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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO PUC-SP Leonel Carlos Dias Ferreira Relação entre informação tributária sobre o lucro e acurácia da previsão dos analistas de investimentos de companhias do setor financeiro listadas na B3 MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E ATUARIAIS São Paulo 2019
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PUC-SP
Leonel Carlos Dias Ferreira
Relação entre informação tributária sobre o lucro e acurácia da previsão dos
analistas de investimentos de companhias do setor financeiro listadas na B3
MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E ATUARIAIS
São Paulo
2019
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE SÃO PAULO
PUC-SP
Leonel Carlos Dias Ferreira
Relação entre informação tributária sobre o lucro e acurácia da previsão dos
analistas de investimentos de companhias do setor financeiro listadas na B3
MESTRADO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS E ATUARIAIS
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, como exigência parcial para obtenção do título de MESTRE em Ciências Contábeis e Atuariais, sob a orientação do Prof. Dr. José Carlos Marion.
São Paulo
2019
BANCA EXAMINADORA
______________________________________________________ Prof. Dr. José Carlos Marion
Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
______________________________________________________ Prof. Dr. Antonio Robles Junior
Pontifícia Universidade Católica de São Paulo
______________________________________________________ Prof. Dr. Wilson Toshiro Nakamura
Universidade Presbiteriana Mackenzie
DEDICATÓRIA
Dedico este trabalho à Cristiane.
AGRADECIMENTOS à CAPES
O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de
Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – Brasil (CAPES), sob o código de
financiamento de nº 88882.146165/2017-01, instituição a qual agradeço, pelo apoio
financeiro a mim concedido na Modalidade I de Bolsas CAPES/PROSUP/Integral,
para a realização desse sonho e pela oportunidade de contato com excelentes
professores.
AGRADECIMENTOS
A quem e como agradecer? O documentário 'A Era dos Campeões'1 apresenta uma
cena na qual Nelson Piquet, ao ser questionado sobre a quem dedicaria o seu primeiro
título de campeão mundial de piloto de Fórmula 1 em 1981, havia respondido de forma
lacônica: “– Dedico para mim mesmo, pô, fui eu quem ganhei. Vou dedicar para quem,
p*?” (sic) — e caberia acrescentar: quem, literalmente, “correu os riscos”?. Nelson
Piquet foi um piloto altamente técnico, exímio acertador de carros, da mesma safra de
Niki Lauda. Ambos sabiam onde alterar as configurações das máquinas que pilotavam
para se extrair delas aquilo que precisavam para vencer as corridas. E ambos foram,
respectivamente, ora irreverente2, ora frio no trato com aqueles que os cercavam em
suas profissões. No polo oposto, estão os Mamonas Assassinas, os quais, em encarte
de disco homônimo, com seu estilo despojado, agradeceram desde Santos Dumont
pela invenção do avião que os conduzia aos shows apoteóticos3 até Charles Miller por
“ter trazido o futebol pro Brasil” (sic).
A dúvida permanece: a quem e como agradecer? Marlon Brando, após magistral e
insuperável interpretação de Vito Corleone no filme The Godfather, foi indicado ao
Oscar de melhor ator. Entretanto, de modo inusitado, enviou uma ativista à cerimônia,
a qual inclusive rejeitou a estatueta. Em que pese o legítimo caráter político da
manifestação4 5, foram as aparições de Cuba Good Junior6, Ben Affleck e Matt
Damon7 e Adrien Brody8, entre tantas outras, que se tornaram memoráveis.
Uma vez mais9: a quem e como agradecer? Aparentemente, não há respostas,
nenhum protocolo a ser seguido. O que posso afirmar é que dependi — e dependo —
1 FRANCO, Cesário Melo. BERNSTEIN, Marcos. A Era dos Campeões, 2011. Documentário, 76 min. 2 Nelson Piquet, além dos três títulos mundiais, também ganhou o de “rei da irreverência”: “— Algumas vezes eu falo exatamente o que eu penso e o que é a verdade. Talvez eu não deva dizer as verdades e começar a dizer o que os outros gostariam de ouvir” certa vez respondeu a um repórter, como se observa no documentário supra. 3 Originalmente: “(...) ao Santos Dumont (que inventou o avião, senão a gente ainda tava indo mixar o disco, a pé)” (sic) 4 https://www.youtube.com/watch?v=2QUacU0I4yU 5 https://www.youtube.com/watch?v=rcCKczj4aK4 6 https://www.youtube.com/watch?v=cnCMqr1QRQwm 7 https://www.youtube.com/watch?v=d8RIS5GJqAg 8 https://www.youtube.com/watch?v=8HgWANva9Xk 9 “Once more unto the breach, dear friends, once more” (em Henry V de William Shakespeare)
daqueles que me cercam para obter os resultados que almejo/necessito10. Assim
sendo, agradeço a todos do escritório especializado em advocacia tributária Mauler
Advogados, pela compreensão quando tive que me ausentar por conta das aulas e
atividades realizadas em função da condição de bolsista, não obstante, nominalmente
registro o meu reconhecimento à Drª Andréa Ferreira Bedran, ao Dr. Valdecir de
Souza e ao Dr. Igor Mauler Santiago. Aqui deixo a minha mais sincera gratidão!
Obrigado!!
À coordenação do Programa de Estudos Pós-Graduados em Ciências Contábeis e
Atuariais, nas pessoas do Prof. Dr. Fernando de Almeida Santos, Prof.ª Drª Neusa
Maria Bastos Fernandes dos Santos e à assistente Rosilaine Gomes Ferrari,
cumprimentos que também se estendem a Marcos Aurélio (Comitê de Ética).
Aos amigos professores doutores Valdemir Galvão de Carvalho — sem palavras para
elogiar o apoio dado a esse trabalho! — e Alexandre Gonzales, ambos parceiros
acadêmicos de publicações científicas.
Aos meus colegas mestres e mestrandos do mencionado programa: Anderson
Santos, Anderson Silva, André Souza, Antonio Gaspar, Jose Everardo, Lidiane
Almeida, Luís Fernando, Maurício de Souza, Ricardo Rios, Rosana Passos, Sérgio
Bueno, Simone Oliveira, Tom Securato, Wanderley dos Santos e Wilson Oliveira.
Aos brothers Carlos Eduardo (CEF), Fábio Barros (INSS), Maycon Keycon (Telefônica
Brasil S.A.), Rodrigo Reginaldo (RFB) e Vagner Justino (SEFAZ/SP).
Ao suporte dos meus pais e irmãos, Paulo e Maurício, nessa enfim alcançada
trajetória. Aos meus queridos e maravilhosos sobrinhos que dão sentido até ao que
de mais simples e singular existe: Maria, Davi e Diana.
Por fim, a todos aqueles que, direta ou indiretamente, colaboraram com a realização
deste trabalho.
10 Em ref(v)erência à letra da música “Comida”, segundo single retirado do álbum “Jesus Não Tem Dentes no País dos Banguelas”, lançada em 1987 pelos Titãs. É cantada por Arnaldo Antunes, tendo sido escrita por ele em conjunto com Marcelo Fromer e Sérgio Britto.
“Our new Constitution is now established, and has an appearance that
promises permanency; but in this world nothing can be said to be certain,
except death and taxes.”
— Benjamin Franklin, em correspondência acerca da Constituição dos Estados Unidos da América, à Jean-Baptiste Leroy, em 13 de novembro de 178911
(grifo do autor)
11 FRANKLIN, Benjamin. The private correspondence of Benjamin Franklin, LL.D, F.R.S., &c. Minister Plenipontentiary from the United States of America at the court of France, and for the Treaty of Peace and Independence with Great Britain, &c. &c. comprising a series of letters on miscellaneous, literary, and political subjects: written between the years 1753 and 1790; illustrating the memoirs of his public and private life, and developing the secret history of his political transactions and negociations. Vol 1. Londres: Public Library, Conduit Street, Hanover Square, 1817, p. 266.
Fonte: Excerto do script do filme Se7en, redigido por Andrew Kevin Walker (01.11.1994), white version12
12 http://screenplaysandscripts.com/spotlight_pages/se7en/Seven%20(11-1-94).pdf
Fonte: Excerto do filme Dead Poets Society (1989)*
* Dedicado ao Prof. Dr. José Carlos Marion, o mais inspirador e paciente professor de Contabilidade do Brasil.
“Tudo tem o seu tempo determinado, e todo
propósito debaixo do céu tem o seu tempo:
Há tempo de nascer, e tempo de morrer; tempo
de plantar, e tempo de arrancar o que se plantou;
Tempo de matar, e tempo de curar; tempo de
derrubar, e tempo de edificar;
Tempo de chorar, e tempo de rir; tempo de
prantear, e tempo de dançar;
Tempo de espalhar pedras, e tempo de ajuntar
pedras; tempo de abraçar, e tempo de abster-se
de abraçar;
Tempo de buscar, e tempo de perder; tempo de
guardar, e tempo de lançar fora;
Tempo de rasgar, e tempo de coser; tempo de
calar, e tempo de falar;
Tempo de amar, e tempo de odiar; tempo de
guerra, e tempo de paz.
Eclesiastes 3:1-8
(grifo do autor)
RESUMO
As informações contábeis compõem as bases para a formação das
expectativas do mercado, influenciando na mensuração do valor das entidades, sendo
tal fenômeno descrito pela literatura como informatividade. Tendo como base referida
relevância da informação contábil, a complexidade do sistema tributário nacional, com
características singulares face ao verificado em outros países e as estimativas
realizadas por analistas de investimentos, os quais se utilizam das informações
apresentadas nas demonstrações contábeis sujeitas ao gerenciamento de resultados,
em especial, a gestão tributária, o principal objetivo deste estudo é analisar como as
informações tributárias sobre o lucro reportadas nas demonstrações contábeis
influenciam a previsão dos analistas de investimentos os quais cobrem empresas
listadas na B3 pertencentes ao setor financeiro, em especial, na predição do Lucro
por Ação (LPA ou EPS – Earnings per Share). A metodologia empregada consiste em
pesquisa descritiva empírico-positiva, adaptando-se o modelo teórico de Carvalho
(2015), tendo os dados sido coletados na plataforma da Thomson Reuters Eikon ® e
Economática ®. Aplicou-se a regressão de dados em painel, este desbalanceado,
sendo os modelos rodados com erro padrão robusto para correção de
heterocedasticidade. A classificação setorial empregada é proveniente da Global
Industry Classification Standard (GICS), especificamente o setor 40 (Financials). Os
principais resultados apontam para a utilidade das informações tributárias na previsão
dos lucros e retorno acionário. Verifica-se também os efeitos da Book-tax diferences
(BTD) sobre a previsão dos analistas de valores mobiliários, apresentando um baixo
poder de explicação (R2 ajustado de 0,16956) e pouca influência, mas
estatisticamente significante, representada pelo estimador da BTD; corroborando
assim o que se apresenta na literatura internacional, na qual também se verificou baixo
poder de explicação e pouca influência. Por outro lado, verificou-se que suavização
de tributos afeta a qualidade da previsão dos analistas, representada pelo erro e pela
acurácia, tendo acentuado efeito sobre a acurácia.
Palavras-chave: Qualidade da informação contábil. Informatividade. Gerenciamento
tributário. Qualidade da previsão dos analistas. Mercado de capitais brasileiro.
ABSTRACT
Accounting information forms the basis for the formation of market expectations,
influencing the measurement of the value of entities, and this phenomenon is
described in the literature as informativeness. Based on the relevance of the
accounting information, the complexity of the national tax system, with unique
characteristics compared to other countries and estimates made by investment
analysts, which use the information presented in the financial statements subject to
earnings management, In particular, tax management, the main objective of this study
is to analyze how the income tax information reported in the financial statements
influences the forecast of investment analysts who cover companies listed in B3
belonging to the financial sector, in particular, the prediction of Earnings per Share
(LPA or EPS). The methodology employed consists of empirical-positive descriptive
research, adapting Carvalho's (2015) theoretical model, and data were collected on
the Thomson Reuters Eikon ® and Economática ® platform. Panel data regression
was applied, which was unbalanced, and the models were run with robust standard
error for heteroscedasticity correction. The sector classification used comes from the
Global Industry Classification Standard (GICS), specifically sector 40 (Financials). The
main results point to the usefulness of tax information in forecasting profits and stock
returns. There are also effects of Book-tax differences (BTD) on the forecast of
securities analysts, with low explanatory power (adjusted R2 of 0.16956) and little but
statistically significant influence represented by the BTD estimator. ; thus corroborating
what is presented in the international literature, which also found low explanatory
power and little influence. On the other hand, it has been found that tax smoothing
affects the quality of analysts' forecasts, represented by error and accuracy, having a
marked effect on accuracy.
Keywords: Quality of accounting information. Informativeness. Tax management.
Quality of forecast made by analysts. Brazilian capital market.
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Codificação das variáveis da pesquisa ..................................................... 52
Quadro 2: Relação de empresas que compõem a população da pesquisa,
apresentando, além do nome, a classe, o ticker, o RIC (Reuters Instrument
Code), o segmento da empresa baseado no CNAE e respectivo número de
CNAE Primário. ...................................................................................... 150
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Alíquotas médias das companhias que compõem o IBrX .......................... 25
Figura 2: Elementos do custo de agência ................................................................. 38
Figura 3: Tela do Eikon ® para coleta de dados apresentando a descrição de um
específico data item. ................................................................................. 47
Figura 4: Tela do Eikon ® para coleta de dados apresentando os parâmetros de coleta
de um específico data item. ...................................................................... 48
Figura 5: Modelo Teórico da Investigação ................................................................ 51
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Descrição da amostra ................................................................................ 50
Tabela 2: Frequência de uso das proxies nas pesquisas Internacionais em
Contabilidade e Tributos ........................................................................... 57
Tabela 3: Estatística descritiva .................................................................................. 65
Tabela 4: Correlações de Spearman – Estimação robusta de correlação ordinal:
Coeficiente de correlação entre qualidade da previsão e os estimadores
para informação tributária sobre o lucro. Hipótese nula: não correlação. . 66
Tabela 5: As Informações Tributárias representada pela BTD influenciam na Previsão
das Analistas ............................................................................................ 71
Tabela 6: As Informações Tributárias representada pela ABTD influenciam na
Previsão das Analistas ............................................................................. 73
Tabela 7: As Informações Tributárias representada pela ETR influenciam na Previsão
das Analistas ............................................................................................ 75
Tabela 8: As Informações Tributárias representada pela ETR Long Cash influenciam
na Previsão das Analistas - Painel de Efeito Aleatório (PEA) .................. 77
Tabela 9: As Informações Tributárias representada pela ATE influenciam na Previsão
das Analistas ............................................................................................ 79
Tabela 10: As Informações Tributárias representada pela DTL/Sh influenciam na
Previsão das Analistas ............................................................................. 81
Tabela 11: As Informações Tributárias Representada pela ETR Long Cash Influenciam
na Acurácia da Previsão dos Analistas das ações de companhias
financeiras da B3 ...................................................................................... 83
Tabela 12: As Informações Tributárias Representada pela DTL/Sh influenciam na
Acurácia da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras
da B3 ........................................................................................................ 85
Tabela 13: As Informações Tributárias Representada pela NBTD Influenciam na
Acurácia da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras
da B3 ........................................................................................................ 87
Tabela 14: As Informações Tributárias Representada pela TCC Influenciam na
Acurácia da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras
da B3 ........................................................................................................ 89
Tabela 15: As Informações Tributárias Representada pela DTL/Sh Influenciam no Erro
da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3 . 91
Tabela 16: As Informações Tributárias representada pela NBTD Influenciam no Erro
da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3 -
Painel de Efeito Fixo (PEF) ...................................................................... 93
Tabela 17: As Informações Tributárias Representada pela TCC Influenciam no Erro
da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3 . 95
Tabela 18: Relação conjunta da Influência da BTD e da Suavização das Informações
Tributárias pelo índice de Eckel sobre a Previsão das Analistas de
companhias Financeiras com ações na B3. ............................................. 97
Tabela 19: Relação conjunta da Influência da ETR e da Suavização das Informações
Tributárias pelo índice de Eckel sobre a Previsão das Analistas de
companhias Financeiras com ações na B3. ............................................. 99
LISTA DE ABREVIATURAS
ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas
ANPAD Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em
Administração
ANPCONT Associação Nacional dos Programas de Pós-Graduação em
Ciências Contábeis
BTD Book-Tax Differences
CAPES Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
CNPq Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
I/B/E/S Institutional Brokers' Estimate System
BACEN Banco Central do Brasil
BM&FBOVESPA Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo
B3 Bolsa de valores oficial do Brasil, sediada na cidade de São Paulo.
Estilizado como [B]³ em referência às letras iniciais de Brasil, Bolsa,
Balcão)
BR-GAAP Brazilian Generally Accepted Accounting Principles
BTM Book-to-Market
CashETR Cash Effective Tax Rates
CNAE Classificação Nacional de Atividades Econômicas
CFC Conselho Federal de Contabilidade
CPC Comitê de Pronunciamentos Contábeis
CSLL Contribuição Social Sobre o Lucro Líquido
CVM Comissão de Valores Mobiliários
EPS Earnings per share
ETR Effective Tax Rate
GLS Generalized Least Squares
IAS International Accounting Standards
IASB International Accounting Standards Board
IASC International Accounting Standards Committee
IFAC International Federation of Accountants
MQG Mínimos Quadrados Gerais
MQO Mínimos Quadrados Ordinários
IFRS International Financial Reporting Standards
MSCI Morgan Stanley Capital International
NASDAQ National Association of Securities Dealers Automated Quotations
NYSE New York Stock Exchange
OLS Ordinary Least Squares
RIC Reuters Instrument Code
RTT Regime Tributário de Transição
SEC Securities and Exchange Commission
SUSEP Superintendência de Seguros Privados
UE União Europeia
US-GAAP United States Generally Accepted Accounting Principles
UTB Uncertain Tax Benefits
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .................................................................................................. 23
1.1 Problema de Pesquisa .................................................................................... 27
1.2 Objetivos ......................................................................................................... 28
1.2.1 Objetivo Geral ................................................................................................. 28
1.2.2 Objetivos Específicos...................................................................................... 28
1.3 Delimitação do estudo .................................................................................... 29
1.4 Justificativa ..................................................................................................... 29
1.5 Estrutura do Trabalho ..................................................................................... 30
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ........................................................................ 31
2.1 Qualidade da informação contábil para o mercado de capitais e
informatividade do preço da ação e sua associação ao lucro contábil ..................... 31
2.2 Teoria da Agência e da Sinalização ............................................................... 37
2.3 Gerenciamento dos resultados contábeis (“Earnings Management”) e
Suavização do lucro (“Income Smoothing”) .............................................................. 41
2.4 Principais aspectos da tributação sobre os lucros de empresas pertencentes
ao setor financeiro .................................................................................................... 43
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ......................................................... 45
3.1 População e Amostra...................................................................................... 49
3.2 Modelo Teórico ............................................................................................... 50
3.3 Descrição das Variáveis ................................................................................. 51
3.3.1 Variáveis Dependentes ................................................................................... 54
3.3.1.1 Previsão do Lucro por Ação (EPS Mean) ................................................. 54
3.3.1.2 Acurácia da Previsão dos Analistas de Investimentos .............................. 54
3.3.1.3 Erros de Previsão dos Analistas de Investimentos (ErroEPSMean) ......... 55
3.3.2 Variáveis Independentes ................................................................................ 56
3.3.2.1 Book-Tax-Differences (BTD Total) ............................................................ 58
3.3.2.2 Segregação da BTD Total em ABTD e NBTD .......................................... 59
3.3.2.3 Effective Tax Rate (ETR) .......................................................................... 61
3.3.3 Variáveis de Controle...................................................................................... 61
3.3.4 Formulação das Hipóteses de Pesquisa ......................................................... 62
3.3.5 Modelos Econométricos para Análise das Hipóteses ..................................... 63
4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS ....................................... 64
4.1 Estatística Descritiva....................................................................................... 64
4.2 Estatística Inferencial (Regressão com dados em Painel) .............................. 69
4.2.1 Relação entre as Informações Tributárias e a Previsão dos Analistas
Financeiros de companhias financeiras com ações na B3 ....................................... 69
4.2.2 Relação entre as Informações Tributárias e a Acurácia da Previsão dos
Analistas Financeiros de companhias financeiras com ações na B3. ...................... 82
4.2.3 Relação entre as Informações Tributárias e o Erro da Previsão dos Analistas
Financeiros de companhias financeiras com ações na B3. ...................................... 90
4.2.4 Relação entre a Suavização das Informações Tributárias e a Previsão dos
Analistas Financeiros de companhias financeiras com ações na B3. ...................... 96
4.2.5 Relação entre a Suavização das Informações Tributárias e a Qualidade da
Previsão dos Analistas Financeiros de companhias financeiras com ações na B3.
...................................................................................................................... 100
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................................ 101
REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 109
Apêndice A – Lista das Empresas que compõem a amostra da pesquisa ............. 146
Apêndice B – Comandos utilizados no Stata .......................................................... 151
Apêndice C – Estimadores para planejamento tributário não foram Estatisticamente
significantes para explicar a variável dependente EPS Mean i,t +1 .......................... 158
Apêndice D – Estimadores para planejamento tributário que não foram
Estatisticamente significantes para explicar a variável dependente acurácia da
previsão (Acurácia i,t +1) .......................................................................................... 160
Apêndice E – Proxies para planejamento tributário que não foram Estatisticamente
significantes para explicar a variável dependente erro da previsão dos analistas
(Erro_Prev i,t +1) ....................................................................................................... 164
Apêndice F – Índice de Suavização de tributos em conjunto com proxies para
planejamento tributário que não foram Estatisticamente significantes para explicar a
variável dependente EPSMean i,t +1 ........................................................................ 169
Apêndice G – Índice de Suavização de tributos em conjunto com proxies para
planejamento tributário que não foram Estatisticamente significantes para explicar a
variável dependente Erro_Prev i,t +1 ........................................................................ 173
Apêndice H – Índice de Suavização de tributos em conjunto com proxies para
planejamento tributário que não foram Estatisticamente significantes para explicar a
variável dependente Acurácia i,t +1 .......................................................................... 178
23
1 INTRODUÇÃO
As informações contábeis, dentre outras fontes de informação, compõem as
bases para a formação das expectativas do mercado, influenciando sobremaneira a
mensuração das entidades inseridas nesse contexto (SARLO NETO, 2009; SARLO NETO;
LOPES; DALMÁCIO, 2010; REINA, 2017). O conceito exposto é denominado na ciência
contábil como “informatividade” da informação contábil e está conectada à
competência da contabilidade para gerar e transmitir informações a seus usuários,
influenciando expectativas quanto ao objeto específico da informação.
A informatividade dos preços das ações é um aspecto importante da
microeconomia e é vista como o resultado da agregação de informações entre
diferentes tipos de investidores, tais como especuladores, arbitradores e outras
espécies de investidores, com maior ou menor quantidade de informação na ocasião
da transação (GROSSMAN; STIGLITZ, 1980; KYLE, 1985; HUANG; NI, 2017; VO, 2017).
Não só, de acordo com Todea (2018), a informatividade do preços facilita a eficiente
alocação de recursos. O conceito em tela relaciona-se com a importância capital que
adquire na cultura contemporânea o estudo da informação em si — Ciência da
Informação (KOBASHI; TÁLAMO, 2003).
Conforme preconiza Kothari (2001), as pesquisas em Ciências Contábeis, cujo
objeto é o liame entre a informação apresentada nas demonstrações contábeis e o
mercado de capitais são denominadas como pesquisas de mercado de capitais.
Santos et al. (2009) e Santos e Lustosa (2015) asseguram que a referida linha de
pesquisa vem representando a corrente dominante no que tange à pesquisa contábil,
a qual só foi possível ser desenvolvida em virtude das teorias econômicas e de
finanças, derivando daí a nomenclatura de “positiva”, de acordo com os autores.
Martinez e Ronconi (2015) associam a característica “informativa” à
propriedade de uma informação contábil de provocar alterações nos preços das ações
e informam que os autores Shevlin (2002), Hanlon; Laplante e Shevlin (2005) e Ayers;
Jiang e Laplante (2009) já situaram essa questão de pesquisa na literatura sobre
contabilidade tributária, debatendo se o lucro tributável pode conter informação
incremental para os investidores referente ao retorno das empresas, esclarecendo
que essa informação não é capturada pelo lucro contábil.
24
Em relação ao sistema tributário brasileiro, Oliveira e Coelho (2018) explicam
que, devido à forte presença do governo, ao sistema jurídico baseado em code law e
à indicação quase que de modo preponderante de se atender ao Fisco — de acordo
com Pohlmann (2005), “obediência tributária” e, de acordo com a literatura
internacional, tax compliance and enforcement (SLEMROD, 2018) —, fornecendo
informações da forma previamente codificada pelas autoridades tributárias, há um
ensejo ao enfraquecimento das instituições contábeis do ponto de vista do usuário
externo e, por consequência, possibilidade de se gerar desconfiança nos usuários da
informação contábil, particularmente dos especialistas.
Dos especialistas citados, selecionou-se os analistas de investimento, dentre
os usuários externos de relatórios contábeis, tendo a avaliação do desempenho de
suas previsões de mercado realizada em diversos estudos, mediante itens como
acurácia, precisão e viés das previsões, entre outras medidas de desempenho e
correlações com diferentes variáveis (CLEMENT, 1999; PAYNE; THOMAS, 2003;
BOLLIGER, 2004; LI, 2005; RAMNATH; ROCK; SHANE, 2005; CLARKE; SUBRAMANIAN, 2006;
CLARKE et al., 2007; DEFOND; HUNG; TREZEVANT, 2007; MARTINEZ, 2007a; 2007b; 2008;
CICIRETTI; DWYER; HASAN, 2009; LJUNGQVIST; MALLOY; MARSTON, 2009; ERTIMUR;
MAYEW; STUBBEN, 2011; MARTINEZ, 2011; SUN; LIU, 2011; HUNT; SINHA; YIN, 2012;
JOHNSON; ZHAO, 2012; DALMÁCIO et al., 2013; LACINA; MARKS; SHIN, 2013; LACINA; RO,
2013; LEE, 2013; MARTINEZ; DUMER, 2013; BRADLEY et al., 2014; MEDOVIKOV, 2014;
BOUDT et al., 2015; DUMER; MARTINEZ, 2015; GUERARD JR.; MARKOWITZ; XU, 2015;
JOHNSON; JURNEY; RODGERS, 2015; LAIH; LAI; LI, 2015; BARRON; BYARD; YU, 2017;
BLACK et al., 2017; KIM et al., 2017; ROGER, 2017; SOROGHO, 2017; BHANDARI;
MAMMADOV; THEVENOT, 2018; HARRIS; SHI; XIE, 2018). A seleção dos artigos teve como
parâmetro estudos que se utilizaram da plataforma I/B/E/S (atualmente “Thomson
Reuters I/B/E/S Estimates”), por fornecer dados de previsão de analistas mais
robustos em comparação com outras plataformas.
