilidade
dos princípios contábeis para assegurar que as metas sejam alcançadas (SANCOVSCHI;
MATOS, 2003).
Quando os gestores através de suas discricionariedades se aproveitam da flexibilidade
concedida pelos princípios contábeis para atingir metas financeiras ou de lucro é chamada de
earnings management, ou gerenciamento de resultados contábeis (SANCOVSCHI; MATOS,
2003; FUJI; CARVALHO, 2005).
Uma forma de gerenciamento desses resultados se encontra na utilização de accruals.
Na realidade, o accrual é a diferença temporal do reconhecimento de receitas e despesas pelos
regimes de caixa e de competência na apuração do lucro (MARTINEZ, 2004; PAULO;
MARTINS; CORRAR, 2007; PAE, 2005; CUPERTINO; MARTINEZ, 2007). Martinez
(2004) observou que somente em períodos de longo prazo este processo apresenta diferenças
no reconhecimento das contas de resultado, o que já não acontece no cenário de curto prazo,
pois não há alteração no resultado.
O objetivo da utilização de accruals é mensurar o resultado contábil da entidade,
utilizando contas de resultado que não necessariamente impactam a movimentação das
disponibilidades de caixa e equivalentes de caixa (MARTINEZ, 2001, 2004; MATSUMOTO
e PARREIRA, 2007).
13

Pela discricionariedade, os accruals podem sofrer alterações que atendam aos
interesses dos gestores em detrimento das atividades normais da empresa. Desta forma, os
accruals podem ser segregados em accruals discricionários (discretionary) e não
discricionários (non discretionary) (DECHOW; SLOAN; SWEENEY, 1995; MARTINEZ,
2008; LOPES; MARTINS, 2005). O primeiro tipo tem como objetivo “gerenciar” o resultado
contábil (earnings management). Já o segundo é o utilizado de acordo com a realidade do
negócio (DECHOW; SLOAN; SWEENEY, 1995; MARTINEZ, 2001).
A divulgação de lucros estáveis nas demonstrações contábeis é uma das razões pelas
quais os gestores manipulam os resultados da firma na tentativa de diminuir a variabilidade de
resultados (MARTINEZ, 2001; MATSUMOTO E PARREIRA, 2007). A variabilidade dos
resultados corporativos (EVAR) tem sido associada a uma ampla variedade de questões de
negócios, incluindo a previsibilidade de receitas (BAREFIELD; COMISKEY, 1975; KROSS;
RO; SCHROEDER, 1990; LUTTMAN; SILHAN, 1995), a previsibilidade de riscos
corporativos (FARRELLY; FERRIS; REICHENSTEIN, 1985; BARTH; LANDSMAN;
WAHLEN, 1995), os riscos inerentes ao mercado (GHOSH; OLSEN, 2008) e as
oportunidades de gestão de riscos (GORDON; LOEB; TSENG, 2009).
Geralmente as firmas que reportam em seus resultados uma alta variabilidade dos
lucros têm menor propensão a emitir previsões corporativas do que aquelas que apresentam
uma baixa variabilidade dos resultados, além de terem uma maior classificação de risco
(IMHOFF, 1978; WAYMIRE, 1985; COX, 1985; CLARKSON; KAO; RICHARDSON,
1994; DEFOND; HUNG, 2003; HODDER; HOPKINS; WOOD, 2008; GRAHAM;
HARVEY; RAJGOPAL, 2005).
A Standard & Poor’s em seus rankings de classificação utiliza a variabilidade dos
resultados como um fator para analisar os ganhos de poder e os riscos nos negócios
(SANTICCHIA; MURPHY, 2005). Consequentemente, as firmas com negócios mais voláteis
alcançam as mais baixas posições no ranking (SANTICCHIA; MURPHY, 2005, p. 18).
O valor de mercado das ações é influenciado pela variabilidade dos resultados. A
incidência de relatos sobre modificações nos resultados é cada vez maior em firmas de
accruals elevados do que nas que apresentam baixos accruals (FRANCIS; KRISHNAN,
1999; BAPTISTA, 2008). Os auditores associam a “intensidade dos accruals” (ou seja, a
extensão dos accruals utilizados por uma firma pela média de accruals absolutos) com a
incerteza de ganhos da entidade e risco de auditoria (BECKER et al., 1998; FRANCIS;
KRISHNAN, 1999; GUL; CHEN; TSUI, 2003).
14

Acionistas e credores tendem a se sentir mais confiantes para investir seus recursos em
empresas que exibem lucros estáveis (HEPWORTH, 1953). Esta constatação indica que esses
públicos preferem uma baixa variabilidade, que representa controle e pode ser considerada
como um indicador da capacidade de gestão da empresa (HEPWORTH, 1953; WANG;
WILLIAMS, 1994).
O income smoothing é uma forma de gerenciamento cujo objetivo é a redução da
variabilidade dos resultados apresentados pela firma. Várias intenções dos gestores
incentivam a adoção desta prática, tais como uma previsão melhor nos resultados, custos
reduzidos de capital, melhores relações com investidores, planos de compensação, melhoria
das relações industriais, aumento de segurança no emprego, e medidas melhores de
performance a longo prazo (HEPWORTH, 1953; GORDON, 1964; BEIDLEMAN, 1973;
RONEN; SADAN, 1981; MOSES, 1987; TRUEMAN; TITTNAN, 1988; CHANEY; LEWIS,
1995; GOEL; THAKOR, 2003; TUCKER; ZAROWIN, 2006).
Com a intenção de reduzir a variabilidade dos resultados a níveis “naturalmente
baixos”, os gestores se utilizam de métodos contábeis de mensuração e evidenciação para
suavizar os lucros pela utilização dos accruals (BAPTISTA, 2009; SUBRAMANYAM, 1996;
JONES, 1991).
O impacto líquido dos accruals na variabilidade dos resultados, visto que os accruals
se situam em um ambiente imprevisível, é uma questão de ordem empírica. A
discricionariedade pode reduzir a variabilidade dos resultados de algumas firmas, mas causar
aumento da variação de outras (MATSUMOTO; PARREIRA, 2007). Esforços utilizados para
suavizar os lucros por meio da utilização dos accruals podem comprometer os resultados
futuros da firma (GOEL; THAKOR, 2003, p. 169; FUJI; CARVALHO, 2005; CASTRO,
2008). Caso ocorra a “suavização do lucro”, esta não pode ser continuada ao longo dos
próximos exercícios (COPELAND, 1968; MOSES, 1987). Do ponto de vista estatístico, ainda
não é conhecido o efeito da eficácia da suavização (HILLIER; MCCRAE, 1998, p. 76).
A suavização de lucros por meio dos accruals envolveria critério proativo
(JAYARAMAN, 2008) com uma mistura de previsão e flexibilidade (COPELAND, 1968;
SCHIPPER; VICENT, 2003; TAN; JAMAL, 2006). Sem dúvida, a suavização de lucros
exigiria um conhecimento particular sobre lucros futuros; entretanto, caso tal conhecimento
não seja preciso, o processo de suavização do lucro pode ser desestabilizador (BEAVER,
1970; BALL; WATTS, 1972; WANG; WILLIANS, 1994; WILLET, 2002) e gerar um erro de
estimativa (ALBRECHT, 1976; DECHOW; DICHEV, 2002; JAYARAMAN, 2008;
CASTRO, 2008). Consequentemente, “técnicas contra a suavização” (COPELAND, 1968),
15

expressões como “contador de suavização” (BEIDLEMAN, 1973) e incentivos à “não
suavização” (WHITE, 1970) poderiam surgir. A incerteza aumenta a complexidade do
processo contábil (BRIEF; OWEN, 1970; ALBRECHT, 1976), o que, em geral, acrescenta
risco inato à organização e possibilita que, em decorrência, erros e reformulações possam
ocorrer (LEV; RYAN; WU, 2008).
As firmas podem não ser bem-sucedidas na diminuição da variabilidade dos resultados
por três motivos. Primeiramente, em cenários de longo prazo, por meio dos accruals pode
haver fatores não contábeis que atenuem as tentativas de reduzir a variabilidade dos lucros.
Como exemplos que influenciariam essa estabilidade, podem ser citados: fechamento de
fábricas, greve de funcionários e dificuldades na cadeia de abastecimento (KANG; SILHAN,
2010).
Em segundo lugar, pode haver fatores contábeis que atenuem a suavização (BROOKS;
BUCKMASTER, 1976). Questões gerais, tais como erros de exercícios anteriores
(ANTHONY; PETRONI, 1997; RICHARDSON et al., 2005), reformulações contábeis
(LUNDHOLM, 1999; LEV; RYAN; WU, 2008), reconhecimento de perdas em tempo
oportuno (BALL; SHIVAKUMAR, 2006), articulação do balanço patrimonial (DICHEV;
TANG, 2009) e as receitas e os custos correspondentes (SU, 2005) colaborariam também para
uma variabilidade maior dos resultados.
Decisões peculiares, como menos-valia e impairments, também poderiam compensar
as tentativas de suavização (ZUCCA; CAMPBELL, 1992). A liberdade de ação futura é
essencial para uma suavização bem-sucedida (COPELAND, 1968). Tentativas de suavização
em períodos correntes com o objetivo de cumprimento de metas futuras, provavelmente trarão
reflexos no aumento na volatilidade dos resultados a longo prazo. Em um primeiro momento,
o impacto gerado pela contabilidade e pelas decisões da firma não parece ser óbvio
(DHARAN, 1987; FRANCIS, 1990; BARTH; LANDSMAN; WAHLEN, 1995; KOTHARI;
LAGUERRE; LEONE, 2002).
Quando ocorre a aplicação de diversas estratégias ao mesmo tempo, o income
smoothing não deve ser a prática dominante da contabilidade (KIRSCHENHEITER;
MELUMAD, 2002). Por esses motivos, o income smoothing pode ser intermitente, esporádico
ou usual.
Em terceiro lugar, a incidência do income smoothing não pode ser generalizada.
Estudos anteriores têm questionado a sua incidência (WHITE, 1970; IMHOFF, 1977;
ECKEL, 1981; ALBRECHT; RICHARDSON, 1990; BAO; BAO, 2004; JAYARAMAN,
16

2008), pois esta medida pode ser desnecessária em alguns casos (IMHOFF, 1981; MOSES,
1987). Assim, a baixa incidência de suavização diluiria o impacto geral dos accruals.
Em uma amostra de firmas, essas condições reunidas podem atenuar os efeitos de
suavização. Assim sendo, é praticamente improvável um processo prolongado de suavização
(DASCHER; MALCOLM, 1970; WHITE, 1970; IMHOFF, 1981). Gonedes (1972) informa o
que seria necessário para uma realização eficaz do processo de suavização, descrevendo o
fluxo dos lucros das empresas a partir de dois processos aleatórios: (1) o processo de geração
de números contábeis “básicos” e (2) o processo de geração dos números contábeis
“reportados/relatados”. Assim, ao se projetar o futuro, as taxas de retorno poderiam ser
definidas como um processo aleatório induzido por um período de multifunção de distribuição
de (1) e (2). Em seguida, essa questão é formulada como um problema de programação
dinâmica para relatar uma taxa de retorno tão elevada quanto possível e suficientemente
próxima à taxa do período anterior de retorno. Dessa maneira, a empresa teria que relatar
lucros/investimentos para cada período, ou seja, a taxa base mais o fator de suavização – por
exemplo, o fator de ajuste, para conseguir atingir este objetivo. Neste caso, o processo da taxa
de retorno relatada é um processo básico transformado. Para isso, a seleção de qualquer ação
suavizante teria de reconhecer as consequências das ações atuais de suavização em um vis-à-
vis de resultados relatados no futuro.
Gonedes (1972) conclui que, para a suavização efetiva dos resultados, os gestores
teriam que se comportar como se fossem empiricamente guiados pelo modelo dinâmico de
programação postulado. Beidleman (1973) observa que: (1) o ajuste desejado deve ser feito
com alguma precisão; (2) os gestores devem concordar com objetivo implícito nesse ajuste;
(3) para o cumprimento dos objetivos de longo prazo, a variabilidade dos lucros deve ser
reduzida; e, (4) uma vez utilizado, a firma não deverá sofrer nenhum tipo de custo particular
de ação.
Gonedes e Dopuch (1979) fornecem um cenário para analisar ao longo do tempo as
propriedades de sequências de números contábeis. Afirmam os autores que estes dependem
(1) do ambiente econômico, (2) dos investimentos de produção e decisões financeiras da
empresa, e (3) das técnicas contábeis. Assim, a variação dos resultados seria determinada por
uma combinação de fatores econômicos e contábeis.
Lev (1983) observou que a variabilidade dos resultados é delimitada por fatores
econômicos. Utilizando-se dos resultados da análise de regressão múltipla em cross-sectional,
com uma amostra de 385 firmas, a pesquisa aponta que a variabilidade dos resultados é
influenciada pelo tamanho da firma e a durabilidade do produto. Em seu estudo, ele faz uma
17

