Relação do disclosure voluntário com a previsão dos analistas financeiros nas etapas do ciclo de vida organizacional

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Pain, Patrícia
• Orientador(a): Bianchi, Márcia
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Bolsa de valores; Empresa; Fluxo de caixa
• Palavras-chave em Inglês: Organizational life cycle; Voluntary disclosure; Annual report; Analyst forecast; Quality of analysts’ forecasts
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/238899

A presente pesquisa objetiva analisar a relação do disclosure voluntário com a previsão dos analistas financeiros, nas etapas do ciclo de vida organizacional das empresas listadas na B3 S/A - Brasil Bolsa Balcão (B3), no período de 2010 a 2020. Dessa forma, efetuou-se uma pesquisa quantitativa, descritiva e documental, empregando-se dados disponíveis nos bancos de dados da Refinitiv®, assim como os Relatórios Anuais (RAs) das companhias listadas na B3 com fluxos de caixa não zerados, totalizando 61 empresas. A análise ocorreu por meio da estatística descritiva dos dados, da correlação entre as variáveis dependentes e independentes e da análise de regressão dos dados, buscando compreender como cada um dos índices de disclosure voluntário, construídos a partir da aplicação de checklist aos RAs, se relaciona com a qualidade da previsão dos analistas financeiros, utilizando-se de nove modelos baseados em três equações. Por meio do método de sinais de fluxo de caixa de Dickinson (2011), classificou-se as empresas trimestralmente nas etapas de nascimento, crescimento, maturidade, turbulência e declínio para o período de análise. A métrica de mensuração do disclosure voluntário total foi composta por 38 itens adotados por Almeida e Rodrigues (2017) e Novaes e Almeida (2020) acrescido de dois itens propostos por Boshnak (2021), este dividido entre disclosure organizacional, econômico e financeiro e disclosure social e ambiental. As proxies de previsão de analistas foram adotadas de forma a englobar as dimensões elencadas por Martinez (2004) (Viés, Erro e Acurácia) para a observação da qualidade das projeções de lucros realizadas pelos analistas financeiros. Os resultados encontrados evidenciam que empresas que auferem lucro recebem previsões de lucro que mais se aproximam do realizado, variando em significância e intensidade nas etapas do ciclo de vida organizacional, sendo que apenas para as empresas em nascimento e maturidade todas as métricas de previsão de analistas foram impactadas. O tamanho das empresas não pôde ser percebido como significante nas análises de regressão para as variáveis dependentes de previsão de analistas, apenas a correlação positiva do tamanho das empresas com a quantidade de disclosure voluntário e a qualidade das previsões é constatada. A inclusão da variável regressiva de aprendizagem dos analistas, baseada no estudo de Martinez e Dumer (2014), para analisar os relatórios e inferir sobre o lucro futuro, foi significativa na análise de regressão da amostra como um todo. No entanto, ao analisar a relação estudada separadamente nas etapas do ciclo de vida percebe-se que ela é válida para turbulência e declínio. Por se tratarem de etapas que apresentam previsões menos precisas foi possível inferir que a aprendizagem dos analistas, nestes cenários é relevante para a realização de previsões de maior qualidade. Os resultados elencados ao longo das análises de correlação e regressão permitiram inferir que quanto mais se divulga em termos de disclosure voluntário, mais próximas são as previsões dos analistas do lucro realizado. Ainda, verificou-se que as etapas do ciclo de vida afetam significativamente a relação entre o disclosure voluntário e a qualidade das previsões de analistas, de forma distinta em cada etapa. Assim, a pesquisa ressalta a importância da análise das características de cada etapa do ciclo de vida organizacional, de modo a minimizar problemas relacionados a conflitos de interesse e assimetria da informação na utilização da divulgação voluntária, para que as previsões de lucros sejam mais precisas tornando o mercado de capitais mais acessível a acionistas minoritários (Charitou et al., 2019; Martinez, 2004; Zortea et al., 2017).