Rocha (2013) aponta que estimar tributos de uma empresa é uma “arte”, sendo
uma das tarefas mais complexas desempenhadas pelo analista de investimento ao
realizar a análise fundamentalista dos papéis, pois o cálculo dos impostos incidentes
sobre o lucro apresenta elevado grau de complexidade.
A rigor, grande parte das companhias listadas na B3 tem seu regime de
tributação realizado pelo lucro real. Nesse sistema, o imposto de renda (IR) e a
contribuição social sobre o lucro (CSLL) são calculados com base no resultado da
25
empresa depois de deduzidos os custos e as despesas. Sobre o Lucro antes do
Imposto de Renda (LAIR) incide a alíquota padrão de 34%, sendo em torno de 25% a
do IR e de 9% a da CSSL. Em função das adições e exclusões realizadas na apuração
do lucro real, mediante receitas não tributáveis e despesas que não são dedutíveis, a
alíquota efetiva desses dois impostos acaba, conforme se verifica na Figura 1, sendo
inferior a 34% (somatório de 25% de IR com 9% de CSLL).
Figura 1: Alíquotas médias das companhias que compõem o IBrX
Esclarece-se que a alíquota efetiva é obtida pela razão entre as despesas com
impostos pelo lucro antes do IR e a CSSL (LAIR). Em inglês, a literatura consagrou o
emprego do acrônimo ETR (Effective Tax Rate) ou alíquota tributária efetiva. A ETR
funciona como um estimador (proxie) tributário empregado para mensurar o
gerenciamento de tributos (em inglês, tax management – TM). Não obstante, existem
outros estimadores (proxies), conforme verificação de Carvalho; Paulo e Tavares
(2014), em uma revisão da literatura internacional, foram constatados o uso de várias
proxies, tais como a diferença entre lucro contábil e lucro tributável (Book-Tax
Differences – BTD, encontrada na literatura também como Book-Tax Conformity,
Book-Tax Accounting Gap ou Book-tax gap), a alíquota efetiva dos tributos sobre o
lucro a longo prazo (Cash Effective Tax Rates – CashETR), UTB (Uncertain – ou
Unrecognized – Tax Benefits – UTB), os impostos diferidos e a razão entre a receita
tributária e o lucro contábil para estabelecer uma ligação entre as informações
26
tributárias e a qualidade do lucro. Referidas proxies tributárias foram utilizadas em
inúmeras pesquisas que têm relação com o tópico gerenciamento tributário assim
como de resultado ou ainda densamente discutidas em pesquisas teóricas
(GUENTHER; SANSING, 2000; SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; GRAHAM, 2003; REGO,
2003; GORDON; JOOS, 2004; LEV; NISSIM, 2004; HANLON, 2005; DESAI; DHARMAPALA,
2006; DYRENG; HANLON; MAYDEW, 2008; HANLON; MAYDEW; SHEVLIN, 2008; ROBINSON;
SANSING, 2008; FORMIGONI; ANTUNES; PAULO, 2009a; 2009b; NOOR; MASTUKI; BARDAI,
2009; ATWOOD; DRAKE; MYERS, 2010; COMPRIX; GRAHAM; MOORE, 2011; FERREIRA et
al., 2012; FORMIGONI et al., 2012; CHAN; LIN; TANG, 2013; CHEN; GAVIOUS; YOSEF, 2013;
CHEN et al., 2014; FURTADO; SOUZA; SARLO NETO, 2014; TANG, 2014; CABELLO;
PEREIRA, 2015; DONOHOE, 2015; DRIDI; BOUBAKER, 2015; GUIMARÃES; MACEDO; CRUZ,
2015; TANG, 2015; XIAN; SUN; ZHANG, 2015; FURTADO; SOUZA; SARLO NETO, 2016;
MARTINEZ; BASSETTI, 2016; MARTINEZ; SOUZA; MONTE-MOR, 2016; RICHARDSON; WANG;
ZHANG, 2016; VU; DUVAL; SANTOS, 2016; BOZANIC et al., 2017; CARVALHO et al., 2017;
CHEN; GAVIOUS, 2017; DEMERE et al., 2017; MOTA; FILHO, 2017; ABDUL WAHAB et al.,
2018; JIMÉNEZ-ANGUEIRA, 2018; KAJIMOTO; NAKAO, 2018; MARTINEZ; REINDERS, 2018).
Mediante o uso de estimadores (proxies) tributárias os quais retratam o
conteúdo da informação tributária sobre os lucros apresentado aliado à previsão dos
analistas de investimentos, estudos constatam evidências de que o sinal da
informação tributária sobre o lucro pode servir à qualidade da previsão do retorno
financeiro das ações (KOTHARI, 2001; PHILLIPS; PINCUS; REGO, 2003; DHALIWAL;
GLEASON; MILLS, 2004; LEV; NISSIM, 2004; HANLON; LAPLANTE; SHEVLIN, 2005; SCHMIDT,
2006; WEBER, 2006; 2009; CAZIER et al., 2011; COMPRIX; GRAHAM; MOORE, 2011;
ERICKSON; HEITZMAN; ZHANG, 2013; MAULER, 2013; CHI; PINCUS; TEOH, 2014; KRAFT,
2015; CHEN; LIN, 2017; MAULER, 2018). Porém, em se tratando de mercados
emergentes, há poucas evidências (CARVALHO; PAULO, 2017).
A diferença entre a pesquisa em tela e as retro mencionadas, entre outros
fatores, é de que nesta ir-se-á abordar o setor financeiro, a partir do código 40 utilizado
na classificação taxonômica desenvolvida conjuntamente pela Morgan Stanley Capital
International (MSCI) e pela Standard & Poor's (S&P). Verificada classificação engloba
empresas do setor financeiro cuja tributação diferenciada para CSLL, a saber: bancos
de qualquer espécie; distribuidoras de valores mobiliários; corretoras de câmbio e de
valores mobiliários; sociedades de crédito, financiamento e investimentos; sociedades
de crédito imobiliário; administradoras de cartões de crédito; sociedades de
27
arrendamento mercantil; cooperativas de crédito; e associações de poupança e
empréstimo e seguradoras13.
O setor financeiro é preterido quando se trata de estudos nos quais utiliza-se
todos os setores, em função de suas especificidades, tais como regulação do BACEN
e SUSEP (FERREIRA et al., 2012). No que toca à relevância acadêmica e científica
deste estudo para a sua respectiva área de conhecimento, a pesquisa contribui com
o arcabouço do conhecimento científico acerca do tema, agregando maiores noções
sobre a relação das informações tributárias reportadas pela Contabilidade e a previsão
dos analistas financeiros, tema cuja abordagem no mercado brasileiro tem verificado
crescimento sendo, entretanto, incipiente quando cotejado com o que se verifica na
bibliografia estrangeira, a qual consagra a importância do tema em debate para a
administração financeira e para o valor da firma em contraste à realidade brasileira
devido aos poucos estudos em caráter nacional relacionados ao tema.
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
Tomando como base a informatividade existente nas informações tributárias
reportadas nas demonstrações contábeis, igualmente ao fato dos gestores utilizarem
o conjunto de informações contábeis para influenciar a percepção dos agentes
econômicos sobre o desempenho da firma, amparado na Teoria da Agência e na
Teoria da Sinalização, teorias que serão aprofundadas posteriormente, este estudo
se propõe à análise do seguinte problema de pesquisa: Como a informatividade relacionada aos tributos sobre o lucro reportado nas demonstrações contábeis influenciam na previsão dos analistas de investimentos os quais cobrem empresas listadas na B3 pertencentes ao setor financeiro?
13 Base legal: Art. 3º da lei nº 7.689/88 c/c o § 1º do primeiro artigo da lei complementar nº 105/2001.
28
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 OBJETIVO GERAL
Perante o problema de pesquisa descrito, o principal propósito deste estudo é
o de analisar como as informações tributárias sobre o lucro reportadas nas
demonstrações contábeis influenciam na previsão dos analistas de investimentos os
quais cobrem empresas listadas na B3 pertencentes ao setor financeiro.
1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Tendo como meta averiguar o objetivo geral da pesquisa, têm-se os seguintes
objetivos específicos:
a) Identificar se as informações tributárias sobre o lucro reportadas nas
demonstrações contábeis influenciam na previsão dos analistas de
investimentos (EPS Mean) de empresas listadas na B3 pertencentes ao setor
financeiro;
b) Identificar se as informações tributárias sobre o lucro reportadas nas
demonstrações contábeis influenciam a qualidade das previsões (acurácia e erro
da previsão) dos analistas de investimentos de empresas listadas na B3
pertencentes ao setor financeiro;
c) Verificar se a suavização do lucro tributável afeta a previsão dos analistas de
investimentos de empresas listadas na B3 pertencentes ao setor financeiro; e
d) Testar se a suavização do lucro tributável afeta a qualidade da previsão dos
analistas de investimentos cobrem empresas listadas na B3 pertencentes ao
setor financeiro.
29
1.3 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO
Conforme aponta Carvalho (2015), “a delimitação do estudo é de extrema
importância, visto que as variáveis envolvidas, as questões de interdisciplinaridade e
multidisciplinaridade, de ordem conceitual e metodológica que envolve os tributos
(...)”. Mediante uma amostra não probabilística, composta por 91 empresas do setor
financeiro listadas na B3, o presente estudo relaciona informação tributária sobre o
lucro divulgada nas demonstrações contábeis mediante o uso de estimadores
(proxies) de gerenciamento tributável observadas na literatura corrente e sua na
influência previsão do lucro por ação realizada pelos analistas de investimento e na
própria qualidade da previsão destes números, os quais visam o retorno financeiro
das ações. O período de análise está compreendido entre 2006 a 2017.
Consoante Ferreira et al. (2012), a exclusão de empresas não-financeiras é
algo comum na bibliografia local e estrangeira. De fato, em âmbito nacional, é comum
se verificar em pesquisas essa exclusão de empresas do setor financeiro (bancos,
sociedades de crédito, dentre outras), devido às características específicas de suas
operações e de peculiaridades, como: a regulação emanada pelo BACEN e SUSEP
(para as seguradoras) e a tributação com alíquota nominal ser superior em a dos
demais setores. Tal verificação enseja a abordagem das empresas financeiras no
estudo em tela.
O modelo teórico utilizado para a atual investigação é adaptado de Carvalho
(2015) e constitui também um fator de restrição, uma vez que, como modelo, é uma
simplificação de uma realidade intrincada, envolvendo a divulgação de informações
tributação e seu possível reflexo na previsão dos analistas de investimentos,
utilizando-se de modelagem estatística para o tratamento dos dados.
1.4 JUSTIFICATIVA
O sistema tributário brasileiro é reconhecido internacionalmente como um dos
mais complexos e sobrecarregado por um manancial de tributos existentes para cada
esfera (federal, estadual e municipal), de obrigações acessórias, regressivo e
constante alvo de propostas pela sua reformulação tendo como objetivo precípuo a
sua simplificação. Consoante Duarte (2017), o sistema tributário brasileiro, após ser
30
plasmado na Constituição Federal de 1988, tem características singulares que o
distancia de sistemas tributários de outros países, no que o mencionado autor conclui
que algumas especificidades decorrem de dois princípios políticos-referenciais – o
republicano e o federativo. Não obstante, é desnecessariamente complexo e
altamente regressivo (ALVES, 2018). Esse é o sistema que, com “arte”, o analista de
investimentos, ao realizar a análise fundamentalista, tem de assimilar e interpretar.
No que toca à relevância científica deste estudo para sua respectiva área de
conhecimento, a contribuição da pesquisa acerca do tema se dá ao procurar
apresentar mais conhecimentos sobre a relação das informações tributárias, em
especial às relacionadas ao setor financeiro, reportadas pela Contabilidade e a
previsão dos analistas de investimento, tema ainda pouco abordado no mercado
pátrio. Amparada na Teoria da Agência e da Sinalização, vincula-se à questão teórica
de elevada importância na academia a qual ensejará o aporte de novos elementos de
observações e cognição em relação ao problema de pesquisa.
Um ponto que merece atenção é a utilização de uma base de dados, ainda
pouco utilizada na literatura brasileira, que é a base de dados do sistema Thomson
Reuters Eikon ®. Nesse sentido, espera-se estimular o uso dessa base de dados, em
futuros estudos, por pesquisadores da área de ciências contábeis.
1.5 ESTRUTURA DO TRABALHO
Este estudo está estruturado em 5 seções. Na primeira seção é feita a
contextualização do estudo, a construção do problema e da justificativa da pesquisa,
detalhando o objetivo geral e os específicos, expondo suas delimitações.
A seção 2 apresenta o referencial teórico sobre temas relevantes à análise da
influência da divulgação das informações tributárias sobre o lucro na previsão dos
analistas de investimentos do mercado de capitais brasileiro, desenvolvimento e
entendimento do estudo. A seção 3 expõe os procedimentos metodológicos adotados
neste trabalho. Em sequência, na seção 4, são apresentados e analisados os
resultados; e conclui-se com as considerações finais, contribuições e sugestões para
trabalhos futuros na seção 5.
31
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
A plataforma teórica do trabalho inclui a qualidade da informação contábil, a
qual será utilizada pelos analistas de investimentos ao realizarem as suas previsões,
as Teorias da Agência e da Sinalização, aspectos do gerenciamento dos resultados,
com foco no gerenciamento tributário e, por fim, aspectos gerais da tributação sobre
os lucros de empresas pertencentes ao setor financeiro.
2.1 QUALIDADE DA INFORMAÇÃO CONTÁBIL PARA O MERCADO DE CAPITAIS E
INFORMATIVIDADE DO PREÇO DA AÇÃO E SUA ASSOCIAÇÃO AO LUCRO CONTÁBIL
Consoante Yamamoto e Salotti (2006), a abordagem positiva em contabilidade
é relativamente recente, tendo seu marco datado pelas contribuições de Ball e Brown
(1968) e Beaver (1968), os quais introduziram a metodologia financeira empírica com
o objetivo de testar a importância das informações contábeis, assumindo como
premissa sua influência nos preços dos títulos e como hipótese a de que o mercado
de capitais é eficiente quanto à informação (HME). A informação contábil permite à
contabilidade atingir seu objetivo de mensurar eventos econômicos e comunicar seus
resultados às partes interessadas. De acordo com Neto et al. (2005), é nesse cenário
que se enquadra o conceito de Information Approach (abordagem da informação), “no
qual a contabilidade é considerada como um meio de transmissão de informação”.
Preconiza-se a partir dessa abordagem que as variáveis contábeis devem possuir
capacidade informacional, entendida como o potencial de transmitir informações que
possam influenciar as expectativas de seus usuários.
Ball e Brown (1968) alicerçaram sua pesquisa em três suposições sobre como
os investidores usam os lucros na definição de preços. Primeiro, adotaram a premissa
de que os mercados são considerados eficientes para que os movimentos de preços
possam ser interpretados como respostas racionais a novas informações sobre o valor
da empresa. Em segundo lugar, supõe-se que rendimentos mais altos sejam
indicativos de maior valor da empresa. Terceiro, seu modelo de expectativa de lucros
assume que reflete corretamente as expectativas de lucros dos investidores (DECHOW;
SLOAN; ZHA, 2014). Watts e Zimmerman (1986) afirmaram que pesquisas em mercado
de capitais se tornaram um dos territórios mais frutíferos na academia contábil
32
internacional e sustentaram que a importação das Teorias da Firma e da
Regulamentação, pertencentes à teoria econômica, representaram um passo
importante na transformação da contabilidade, de teoria normativa em teoria positiva
– Teoria Positiva da Contabilidade ou TPC (COSTA, 1998; SANTOS; CALÍOPE; COELHO,
2015).
Watts e Zimmerman (1986) destacaram quatro avanços ocorridos na teoria
econômica os quais foram “importados” pela literatura contábil:
1) o modelo de precificação de ativos financeiros (Capital Asset Price Model ou CAPM);
2) a Hipótese do Mercado Eficiente (Efficient Market Hypothesis ou EMH);
3) a Teoria econômica da Firma, concebida por Coase (1937), concebendo a firma como um locus, um nexus de contratos;
4) a Teoria da Regulação (governamental).
Iudícibus (2012, pp. 9-10) aquilata a contribuição de Ross Watts e Jerold
Zimmerman (1986) nos seguintes termos:
Analogamente ao que havia feito Pacioli, os autores conseguem, pela análise de pesquisas parciais realizadas, teorizar sobre um novo approach à teoria da contabilidade, ou seja, a teoria positiva. A grande qualidade do trabalho consiste em estabelecer uma linha evolutiva dessa teoria dando explicação e consistência a várias pesquisas empíricas. Da mesma forma como Pacioli, embora o texto não seja, propriamente, original, no sentido de que os autores não inventaram a teoria positiva, sua análise e as conclusões parciais que conseguem inferir são de grande importância. Talvez o texto mais influente das últimas décadas. (grifo do autor)
Queiroz e Almeida (2017) asseveram que a TPC é baseada na ideia de que os
agentes são pautados pelos seus interesses pessoais buscando sempre maximizar
seu bem-estar. Assim, Ross Watts e Jerold Zimmerman (1986) desenvolveram
hipóteses da TPC, consideradas como seus pilares e indicativas de que há fatores
que influenciam as escolhas contábeis dos gestores, a seguir apresentadas (MOURA
et al., 2016):
a) Hipótese dos Planos de Incentivo (bonus plan hypothesis): apresentar o maior lucro possível, trazer o fluxo de bônus futuro para o presente e suavizar lucros para ter menor variação no bônus;
b) Hipótese do Grau de Endividamento (debt/equity hypothesis): trazer lucros futuros para o presente se houver risco de violação de covenants contratuais; e
33
c) Hipótese dos Custos Políticos que são atrelados ao tamanho da firma (size hypothesis): adiar lucros presentes para períodos futuros.
As hipóteses apresentadas se baseiam na premissa de que a informação
contábil pode reduzir custos de contratação. Referida premissa, inclusive, foi
retomada em 1990 por Watts e Zimmerman para analisar a evolução da TPC no
estudo da contabilidade:
To predict and explain accounting choice accounting researchers had to introduce information and/or transactions costs. The initial empirical studies in accounting choice used positive agency costs of debt and compensation contracts and positive information and lobbying costs in the political process to generate value effects for and, hence. hypotheses about accounting choice. Finance researchers had introduced costs of debt that increase with the debt/equity ratio (…) to explain (…) how optimal capital structures could vary across industries. The debt costs first introduced were bankruptcy and agency costs. The agency costs were of particular interest to accountants because accounting appeared to play a role in minimizing them. (WATTS; ZIMMERMAN, 1990, p. 133) (grifo do autor)
Aquino e Cardoso (2009, p. 32) apresentam uma interessante observação
acerca das concepções dos teóricos em tela em relação a duas perspectivas díspares:
De um lado, a perspectiva baseada em informação, por trás dos trabalhos de Ball e Brown (1968) e Beaver (1968) no final da década de 1960; de outro, a perspectiva contemporânea de custos de contratação. A perspectiva da informação assumia sua obtenção a custo zero, assim como custos de transação nulos. Nessa perspectiva, exceto pelo impacto dos impostos no valor da firma, a contabilidade é considerada irrelevante (WATTS e ZIMMERMAN, 1990). Já na perspectiva de custos de contratação, estudos empíricos têm encontrado resultados significativos para explicar as escolhas contábeis. (...) Na presença de custos de transação, as escolhas contábeis podem afetar o valor da firma por razões além das tributárias — o que potencializa a relevância da informação contábil. (grifo do autor)
Isto posto, assumindo que há incentivos que influenciam as decisões daqueles
que produzem a informação contábil, é possível entender que essas influências
alterem a Qualidade da Informação Contábil (QIC), pautada pelo julgamento do gestor
e autorizada pela discricionariedade inserta em leis e normas contábeis. Tais
informações contábeis são utilizadas para a tomada de decisões, sendo o maior papel
da informação contábil permitir um melhor julgamento e adequada tomada de decisão
pelos seus usuários (WATTS; ZIMMERMAN, 1986). Nesse sentido, Moura et al. (2016)
asseguram que, para o International Accounting Standards Board (IASB), a
possibilidade de escolhas contábeis diferentes e válidas para uma mesma transação
34
pode diminuir a comparabilidade das informações contábeis pois a uniformidade de
critérios não refletiria maior qualidade das informações.
As escolhas contábeis modificam a QIC e esta, por sua vez, é investigada por
diversos modelos que captam suas diferentes características: informatividade dos
lucros (a seguir minudenciado), gerenciamento de resultados (tópico do ponto 2.3),
conservadorismo, tempestividade e relevância (POTIN; BORTOLON; NETO, 2016).
Acrescenta Almeida (2010) que a QIC é analisada na literatura principalmente
utilizando como estimador o lucro contábil, pois reflete a consequência de grande
parte dos procedimentos, escolhas, políticas e estimativas contábeis na produção das
informações contábeis. Assim, destaca o autor, o lucro contábil é uma das variáveis
contábeis mais estudadas por permitir a compreensão dos incentivos que influenciam
os gestores que fazem o reconhecimento, a mensuração e a evidenciação do que
deve ser divulgado.
Nessa seara, destacam Sarlo Neto; Lopes e Dalmácio (2010) que a relevância
da contabilidade está umbilicalmente conectada à sua capacidade informacional,
influenciando expectativas dos seus usuários. Mencionada capacidade, no âmbito das
pesquisas contábeis, atende pelo termo “informatividade” (informativeness). Aludido
termo, conforme preconizam os autores supra, é caracterizado como a relação entre
a informação contábil e os preços das ações, sendo a “informatividade” normalmente
representada pela associação entre o retorno dos preços das ações e o lucro contábil.
A informatividade, portanto, explora a relação entre o lucro contábil e o retorno
das ações e representa a capacidade informacional gerada pelas informações
contábeis. Dessa forma, quanto maior a relação entre o retorno das ações e o lucro
contábil, maior será a informatividade do lucro divulgado pela contabilidade (SARLO
NETO, 2009). De acordo com referido autor, a despeito da pesquisa realizada em
âmbito nacional sobre a informatividade advinda da contabilidade não ser tão extensa
quanto a existente nos mercados desenvolvidos, há um conjunto de evidências
encontradas as quais atestam a importância das informações divulgadas pela
contabilidade para o mercado acionário. Salientam Lopes e Martins (2012) que a
relevância da informação contábil consubstancia-se na capacidade preditiva dos
fluxos de caixa futuros.
Entre alguns exemplos de estudo, cita-se Barth; Landsman e Lang (2008), os
quais definem informatividade dos números contábeis como um persistente padrão de
evidências provido de uma série das medidas retro mencionadas, com destaque para:
35
gerenciamento de resultados, conservadorismo, tempestividade e relevância. Práticas
de qualidade superior de governança corporativa da companhia é um aspecto
considerado uma das principais fontes de informação, afetando de modo positivo e
significativo a qualidade da informação contábil (FARBER, 2005; GALDI, 2008;
DALMÁCIO, 2009; LOPES, 2009).
Barros (2015) relaciona em sua tese três estudos publicados em 2002 os quais
foram conduzidos na Ásia e conectaram informatividade dos lucros à estrutura de
propriedade: Fan e Wong (2002), pioneiros no estudo da relação entre qualidade dos
números contábeis publicados em sete países asiáticos e estrutura de propriedade,
inseriram duas variáveis ao modelos já exististes à época (concentração de votos do
controlador e divergência entre os direitos de voto e os direitos sobre o fluxo de caixa)
e concluíram que a concentração de direitos de voto tende a reduzir a informatividade
dos números contábeis, em razão do entrincheiramento dos controladores.
Na Coréia do Sul, Jung e Kwon (2002) verificaram que, quanto maior a
participação do acionista, maior a informatividade dos lucros contábeis. Verificou-se
também que a presença de investidores institucionais aumentou a informatividade dos
lucros, sugerindo ganhos de monitoramento. Nesse mesmo sentido, Yeo et al. (2002),
estudando o mercado acionário de Singapura, país no qual o controle de gestão é
majoritariamente exercido por famílias, constataram que, em reduzidos níveis de
controle de gestão, há relação positiva entre controle e informatividade do lucro
contábil. Entretanto, em elevados níveis de controle, o resultado é o oposto, exibindo
uma relação negativa entre o controle de gestão e a informatividade do lucro contábil.
Assim, os autores comprovaram que tanto o efeito alinhamento — o qual denota a
melhoria da qualidade da informação contábil para reduzidos níveis de controle,
quanto o efeito entrincheiramento — o qual indica redução da qualidade da informação
contábil para altos níveis de controle, evidenciando uma relação não linear entre
controle de gestão e qualidade das informações contábeis.
Ainda nesse ponto que explora a relação informatividade dos lucros contábeis
e estrutura de propriedade, apresenta-se ainda os seguintes estudos: Warfield; Wild
e Wild (1995) e Francis; Schipper e Vincent (2005) nos EUA, Abdel-Azim e Eldomiaty
(2006) no Egito, Firth; Fung e Rui (2007) na China, Vo (2017) no Vietnã, Sarlo Neto;
Lopes e Dalmácio (2010) no Brasil e Méndez (2009); Bona-Sánchez; Pérez-Alemán e
Santana-Martín (2014) no contexto europeu.
