Evidências da Interpretação do Sinal da Informação Tributária Sobre o Lucro pelos Analistas Financeiros no Brasil 2017-05-16T19:42:21+00:00

Project Description

ARTIGO TÉCNICO

Evidências da Interpretação do Sinal da Informação Tributária Sobre o Lucro pelos Analistas Financeiros no Brasil

Introdução

O efeito dos tributos sobre os relatórios financeiros divulgados tem sido o foco de diversas pesquisas no cenário internacional (SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; GRAHAM, 2003; HANLON; LAPLANTE; SHEVLIN, 2005; HANLON; MAYDEW; SHEVLIN, 2008; AYERS; JIANG; LAPLANTE, 2009; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). Alguns artigos têm demonstrado a influência do sinal da informação capturado pelos analistas financeiros nos mercados desenvolvidos (HANLON, 2003; WEBER, 2006; GLEASON; MILLS, 2008; WEBER, 2010; AYERS et al., 2010; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012; MAULER, 2014). Entretanto, nos mercados emergentes, ainda não há evidências.

Segundo Graham, Raedy e Shackelford (2012), a informação tributária divulgada sinaliza informação de valor relevante. Para Mauler (2014), o lucro tributável traz sinal informativo e, consequentemente, os participantes do mercado podem considerá-lo na previsão dos lucros pelos analistas financeiros para obter informações adicionais. Ayers et al. (2010) sugere que investidores institucionais e pequenos investidores incorporam as informações tributárias nas suas operações e o efeito sobre o lucro é mais evidente para os investidores instituicionais. Para Weber (2006; 2010), as informações tributárias representadas pela diferença entre o lucro contábil e o lucro tributário, conhecida como Box-Tax-Differences (BTD), são refletidas de forma eficiente nas previsões de resultados futuros pelos analistas financeiros, considerando que, se as previsões do lucro por ação (LPA) são eficientes em relação às BTDs, então os erros das previsões do LPA não estão relacionados com as BTDs conhecidas no momento das previsões. Enquanto Hughes, Liu e Su (2011) investigam a relação entre o retorno de mercado e os erros de previsão do LPA pelos analistas, encontram correlação imperfeita em relação a lucro ou prejuízo, que podem divergir significativamente das expectativas dos investidores do mercado. Kraft (2013) sugere que a BTD fornece informação adicional na detecção de EM. Tang (2006) identifica que a BTD é útil para prever o desempenho futuro das firmas e que é negativamente relacionada à previsão do LPA. Mauler (2014) verifica se, e como, os analistas financeiros utilizam informações tributárias com caráter informativo para os seus investidores.

De acordo com Hanlon (2003), o mercado vê grandes BTDs positivas como uma “bandeira vermelha”, que sinaliza a redução das expectativas sobre os lucros futuros, enquanto grandes BTDs negativas induzem os investidores a superestimar a persistência dos accruals como componentes do lucro. Para Machado e Nakao (2012, p. 102), “sob o ponto de vista do investidor, pode-se dizer que ele tenta se proteger de uma possível ação oportunista do gestor, haja vista sua busca por informações confiáveis, estabelecendo, para isso, uma posição mais conservadora”. Por outro lado, existem poucas evidências se de fato os investidores negociam com base nas informações tributárias, pois há pouca informação relacionada à forma com que os usuários das demonstrações financeiras veem o Earning Management (EM) de contas tributárias e como se dá o comportamento dos analistas e do mercado diante do EM (GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). Além disso, Weber (2010) sugere evidências de que os analistas financeiros têm dificuldades de compreender a complexidade das informações tributárias. Gleason e Mills (2008) afirmam que, adiante da complexidade das informações tributárias, não fica claro se os analistas financeiros e os investidores são capazes de identificar Tax Management (TM). Mas o nível de conhecimento da legislação tributária pode ser um fator relevante e limitador para o analista financeiro na interpretação e avaliação do efeito dos sinais fornecidos nas demonstrações tributárias divulgadas.

No Brasil, o sistema tributário é complexo e repleto de particularidades, o que o diferencia do modo com que as demais nações tratam a questão tributária, como: a concentração de capital, a forte influência da legislação tributária (excesso de burocracia), a desoneração sobre setores, diversos tributos incidem sobre o patrimônio e sobre a circulação de bens e serviços, tributação sobre a receita que recebe pouco destaque nos demonstrativos contábeis, quantidade excessiva de tributos com alíquotas diferentes e elevada carga tributária. Além do que, existe forte influência tributária sobre os lucros e alta variabilidade de regras em função da jurisdição, prejudicando a comparabilidade e as pesquisas nessa área (IUDÍCIBUS; LOPES, 2004; IUDÍCIBUS; POHLMANN, 2007). Cabe, ainda, ressaltar o esforço dos reguladores em desvincular a contabilidade tributária da contabilidade financeira. Estudos nacionais envolvendo, especificamente, as informações tributárias e a previsão dos analistas são extremamente escassos. Da Silva (1998) investigou a capacidade de previsão dos analistas financeiros realizando um estudo do grau de sua eficiência. Franco (2002) investigou existência de exageros sistemáticos nas previsões de lucros, apresentando evidências de comportamento excessivamente otimista dos analistas brasileiros, semelhante aos analistas norte-americanos. Martinez (2004) avaliou as previsões e as recomendações dos analistas e o conteúdo informativo para o mercado, investigando a natureza dos erros de previsão e as características da acurácia, do viés e da precisão das previsões, além de efetuar um detalhamento analítico do conteúdo informativo dos diferentes tipos de revisões de previsões dos analistas e das surpresas provocadas pelo anúncio do lucro em desacordo com as expectativas – portanto, considerando que as informações tributárias sobre o lucro reportadas nas demonstrações contábeis possuem conteúdo informacional relevante que sinaliza para a tomada de decisão, bem como o fato de que os analistas utilizam o sinal da informação contábil divulgada na previsão do LPA para aconselhar sobre o valor dos papéis, amparado na Teoria da Sinalização. E ainda, diante da dificuldade de interpretação das informações tributárias pelos analistas, este estudo investiga o seguinte problema de pesquisa: O analista financeiro da BM&FBOVESPA captura eficientemente o sinal das informações tributárias sobre o lucro? O objetivo principal do estudo foi verificar se os analistas de valores mobiliários da BM&FBOVESPA interpretam corretamente o sinal emitido pelas informações tributárias divulgadas nas ITRs e IANs.