advertência sobre a falta de variáveis. Seu modelo de regressão múltipla justifica cerca de 5%
da variação no cross-sectional da variabilidade dos resultados.
Além do tamanho da empresa e da durabilidade do produto, Luttman e Silhan (1991)
justificam as variáveis econômicas líquidas. Adotando a análise de regressão múltipla em uma
amostra de 199 firmas, eles obtiveram resultados demonstrativos de que a variabilidade dos
lucros também é afetada pelo desempenho das firmas e da estrutura de capital. Seu modelo de
variabilidade de resultados justifica cerca de um quarto da variação cross-sectional de
variabilidade.
1.1 FORMULAÇÃO DO PROBLEMA
A demonstração do resultado do exercício é um dos demonstrativos contábeis de
fundamental importância para análise e tomada de decisão dos stakeholders. Colauto e Beuren
(2004, p. 2) avaliam a importância da apuração do resultado como um indicador de política de
investimento. Coelho (2007, p. 50) afirma que quando o resultado da firma é apurado
corretamente pela contabilidade, os riscos de investimento para credores e acionistas são
reduzidos. Entretanto, esta percepção está associada ao fato de os resultados serem avaliados
independentemente dos grupos de interesses envolvidos.
Com a realidade dos fatos apresentados, ocorrem alguns questionamentos para os
gestores. Decisões fundamentadas na contabilidade de risco desempenham um importante
papel para a comunidade financeira (BAGINSKI; WHALEN, 2003; SANTICHIA;
MURPHY, 2005). Existe muita preocupação quando o assunto é gerenciamento de riscos
(GORDON; LOEB; TSENG, 2009, p. 301), e uma melhor compreensão poderia ser aplicada
para aprimorar a elaboração das políticas de risco (RYAN, 1997, p. 134).
Diante dessas variáveis, surge a questão de quais seriam os fatores determinantes da
variabilidade dos resultados: seriam somente os accruals ou existiriam também fatores não
contábeis? O tamanho da empresa, a performance corporativa, a durabilidade do produto e a
alavancagem financeira seriam os principais impulsionadores da variabilidade dos resultados
(PAULO; LIMA; LIMA, 2008)? Esta questão nos conduz à formulação da seguinte pergunta:
“Qual é o impacto dos accruals na variabilidade dos resultados?” (KANG; SILHAN, 2010).
Este questionamento será o foco central desta.
18

1.2 OBJETIVO
O objetivo final deste trabalho é identificar o impacto dos accruals na variabilidade de
resultados em diferentes contrastes cross-sectional nas firmas brasileiras de capital aberto.
1.3 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO
O presente estudo será delimitado às organizações cujas ações são negociadas na
Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa). Assim, será utilizada uma amostra não aleatória,
cujas empresas estejam ativas e suas informações se encontrem evidenciadas na Economática
no período de 2000 a 2007, excetuando-se as instituições financeiras.
1.4 HIPÓTESE
O estudo foca sua análise sobre os accruals, o tamanho da firma, a performance
corporativa, a durabilidade do produto e a alavancagem financeira como possíveis fatores
determinantes da variabilidade dos resultados (EVAR). Nossa principal hipótese é que os
accruals influenciam EVAR.
1.5 RELEVÂNCIA DO ESTUDO
A literatura apresenta diversos incentivos para a prática do income smoothing. Dentre
eles, pode-se destacar a utilização deste tipo de gerenciamento para sinalizar valor ao mercado
na medida em que este diminui o risco sistemático, compondo um importante direcionador de
valor. Inclusive para aumentar o valor de mercado da firma, os gestores podem utilizar sua
discricionariedade para suavizar os resultados. Sua estratégia, portanto, estará voltada para
19

eduzir a variabilidade dos resultados contábeis com o propósito de gerar valor para os
acionistas.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 O GERENCIAMENTO DE RESULTADOS CONTÁBEIS
O termo earnings management, conhecido na literatura nacional como gerenciamento
de resultados contábeis, é utilizado para definir um grupo de práticas adotadas por gestores
que objetivam divulgar resultados que sejam favoráveis aos acionistas da firma (FUJI;
CARVALHO, 2005). No processo de gerenciamento dos resultados, o gestor determina suas
decisões contábeis em decorrência de outros motivos que colaboram para dirigi-lo a um
resultado financeiro almejado distinto do resultado esperado antes das supostas modificações
– e não de acordo com a realidade operacional do negócio. Faz-se necessário destacar que
estas decisões contábeis precisam estar em acordo com a legislação vigente.
Os investidores diante de demonstrações contábeis suavizadas estarão suscetíveis a
tomarem decisões equivocadas (PAULO; LIMA; LIMA, 2006). Para que isto seja evitado é
de suma importância identificar quais são as empresas que estão praticando o gerenciamento
dos resultados contábeis.
Como são aplicados diferentes critérios nos métodos de evidenciação e mensuração
contábeis, os gestores têm mais facilidade para apresentar demonstrações financeiras da forma
desejada, acarretando perdas na análise do desempenho empresarial.
A divulgação dos resultados negativos ou abaixo das expectativas dos investidores
pode enfraquecer a confiabilidade na firma. Observa-se, também, que em muitas empresas, a
remuneração variável dos gestores está condicionada aos resultados contábeis. Diante dessa
possibilidade, os gestores podem agir de forma discricionária.
Por isso, nas situações nas quais existe a possibilidade do gerenciamento dos
resultados contábeis para que não se apresentem desempenhos inferiores, os gestores sentem-
se incentivados, agindo de forma discricionária, ou seja, utilizando-se de seus conhecimentos
20

técnicos de contabilidade para realizar suas manipulações (MATSUMOTO; PARREIRA,
2007; CASTRO, 2008).
Giroux (2004, p. 4) conceitua earnings management como a intencional utilização por
parte dos gestores nas escolhas dos métodos contábeis de mensuração e evidenciação e na
interferência das atividades operacionais para que a demonstração contábil apresente valores
ajustados.
Martinez (2001) afirma que o gerenciamento de resultados não acontece em
descumprimento da legislação vigente, mas que, em determinados pontos, as normas
contábeis facultam certa discricionariedade ao gestor. Neste caso, o gestor não faz suas
escolhas de acordo com a realidade dos negócios, mas em função de outros motivos.
A expressão earnings management, na concepção de Santos e Grateron (2003),
denomina a intervenção do gestor, de acordo com sua conveniência, na aplicação dos
princípios contábeis com o objetivo de demonstrar uma imagem distorcida da realidade
operacional da empresa.
Roychowdhury (2006) e Cardoso e Martinez (2006) enfatizam que a utilização da
mensuração dos accruals e/ou a interferência das atividades operacionais “reais” da firma são
os fatores determinantes do gerenciamento de resultados.
Também na opinião de Schipper (1989, p. 92), o processo de gerenciamento acontece
quando os gestores por meio de suas decisões manipulam as demonstrações financeiras
externas, com o propósito de obter vantagens, o que é contrário ao papel imparcial de
informar os resultados contábeis.
2.1.1 Incentivos para o gerenciamento dos resultados contábeis
Vários motivos são apresentados por Watts e Zimmerman (1986, p. 257-261) e
Jones (1991, p. 193) como incentivadores do gerenciamento de resultados. Entre as razões
que impulsionam a ação oportunista dos administradores, pode-se destacar: (i) evitar a
divulgação de perdas (resultados negativos) ou declínio dos resultados contábeis (PAULO,
2007); (ii) reduzir a variabilidade dos resultados, evitando distorções no mercado de capitais;
(iii) aumentar a remuneração variável dos gestores condicionados ao desempenho empresarial
(HEALY, 1985; WAHLEN, 1999; BARTOV; MOHANRAM, 2004; MARTINEZ, 2001);
(iv) captação de novas fontes de investimento (MARTINEZ, 2001; FUJI; CARVALHO,
21

2005; VERHAGEM, SANTOS; BEZERRA, 2011); (v) manutenção do cargo, mesmo que,
devido a este fator, a acurácia dos resultados contábeis fique comprometida; (vi) maior
captação de recursos financeiros pelo lançamento de títulos através da oferta pública de ações
(TEOH et al., 1998; ROOSENBOOM et al., 2003; DARROUGH; RANGAN, 2005).
Como já explicitado anteriormente, a divulgação de resultados negativos pode trazer
efeitos indesejados, o que é perfeitamente normal em um ambiente de negócios, além de
resultados positivos influenciarem na remuneração dos gestores. O uso do gerenciamento dos
resultados pode encontrar motivação nestes fatores, levando os administradores a atuarem de
forma discricionária.
Segundo McKee (2005, p. 29), os analistas financeiros frequentemente estimam a
volatilidade dos resultados por meio dos desvios do lucro líquido dos períodos
anteriores divulgados nas demonstrações financeiras. Uma maior volatilidade dos
resultados passados afeta a capacidade de previsão dos resultados futuros, sugerindo
um maior risco de investimento e, consequentemente, resultando em maiores
prêmios ou taxas de desconto nos modelos de avaliação de firmas. Quando os
gestores são motivados por esse tipo de situação acabam adotando a prática da
variabilidade dos resultados, denominada income smoothing. (PAULO; LIMA;
LIMA, 2006)
Healy e Wahlen (1999) apontam ser uma abordagem comum para investigar a
existência de gerenciamento de resultados a análise dos incentivos oferecidos aos gestores
para administrar lucros (BAPTISTA, 2009). A pesquisa empírica em gerenciamento de
resultados encontra-se classificada por esses autores em conformidade com três incentivos:
relacionados ao mercado de capitais, contratuais, e regulamentares e custos políticos.
2.1.1.1 Motivações vinculadas ao mercado de capitais
O parecer dos analistas de mercado e as consequentes decisões dos investidores na
avaliação dos investimentos podem motivar os gestores a utilizarem o gerenciamento de
resultados com o objetivo de influenciar, no curto prazo, o desempenho das ações da firma
(ALMEIDA-SANTOS; VERHAGEM; BEZERRA, 2011).
A prática da suavização dos resultados tem o poder de influenciar e distinguir tipos
específicos de investidores, como os investidores institucionais com um percentual alto de
ações da empresa investida, na opinião de Healy e Wahlen (apud BAPTISTA, 2009;
ALMEIDA-SANTOS; VERHAGEM; BEZERRA, 2011). Entretanto, há duas posições de
22

investidores institucionais: os orientados para o curto prazo, e os voltados para o longo prazo.
Os primeiros se utilizam da prática de oferecer incentivos para que os administradores
gerenciem os resultados, enquanto os segundos podem exercer um papel de monitoramento
sobre os gestores, inibindo a prática do gerenciamento (ALMEIDA-SANTOS; VERHAGEM;
BEZERRA, 2011).
2.1.1.2 Motivações contratuais
Healy e Wahlen (1999) afirmam que a contabilidade desempenha um papel
fundamental na divulgação de informações que ajudarão no monitoramento da regulação
contratual entre a firma, credores e demais stakeholders (BAPTISTA, 2009). Utilizam-se
contratos de remuneração de gestores vinculados à informação contábil para alinhar os
objetivos destes aos dos stakeholders. Já a elaboração de contratos de empréstimos que
dispõem de cláusulas restritivas vinculadas à informação contábil se dá para limitar as ações
dos gestores que beneficiam os shareholders em prejuízo dos credores (ALMEIDA-
SANTOS; VERHAGEM; BEZERRA, 2011).
Na avaliação de Watts e Zimmerman (1990), entretanto, contratos baseados em
informação contábil carecem de eficácia para alinhar interesses de gestores e das demais
partes do contrato (ALMEIDA-SANTOS; VERHAGEM; BEZERRA, 2011). No que tange
aos contratos de dívida, pode-se analisar a relação entre estes e o gerenciamento sob uma
perspectiva ex ante e ex post, como explica Baptista (2009):
Numa situação ex ante, as empresas podem praticar o gerenciamento para obter uma
menor variância do lucro e, com isso, obter financiamento a um custo menor
(SCHIPPER, 1989). Numa situação ex post, o gerenciamento pode ser praticado
para evitar a violação das cláusulas de contratos de dívida (WATTS;
ZIMMERMAN, 1990).
2.1.1.3 Motivações regulamentares e custos políticos
De acordo com Healy e Wahlen (1999), os segmentos sujeitos ao monitoramento
regulatório vinculado à informação contábil oferecem motivações para gerenciar as variáveis
23

de relatórios contábeis que interessam ao órgão regulador. Entende-se, portanto, que pode
haver influência do ambiente legal sobre o gerenciamento, ou seja, empresas pertencentes
“[...] a setores regulados têm incentivos para adotar o gerenciamento, como consequência da
legislação que a afeta, e se a mesma puder ser beneficiada com a prática” (BAPTISTA, 2009,
p. 9).
Da mesma forma, empresas vulneráveis às consequências políticas adversas também
apresentam incentivos para gerenciar lucros, com o objetivo de parecerem menos
lucrativas. De acordo com Watts e Zimmerman (1978, 1990), existe uma maior
probabilidade de que empresas maiores pratiquem o gerenciamento (para diminuir
lucro) do que as empresas menores, o que pode ser explicado pela hipótese de custo
político (tamanho é uma proxy de custo político) (BAPTISTA, 2009, p. 9).
É prerrogativa do governo transferir riqueza entre diversos grupos e, em especial, o
setor corporativo é bastante vulnerável a essas redistribuições, ensinam Watts e Zimmerman
(apud BAPTISTA, 2009). Também apresentam incentivos semelhantes, segundo Healy e
Wahlen (apud BAPTISTA, 2009), as empresas que desejam desfrutar de algum tipo de
subsídio ou proteção governamental.
De acordo com Schipper (1989), no cenário regulatório o gerenciamento é conduzido
por um conjunto de normas/regras. Quando ocorrem alterações nestas, seus efeitos podem
levar a mudanças previsíveis no comportamento da manipulação do lucro.
Apresenta-se uma síntese das relações entre as principais motivações e os objetivos
gerais e específicos no quadro a seguir.
Motivações Objetivos gerais Objetivos específicos
Motivações
vinculadas ao
Mercado de
Capitais
Motivações
contratuais
• Modificar a percepção de risco
quanto a investimentos nas ações
da empresa
• Monitorar e regular os contratos
entre a empresa e os grupos de
interesse (stakeholders)
• Busca de financiamento externo, como lançamento
de títulos;
• Evitar perdas e manter a continuidade dos
resultados;
• Atender expectativas de lucro dos analistas;
• Pagar dividendos aos acionistas.
• Contrato de dívida (leding agreements);
• Contratos de compensação de executivos, para
garantir remuneração a partir de bônus condicionados
a lucros;
• Negociação de convenções coletivas de trabalho;
• Contratos implícitos e stakeholders costs;
• Para manter acordos pactuados com os credores ou
evitar pagar dividendos.
24