36
No que toca à questão da value relevance, relativa à capacidade da informação
contábil de captar as informações subjacentes aos preços das ações (YOKOYAMA et
al., 2015), Barth; Beaver e Landsman (2001) promoveram uma análise bibliográfica
acerca do tema e verificaram que o value relevance das informações contábeis
normalmente partem do pressuposto da aceitação da significância estatística da
explicação de tais informação refletidas nos preços das ações, sendo que, para tanto,
é preciso escolher métodos que realizem tais abordagens com fidedignidade,
destacando-se que somente informações relevantes e confiáveis têm capacidade de
influenciar os valores transacionados no mercado e passíveis de serem utilizadas para
a tomada de decisões.
Por fim, no que toca ao papel informativo do preço da ação (SOUSA, 2016),
preconizam Grossman e Stiglitz (1976) que o processo de formação do preço do ativo
(apropriadamente nessa dissertação, de uma ação negociada em bolsa)14 decorre de
diversas fontes para além das já conhecidas pelos investidores informados. Assim,
afirmam Grossman e Stiglitz (1976) que o preço da ação não transmite todas as
informações detidas pelos investidores informados para os investidores
desinformados15. De acordo mencionados autores, o preço da ação é um sinal com
ruído (“noisy signal”).
Para Grossman e Stiglitz (1980), origem privada não são, obrigatoriamente,
relacionadas às informações internas (“insider information”).
O modelo proposto pelos autores supra pode ser visualizado como uma
extensão do modelo de expectativas racionais com inserção de ruído aplicado à
neutralidade da moeda introduzido por Lucas (1972) e aplicado no fluxo e transmissão
de informações entre investidores individuais em trabalhos realizados por Green
(1973), Kihlstrom e Mirman (1975), Grossman (1975; 1976; 1978) e Grossman e
Stiglitz (1976). Verifica-se que o modelo de Grossman e Stiglitz (1980) é descrito como
μ = θ + ε, no qual θ é o componente do retorno do ativo que pode ser antecipado por
meio da obtenção de informação ao custo c e ε é o erro aleatório associado ao θ. No
que toca à questão do ruído, o sistema de preços revela aos investidores
desinformados uma parte das informações obtidas pelos investidores informados.
14 “Although our discussion will accordingly focus on the capital market, the kind of analysis developed here is applicable to any competitive market subject to random shocks.” 15 “The price system conveys some information, but does not transmit all the information from the informed to the uninformed”
37
Assim, quando o nível de ruído aumenta, diminui a precisão do investidor na previsão
do preço em razão do ruído que há no preço influenciar o incentivo econômico para a
obtenção de informações com custos. Este modelo é aplicado ao estudo do fluxo e
transmissão de informação entre agentes que interagem em um mercado de
financeiro (SILVA, 2003).
2.2 TEORIA DA AGÊNCIA E DA SINALIZAÇÃO
Em Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership
structure, Jensen e Meckling (1976) apresentam os pilares da Teoria da Agência,
também conhecida como Teoria da Firma, integrando a Teoria da Agência, a Teoria
dos Direitos de Propriedade e a Teoria de Finanças para desenvolver a Teoria da
estrutura de propriedade da firma16. Os autores definem uma relação de agência como
um contrato sob o qual uma ou mais pessoas (nomeadamente como “principal”)
emprega uma outra pessoa (agente) para executar em seu nome um serviço que
implique a delegação de algum poder de decisão ao agente. Se ambas as partes da
relação forem maximizadoras de utilidade, há boas razões para acreditar que o agente
nem sempre agirá de acordo com os interesses do principal (JENSEN; MECKLING, 1976).
A Teoria básica de Agência sugere que empresas com altos custos de agência
enfrentam fortes incentivos para reduzir esses custos.
Consta no V livro de An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of
Nations de Adam Smith (1981 – 1st ed. London 1776, p. 742) – Of the Revenue of the
Sovereign or Commonwealth, o cerne das preocupações de Michael Jensen e William
Meckling:
[...] Contudo, não se pode esperar que os membros do conselho dessas empresas (de sociedade anônima por ações), por serem os administradores do dinheiro alheio e não do próprio dinheiro, o protejam com a mesma vigilância atenta que os sócios de uma empresa privada costumam dedicar ao próprio dinheiro. Como os capatazes de um homem rico, eles tendem a se envolver em detalhes não necessariamente visando a honra de seus senhores, e muito facilmente concedem a si mesmos permissão para tanto.
16 “This paper integrates elements from the theory of agency. the theory of property rights and the theory of finance to develop a theory of the ownership structure of the firm.”
38
A negligência e a profusão, portanto, devem sempre prevalecer, em maior ou menor grau, na administração dos negócios de uma empresa como essa.17
A teoria da agência antecipou o conceito de conflito de agência e o custo que
surge com esse conflito (JENSEN; MECKLING, 1976). Os custos de agência são um dos
custos internos associados aos agentes que ocorrem devido ao desalinhamento dos
juros entre o agente e o principal. Abrange o custo de examinar e escolher um agente
adequado, coleta de informações para fixar benchmarks de desempenho, observando
para controlar a ação do agente, os custos de ligação e a perda devido às decisões
ineficientes dos agentes (PANDA; LEEPSA, 2017). Jensen e Meckling (1976)
descreveram o custo de agência como o agregado do custo de monitoramento, custo
de ligação e perda residual, conforme apresentado na Figura 2:
Os custos de monitoramento envolvem os custos associados ao monitoramento
e à avaliação de desempenho do(s) agente(s) na empresa. As despesas incluem o
pagamento por controlar, recompensar e avaliar o desempenho dos agentes. O(s)
principal(is) nomeia(m) conselhos para monitorar os gerentes e, assim, o custo para
manter o conselho também é considerado como um custo de monitoramento. O custo
de monitoramento também inclui as despesas de recrutamento e treinamento e
desenvolvimento feitas pelos executivos. Esses custos são incorridos pelos acionistas
no estágio inicial, mas, na fase posterior, são assumidos pelos gerentes porque são
compensados para cobrir essas despesas (FAMA; JENSEN, 1983).
17 “The directors of such companies [joint-stock], however, being the managers rather of other people’s money than of their own, it cannot well be expected that they should watch over it with the same anxious vigilance with which the partners in a private copartnery frequently watch over their own. Like the stewards of a rich man, they are apt to consider attention to small matters as not for their master’s honour, and very easily give themselves a dispensation from having it. Negligence and profusion, therefore, must always prevail, more or less, in the management of the affairs of such a company.
Figura 2: Elementos do custo de agência
Custo de agência
Custo de Monitora-
mento
Custos Resi-duais
Custo de Compro-
metimento
39
Os custos de comprometimento se referem à separação entre propriedade e
controle, que se dá mediante o estabelecimento de regras limitadoras do poder de
decisão do administrador, a divulgação de informações financeiras, a contratação de
auditoria independente etc., e a incursão do investidor em custos de monitoramento
externo, assim entendidos os procedimentos associados ao controle do
comportamento do agente (SILVA, 2018).
O conflito de interesses entre o principal e os agentes resulta em outro
problema, no qual a decisão tomada pelos agentes não está alinhada para maximizar
a riqueza do(s) principal(is). Essas decisões ineficientes acarretam uma perda
conhecida como perda residual. Williamson (1988) elucidou que a perda residual é o
principal componente do custo de agência, que deveria ser reduzido pelos diretores.
De acordo com Saito e Silveira (2008), a hipótese de “comprometimento de
interesses” prevê que um percentual maior de ações em posse dos gestores deveria
ser associado com maior valor corporativo.
Watts e Zimmerman (1986) atestam que, no momento de decidir sobre o que e
como reportar as informações contábeis, os gestores responsáveis pela informação
procuram entender de que forma as alternativas de mensuração e evidenciação
contábeis irão afetar os valores apresentados (PAULO; CAVALCANTE; MELO, 2012). De
acordo com Klann e Beuren (2011), a teoria da agência “rompeu com o paradigma da
teoria econômica clássica”, no qual a firma era formada por um único sócio e este
também representava o papel de gestor. O rompimento se deu ao se considerar um
modelo de firma composto por um principal (acionista) e por um agente
(administrador).
Panda e Leepsa (2017) realizaram uma revisão teórica acerca dos aspectos
teóricos e evidências empíricas da teoria da agência e verificaram que as questões
de agência têm sido amplamente estudadas em diferentes campos acadêmicos. As
evidências encontradas pertencem a diferentes campos, tais como contabilidade
(WATTS; ZIMMERMAN, 1983; RONEN; BALACHANDRAN, 1995), finanças (FAMA, 1980;
FAMA; JENSEN, 1983; JENSEN, 1986), economia (SPENCE; ZECKHAUSER, 1971; ROSS,
1973; JENSEN; MECKLING, 1976), ciência política (WEINGAST; MORAN, 1983; HAMMOND;
KNOTT, 1996), sociologia (KISER; TONG, 1992; ADAMS, 1996), comportamento
organizacional (KOSNIK; BETTENHAUSEN, 1992) e marketing (BERGEN; DUTTA; WALKER
JR., 1992; LOGAN, 2000; TATE et al., 2010).
40
A teoria da sinalização, por sua vez, é um abrangente campo de pesquisa, o
qual se debruça sobre a política de dividendos e busca evidências de variações
ocorridas nos preços das ações oriundas da distribuição de lucros (NETO; DECOURT;
GALLI, 2011). Referida teoria foi desenvolvida para auxiliar na compreensão da
interação entre tomadores de decisão e um ambiente no qual as informações
disponíveis são incompletas e assimetricamente distribuídas entre os agentes de
mercado (SPENCE, 1973). Mencionado autor argumenta a importância da divulgação
de informações, pois a divulgação permite a comparação e distinção entre
organizações, possibilitando também a criação de valor à imagem social e ambiental,
algo atualmente muito exigido (DEL'OMO, 2017). DALMÁCIO (2009) assinala que, dentro
da perspectiva da teoria da sinalização, deve-se situar os investimentos em um
ambiente de incerteza, no qual o investidor não possui certeza das capacidades
produtivas de uma empresa antes do momento de seu investimento, fazendo com a
decisão de se investir ocorra sob a condição de incerteza.
Carvalho (2015) conecta a teoria da sinalização ao comportamento dos
analistas de investimentos, ao afirmar que “as informações tributárias reportadas pela
Contabilidade contribuem no auxílio à previsão do Lucro por Ação pelos analistas
financeiros do mercado de capitais, visto que, ao divulgar as informações contábeis,
incluindo as tributárias, a firma está sinalizando para o mercado e assim afetando a
avaliação dos analistas, conforme descrito na Teoria da Sinalização”. Assim, conclui
o autor, o planejamento tributário eficiente pode contribuir positivamente no retorno, e
desse modo, a divulgação da informação tributária influenciaria a decisão dos
investidores de manter, vender ou comprar ações da firma.
41
2.3 GERENCIAMENTO DOS RESULTADOS CONTÁBEIS (“EARNINGS MANAGEMENT”) E
SUAVIZAÇÃO DO LUCRO (“INCOME SMOOTHING”)
Em sua tese, Martinez (2001) apresentou o tema de gerenciamentos dos
resultados contábeis como um tema “palpitante” em contabilidade. Quase duas
décadas depois, a assertiva permanece verdadeira. Dani; Magro e Klann (2017)
constataram, a partir de uma amostra de periódicos internacionais disponíveis na base
da dados SCOPUS que, para o período compreendido entre 2010 a 2015, 2014 foi o
ano que apresentou maior quantidade de publicações sobre Gerenciamento de
Resultados por Atividades Reais (GRAR), com uma representatividade maior do
Journal of Business Finance & Accounting, sendo a Teoria da Agência a mais
recorrente dentre as demais teorias utilizadas nas publicações.
Martinez (2001) define gerenciamento de resultados contábeis como escolhas
discricionárias facultadas ao gestor responsável pela aplicação das normas contábeis.
Dessa forma, mediante seu julgamento, o gestor baliza suas decisões em função dos
incentivos que o levam a reportar um resultado distinto daquele ditado pela realidade
concreta dos negócios.
Formigoni et al. (2012) verificaram se o gerenciamento de resultados contábeis
é incentivado por questões tributária, baseado em uma amostra de 286 empresas-
ano, composta pelas 50 maiores companhias abertas brasileiras listadas na revista
Exame Melhores e Maiores de 2006 e os resultados indicaram que os resultados
apontam que os modelos econométricos têm baixo poder preditivo; logo, em relação
à hipótese de pesquisa, não se podendo afirmar que os incentivos tributários afetam
a mensuração dos componentes contábeis patrimoniais e de resultado das
companhias abertas brasileiras.
Nesse ponto, Furtado; Souza e Sarlo Neto (2014; 2016) afirmam que a
literatura, tanto nacional quanto estrangeira, acerca da relação entre gerenciamento
de resultados contábeis a práticas tributárias, é controversa. Utilizando-se do modelo
desenvolvido por Tang (2006a), referidos autores procuraram verificar qual seria o
impacto das práticas tributárias no gerenciamento de resultados contábeis das
empresas listadas na BM&FBovespa, concluindo que as práticas tributárias
influenciaram em geral o gerenciamento de resultados praticados pelos gestores,
sendo essa relação negativa. Isso posto, o mercado compreende que o maior
42
alinhamento entre as formas de apuração do lucro contábil e tributário deteriora a
fidedignidade dos números contábeis reportados pelas empresas.
Em relação à gestão tributária, assim define Pohlmann (2012):
(...) é um termo que se consolidou na literatura contábil para designar uma
atuação mais abrangente a cargo do contador tributarista, que ampliou o foco
da sua atenção de modo a incluir o planejamento tributário como uma de suas
tarefas mais nobres. Anteriormente ela era mais restrita ao controle e à
apuração de tributos, que eram tarefas, por si só, muito importantes, mas que
não têm a mesma projeção estratégica do planejamento tributário. (...) O
contador tributarista, enquanto gestor tributário, ocupa-se, dessa forma, com
todo o processo de planejamento e controle tributário, envolvendo aspectos
organizacionais do próprio departamento tributário da empresa. (p. 18)
Referido autor alerta, ainda para que, o processo de gestão tributária não se
confunde com o processo de gestão do departamento fiscal da empresa, que é mais
amplo. O processo de gestão do departamento fiscal, esclarece o autor, “envolve o
planejamento das atividades, com o estabelecimento de objetivos, metas e
orçamentos de gastos com recursos materiais e humanos”.
43
2.4 PRINCIPAIS ASPECTOS DA TRIBUTAÇÃO SOBRE OS LUCROS DE EMPRESAS
PERTENCENTES AO SETOR FINANCEIRO
Algumas empresas do setor financeiro possuem alíquota de Contribuição
Social sobre o Lucro Líquido majorada, conforme prevê o artigo 3º da lei nº 7.689, de
15 de dezembro de 1988, alterado pelo artigo 17 da lei ordinária de nº 11.727 de 23
de junho de 2008 e legislações posteriores:
Art. 3º A alíquota da contribuição é de:
I – 15% (quinze por cento), no caso das pessoas jurídicas de seguros privados, das de capitalização e das referidas nos incisos I a VII, IX e X do § 1º do art. 1º da Lei Complementar no 105, de 10 de janeiro de 2001; e (Incluído pela Lei nº 11.727, de 2008) (revogado)
I – 20% (vinte por cento), no caso das pessoas jurídicas de seguros privados, das de capitalização e das referidas nos incisos I a VII, IX e X do § 1º do art. 1º da Lei Complementar nº 105, de 10 de janeiro de 2001; e (Redação dada pela Medida provisória nº 675, de 2015) (revogado)
I – 20% (vinte por cento), no período compreendido entre 1º de setembro de 2015 e 31 de dezembro de 2018, e 15% (quinze por cento) a partir de 1º de janeiro de 2019, no caso das pessoas jurídicas de seguros privados, das de capitalização e das referidas nos incisos I a VII e X do § 1º do art. 1º da Lei Complementar nº 105, de 10 de janeiro de 2001; (Redação dada pela Lei nº 13.169, de 2015)
II – 9% (nove por cento), no caso das demais pessoas jurídicas. (Incluído pela Lei nº 11.727, de 2008) (revogado)
II – 17% (dezessete por cento), no período compreendido entre 1º de outubro de 2015 e 31 de dezembro de 2018, e 15% (quinze por cento) a partir de 1º de janeiro de 2019, no caso das pessoas jurídicas referidas no inciso IX do § 1º do art. 1º da Lei Complementar nº 105, de 10 de janeiro de 2001; (Redação dada pela Lei nº 13.169, de 2015)
III – 9% (nove por cento), no caso das demais pessoas jurídicas. (Incluído pela Lei nº 13.169, de 2015)
44
A lei complementar 105 de 10 de janeiro de 2001; conhecida como “lei do sigilo
bancário”, a qual a o artigo 3º da lei nº 7.689/88 faz referência, apresenta em seu § 1º
de seu primeiro artigo, as instituições consideradas financeiras:
Art. 1º As instituições financeiras conservarão sigilo em suas operações ativas e passivas e serviços prestados.
§ 1º São consideradas instituições financeiras, para os efeitos desta Lei Complementar:
I – os bancos de qualquer espécie; II – distribuidoras de valores mobiliários; III – corretoras de câmbio e de valores mobiliários; IV – sociedades de crédito, financiamento e investimentos; V – sociedades de crédito imobiliário; VI – administradoras de cartões de crédito; VII – sociedades de arrendamento mercantil; VIII – administradoras de mercado de balcão organizado;
IX – cooperativas de crédito; X – associações de poupança e empréstimo; XI – bolsas de valores e de mercadorias e futuros;
XII – entidades de liquidação e compensação;
XIII – outras sociedades que, em razão da natureza de suas operações, assim venham a ser consideradas pelo Conselho Monetário Nacional.
(grifo do autor)
Os incisos em destaque são aqueles elencados pelo artigo 3º da Lei nº 7.689/88
de ramos pertencentes ao setor financeiro cuja alíquota de CSLL é diferenciada.
45
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
O presente estudo se caracteriza como uma pesquisa descritiva qual busca
esclarecer as relações entre informações sobre o lucro e a previsão do lucro por ações
realizada de companhias pertencentes ao setor financeiro com ações na B3.
Preconiza Gil (2010) que as pesquisas descritivas possuem como objetivo a descrição
das características de uma população, fenômeno ou de uma experiência. Ainda,
utilizou-se de abordagem metodológica com características de pesquisa positiva, em
linha com Dalmácio (2009), realizada por meio de investigações empírico-positivas,
no intuito de se examinar a relação entre informação tributária sobre o lucro e acurácia
da previsão dos analistas de investimentos de companhias do setor financeiro listadas
na B3.
A vigente investigação utiliza dados secundários extraídos dos formulários de
referência divulgados pelas companhias abertas com ações na B3, com informações
consolidadas para o período abarcado entre os anos de 2007 a 2017. As informações
contábeis e de mercado das companhias foram coletados a partir da plataforma
Economatica® e suas demonstrações financeiras completas, acessíveis no sítio da
Comissão de Valores Mobiliários, enquanto aqueles relacionados à previsão de
analistas de investimentos foram obtidos com o uso da base de dados Institutional
Brokers Estimate System (I/B/E/S) disponível na plataforma Thomson Reuters Eikon
®, que é uma plataforma de dados financeiros que inclui dados sobre mercados
financeiros, dados financeiros de empresas (especialmente as empresas listadas em
Bolsa de Valores), notícias financeiras, dados macroeconômicos, etc. O produto é
análogo ao Terminal da Bloomberg, vindo ao mercado com o objetivo de concorrer
com referido produto.
A coleta foi realizada na seção do I/B/E/S Estimates / Summary Estimates /
Earnings per Share – Mean, o qual contém o consenso das recomendações das
estimativas para todos os analistas, obtido por meio de sua média estatística:
“The statistical average of all broker estimates. Earnings per Share is
defined as the EPS that the contributing analyst considers to be that with
which to value contributing analyst considers to be that with which to value a
security. This figure may include or exclude certain items depending on the
contributing analyst's specific model.” (grifo do autor)
46
A obtenção dos dados é mediante uso do plugin para Excel Thomson Reuters
Eikon – Microsoft Office ®. Assim, não se utilizou os valores individuais calculados por
determinado analista, pois a assinatura acadêmica não fornece tais informações. A
coleta nesse plugin, por sua vez, se dá com a especificação das entidades por meio
dos seus Reuters Instrument Code – RIC (o item Instruments da imagem a seguir,
análogo ao ticker da entidade), a definição do dado que se quer obter (data item, no
caso do consenso das estimativas de analistas, TR.EPSMean). I/B/E/S, por sua vez,
é acrônimo de Institutional Brokers' Estimate System. É um banco de dados histórico
de estimativas de analistas de investimentos para mais de 20 medidas previstas –
incluindo EPS (Earnings per Share ou lucro por ação – LPA), receita, metas de preço,
EBITDA e lucros antes dos impostos (LAIR), dados esses disponíveis tanto no nível
consensual como detalhado. O banco de dados também inclui recomendações buy-
hold-sell
47
.
Figura 3: Tela do Eikon ® para coleta de dados apresentando a descrição de um específico data item.
48
Figura 4: Tela do Eikon ® para coleta de dados apresentando os parâmetros de coleta de um específico data item.
49
A previsão foi emitida entre o início do exercício estimado, considerando até 45
dias de atraso na entrega das demonstrações pela companhia, de acordo com
previsão da Comissão de Valores Mobiliários (CVM) e até 30 dias antes do anúncio
do resultado no exercício seguinte, conforme apresentam Martinez (2004) e Carvalho
(2015), possibilitando comparar o resultado efetivo com a previsão, excluindo-se
observações fora deste intervalo.
3.1 POPULAÇÃO E AMOSTRA
Adotou-se o período compreendido entre 2007 a 2017, em função da menor
quantidade de dados em período pregresso bem como o uso da lei 11.638/07 como
marco de importantes mudanças na legislação contábil. O universo da pesquisa
compreende 91 companhias brasileiras pertencentes ao setor financeiro (GICS setor
40) com ações na B3, a amostra é composta por aquelas que disponibilizaram os
dados à CVM referente as demonstrações financeiras do período, sendo que as
empresas cujas demonstrações financeiras não foram disponibilizadas à CVM foram
excluídas, conforme Martinez e Passamani (2014). Foram coletados dados desde
2006, visto que há variáveis defasadas em t –1. A escolha do segmento financeiro se
justificativa, devido ao referido segmento ter sua exclusão ocorrer usualmente
conforme se verifica na literatura brasileira e internacional, em função das
características específicas de suas operações e de peculiaridades, tais como a
regulação emanada pelo BACEN e pela SUSEP (no caso das seguradoras) e a
tributação com alíquota nominal em torno de 40% (FERREIRA et al., 2012). Isso ocorre
por conta da alíquota da CSLL ser de 9% para as pessoas jurídicas em geral e de
15% no caso das pessoas jurídicas consideradas instituições financeiras, de seguros
privados e de capitalização, o que as distingue dos demais ramos de atividade
(MARTINEZ; PASSAMANI, 2014; CARVALHO, 2015). Não obstante, os fundos de
investimentos foram excluídos da amostra, por não possuírem personalidade jurídica,
não podendo ser sujeitos de direitos e obrigações, porquanto são geridos e
representados ativa e passivamente, judicial e extrajudicialmente, por instituição
administradora autorizada pela Comissão de Valores Mobiliários, nos termos dos
artigos 1º, 5º e 14 da lei federal nº 8.668/1993, conforme decisão do pleno do Tribunal
Administrativo de Recursos Fiscais (TARF) no acórdão de nº 83/2017.
50
Para a análise dos resultados de acordo com a metodologia sugerida por
Ferreira et al. (2012) e Martinez e Passamani (2014), foi analisado os dados anuais
de 89 companhias do setor financeiro, no período de 2007 a 2017 sendo 44 bancos
de qualquer espécie, 12 seguradoras, 22 holdings de instituições não-financeiras, 5
holdings de instituições financeiras, 3 sociedades de crédito, financiamento e
investimento, 3 bolsa de valores e de mercadorias e futuros, 1 administradora de
mercado de balcão organizado e 1 administradora de fundos por contrato ou
comissão, conforme demonstrado no apêndice A.
Tabela 1: Descrição da amostra
População Entidades Anual (N) EPS Mean Amostra Valores Ausentes
Instituições financeiras, equiparadas que provêm serviços financeiros e seguradoras
91 1.001 208 20,78% 77,52%
Fonte: Dados da Pesquisa, 2019.
3.2 MODELO TEÓRICO
O modelo teórico desta pesquisa encontra amparo na informatividade do lucro
contida nas informações tributárias reportadas nas demonstrações contábeis e nas
Teorias da Agência e da Sinalização (CARVALHO, 2015). Assim sendo, tem-se como
premissa que as informações tributárias divulgadas nas demonstrações financeiras
fornecem um sinal útil no desempenho da previsão dos analistas de valores
mobiliários no Brasil, sustentando a elaboração das hipóteses de como as
informações tributárias divulgadas influenciam na previsão e na qualidade da previsão
dos analistas financeiros durante o período pesquisado.
Partindo da premissa de que para se analisar a relação entre as variáveis é
necessário o acompanhamento de diferentes ciclos ao longo do tempo, o modelo
teórico adota a medição das variáveis em condições temporais diferentes, ou seja,
pressupõe um tratamento longitudinal com uso de dados em painel de efeitos fixos e
aleatórios. O desenho da pesquisa, exibido na Figura 5, foi confeccionado tendo-se
como base relações que, de modo geral, buscam evidenciar como as informações
tributárias divulgadas nas demonstrações contábeis podem influir na previsão dos
51
analistas de investimentos de companhias abertas pertencentes ao setor financeiro
listadas na B3, sendo as hipóteses desenvolvidas a partir deste pressuposto.