REFERENCIAL TEÓRICO

Teoria da Sinalização

Diversas pesquisas internacionais consideram que a informação tributária divulgada serve de sinal para o mercado (HANLON; SLEMROND, 2007; HERBOHN; TUTTICCI; KHOR, 2010; AYERS et al., 2010; CHI; PINCUS; THEO, 2012; KUO, 2013; MAULER, 2014). Nesse contexto, é possível observar o conteúdo informacional da tributação sobre o lucro pela ótica da Teoria da Sinalização. Sob a perspectiva dessa teoria, Spence (1973) considera que os sinais funcionam como mecanismos de discriminação, num contexto de informação assimétrica, capaz de alterar as crenças e transmitir informações a outros indivíduos. Para o mercado de capitais, a sinalização é um elemento importante, uma vez que as empresas tendem a sinalizar para o mercado (analistas de investimentos e credores, entre outros) informações que propiciem aos demandantes a capacidade de diferenciação, para auxiliar na tomada da decisão de investimentos sob condições de incerteza. Portanto, na relação da emissão de sinais entre a empresa e os investidores, estes podem ter dificuldades de interpretação de todos os sinais emitidos, fato que determina a presença e a participação dos analistas de mercado (DALMÁCIO et al., 2013). A Figura 1 demonstra a relação da presença de intermediários no processo de sinalização.

  • Figura 1 – Sinalização no Mercado de Capitais.

Fonte: adaptado de Dalmácio et al. 2013.

Para Modigliani e Miller (1958), a informação tributária pode influenciar na decisão do investidor em manter, vender ou comprar ações das companhias, pois a economia gerada de benefício tributário no uso de capital de terceiros contribui para afetar o retorno. Dalmácio et al. (2013) consideram que as informações econômicas, financeiras e operacionais geradas pela firma emitem sinal ao mercado, bem como as informações referentes às práticas diferenciadas de governança e a divulgação das informações tributária. Logo, dado o contexto do planejamento tributário, a informação tributária sobre o lucro pode ser considerada um sinal para os usuários, em especial os analistas financeiros e os investidores (HANLON, 2005; TANG, 2005). Nesse aspecto, existem evidências de que firmas com BTDs elevadas sinalizam uma fraca qualidade informacional do lucro, tornando os investidores mais conservadores aos papéis negociados por essas firmas. Assim sendo, espera-se que as informações tributárias sobre o lucro possam de alguma forma contribuir para alterar o preço das ações e o retorno econômico e financeiro das companhias.

Previsão dos analistas de valores mobiliários e sinal das informações tributárias

O profissional de análise financeira denominado de “analista de valores mobiliários” é a pessoa natural que, em caráter profissional, elabora relatórios de análise destinados à publicação, à divulgação ou à distribuição a terceiros, ainda que restrita a clientes (Instrução CVM n.º 483/10). Classificam-se em: sell-side (elaboram relatórios de análise que fornecem orientações às operações com ativos por parte dos clientes investidores, vinculados às corretoras, e publicam seus relatórios no mercado); buy-side (fornecem orientações internas a fundos e investidores institucionais e não divulgam seus relatórios); e independentes, que não são vinculados a corretoras ou instituições de investimentos, por isso, suas recomendações são livres de pressões das companhias, logo, não viesadas (MARTINEZ, 2004).

Os analistas financeiros atuam como intermediários no processo de tomada de decisão dos investidores, auxiliando-os na escolha e no gerenciamento das aplicações. São extremamente importantes na consolidação das expectativas do mercado em relação ao retorno financeiro das firmas evidenciado pela expectativa dos preços das ações, visto que os preços futuros dos títulos mobiliários refletem as suas análises (DALMÁCIO et al., 2013).

Em relação à informação tributária divulgada e à previsão dos analistas financeiros, alguns estudos fornecem evidências de que pode servir de sinal à qualidade do lucro e à previsão do retorno financeiro das ações, dentre eles: KOTHARI, 2001; PHILLIPS; PINCUS; REGO, 2003; HANLON, 2005; LEV; NISSIM, 2004; SCHMDIT, 2006; WEBER, 2006; 2010; CAZIER et al., 2010; COMPRIX; GRAHAM; MOORE, 2011; KRAFT, 2013; ERICKSON; HEITZMAN; ZHANG, 2013; CHI; PINCUS; TEOH, 2014; KIM; SCHMIDT; WENTLAND, 2014; MAULER, 2014.

Características gerais e legislação da tributação dos lucros no Brasil

O sistema tributário brasileiro apresenta espécie tributária bem diversificada: impostos; taxas; contribuição de melhoria; empréstimo compulsório; e contribuições especiais (Lei 5.172/1966. Código Tributário Nacional – CTN). Quanto aos regimes de tributação, o CTN e o Decreto n.º 3.000/99 dispõem sobre o IRPJ, que pode ser apurado de diversas formas: lucro arbitrado; lucro presumido; lucro real… E, visando estimular o desenvolvimento de certos setores, o governo disponibiliza incentivos fiscais por meio dos Regimes Especiais Tributários (RETs).