Incentivos
regulamentares e
custo políticos
• Evitar desgastes ao despertar
inveja, quando os resultados estão
muito elevados ou acima da média
de outros setores;
• Processos políticos;
• Proteção de mercado (restrições alfandegárias);
• Empresas que estão sendo investigadas.
Quadro 1: Incentivos para o gerenciamento de resultados (earnings management)
Fonte: Adaptado por Matsumoto e Parreira (2007) a partir de Martinez (2001).
2.1.2 Fatores determinantes e consequências do gerenciamento de resultados
Ao possibilitar uma margem de arbitrariedade na elaboração das demonstrações
financeiras, a maleabilidade dos princípios e das normas contábeis pode proporcionar a
apresentação de informações contábeis voltadas para os interesses dos gestores das empresas.
Essas demonstrações contábeis, mesmo em conformidade com a legislação vigente, podem
não retratar de forma autêntica a realidade econômico-financeira das organizações,
contribuindo para a assimetria informacional, indo contra os interesses dos usuários da
informação contábil que podem ser induzidos a tomar decisões equivocadas (FUJI;
CARVALHO, 2005).
As várias alternativas contábeis, conforme Fuji (2004), podem propiciar decisões que
aumentem ou diminuam os resultados da firma em atendimento a mercado de capitais menos
ou mais sofisticados, a setores da indústria, a estrutura de controle acionário ou a influência
maior da contabilidade tributária perante a societária.
A pressão para que metas financeiras sejam cumpridas pode levar gestores a
“gerenciar” resultados contábeis, em especial nas situações em que as condições de alcance
são reduzidas e /ou custos esperados são considerados altos (FUJI; CARVALHO, 2005).
No quadro seguinte, elaborado por Matsumoto e Parreira (2007), é perfeitamente
possível perceber algumas das consequências advindas do processo de gerenciamento dos
resultados.
Consequências Efeitos Motivação
• Avaliação positiva da gestão dos dirigentes.
• Defesa contra aquisições hostis.
• Melhora a posição negociadora dos contratos.
• Incrementa a remuneração dos dirigentes.
• Maior prestígio profissional
Incrementa ou estabiliza o valor
patrimonial da empresa no mercado
de capitais.
Influir nos
resultados
contábeis
25

• Apresenta uma situação crítica da empresa para tirar
proveito no pagamento de impostos.
• Evita exigências salariais elevadas.
• Oculta a situação real frente aos competidores.
• Permite reescalonar dívidas no longo prazo.
• Avaliação positiva da gestão dos dirigentes.
• Estabilidade na remuneração dos gerentes.
• Maior prestígio profissional
• Impressiona investidores de capital.
• Melhora de posição na celebração de contratos.
• Incrementa a remuneração dos executivos.
• Maior estabilidade na permanência no cargo.
• Apresenta uma situação crítica da companhia para tirar
proveito no momento da renegociação de contratos,
tanto da própria empresa como de remuneração dos
gerentes.
• Poupança para assegurar futuras remunerações.
• Melhora de posição na celebração de contratos.
• Estabilidade na remuneração dos dirigentes.
• Poupança para assegurar futuras remunerações.
• Atende imposições acionárias por dividendos.
• Atendimento das exigências sociais.
• Contempla as diretrizes de gestão responsável.
• Mostra uma situação crítica da empresa para tirar
proveito dos recursos públicos.
• Evita exigências de reposição salarial.
• Minimiza as suspeitas de que a companhia pratica o
monopólio ou oligopólio no mercado
• Permite pleitear aumento de tarifas nos setores que
estão sob regulação estatal.
• Reduz as dívidas fiscal-tributárias.
• Minimiza as suspeitas de que a companhia pratica o
monopólio ou oligopólio no mercado.
• Planejamento do pagamento das dívidas.
• Evita reduzir as tarifas em setores regulados.
Diminui as receitas ou aumenta as
despesas e custos de forma a reduzir
os lucros para sinalizar uma pior
situação ao mercado.
Estabiliza as receitas ou os lucros
para apresentar um menor perfil de
risco ao mercado.
Mostra bons indicadores de
rentabilidade, liquidez, solvência e
endividamento.
Mostra maus indicadores de
rentabilidade, liquidez, solvência e
endividamento.
Reduz picos de receitas ou lucros, no
sentido de potencializar o nível de
confiança na empresa.
Mostra maus indicadores de
rentabilidade, liquidez, solvência e
endividamento.
Mostra maus indicadores de
rentabilidade, liquidez, solvência e
endividamento.
Evita excessivas flutuações que
possam vir a deteriorar ou prejudicar
a imagem social ou política da
empresa.
Quadro 2: Consequências do gerenciamento de resultados contábeis
Fonte: Adaptado por Matsumoto e Parreira (2007) a partir de Cosenza (2000)
2.2 OS TIPOS DE GERENCIAMENTO DE RESULTADOS CONTÁBEIS
26
Necessidades
Contratuais
Interesses
políticos e
sociais
Interesses
políticos e
sociais
Mohanram (2003) afirma que as empresas podem utilizar diferentes práticas de
gerenciamento de resultados contábeis (CASTRO, 2008). Uma das mais usuais consiste na
mudança de critérios de mensuração e evidenciação contábeis, a qual, por ser possibilitada

pela maleabilidade das normas e padrões contábeis, faz crescer o grau de complexidade para a
averiguação de tais mudanças representarem manipulação ou utilização da prerrogativa de
arbitrariedade dos gestores.
Para facilitar a compreensão dos propósitos deste trabalho, alguns termos precisam
estar bem esclarecidos e definidos.
2.2.1 Income Smoothing
Matsumoto e Parreira (2007) definem o income smoothing, ou suavização dos lucros,
como o gerenciamento dos resultados que tem como objetivo a redução da variabilidade dos
resultados (EVAR) apresentados pela firma. Esse método de gerenciamento é um esforço
planejado para diminuir as variações nos lucros divulgados; este procedimento os mantém
estáveis, e consequentemente reduz as oscilações do resultado.
EVAR tem sido associada a uma grande variedade de questões relacionadas com o
risco da firma. Luttman e Silhan (1993) observaram que EVAR é utilizado como um índice de
previsibilidade de resultados corporativos. Em outros estudos, EVAR tem sido associado a
valores patrimoniais (DALEY, 1984), a qualidade dos resultados (IMHOFF, 1992), a
previsões gerenciais (WAYMIRE, 1985 ), a tomada de decisões estratégias (MALONE,
1986), a adoção de planos de desempenho (KUMAR, 1988), a estrutura de propriedade
(DEMSETZ e LEHN, 1985), e a política de dividendos (CHANG e RHEE, 1990). Estes
diversos estudos ressaltam a importância de EVAR para os investidores.
EVAR é uma medida utilizada para quantificar a volatilidade dos resultados em uma
série temporal de lucros, cujo o objetivo é a estimação de resultados futuros. As firmas ao
divulgarem suas demonstrações financeiras evidenciam o resultado contábil do período. Logo,
a diferença entre os resultados demonstrados pela firma em um intervalo de tempo será
passível de estimação pelo EVAR. Quanto maior for EVAR, maior será a variabilidade
apresentada nos resultados em diferentes períodos. Em contra partida, um menor EVAR
demonstrará uma redução na flutuação dos lucros. Dessa forma, os gestores podem tomar
decisões no sentido de reduzir o EVAR interferindo nas atividades operacionais e/ou através
de escolhas contábeis (MARTINEZ, 2006).
Como observado por Lev (1983, p. 31), o principal objetivo de EVAR é ganhar uma
compreensão dos processos que afetam os lucros da firma porque tal entendimento é essencial
27

para o estudo de muitas questões em matéria de finanças, contabilidade e economia.
De um modo geral, a dispersão dos resultados contábeis é entendida pelos investidores
e credores como medida de risco (CASTRO; MARTINEZ, 2009). Por essa razão, as empresas
que apresentam menor EVAR costumam ser mais atraentes para os investidores, além de
terem como obter empréstimos com custos mais reduzidos. Diante disso, os gestores podem
suavizar os resultados para estabilizar o fluxo contínuo de lucros reportados (CASTRO, 2008;
CASTRO; MARTINEZ, 2009; MATSUMOTO; PARREIRA, 2007; LOPES; TUKAMOTO,
2007).
Stolowy e Breton (2000) definem o propósito da suavização dos resultados como a
produção de fluxos de crescimento de lucros estáveis.
Income smoothing é uma forma característica de gerenciamento dos resultados com a
intenção de manipulação dos resultados para reduzir a sua volatilidade, afirmam Castro e
Martinez (2009) citando Black, Sellers e Manly (1998). Estes autores argumentam que desta
forma, os gestores conduzirão EVAR em um nível que pode ser considerado natural,
preservando assim, os lucros reportados.
Na concepção de Imhoff (1981) a suavização dos resultados consiste em um caso
especial de divulgação imprópria de informações financeiras. É um método que pressupõe um
esforço deliberado no sentido de sua divulgação de forma a que seja reduzida artificialmente a
variação dos fluxos de lucros.
O income smoothing é tratado por Martinez (2001) como o gerenciamento de
resultados para reduzir a variabilidade, com o propósito de manter os resultados em
determinado patamar e evitar sua excessiva flutuação. Assim sendo, se os resultados forem
baixos, os gestores procuram aumentá-lo, e, quando são bem elevados, há a tendência de
reduzi-los.
Na visão de Beattie et al. (apud CASTRO; MARTINEZ, 2009), o income smoothing
pode ser interpretado como uma forma de diminuir a volatilidade do lucro para conduzi-lo a
um nível esperado em um ou mais períodos.
De acordo com Beidleman (1973), a prática da suavização dos resultados representa
uma suavização proposital nas flutuações de uma série de resultados contábeis. Essa prática é
adotada por gestores de várias empresas, já que variações constantes nos resultados
geralmente são vistas como sério indicador de risco por parte dos credores e investidores,
como já mencionado (CASTRO; MARTINEZ, 2009).
Income smoothing é uma forma de gerenciamento de resultados e é geralmente
definida como uma tentativa deliberada de suavização das flutuações do lucro cujo objetivo é
28

torná-lo menos volátil em um período de tempo contínuo (CASTRO; MARTINEZ, 2009;
RONEM; YAARI, 2008; BARNEA et al., 1976 ). Ronen e Sadan (1981) o definem como
uma prática de manipulação cujo objetivo é inibir as flutuações temporais do lucro. Black,
Sellers e Manly (1998) entendem que, para que ocorra a prática do income smoothing, os
gestores precisam manter os lucros próximos a um patamar considerado normal, evitando
assim todo tipo de volatilidade. Em outras palavras, a gestão está inclinada a tomar medidas
para aumentar os ganhos quando os lucros são relativamente baixos e diminuir os ganhos
quando os lucros são relativamente elevados. Dentre as principais razões para os gestores
suavizarem os resultados estão: a maximização da sua própria riqueza, a redução da
percepção de risco, o aumento do valor da empresa, o cumprimento dos contratos de dívidas
(debt covenants), a redução dos custos fiscais, e a melhoria nas relações com os funcionários,
credores e investidores.
Os modelos teóricos de income smoothing fornecem duas visões contrastantes sobre o
porquê de os gestores optarem pela suavização dos resultados (LOPES; TUKAMOTO, 2007).
A primeira percepção considera o incoming smoothing como uma forma oportunista de
gerenciar os resultados. Os gestores se sentem motivados a manipultar os resultados da
empresa quando desejam estender seus mandatos na organização (FUNDENERG; TIROLE,
1995; DYE, 1988; ARYA et al., 1998), e para suavizar a sua própria compensação ao longo
do tempo que é parte integrante da relação de agência entre o principal e o agente, permitindo
que a relação entre ambos funcione de forma mais eficiente e eficaz (LAMBERT, 1984),
como uma ferramenta de autopromoção, exaltando suas próprias qualidades (CHANEY;
LEWIS, 1995). A segunda perspectiva sobre a suavização dos resultados considera o income
smoothing como um veículo utilizado pelos gestores para transmitirem aos acionistas,
informações privadas sobre as expectativas de desempenhos futuros (RONEN; SADAN,
1981; DEMSKI, 1998; CASTRO, 2008).
O income smoothing é segregado em smoothing natural e smoothing intencional
(MARTINEZ, 2001). Existem basicamente dois tipos de smoothing intencional: o real e o
artificial, no entendimento de Ronen e Yaari (2007). Por esta classificação o real smoothing
abrange as tomadas de decisões de investimento e produção como redutores da variabilidade
dos resultados contábeis, ao passo que o artificial smoothing é alcançado por meio de
escolhas de evidenciação e mensuração contábeis (CASTRO; MARTINEZ, 2009). (Ver
Figura 1). Assim os accruals discricionários desempenham um importante papel na
suavização dos resultados pelo volume de sua mensuração e pelo reconhecimento do período
de sua evidenciação. Os ajustes não podem ser processados de forma indiscriminada sob o
29