Figura 5: Modelo Teórico da Investigação
O modelo apresentado na Figura 5 é adaptado de Carvalho (2015, p. 95). De
acordo com o mencionado autor, tal relação possibilita verificar de que forma as
informações tributárias apresentadas nas demonstrações contábeis e representadas
pelos estimadores (proxies) BTD Total e suas variações ABTD e NBTD, ETR e os
estimadores que reduzem os efeitos de uma taxa única para a ETR (ATE, TCC, Long
Cash ETR e Cash Tax Paid), LCTRI, DTL/Sh e Tributos diferidos, afetam a previsão
e a acurácia dos analistas de investimentos na previsão do lucro por ação (LPA) das
companhias abertas brasileiras com ações na B3.
3.3 DESCRIÇÃO DAS VARIÁVEIS
O quadro 1 relaciona todas as variáveis utilizadas nesta pesquisa. As variáveis
dependentes foram obtidas na base de dados da Thomson Reuters I/B/E/S Estimates,
provida pela plataforma da Thomson Reuters Eikon ® e as variáveis independentes e
de controle foram obtidas pelo Economática ®.
52
Quadro 1: Codificação das variáveis da pesquisa
Tipo de Variável Subtipo Descrição no Modelo Código Modo de obtenção da Medida
Dependente Previsão de Analistas
EPS Mean (consenso da previsão do LPA projetado pelos analistas) EPS_Mean Coletado no I/B/E/S conforme preconizado pelo artigo 16 da instrução
CVM nº 202/93 e Martinez (2004).
Dependente Previsão de Analistas Acurácia da previsão dos analistas ACCURACY Razão entre a diferença do LPA real subtraído do LPA previsto por
analistas e o módulo do valor do LPA real.
Dependente Previsão de Analistas Erro de previsão baseado no EPS Mean ERRO_Prev Razão entre o módulo de LPA previsto de i em t subtraído por LPA real
de i em t e o preço da ação de i em t-1.
Independente Tributária BTD (Book-Tax-Differences) BTD Diferença entre Lucro Contábil e Lucro Tributável.
Independente Tributária ABTD (BTD Anormal, permanente ou discricionária) ABTD Diferença entre resíduo da BTD e BTD estimada.
Independente Tributária NBTD (BTD Normal, temporária ou não discricionária) NBTD Diferença entre BTD total e ABTD.
Independente Tributária ETR (Effective tax rate, em %) ETR Razão entre a soma de IRPJ e CSLL pelo LAIR.
Independente Tributária TCC (Componente de mudança na Effective Tax Rate) TCC Componente de mudança na Effective Tax Rate
Independente Tributária ATE (Alíquota Tributária Efetiva, em %) ATE Razão entre (LAIR i,t – LL i,t) pelo LAIR i,t
Independente Tributária Long Cash ETR ETR_Long_Cash Somatório da defasagem t – 4 do imposto efetivamente pago no fluxo de caixa dividido pelo somatório do LAIR defasado em t – 4.
Independente Tributária Lucro Tributável LC_Trib É a soma do IRPJ i,t e IRPJDif i,t dividido pela alíquota tributária nominal correspondente.
53
Tipo de Variável Subtipo Descrição no Modelo Código Modo de obtenção da Medida
Independente Tributária DTL/Sh (Passivo Tributário Diferido por ação) DTL_Sh Razão entre Passivo Tributário Diferido de i em t e o valor da ação de
i em t.
Independente Tributária Tributos Diferidos por Ação (tributo diferido oriundo do resultado por ação)
TRIB_DIF_ RES_A
Razão entre o tributo diferido oriundo do resultado e o preço de fechamento da ação, ambos de i em t.
Independente Tributária Suavização de Tributos ITS_Eckel Income Tax Smoothing da firma i no período t.
Independente Tributária (Dummy) Dummy para suavização de tributos ITS_Eckel Modelo adaptado de Eckel (1981).
Controle Não Tributária
Logaritmo natural do Ativo Total (Tamanho da Firma) LN_AT Logaritmo natural do Ativo Total da firma i em t.
Controle Não Tributária
Logaritmo natural do Valor de Mercado (Tamanho da Firma) LN_VM Logaritmo natural do Valor de Mercado da firma i em t.
Controle Não Tributária
Logaritmo natural da Variação da Receita Líquida (Crescimento da Firma)
LN_VAR_RLO Logaritmo natural da razão entre a soma da Receita Líquida de i em t subtraída da Receita Líquida de i em t – 1 dividido pela Receita Líquida de i em t – 1.
Controle Não Tributária
Índice Book-to-Market (Crescimento da Firma)
BOOK_TO_ MARKET
Razão entre o valor contábil do Patrimônio Líquido (PL) da firma i em t - 1 e o Valor de Mercado do PL da firma i em t -1.
Controle Não Tributária
Índice Price-to-book (Crescimento da Firma)
PRICE_TO_ BOOK
Razão entre o Preço da Ação pelo Valor Patrimonial da Ação, ambos de i em t.
Controle Não Tributária
Cobertura dos Analistas (Desempenho do Analista) CA Quantidade de analistas que acompanham a firma i em t.
Controle Tributária (Dummy) Resultado (Lucro ou Prejuízo) D_LL Variável dummy sendo 1 para lucro e zero para prejuízo, tendo como
base o lucro líquido apresentado pela firma.
54
3.3.1 VARIÁVEIS DEPENDENTES
De acordo com Carvalho (2015), as variáveis dependentes utilizados referem-
se ao consenso da previsão dos analistas de valores mobiliários e a qualidade da
previsão mensurada pela acurácia da previsão. Seguindo a dinâmica utilizada pelo
autora, para análise da sensibilidade na qualidade da previsão verificada, foi
empregado também o erro da previsão do LPA pelos analistas financeiros e a previsão
otimistas do LPA.
3.3.1.1 PREVISÃO DO LUCRO POR AÇÃO (EPS MEAN)
A média das projeções do Lucro por Ação (EPS Mean) é a primeira variável
dependente deste trabalho, coletada no sistema I/B/E/S, na seção I/B/E/S Estimates /
Summary Estimates / Earnings Per Share – Mean, repositório do qual se obtém o
referido consenso da previsão do LPA pelos analistas de investimentos num
determinado período. As métricas selecionadas para mensurar a qualidade da
previsão dos analistas de investimentos utilizadas como variáveis dependentes são a
acurácia e ao erro da previsão dos analistas de investimentos.
3.3.1.2 ACURÁCIA DA PREVISÃO DOS ANALISTAS DE INVESTIMENTOS
A segunda variável dependente é uma medida encontrada na literatura
internacional (BROWN; ROZEFF, 1980; O'BRIEN, 1990; LANG; LUNDHOLM, 1996;
CLEMENT, 1999; BROWN, 2001; DURU; REEB, 2002; BHAT; HOPE; KANG, 2006; BYARD;
LI; WEINTROP, 2006; DONG et al., 2017). Na literatura nacional, destacam-se os
traalhos de Martinez (2004), Dalmácio et al. (2013) e Del'Omo (2017). A variável é
obtida pela diferença entre a previsão consensual dos analistas e o lucro por ação
real, sendo ponderado pelo preço da ação defasado t -1.
55
Acurácia i,t = | LPAprev i,t -1 – LPAreal i,t | P i,t -1, (1)
Em que
Acurácia i,t = acurácia da previsão dos analistas da firma i no período t;
LPAprev i,t -1 = lucro por ação previsto pelo consenso dos analistas no tempo
t -1 para a firma i no período t;
LPAreal i,t = lucro por ação efetivo da firma i apurado no período t; e
P i,t -1 = Preço da ação da firma i no período t – 1
Consoante Martinez (2004; 2005; 2006; 2007a), opta-se pela média ao invés
da mediana do consenso dos analistas, visto que a média reflete maior precisão a
magnitude das estimativas. Mencionado teórico afirma que o consenso é a média das
previsões dos lucros para uma empresa num determinado período, conhecido como
street consensus: “a análise de consenso fundamenta-se na idéia de que a
representação das expectativas do mercado pode ser obtida por uma medida de
tendência central da distribuição das projeções dos analistas” (MARTINEZ, 2007b).
Calcula-se a média dos erros de previsão, a fim de verificar a existência de um
viés nas previsões e a média dos erros de previsão absolutos, visando estimar o
aperfeiçoamento dessas previsões. Quanto mais o resultado se distanciar de zero,
maior o montante de erros de previsão e menor a acurácia. Multiplicando o valor da
média dos erros de previsão absolutos por (-1), tem-se uma medida que aumenta
quando o diagnóstico de previsão é maior. Sendo assim, um atributo da firma que está
negativamente associado a acurácia, sinaliza previsões menos precisas e acuradas
(CARVALHO, 2015).
As variáveis de controle para a acurácia da previsão em geral são
representadas pelo: tamanho da corretora em que o analista trabalha; a experiência
geral do analista; e a idade da previsão. Em estudos anteriores, a idade da previsão
demonstrou-se ser Estatisticamente a mais significante, sugerindo que efetivamente
é o fator mais importante para explicar em grande parte a acurácia do analista
(MARTINEZ, 2007a).
3.3.1.3 ERROS DE PREVISÃO DOS ANALISTAS DE INVESTIMENTOS (ERROEPSMEAN)
A terceira variável procura se aproximar de qual seria a surpresa provocada no
investidor pela divulgação de um resultado diferente do esperado. De modo geral, os
56
participantes observam e dividem os erros de previsão pelo lucro real ou lucro
projetado. De acordo com Martinez (2004), I/B/E/S, The Wall Street Journal, The New
York Times, Fortune e outros periódicos internacionais da imprensa especializada
calculam os erros de previsão dessa forma (MARTINEZ, 2004).
O cálculo do erro da previsão foi obtido de acordo com a metodologia proposta
por Martinez e Salim (2004), Martinez (2004; 2007) e Dalmácio et al., (2013). Ou seja,
calcula-se a diferença entre o resultado real e o resultado previsto pelos analistas,
dividido pelo valor absoluto (módulo) do resultado real do período. O valor absoluto
(módulo) no denominador permite capturar com maior exatidão o sentido do erro de
previsão. Visto que o quociente permite comparabilidade em termos percentuais
(MARTINEZ, 2007). Logo, a superestimação por parte dos analistas representa a
surpresa negativa e a substimação a surpresa positiva.
ErroPrev i,t = (LPAreal i,t – LPAprev i,t) / | LPAreal i,t | (2)
Em que:
ErroEPSMean i,t = Erro do consenso da previsão dos analistas da firma i no
período t;
LPA Real i,t = Lucro por ação efetivo da firma i no período t; LPA Prev i,t = Lucro por ação previsto do consenso dos analistas (média) da
firma i apurado no período t; e
| LPA Real i,t | = Valor absoluto (módulo) do LPA previsto pelo analista para a firma i no período t;
3.3.2 VARIÁVEIS INDEPENDENTES
De acordo com Carvalho (2015), verifica-se que os principais estimadores
utilizados pela literatura para se medir o gerenciamento tributário são taxa efetiva de
tributação (em inglês, Effective Tax Rate – ETR), diferença entre o lucro contábil e o
lucro tributário (Book-Tax Differences – BTD), BTD permanente, razão entre lucro
tributável e o lucro contábil e Cash ETR. No levantamento realizado pelo referido
autor, tendo em conta o que se apresenta na literatura internacional, verifica-se que
os estimadores mais utilizados foram a BTD Total (40,28%), seguida da GAAP ETR
(31,94%), BTD Permanente (30,56%); BTD Temporária (22,22%) e pela Cash ETR
(19,44%). Constatou-se, também que a maioria dos artigos analisados empregam
mais de um tipo de estimador como métrica de gerenciamento tributário.
57
Tabela 2: Frequência de uso das proxies nas pesquisas Internacionais em Contabilidade e Tributos
Fonte: Carvalho (2015, p. 95).
De acordo com Carvalho (2015), os primeiros doze estimadores, apresentadas
nas duas primeiras colunas da Tabela 1 foram definidos no estudo de Hanlon e
Heitzman (2010). A BTD total é a diferença total entre lucro contábil e lucro tributável,
geralmente é segregada em BTD Anormal (ABTD) e BTD Normal (NBTD). A NBTD é
a diferença temporária causada pelo desalinhamento entre a norma contábil e a
tributária, gerando o diferimento tributário, sendo calculada pelo quociente entre
despesa tributária diferida e a taxa tributária. Enquanto, a ABTD é causada pelo
comportamento oportunista do gestor, discricionário, por isso ocorre
permanentemente. É o resultado da diferença entre BTD total e a BTD temporária, ou
Estimador Variações dos Estimadores n Freq
(%) Rank
Book-Tax-Differences (BTD)
BTD Total 29 40,28 1º
Abnormal BTD (ABTD) 22 30,56 3º
Temporary BTD (NBTD) 16 22,22 4º
Effective Tax Rate (ETR)
GAAP ETR 23 31,94 2º
Cash ETR 14 19,44 5º
Current ETR 8 11,11 6º
Long Run Cash ETR 4 5,56 8º
DTAX 4 5,56 8º
ETR Diferencial 2 2,78 9º
Marginal Tax Rate (MTR) – 8 11,11 6º
Tax Shelter Activity (TSA) – 6 8,33 7º
Unrecognized Tax Benefit (UTB) – 2 2,78 9º
Deferred Tax Liabilities to Shares (DTL/Sh) – 2 2,78 9º
Additional Taxable Income (ATI) – 1 1,39 10º
Agressividade Tributária (TAXAG) – 1 1,39 10º
Total de artigos 72 100 -
58
a medida não explicada da BTD total representada pelos resíduos da regressão da
BTD total e seus fatores explicativos.
Hanlon e Heitzman (2010) demonstram diversas formas de variações da ETR,
encontradas a partir das demonstrações contábeis. Os estimadores GAAP ETR, Cash
ETR, Current ETR, Long Run Cash ETR, ETR Differencial, além da DTAX são todas
variações da ETR, encontradas a partir das demonstrações contábeis.
3.3.2.1 BOOK-TAX-DIFFERENCES (BTD TOTAL)
Os principais estudos envolvendo a BTD estão segregados em quatro linhas
de pesquisas: aspecto de composição e principais fenômenos que contribuem para a
formação da BTD; conflitos existentes documentados pela Teoria da Agência; análise
nos custos implícitos e explícitos gerados pela BTD; poder informacional gerado pela
BTD e sua percepção junto ao mercado de capitais (FERREIRA et al., 2012). Nesse
sentido, o presente estudo está pautado na linha de pesquisa que investiga o poder
informacional gerado pela BTD e sua percepção junto ao mercado de capitais.
Em relação ao cálculo da BTD Total, a partir da literatura é possível identificar
três formas de se calcular, tendo se por base os teóricos Tang e Firth (2011),
Pohlmann e Iudícibus (2010) e Martinez e Passamani (2014). Para fins desse trabalho,
foi estimado o lucro tributável (lucro real) da firma, a partir da despesa de tributos
correntes (IRPJ e CSLL) divulgadas na DRE, dividida pela alíquota nominal de 34%.
Em seguida, calcula-se a diferença entre o LAIR e o lucro real estimado. Conforme
demonstrado a seguir no modelo proposto por Martinez e Passamani (2014):
BTDTotal i,t = LAIR i,t - (IRPJ i,t + CSLL i,t)/(alíquota de IRPJ em 25% e de CSLL
variável conforme atividade econômica desempenhada pela firma e período) (3)
em que:
BTDTotal i,t = BTD total da firma i no período t
LAIR i,t = Lucro antes do Imposto de Renda e da CSLL da firma i no período t
IRPJ i,t = montante do Imposto de Renda corrente da firma i no período t
CSLL i,t = montante da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido corrente da firma
i no período t.
59
Carvalho (2015) assevera que mencionado cálculo é uma aproximação do
Lucro Real, uma vez que essa informação não consta nas demonstrações contábeis
divulgadas e é realizada mediante ajustes das adições, exclusões e compensações
de prejuízos fiscais.
3.3.2.2 SEGREGAÇÃO DA BTD TOTAL EM ABTD E NBTD
A segregação da BTD total em temporária e permanente também tem sido foco
de diversas pesquisas, conforme aponta Valdemir Carvalho (2015). Com o propósito
de determinar quais informações contribuiem para a previsibilidade da BTD, Tanya
Tang (2006a; 2006b) segrega as componentes da BTD Total em normais e anormais.
Aludida pesquisadora contábil que estuda tributação e mercado de capitais há mais
15 anos, inicialmente no mercado chinês e posteriormente relacionando diferentes
países (cross-country), encontrou evidências de que esta segregação fornece
informação incremental para os investidores e participantes do mercado.
Para a segregação da BTD total em seus componentes permanente (BTD
discricionária ou anormal) e temporários (BTD não discricionária ou normal), a
literatura corrente descreve dois procedimentos. O primeiro é calcular os acrruals
totais, conforme demonstrado a seguir.
Accruals i,t = [(ΔAC i,t – ΔDisp i,t) – (ΔPC i,t – ΔempCP i,t)] – Depr i,t (4)
em que:
ΔAC i,t = Variação do Ativo Circulante da firma i entre o final do período t -1 e t
Disp i,t = Variação do Disponibilidades da firma i entre o final do período t -1 e t
PC i,t = Variação do Passivo Circulante da firma i entre o final do período t -1 e t
EmpCP i,t = Variação do Empréstimo de Curto Prazo da firma i entre o final do
período t -1 e t
Depr i,t = Montante de despesas de Depreciação, Amortização e Exaustão da firma
i no período t -1 e t
Em seguida, em conformidade com o modelo proposto por Hanlon (2005) e
Ayers; Jiang e Laplante (2009), entre outros autores, deve-se estimar, por regressão
em dados em painel de efeito fixo, entre accruals normais e a BTD total, subtraindo-a
60
dos valores históricos da BTD total, a diferença (o erro) será a ABTD. De forma direta,
ABTD é igual ao resíduo dessa regressão descrita na equação 5 a seguir apresentada:
BTDTotal i,t = α +β1AcrrualsNormais i,t + ε i,t (5)
em que:
BTDTotal i,t = Book-tax-Differences da firma i no período t
AcrrualsNormais i,t = Acrruals normais da firma i no período t
ε i,t = ABTD da firma i no período t
O segundo modo de se separar a BTD total em ABTD e NBTD proposto por
Tang (2005; 2006) é apresentado na equação 6:
BTDTotal i,t = α +β1INV i,t + β2VRL i,t + β3NOL i,t +β4TLU i,t +ε i,t (6)
em que:
BTDTotal i,t = Book-Tax-Differences da firma i no período t
INV i,t = Soma dos bens do ativo imobilizado e ativo intangíveis da firma i no final do
período t
VRL i,t = Variação da receita líquida da firma i entre o final do periodo t-1 e t
NOL i,t = Lucro operacional líquido positivo. Assume o valor 1, quando a soma do
IRPJ e CSLL dividido pela alíquota de tributação for maior que zero; caso contrário,
houve prejuízo fiscal no ano corrente (NOL) e assume-se o valor zero.
TLU i,t = Prejuízo Fiscal Compensado (TLU) da firma i no período t. Quando
disponível esta informação é localizada em notas explicativas.
ε i,t = ABTD da firma i no período t
O passo seguinte é estimar a BTD total por regressão em dados em painel de
efeito fixo e subtrair os valores históricos da BTD total, a diferença (o erro), terá como
resultado a ABTD. A NBTD é, então, obtida pela diferença entre a BTD total e a BTD
permanente ou anormal BTD, conforme Hanlon (2005).
61
NBTD i,t = BTDTotal i,t – ABTD i,t (7)
em que:
NBTD i,t = BTD Normal da firma i no período t
BTD i,t = BTD Total da firma i no período t
ABTD i,t = Representa a expectativa da ABTD da firma i no período t
3.3.2.3 EFFECTIVE TAX RATE (ETR)
Callihan (1994), Shevlin (1999) e Janssen e Buijink (2000), entre outros
autores, apresentam as razões pelas quais os pesquisadores querem conhecer o nível
de ETR: medir o impacto dos impostos sobre os incentivos para o investimento, indicar
a carga tributária das firmas e medir as preferências tributárias corporativas.
Para o cálculo da ETR, adotar-se-á o método de Cabello (2012), a seguir
apresentado: ETR i,t = (IRPJ i,t + CSLL i,t)/ LAIR i,t (8)
em que:
ETR i,t = Effective Tax Rate da firma i no período t
IRPJ i,t = Imposto de Renda da firma i no período t
CSLL i,t =Contribuição Social sobre o Lucro Líquido da firma i no período t
LAIR i,t =Lucro antes do Imposto de Renda e da CSLL da firma i no período t
3.3.3 VARIÁVEIS DE CONTROLE
Com o propósito de se realizar uma análise da sensibilidade do modelo, foram
inseridas variáveis de controle para o tamanho da firma (logaritmo natural do ativo
total e logaritmo natural do valor de mercado), para o crescimento da firma (logaritmo
natural da variação da receita líquida, índice Book-to-Market e Price-to-book); e para
controlar o desempenho da previsão dos analistas financeiros utilizar-se á a cobertura
dos analistas.
62
3.3.4 FORMULAÇÃO DAS HIPÓTESES DE PESQUISA
Tendo como base apresentado na revisão de literatura, deve-se segregar as
pesquisas entre informações tributárias reportadas pelas firmas e a previsão de
analistas financeiros em três grupos:
i. Associação entre as informações tributárias e a previsão dos analistas de
investimentos de empresas do setor financeiro listadas na B3;
ii. Associação entre as informações tributárias e a qualidade da previsão dos
analistas de investimentos de empresas do setor financeiro listadas na B3; e
iii. Associação entre a suavização e/ou gerenciamento tributário e a previsão dos
analistas de investimentos de empresas do setor financeiro listadas na B3.
Em relação às hipóteses, são apresentadas quatro:
Hipótese 1: As informações tributárias sobre o lucro reportadas nas demonstrações financeiras estão refletidas no consenso da previsão de lucros futuros pelos analistas de investimentos de empresas pertencentes ao setor financeiros listadas na B3.
Hipótese 2: As informações tributárias sobre o lucro reportadas nas
demonstrações contábeis influenciam o erro (acurácia) da previsão dos analistas de valores mobiliários de empresas pertencentes ao setor financeiro listadas na B3.
Hipótese 3: A suavização do lucro tributável afeta a previsão dos analistas de valores mobiliários de empresas pertencentes ao setor financeiro listadas na B3.
Hipótese 4: A suavização do lucro tributável influi na qualidade da previsão dos analistas de valores mobiliários de empresas pertencentes ao setor financeiro listadas na B3.
63
3.3.5 MODELOS ECONOMÉTRICOS PARA ANÁLISE DAS HIPÓTESES
A técnica econométrica aplicada com fulcro no teste das relações estabelecidas
entre informações tributárias e previsão de analistas foi a regressão de dados em
painel. Referida técnica de análise consiste em agrupar dados de corte transversal
coletados em diferentes períodos de tempo permitindo o ajuste da correlação serial
dos dados, pois admite-se que as amostras são independentes ao longo do tempo
(WOOLDRIDGE, 2009; BROOKS, 2014; FÁVERO; BELFIORE, 2017). O uso de dados em
painel possibilita, ainda:
• Aumentar, consideravelmente, o tamanho da amostra;
• Maior número de observações, aumentando os graus de liberdade e a
eficiência dos parâmetros;
• Redução de problemas de multicolinearidade de variáveis explicativas;
• Dinâmica intertemporal, representada pelo mix entre as cross-sections e a
série temporal;
• Dados mais informativos; e
• Estudar modelos comportamentais mais complexos.
Os modelos econométricos serão apresentados no capítulo 4, juntamente com
a descrição pormenorizada dos resultados.
64
4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
A análise dos resultados aliceraçaram-se nas metodologias apresentadas por
Ferreira et al. (2012), Martinez e Passamani (2014) e Carvalho (2015). Entretanto,
pelos motivos já apresentdos, optou-se por trabalhar exclusivamente com companhias
pertencentes ao setor financeiro, identificadas pelo setor “40” da taxonomia
denominada Global Industry Classification Standard (GICS), criada e mantida por
Morgan Stanley Capital International (MSCI) e Standard & Poor's (S&P).
As duas tabelas seguintes visam descrever as variáveis e avaliar,
preliminarmente, a prelação entre a previsão dos analistas com as variáveis
independentes de interesse (informações tributárias).
4.1 ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Preliminarmente, foi aplicada a análise descritiva de cada variável para
identificar problemas relacionados com a linearidade e com a especificação dos
modelos, os dados das principais variáveis estão demonstrados na Tabela 3:
65
Tabela 3: Estatística descritiva
N Mínimo Máximo Média Erro Desvio Assimetria Curtose EPS Mean 208 -9,63 26,72 1,9884 3,53613 4,277 25,521 Acurácia 195 0,000535 2,84 0,1382 0,35935 5,552 34,632 Erro do EPS Mean 208 -7,91 3,32 -0,4304 1,19099 -3,193 15,169 Book-tax-differences* 313 -2.099,47 20.405,69 365,50 1.748,96 6,944 62,702 BTD anormal* 288 -18.206,11 20.312,08 50,78 1.737,57 1,634 106,930 BTD normal* 288 -1.397,72 20.405,69 336,19 1.690,90 7,725 76,043 Effective tax rate 498 -4.097,24 1.932,91 28,8824 234,15 -9,393 207,472 Mudança da ETR 204 -26.805,88 25.898,42 -2,1185 2.617,24 -0,522 101,434 Alíquota tributária efetiva 546 -26.805,88 1.702,63 -39,8275 1.179,45 -21,672 489,591 ETR Long Cash 349 -1.474,71 745,15 -15,3564 155,50 -5,136 48,888 LCTRI* 183 -27.564,80 22.104,90 411,71 2.963,86 -1,802 61,412 DTL/Sh* 67 0,00 738,89 67,3004 144,55846 3,170 10,520 Tributos diferidos por ação* 247 -693,82 223,12 -15,9726 73,00081 -4,860 37,922 ITS Eckel 97 -101,43 531,44 11,2232 72,54671 4,966 30,625 Dummy ITS Eckel 97 0 1 0,61 0,491 -0,451 -1,835 ln (AT) 665 5,92 28,04 20,2630 4,84738 -0,904 0,163 ln (VM) 451 14,43 26,28 21,0727 2,30647 0,093 0,049 Log variação da RL 122 10,97 23,69 18,5138 3,73486 -0,463 -0,903 Índice Book-to-Market 448 -2,13 4,91 1,0546 0,87911 0,915 2,608 Índice price-to-book 414 -22,36 51,68 1,8904 4,46623 6,109 59,009 Cobertura dos analistas 208 1 16 7,19 4,678 0,234 -1,334 Dummy Resultado 660 0 1 0,77 0,421 -1,284 -0,352
* Em milhões de reais (R$)
Observa-se, ainda, que a mediana da variável ETR foi de 25,07 e que as
previsões se apresentaram majoritariamente pessimistas, ocasião na qual o lucro por
ação real registrado foi superior ao valor previsto (EPS Mean). Em seguida, a partir
da tabela 4, foi verificada a análise de correlação de Pearson no intuito de se averiguar
quais estimadores de informações tributárias apresentam maior correlação com as
variáveis dependentes, buscando a melhor especificação do modelo. Bem como quais
são os estimadores que apresentam maior correlação entre elas e também entre as
variáveis de controle no intuito de se evitar problemas relacionados à colinearidade e
multicolinearidade.
