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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
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