O regime de tributação do IRPJ/CSLL depende das características das firmas, como valor da receita bruta e se é ou não instituição financeira. Esta pesquisa foca-se no lucro real, que é o lucro líquido do período de apuração, ajustado pelas adições, exclusões e compensações prescritas no Decreto n.º 3000/99, que regulamenta a tributação, fiscalização, arrecadação e administração do Imposto sobre a Renda e Proventos de Qualquer Natureza. O lucro tributável é apurado separadamente do lucro contábil por meio do Lalur, em que são realizadas as adições (despesas e perdas indedutíveis, e as reversões de valores temporários deduzidos em períodos anteriores), as exclusões (receitas e ganhos não tributáveis, e as reversões de valores temporários acrescidos em períodos anteriores) e as compensações de prejuízos fiscais de exercícios anteriores permitidas pela legislação do IRPJ/CSLL. Os ajustes de adições são obrigatórios, enquanto as exclusões e compensações não o são, mas cabe a cada firma realizá-los, sob a pena de incorrerem em maior pagamento tributário pelo não gerenciamento dessas medidas.

As normas brasileiras sobre o tratamento contábil do IRPJ/CSLL são emitidas pelo Comitê de Pronunciamentos Contábeis (CPC-32)/Tributos sobre o lucro, aprovadas pela Deliberação (CVM) 599/09, que se correlaciona com a International Accounting Standard 12 (IAS-12), do International Accounting Standard Board (IASB), com o Decreto n.º 3.000/99 Regulamento do IRPJ, e com a Lei Complementar n.˚ 104/01 sobre a norma geral antielisiva que busca evitar a prática da elisão fiscal e o abuso de direito no campo tributário.

Por outro lado, o Projeto de Lei n.º 3.741/00 que foi convertido na Lei n.º 11.638/07 trouxe uma maior flexibilidade à mensuração das variações patrimoniais e provocou modificações substanciais na Lei n.º 6.404/76, aplicável às sociedades por ações. Enquanto que a Lei n.º 11.638/07 iniciou a convergência da contabilidade brasileira para as normas internacionais emitidas pelo IASB, instituiu o Regime Tributário de Transição (RTT), alterada pela Medida Provisória n.º 449/08, garantiu a neutralidade tributária e converteu-se na Lei n.º 11.941/09, objetivando que a contabilidade societária não cause impacto na contabilidade tributária. A nova realidade tem por finalidade reduzir a assimetria e melhorar a qualidade informacional das demonstrações contábeis, facilitando a avaliação do desempenho e a comparabilidade com as firmas estrangeiras. Entretanto, a Lei 12.973/14 revogou o RTT, consolidando a neutralidade tributária da convergência das normas locais às internacionais, alterou a legislação tributária federal de IRPJ, CSLL, PIS/Pasep e Cofins e adotou a entrega do lucro real das firmas ao Sistema Público de Escrituração Digital (SPED), instituído pelo Decreto n.º 6.022/07.

Proxies para informações tributárias sobre o lucro

Na revisão da literatura internacional, observam-se diversos estudos que tratam da relação entre a informação contábil e a tributação e apresentam proxies para capturar informação tributária (SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; PAULO; MARTINS; CORRAR, 2007; HARLON; HEITZMAN, 2010; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). E sugere que as proxies mais utilizadas para gerenciamento tributário são taxa efetiva de tributação (ETR), diferença entre o lucro contábil e o lucro tributário (BTD), BTD discricionária (impostos diferidos), BTD permanente, razão entre lucro tributável e o lucro contábil e o Cash ETR (GUPTA; NEWBERRY, 1997; MILLS; ERICKSON; MAYDEW, 1998; REGO, 2003; AYERS; JIANG; LAPLANTE, 2009). (HANLON, 2005; MILLS; NEWBERRY, 2001; PHILLIPS; PINCUS; REGO, 2003). Mais recentemente, tem sido empregado o Long Cash ETR, que é uma variável contínua usada no planejamento tributário no longo prazo (DYRENG; HANLON; MAYDEW, 2008; 2010).

A BTD total é a diferença entre lucro contábil e lucro tributável, divide-se em NBTD e ABTD. A NBTD é a diferença temporária causada pelo desalinhamento entre a norma contábil e a tributária é um diferimento tributário, calculado pelo quociente entre a despesa tributária diferida e a alíquota tributária. Enquanto, a ABTD é causada pelo comportamento oportunista do gestor, discricionário, por isso, ocorre de forma permanente, é calculda pela diferença entre a BTD total e BTD temporária, ou seja, é 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: Cash ETR, Current ETR, Long Run Cash ETR e ETR Differencial, todas encontradas a partir das demonstrações contábeis. A Cash ETR é a taxa tributária efetiva paga por dólar de lucro contábil. Cazier et al. (2010) calculam o Cash ETR como sendo o resultado da divisão entre os tributos pagos (Cash Tax Paid) e o lucro antes dos tributos, diminuído dos resultados de itens especiais (LAIR – Itens Especiais). A Long Run Cash ETR é a taxa efetiva de dez anos, sendo mensurada por meio do somatório do pagamento dos tributos no ano corrente dividido pelo somatório do lucro tributável, excluídos os itens especiais do ano corrente (HANLON; HEITZMAN, 2010). Entretanto, diversas pesquisas têm usado o Long Run Cash ETR pelo período de cinco anos – neste caso, sendo denominado Long Cash ETR (DYRENG; HANLON; MAYDEW, 2008; 2010; CHEN et al., 2010; BAUER, 2011), indicado para reduzir a limitação da ETR (taxa nominal fixa de 34%), praticamente eliminando os efeitos temporários dos tributos sobre o caixa. Inclui diferenças permanentes e temporárias, é uma medida ampla de planejamento tributário, reflete as diversas formas de elisão fiscal praticada pelas firmas e, segundo a literatura, é a proxy mais importante para reduzir problemas da ETR (DYRENG; HANLON; MAYDEW, 2008; CHEN et al., 2010). No caso do sistema tributário brasileiro, a Long Cash ETR pode ser útil para reduzir os efeitos acumulativos provocados pelo uso da compensação do lucro tributável pelas firmas, diante da base negativa do IRPJ e do CSLL, justamente por se tratar de medida de longo prazo e incluir as diferenças permanentes e temporárias.