66
Tabela 4: Correlações de Spearman – Estimação robusta de correlação ordinal: Coeficiente de correlação entre qualidade da previsão e os estimadores para informação tributária sobre o lucro.
Hipótese nula: não correlação.
EPS Meant+1 EPS Meant Erro Previsãot+1 Erro Previsãot Acuráciat+1 Acuráciat
ETR 0,064 0,054 -0,079 -0,170* 0,077 -0,023
ATE -0,057 -0,097 -0,093 -0,024 0,153* 0,219*
TCC 0,002 0,249* 0,039 -0,146 0,069 -0,051 ETR Long Cash -0,124 -0,064 -0,107 -0,039 -0,037 0,021
BTD 0,052 0,105 0,285* 0,355* -0,107 -0,003
ABTD 0,043 0,143 0,159 0,127 0,026 0,182
NBTD 0,110 0,056 0,217 0,314* -0,048 -0,091
DTL/Sh -0,749* -0,734* 0,129 -0,011 0,193 0,206
TribDif 0,069 0,153* -0,058 -0,021 -0,219* -0,272*
LC_Trib 0,028 0,013 -0,024 0,251* -0,247* -0,212
* Significativo a 10%. Nota: Coeficiente de correlações estimados aos pares, ou seja, para cada correlação considerou-se todas as observações disponíveis para o cálculo.
Acerca das correlações entre as previsões dos analistas no tempo t e um passo
à frente (t+1) com as informações tributárias, verifica-se que existem poucas
associações significativas, com destaque para a correlação entre EPS Mean e
DTL/Sh, as quais apresentaram altos valores negativos para a Correlação de
Spearman. As outras correlações significativas não passaram de |0,35|, cabendo
destacar que no caso da variável erro de previsão todas as correlações significativas
foram positivas, e no caso de Acurácia, positiva com ATE e negativa com TribDif e
LC_Trib.
Os modelos estimados serão apresentados nas tabelas seguintes, ocasião na
qual ir-se-á expor os achados e comparar com o reportado pela literatura, em especial
o trabalho de Carvalho (2015). Na presente pesquisa, como o painel apresentou
dados fortemente desbalanceados18, devido ao fato de que, das empresas listadas na
B3, apenas uma parte delas é coberta pelos analistas de investimentos, acarretando
em falta de informações (missing values) relacionados à variável dependente EPS
Mean, culminando em amostras para o desenvolvimento dos modelos bastante
18 Painel desbalanceado é aquele em que existem dados faltantes por observação ao longo do tempo.
67
reduzida. Os modelos também apresentaram um problema estatístico descrito na
literatura como micronumerosidade19 (KOLMOGOROV, 1963), que é a utilização de um
número reduzido de elementos amostrais, devido não só à reduzida amostra bem
como à quantidade de parâmetros a serem estimados, assim como muitas variáveis
mostraram-se colineares na amostra.
No livro A Course in Econometrics, publicado pela Harvard University Press,
Goldberger (1991) brinca com termo multicolinearidade, registrando a tal expressão
“micronumerosidade”, que seria o “problema” que decorre de termos uma amostra
pequena. Se a amostra é pequena, a variância dos estimadores será grande, portanto
não teremos uma estimativa precisa (o que é verdade, mas é também óbvio) e, no
caso de “micronumerosidade perfeita”, isto é, quando o número de observações numa
amostra é zero (!) não seria possível (novidade!) fazer a estimação (SARTORIS, 2013).
A amostra não apresentou multicolinearidade, que é um fenômeno amostral
associado à micronumerosidade e que se torna potencializado em amostras reduzidas
(VIF ≤ 10). Os dados foram rodados com painel não balanceado e o tamanho da
amostra variou conforme a elaboração de cada painel em função das variáveis e dos
dados que foram disponibilizados pela B3. Não obstante, foram rodados modelos de
dados em painel de efeito aleatório, fixo e Pooled.
Considerando a estrutura e limitação da base de dados, procurou-se estimar,
com as devidas adaptações, os modelos teóricos apresentados por Carvalho (2015)
para cada uma possibilidade de variáveis dependentes, relacionada à previsão de
analistas de investimentos, variáveis independentes, consubstanciadas em
estimadores das informações tributárias e as variáveis de controle. Procurou-se
modelos a partir dos dados devido ao grande potencial do erro tipo II, no qual a análise
estatística não rejeita a hipótese nula quando é falsa.
Ainda, salienta-se que se computou o teste LM de Breusch-Pagan e Hausman,
pois os modelos de efeitos aleatório (EA) não foram rechaçados pelos motivos, já que
para tais testes é necessário escolher entre modelo de efeitos aleatórios e Pooled e
entre os modelos de efeitos fixos e aleatórios. Para se testar a heterocedasticidade e
19 No livro A Course in Econometrics, publicado pela Harvard University Press, Goldberger (1991) brinca com termo multicolinearidade, registrando a tal expressão “micronumerosidade”, que seria o “problema” que decorre de termos uma amostra pequena. Se a amostra é pequena, a variância dos estimadores será grande, portanto não teremos uma estimativa precisa (o que é verdade, mas é também óbvio) e, no caso de “micronumerosidade perfeita”, isto é, quando o número de observações numa amostra é zero (!) não seria possível (novidade!) fazer a.
68
autocorrelação no painel, optou-se pelos testes de Wald e Durbin-Watson,
respectivamente.
Em termos gerais, o que se pode perceber em todos os modelos estimados foi:
1) O teste Chow, ao nível de 10% de significância, indicou modelos de efeitos fixos
(EF) como os mais adequados para os dados, em que pese também ter sido
empregados modelos de efeitos aleatórios;
2) Houve presença de heterocedasticidade, verificado pela estatística do Teste
Wald com p-valor < 0,01, em todos os modelos. Essa evidência fez com que
fosse estimado todos os parâmetros do modelo apresentado nas tabelas com
erros padrão robustos para correção da heterocedasticidade;
3) Praticamente em todos os modelos não se verifica a normalidade dos resíduos
(estatística Jarque-Bera com p-valor < 0,01);
4) Praticamente em todos os modelos o Teste RESET de Ramsey indica má
especificação (estatística do teste RESET com p-valor < 0,01);
Especificamente, o que se pôde verificar foi:
1) A variável CA mostrou-se significativa ao nível de 10% no modelo apresentado
na tabela 7;
2) No modelo da tabela 9, temos BTD e ETR Long Cash significativas ao nível de
10%;
3) ETR mostrou-se significativa ao nível de 5% no modelo da Tabela 15 (Acurácia
em t+1);
4) O tamanho da firma (LN_AT e LN_VM) foi significativo no mínimo a 10% nos
modelos da Tabela 15 e 18, no entanto, altamente colinear (VIF > 10) com outras
variáveis do modelo; e
5) TribDif foi significativa ao nível de 10% em um dos modelos (Tabela 18).
69
4.2 ESTATÍSTICA INFERENCIAL (REGRESSÃO COM DADOS EM PAINEL)
4.2.1 RELAÇÃO ENTRE AS INFORMAÇÕES TRIBUTÁRIAS E A PREVISÃO DOS ANALISTAS
FINANCEIROS DE COMPANHIAS FINANCEIRAS COM AÇÕES NA B3
Com fulcro em definir qual é o modelo mais parcimonioso, primeiramente, foi
realizado um diagnóstico de painel para cada modelo a ser empregado, usando os
testes de Chow para escolher entre POLS ou PEF, com a hipótese nula de que os
interceptos são iguais para todos os cortes transversais, um baixo p-value rejeita a
hipótese de POLS e valida a alternativa para efeito fixo; LM de Breusch-Pagan para
escolher entre os modelos POLS ou PEA com a hipótese nula de que a variância dos
resíduos que refletem diferenças individuais é igual a zero. Logo, um baixo p-value
rejeita a hipótese de POLS e valida a alternativa para efeito aleatório; e o teste de
Hausman para definir a escolha entre PEF ou PEA, esse teste avalia a consistência
de um estimador comparado a outro estimador alternativo, um baixo p-value rejeita a
hipótese de efeito aleatório e valida a alternativa para efeito fixo.
Para se verificar o efeito da BTD sobre a EPS Mean o diagnóstico de painel
sugere de acordo com o teste de Chow = 1,0577 com p-value ≤ 0,41103 que o modelo
MQO agrupado (POLS) é mais adequado do que o painel de efeitos fixos. Porém, a
estatística de teste de Hausman = 10,1265 com p-value ≤ 0,0717294 sugere que o
modelo de efeitos aleatórios é mais consistente em relação ao modelo de efeitos fixos.
O teste de Breusch-Pagan = 0,0706076 com p-valor ≤ 0,790454 sugere que o painel
de efeito aleatório é mais adequado do que o MQO agrupado (POLS). Portanto, os
dados foram rodados com painel de efeito aleatório, conforme o modelo a seguir.
EPSMean i,t + 1 = α + β1BTDi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(9)
Na Tabela 5 é demonstrado os efeitos da BTD sobre o consenso da previsão
dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito
aleatório para 73 observações com 12 cortes transversais variando de 2 a 8
companhias. Os dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para correção
de heterocedasticidade.
70
O resultado sugere um baixo poder de explicação (R² ajustado de 0,16956) e
pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da BTD para a
informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros, porém
Estatisticamente significante; corroborando os achados de Tang (2006a), Weber
(2009) e Carvalho (2015) que nas suas investigações também verificam baixo poder
de explicação e pouca influência. As variáveis de controle logaritmo natural do ativo
total (LN_AT), índice price-to-book (PTB) e cobertura dos analistas financeiros (CA)
apresentam relação negativa e estatisticamente significante, exceto a cobertura dos
analistas que não foi significante, sugerindo que o tamanho da firma, crescimento da
firma influenciam na previsão.
Em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se ausência de
multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o teste de normalidade rejeita a hipótese
de que os resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar problemas
relacionados a presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
71
Tabela 5: As Informações Tributárias representada pela BTD influenciam na Previsão das Analistas
Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão P-value VIF
Const 39,1896 17,2693 0,0232** - BTD 1,84780e-010 5,96407e-011 0,0019*** 1,292 LN_AT - 1,66459 0,719453 0,0207** 2,358 Price-to-book - 0,426564 0,225553 0,0586* 1,075 CA - 0,0644431 0,128362 0,6156 1,552 Dummy Resultado 3,48309 1,48409 0,0189** 1,566 R2 Ajustado 0,16956 Teste F 2,678067 0,080519* Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 7,903288, 0,000847*** Jarque-Bera 146,160 0,00000*** Teste de Wald 6,01051e+029 0,00000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 1,0577 0,41103 POLS LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,0706076 0,790454 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 10,1265 0,0717294 Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito aleatório (não balanceado) com 73 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 8 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) BTD proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Para se verificar o efeito das informações tributárias, representada pela ABTD,
sobre a previsão das analistas, foi utilizado o modelo a seguir.
EPSMean i,t + 1 = α + β1ABTDi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LL i,t +εi,t
(10)
Na Tabela 6 é demonstrado os efeitos da ABTD sobre o consenso da previsão
dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito
fixo para 65 observações com 12 cortes transversais variando de 2 a 7 companhias.
72
Os dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para correção de
heterocedasticidade.
A relação, também, apresentou poder explicativo regular (R² ajustado de
0,343502) e pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da ABTD
como informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros apresentou
relação positiva e Estatisticamente significante, sugerindo que uma maior ABTD
influencia positivamente na previsão dos analistas. As variáveis de controle foram
significantes a 10%. Sendo que o Price-to-book e a Cobertura dos analistas
apresentaram relação negativa com a EPS Mean. Quanto aos testes dos
pressupostos, verifica-se ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10), o teste de
normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição normal.
Apresentou problemas de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, no entanto, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
73
Tabela 6: As Informações Tributárias representada pela ABTD influenciam na Previsão das Analistas
Painel de Efeito Fixo (PEF)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 33,9548 16,1708 0,0596* - ABTD 3,45066e-011 3,14135e-012 2,87e-07*** 1,003 LN_AT - 1,32405 0,670599 0,0740* 2,070 Price-to-book - 0,456233 0,208690 0,0513* 1,081 CA - 0,321851 0,163792 0,0752* 1,433 Dummy Resultado 2,97313 1,44117 0,0635* 1,693 R2 (LSDV) 0,343502 Teste F 1,752626 0,203377 Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 5,65109 0,00576833*** Jarque-Bera 193,084 1,18131e-042*** Teste de Wald 1,36821e+030 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 8,76313 0,118893 POLS LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,298237 0,58499 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 12,5847 0,0275976** Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 65 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) ABTD proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão (CA) cobertura de analistas; Dummies para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Para se verificar o efeito das Informações Tributárias, representada pela ETR,
sobre a Previsão das Analistas foi utilizado o modelo a seguir.
EPSMeani,t + 1 = α + β1ETRi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(11)
Na Tabela 7 é demonstrado os efeitos da ETR sobre o consenso da previsão
dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito
aleatório para 199 observações com 12 cortes transversais variando de 6 a 20
74
companhias. O s dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para
correção de heterocedasticidade.
A relação, também, apresentou baixo poder de explicativo (R2 0,086081) e
pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da ETR para a
informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros apresentou relação
negativa sugerindo que uma maior ETR influencia negativamente na previsão dos
analistas. Porém, não foi Estatisticamente significante. Quanto as variáveis de
controle apenas o Logaritmo do Ativo Total (LN_AT) que representa o tamanho da
firma e a dummy para resultado foram Estatisticamente significantes. Já em relação
aos testes dos pressupostos, verifica-se ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10), o
teste de normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição
normal. Apresentou problemas de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, no entanto, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
75
Tabela 7: As Informações Tributárias representada pela ETR influenciam na Previsão das Analistas
Painel de Efeito Fixo (PEF)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 7,27410 3,55362 0,0653* - ETR - 0,000223947 0,000309119 0,4839 1,001 LN_AT - 0,338431 0,148164 0,0432** 1,711 Book-to-Market - 0,455963 0,788429 0,5747 1,178 CA 0,0230829 0,0257395 0,3890 1,888 Dummy Resultado 3,19703 1,12469 0,0160** 1,070 R2 (LSDV) 0,086081 Teste F 6,169287 0,005815*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 4,3062 0,0148177** Jarque-Bera 1052,12 3,42942e-229*** Teste de Wald 453,24 1,93712e-089*** Durbin-Watson 1,015144 Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 30,8464 1,00444e-005*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 2,38542 0,122472 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 18,018 0,00292398*** Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Aleatório (não balanceado) com 96 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 6 a 10 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) BTD proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; BTM controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Para se verificar o efeito das Informações Tributárias, representada pela ETR
Long Cash, sobre a Previsão das Analistas foi utilizado o modelo a seguir.
EPSMeani,t + 1 = α + β1ETRLongCashi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t +
β5Dum_LLi,t +εi,t (12)
Na Tabela 8 é demonstrado os efeitos da ETR Long Cash sobre o consenso da
previsão dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel
76
de efeito aleatório para 147 observações com 12 cortes transversais variando de 2 a
18 companhias. O s dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para
correção de heterocedasticidade.
A relação, também, apresentou baixo poder de explicativo (R2 0,057898) e
pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da ETR Long Cash para
a informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros apresentou relação
positiva e Estatisticamente significante sugerindo que uma menor ETR Long Cash
influencia positivamente na previsão dos analistas. Quanto as variáveis de controle
apenas o Logaritmo do Ativo Total (LN_AT) que representa o tamanho da firma e a
dummy para resultado foram Estatisticamente significantes. Já em relação aos testes
dos pressupostos, verificou-se a ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10). Mas, o
teste de normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição
normal e apresentou problemas de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos. Porém, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC) para a
correção.
77
Tabela 8: As Informações Tributárias representada pela ETR Long Cash influenciam na Previsão das
Analistas - Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 12,5561 5,55739 0,0239** - ETR Long Cash 0,000832281 0,000408044 0,0414** 1,012 LN_AT - 0,592130 0,262884 0,0243** 1,420 Price-to-book 0,00659028 0,0408749 0,8719 1,090 CA 0,0546453 0,0363687 0,1330 1,395 Dummy Resultado 3,39670 1,26689 0,0073*** 1,059 R2 Ajustado 0,057898 Teste F 4,498298 0,017724 Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 10,9999 3,67426e-005*** Jarque-Bera 546,02 2,71159e-119*** Teste de Wald 2,00875e+031 0,0000*** Durbin-Watson 1,459849 Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 22,4915 0,000422119*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 3,08398 0,079067 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 8,77151 0,118532*** Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito aleatório (não balanceado) com 96 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 6 a 118 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) ETR Long Cash proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummie para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Para se verificar o efeito das Informações Tributárias, representada pela ATE,
sobre a Previsão das Analistas foi utilizado o modelo a seguir.
EPSMeani,t + 1 = α + β1ATEi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(13)
Na Tabela 9 é demonstrado os efeitos da ATE sobre o consenso da previsão
dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito
78
fixo para 205 observações com 12 cortes transversais variando de 6 a 21 companhias.
Os dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para correção de
heterocedasticidade.
A relação, também, apresentou baixo explicativo (R2 ajustado de 0,114062) e
pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da ATE como
informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros, apresentou uma
relação negativa e Estatisticamente significante, sugerindo que uma menor ATE
influencia positivamente na previsão dos analistas. As variáveis de controle foram
Estatisticamente significantes, exceto o índice Price-to-book. Quanto aos testes dos
pressupostos, verifica-se ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10), o teste de
normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição normal.
Apresentou problemas de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, no entanto, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
79
Tabela 9: As Informações Tributárias representada pela ATE influenciam na Previsão das Analistas
Painel de Efeito Fixo (PEF)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 8,06368 3,86285 0,0609* - ATE - 0,000290890 0,000129394 0,0460** 1,005 LN_AT - 0,425698 0,153746 0,0183** 1,756 Price-to-book 0,0175108 0,0377114 0,6515 1,036 CA 0,0538010 0,0248247 0,0530* 1,688 Dummy Resultado 3,93804 1,06972 0,0036*** 1,070 R2 (LSDV) 0,114062 Teste F 6,934432 0,003723*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 7,18564 0,000972514*** Jarque-Bera 771,262 3,33118e-168*** Teste de Wald 371,658 3,74637e-072*** Durbin-Watson 0,975646 Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 34,6722 1,74919e-006*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 2,00598 0,156681 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 57,5707 3,85682e-011*** Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 65 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) ATE proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão (CA) cobertura de analistas; Dummies para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Para se verificar o efeito das Informações Tributárias, representada pela ATE,
sobre a Previsão das Analistas foi utilizado o modelo a seguir.
EPSMean i,t + 1 = α + β1DTL_Shi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t
+εi,t (14)
Na Tabela 10 é demonstrado os efeitos da DTL/Sh sobre o consenso da
previsão dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel
80
de efeito fixo para 48 observações com 8 cortes transversais (devido a maior
defasagem dos dados) variando de 4 a 7 companhias. Os dados foram obtidos com
Erros padrão robustos (HAC) para correção de heterocedasticidade.
A relação, também, apresentou bom poder de explicativo (R² ajustado de
0,641902), mas pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da
DTL/Sh para a informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros
apresentou relação positiva e Estatisticamente significante sugerindo que uma menor
DTL/Sh influencia positivamente na previsão dos analistas. Quanto as variáveis de
controle exceto o índice price-to-book que representa o crescimento da firma não foi
Estatisticamente significantes. A variável dummy para resultado sugere que
resultados positivos tem maior influência sobre a previsão dos analistas. Já em
relação aos testes dos pressupostos, verificou-se a ausência de multicolinearidade
(VIF ≤ 10). Mas, o teste de normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem
uma distribuição normal e apresentou problemas de heterocedasticidade e de
autocorrelação serial dos resíduos. Porém, o modelo foi rodado com erro padrão
robustos (HAC) para a correção.
81
Tabela 10: As Informações Tributárias representada pela DTL/Sh influenciam na Previsão das Analistas
Painel de Efeito Fixo (PEF)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 96,8768 30,9230 0,0165** - DTL_Sh 1,22345e-08 6,00318e-09 0,0810* 1,792 LN_AT - 4,26435 1,32540 0,0147** 2,433 Price-to-book - 0,696562 0,383519 0,1122 1,274 CA - 0,479373 0,150839 0,0155** 1,605 Dummy Resultado 10,9872 1,78260 0,0005*** 1,241 R2 (LSDV) 0,641902 Teste F 89,46154 3,46e-06*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 27,9644 2,52477e-008*** Jarque-Bera 7,46663 0,0239134 Teste de Wald 2111,97 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 680,595 7,70447e-145*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,458401 0,498372 POLS Hausman (Aleatório ou Fixo) 13,0199 0,0231934*** Fixo
Nota: (i) Painel de efeito fixo (não balanceado) com 48 observações, 8 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 4 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) DTL/Sh para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummie para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
As demais variáveis que representam proxies para planejamento tributário não
foram Estatisticamente significantes, no caso NBTD e TCC. Assim sendo, os outputs
do programa Gretl para essas variáveis estão demonstrados no Apêndice C.
82
4.2.2 RELAÇÃO ENTRE AS INFORMAÇÕES TRIBUTÁRIAS E A ACURÁCIA DA PREVISÃO DOS
ANALISTAS FINANCEIROS DE COMPANHIAS FINANCEIRAS COM AÇÕES NA B3.
Na análise dessa relação foi verificado que as proxies para planejamento tributário
Estatisticamente significantes são a ETR Long Cash, DTL/Sh, NBTD, e a TCC. Sendo os
dados rodados com painel não balanceado e o tamanho da amostra dependendo da
elaboração de cada painel em função das variáveis e dos dados que foram disponibilizados
pela B3.
Acuráciai,t + 1 = α + β1ETRLongCashi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t +
β5Dum_LLi,t +εi,t (15)
Na Tabela 10 é demonstrado os efeitos da ETR Log Cash sobre o consenso da
previsão dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel
de efeito aleatório para 141 observações com 12 cortes transversais variando de 2 a
18 companhias. Os dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para
correção de heterocedasticidade. O resultado sugere um baixo poder de explicação (R2 0,229850) e pouca
influência, representada pelo baixo valor do estimador da ETR Long Cash para a
informação tributária sobre a acurácia da previsão dos analistas das companhias
financeiras com ações na B3, sendo Estatisticamente significante; corroborando os
achados de Carvalho (2015) nas suas investigações para as companhias não
financeiras. As variáveis de controle Logaritmo do Ativo Total (LN_AT), Price-to-book
(PTB) e Cobertura dos Analistas financeiros (CA) apresentam relação negativa e
Estatisticamente significante, sugerindo que o tamanho da firma, crescimento da firma
influenciam na previsão. A variável dummy para resultado sugere que os resultados
positivos influenciam negativamente na acurácia da previsão. Em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se ausência de
multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o teste de normalidade rejeita a hipótese
de que os resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar problemas
relacionados a presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
83
Tabela 11: As Informações Tributárias Representada pela ETR Long Cash Influenciam na
Acurácia da Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3
Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão P-value VIF
Const 1,08707 0,384807 0,0047*** - ETR Long Cash 6,48542e-05 2,71257e-05 0,0168** 1,012 LN_AT - 0,0178730 0,00933903 0,0556* 1,420 Price-to-book - 0,0112467 0,00474252 0,0177** 1,090 CA - 0,0142395 0,00570367 0,0125** 1,395 Dummy Resultado - 0,438732 0,213761 0,0401** 1,059 R2 (LSDV) 0,229850 Teste F 30,87288 4,06e-06*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 3,25568 0,0416485** Jarque-Bera 1043,04 3,21281e-227*** Teste de Wald 1,26142e+033 0,0000*** Durbin Watson 1,174647 Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 154,364 1,57126e-031*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,515904 0,472594 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 7,19998 0,206187 Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito aleatório (não balanceado) com 141 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 18 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) ETRLongCash proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Na Tabela 12 é demonstrado os efeitos da DTL/Sh sobre a acurácia do
consenso da previsão dos analistas de valores mobiliários para as companhias
financeiras com ações na B3. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito fixo para
48 observações com 12 cortes transversais variando de 4 a 7 companhias. Os dados
foram obtidos de acordo com o modelo a seguir com Erros padrão robustos (HAC)
para correção de heterocedasticidade.
84
Acuráciai,t + 1 = α + β1DTL_Shi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(16)
O resultado sugere um bom poder de explicação (R2 0,760882) e influência
negativa, representada pelo baixo valor do estimador da DTL/Sh para a informação
tributária sobre a acurácia da previsão dos analistas das companhias financeiras com
ações na B3, sendo Estatisticamente significante. A variável de controle Logaritmo do
Ativo Total (LN_AT), apresentou relação positiva e não Estatisticamente significante,
a variável Book-to-Market (BTM) apresentou relação positiva e Estatisticamente
significante e a Cobertura dos Analistas financeiros (CA) relação negativa e não
significante. A variável dummy para resultado sugere que os resultados positivos
influenciam negativamente na acurácia da previsão.