isco de comprometer os interesses de longo prazo, porém pequenos ajustes em accruals
discricionários, se revertidos em anos seguintes, provavelmente produzirão efeitos
permanentes pouco adversos sobre a empresa.
Outro ponto importante a ser destacado na prática do income smoothing é que os
gestores preferem reportar lucros estáveis (GRAHAM et al., 2005), por entenderem que as
empresas que apresentam lucros com aumentos suaves ao longo do tempo desfrutam de
avaliações de mercado mais favoráveis (BARTH; ELLIOTT; FINN, 1999), uma vez que os
analistas de mercado preferem seguir aquelas que apresentam lucros menos voláteis
(PREVITS et al., 1994) e seus pareceres sobre estas empresas produzem impacto direto ou
indireto sobre o desempenho de suas ações negociadas no mercado de capitais (LOH; MIAN,
2006; ERTIMUR; SUNDER; SUNDER, 2007). Dessa forma, Badrinath, Gay e Kale (1989)
argumentam que os investidores institucionais normalmente evitam empresas que apresentam
grandes oscilações em seus resultados, definindo-as como mais propensas a riscos. Moses
(1987) observa que o processo de suavização implica uma relação direta de causa-efeito entre
as flutuações dos resultados e o risco de mercado. Nesse sentindo, Beaver (2002) argumenta
que a gestão de lucros pode melhorar ou prejudicar a qualidade dos resultados, o que
determina o valor da empresa. Como o income smoothing é uma forma de gerenciamento dos
resultados, também pode interferir na qualidade dos lucros reportados, e, portanto, no valor de
mercado da empresa. Faz-se necessário mencionar que a suavização dos resultados ocorre
com mais frequência em países que não dispõem de um sistema regulatório mais rígido
(LEUZ; NANDA; WYSOCKI, 2003).
A Figura 1 apresenta o processo de gerenciamento de resultados conhecido como
income smoothing.
30

2.2.2 Big Bath accounting, Bump up e Cookie Jar Reserve ou Cookie Jar Accounting
Na modalidade de gerenciamento de resultados conhecida como big bath accounting,
os gestores reduzem os lucros correntes para aumentar os lucros futuros quando esses não
conseguirem atingir as metas de bônus estabelecidas (KERSTEIN; RAI, 2007;
BURGSTAHLER; DICHEV, 1997; MARTINEZ, 2001).
Bump up pode ser definido como o gerenciamento de resultado que tem como objetivo
ultrapassar as metas estabelecidas no momento em que elas estão muito próximas de serem
atingidas para que a firma possa alavancar o preço de suas ações. Dessa forma, os resultados
são suavizados por pequenas diferenças de valores (MOHANRAM, 2003).
A modalidade de gerenciamento de resultados conhecida como cookie jar reserve ou
cookie jar accounting se utiliza da constituição de elevadas provisões em períodos correntes
que serão estornadas em períodos futuros com o objetivo de maximizar os resultados destes.
Os modelos de gerenciamento de resultados aqui descritos se encontram representados
na figura a seguir.
31

Figura 2: Modalidades de gerenciamento de resultados
Fonte: Mohanram (2003, p. 4)
2.3 Accruals discricionários e não discricionários
Pressupondo racionalidade quase plena dos agentes e que o mercado funciona na
forma semi-forte, as empresas precisam oferecer resultados para manter seu valor de mercado
maior do que seu valor contábil, objetivando criar expectativas de fluxo de caixa futuro aos
seus acionistas e agentes interessados. A exposição desses resultados poderá influenciar no
valor das ações, permitindo que o valor de mercado seja diferente do valor contábil da firma.
Almeida, Lopes e Corrar (2008, p.2) postulam que
No mercado de capitais, uma das medidas mais adotadas para indicar o
desprendimento existente entre valor de mercado e valor contábil é o índice marketto-book
(CHEN; ZHAO, 2004). Corporações que apresentam este índice muito alto
indicam que os agentes possuem alta expectativa por resultados futuros (retorno das
ações e fluxo de caixa), ou seja, o mercado reconhece informações que a
contabilidade não é capaz de demonstrar claramente devido aos princípios e/ou
dispositivos legais.
Assim sendo, é possível considerar ser o índice market-to-book um incentivo ao
mercado, que faz com que os gestores busquem ir ao encontro do que os acionistas esperam e,
ao mesmo tempo, valorizar a importância da sua função. Pode surgir então a ação oportunista
no que tange à discricionariedade das tomadas de decisões relativas à contabilidade das
empresas por meio da flexibilidade dos princípios contábeis geralmente aceitos.
32

Tal conjuntura decorrente de incentivos ou restrições contratuais (debt covenants), da
previsão dos analistas e/ou do mercado, regulatórios ou econômico-financeiros propicia uma
oportunidade para os administradores tomarem decisões sobre os accruals, distorcendo a
performance da empresa (WATTS; ZIMMERMAN, 1990; LOPES; MARTINS, 2005). Dessa
forma, um índice que esteja de acordo com o que o mercado espera demonstra para acionistas
e investidores uma boa reputação da organização, o que pode aumentar a liquidez de ações e o
valor da empresa (SHAPIRO, 1983; WATTS; ZIMMERMAN, 1990).
Segundo McNichols e Wilson (1988) a investigação do gerenciamento por meio dos
accruals se realiza por dois gêneros de abordagens: os estudos pela utilização de um grupo de
contas como portfolio approach (ou accruals agregados), e os que se realizam por meio de
uma conta específica, como representative approach (ou accruals específicos). A principal
questão envolvida no uso do gerenciamento de resultados reside no fato de o gestor
discricionariamente aumentar ou reduzir esses accruals com o objetivo de ter influência sobre
o lucro, incentivado por razões externas ao negócio (MARTINEZ, 2004). Nessas
metodologias, os accruals totais são divididos em:
a) Accruals discricionários (discretionary accruals) – que são artificiais e possuem
o intuito exclusivo de manipular o resultado contábil; e
b) Accruals não discricionários (non discretionary accruals) – que são inerentes às
atividades da corporação.
Os modelos econométricos que foram desenvolvidos avaliam os accruals
discricionários como uma proxy do gerenciamento de resultados (HEALY, 1985; JONES,
1991; KANG; SIVARAMAKRISHNAN, 1995). Como se encontra em Paulo (2007, p. 9 ),
Apesar de amplamente usados em investigações empíricas, os modelos que têm
como base os accruals recebem críticas de alguns pesquisadores, pois falham na
distinção dos accruals agregados resultantes das mudanças ocasionadas pelo
ambiente econômico e das originadas pela manipulação dos dados contábeis
(BENEISH, 2001).
Os accruals podem determinar a variabilidade. É importante ressaltar que o valor
deles possui um limite que dependerá de cada organização. Isso significa que, por mais que se
possa gerenciar o resultado num sentido desejado, sempre se encontrará um impeditivo nas
próprias contas contábeis. Diante disto conclui-se que os accruals discricionários não seriam
boas proxies do gerenciamento de resultados (BARTOV; MOHANRAM, 2004).
A utilização de accruals específicos ou em setores específicos, objetivando investigar
quais itens são usados para o gerenciamento de resultados, seria uma alternativa para a
33

utilização das abordagens em accruals (MARTINEZ, 2001). A abordagem desagregada tem
como vantagem a necessidade de sustentação teórica que se baseia no entendimento dos
pesquisadores e a avaliação de como os tomadores de decisão mudam os incentivos
associados com o objetivo contábil de estudo (FRANCIS, 2001).
A seguir, apresenta-se a segregação dos accruals (Figura 3) e os tipos de
gerenciamentos de resultados existentes (Figura 4).
Figura 3: Segregação dos accruals em discricionários e não discricionários
Fonte: Martinez (2001)
34

Figura 4: Padrões de “gerenciamento” de resultados contábeis
a partir dos accruals discricionários (ad)
Fonte: Martinez (2001)
O foco deste estudo está no impacto incremental da intensidade dos accruals no
EVAR. Os períodos do modelo de Jones (1991) são utilizados para segmentar o accrual total
(TAC) dentro dos accruals discricionários (DAC) e os accruals não discricionários (NDAC)
para cada ano da amostra. Os valores médios absolutos de NDAC (|NDAC|) e DAC (|DAC|)
são regredidos contra a EVAR para determinar seu poder explicativo além de diversos outros
fatores.
|NDAC| são muitas vezes referidos como accruals normais. A associação entre
|NDAC| e EVAR deverá ser positiva, porque estes accruals são em grande parte
impulsionados por mudanças nas vendas que refletem eventos econômicos. Imhoff (1977),
Lev (1983), Jones (1991) e outros relacionam vendas a esses eventos.
Dependendo das circunstâncias, o |DAC| pode aumentar ou diminuir a EVAR
(JAYARAMAN, 2008). Em alguns casos, os efeitos líquidos dos accruals poderiam ser uma
combinação de efeitos, como um “big bath” write-downs e suavização
(KIRSCHENHEITER; MELUMAD, 2002). Em um nível prático, a capacidade de uma
empresa para romper a correlação serial no processo de resultados subjacentes através dos
accruals está sujeita à flexibilidade do GAAP (GUAY; KOTHARI; WATTS, 1996, p. 88).
35

Para determinados processos, as tentativas de suavização poderiam ter exatamente o efeito
oposto (BEAVER, 1970, p. 62). Além disso, a volatilidade operacional geralmente tende a
aumentar o |DAC| (HRIBAR; NICHOLS, 2007).
36

3 METODOLOGIA
3.1 MENSURAÇÃO DO EVAR
Estudos anteriores demonstram diferentes graus de income smoothing entre as
empresas (WHITE, 1970; DASCHER; MALCOLM, 1970; BELKAOUI; PICUR, 1984;
ALBRECHT; RICHARDSON, 1990; ASHARI et al., 1994; JAYARAMAN, 2008). Este
trabalho se propõe a explorar diferentes questões sobre os determinantes de EVAR. Com o
objetivo de ampliar o impacto dos accruals na variação dos resultados no longo prazo, Levy
(1983) e Luttman e Silhan (1995) utilizaram a metodologia de cross-sectional na elaboração
dos seus estudos sobre os determinantes de EVAR.
O EVAR é a variável dependente e foi calculada para o período de 8 anos, que
terminou em 2007. Utilizou-se o coeficiente de variação do retorno sobre os ativos (ROA),
calculado da seguinte forma:
Em que:
EVAR = σ (ROA) / |µ(ROA)| Eq. 1
σ (ROA) = desvio padrão do retorno sobre os ativos para a empresa i,
ROA = lucro líquido da empresa i no período t, escalonado pelo ativo total no período t-1.
|µ(ROA)| = média de retorno sobre os ativos da empresa i.
Desta forma, usou-se uma análise de regressão múltipla para testar a hipótese nula de
que os accruals não interferem na variabilidade dos resultados. Desta forma, aplica-se a
seguinte equação:
EVAR = f (accruals, SIZE, DUR, NPM, GROW, LEVR) Eq. 2
Nota: SIZE = tamanho da firma, DUR = durabilidade do produto, GROW = performance corporativa, LEVR =
alavancagem financeira.
37

De acordo com a equação 2, o EVAR é uma função da discricionariedade dos accruals
contábeis e de diversos outros fatores. A busca pela geração de informação confiável e
relevante que represente a substância econômica das transações leva os normatizadores
contábeis a elaborar pronunciamentos que privilegiem o exercício de julgamento profissional
e estimativas por parte de preparadores e auditores das demonstrações contábeis. Esses
julgamentos e estimativas são suscetíveis a erros e ações oportunistas.
3.2 MENSURAÇÃO DOS FATORES QUE SUPOSTAMENTE DETERMINAM O EVAR
3.2.1 Outros fatores
Pesquisas anteriores identificaram vários fatores determinantes da EVAR. Usam-se
neste trabalho as variáveis de Lev (1983) e Luttman e Silhan (1995) para controlar tais
fatores.
Para o controle de outros fatores, diversas variáveis são utilizadas, uso este apoiado
por pesquisas anteriores como variáveis de controle.
3.2.1.1 Tamanho da firma
O tamanho da organização reflete uma variedade de fatores que poderiam afetar a
EVAR (LEV, 1983). Estes fatores incluem, por exemplo, a discricionariedade gerencial
(WILLIAMSON, 1963), os custos políticos (WATTS; ZIMMERMAN, 1978) e diversificação
(SILHAN, 1984). Prevê-se uma associação negativa entre o tamanho da firma e a EVAR.
O tamanho foi medido utilizando o reconhecimento das médias anuais de vendas em
milhões (2000-2007), que é o critério que a Fortune 500 utiliza em seu ranking anual de
vendas para classificar as maiores empresas. Consistentemente com Lev (1983), Cox (1987),
Luttman e Silhan (1995), Kothari, Laguerre e Serra (2002), entre outros, o sinal esperado
entre tamanho (SIZE) e EVAR é negativo.
38