A Deferred Tax Liabilities to Share (DTL/Sh) pode ser considerada uma proxy alternativa para elisão fiscal obtida dividindo-se o passivo tributário diferido pelo valor de ação da firma (DIEHL, 2010; GRAHAM; RAEDY; SHACKELFORD, 2012). Em estudo recente, Diehl (2010) observa que os investidores podem preferir avaliar os números tributários livres de gerenciamento de resultados. Então, testou se a DTL/Sh pode ser considerada proxy à previsão dos preços das ações no mercado. Os resultados sugerem forte associação com LPA, fluxo de caixa por ação e valor patrimonial por ação. Visto que apenas os relatórios financeiros são divulgados publicamente, os tributos diferidos podem permitir aos investidores uma menor subjetividade na interpretação dos resultados financeiros. Nesse aspecto, Dhaliwal, Gleason e Mills (2004) sugerem que a despesa tributária, por ser uma das últimas contas encerradas antes do anúncio do resultado, é uma poderosa variável para se estudar o EM, por conseguinte, accruals tributários, diante do deferimento dos tributos. Rezende e Nakao (2012) utilizam o lucro tributário (LCTRI), soma da despesa do IRPJ e do CSLL mais IRPJ e CSLL diferido, dividido pela alíquota de 34%, para capturar as práticas de incentivo tributário nas companhias brasileiras, em vez da BTD. Como muitas firmas efetivamente não pagam 34% de IRPJ e CSLL, Lopes (2012) emprega a alíquota tributária efetiva (ATE), quociente da diferença entre o LAIR e o lucro líquido dividido pelo LAIR, em vez da ETR, modelo mais básico para mitigar problemas relacionados à ETR (ZIMMERMAN, 1983).

PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

A pesquisa utilizou dados secundários extraídos das Informações Financeiras Trimestrais (ITRs) e Anuais (IANs) consolidadas divulgados pelas companhias na BM&FBOVESPA no período de 1999 a 2014, coletados na base de dados Institutional Brokers Estimate System (I/B/E/S), na seção Summary History, que contém o consenso das estimativas de todos os analistas para a firma i no período t. A previsão foi emitida entre o início do exercício estimado, considerando até 45 dias de atraso na entrega das demonstrações pela companhia e até 30 dias antes do anúncio do resultado no exercício seguinte, conforme a instrução CVM n.º 202/93 e Martinez (2004), possibilitando comparar o resultado efetivo com a previsão.

População e amostra

O universo foi de 721 companhias brasileiras com ações na BM&FBOVESPA. A amostra é composta daquelas que disponibilizaram os dados à CVM referentes às ITRs e às IANs, excluídos serviços financeiros, bancos, sociedades de crédito, seguradoras e fundos, por conta das características específicas de suas operações, como: regulação emanada pelo Bacen e tributação com alíquota efetiva de 40%, visto que a alíquota da CSLL é de 9% em geral e de 15% para instituições financeiras, de seguros privados e de capitalização. De acordo com Ferreira et al. (2012), esses critérios de exclusão são usuais na literatura brasileira e internacional. Dos dados anuais excluem-se as companhias do setor financeiro 1.120 observações (9,71%) e as idades da previsão ≥ 360 dias e ≤ 30 dias, correspondendo a 456 observações (3,95%). Dos dados trimestrais excluem-se do setor financeiro 4.480 observações (9,71%) e às idades da previsão ≥ 120 dias, correspondendo a 395 observações (0,86%) e 1.709 observações ≤ 30 dias, correspondendo a (3,70%). A exclusão de outliers e de valores ausentes, também, reduziu a amostra motivo pelo qual optou-se por dados em painel desbalanceado.

  • Tabela 1 – Universo/amostra de acordo com a estrutura de classificação do Gics.

Setor

Gics

Dados coletados

Excluído o setor financeiro

Firmas

Anual

Trim.

%

Firmas

Anual

Trim.

%

Energia

10

13

208

832

1,8

13

208

832

2,00

Materiais básicos

15

109

1.744

6.976

15,12

109

1.744

6.976

16,74

Bens industriais

20

181

2.896

11.584

25,1

181

2.896

11.584

27,80

Consumo cíclico

25

134

2.144

8.576

18,59

134

2.144

8.576

20,58

Consumo não cíclico

30

68

1.088

4.352

9,43

68

1.088

4.352

10,45

Assistência médica

35

13

208

832

1,8

13

208

832

2,00

Financeiro (excluído)

40

70

1.120

4.480

9,71

0

0

0

0,00

Tecnologia da informação

45

14

224

896

1,94

14

224

896

2,15

Telecomunicações

50

72

1.152

4.608

9,99

47

752

3.008

7,22

Utilidade pública

55

47

752

3.008

6,52

72

1.152

4.608

11,06

Total

721

11.536

46.144

100

651

10.416

41.664

100

Fonte: dados da pesquisa, 2016.

Descrição das variáveis 

Para controlar o desempenho da previsão dos analistas financeiros, foram adicionadas a cobertura dos analistas (quantidade de analistas que acompanham a firma i no período t) e a idade da previsão (número de dias entre a data da previsão do LPA pelos analistas e a data do anúncio do LPA real). Para controlar o tamanho da firma, usa-se o logaritmo natural do ativo total (LnAT) e, para controlar o crescimento da firma, o índice Book-to-Market (BTM). Foi realizada uma classificação em dez setores, tomando-se por base a The Global Industry Classification Standard (GICS), da Morgan Stanley Capital International (MSCI), referenciada pela Standard & Poor’s (S&P), sendo a influência do setor representada pelo conjunto de variáveis binárias (dummies) – sendo 1 para as firmas do setor de bens industriais, construção e transporte, que tem maior representatividade, e 0 para as demais. Para verificar a influência do resultado no modelo, foi inserido uma dummy, sendo 1 para prejuízo e 0 para lucro – visto que, se o resultado for um prejuízo, a acurácia da previsão tende a ser menor (Martinez, 2004). Para a seleção das proxies de informações tributárias, empregaram-se as de maior aplicação nas pesquisas acadêmicas internacionais, no caso a BTD total e a ETR, seguidas de proxies para mitigar limitações da ETR, efeitos temporários e compensação de prejuízos tributários.