Em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se ausência de
multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o teste de normalidade rejeita a hipótese
de que os resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar problemas
relacionados a presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
85
Tabela 12: As Informações Tributárias Representada pela DTL/Sh influenciam na Acurácia da
Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3
Painel de Efeito Fixo (Fixo)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão P-value VIF
Const 0,0366075 0,0841666 0,6767 - DTL/Sh - 7,96703e-011 4,10258e-011 0,0933* 1,700 LN_AT 0,00498958 0,00363126 0,2118 2,638 Book-to-Market 0,0487626 0,0123205 0,0055 *** 2,150 CA - 0,00216643 0,00160240 0,2184 1,712 Dummy Resultado - 0,124102 0,0379050 0,0136** 2,319 R2 (LSDV) 0,760882 Teste F 126,7864 1,04e-06*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 0,362693 0,698065 Jarque-Bera 42,0034 7,56962e-010*** Teste de Wald 182,017 3,88129e-035*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 633,932 9,40383e-135*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou aleatório) 0,434204 0,509933 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 9,63651 0,0862147* Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 48 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 4 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) DTL/Sh proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Book-to-Market (BTM) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Na Tabela 13 é demonstrado os efeitos da NBTD sobre a acurácia do consenso
da previsão dos analistas de valores mobiliários para as companhias financeiras com
ações na B3. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito aleatório para 65
observações com 12 cortes transversais variando de 2 a 7 companhias. Os dados
foram obtidos de acordo com o modelo a seguir com Erros padrão robustos (HAC)
para correção de heterocedasticidade.
86
Acuráciai,t + 1 = α + β1NBTDi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(17)
O resultado sugere um bom poder de explicação (R2 ajustado de 0,664331) e
influência negativa, representada pelo baixo valor do estimador da NBTD para a
informação tributária sobre a acurácia da previsão dos analistas das companhias
financeiras com ações na B3, sendo Estatisticamente significante. Em relação as
variáveis de controle, apenas a Cobertura dos Analistas financeiros (CA) e a dummy
para resultado foram Estatisticamente significantes. Em relação aos testes dos
pressupostos, verifica-se ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o
teste de normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição
normal. Para solucionar problemas relacionados a presença de heterocedasticidade
e de autocorrelação serial dos resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos
(HAC).
87
Tabela 13: As Informações Tributárias Representada pela NBTD Influenciam na Acurácia da Previsão
dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3
Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão P-value VIF
Const 0,265678 0,241852 0,2720 - NBTD - 9,39380e-012 3,29555e-012 0,0044*** 1,280 LN_AT - 0,000305506 0,0114684 0,9787 2,593 Price-to-book - 0,00622859 0,00381697 0,1027 1,081 CA - 0,00933444 0,00358072 0,0091*** 1,563 Dummy Resultado - 0,0928914 0,0455038 0,0412** 1,731 R2 (LSDV) 0,664331 Teste F 6,509415 0,004749*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 5,24707 0,00809751*** Jarque-Bera 63,0743 2,01177e-014*** Teste de Wald 2,73399e+030 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 39,5007 1,88285e-007*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 2,26024 0,132733 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 1,79923 0,876168 Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito aleatório (não balanceado) com 65 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) NBTD proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Na Tabela 14 é demonstrado os efeitos da TCC sobre a acurácia do consenso
da previsão dos analistas de valores mobiliários para as companhias financeiras com
ações na B3. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito aleatório para 71
observações com 12 cortes transversais variando de 2 a 8 companhias. Os dados
foram obtidos de acordo com o modelo a seguir com Erros padrão robustos (HAC)
para correção de heterocedasticidade.
88
Acuráciai,t + 1 = α + β1TCCi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(18)
O resultado sugere um bom poder de explicação (R2 0,453149) e influência
positiva, representada pelo baixo valor do estimador da TCC para a informação
tributária sobre a acurácia da previsão dos analistas das companhias financeiras com
ações na B3, sendo Estatisticamente significante. Quanto as variáveis de controle,
apenas o índice Book-to-Market e a dummy para resultado não foram Estatisticamente
significantes. Em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se ausência de
multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o teste de normalidade rejeita a hipótese
de que os resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar problemas
relacionados a presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos
resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
89
Tabela 14: As Informações Tributárias Representada pela TCC Influenciam na Acurácia da
Previsão dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3
Painel de Efeito Fixo (Fixo)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 0,393119 0,125165 0,0094*** - TCC 0,000489639 0,000181711 0,0209** 1,046 LN_AT - 0,0101926 0,00523020 0,0773* 1,497 Book-to-Market 0,130107 0,0919848 0,1849 1,188 CA - 0,0156639 0,00676972 0,0410** 1,617 Dummy Resultado - 0,0391043 0,133542 0,7751 1,162 R2 (LSDV) 0,453149 Teste F 47,42065 4,49e-07*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 6,73369 0,0000*** Jarque-Bera 107,341 4,91058e-024*** Teste de Wald 6,95428e+032 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 266,211 1,82216e-055*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,391569 0,531476 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 9,71726 0,0836546* Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 71 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 8 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) TCC proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Book-to-Market (BTM) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Autocorrelação (Durbin-Whatson); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
As demais variáveis que representam proxies para planejamento tributário em
relação a acurácia as variáveis BTD, ETR, ABTD e ATE não foram Estatisticamente
significantes, Assim sendo, os outputs do programa Gretl para essas variáveis, estão
demonstrados conforme o Apêndice D.
90
4.2.3 RELAÇÃO ENTRE AS INFORMAÇÕES TRIBUTÁRIAS E O ERRO DA PREVISÃO DOS
ANALISTAS FINANCEIROS DE COMPANHIAS FINANCEIRAS COM AÇÕES NA B3.
Na análise dessa relação foi verificado que as proxies para planejamento
tributário Estatisticamente significantes foram: DTL_Sh, NBTD e TCC. Sendo os
dados rodados com painel não balanceado e o tipo de painel e o tamanho da amostra
dependendo da elaboração de cada painel em função das variáveis e dos dados que
foram disponibilizados pela B3.
Erro_Previ,t + 1 = α + β1DTL_Shi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t
+εi,t (19)
Na Tabela 15 é demonstrado os efeitos da DTL/Sh sobre o erro do consenso
da previsão dos analistas de valores mobiliários para as companhias financeiras com
ações na B3. O diagnóstico de painel sugere um painel de efeito fixo para 48
observações com 12 cortes transversais variando de 4 a 7 companhias. Os dados
foram obtidos de acordo com o modelo a seguir com Erros padrão robustos (HAC)
para correção de heterocedasticidade. O resultado sugere um baixo poder de explicação (R2 0,362209) e influência
positiva, representada pelo baixo valor do estimador da DTL/Sh para a informação
tributária sobre o erro da previsão dos analistas das companhias financeiras com
ações na B3, sendo Estatisticamente significante. A variável de controle Logaritmo do
Ativo Total (LN_AT) e Cobertura dos analistas não apresentaram significância
estatística. A variável Book-to-Market (BTM) apresentou relação positiva e
Estatisticamente significante e a variável dummy para resultado sugere que os
resultados positivos influenciam negativamente no erro da previsão. Em relação aos
testes dos pressupostos, verifica-se ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10),
enquanto que o teste de normalidade rejeita a hipótese de que os resíduos seguem
uma distribuição normal. Para solucionar problemas relacionados a presença de
heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos resíduos, o modelo foi rodado com
erro padrão robustos (HAC).
91
Tabela 15: As Informações Tributárias Representada pela DTL/Sh Influenciam no Erro da Previsão
dos Analistas das ações de companhias financeiras da B3
Painel de Efeito Fixo (Fixo)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão P-value VIF
Const - 0,195088 1,52686 0,9019 - DTL/Sh 1,10222e-09 4,45533e-010 0,0426** 1,700 LN_AT 0,0567615 0,0760467 0,4797 2,638 Book-to-Market - 1,10970 0,260306 0,0037*** 2,150 CA 0,0271603 0,0158299 0,1299 1,712 Dummy Resultado - 1,21588 0,304317 0,0052*** 2,319 R2 (LSDV) 0,362209 Teste F 14,42478 0,001436*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 2,09535 0,136327 Jarque-Bera 14,7381 0,000630461*** Teste de Wald 75,0502 4,81989e-013*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 72,1239 3,70139e-014*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,901963 0,342256 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 33,3534 3,20161e-006*** Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 48 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 4 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) DTL/Sh proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Book-to-Market (BTM) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald). Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Na Tabela 16 é demonstrado os efeitos da NBTD sobre o erro da previsão dos
analistas de valores mobiliários para as companhias financeiras com ações na B3. O
diagnóstico de painel sugere painel de efeito fixo para 66 observações com 12 cortes
transversais variando de 2 a 7 companhias. Os dados foram obtidos de acordo com o
modelo a seguir com Erros padrão robustos (HAC) para correção de
heterocedasticidade.
92
Erro_Previ,t + 1 = α + β1NBTDi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(20)
O resultado sugere um poder de explicação (R2 de ajustado 0,366071) e
influência positiva, representada pelo estimador da NBTD para a informação tributária
sobre o erro da previsão dos analistas das companhias financeiras com ações na B3,
sendo Estatisticamente significante. Em relação as variáveis de controle, apenas a
Cobertura dos Analistas financeiros (CA) e o índice Book-to-Market foram
Estatisticamente significantes. Em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se
ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o teste de normalidade rejeita
a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar
problemas relacionados a presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial
dos resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
93
Tabela 16: As Informações Tributárias representada pela NBTD Influenciam no Erro da Previsão dos
Analistas das ações de companhias financeiras da B3 - Painel de Efeito Fixo (PEF)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão P-value VIF
Const - 1,67591 1,28867 0,2200 - NBTD 5,11633e-011 0,00000768 0,0737* 1,308 LN_AT 0,0438256 0,0371340 0,2628 2,449 Book-to-Market - 0,750579 0,251087 0,0123** 1,223 CA 0,0584004 0,0287620 0,0672* 1,707 Dummy Resultado 0,146518 1,15988 0,9018 1,357 R2 (LSDV) 0,366071 Teste F 13,11558 0,000251*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 4,56362 0,0144326** Jarque-Bera 16,4795 0,00026395*** Teste de Wald 3,55183e+031 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 65,5779 8,5036e-013*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 1,96173 0,161329 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 17,0497 0,00440641*** Fixo
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 66 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 7 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) NBTD proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Book-to-Market (BTM) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Na Tabela 17 é demonstrado os efeitos da TCC sobre o erro do consenso da
previsão dos analistas de valores mobiliários para as companhias financeiras com
ações na B3. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito aleatório para 70
observações com 12 cortes transversais variando de 2 a 8 companhias. Os dados
foram obtidos de acordo com o modelo a seguir com Erros padrão robustos (HAC)
para correção de heterocedasticidade.
Erro_Previ,t + 1 = α + β1TCCi,t +β2LN_ATi + β3BTMi,t + β4CAi,t + β5Dum_LLi,t +εi,t
(21)
94
O resultado sugere um baixo poder de explicação (R2 ajustado de 0,165371) e
influência negativa, representada pelo baixo valor do estimador da TCC para a
informação tributária sobre o erro da previsão dos analistas das companhias
financeiras com ações na B3, sendo Estatisticamente significante p-value 0,0983*.
Quanto as variáveis de controle foram todas Estatisticamente significantes, exceto a
variável dummy para resultado. Em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se
ausência de multicolinearidade (VIF ≤ 10), enquanto que o teste de normalidade rejeita
a hipótese de que os resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar
problemas relacionados a presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial
dos resíduos, o modelo foi rodado com erro padrão robustos (HAC).
95
Tabela 17: As Informações Tributárias Representada pela TCC Influenciam no Erro da Previsão dos
Analistas das ações de companhias financeiras da B3
Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const - 8,31390 3,16621 0,0086*** - TCC - 0,00625112 0,00378141 0,0983* 1,007 LN_AT 0,309742 0,129443 0,0167** 1,667 Price-to-book 0,196349 0,0704478 0,0053*** 1,264 CA 0,0842735 0,0393270 0,0321** 1,407 Dummy Resultado - 0,709862 1,53533 0,6438 1,076 R2 (LSDV) 0,165371 Teste F 1,842555 0,184968 Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 5,82921 0,00478903*** Jarque-Bera 24,8903 3,9367e-006*** Teste de Wald 2,37929e+033 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 9,21277 0,1008 POLS LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,992733 0,319075 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 116,947 0,13245 Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito Fixo (não balanceado) com 71 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 8 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) TCC proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; Dummies: para Resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
As variáveis ETR foi Estatisticamente significante apenas de modo marginal
com p-value de 0,1011 de significância com painel aleatório e ETR Long Cash com p-
value 0,1071. As demais variáveis que representam proxies para planejamento
tributário em relação ao Erro da Previsão dos analistas que não foram
Estatisticamente significantes são: BTD, ABTD e ATE, Assim sendo, os outputs do
programa Gretl para essas variáveis, estão demonstrados conforme o Apêndice E.
96
4.2.4 RELAÇÃO ENTRE A SUAVIZAÇÃO DAS INFORMAÇÕES TRIBUTÁRIAS E A PREVISÃO DOS
ANALISTAS FINANCEIROS DE COMPANHIAS FINANCEIRAS COM AÇÕES NA B3.
Para se verificar o efeito da suavização sobre o consenso da previsão dos
analistas foi testado apenas as proxies que foram Estatisticamente significantes
quando da verificação das proxies sobre a EPSMean i,t + 1 no caso: BTD, ABTD,
ETR, ETR Long Cash, DTL/Sh e ATE. Neste sentido, foi verificado que o índice de
suavização de tributos de Eckel só foi Estatisticamente significante para a EPSMean
quando em conjunto com as proxies BTD, ETR. Já a DTL/Sh, foi significante, porém
com uma amostra muito reduzida apenas 34 companhias. E quando em conjunto com
a ABTD e o índice de Eckel e a dummy para suavização foram Estatisticamente
significantes, mas a ABTD não foi, assim como em conjunto com a ETR Long Cash e
com a ATE. Os resultados da regressão em dados em painel estão demonstrados na
tabela 17 e conforme o modelo a seguir apresentado:
EPSMeani,t + 1 = α + β1BTDi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t + β5ITS_Eckel +
β6DumEckeli,t + β7Dum_LLi,t + εi,t (22)
Na Tabela 18 é demonstrado a suavização de tributos, representado pelo índice
de Eckel sobre o consenso da previsão dos analistas de valores mobiliários. O
diagnóstico de painel sugere painel de efeito aleatório para 52 observações com 12
cortes transversais variando de 2 a 6 companhias. Os dados foram obtidos com Erros
padrão robustos (HAC) para correção de heterocedasticidade.
O resultado sugere um baixo poder de explicação (R2 ajustado de 0,14691) e
pouca influência, representada pelo baixo valor do estimador da BTD para a
informação tributária sobre a previsão dos analistas financeiros, e uma relação
negativa entre a suavização e a previsão dos analistas. Todas as variáveis do modelo
apresentaram significância estatística, exceto a cobertura dos analistas.
97
Tabela 18: Relação conjunta da Influência da BTD e da Suavização das Informações Tributárias pelo
índice de Eckel sobre a Previsão das Analistas de companhias Financeiras com ações na B3.
Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 31,3029 16,5669 0,0588* - BTD 1,17399e-010 6,24716e-011 0,0602* 1,833 LN_AT -1,39711 0,723735 0,0536* 2,773 Price-to-book - 0,430682 0,276231 0,1190 1,422 CA - 0,108911 0,160316 0,4969 1,731 ITS Eckel - 0,00533375 0,00302302 0,0777* 1,135 Dummy Eckel 2,09478 0,987770 0,0339** 1,152 Dummy Resultado 4,57832 2,47928 0,0648* 1,125 R2 Ajustado 0,146910 Teste F 12,54109 0,000188*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 4,13314 0,0000*** Jarque-Bera 80,3573 3,55333e-018*** Teste de Wald 1,86818e+032 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 87,7876 3,51929e-016*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,837224 0,360192 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 15,5142 0,1299447 Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito aleatório (não balanceado) com 52 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 6 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) BTD proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; ITS Eckel índice de suavização de tributos; Dummies: para suavização de tributos e para resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Em seguida foi verificado o efeito da suavização tributária sobre o consenso da
previsão dos analistas das companhias financeiras com ações na B3, usando a ETR
como proxie para o planejamento tributário, conforme o modelo a seguir, e os
resultados estão demonstrados na Tabela 18.
98
EPSMeani,t + 1 = α + β1ETRi,t +β2LN_ATi + β3PTBi,t + β4CAi,t β5ITS_Eckel +
β6DumEckeli,t + β7Dum_LLi,t + εi,t (23)
Na Tabela 19 é demonstrado os efeitos da ETR sobre o consenso da previsão
dos analistas de valores mobiliários. O diagnóstico de painel sugere painel de efeito
aleatório para 52 observações com 12 cortes transversais variando de 2 a 6
companhias. O s dados foram obtidos com Erros padrão robustos (HAC) para
correção de heterocedasticidade. O resultado sugere um baixo poder de explicação
(R² ajustado de 0,157736) e pouca influência, representada pelo baixo valor do
estimador da ETR em relação a previsão dos analistas financeiros, e uma relação
negativa entre a suavização e a previsão dos analistas. Todas as variáveis do modelo
apresentaram significância estatística, exceto a cobertura dos analistas e o índice
Price-to-book.
99
Tabela 19: Relação conjunta da Influência da ETR e da Suavização das Informações Tributárias pelo
índice de Eckel sobre a Previsão das Analistas de companhias Financeiras com ações na B3.
Painel de Efeito Aleatório (PEA)
Variáveis Coeficientes Erro Padrão p-value VIF
Const 30,7397 16,3403 0,0599* - ETR 0,0142448 0,00576935 0,0135** 1,080 LN_AT - 1,37370 0,712748 0,0539* 1,733 Price-to-book - 0,452618 0,281243 0,1075 1,445 CA - 0,126182 0,147835 0,3934 1,309 ITS Eckel - 0,00575892 0,00318823 0,0709* 1,135 Dummy Eckel 4,60620 2,31798 0,0469** 1,73 Dummy Resultado 2,06144 0,957810 0,0314** 1,154 R2 Ajustado 0,157736 Teste F 31,29057 2,08e-06*** Testes de Especificação Estatística p-value Ramsey Reset 3,67451 0,0338364** Jarque-Bera 82,0533 1,52181e-018*** Teste de Wald 1,88887e+029 0,0000*** Diagnóstico do Painel Estatística p-value
Chow (POLS ou Fixo) 219,034 1,0579e-043*** Fixo LM - Breusch-Pagan (POLS ou Aleatório) 0,547188 0,459469 Aleatório Hausman (Aleatório ou Fixo) 31,8635 0,130526 Aleatório
Nota: (i) Painel de efeito aleatório (não balanceado) com 52 observações, 12 unidades de corte transversal, comprimento da série variando de 2 a 6 Firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii) *, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente. (iii) ETR proxie para informação tributária; LN_AT Log do Ativo Total controle para tamanho da firma; Price-to-book (PTB) controle para crescimento da firma; Medidas de desempenho da previsão: (CA) cobertura de analistas; ITS Eckel índice de suavização de tributos; Dummies: para suavização de tributos e para resultado. Diagnóstico de Painel: Teste de Chow escolhe entre Pooled ou Efeito Fixo; Teste LM de Breusch-Pagan escolhe entre Pooled ou Efeito Aleatório; Teste de Hausman escolhe entre Efeito Fixo ou Aleatório. Teste de especificação: Heterocedasticidade (teste de Wald); Normalidade dos Resíduos (Jarque-Bera); Variável omissa (Teste Ramsey-RESET); e para Multicolinearidade (VIF- Fator de Inflação da Variância).
Os modelos apresentaram os testes dos pressupostos com ausência de
multicolinearidade (VIF ≤ 10). Porém, o teste de normalidade rejeita a hipótese de que
os resíduos seguem uma distribuição normal e apresentou problemas relacionados a
heterocedasticidade e autocorrelação serial dos resíduos, no entanto, o modelo foi
rodado com erro padrão robustos (HAC) para correção.
As demais variáveis que representam proxies para planejamento tributário não
foram Estatisticamente significantes, no caso DTL/Sh, ETR Long Cash, ABTD e ATE.
100
Assim sendo, os outputs do programa Gretl para essas variáveis estão demonstrados
no Apêndice F.
4.2.5 RELAÇÃO ENTRE A SUAVIZAÇÃO DAS INFORMAÇÕES TRIBUTÁRIAS E A QUALIDADE DA
PREVISÃO DOS ANALISTAS FINANCEIROS DE COMPANHIAS FINANCEIRAS COM AÇÕES
NA B3.
Para testar a décima e última Hipótese, na qual expressa que a suavização do
lucro tributável influi na qualidade da previsão dos analistas financeiros de
companhias do setor financeiro com ações na B3, foi verificado o efeito da suavização
no erro e na acurácia da previsão dos analistas, utilizando-se as métricas para
suavização obtidas pelos índices de suavização. Para isso, na análise dessa relação
foi verificado apenas as proxies de planejamento tributário Estatisticamente
significantes (ETR Long Cash, DTL/Sh, NBTD e TCC) por ocasião da análise da
acurácia da previsão em conjunto com o índice de suavização de Eckel e (DTL_Sh,
NBTD, TCC) por ocasião do erro da previsão. Sendo, os dados rodados com painel
não balanceado e o tamanho da amostra dependendo da elaboração de cada painel
em função das variáveis e dos dados que foram disponibilizados pela B3. Verificou-se
que não foram Estatisticamente significantes a ETR Long Cash, DTL/Sh, NBTD e
TCC, nem para o erro e nem para acurácia. Conforme demonstrado nos Apêndices G
e H.
Também foram testados o efeito da suavização sobre o erro e a acurácia da
previsão dos analistas de investimentos usando os estimadores BTD e ETR e
verificou-se que também não foram Estatisticamente significantes nem para o erro e
nem para acurácia.
101
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
De uma forma geral, adotou-se a mesma modelagem estatística apresentada
no trabalho de Carvalho (2015), visto que ambos trabalhos tratam de dados dispostos
em painel, ou seja, indivíduos observados ao longo dos anos; no entanto, na presente
pesquisa, como o painel mostrou-se fortemente desbalanceado, devido à falta de
informações (missing values) especialmente relacionadas às variáveis dependentes
para diversas companhias do setor financeiro, que ao final culminou em amostras para
o desenvolvimento dos modelos bastante reduzidas. Não obstante, foram rodados
modelos de dados em painel de efeitos aleatórios, fixos e Pooled.
Considerando a estrutura e limitação da base de dados, procurou-se estimar,
com as devidas adaptações, os modelos teóricos apresentados por Carvalho (2015)
para cada uma possibilidade de variáveis dependentes, relacionada à previsão de
analistas de investimentos, variáveis independentes, consubstanciadas em
estimadores das informações tributárias e as variáveis de controle. Procurou-se
modelos a partir dos dados devido ao grande potencial do erro tipo II.
Os modelos sofreram de micronumerosidade, devido à reduzida amostra e a
quantidade de parâmetros a serem estimados, assim como muitas variáveis
mostraram-se colineares na referida amostra. Os dados foram rodados com painel
não balanceado e o tamanho da amostra variou conforme a elaboração de cada painel
em função das variáveis e dos dados que foram disponibilizados pela B3.
Das análises dos resultados apresentados, verifica-se que a relação entre as
variáveis independentes (informações tributárias) e a previsão dos analistas
financeiros de companhias pertencentes ao setor financeiro com ações na B3, os
efeitos da BTD sobre o consenso da previsão dos analistas de valores mobiliários
apresentam um baixo poder de explicação (R2 ajustado de 0,16956) e pouca
influência, mas estatisticamente significante, representada pelo o estimador da BTD;
corroborando as descobertas de Weber (2009), Tang e Firth (2012) e Carvalho (2015)
que nas suas investigações também verificam baixo poder de explicação e pouca
influência.
Já em relação aos testes dos pressupostos, verifica-se ausência de
multicolinearidade enquanto que o teste de normalidade rejeita a hipótese de que os
resíduos seguem uma distribuição normal. Para solucionar problemas relacionados a
102
presença de heterocedasticidade e de autocorrelação serial dos resíduos, o modelo
foi rodado com erro padrão robustos (HAC). Essas informações ocorreram em todos
os modelos analisados.
Quanto ao efeito das informações tributárias, representada pela ABTD, sobre a
Previsão das Analistas foi utilizado o modelo a seguir verificou-se poder de explicação
de (R2 ajustado de 0,343502) e pouca influência, representada pelo baixo valor do
estimador da ABTD como informação tributária sobre a previsão dos analistas
financeiros apresentou relação positiva e Estatisticamente significante, sugerindo que
uma maior ABTD influencia positivamente na previsão dos analistas. As variáveis de
controle foram significantes a 10%. Sendo que o price-to-book e a Cobertura dos
analistas apresentaram relação negativa com a EPS Mean.
Em relação as Informações Tributárias, representadas pela ETR, sobre a
Previsão das Analistas os resultados, também, apresentaram baixo poder de
explicativo (R2 ajustado de 0,086081) e pouca influência, representada pelo baixo
valor do estimador da ETR a relação negativa sugere que uma maior ETR influencia
negativamente na previsão dos analistas. Porém, não foi Estatisticamente significante.
Quanto as variáveis de controle apenas o logaritmo natural do Ativo Total (LN_AT)
que representa o tamanho da firma e a dummy para resultado foram Estatisticamente
significantes. Já para a ETR Long Cash a relação apresentou baixo poder de
explicativo (R2 ajustado de 0,057898) e pouca influência, sendo a relação positiva e
Estatisticamente significante sugerindo que uma menor ETR Long Cash influencia
positivamente na previsão dos analistas. Quanto as variáveis de controle apenas o
Logaritmo do Ativo Total (LN_AT) que representa o tamanho da firma e a dummy para
resultado foram Estatisticamente significantes.