3.2.1.2 Durabilidade do produto
A demanda por bens duráveis é geralmente vista como mais volátil do que a demanda
por bens não duráveis. A teoria econômica considera que o consumo dos bens não duráveis é
uma função da renda permanente, enquanto os gastos com bens duráveis possuem relação
com a renda transitória (LEV, 1983). Por esta razão, prevê-se neste trabalho uma associação
positiva entre EVAR e a durabilidade do produto (DUR).
3.2.1.3 Performance corporativa
Diversas variáveis de desempenho são incluídas porque o desempenho das empresas
tem sido associado a EVAR, especialmente na literatura de estratégia (BOWMAN, 1980;
ANDERSEN; DENRELL; BETTIS, 2007). Bowman (1980) verificou que empresas de alto
desempenho tendem a ter menor EVAR do que as firmas de baixo desempenho. Esse
“paradoxo do risco-retorno” tem sido atribuído a uma variedade de fatores, incluindo
comportamentos de risco (BOWMAN, 1982) e capacidade de resposta estratégica
(ANDERSEN; DENRELL; BETTIS, 2007). Empresas de alto desempenho refletem a
capacidade das organizações de reportar resultados superiores (BOWMAN, 1980). Em um
ambiente de mudanças, o tempo de obtenção de adequação estratégica demanda mais (e
outros) recursos, o que propicia que uma empresa avalie as mudanças ambientais, formule
uma resposta apropriada, e então reconfigure os recursos internos de forma adequada
(ANDERSEN; DENRELLA; BETTIS, 2007, p. 410). Curiosamente, os benefícios do
gerenciamento de risco corporativo são ligados à incerteza do ambiente (GORDON; LOEB;
TSENG, 2009).
Luttman e Silhan (1995) incorporam a margem de lucro líquido e crescimento das
vendas como determinantes de EVAR associadas ao desempenho. A Standard & Poor’s
considera que níveis mais elevados e estáveis de rentabilidade trazem resultados maiores e
mais estáveis e aumento nos dividendos (SAMTICCHIA; MURPHY, 2005, p. 23). Devido a
esse cenário, prevê-se uma associação negativa entre a margem de lucro líquido (NPM) e
EVAR, e uma associação negativa entre crescimento (GROW) e EVAR.
39

A NPM foi medida com percentual médio do lucro líquido sobre as receitas líquidas.
Essa medida demonstra as diferenças do cross-sectional na rentabilidade corporativa
(SLADE, 1986; SANTICCHIA; MURPHY, 2005). Para refletir a rentabilidade sustentada, a
NPM foi baseada em 8 anos de dados. De acordo com Luttman e Silhan (1995), o sinal
esperado entre NPM e EVAR é negativo.
A GROW foi medida utilizando porcentagem média de crescimento de longo prazo
nas vendas anuais. Para que esta medida de desempenho reflita um crescimento sustentado, a
mesma é baseada em 8 anos de dados. Consistente com Luttman e Silhan (1995), o sinal
esperado entre GROW e EVAR é negativo.
3.2.1.4 Alavancagem financeira
Dhaliwal (1988) e outros observaram que seria esperado que a EVAR aumentasse com
o aumento da alavancagem financeira. Prevê-se uma associação positiva entre alavancagem
(LEVR) e EVAR.
A LEVR foi usada para investigar os efeitos da alavancagem financeira sobre EVAR.
A LEVR foi medida utilizando a proporção entre a média da dívida total e dos ativos totais.
Em conformidade com Luttman e Silhan (1995) e Kothari, Laguerre e Leone (2002), o sinal
esperado entre LEVR e EVAR é positivo.
3.3 ANÁLISE DE REGRESSÃO
A análise de regressão foi usada para avaliar o poder explicativo dos modelos de
cross-sectional a seguir:
EVAR = α + β1SIZE + β2DUR + β3NPM + β4GROW + β5LEVR + ε (Modelo 1) Eq. 3
40

EVAR = α + β1 SIZE + β2DUR + β3NPM + β4GROW + β5LEVR + β6|NDAC| + β7|DAC| +
ε (Modelo 2)
41
Eq. 4
EVAR = α + β1 SIZE + β2DUR + β3NPM + β4GROW + β5LEVR + β8|TAC| + ε (Modelo 3) Eq. 5
Em que:
EVAR = variabilidade dos resultados para a empresa i,
SIZE = log das receitas da empresa i,
DUR = variável dummy indicando a produção de bens de consumo duráveis da empresa i,
NPM = lucro líquido do período t escalonado pelas receitas do período t da empresa i,
GROW = receitas do período t, escalonadas pelas receitas no período t-1 da empresa i,
LEVR = empréstimos e financiamentos a curto e longo prazo no período t, escalonados pelo
ativo total no período t da empresa i,
|NDAC| = média de accruals não discricionários escalonados pelo ativo total da empresa i,
|DAC| = média de accruals discricionários escalonados pelo ativo total da empresa i,
|TAC| = média de accruals totais escalonados pelo ativo total da empresa i.
ε = erro de regressão (resíduos)
α, β1, β2 , β3 , β4 , β5 , β6 , β7 e β8 = coeficientes estimados da regressão
Nesta pesquisa, |NDAC|, |DAC| e |TAC| são as variáveis principais de interesse. Essas
variáveis são consideradas como independentes. Com efeito, estas variáveis refletem a
variabilidade de accruals numa firma de base sólida ao longo do tempo. A inclusão ou
acréscimo no modelo 2 e no modelo 3 proporcionam evidências sobre o poder explicativo
incremental dos accruals.
Os accruals totais foram calculados baseados na abordagem de estimação pautada nas
contas do Balanço Patrimonial (HEALY, 1985; DeANGELO, 1986; JONES, 1991;
DECHOW et al., 1995; KANG; SIVARAMAKRISHNAN, 1995; BURGSTAHLER;
DICHEV, 1997; TEOH et al., 1998; HEALY; WAHLEN, 1999; MARTINEZ, 2001;
ZENDERSKY, 2005; PAE, 2005; ALMEIDA, 2006; PAULO, 2007).

Em que:
TACt = ((∆CAt – ∆Casht) – ∆CLt – Deprt) / At-1 Eq. 6
TACt = accruals totais da empresa no período t;
∆CAt = variação do ativo corrente (circulante) da empresa no final do período t-1 para o final
do período t;
∆Casht = variação das disponibilidades da empresa no final do período t-1 para o final do
período t;
∆CLt = variação do passivo corrente (circulante) da empresa no final do período t-1 para o
final do período t;
Deprt = montante das despesas com depreciação e amortização da empresa durante o período
t;
At-1 = ativos totais da empresa no final do período t-1.
Conforme Jones (1991), o modelo de regressão a seguir foi usado para estimar NDAC
e DAC, para cada firma:
Em que
TACit = α (1/Ait–1) + β1 (∆REVit) + β2 (PPEit) + εit Eq. 7
TACit = accruals totais da empresa i no período t, escalonados pelos ativos totais no final do
período t-1;
∆REVit = variação das receitas líquidas da empresa i do período t-1 para o período t,
escalonada pelos ativos totais no final do período t-1;
PPEit = saldos das contas do Ativo Imobilizado e Ativo Diferido (bruto) da empresa i no final
do período t, escalonados pelos ativos totais no final do período t-1;
Ait–1 = ativos totais da empresa no final do período t -1;
εit = erro de regressão (resíduos)
α, β1, β2 = coeficientes estimados da regressão
42

Para cada empresa da amostra, o termo de erro residual εit serve como uma medida de
componente DAC. O TAC inclui mudanças no capital de giro (contas a receber, estoque e
contas a pagar) e depreciação. As variáveis independentes, ∆ Receitasit e PPEit, estão incluídas
para refletir o componente NDAC dos accruals. Alterações nas vendas líquidas e o nível de
ativo imobilizado e diferido refletem alterações nas condições de funcionamento. Com efeito,
este modelo de regressão assume que a relação entre essas variáveis e NDAC está associada.
Todos os accruals são escalonados por ativos defasados para reduzir a
heterocedasticidade e mínimos quadrados ordinários são usados para estimar este modelo.
Usando esses resultados da regressão, NDAC e DAC foram computados para cada firma,
como segue:
NDACit = α (1/At–1) + β1 (∆REVit) + β2 (PPEit) Eq. 8
DACit = TACit – NDACit Εq. 9
Levando em conta a possibilidade de manipulação das vendas a prazo, utilizou-se o
modelo Jones Modificado (1995) para estimar NDAC, para cada firma:
Em que:
NDACit = α (1/At–1) + β1 (∆REVt – ∆RECt) + β2 (PPEt) Eq. 10
∆REVit = variação das receitas líquidas da empresa i do período t-1 para o período t,
escalonada pelos ativos totais no final do período t-1;
∆RECit = variação das contas a receber (clientes) da empresa i do período t-1 para o período t,
escalonada pelos ativos totais no final do período t-1;
PPEit = saldos das contas Ativo Imobilizado e Ativo Diferido (bruto) da empresa i no final do
período t, escalonados pelos ativos totais no final do período t-1;
Ait–1 = ativos totais da empresa no final do período t -1;
Α e β´s = coeficientes estimados da regressão;
43

3.4 AMOSTRA
Para analisar os fatores determinantes da variabilidade no processo de income
smoothing no mercado brasileiro foi escolhida uma amostra de empresas do país que constam
no banco de dados da Economática, com as seguintes características:
a) Estão listadas para negociação na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa).
b) Dispõem de informações contábeis no intervalo de 2000 a 2007, sendo que
algumas empresas dispunham de informações para o período completo.
c) Estão distribuídas em 19 setores (indústria, comércio e serviços) não financeiros.
Desse modo, foram coletados dados de 165 empresas no período 2000-2007. Todas
estas empresas apresentavam dados completos em 2007, o que significa que estavam ativas
nesse ano.
Nossa base, porém, continha alguns missings. Além disso, foram eliminadas as
observações cujos dados não pertenciam ao intervalo de três desvios padrão para baixo e três
desvios padrão para cima em relação ao valor médio das variáveis consideradas.
Os filtros de seleção da amostra estão evidenciados nas tabelas a seguir.
A tabela 1 indica que o |TAC| do Modelo Jones foi estimado com 1.118 observações
de 163 empresas, o que representa uma média de 6,86 anos de observações/empresas.
Tabela 1 – Filtros de Seleção da Amostra na Estimação |TAC| – Modelo
Jones (1991)
Nº Observações Nº Obersevações Quantidade de
Excluídas
Empresas
Início 1.320
165
Missings Values 136
1.184
165
Outliers nas Variáveis 36
1.148
164
Outliers nos Resíduos 30
1.118
163
Total 202
% Total Perdas - Outilers 5%
% Total Perdas - Missings Values 10%
Estimação |TAC| - Modelo Jones
Quantidade de
Anos
8,00
7,18
7,00
6,86
44

Já o |TAC| do Modelo Jones Modificado, conforme indicado na tabela 2, foi estimado
com 1.073 observações de 163 empresas, o que representa uma média de 6,58 anos de
observações/empresas.
Tabela 2 - Filtros de Seleção da Amostra na Estimação |TAC| - Modelo Jones
Modificado (1995)
Nº Observações Nº Obersevações Quantidade de
Excluídas
Empresas
Início 1.320
165
Missings Values 191
1.129
165
Outliers nas Variáveis 31
1.098
164
Outliers nos Resíduos 25
1.073
163
Total 247
% Total Perdas - Outilers 4%
% Total Perdas - Missings Values 14%
Estimação |TAC| - Modelo Jones Modificado
Quantidade de
Anos
8,00
6,84
6,70
6,58
Por fim, pela tabela 3 temos que a estimação EVAR contou com 138 empresas, o que
representa uma exclusão de aproximadamente 15% de outliers no modelo.
Tabela 3 - Filtros de Seleção da Amostra na Estimação |TAC|
Estimação EVAR
Início
Nº Empresas Excluídas Nº Total Empresas
163
Outliers nas Variáveis 14
149
Outliers nos Resíduos 11
138
Total 25
% Total Perdas - Outilers 15%
45