  • Quadro 1 – Variáveis independentes (proxies para Tax Management – TM)

Variáveis

Modo de obtenção da medida

Autores

 Erro Prev i,t

Erro do consenso da previsão do LPA

(LPAReali,t – LPAPrevi,t)/ |LPAReali,t|

Martinez (2004; 2007) e Dalmácio et al. (2013)

 Acuráciai,t

Acurácia do consenso da previsão LPA

|LPAprevi,t -1 – LPAreali,t|Pi,t -1

Byard, Li e Weintrop (2006)

BTD

Book-Tax-Differences

LAIRi,t  – (IRPJi,t + CSLLi,t)/0,34

Martinez e Passamani (2014)

ETR

Effective Tax Rate

(IRPJi,t + CSLLi,t)/ LAIRi,t

Cabello (2012)

TCC

Componente de mudança na ETR

LAIR* (ETRt -1 – ETRt)

Kim, Schimdt e Wenteland (2014)

ATE

Alíquota tributária efetiva

(LAIRi,t – LLi,t)/LAIRi,t

Zimmerman (1983)

Long Cash ETR

Long Cash Effective Tax Rate

∑t-4 Cash Taxes Paidi,t /∑ t-4 (Pre Tax Incomei,t-Especial itensi,t)

Bauer (2011)

 Cash Tax Paid

Desembolso pago em tributos

Desembolso pago em tributos/(LAIR – Itens Especiais)

Cazier et al. (2010)

LCTRI

Lucro tributável

(IRPJi,t + IRPJdifi,t)/0,34

Rezende e Nakao (2012)

DTL/Sh

Tributos diferidos por ação

DTL/Shi,t = DTLi,t / VAi,t

Diehl (2010)

 Trib. Difer.

Tributos diferidos

Thomson Reuters (I/B/E/S)

Dhaliwal, Gleason e Mills (2004)

Tamanho

Logaritmo natural do ativo total (LnAT)

Crescimento

Índice Book-to-Market (BTM)

Valor contábil do patrimônio líquido (PL)i,t – 1
dividido pelo VM do PL i, t -1

IdaPrev

Idade da previsão (IdaPrev)

Quantidade de dias entre a data da previsão do LPA pelos analistas e a data de anúncio do LPA real

CA

Cobertura dos analistas (CA)

Quantidade de analistas que acompanham a empresai no períodot

 Setor

Sendo 1 às firmas do setor de bens industriais, construção e transporte e 0 para as demais

 Resultado

Dummy, sendo 1 para prejuízo e 0 para lucro

Fonte: elaborado pelo autor, 2016.

Formulação das hipóteses de pesquisa

Lev e Nissim (2004), Hanlon (2005), Ayers et al. (2010) e Jackson (2011) verificam que as firmas com grandes BTDs sugerem baixa qualidade do lucro (menor persistência). Segundo Hanlon (2005), analistas financeiros interpretam grande BTD semelhante aos investidores, ou seja, nas firmas com grandes BTDs as previsões são menos otimistas, enquanto Weber (2006) sugere que as previsões de lucros subsequentes pelos analistas financeiros são mais tendenciosas e otimistas para grandes BTDs, deixando de refletir completamente o sinal das informações da BTD. Para Dechow, Hutton e Sloan (1999), firmas com grandes BTDs parecem praticar EM para alcançar (beat) as expectativas do mercado. Martinez (2004) afirma que essas considerações se fundamentam em uma frequência desproporcionalmente maior de firmas com pequenos erros positivos de previsão (LPA efetivo > LPA estimado) do que com pequenos erros negativos, sugerindo que, além de utilizar EM para atender às expectativas dos analistas, as firmas podem estar adotando gerenciamento de expectativas para criar a impressão de que o resultado seria pior do que o esperado, reduzindo as expectativas dos analistas, para surpreender o mercado positivamente no anúncio do resultado. Assim sendo, formula-se H1: as previsões dos analistas financeiros são tendenciosamente otimistas para as firmas com grandes BTDs positivas ou grande BTDs negativas.

Para identificar grandes BTDs, tomou-se por base a medida dos quartis. Separaram-se as BTDs positivas em quartis, sendo atribuído o quarto quartil às grandes BTDs positivas e havendo a inserção de variável dummy, sendo 1 para o quarto quartil e zero para os demais. A mesma metodologia foi usada para as grandes BTDs negativas, separando-se as BTDs negativas em quartis, atribuindo o quarto quartil às grandes BTDs negativas e havendo a inserção de dummy, com 1 para o quarto quartil e zero para os demais. Adicionalmente, foi calculada a variação das BTDs = BTDi,t -1 – BTDi,t, em seguida, estabelecido um ranking em decis e verificada a influência dos níveis sobre a previsão do LPA e sobre as previsões otimistas do LPA pelos analistas financeiros, empregando-se regressão quantílica.

PrevOtimi,t +1= α+β1BTDi,t+β2BTDi,t*(DumGranBTDPos)+β3BTDi,t*
(DumGranBTDNeg)+εi,t+1
Sendo 1 grande BTD e zero pequena BTD
EPSMeani,t+1 = β0(τ) + β1(τ)BTDi,t,+ μi
Prev_Otimisti,t+1 = β0(τ) + β1(τ)BTDi,t,+ μi

(4)

(5)

(+)

Weber (2006)

Weber (2010)

Segundo Cazier et al. (2010), firmas com lucro real abaixo do consenso da previsão dos analistas (previsão otimista) são mais propensas a reduzir reservas tributárias e divulgar maior lucro, e firmas com lucro real acima do consenso (previsão pessimista) estão propensas a elevar as contingências tributárias e adquirir reservas a serem usadas para EM. Já Mauler (2014) considera que as variações no consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros são inversamente relacionadas com as alterações no nível de Tax Avoidance da firma. Assim sendo, formula-se H2: firmas com previsões do LPA otimistas (pessimista) reduzem (elevam) o pagamento de tributos para atingir ou superar a meta do consenso da previsão dos analistas.