No caso da relação da proxie ATE sobre a Previsão das Analistas apresentou
baixo explicativo (R2 0,114062) e pouca influência, representada pelo baixo valor do
estimador da ATE como informação tributária sobre a previsão dos analistas
financeiros, sendo a relação negativa e Estatisticamente significante, sugerindo que
uma menor ATE influencia positivamente na previsão dos analistas. As variáveis de
controle foram Estatisticamente significantes, exceto o índice price-to-book.
Para a DTL/Sh, a relação também apresentou bom poder de explicativo (R2
ajustado de 0,641902), mas pouca influência, representada pelo baixo valor do
estimador da DTL/Sh para a informação tributária sobre a previsão dos analistas
financeiros, sendo a relação positiva e Estatisticamente significante sugerindo que
103
uma menor DTL/Sh influencia positivamente na previsão dos analistas. Quanto as
variáveis de controle exceto o índice price-to-book que representa o crescimento da
firma não foi Estatisticamente significantes. A variável dummy para resultado sugere
que resultados positivos tem maior influência sobre a previsão dos analistas. Verificou-
se, ainda, que não foram Estatisticamente significantes, no caso NBTD e TCC.
Com relação a relação entre as Informações Tributárias e a Acurácia da
Previsão dos Analistas Financeiros de companhias financeiras com ações na B3 os
resultados sugerem que as proxies Estatisticamente significantes foram a ETR Long
Cash, DTL/Sh, NBTD, e a TCC.
No caso da ETR Long Cash sobre a acurácia da previsão dos analistas das
companhias financeiras com ações na B3o resultado sugere baixo poder de
explicação (R2 ajustado de 0,229850) e pouca influência, sendo Estatisticamente
significante; corroborando os achados de Carvalho (2015) nas suas investigações
para as companhias não financeiras. As variáveis de controle logaritmo natural do
Ativo Total (LN_AT), price-to-book (PTB) e Cobertura dos Analistas financeiros (CA)
apresentam relação negativa e Estatisticamente significante, sugerindo que o
tamanho da firma, crescimento da firma influenciam na previsão. A variável dummy
para resultado sugere que os resultados positivos influenciam negativamente na
acurácia da previsão.
Para a DTL/Sh a acurácia da previsão dos analistas das companhias
financeiras com ações na B3, o resultado sugere um bom poder de explicação (R2
ajustado de 0,760882) e influência negativa, representada pelo baixo valor do
estimador, sendo Estatisticamente significante. A variável de controle Logaritmo do
Ativo Total (LN_AT), apresentou relação positiva e não Estatisticamente significante,
a variável Book-to-Market (BTM) apresentou relação positiva e Estatisticamente
significante e a Cobertura dos Analistas financeiros (CA) relação negativa e não
significante. A variável dummy para resultado sugere que os resultados positivos
influenciam negativamente na acurácia da previsão.
Na relação da NBTD sobre a acurácia da previsão dos analistas das
companhias financeiras com ações na B3, o resultado sugere um bom poder de
explicação (R2 ajustado de 0,664331) e influência negativa, representada pelo baixo
valor do estimador, sendo Estatisticamente significante. Em relação as variáveis de
controle, apenas a Cobertura dos Analistas financeiros (CA) e a dummy para resultado
foram Estatisticamente significantes.
104
Quanto ao estimador TCC para a informação tributária sobre a acurácia da
previsão dos analistas das companhias financeiras com ações na B3, o resultado
sugere um bom poder de explicação (R2 ajustado de 0,453149) e influência positiva,
representada pelo baixo valor do estimador, sendo Estatisticamente significante. As
variáveis de controle, apenas o índice Book-to-Market e a dummy para resultado não
foram Estatisticamente significantes. As demais variáveis que representam proxies
para planejamento tributário em relação a acurácia as variáveis BTD, ETR, ABTD e
ATE não foram Estatisticamente significantes.
Em relação entre as Informações Tributárias e o Erro da Previsão dos Analistas
Financeiros de companhias financeiras com ações na B3 as proxies para
planejamento tributário Estatisticamente significantes foram a DTL_Sh, NBTD e TCC.
No caso da DTL/Sh o resultado sugere baixo poder de explicação (R2 ajustado de
0,362209) e influência positiva do estimador da DTL/Sh para a informação tributária
sobre o erro da previsão dos analistas das companhias financeiras com ações na B3.
A variável de controle Logaritmo do Ativo Total (LN_AT) e Cobertura dos analistas não
apresentaram significância estatística. A variável Book-to-Market (BTM) apresentou
relação positiva e Estatisticamente significante e a variável dummy para resultado
sugere que os resultados positivos influenciam negativamente no erro da previsão.
Para a NBTD o resultado sugere um poder de explicação (R2 ajustado de 0,366071)
e influência positiva da NBTD para a informação tributária sobre o erro da previsão
dos analistas das companhias financeiras com ações na B3. As variáveis de controle,
apenas a Cobertura dos Analistas financeiros (CA) e o índice Book-to-Market foram
Estatisticamente significantes. No caso da TCC o resultado sugere baixo poder de
explicação (R2 ajustado de 0,165371) e influência negativa, representada do
estimador da TCC sobre o erro da previsão dos analistas das companhias financeiras
com ações na B3. Já as variáveis ETR foi Estatisticamente significante de modo
marginal com p-value de 0,1011 de significância e ETR Long Cash com p-value
0,1071. As demais variáveis que representam proxies para planejamento tributário em
relação ao Erro da Previsão dos analistas, BTD, ABTD e ATE, não foram
Estatisticamente significantes.
Em relação a suavização das Informações Tributárias sobre a Previsão dos
Analistas Financeiros de companhias financeiras com ações na B3, foi testado apenas
as proxies que foram Estatisticamente significantes quando da verificação das proxies
sobre a EPSMean i,t + 1 no caso: BTD, ABTD, ETR, ETR Long Cash, DTL/Sh e ATE.
105
Neste sentido, foi verificado que o índice de suavização de tributos de Eckel foi
Estatisticamente significante para a EPS Mean quando em conjunto com as proxies
BTD, ETR. Para a DTL/Sh, foi significante com uma amostra muito reduzida, apenas
34 companhias. E quando em conjunto com a ABTD e o índice de Eckel e a dummy
para suavização foram Estatisticamente significantes, mas a ABTD não foi
significante, assim como em conjunto com a ETR Long Cash e com a ATE.
No caso da BTD, o resultado sugere um baixo poder de explicação (R² ajustado
de 0,14691) e pouca influência e uma relação negativa entre a suavização e a previsão
dos analistas. Todas as variáveis do modelo apresentaram significância estatística,
exceto para a cobertura dos analistas. Em seguida, foi verificado o efeito da
suavização tributária sobre o consenso da previsão dos analistas das companhias
financeiras com ações na B3, usando a ETR como estimador para o planejamento
tributário, o resultado sugere baixo poder de explicação (R2 ajustado de 0,157736),
pouca influência e uma relação negativa entre a suavização e a previsão dos analistas.
Todas as variáveis do modelo apresentaram significância estatística, exceto a
cobertura dos analistas e o índice price-to-book. Para as demais variáveis que
representam proxies para planejamento tributário a relação não foi Estatisticamente
significante, DTL/Sh, ETR Long Cash, ABTD e ATE.
Em relação a suavização das Informações Tributárias e a qualidade da
Previsão dos Analistas Financeiros de companhias financeiras com ações na B3 foi
inicialmente foi verificado as proxies de planejamento tributário que foram
Estatisticamente significantes (ETR Long Cash, DTL/Sh, NBTD e TCC) por ocasião
da análise da acurácia da previsão e do erro da previsão em conjunto com o índice de
suavização de Eckel. Os resultados sugerem que não foram Estatisticamente
significantes a ETR Long Cash, DTL/Sh, NBTD e TCC, nem para o erro e nem para
acurácia. Em seguida, foram testados o efeito da suavização sobre o erro da previsão
e a acurácia da previsão dos analista usando as proxies BTD e ETR e verificou-se
que, também, não foi Estatisticamente significante nem para o erro e nem para
acurácia.
Dessa forma, a presente pesquisa procurou elevar o nível de conhecimento em
sua área, ensejando a realização de novas pesquisas nesse domínio, provendo novas
percepções e possibilidades de estudos no cenário nacional aqueles empenhados em
fortalecer pesquisas em Contabilidade Tributária e Mercado de Capitais.
106
No que toca às limitações da pesquisa, o cenário nacional ainda carece de
estudos que possam ser enquadrados como de “estado-da-arte”, os quais possibilitem
sua disseminação em âmbito internacional. O sistema tributário nacional apresenta
características idiossincráticas não encontradas em nenhum outro local do mundo e
refletidas nas demonstrações contábeis, conforme elenca Carvalho (2015): (i) tributos
incidentes sobre o patrimônio e sobre a circulação de bens recebem pouco destaque
nos demonstrativos contábeis, sendo registrados principalmente em livros de natureza
fiscal, não divulgados ao público; (ii) peca pela falta de segurança jurídica, sendo a
área do Direito Tributário campo fértil, verificado na intensa oscilação normativa
referente às regras aplicáveis aos contribuintes, prejudicando assim a
comparabilidade e as pesquisas nesta área; (iii) exacerbada quantidade de tributos
com alíquotas diferentes, tendo a União Federal, os Estados e municípios
competência tributária para instituir, fiscalizar e arrecadar tributos, o que enseja
elevada (e, por vezes, injusta) carga tributária. Tendo esses elementos como base,
destacam-se a seguir tópicos relevantes e sugestões para trabalhos futuros.
Em cotejo ao apresentado pelo referido autor, verifica-se também as seguintes
limitações:
b) Dificuldade na obtenção da informação do valor do Lucro Real da empresa,
sendo essa medida substituída pelo uso de estimadores a partir dos formulários
de referência divulgados pelas entidades com seus dados coletados na base da
Economática ®. A necessidade de reconciliação do lucro líquido (LL), por meio
de ajustes das adições (perdas e despesas não dedutíveis) ao LL do período de
apuração, das exclusões (ganhos e receitas não tributáveis) ao LL do período de
apuração e as compensações de prejuízo fiscal no Imposto de Renda (IRPJ) e
da base negativa da Contribuição Social sobre o Lucro Líquido (CSLL) do
período de apuração, sendo um cálculo de difícil obtenção face às dificuldades
impostas pela complexa legislação tributária brasileira;
c) Os estimadores foram coletados com base no observado na literatura
internacional. Entretanto, o sistema tributário brasileiro permite a existência de
tributos que incidem diretamente sobre a receita, responsáveis por percentual
considerável percentual da carga tributária suportadas pelas companhias;
107
d) A escolha de um setor específico constituiu um fator de limitação, pois nem todas
as companhias pertencentes ao setor são cobertas por analistas de valores
mobiliários;
e) Os analistas de valores mobiliários podem ser classificados em três grandes
grupos, a saber: sell-side; buy-side e independentes. O presente estudo ocupa-
se apenas das previsões e recomendações de analistas sell-side, uma vez que
são estes que divulgam os relatórios com previsões e recomendações de
investimento. Como demonstra Martinez (2004), os analistas sell-side dominam
a maioria das notícias da imprensa especializada, especialmente em ambientes
no qual o mercado acionário é pujante.
f) As previsões dos analistas são obtidas a partir da base de dados da Thomson
Reuters I/B/E/S Estimates, largamente utilizada nas pesquisas acadêmicas
internacionais, entretanto, de parco uso no Brasil. De acordo com Martinez
(2004), essa base apresenta as seguintes limitações: (i) apenas uma parte das
corretoras que operam no Brasil encaminham seus relatórios para o referido
sistema; (ii) solicita-se que os analistas apresentem os resultados contábeis
previstos, excluindo itens especiais (ganhos e perdas eventuais); (iii) o próprio
sistema I/B/E/S, ao apresentar os resultados efetivos para confrontar com a
previsão dos analistas, realiza ajustes de modo a excluir esses itens especiais
das análises; (iv) o lucro por ação (LPA) real disponível no sistema I/B/E/S não
coincide necessariamente com o valor que é publicamente reportado por uma
firma, devido à exclusão de itens especiais, os quais, o analista não tem
condições de prever.
g) O sistema I/B/E/S apresenta três principais conjuntos de seções: (i) Detail
History, o qual contém estimativas individuais de analistas ao longo do tempo de
cobertura da performance da companhia, data, período fiscal e métrica; (ii)
Summary History, o qual contém o consenso das estimativas para todos os
analistas em um determinado período e (iii) Recommendations, o qual relaciona
as recomendações dos analistas de investimentos, que podem ser de buy, hold
e sell. Os dados desta pesquisa limitam-se à seção Summary History.
108
Apresentada as limitações dos estudos, alerta-se para que os achados obtidos
nestes estudos não devem ser tomados como verdade absoluta em relação ao
problema de pesquisa, mas direcionadoras de novos estudos e utilizadas como
elemento para se realizar inferências.
Ao relacionar os domínios do conhecimento de Contabilidade Tributária e
Mercado de Capitais com foco no gerenciamento tributário, procurando uma melhor e
mais adequada setorização das firmas e considerando o contexto nacional, sugere-se
utilizar o Código Nacional de Atividade Econômica (CNAE), obtido a partir da consulta
do Comprovante de Inscrição e de Situação Cadastral da empresa junto ao sítio da
Receita Federal do Brasil. Não obstante, também há espaço para desenvolver
e modificar o modelo teórico apresentado neste trabalho.
109
REFERÊNCIAS
ABDEL-AZIM, Mohamed Hassan; ELDOMIATY, Tarek Ibrahim. Informativeness of
Accounting Information to Shareholders in Egypt: Perspectives from the Most Actively
Trading Firms. Journal of Business & Public Affairs, v. 1, n. 1, p. 12, 2006.
Disponível em: <https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1588305>.
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151
APÊNDICE B – COMANDOS UTILIZADOS NO STATA
*** Correlações ***
tsset ID ANO // Declaração que se trata de uma série de tempo
gen F_EPS_Mean=F.EPS_Mean // Criação da variável t+1
gen F_ERRO_Prev=F.ERRO_Prev // Criação da variável t+1
gen F_ACCURACY=F.ACCURACY // Criação da variável t+1
gen D_EPS_Mean=D.EPS_Mean // Criação da variação = primeira diferença
* Tabela de Correlações de Spearman spearman F_EPS_Mean EPS_Mean F_ERRO_Prev ERRO_Prev F_ACCURACY
ACCURACY ETR ATE TCC ETR_Long_Cash BTD ABTD NBTD DTL_SH
TRIB_DIF_RES_A LC_Trib, star(.1) pw
* Para escolha das proxies mais correlacionadas spearman F_EPS_Mean D_EPS_Mean F_ERRO_Prev F_ACCURACY LN_AT
LN_VM LN_VAR_RLO BOOK_TO_MARKET PRICE_TO_BOOK, star(.1) pw
*** Modelos em painel ***
xtset ID ANO // Identificação do painel
xtreg F_EPS_Mean EPS_Mean BTD, fe // Modelo de EF
// O teste de chow (F test that all u_i=0) indica, ao nível de 10%, que o modelo EF é
mais adequado do que o Pooled
xttest3 // Teste de Wald para verificar heterocedasticidade
xtreg F_EPS_Mean EPS_Mean BTD, fe vce(rob) // Correção da heterocedasticidade
estat ic // Critérios de informação
xtserial F_EPS_Mean EPS_Mean BTD, output // Teste de Wooldrige para verificar a
autocorrelação
reg F_EPS_Mean EPS_Mean BTD i.ID
152
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA, fe // Teste Chow indica
o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA, output
reg F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR_Long_Cash LN_VM PRICE_TO_BOOK CA, fe // Teste
Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR_Long_Cash LN_VM PRICE_TO_BOOK CA, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_EPS_Mean BTD ETR_Long_Cash LN_VM PRICE_TO_BOOK CA, output //
Não há problemas de autocorrelação
reg F_EPS_Mean BTD ETR_Long_Cash LN_VM PRICE_TO_BOOK CA i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
153
drop res
xtreg D_EPS_Mean BTD LC_Trib ATE LN_VM PRICE_TO_BOOK CA D_LL, fe //
Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg D_EPS_Mean BTD LC_Trib ATE LN_VM PRICE_TO_BOOK CA D_LL, fe
vce(rob)
estat ic
xtserial D_EPS_Mean BTD LC_Trib ATE LN_VM PRICE_TO_BOOK CA D_LL, output
// Não há problemas de autocorrelação
reg D_EPS_Mean BTD LC_Trib ATE LN_VM PRICE_TO_BOOK CA D_LL i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res //Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA D_LL, fe // Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA D_LL, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA D_LL, output // Não há problemas de autocorrelação
reg F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA D_LL i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
154
xtreg F_ACCURACY BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_VM
PRICE_TO_BOOK, fe // Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_ACCURACY BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_VM
PRICE_TO_BOOK, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_ACCURACY BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_VM
PRICE_TO_BOOK, output // Há problemas de autocorrelação
reg F_ACCURACY BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LN_VM
PRICE_TO_BOOK i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, fe // Teste
Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, output //
Há problemas de autocorrelação
reg F_EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res //Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, fe // Teste
Chow indica o modelo EF
155
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, fe vce(rob)
estat ic
xtserial EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, output // Há
problemas de autocorrelação
reg EPS_Mean BTD ETR LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg D_EPS_Mean BTD ETR LC_Trib LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, fe
// Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg D_EPS_Mean BTD ETR LC_Trib LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel, fe
vce(rob)
estat ic
xtserial D_EPS_Mean BTD ETR LC_Trib LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel,
output // Há problemas de autocorrelação
reg D_EPS_Mean BTD ETR LC_Trib LN_VM PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res //Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR ETR_Long_Cash TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, fe // Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_EPS_Mean BTD ETR ETR_Long_Cash TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, fe vce(rob) // Considerar esses erro-
padrão e p-valor
estat ic
156
xtserial F_EPS_Mean BTD ETR ETR_Long_Cash TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, output // Há problemas de
autocorrelação
reg F_EPS_Mean BTD ETR ETR_Long_Cash TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, fe //Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
xtreg F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib
LN_AT PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, output // Há problemas de
autocorrelação
reg F_ERRO_Prev BTD ETR ATE TCC DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_AT
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel i.ID
vif //fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
xtreg F_ACCURACY BTD ETR DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, fe // Teste Chow indica o modelo EF
xttest3 // Deve-se corrigir a heterocedasticidade
157
xtreg F_ACCURACY BTD ETR DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, fe vce(rob)
estat ic
xtserial F_ACCURACY BTD ETR DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel, output // Há problemas de
autocorrelação
reg F_ACCURACY BTD ETR DTL_SH TRIB_DIF_RES_A LC_Trib LN_VM
PRICE_TO_BOOK CA ITS_Eckel Dum_Eckel i.ID
vif // fator de inflação da variância
estat ovtest
predict res, residuals
jb res // Teste de normalidade dos resíduos
drop res
158
APÊNDICE C – ESTIMADORES PARA PLANEJAMENTO TRIBUTÁRIO NÃO FORAM
ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTES PARA EXPLICAR A VARIÁVEL DEPENDENTE EPS MEAN i,t
+1
Modelo 1: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 65 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal Comprimento da série temporal: mínimo 2,
máximo 7
Variável dependente: EPS_MEAN Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
-----------------------------------------------------------------
const 34,5023 19,0801 1,808 0,0706 *
NBTD 1,34541e-010 8,84147e-011 1,522 0,1281
LN_AT - 1,46569 0,793315 - 1,848 0,0647 *
PRICE_TO_BOOK - 0,439802 0,258488 - 1,701 0,0889 *
CA - 0,0996142 0,119421 -0,8341 0,4042
Dum_LL 3,85254 1,82625 2,110 0,0349 **
Média var. dependente 2,172615 D.P. var. dependente 4,410278
Soma resíd. quadrados 986,5209 E.P. da regressão 4,054875
Log da verossimilhança −180,6244 Critério de Akaike 373,2488
Critério de Schwarz 386,2952 Critério Hannan-Quinn 378,3964
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 5,89453 com p-valor = 0,316618
Teste de Breusch-Pagan - Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 0,400454 com p-valor = 0,526855
Teste de Hausman - Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 14,0901 com p-valor = 0,015047
Modelo 2: MQO agrupado, usando 71 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
159
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 8
Variável dependente: EPS_MEAN - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
--------------------------------------------------------------
const 22,0630 13,5792 1,625 0,1325
TCC 0,00494387 0,00517204 0,9559 0,3597
LN_AT - 0,984056 0,463829 - 2,122 0,0574 *
BTM - 0,979779 1,37723 - 0,7114 0,4916
CA - 0,108667 0,103776 - 1,047 0,3175
Dum_LL 4,63199 2,48714 1,862 0,0895 *
Média var. dependente 2,277746 D.P. var. dependente 5,178019
Soma resíd. quadrados 1556,752 E.P. da regressão 4,893877
R-quadrado 0,170542 R-quadrado ajustado 0,106738
F(5, 11) 6,403378 P-valor(F) 0,005055
Log da verossimilhança −210,3572 Critério de Akaike 432,7144
Critério de Schwarz 446,2904 Critério Hannan-Quinn 438,1131
Excluindo a constante, a variável com maior p-valor foi 46 (BOOK_TO_MARKET)
Teste RESET para especificação -
Hipótese nula: a especificação é adequada
Estatística de teste: F(2, 63) = 2,61266
com p-valor = P(F(2, 63) > 2,61266) = 0,081272
Teste da normalidade dos resíduos -
Hipótese nula: o erro tem distribuição Normal
Estatística de teste: Qui-quadrado(2) = 110,48
com p-valor = 1,02245e-024
Teste CD de Pesaran para a dependência de corte transversal -
Hipótese nula: Sem dependência de corte transversal
Estatística de teste assintótica: z = 7,04569 com p-valor = 1,84551e-012
160
APÊNDICE D – ESTIMADORES PARA PLANEJAMENTO TRIBUTÁRIO QUE NÃO FORAM
ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTES PARA EXPLICAR A VARIÁVEL DEPENDENTE ACURÁCIA DA
PREVISÃO (ACURÁCIA I,T +1)
Modelo 1: MQO agrupado, usando 68 observações Incluídas 12 unidades de corte
transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 8
Variável dependente: ACCURACY_IT - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
-----------------------------------------------------------------
const 0,0629634 0,207752 0,3031 0,7675
BTD −4,85158e-012 4,09485e-012 −1,185 0,2611
LN_AT 0,00296183 0,0103662 0,2857 0,7804
BOOK_TO_MARKET 0,0463127 0,0215353 2,151 0,0546 *
CA −0,00979664 0,00490697 −1,996 0,0712 *
Dum_LL −0,0216303 0,0660050 −0,3277 0,7493
Média var. dependente 0,064853 D.P. var. dependente 0,101636
Soma resíd. quadrados 0,470402 E.P. da regressão 0,087104
R-quadrado 0,320326 R-quadrado ajustado 0,265513
F(5, 11) 26,45369 P-valor(F) 8,80e-06
Log da verossimilhança 72,61717 Critério de Akaike −133,2343
Critério de Schwarz −119,9173 Critério Hannan-Quinn −127,9577
Excluindo a constante, a variável com maior p-valor foi 42 (LN_AT)
Teste RESET para especificação -
Hipótese nula: a especificação é adequada
Estatística de teste: F(2, 60) = 0,187966
com p-valor = P(F(2, 60) > 0,187966) = 0,829129
Teste CD de Pesaran para a dependência de corte transversal -
Hipótese nula: Sem dependência de corte transversal
Estatística de teste assintótica: z = 1,27237
com p-valor = 0,20324
161
Teste da normalidade dos resíduos -
Hipótese nula: o erro tem distribuição Normal
Estatística de teste: Qui-quadrado(2) = 130,506
com p-valor = 4,58078e-029
Teste de não-linearidade (quadrados) -
Hipótese nula: a relação é linear
Estatística de teste: LM = 2,79489
com p-valor = P(Qui-quadrado(4) > 2,79489) = 0,592715
Modelo 2: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 185 observações - Incluídas 12 unidades
de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 6, máximo 20
Variável dependente: ACCURACY_IT - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
--------------------------------------------------------------
const 0,814402 0,316068 2,577 0,0100 ***
ETR 2,24167e-05 2,84561e-05 0,7878 0,4308
LN_AT −0,00774475 0,00723143 −1,071 0,2842
PRICE_TO_BOOK −0,0100179 0,00421861 −2,375 0,0176 **