4 RESULTADOS
Seguindo Kang e Silhan (2010), três modelos foram estimados de forma a avaliar o
poder explicativo incremental dos accruals contábeis na estimação de EVAR. O Modelo 1 é a
regressão de benchmark sem accruals, o Modelo 2 acrescenta ao Modelo 1 os accruals
desagregados (|NDAC| e |DAC|) e o Modelo 3 acrescenta ao Modelo 1 os accruals totais
(|TAC|).
Além disso, para medir a sensibilidade dos resultados com relação à forma de
estimação dos accruals, os modelos 1, 2 e 3 foram estimados considerando-se os modelos
Jones e Jones Modificado. Conforme exposto na seção 3.3, diferentemente do Modelo Jones,
o Modelo Jones Modificado leva em conta a manipulação das vendas a prazo através do
coeficiente β1.
Os resultados das estimações estão evidenciados nas tabelas a seguir. A análise destes
resultados, bem como a conclusão do presente estudo, será apresentada nas próximas seções.
4.1 MODELO JONES
Os resultados da nossa estimação |TAC| de acordo com o Modelo Jones para as 163
empresas consideradas são apresentados na Tabela 4.
46

Tabela 4 - Resultados da Regressão dos Accruals Totais - Modelo Jones (1991)
Amostra
|TAC|
1/Ait-1
(t-estatístico )
∆REVit
(t-estatístico )
Médias
PPEt
(t-estatístico )
R²
Ajustado
Durbin-
Watson
Número de
Anos
Número de
Firmas
326,815 0,129*** -0,089*** 0,191 1,744 8 163
(0,829) (9,373) (-15,695)
*. O coeficiente estimado é significante ao nível de 10%
**. O coeficiente estimado é significante ao nível de 5%
***. O coeficiente estimado é significante ao nível de 1%
Na Tabela 5 temos um resumo das médias, desvios-padrão e correlações. Entre as
variáveis de controle, a correlação mais forte foi entre GROW e SIZE (0,287). Já a correlação
mais forte com a variável dependente foi entre SIZE e EVAR (-0,231). Ao contrário do que se
esperava, as variáveis DUR e EVAR apresentaram correlação negativa (-0,045). No geral, vê-
se que as correlações entre EVAR e as variáveis explicativas, incluindo |NDAC| e |DAC|, não
são muito fortes.
Tabela 5 - Composição da Amostra Estatística - Modelo Jones (1991)
Variável Média
EVAR
Pearson Correlação Coeficiente
SIZE DUR NPM GROW LEVR |NDAC| |DAC|
EVAR 0,675 0,261 0,184 1,420 1
SIZE 13,614 1,607 9,647 18,386 -0,231*** 1
DUR 0,360 0,480 0,000 1,000 -0,045 -0,238*** 1
NPM 0,104 0,072 0,163 0,386 -0,085 -0,062 0,057 1
GROW 0,185 0,136 -0,195 0,587 -0,160 0,287** 0,142 -0,027 1
LEVR 0,103 0,063 0,000 0,351 0,161 0,029 -0,015 -0,190** -0,124 1
|NDAC| 0,035 0,016 0,006 0,078 0,150 0,123 -0,253*** 0,290** -0,086 -0,101 1
|DAC| 0,061 0,031 0,129 0,167 0,124 -0,154 0,194** 0,057 0,227** 0,109 -0,176** 1
Desvio
Padrão
Mínimo Máximo
Nota: EVAR = coeficiente de variação de retorno dos ativos, SIZE = log das receitas (em milhões), DUR = variável dummy
para produtos duráveis, NPM = margem do lucro líquido, GROW = taxa de crescimento das vendas, LEVR = grau de
47

alavancagem financeira, |NDAC| = média absoluta do valor dos accruals não discricionários, |DAC| = média absoluta do
valor dos accruals discricionários.
**. A correlação é significante ao nível de 5%
***. A correlação é significante ao nível de 1%
4.1.1 Estimação de EVAR
Os resultados da nossa estimação de EVAR são apresentados na Tabela 6. Na Tabela 7
apresentamos, para efeito de comparação, os resultados encontrados por Kang e Silhan
(2010).
Tabela 6 - Resultados da Regressão na Amostra Completa - Modelo Jones (1991)
Variável
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Coeficiente Beta t-estatístico Coeficiente Beta t-estatístico Coeficiente Beta t-estatístico
Intercepto 1,216*** 5,953 1,024*** 4,829 1,024*** 4,788
SIZE [ - ] -0,039*** -0,243 -2,687 -0,039*** -0,238 -2,635 -0,034** -0,210 -2,348
DUR [ + ] -0,048 -0,088 -1,007 -0,025 -0,046 -0,527 -0,045 -0,083 -0,973
NPM [ - ] -0,252 -0,069 -0,819 -0,561* -0,154 -1,777 -0,430 -0,118 -1,390
GROW [ - ] -0,118 -0,062 -0,687 -0,166 -0,086 -0,949 -0,220 -0,115 -1,272
LEVR [ + ] 0,601* 0,146 1,716 0,558 0,135 1,612 0,484 0,118 1,398
NDAC [ + ] 3,952*** 0,246 2,769
|DAC| 1,289* 0,154 1,761
|TAC| 1,756** 0,219 2,557
R² Ajustado 0,065 (n = 138) 0,117 (n = 138) 0,103 (n = 138)
[ ] Indica os sinais esperados
*. O coeficiente estimado é significante ao nível de 10%
**. O coeficiente estimado é significante ao nível de 5%
***. O coeficiente estimado é significante ao nível de 1%
48

Tabela 7 - Resultados da Regressão na Amostra Completa - Modelo Jones (1991)
apresentados por Kang & Silhan
Variável
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Coeficiente t-estatístico Coeficiente t-estatístico Coeficiente t-estatístico
Intercepto 1,8396 21,847 1,2391 12,737 1,2553 13,022
SIZE [ - ] -0,1290 -13,821 -0,0840 -8,232 -0,0900 -9,344
DUR [ + ] 0,2024 5,110 0,1593 4,114 0,1745 4,563
NPM [ - ] -8,9287 -24,774 -7,5984 -20,510 -7,7411 -21,342
GROW [ - ] -1,5790 -6,427 -2,0589 -8,545 -2,0008 -8,350
LEVR [ + ] 0,8670 7,365 0,6024 5,196 0,6177 5,347
NDAC [ + ] 3,9804 6,035
|DAC| 5,7947 7,724
|TAC| 6,7540 11,322
R² Ajustado 0,4853 (n = 1649) 0,5219 (n = 1649) 0,5223 (n = 1649)
Diferentemente do encontrado por Kang e Silhan (2010), nossos resultados indicam
que o poder explicativo dos três modelos – medido pelo R-quadrado ajustado – é muito baixo
e muitas variáveis de controle não se mostraram significantes. Isso provavelmente significa
que o modelo para o caso brasileiro seria diferente, isto é, EVAR seria explicada por outras
variáveis de controle.
No Modelo 1 apenas as variáveis SIZE e LEVR são significantes estatisticamente. A
variável SIZE apresenta o maior dos coeficientes beta, o que indica que, das variáveis de
controle, esta é a que mais influencia o EVAR.
Já no Modelo 2, que inclui os accruals como um fator explicativo, SIZE, NPM,
|NDAC| e |DAC| são significantes. As variáveis que apresentam os maiores coeficientes beta
são SIZE e |NDAC|. O sinal de |NDAC| é positivo, como esperado, refletindo a sua ligação à
variabilidade das receitas de vendas. A variável |DAC| também apresenta sinal positivo, o que
é consistente com o fato de |DAC| refletir o risco dos accruals (DECHOW; DICHEV, 2002) e
a volatilidade operacional (HRIBAR; NICHOLS, 2007). Este resultado, porém, não descarta a
prática de income smoothing. Ele indica apenas que o impacto líquido dos accruals parece
refletir mais a variabilidade inata do que a suavização discricionária.
O Modelo 3 usa |TAC| para representar os accruals em vez de |NDAC| e |DAC|. A
variável |TAC| tem sido usada para representar a propensão de uma empresa para gerar os
accruals (FRANCIS; MAYDEW; SPARKS, 1999). Na estimação deste trabalho, SIZE e
|TAC| foram significativos. Estas duas variáveis também apresentaram os maiores
49

coeficientes beta. |TAC| apresentou uma correlação positiva com EVAR, o que é compatível
com Wartfield, Wild e Wild (1995, p.81) e Dichev e Tang (2009, p. 174).
Assim como em Kang e Silhan (2010), o R-quadrado ajustado dos Modelos 2 e 3 foi
maior do que o do Modelo 1, o que indica que os accruals adicionariam volatilidade além das
variáveis de controle contidas no Modelo 1. Por outro lado, o R-quadrado ajustado se reduziu
ligeiramente do Modelo 2 para o Modelo 3, passando de 0,117 para 0,103. Tal resultado é
diferente ao encontrado por Kang e Silhan (2010) e indica que a separação de |TAC| em
|NDAC| e |DAC| aumenta ligeiramente o poder explicativo do modelo.
A influência dos accruals também é corroborada pelos resultados apresentados na
Tabela 8, uma vez que as variações do R² tanto do Modelo 1 para o Modelo 2 quanto do
Modelo 1 para o Modelo 3 são significantes.
Modelo 1
Modelo 2
Tabela 8 – Variações do R² – Modelo Jones (1991)
R² Valor-P
0,099
0,162
Variação do Modelo 1 para o Modelo 2 -0,063 0,009
Modelo 1
Modelo 3
0,099
0,142
Variação do Modelo 1 para o Modelo 3 -0,043 0,012
4.2 MODELO JONES MODIFICADO
A Tabela 9 contém os resultados da estimação |TAC| de acordo com o Modelo Jones
Modificado para as 163 empresas consideradas. Este novo modelo de estimação dos accruals
não parece acrescentar poder explicativo em relação ao Modelo Jones, uma vez que o R-
quadrado ajustado encontrado é de 0,149 ante 0,191 do modelo anterior.
50

Amostra
|TAC|
Tabela 9 - Resultados da Regressão dos Accruals Totais - Modelo Jones
1/Ait-1
(t-estatístico)
∆REVit -
∆RECit
(t-estatístico)
Modificado (1995)
Médias
PPEt
(t-estatístico)
R²
Ajustado
Durbin-
Watson
Número de
Anos
Número de
Firmas
573,219 0,099*** -0,08*** 0,149 1,733 8 163
(1,412) (6,092) (-13,593)
*. O coeficiente estimado é significante ao nível de 10%
**. O coeficiente estimado é significante ao nível de 5%
***. O coeficiente estimado é significante ao nível de 1%
A Tabela 10, que traz um resumo das estatísticas descritivas das variáveis, mostra que
a correlação entre |NDAC| e |DAC| aumenta, passando de -0,176 no Modelo Jones para -0,293
no modelo atual. Por outro lado, a correlação de cada um dos accruals com EVAR é menor.
Tabela 10 - Composição da Amostra Estatística - Modelo Jones Modificado (1995)
Variável Média
Pearson Correlação Coeficiente
EVAR SIZE DUR NPM GROW LEVR |NDAC| |DAC|
EVAR 0,675 0,261 0,184 1,420 1
SIZE 13,614 1,607 9,647 18,386 -0,231*** 1
DUR 0,360 0,480 0,000 1,000 -0,045 -0,238*** 1
NPM 0,104 0,072 0,163 0,386 -0,085 -0,062 0,057 1
GROW 0,185 0,136 -0,195 0,587 -0,160 0,287** 0,142 -0,027 1
LEVR 0,103 0,063 0,000 0,351 0,161 0,029 -0,015 -0,190** -0,124 1
|NDAC| 0,035 0,016 0,005 0,077 0,136 0,184** -0,293*** 0,291*** -0,157 -0,108 1
|DAC| 0,061 0,031 0,013 0,177 0,106 -0,127 0,198** 0,053 0,250*** 0,138 -0,293*** 1
Desvio
Padrão
Mínimo Máximo
Nota: D.P. = desvio padrão, EVAR = coeficiente de variação de retorno dos ativos, SIZE = log das receitas (em milhões),
DUR = variável dummy para produtos duráveis, NPM = margem do lucro líquido, GROW = taxa de crescimento das vendas,
51