LPAi,t < EPSMeani,t = InfTaxi,t↓
LPAi,t > EPSMeani,t  = InfTaxi,t↑
Matriz de Correlação de Spearman

(6)
Sig

(+)
(-)

 (Dhaliwal, Gleason e Mills (2004), Cazier et al. (2010)
Mauler (2014)

Modelo econométrico

O modelo econométrico adotado foi a técnica de dados em Painel de Efeito Fixo (PEF) e Painel de Efeito Aleatório (PEA), que combina dados seccionais e temporais e permite a análise das mesmas firmas por períodos distintos, possibilitando uma análise dinâmica do relacionamento entre as variáveis. De acordo com Wooldridge (2010) e Gujarati (2011), as vantagens de se utilizar dados em painel são: melhoria da eficiência dos estimadores, em decorrência de que a maior quantidade de dados aumenta os graus de liberdade e reduz problemas de multicolinearidade; contribui para minimizar o viés das variáveis omitidas; leva em conta a heterogeneidade da amostra e as idiossincrasias; e permite controlar as diferenças não observadas nas firmas, além de identificar efeitos que não são detectados nas análises de corte transversal ou em séries de tempo isoladamente. Adicionalmente, para dar maior robustez à análise, foi usada a regressão quantílica, com o objetivo de se verificar a influência dos níveis das BTDs no consenso da previsão e nas previsões otimistas do LPA – visto que esse modelo emprega os erros quadrados absolutos e apresenta certas vantagens, como os quantis serem interdependentes e os erros serem homocedásticos, só podendo haver presença de heterocedasticidade dentro de cada quantil.

APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS

O resultado da correlação de Spearman, Tabela 2, mostra que tanto o erro quanto a acurácia da previsão dos períodos t e t +1 estão positivamente correlacionados com as proxies de informações tributárias: quanto maior o valor dos tributos, maior o erro da previsão, consistente com a possibilidade de ineficiências relacionadas à BTD nas previsões dos analistas, visto que, nas previsões eficientes, os erros das previsões de resultados futuros não devem ser relacionados com a BTD conhecida no momento da previsão. Logo, a constatação de que os erros observáveis dos analistas financeiros explicam a relação entre as BTD atuais e os retornos futuros sugere que os investidores cometem erros relacionados às BTDs na formação de suas expectativas de lucros futuros (WEBER, 2006). Assim sendo, há indícios de que os analistas de mercado da BM&FBOVESPA não têm interpretado a direção do sinal emitido pelas informações tributárias de modo eficiente.

A média e a mediana anual e trimestral da ETR foram menores do que a taxa nominal prevista na legislação (34%), sugerindo uma limitação da ETR como proxy à informação tributária. Entretanto, valores abaixo da alíquota sugerem TM (SHACKELFORD; SHEVLIN, 2001; GUPTA; MILLS, 2002; PHILLIPS, 2003; PLESKO, 2003; REGO, 2003; TANG, 2005). As ETRs do quarto trimestre apresentaram média e mediana menores que nos demais trimestres, sugerindo maior TM nesse período, provavelmente por se tratar do encerramento do exercício.

  • Tabela 2 – Coeficiente de correlação de posto de Spearman entre qualidade da previsão do LPA e as proxies de informação tributária – hipótese nula: não correlação – p-value bilateral ≤ 0,0000

Anual

ErroEPSMean(t+1)

ErroEPSMean(t)

Acurácia(t+1)

Acurácia (t)

ETR

0,4273***

0,3675***

0,4030***

0,3419***

ATE

0,4597***

0,0865***

0,4195***

0,3531***

TCC

0,4168***

0,3848***

0,4158***

0,3594***

Long Cash ETR

0,1364***

0,1962***

0,1331***

0,1965***

BTD

0,4291***

0,3779***

0,4124***

0,3483***

ABTD

0,4308***

0,3961***

0,4282***

0,3723***

NBTD

0,4364***

0,4016***

0,4337***

0,3780***

DTL/Sh

0,4947***

0,4016***

0,5201***

0,4896***

Trib Dif

0,4569***

0,4482***

0,4375***

0,4130***

Cash Tax Paid

0,3024***

0,3098***

0,3049***

0,3106***

LCTRI

0,5006***

0,4587***

0,4853***

0,4208***

Trimestral

ErroEPSMean(t+1)

ErroEPSMean(t)

Acurácia(t+1)

Acurácia(t)

ETR

0,4500***

0,4397***

0,4534***

0,4433***

ATE

0,4546***

0,4335***

0,4422***

0,4280***

TCC

0,4472***

0,4119***

0,4476***

0,4377***

BTD

0,4501***

0,4399***

0,4535***

0,4435***

ABTD

0,4472***

0,4429***

0,4476***

0,4377***

NBTD

0,4597***

0,4499***

0,4477***

0,4486***

DTL/Sh

0,4999***

0,5093***

0,5089***

0,5207***

Trib Dif

0,4132***

0,4152***

0,4020***

0,4078***

Cash Tax Paid

0,3218***

0,3345***

0,3261***

0,3407***

LCTRI

0,4347***

0,4465***

0,4350***

0,4480***

*, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente.
Fonte: dados da pesquisa, 2016.
  • Tabela 3 – Estatística Descritiva da ETR Trimestral e Anual

ETR

1.º trimestre

2.º trimestre

3.º trimestre

4.º trimestre

Anual

Média (%)

29,4552

28,4612

27,1108

25,591

25,05

Mediana (%)

29,6962

26,786

26,1292

20,0593

25,42

Fonte: dados da pesquisa, 2016.