CA −0,0138885 0,00445178 −3,120 0,0018 ***
Dum_LL −0,406662 0,200065 −2,033 0,0421 **
Média var. dependente 0,123135 D.P. var. dependente 0,353378
Soma resíd. quadrados 18,81024 E.P. da regressão 0,323267
Log da verossimilhança −51,05286 Critério de Akaike 114,1057
Critério de Schwarz 133,4279 Critério Hannan-Quinn 121,9365
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 68,7063
com p-valor = 1,90435e-013
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 0,0612394
162
com p-valor = 0,804548
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 22,3789
com p-valor = 0,000443491
Modelo 3: Efeitos-fixos, usando 192 observações - Incluídas 12 unidades de corte
transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 6, máximo 21
Variável dependente: ACCURACY_IT - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
--------------------------------------------------------------
const 0,791573 0,247917 3,193 0,0086 ***
ATE −8,05751e-06 9,34744e-06 −0,8620 0,4071
LN_AT −0,00752838 0,00761609 −0,9885 0,3442
PRICE_TO_BOOK −0,00963978 0,00364494 −2,645 0,0228 **
CA −0,0171570 0,00410427 −4,180 0,0015 ***
Dum_LL −0,356332 0,150680 −2,365 0,0375 **
Média var. dependente 0,137552 D.P. var. dependente 0,362044
Soma resíd. quadrados 19,51571 E.P. da regressão 0,333944
R-quadrado LSDV 0,220480 R-quadrado por dentro 0,192711
Log da verossimilhança −52,95375 Critério de Akaike 139,9075
Critério de Schwarz 195,2849 Critério Hannan-Quinn 162,3358
rô −0,034378 Durbin-Watson 1,460067
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(5, 11) = 17,4695
com p-valor = P(F(5, 11) > 17,4695) = 6,64217e-005
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
Estatística de teste: Welch F(11, 56,1) = 1,59993
com p-valor = P(F(11, 56,1) > 1,59993) = 0,124076
163
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(12) = 6582,3
com p-valor = 0
Modelo 4: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 65 observações -Incluídas 12 unidades de
corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 7
Variável dependente: ACCURACY_IT - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
--------------------------------------------------------------
const 0,496573 0,218144 2,276 0,0228 **
ABTD 4,29139e-012 0,00000 0,000 NA
LN_AT −0,0109122 0,00968930 −1,126 0,2601
PRICE_TO_BOOK −0,00821658 0,00390233 −2,106 0,0352 **
CA −0,00565982 0,00329501 −1,718 0,0859 *
Dum_LL −0,110117 0,0474862 −2,319 0,0204 **
Média var. dependente 0,062000 D.P. var. dependente 0,101646
Soma resíd. quadrados 0,489097 E.P. da regressão 0,090286
Log da verossimilhança 66,68040 Critério de Akaike −121,3608
Critério de Schwarz −108,3145 Critério Hannan-Quinn −116,2132
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 42,0964
com p-valor = 5,63179e-008
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 1,21469
com p-valor = 0,270406
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 3,35223
com p-valor = 0,645855
164
APÊNDICE E – PROXIES PARA PLANEJAMENTO TRIBUTÁRIO QUE NÃO FORAM
ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTES PARA EXPLICAR A VARIÁVEL DEPENDENTE ERRO DA
PREVISÃO DOS ANALISTAS (ERRO_PREV I,T +1)
Modelo 1: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 199 observações Incluídas 12
unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 6, máximo 20
Variável dependente: ERRO_PREV - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
---------------------------------------------------------------
const −2,51290 0,732681 −3,430 0,0006 ***
ETR −0,000157642 9,61380e-05 −1,640 0,1011
LN_AT 0,0590805 0,0213073 2,773 0,0056 ***
BOOK_TO_MARKET −0,0678209 0,101855 −0,6659 0,5055
CA 0,00274045 0,0127902 0,2143 0,8303
Dum_LL 0,834780 0,396657 2,105 0,0353 **
Média var. dependente −0,326943 D.P. var. dependente 0,838677
Soma resíd. quadrados 127,9028 E.P. da regressão 0,811969
Log da verossimilhança −238,3864 Critério de Akaike 488,7728
Critério de Schwarz 508,5326 Critério Hannan-Quinn 496,7701
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 19,9715
com p-valor = 0,00126521
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 0,577829
com p-valor = 0,447164
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 6,98571
com p-valor = 0,221705
165
Modelo 2: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 147 observações Incluídas 12
unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 18
Variável dependente: ERRO_PREV - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
--------------------------------------------------------------
const −1,71657 0,967335 −1,775 0,0760 *
ETR_Long_Cash 0,000872687 0,000541562 1,611 0,1071
LN_AT 0,0185850 0,0300532 0,6184 0,5363
PRICE_TO_BOOK 0,00189161 0,00678369 0,2788 0,7804
CA −0,00430268 0,0137182 −0,3136 0,7538
Dum_LL 0,998253 0,498874 2,001 0,0454 **
Média var. dependente −0,371845 D.P. var. dependente 0,849187
Soma resíd. quadrados 96,40603 E.P. da regressão 0,823963
Log da verossimilhança −177,5770 Critério de Akaike 367,1539
Critério de Schwarz 385,0965 Critério Hannan-Quinn 374,4442
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 9,6978
com p-valor = 0,084265
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 1,09264
com p-valor = 0,295887
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 24,5939
com p-valor = 0,000166877
Modelo 3: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 74 observações Incluídas 12
unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 8
166
Variável dependente: ERRO_PREV - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
----------------------------------------------------------------
const −3,16839 1,46838 −2,158 0,0309 **
BTD 4,12144e-012 0,0000 0,00000 N/A
LN_AT 0,0768671 0,0779905 0,9856 0,3243
BOOK_TO_MARKET −0,461432 0,266560 −1,731 0,0834 *
CA 0,0296139 0,0162933 1,818 0,0691 *
Dum_LL 0,979701 0,774815 1,264 0,2061
Média var. dependente −0,519829 D.P. var. dependente 0,934962
Soma resíd. quadrados 51,19942 E.P. da regressão 0,861406
Log da verossimilhança −91,37299 Critério de Akaike 194,7460
Critério de Schwarz 208,5704 Critério Hannan-Quinn 200,2607
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 14,876
com p-valor = 0,0109054
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 1,60196
com p-valor = 0,205626
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 9,8417
com p-valor = 0,0798468
Modelo 4: Efeitos-fixos, usando 65 observações Incluídas 12 unidades de
corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 7
Variável dependente: ERRO_PREV - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
167
---------------------------------------------------------------
const −5,54782 1,66941 −3,323 0,0068 ***
ABTD −7,43694e-012 0,00000 0,000 NA
LN_AT 0,177984 0,0627305 2,837 0,0162 **
PRICE_TO_BOOK 0,119205 0,0275352 4,329 0,0012 ***
CA 0,0459394 0,0210854 2,179 0,0520 *
Dum_LL 0,263376 0,957765 0,2750 0,7884
Média var. dependente −0,440077 D.P. var. dependente 0,862836
Soma resíd. quadrados 29,48603 E.P. da regressão 0,783768
R-quadrado LSDV 0,381158 R-quadrado por dentro 0,191035
Log da verossimilhança −66,54071 Critério de Akaike 167,0814
Critério de Schwarz 204,0460 Critério Hannan-Quinn 181,6663
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(5, 11) = 4,44481
com p-valor = P(F(5, 11) > 4,44481) = 0,0184374
Modelo 5: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 205 observações Incluídas 12
unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 6, máximo 21
Variável dependente: ERRO_PREV - Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
--------------------------------------------------------------
const −2,99836 1,18102 −2,539 0,0111 **
ATE −7,72988e-05 7,73069e-05 −0,9999 0,3174
LN_AT 0,0886146 0,0348425 2,543 0,0110 **
PRICE_TO_BOOK −0,00447970 0,0161737 −0,2770 0,7818
CA 0,0212707 0,0156188 1,362 0,1732
Dum_LL 0,316257 0,581759 0,5436 0,5867
Média var. dependente −0,427322 D.P. var. dependente 1,195630
Soma resíd. quadrados 273,6430 E.P. da regressão 1,169707
Log da verossimilhança −320,4859 Critério de Akaike 652,9717
168
Critério de Schwarz 672,9098 Critério Hannan-Quinn 661,0362
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 7,86655
com p-valor = 0,163745
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 0,35011
com p-valor = 0,554051
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(5) = 82,7535
com p-valor = 2,22562e-016
Teste da normalidade dos resíduos -
Hipótese nula: o erro tem distribuição Normal
Estatística de teste: Qui-quadrado(2) = 170,544
com p-valor = 9,26411e-038
169
APÊNDICE F – ÍNDICE DE SUAVIZAÇÃO DE TRIBUTOS EM CONJUNTO COM PROXIES PARA
PLANEJAMENTO TRIBUTÁRIO QUE NÃO FORAM ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTES PARA
EXPLICAR A VARIÁVEL DEPENDENTE EPSMEAN I,T +1
Modelo 1: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 34 observações Incluídas 8 unidades de corte transversal Comprimento da série temporal: mínimo 3, máximo 5 Variável dependente: EPS_MEAN - Erros padrão robustos (HAC) Omitido devido a colinearidade exata: Dum_LL coeficiente erro padrão z p-valor ---------------------------------------------------------------- const 103,413 47,8267 2,162 0,0306 ** DTL_SH 1,19580e-08 7,01692e-09 1,704 0,0884 * LN_AT −4,08028 1,88238 −2,168 0,0302 ** PRICE_TO_BOOK −1,06476 0,831890 −1,280 0,2006 CA −0,477453 0,223863 −2,133 0,0329 ** ITS_ECKEL −0,00588054 0,00272571 −2,157 0,0310 ** Dummy_ECKEL 1,16846 1,43202 0,8160 0,4145 Média var. dependente 2,913824 D.P. var. dependente 5,994293 Soma resíd. quadrados 469,5756 E.P. da regressão 4,095187 Log da verossimilhança −92,87688 Critério de Akaike 199,7538 Critério de Schwarz 210,4383 Critério Hannan-Quinn 203,3975 Teste conjunto nos regressores designados - Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(6) = 14,9771 com p-valor = 0,0204354 Teste de Breusch-Pagan - Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0 Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 0,0475065 com p-valor = 0,82746 Teste de Hausman - Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(6) = 63,9391 com p-valor = 7,10239e-012
Modelo 2: Efeitos-fixos, usando 44 observações Incluídas 12 unidades de corte transversal Comprimento da série temporal: mínimo 1, máximo 6 Variável dependente: EPS_MEAN - Erros padrão robustos (HAC)
170
Omitido devido a colinearidade exata: Dum_LL coeficiente erro padrão razão-t p-valor --------------------------------------------------------------- const 82,6933 29,5340 2,800 0,0173 ** ETR_Long_Cash 0,00376718 0,00115578 3,259 0,0076 *** LN_AT −3,12587 1,13676 −2,750 0,0189 ** PRICE_TO_BOOK −1,21782 0,473039 −2,574 0,0258 ** CA −0,521641 0,220384 −2,367 0,0374 ** ITS_ECKEL 0,000196113 0,00472036 0,04155 0,9676 Dummy_ECKEL 0,836000 2,07103 0,4037 0,6942 Média var. dependente 2,512955 D.P. var. dependente 5,311377 Soma resíd. quadrados 506,8915 E.P. da regressão 4,415408 R-quadrado LSDV 0,582139 R-quadrado por dentro 0,516831 Log da verossimilhança −116,2037 Critério de Akaike 268,4073 Critério de Schwarz 300,5227 Critério Hannan-Quinn 280,3173 Teste conjunto nos regressores designados - Estatística de teste: F(6, 11) = 31,8373 com p-valor = P(F(6, 11) > 31,8373) = 2,47711e-006 Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos - Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum Estatística de teste: Welch F(11, 18,6) = 0,580788 com p-valor = P(F(11, 18,6) > 0,580788) = 0,820959 Modelo 3: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 52 observações Incluídas 12 unidades de corte transversal Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 6 Variável dependente: EPS_MEAN - Erros padrão robustos (HAC) coeficiente erro padrão z p-valor ----------------------------------------------------------------- const 28,6166 16,9620 1,687 0,0916 * ABTD −6,50563e-012 1,78364e-011 −0,3647 0,7153 LN_AT −1,27577 0,741645 −1,720 0,0854 * PRICE_TO_BOOK −0,415985 0,289529 −1,437 0,1508 CA −0,154485 0,148826 −1,038 0,2993 ITS_ECKEL −0,00562122 0,00315733 −1,780 0,0750 * Dum_LL 4,94666 2,50857 1,972 0,0486 ** Dummy_ECKEL 2,03475 0,964255 2,110 0,0348 **
171
Média var. dependente 2,216538 D.P. var. dependente 4,931378 Soma resíd. quadrados 918,0342 E.P. da regressão 4,516720 Log da verossimilhança −148,4306 Critério de Akaike 312,8611 Critério de Schwarz 328,4711 Critério Hannan-Quinn 318,8456 Teste conjunto nos regressores designados - Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(7) = 362,678 com p-valor = 2,37807e-074 Teste de Breusch-Pagan - Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0 Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 0,866568 com p-valor = 0,351907 Teste de Hausman - Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(7) = 12,9032 com p-valor = 0,0745011 Modelo 4: Efeitos-fixos, usando 52 observações Incluídas 12 unidades de corte transversal Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 6 Variável dependente: EPS_MEAN Erros padrão robustos (HAC) coeficiente erro padrão razão-t p-valor ------------------------------------------------------------- const 42,5067 19,4007 2,191 0,0509 * ATE 0,0512550 0,0255137 2,009 0,0697 * LN_AT −1,68350 0,787066 −2,139 0,0557 * PRICE_TO_BOOK −0,697263 0,334336 −2,086 0,0611 * CA −0,389470 0,190260 −2,047 0,0653 * ITS_ECKEL −0,00563567 0,00488014 −1,155 0,2726 Dum_LL 1,60238 0,922546 1,737 0,1103 Dummy_ECKEL 0,976332 2,16018 0,4520 0,6601 Média var. dependente 2,216538 D.P. var. dependente 4,931378 Soma resíd. quadrados 700,7056 E.P. da regressão 4,607983 R-quadrado LSDV 0,435026 R-quadrado por dentro 0,334847 Log da verossimilhança −141,4068 Critério de Akaike 320,8135 Critério de Schwarz 357,8871 Critério Hannan-Quinn 335,0267
172
Teste conjunto nos regressores designados - Estatística de teste: F(7, 11) = 5,84267 com p-valor = P(F(7, 11) > 5,84267) = 0,00507429 Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos - Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum Estatística de teste: Welch F(11, 12,6) = 0,481026
com p-valor = P(F(11, 12,6) > 0,481026) = 0,883355
173
APÊNDICE G – ÍNDICE DE SUAVIZAÇÃO DE TRIBUTOS EM CONJUNTO COM PROXIES PARA
PLANEJAMENTO TRIBUTÁRIO QUE NÃO FORAM ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTES PARA
EXPLICAR A VARIÁVEL DEPENDENTE ERRO_PREV I,T +1
Modelo 1: Efeitos-fixos, usando 44 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 1, máximo 6
Variável dependente: ERRO_PREV
Erros padrão robustos (HAC)
Omitido devido a colinearidade exata: Dum_LL
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
-------------------------------------------------------------
const −5,34722 2,64959 −2,018 0,0686 *
ETR_Long_Cash 0,00166739 0,000292073 5,709 0,0001 ***
LN_AT 0,195239 0,103841 1,880 0,0868 *
PRICE_TO_BOOK 0,128485 0,0519162 2,475 0,0309 **
CA 0,00722645 0,0165264 0,4373 0,6704
ITS_ECKEL 0,00107176 0,000991281 1,081 0,3027
Dummy_ECKEL −0,110283 0,418625 −0,2634 0,7971
Média var. dependente −0,488762 D.P. var. dependente 0,732021
Soma resíd. quadrados 13,37621 E.P. da regressão 0,717265
R-quadrado LSDV 0,419480 R-quadrado por dentro 0,367781
Log da verossimilhança −36,23764 Critério de Akaike 108,4753
Critério de Schwarz 140,5907 Critério Hannan-Quinn 120,3852
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(6, 11) = 67,1702
com p-valor = P(F(6, 11) > 67,1702) = 5,02617e-008
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
174
Estatística de teste: Welch F(11, 22,8) = 0,501782
com p-valor = P(F(11, 22,8) > 0,501782) = 0,882392
Modelo 2: Efeitos-fixos, usando 34 observações
Incluídas 8 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 3, máximo 5
Variável dependente: ERRO_PREV
Erros padrão robustos (HAC)
Omitido devido a colinearidade exata: Dum_LL
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
---------------------------------------------------------------
const −4,61654 2,89381 −1,595 0,1547
DTL_SH 1,48096e-09 6,44056e-010 2,299 0,0550 *
LN_AT 0,128809 0,125637 1,025 0,3394
PRICE_TO_BOOK 0,286951 0,0672869 4,265 0,0037 ***
CA 0,0236377 0,0179733 1,315 0,2299
ITS_ECKEL −0,00320892 0,000999835 −3,209 0,0149 **
Dummy_ECKEL 0,293550 0,456315 0,6433 0,5405
Média var. dependente −0,475312 D.P. var. dependente 0,755410
Soma resíd. quadrados 7,962553 E.P. da regressão 0,630974
R-quadrado LSDV 0,577163 R-quadrado por dentro 0,525053
Log da verossimilhança −23,56653 Critério de Akaike 75,13305
Critério de Schwarz 96,50210 Critério Hannan-Quinn 82,42051
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(6, 7) = 70,6587
com p-valor = P(F(6, 7) > 70,6587) = 6,58943e-006
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
175
Estatística de teste: Welch F(7, 10,3) = 2,04591
com p-valor = P(F(7, 10,3) > 2,04591) = 0,144227
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(8) = 186,875
com p-valor = 3,69926e-036
Teste CD de Pesaran para a dependência de corte transversal -
Hipótese nula: Sem dependência de corte transversal
Estatística de teste assintótica: z = 2,1786
com p-valor = 0,0293616
Modelo 3: Efeitos-fixos, usando 52 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 6
Variável dependente: ERRO_PREV
Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
-----------------------------------------------------------------
const −2,36116 1,51021 −1,563 0,1462
NBTD 2,17639e-011 0,00000 0,000 NA
LN_AT 0,123444 0,0628393 1,964 0,0752 *
PRICE_TO_BOOK 0,102517 0,0326007 3,145 0,0093 ***
CA 0,0235352 0,0266494 0,8831 0,3961
ITS_ECKEL −0,00184893 0,00175562 −1,053 0,3149
Dummy_ECKEL −0,212934 0,407345 −0,5227 0,6115
Dum_LL −1,42871 0,165540 −8,631 3,15e-06 ***
Média var. dependente −0,502661 D.P. var. dependente 0,890264
Soma resíd. quadrados 19,71872 E.P. da regressão 0,773005
R-quadrado LSDV 0,512168 R-quadrado por dentro 0,296220
176
Log da verossimilhança −48,57324 Critério de Akaike 135,1465
Critério de Schwarz 172,2201 Critério Hannan-Quinn 149,3596
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(7, 11) = 126149
com p-valor = P(F(7, 11) > 126149) = 4,4612e-026
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
Estatística de teste: Welch F(11, 14,9) = 4,32655
com p-valor = P(F(11, 14,9) > 4,32655) = 0,00513476
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(12) = 1,75711e+031
com p-valor = 0
Modelo 4: Efeitos-fixos, usando 52 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 6
Variável dependente: ERRO_PREV
Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
---------------------------------------------------------------
const −2,77092 1,62519 −1,705 0,1162
TCC −0,000346351 0,00130178 −0,2661 0,7951
LN_AT 0,145141 0,0624894 2,323 0,0404 **
PRICE_TO_BOOK 0,105093 0,0323113 3,253 0,0077 ***
CA 0,0142168 0,0144188 0,9860 0,3453
ITS_ECKEL −0,00182496 0,00176023 −1,037 0,3221
Dummy_ECKEL −0,223795 0,405523 −0,5519 0,5921
Dum_LL −1,42993 0,187933 −7,609 1,05e-05 ***
Média var. dependente −0,502661 D.P. var. dependente 0,890264
177
Soma resíd. quadrados 19,84846 E.P. da regressão 0,775544
R-quadrado LSDV 0,508958 R-quadrado por dentro 0,291589
Log da verossimilhança −48,74376 Critério de Akaike 135,4875
Critério de Schwarz 172,5611 Critério Hannan-Quinn 149,7007
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(7, 11) = 55,0656
com p-valor = P(F(7, 11) > 55,0656) = 1,0877e-007
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
Estatística de teste: Welch F(11, 14,8) = 3,1287
com p-valor = P(F(11, 14,8) > 3,1287) = 0,0217455
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(12) = 9,90472e+031
com p-valor = 0
178
APÊNDICE H – ÍNDICE DE SUAVIZAÇÃO DE TRIBUTOS EM CONJUNTO COM PROXIES PARA
PLANEJAMENTO TRIBUTÁRIO QUE NÃO FORAM ESTATISTICAMENTE SIGNIFICANTES PARA
EXPLICAR A VARIÁVEL DEPENDENTE ACURÁCIA I,T +1
Modelo 1: Efeitos-fixos, usando 44 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 1, máximo 6
Variável dependente: ACCURACY_IT
Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
----------------------------------------------------------------
const 0,394495 0,0763631 5,166 0,0003 ***
ETR_Long_Cash −2,53858e-05 7,83281e-06 −3,241 0,0079 ***
LN_AT −0,00426617 0,00323555 −1,319 0,2141
PRICE_TO_BOOK −0,00480300 0,00242080 −1,984 0,0728 *
CA −0,00104646 0,00103302 −1,013 0,3328
ITS_ECKEL −6,24798e-05 3,36390e-05 −1,857 0,0902 *
Dummy_ECKEL −0,00561804 0,0149200 −0,3765 0,7137
Dum_LL −0,237674 0,0199418 −11,92 1,25e-07 ***
Média var. dependente 0,039545 D.P. var. dependente 0,059804
Soma resíd. quadrados 0,018305 E.P. da regressão 0,027059
R-quadrado LSDV 0,880977 R-quadrado por dentro 0,776482
Log da verossimilhança 108,8321 Critério de Akaike −179,6642
Critério de Schwarz −145,7646 Critério Hannan-Quinn −167,0926
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(7, 11) = 191,817
com p-valor = P(F(7, 11) > 191,817) = 1,32278e-010
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
179
Estatística de teste: Welch F(11, 19,7) = 1,39692
com p-valor = P(F(11, 19,7) > 1,39692) = 0,249276
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(9) = 4,96962e+032
com p-valor = 0
Modelo 2: Efeitos-fixos, usando 35 observações
Incluídas 8 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 3, máximo 5
Variável dependente: ACCURACY_IT
Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
--------------------------------------------------------------
const 0,363761 0,0802890 4,531 0,0027 ***
DTL_SH −4,60642e-011 3,37099e-011 −1,366 0,2141
LN_AT −0,00209992 0,00377644 −0,5561 0,5955
PRICE_TO_BOOK −0,0102598 0,00360439 −2,846 0,0248 **
CA −0,00136388 0,00104699 −1,303 0,2339
ITS_ECKEL 2,75277e-05 4,28372e-05 0,6426 0,5409
Dummy_ECKEL −0,0194223 0,00790861 −2,456 0,0437 **
Dum_LL −0,237899 0,0181329 −13,12 3,49e-06 ***
Média var. dependente 0,034571 D.P. var. dependente 0,055907
Soma resíd. quadrados 0,008583 E.P. da regressão 0,020716
R-quadrado LSDV 0,919234 R-quadrado por dentro 0,886402
Log da verossimilhança 95,82042 Critério de Akaike −161,6408
Critério de Schwarz −138,3106 Critério Hannan-Quinn −153,5872
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(7, 7) = 18362,5
com p-valor = P(F(7, 7) > 18362,5) = 2,21932e-014
180
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
Estatística de teste: Welch F(7, 11,2) = 1,92514
com p-valor = P(F(7, 11,2) > 1,92514) = 0,157922
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(8) = 7,16449
com p-valor = 0,518994
Modelo 3: Efeitos-aleatórios (GLS), usando 52 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 6
Variável dependente: ACCURACY_IT
Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão z p-valor
-----------------------------------------------------------------
const 0,317471 0,269997 1,176 0,2397
NBTD −1,08234e-011 3,66730e-012 −2,951 0,0032 ***
LN_AT −0,000750654 0,0127292 −0,05897 0,9530
PRICE_TO_BOOK −0,00801622 0,00469906 −1,706 0,0880 *
CA −0,0105904 0,00368371 −2,875 0,0040 ***
ITS_ECKEL 1,07341e-05 5,71814e-05 0,1877 0,8511
Dummy_ECKEL −0,0162249 0,0150442 −1,078 0,2808
Dum_LL −0,113977 0,0462510 −2,464 0,0137 **
Média var. dependente 0,067115 D.P. var. dependente 0,110761
Soma resíd. quadrados 0,407112 E.P. da regressão 0,095115
Log da verossimilhança 52,31288 Critério de Akaike −88,62575
Critério de Schwarz −73,01580 Critério Hannan-Quinn −82,64127
Teste conjunto nos regressores designados -
181
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(7) = 67,576
com p-valor = 4,55758e-012
Teste de Breusch-Pagan -
Hipótese nula: Variância do erro de unidade-específica = 0
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(1) = 1,58431
com p-valor = 0,20814
Teste de Hausman -
Hipótese nula: As estimativas GLS são consistentes
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(7) = 3,8889
com p-valor = 0,792482
Modelo 4: Efeitos-fixos, usando 52 observações
Incluídas 12 unidades de corte transversal
Comprimento da série temporal: mínimo 2, máximo 6
Variável dependente: ACCURACY_IT
Erros padrão robustos (HAC)
coeficiente erro padrão razão-t p-valor
---------------------------------------------------------------
const 0,530391 0,275386 1,926 0,0803 *
TCC 0,000250969 8,60742e-05 2,916 0,0140 **
LN_AT −0,0115581 0,0116528 −0,9919 0,3426
PRICE_TO_BOOK −0,00900519 0,00590602 −1,525 0,1555
CA −0,00539132 0,00367642 −1,466 0,1705
ITS_ECKEL −1,32401e-05 6,25727e-05 −0,2116 0,8363
Dummy_ECKEL 0,000800926 0,0217953 0,03675 0,9713
Dum_LL −0,137808 0,0520638 −2,647 0,0227 **
Média var. dependente 0,067115 D.P. var. dependente 0,110761
Soma resíd. quadrados 0,208681 E.P. da regressão 0,079521
R-quadrado LSDV 0,666467 R-quadrado por dentro 0,334381
Log da verossimilhança 69,68825 Critério de Akaike −101,3765
Critério de Schwarz −64,30288 Critério Hannan-Quinn −87,16335
182
Teste conjunto nos regressores designados -
Estatística de teste: F(7, 11) = 8,41172
com p-valor = P(F(7, 11) > 8,41172) = 0,00113149
Teste robusto para diferenciar interceptos de grupos -
Hipótese nula: Os grupos têm um intercepto comum
Estatística de teste: Welch F(11, 11,5) = 0,791528
com p-valor = P(F(11, 11,5) > 0,791528) = 0,647352
Teste de Wald independente da distribuição para heteroscedasticidade -
Hipótese nula: as unidades têm a mesma variância de erro
Estatística de teste assintótica: Qui-quadrado(12) = 9,98544e+031
com p-valor = 0