LEVR = grau de alavancagem financeira, |NDAC| = média absoluta do valor dos accruals não discricionários, |DAC| =
média absoluta do valor dos accruals discricionários.
**. A correlação é significante ao nível de 5%
***. A correlação é significante ao nível de 1%
4.2.1 Estimação de EVAR
Os resultados da estimação EVAR são apresentados na Tabela 11.
Tabela 11 - Resultados da Regressão na Amostra Completa - Modelo Jones
Modificado (1995)
Variável
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
Coeficiente Beta t-estatístico Coeficiente Beta t-estatístico Coeficiente Beta t-estatístico
Intercepto 1,216*** 5,953 1,073*** 5,155 1,063*** 5,047
SIZE [ - ] -0,039*** -0,243 -2,687 -0,043*** -0,266 -2,932 -0,036** -0,223 -2,499
DUR [ + ] -0,048 -0,088 -1,007 -0,022 -0,041 -0,464 -0,047 -0,086 -1,000
NPM [ - ] -0,252 -0,069 -0,819 -0,596* -0,164 -1,873 -0,426 -0,117 -1,370
GROW [ - ] -0,118 -0,062 -0,687 -0,123 -0,064 -0,698 -0,210 -0,109 -1,214
LEVR [ + ] 0,601* 0,146 1,716 0,558 0,136 1,604 0,463 0,112 1,327
NDAC [ + ] 4,572*** 0,273 2,917
|DAC| 1,36* 0,167 1,861
|TAC| 1,722** 0,206 2,400
R² Ajustado 0,065 (n = 138) 0,119 (n = 138) 0,098 (n = 138)
[ ] Indica os sinais esperados
*. O coeficiente estimado é significante ao nível de 10%
**. O coeficiente estimado é significante ao nível de 5%
***. O coeficiente estimado é significante ao nível de 1%
No Modelo 1, que não inclui os accruals, as variáveis SIZE e LEVR são significativas
e SIZE apresenta o maior coeficiente beta 1 . No Modelo 2, as variáveis SIZE, NPM, |NDAC| e
|DAC| apresentam significância. Destas, SIZE e |NDAC| são as que apresentam os maiores
1 Esta estimação é exatamente a mesma apresentada na Tabela 6.
52

etas. Os coeficientes de |NDAC| e de |DAC| têm sinal positivo, tal como encontrado no
Modelo Jones. Já no Modelo 3, as variáveis SIZE e |TAC| são significativas e apresentam os
maiores beta. |TAC| apresenta sinal positivo, como esperado.
A inclusão dos accruals fez com que o R-quadrado ajustado aumentasse, passando de
0,065 no Modelo 1 para 0,119 no Modelo 2 e 0,098 no Modelo 3, o que indica que os
accruals são relevantes para explicar a variabilidade. Ademais, como o R-quadrado ajustado
do Modelo 2 é maior que o do Modelo 3, tem-se que a separação do |TAC| em |NDAC| e
|DAC| acrescentaria poder explicativo à análise de EVAR.
As variações do R² mostradas na Tabela 12 indicam que a inclusão dos accruals
melhorou o poder explicativo do modelo.
Tabela 12 – Variações do R² – Modelo Jones Modificado (1995)
Modelo 1
Modelo 2
R² Valor-P
0,099
0,164
Variação do Modelo 1 para o Modelo 2 -0,065 0,008
Modelo 1
Modelo 3
0,099
0,137
Variação do Modelo 1 para o Modelo 3 -0,038 0,018
53

5 CONCLUSÕES
Neste trabalho, investigou-se o impacto incremental da intensidade dos accruals na
variabilidade dos resultados (EVAR). Com efeito, este estudo serve para estender as
evidências de Kang e Silhan (2010), que investigaram este mesmo impacto usando uma
amostra de empresas norte-americanas. Além disso, estende-se também o trabalho de Luttman
e Silhan (1995), que identificaram os cinco principais determinantes de EVAR à parte de
características setoriais. Estes determinantes seriam o tamanho da firma (SIZE), a
durabilidade do produto (DUR), a performance da firma (NPM e GROW) e a sua
alavancagem financeira (LEVR).
O diferencial deste trabalho está não apenas em replicar o estudo de Kang e Silhan
(2010) para uma amostra de empresas brasileiras como também em adotar duas diferentes
metodologias para a estimação dos accruals – os Modelos Jones e Jones Modificado.
Em seu estudo, Kang e Silhan (2010) usam apenas o Modelo Jones para estimar os
accruals. Suas estimações dos três modelos EVAR têm um bom poder explicativo – medido
pelo R-quadrado ajustado – e apresentam todas as variáveis significativas, o que inclui tantos
as variáveis de controle quanto os accruals. Estes resultados permitem aos autores concluir
que a intensidade dos accruals é maior nas empresas com alto EVAR do que em empresas
com baixo EVAR.
No presente estudo, porém, os resultados são um pouco diferentes. O poder
explicativo dos três modelos de estimação de EVAR é muito baixo e muitas variáveis
previstas no modelo estrutural não se mostraram significativas nos níveis convencionais.
Ademais, a separação do |TAC| em |NDAC| e |DAC| parece acrescentar poder explicativo à
análise de EVAR. No entanto, a hipótese de que os accruals têm impacto positivo em EVAR
foi corroborada.
No caso do Modelo 1, que considera apenas as variáveis de controle, conforme
identificados por Luttman e Silhan (1995), apenas SIZE e LEVR foram significantes. A
variável SIZE apresentou o coeficiente beta mais elevado.
Quanto ao Modelo 2, que inclui os accruals desagregados |NDAC| e |DAC|, estas
variáveis apresentaram significância para explicar EVAR tanto na estimação pelo Modelo
Jones como na estimação pelo Modelo Jones Modificado. Em ambos os casos, as variáveis
SIZE e |NDAC| apresentaram os maiores coeficientes beta.
54

Por fim, no Modelo 3, a variável |TAC|, que representa os accruals totais, também
apresentou significância nos Modelos Jones e Jones Modificado. As variáveis SIZE e |TAC|
apresentaram os coeficientes beta mais elevados. O poder explicativo do Modelo 2 foi
ligeiramente maior do que o do Modelo 3 em ambos os modelos.
A partir destes resultados, podemos concluir que os accruals adicionam volatilidade
aos resultados de empresas brasileiras. Assim sendo, as firmas que apresentam menor EVAR
são as que mais praticam o income smoothing. Desta forma os gestores de maneira intencional
e artificial utilizam os accruals para reduzir o EVAR nas firmas. Uma vez reduzida a EVAR a
patamares desejados pela gestão, a firma pode divulgar em suas demonstrações financeiras
um fluxo regular de lucros com o objetivo de reduzir uma possível queda nos preços das
ações (MOYER e SHEVLIN, 1995), apresentar uma melhor situação econômico-financeira
no momento da oferta pública de ações, minimizar os custos políticos, evitar efeitos
indesejados no descumprimento de cláusulas contratuais de crédito ou de dívida e reduzir o
custo do capital de terceiros (TRUEMAN; TILMAN 1988). Com a divulgação de resultados
com um menor EVAR, as firmas diminuem seus riscos no mercado e consequentemente
atraem o interesse de investidores.
Em sua pesquisa, Martinez (2006) demonstrou que os gestores se apropriam das
despesas com provisão para devedores duvidosos, despesas de depreciação e receitas não
operacionais para reduzir a EVAR. Além de identificar que existe uma correlação entre a
redução do EVAR e as provisões para perdas em investimentos, reservas de reavaliação e as
variações na amortização de ágio/deságio de investimentos.
Além dos accruals, o tamanho da empresa parece ser bastante relavante para explicar
EVAR. O tamanho da organização pode refletir fatores como a discrionariedade gerencial
(WILLIAMSON, 1963), os custos políticos (WATTS; ZIMMERMAN, 1978) e a
diversificação (SILHAN, 1984), o que faz com que a associação entre o tamanho da firma e
EVAR seja negativa.
Por fim, o fato de muitas variáveis de controle não apresentarem significância
provavelmente significaria que o modelo para o caso brasileiro seria outro, isto é, que o
EVAR das empresas brasileiras seria determinado por variáveis diferentes do EVAR das
empresas norte-americanas.
55

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GLOSSÁRIO
ACCRUALS
O termo accruals (acumulações) é apresentado como a diferença entre o lucro líquido e o
fluxo de caixa operacional. Desse modo, accruals são as contas de resultado introduzidas na
apuração do lucro, mas que não implicam uma movimentação de disponibilidades financeiras
com o propósito de mensurar o resultado no sentido econômico, representando acréscimo
efetivo na riqueza patrimonial.
BENCHMARK
Conjunto de normas, usado como ponto de referência para avaliar o desempenho ou o nível de
qualidade.
BIG BATH WRITE-DOWNS
Possui a mesma definição de big bath write-off, ou seja, remove ou reduz os ativos
financeiros dos livros contábeis, resultando em menor lucro líquido do exercício.
BIG BATH WRITE-OFF
O big bath write-off remove ou reduz os ativos financeiros dos livros contábeis, resultando em
menor lucro líquido do exercício.
DEBT COVENANTS
Termo que vem do inglês e significa acordo. Trata-se de uma restrição legal imposta nos
contratos de emissão de títulos, ou financiamento, nos quais o tomador de crédito tem suas
atividades restritas e cujo objetivo é dar mais segurança ao financiador.
EX. ANTE
O termo ex-ante (por vezes escrito "ex ante" ou "exante") é uma expressão neolatina cujo
significado é "antes do evento". Ex-ante é comumente utilizado na atividade comercial que
resulta numa ação específica ou numa série de ações desencadeadas em antecipação. O oposto
a ex-ante é ex-post (ou ex post).
EX. POST
Traduzido do latim significa "depois do fato". A utilização de retornos históricos tem sido
tradicionalmente a forma mais comum de prever a probabilidade de incorrer em uma perda
em um determinado dia.
GAP
Palavra de origem inglesa que significa período de tempo, lapso de tempo.
IMPAIRMENTS
É uma palavra inglesa que significa, em sua tradução literal, diminuição, redução e
deterioração. Essa técnica determina que se os ativos estiverem avaliados por valor superior
ao valor recuperável por meio do uso ou da venda, a entidade deverá reduzir estes ativos ao
seu valor recuperável, reconhecendo no resultado a perda referente a essa desvalorização.
MARKET-TO-BOOK
É uma relação que compara o preço de mercado das ações ordinárias da firma com o valor do
estoque contábil por ação. Essencialmente, o market-to-book relata o que os investidores
acreditam que uma empresa vale e o que os contadores da empresa dizem que vale a pena de
acordo com princípios contábeis geralmente aceitos.
PORTFOLIO APPROACH
Expressão utilizada para referenciar os accruals agregados, ou seja, referenciar um grupo de
contas contábeis.
68

RATCHET EFFECT
É um termo da teoria macroeconómica e se refere às mudanças da relação nominal dos
salários ao nível dos preços (salários reais), na variante Keynesiania dos modelos totais para
abrir e fechar a economia nacional.
REPRESENTATIVE APPROACH
Expressão utilizada para referenciar os accruals específicos, ou seja, referenciar contas
contábeis específicas.
STAKEHOLDERS
São todas as partes ou grupos interessados nas atividades da firma: acionistas, governo,
clientes, funcionários, fornecedores e sociedade.
TAKING A BATH
Expressão ou termo de Wall Street utilizado para definir a perda de muito dinheiro.
69

ANEXOS
Tabela Modelo Jones
Setores Empresas
Nº Total
Observações
Nº Total
Observações
- Missings
Values
Nº Total
Observações -
Missing
Values -
Outlier nas
Variáveis
70
Nº Total
Observações -
Missing Values
- Outlier nas
Variáveis -
Outliers nos
Resíduos
Agro e Pesca
Rasip Agro
Renar
8
8
8
6
8
6
8
6
Ambev 8 8 8 8
BRF Foods 8 8 8 8
Cacique 8 8 8 8
Alimentos &
Bebidas
Excelsior
Iguacu Cafe
Josapar
8
8
8
8
8
8
1
8
8
1
8
8
M. Diasbranco 8 4 4 4
Minupar 8 8 8 8
Oderich 8 3 3 3
Battistella 8 4 4 3
Dimed 8 8 8 8
Grazziotin 8 8 8 8
Lojas Americ 8 8 8 8
Lojas Hering 8 8
Lojas Renner 8 8 8 8
Comércio Minasmaquinas 8 8 7 6
Natura 8 4 4 4
P.Acucar-Cbd 8 8 8 8
Profarma 8 2 2 2
RaiaDrogasil 8 8 8 8
Viavarejo 8 8 8 8
Wlm Ind Com 8 5 5 5
AES Elpa 8 6 6 6
AES Sul 8 8 8 8
AES Tiete 8 8 8 8
Ampla Energ 8 8 8 8
Ampla Invest 8 2 2 2
Bandeirante
8 8 8 8
Energia Elétrica Energ
Ceee-Gt 8 5 5 5
Celesc 8 8 8 8
Celpa 8 8 8 8
Celpe 8 8 8 8
Cemar 8 5 5 5
Cemat 8 7 7 7

Papel & Celulose
Petróleo & Gas
Química
Serviço
Transporte
Telecomunicações
Cemig 8 8 8 8
Cesp 8 8 8 8
Coelba 8 8 8 8
Coelce 8 6 6 6
Copel 8 8 8 8
CPFL Energia 8 8 7 7
CPFL Geracao 8 7 6 6
CPFL
8 6 6 6
Piratininga
Elektro 8 8 8 8
Eletrobras 8 8 8 8
Eletropaulo 8 8 8 8
Emae 8 8 8 8
Energias BR 8 5 5 5
Energisa 8 7 7 7
Enersul 8 8 8 8
Escelsa 8 8 8 8
Ger Paranap 8 8 8 8
Light S/A 8 8 8 7
Neoenergia 8 6 6 6
Paul F Luz 8 6 6 6
Rede Energia 8 8 8 8
Rio Gde Ener 8 8 8 8
Tractebel 8 8 8 8
Tran Paulist 8 8 8 7
Celul Irani 8 7 7 7
Fibria 8 8 8 8
Klabin S/A 8 8 8 8
Melhor SP 8 7 7 6
Suzano Papel 8 8 8 8
Ceg 8 8 8 8
Comgas 8 8 8 8
Pet Manguinh 8 8 8 4
Petrobras 8 8 8 8
Bombril 8 8 8 8
Braskem 8 8 8 8
Elekeiroz 8 8 8 8
M G Poliest 8 5 5 5
Millennium 8 8 8 8
Ultrapar 8 8 7 7
Unipar 8 8 8 8
Gol 8 5 4 4
Tam S/A 8 8 8 8
Embratel Part 8 8 8 8
La Fonte Tel 8 8 8 8
Oi 8 8 7 7
71