Para se testar H1, elaborou-se um painel de efeito fixo (PEF) não balanceado, usando 2.094 observações. A BTD e os parâmetros estimados da dummy para grandes BTDs positivas e grandes BTDs negativas foram estatisticamente significantes. O resultado sugere que a BTD, grandes BTDs positivas e grandes BTDs negativas influenciam de maneira positiva e estatisticamente significante nas previsões otimistas do LPA pelos analistas, corroborando os achados de Weber (2006), de que as previsões de lucros subsequentes pelos analistas financeiros são mais tendenciosas e otimistas para firmas com grandes BTDs. Não há evidências de heterocedasticidade, multicolinearidade e autocorrelação, e a quebra de normalidade nos resíduos da regressão pode ser relaxada a partir da assunção da normalidade assintótica. Em relação ao efeito fixo, o teste para diferenciar interceptos de grupos rejeita a hipótese de que os grupos têm um intercepto comum – teste F = 2,18289, com p-value ≤ 0,00514322.***

  • Tabela 4 – Relação entre a previsão otimista do LPA e grandes BTDs positivas e grandes BTDs negativas

Prev_Otimisti,t +1 = α + β 1BTDi,t +β2BTDi,t*(DumGranBTDPos)

Variáveis

Coeficientes

p-value

Coeficientes

p-value

Const

4,48243
(0,434806)

3,46e-088***

4,46708
(0,208187)

5,66e-100***

BTD

0,00994614
(0,000788286)

3,11e-036***

0,00583506
(0,00170768)

0,0006***

DumGranBTDPos

0,0141913
(0,00510928)

0,0055***

DumGranBTDNeg

0,00953480
(0,00493687)

0,0535**

N.º observações

2.094

2.094

R2 LSDV

0,046423

0,049610

Teste F (LSDV)

16, 10399

4,48e-95***

30,15094

6,7e-101***

Testes especificação

Estatística

Significância

Estatística

Significância

Rensey Reset

10,5534

2,63839e-005

Jarque-Bera

150085

0,0000***

145058

0,0000***

Wald

13,5407

0,63289

13,064

0,668073***

Durbin Watson

1,977347

Ausência

1,977328

Ausência

Diagnóstico painel

Estatística

Significância

Estatística

Significância

Chow

12,8973

2,54498e-006***

7,25935

0,0000***

LM – Breusch-Pagan

5,39833

0,020156***

5,96293

0,0146098**

Hausman

19,5788

9,65323e-006***

22,5932

4,908e-005***

Notas: (i) Painel de Efeito Fixo (não balanceado) usando 2.094 observações, 16 unidades de corte transversal, variando de 74 a 185 firmas. Erros padrão robustos (HAC). (ii)*, ** e *** significância estatística a 10%, 5% e 1%, respectivamente. (iii) BTD proxy de informação tributária. DumGranBTDPos igual a 1 se a companhia apresenta grande BTD positiva e 0, caso contrário; DumGranBTDNeg igual a 1 se a companhia apresenta grande BTD negativa e 0, caso contrário. Teste de especificação para heterocedasticidade (teste de Wald), para autocorrelação (Durbin-Whatson), para normalidade dos resíduos (Jarque-Bera), para variável omissa (Teste Ramsey-RESET) e para multicolinearidade (VIF– fator de inflação da variância).

Para maior robustez, testou-se H1 estimado por regressão quantílica para verificar o efeito de diferentes níveis da BTD no consenso da previsão do LPA, e entre os níveis da BTD e as previsões otimistas do LPA. Observa-se no Gráfico 1 que, em níveis positivos e mais elevados das BTDs, o consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros torna-se mais elevado. No Gráfico 2, as BTDs mais elevadas sugerem previsões mais otimistas do LPA no períodos t +1. Os resultados apontam para as conclusões de Weber (2006; 2010), que considera previsões de lucros subsequentes pelos analistas mais tendenciosas e otimistas em firmas com grandes BTDs.

  • Gráfico 1 – Consenso da previsão dos analistas e níveis de BTD.

Fonte: dados da pesquisa, 2016.
  • Gráfico 2 – Previsões otimistas do LPA e níveis de BTD.

Fonte: dados da pesquisa, 2016.

As previsões anuais e trimestrais, na Tabela 5 apresentam uma frequência maior de firmas com viés pessimista (erros positivos de previsão LPA efetivo > LPA estimado), em detrimento de firmas com viés otimista. Sugere que as firmas adotam práticas de gerenciamento de expectativas para criar impressão de que o resultado seria pior do que o esperado e reduzir as expectativas dos analistas financeiros, surpreendendo o mercado positivamente no anúncio do resultado e corroborando os achados de Martinez (2004).

  • Tabela 5 – Viés da previsão do LPA.

Período

Viés

Freq. relativa (%)

Anual

Previsão otimista

LPA efetivo < LPA estimado

46,15

Previsão pessimista

LPA efetivo > LPA estimado

53,85

Trimestral

Previsão otimista

LPA efetivo < LPA estimado

46,13

Previsão pessimista

LPA efetivo > LPA estimado

53,87

Fonte: dados da pesquisa, 2016.

Para o teste de H2, a Tabela 6 mostra a correlação entre o consenso de previsão otimistas, variações das previsões do LPA do período t para t +1 e as informações tributárias anuais e trimestrais. Observa-se que as proxies apresentam correlação positiva com as variáveis com p-value ≤ 0,0000. O resultado sugere gastos com tributos maiores nas companhias com previsões mais otimistas e, também, com maiores variações na previsão, corroborando Cazier et al. (2010) – mas contrastando com os achados de Mauler (2014) de que as variações no consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros estão inversamente relacionadas com as alterações no nível de Tax Avoidance da firma.