Tele Nort Cl 8 8 8 8
Telef Brasil 8 8 8 8
Telemar N L 8 8 7 7
Tim Part S/A 8 8 7 6
Alpargatas 8 8 8 8
Cambuci 8 8 8 8
Cedro 8 8 8 8
Cia Hering 8 8 8 8
Coteminas 8 8 8 8
Dohler 8 8 8 8
Encorpar 8 8 8 8
Fab C Renaux 8 5 5 5
Textil Grendene 8 3 3 3
Guararapes 8 6 6 6
Karsten 8 8 8 8
Marisol 8 8 8 8
Santanense 8 8 8 8
Schlosser 8 8 8 7
Vicunha Text 8 7 7 7
Vulcabras 8 8 6 6
Wembley 8 8 8 8
Brookfield 8 2 2 2
CC Des Imob 8 2 2 1
Company 8 3 3 2
Const A Lind 8 8 7 5
Cyrela Realty 8 8 8 8
Construção
Even
Gafisa
8
8
2
8
2
8 8
Helbor 8 3 3 3
Lix da Cunha 8 8 8 8
Mendes Jr 8 8 8 8
Rossi Resid 8 8 8 8
Sultepa 8 8 8 7
Itautec 8 8 8 8
Eletroeletrônicos Springer 8 8 8 8
Whirlpool 8 8 8 8
AGconcessoes 8 5 5 4
All Amer Lat 8 8 8 8
CCR AS 8 8 8 8
Infraestrutura Ecorodovias 8 4 3 3
Transporte Fer C Atlant 8 8 8 8
OHL Brasil 8 3 3 3
Santos Bras 8 7 7 7
Triunfo Part 8 6 4 4
Máquinas Bardella 8 8 8 8
72

Industriais Inds Romi 8 8 8 8
Weg 8 8 8 8
Mineração Vale 8 8 8 8
Minerais Não Eternit 8 8 8 8
Metais Nadir Figuei 8 8 8 8
Aliperti 8 8 8 8
Confab 8 8 8 8
Ferbasa 8 8 8 8
Forjas Taurus 8 7 7 7
Gerdau 8 7 7 7
Gerdau Met 8 7 7 7
Hercules 8 8 7 7
Kepler Weber 8 8 8 8
Siderúrgica & Lupatech 8 4 4 3
Metalúrgica Mangels Indl 8 8 8 8
Met Duque 8 8 8 8
Metisa 8 7 7 6
Mundial 8 8 8 8
Panatlantica 8 8 8 8
Paranapanema 8 8 8 8
Sid Nacional 8 8 8 8
Tekno 8 8 8 8
Usiminas 8 8 8 8
Software & Dados Totvs 8 3 2 1
Bic Monark 8 8 8 8
Cobrasma 8 4 3 1
DHB 8 8 8 8
Embraer 8 8 8 7
Fras-Le 8 8 8 8
Iochp-Maxion 8 8 8 7
Marcopolo 8 8 8 8
Veiculos & Peças Metal Leve 8 8 8 8
Plascar Part 8 8 8 7
Pro Metalurg 8 8 4 3
Randon Part 8 8 8 8
Recrusul 8 8 8 6
Schulz 8 7 7 7
Tupy 8 8 8 8
Wetzel S/A 8 8 8 8
Total 1320 1184 1148 1118
73

Tabela Modelo Jones Modificado
Setores Empresas
Agro e Pesca
Alimentos &
Bebidas
Comércio
Energia Elétrica
Nº Total
Observações
Nº Total
Observações
- Missings
Values
Nº Total
Observações -
Missing
Values -
Outlier nas
Variáveis
74
Nº Total
Observações -
Missing Values
- Outlier nas
Variáveis -
Outliers nos
Resíduos
Rasip Agro 8 8 8 8
Renar 8 6 6 6
Ambev 8 8 8 8
BRF Foods 8 8 8 8
Cacique 8 8 8 8
Excelsior 8 5 1 1
Iguacu Cafe 8 8 8 8
Josapar 8 8 8 8
M. Diasbranco 8 4 4 4
Minupar 8 6 6 6
Oderich 8 3 3 3
Battistella 8 4 4 3
Dimed 8 8 8 8
Grazziotin 8 8 8 8
Lojas Americ 8 8 8 8
Lojas Hering 8 7
Lojas Renner 8 8 8 8
Minasmaquinas 8 8 7 6
Natura 8 4 4 4
P.Acucar-Cbd 8 8 8 8
Profarma 8 2 2 2
RaiaDrogasil 8 8 8 8
Viavarejo 8 8 8 8
Wlm Ind Com 8 5 4 4
AES Elpa 8 6 6 6
AES Sul 8 6 6 6
AES Tiete 8 8 8 8
Ampla Energ 8 8 8 8
Ampla Invest 8 2 2 2
Bandeirante
Energ
8 8 8 8
Ceee-Gt 8 5 5 5
Celesc 8 8 8 8
Celpa 8 8 8 8
Celpe 8 8 8 8
Cemar 8 5 5 5
Cemat 8 7 7 7
Cemig 8 8 8 8
Cesp 8 8 8 8

Papel & Celulose
Petróleo & Gas
Química
Serviço
Transporte
Telecomunicações
Coelba 8 8 8 8
Coelce 8 5 5 5
Copel 8 8 8 8
CPFL Energia 8 8 7 7
CPFL Geracao 8 6 6 6
CPFL
8 6 6 6
Piratininga
Elektro 8 8 8 8
Eletrobras 8 8 8 8
Eletropaulo 8 8 8 8
Emae 8 8 8 8
Energias BR 8 5 5 5
Energisa 8 6 6 6
Enersul 8 8 8 8
Escelsa 8 8 8 8
Ger Paranap 8 8 8 8
Light S/A 8 8 8 7
Neoenergia 8 6 6 6
Paul F Luz 8 4 4 4
Rede Energia 8 8 8 8
Rio Gde Ener 8 8 8 8
Tractebel 8 8 8 8
Tran Paulist 8 8 8 7
Celul Irani 8 6 6 6
Fibria 8 8 8 8
Klabin S/A 8 8 8 8
Melhor SP 8 7 7 6
Suzano Papel 8 8 8 8
Ceg 8 8 8 8
Comgas 8 8 8 8
Pet Manguinh 8 8 6 4
Petrobras 8 8 8 8
Bombril 8 8 8 8
Braskem 8 8 8 8
Elekeiroz 8 8 8 8
M G Poliest 8 5 5 5
Millennium 8 8 8 8
Ultrapar 8 8 7 7
Unipar 8 7 7 7
Gol 8 5 4 4
Tam S/A 8 8 8 8
Embratel Part 8 8 8 8
La Fonte Tel 8 8 8 8
Oi 8 8 7 7
Tele Nort Cl 8 8 8 8
Telef Brasil 8 8 8 8
75

Textil
Construção
Eletroeletrônicos
Infraestrutura
Transporte
Máquinas
Industriais
Telemar N L 8 8 7 7
Tim Part S/A 8 8 7 6
Alpargatas 8 8 8 8
Cambuci 8 4 4 4
Cedro 8 8 8 8
Cia Hering 8 8 8 8
Coteminas 8 8 8 8
Dohler 8 8 8 8
Encorpar 8 7 7 7
Fab C Renaux 8 5 5 5
Grendene 8 3 3 3
Guararapes 8 6 6 6
Karsten 8 8 8 8
Marisol 8 8 8 8
Santanense 8 8 8 8
Schlosser 8 8 8 7
Vicunha Text 8 7 7 7
Vulcabras 8 4 3 3
Wembley 8 8 8 8
Brookfield 8 2 2 2
CC Des Imob 8 2 2 1
Company 8 3 3 2
Const A Lind 8 7 7 5
Cyrela Realty 8 8 8 8
Even 8 2 2
Gafisa 8 8 8 8
Helbor 8 3 3 3
Lix da Cunha 8 8 8 8
Mendes Jr 8 8 8 8
Rossi Resid 8 8 8 8
Sultepa 8 8 8 7
Itautec 8 8 8 8
Springer 8 8 8 8
Whirlpool 8 8 8 8
AGconcessoes 8 5 5 4
All Amer Lat 8 8 8 8
CCR SA 8 5 5 5
Ecorodovias 8 1 1 1
Fer C Atlant 8 8 8 8
OHL Brasil 8 1 1 1
Santos Bras 8 1 1 1
Triunfo Part 8 4 3 3
Bardella 8 8 8 8
Inds Romi 8 8 8 8
Weg 8 7 7 7
76

Mineração Vale 8 8 8 8
Minerais Não Eternit 8 8 8 8
Metais Nadir Figuei 8 8 8 8
Aliperti 8 8 8 8
Confab 8 8 7 7
Ferbasa 8 8 8 8
Forjas Taurus 8 5 5 5
Gerdau 8 7 7 7
Gerdau Met 8 7 7 7
Hercules 8 7 7 7
Kepler Weber 8 8 8 8
Siderúrgica & Lupatech 8 2 2 1
Metalúrgica Mangels Indl 8 8 8 8
Met Duque 8 8 8 8
Metisa 8 7 7 6
Mundial 8 6 6 6
Panatlantica 8 8 7 7
Paranapanema 8 8 8 8
Sid Nacional 8 8 8 8
Tekno 8 8 8 8
Usiminas 8 8 8 8
Software & Dados Totvs 8 1 1 1
Bic Monark 8 8 8 8
Cobrasma 8 3 2 1
DHB 8 8 8 8
Embraer 8 8 8 7
Fras-Le 8 8 8 8
Iochp-Maxion 8 8 7 7
Marcopolo 8 8 8 8
Veiculos & Peças Metal Leve 8 8 8 8
Plascar Part 8 8 8 7
Pro Metalurg 8 8 4 3
Randon Part 8 8 8 8
Recrusul 8 8 8 6
Schulz 8 4 4 4
Tupy 8 8 8 8
Wetzel S/A 8 8 8 8
Total 1320 1129 1098 1073
77

Tabela EVAR
Setores Empresas
Agro & Pesca
Alimentos & Bebidas
Comércio
Energia Elétrica
Rasip Agro
Renar
Ambev
BRF Foods
Cacique
Excelsior
Iguacu Cafe
Josapar
M. Diasbranco
Minupar
Oderich
Battistella
Dimed
Grazziotin
Lojas Americ
Lojas Renner
Minasmaquinas
Natura
P.Acucar-Cbd
RaiaDrogasil
Viavarejo
Wlm Ind Com
AES Elpa
AES Sul
AES Tiete
Ampla Energ
Bandeirante Energ
Celesc
Celpa
Celpe
Cemar
Cemat
Cemig
Coelba
Coelce
Copel
CPFL Piratininga
Elektro
Eletrobras
78

Papel & Celulose
Petróleo & Gas
Química
Serviço de Transporte
Telecomunicações
Textil
Eletropaulo
Emae
Energias BR
Energisa
Enersul
Escelsa
Ger Paranap
Light S/A
Neoenergia
Paul F Luz
Rede Energia
Rio Gde Ener
Tractebel
Tran Paulist
Celul Irani
Fibria
Klabin S/A
Melhor SP
Suzano Papel
Ceg
Comgas
Petrobras
Braskem
Elekeiroz
M G Poliest
Millennium
Ultrapar
Unipar
Gol
Tam S/A
Embratel Part
La Fonte Tel
Oi
Telef Brasil
Telemar N L
Tim Part S/A
Alpargatas
Cedro
Cia Hering
Coteminas
Dohler
Fab C Renaux
Grendene
Guararapes
Karsten
79

Marisol
Santanense
Schlosser
Vicunha Text
Wembley
Brookfield
Const A Lind
Cyrela Realty
Gafisa
Construção
Helbor
Lix da Cunha
Rossi Resid
Sultepa
Itautec
Eletroeletrônicos Springer
Whirlpool
CCR SA
Fer C Atlant
Santos Bras
Infraestrutura de Transporte
Triunfo Part
AGconcessoes
All Amer Lat
Bardella
Máquinas Industustriais Inds Romi
Weg
Mineração Vale
Eternit
Minerais Não Metais
Nadir Figuei
Aliperti
Confab
Ferbasa
Forjas Taurus
Gerdau
Gerdau Met
Lupatech
Siderúrgica & Metalúrgica Mangels Indl
Met Duque
Metisa
Panatlantica
Paranapanema
Sid Nacional
Tekno
Usiminas
Software & Dados Totvs
Veiculos & Peças Embraer
80

Fras-Le
Iochp-Maxion
Marcopolo
Metal Leve
Plascar Part
Randon Part
Schulz
Tupy
Wetzel S/A
138
81

Histograma e Resíduos dos Accruals Totais - Modelo Jones (1991)
82

Histograma e Resíduos dos Accruals Totais - Modelo Jones Modificado (1995)
83