  • Tabela 6 – Coeficiente de correlação de Spearman (hipótese nula de não correlação p-value bilateral ≤ 0,0000)

Anual

ETR

ATE

TCC

Long Cash ETR

BTD

ABTD

Previsão otimistat+1

0,4282***

0,4578***

0,4208***

0,1392***

0,4314***

0,4332***

Previsão otimista(t)

0,3667***

0,3678***

0,3803***

0,1977***

0,3735***

0,3913***

∆EPSMean t+1

0,3751***

0,3615***

0,3866***

0,1664***

0,3768***

0,4025***

∆EPSMean(t)

0,3729***

0,3588***

0,3891***

0,1765***

0,3795***

0,4038***

ErroEPSMean t+1

0,4273***

0,4597***

0,4168***

0,1364***

0,4291***

0,4308***

ErroEPSMean (t)

0,3675***

0,0865***

0,3848***

0,1962***

0,3779***

0,3961***

Trimestral

NBTD

DTL/Sh

TribDif

Cash Tax Paid

LCTRI

Previsão otimistat+1

0,4382***

0,4992***

0,4590***

0,3081***

0,5052***

Previsão otimista(t)

0,3960***

0,4880***

0,4397***

0,3073***

0,4545***

∆EPSMean t+1

0,4080***

0,5161***

0,4761***

0,3172***

0,4561***

∆EPSMean(t)

0,4100***

0,5239***

0,4834***

0,3208***

0,4586***

ErroEPSMean t+1

0,4364***

0,4947***

0,4569***

0,3024***

0,5006***

ErroEPSMean (t)

0,4016***

0,4016***

0,4482***

0,3098***

0,4587***

Notas: *, ** e ***, significância estatística a 10%, 5% e 1% respectivamente.
Fonte: dados da pesquisa, 2016.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo sobre contabilidade e tributos adiciona evidências relacionadas a como o sinal das informações tributárias divulgadas influencia na previsão do LPA pelos analistas financeiros, contribuindo sobre a resposta a diferentes níveis da BTD, conforme sugerem Ferreira et al. (2012), e verifica a influência do planejamento tributário no erro da previsão dos analistas financeiros e, ainda, se o erro na estimativa do analista pode ser explicado pela BTD, conforme sugere Martinez e Passamani (2012; 2014). Com base nas análises empíricas, observa-se que os parâmetros estimados da BTD e das dummy para as grandes BTDs positivas e as grandes BTDs negativas são positivas e estatisticamente significantes, sugerindo que a BTD influencia de maneira positiva na previsão otimista do LPA pelos analistas. Verifica-se que para níveis positivos e mais elevados das BTDs o consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros torna-se mais elevado, sugerindo previsões mais otimistas nos períodos futuros. Corroboram os achados nos estudos de Weber (2006), apontando que as previsões de lucros subsequentes pelos analistas são mais tendenciosas e otimistas quando o lucro contábil é relativamente alto ao ser comparado aos gastos com os tributos sobre o lucro, deixando de refletir completamente o sinal da informação tributária. Mas diverge dos achados de Lev e Nissim (2004) e Hanlon (2005), nos quais verificam que as firmas com grandes BTDs têm menor crescimento dos lucros futuros e/ou ganhos menos persistentes (caixa, capital e lucros).

Nas firmas com previsões de LPA otimistas (pessimistas), os gestores reduzem (elevam) o pagamento de tributos para atingir ou superar a meta do consenso da previsão do LPA pelos analistas. O resultado sugere que os gastos com tributos são maiores nas companhias com previsões mais otimistas e, também, com maiores variações nas previsões, corroborando Cazier et al. (2010), mas em contraste com os achados de Mauler (2014), de que as variações no consenso da previsão do LPA pelos analistas financeiros são inversamente relacionadas com as alterações no nível de Tax Avoidance da firma – sugerindo que os analistas financeiros não têm empregado o sinal emitido pelas informações tributárias de forma eficiente nas suas expectativas, corroborando os achados de Lev e Nissim (2004) e Weber (2006; 2010). Adicionalmente, o estudo sugere a prática de TM pelas companhias brasileiras, visto que tanto as IANs como as ITRs apresentam médias e medianas das ETRs abaixo da alíquota nominal de 34%, conforme Shackelford; Shevlin, 2001; Gupta; Mills, 2002; Phillips, 2003; Plesko, 2003; Rego, 2003; Tang, 2005 identificaram nas suas pesquisas. Bem como as previsões do LPA anuais e trimestrais pelos analistas apresentam maior frequência de firmas com viés pessimista, sugerindo que as companhias adotam práticas de gerenciamento de expectativas para criar impressão de que o resultado seria pior do que o esperado, reduzindo as expectativas dos analistas financeiros, para surpreender o mercado positivamente no anúncio do resultado, corroborando Martinez (2004). Para  trabalhos futuros, pode-se verificar o efeito da adoção do International Financial Reporting Standards (IFRS) em relação à influência das demonstrações financeiras divulgadas sobre a previsão do LPA, investigar a influência da contabilidade comportamental no TM em relação às idiossincrasias dos analistas, considerando o efeito learning-by-doing, e analisar a influência das informações tributárias sobre o lucro no desempenho ex post das recomendações dos analistas financeiros com base nas recomendações de comprar (buy), vender (sell) ou manter (hold) ações das companhias

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Autores

Valdemir Carvalho
Valdemir Carvalho
Bacharel em Administração de Empresas e Mestre em Engenharia de Produção pela UFRN. Especialista em Docência do Ensino Superior pela UFRJ. MBA em Administração Financeira e Doutor em Ciências Contábeis. Experiência na área de Financas Corporativas e Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio Grande do Norte – UFRN/CERES.
Edilson Paulo
Edilson Paulo
Doutor em Ciências Contábeis pela Universidade de São Paulo – USP.
Professor Adjunto III/UFPB. Docente do Programa Multi-institucional e Inter-Regional de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da UnB/UFPB/UFRN.