Sentimento do investidor e gerenciamento de resultados no Brasil

Santana, Caio Vinicius Santos; Santos, Luis Paulo Guimarães dos; Carvalho Júnior, César Valentim de Oliveira; Martinez, Antonio Lopo

doi:10.1590/1808-057x201909130

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Revista Contabilidade & Finanças

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Sumário

Artigo Original • Rev. contab. finanç. 31 (83) • May-Aug 2020 • https://doi.org/10.1590/1808-057x201909130 copiar

Sentimento do investidor e gerenciamento de resultados no Brasil

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

A pesquisa analisa se existe associação temporal entre o sentimento do investidor e o gerenciamento de resultados no Brasil. Vários estudos investigaram os determinantes do gerenciamento de resultados, fatores externos ou internos das empresas e normativos, mas poucos consideraram fatores pessoais, tal como o sentimento dos investidores no Brasil. Com esta investigação, restou patente, pelos achados, que a qualidade dos accruals é afetada pelo sentimento do investidor. Para os participantes do mercado de capitais brasileiro, esta pesquisa reforça a necessidade da análise mais criteriosa dos resultados reportados pelas empresas, uma vez que os gestores, em resposta ao sentimento do investidor, podem gerenciar resultados para inflar o lucro contábil mediante accruals e influenciar a capacidade de o mercado precificar corretamente as ações. Evidencia-se que, muito mais do que decisões financeiras, as escolhas contábeis estão sujeitas aos sentimentos dos investidores. Deve-se considerar o efeito do sentimento dos investidores entre os determinantes de um futuro gerenciamento de resultados. Utilizou-se amostra composta por empresas brasileiras não financeiras que negociaram ações na Brasil, Bolsa e Balcão (B3) de 2010 a 2016. O índice de sentimento do investidor foi apurado conforme a metodologia de Baker e Wurgler (2007). Para gerenciamento de resultados, utilizaram-se os modelos de Kang e Sivaramakrishnan (1995), Kothari, Leone e Wasley (2005) e Dechow, Hutton, Kim e Sloan (2012). As estimativas foram feitas por meio de regressões para dados em painel pooled, efeito fixo e dinâmico com o GMM system estimator (generalized method of moments). Os accruals discricionários estão positivamente associados com o sentimento do investidor no mercado de capitais brasileiro, semelhante a mercados com maior eficiência informacional e inobstante o sistema code-law. Analisando separadamente os períodos de baixo e alto sentimento, os achados sugerem que os gestores aumentam os accruals após alto sentimento e os reduzem depois de baixo sentimento.

Palavras-chave:
finanças comportamentais; sentimento do investidor; gerenciamento de resultados; accruals discricionários; decisões operacionais

Setor econômico	Empresas (n) x modelos
	KS	JMAD	DCW	CFO	PROD	DISX
Bens industriais	28	44	43	42	39	37
Consumo cíclico	36	56	56	54	56	53
Consumo não cíclico	12	17	17	17	17	17
Energia elétrica	2	2	2	7	7	7
Materiais básicos	21	27	27	26	27	26
Petróleo, gás e biocombustível	4	6	6	6	5	5
Saúde	4	6	6	5	6	5
Tecnologia da informação	3	3	3	3	3	3
Telecomunicações	2	4	4	4	4	4
Utilidade pública	21	34	33	38	41	38
Total geral	133	199	197	202	205	195
Observações (n)	3.724	5.572	5.516	5.656	5.740	5.460

Proxy	Equação	Variáveis da equação	Fonte de Coleta
NIPO	-	-	Bovespa
RIPO	-	-	Bovespa
S	$S_{t} = \frac{{S h}_{t}}{A_{t} + D_{t} + {N P}_{t}}$	At = ações Dt = debêntures NPt = notas promissórias	CVM
TURN	${T U R N}_{t} = \frac{n_{t}}{N_{t}}$	nt = número de ações Nt = outstanding shares	CVM
PDND	${P D N D}_{t} = l n (\frac{{T A}_{D, t} - {N E}_{D, t} + {M V}_{D, t}}{{A T}_{D, t}}) - \ln (\frac{{T A}_{N D, t} - {N E}_{N D, t} + {M V}_{N D, t}}{{T A}_{N D, t}})$	ATt = ativo total PLt = patrimônio líquido VMt = valor de mercado	Economática

Variáveis	Sinal esperado	Referência
SENT_t-1	+	Ali e Gurun (2009Ali, A., & Gurun, U. (2009). Investor sentiment, accruals anomaly, and accruals management. Journal of Accounting, Auditing and Finance, 24(3), 415-431.), Simpson (2013Simpson, A. (2013). Does investor sentiment affect earnings management? Journal of Business Finance & Accounting, 40(7), 869-900.)
MB_t-1	+	Dechow et al. (1995Dechow, P., Sloan, R., & Sweeney, A. (1995). Detecting earnings management. The Accounting Review, 70(2), 193-225. ), Healy e Wahlen (1999Healy, P., & Wahlen, J. (1999). A review of the earnings management literature and its implications for standard setting. Accounting Horizons, 13(4), 365-383. ), Fields et al. (2001Fields, T., Lys, T., & Vincent, L. (2001). Empirical research on accounting choice. Journal of Accounting and Economics, 31(1-3), 255-307.), Bergman e Roychowdhury (2008Bergman, N., & Roychowdhury, S. (2008). Investor sentiment and corporate disclosure. Journal of Accounting Research, 46(5), 1057-1083.), Cohen e Zarowin (2010Cohen, D. A., & Zarowin, P. (2010). Accrual-based and real earnings management activities around seasoned equity offerings. Journal of Accounting and Economics, 50(1), 2-19.https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.01.002 https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.0... ), Simpson (2013Simpson, A. (2013). Does investor sentiment affect earnings management? Journal of Business Finance & Accounting, 40(7), 869-900.)
ROA_t-1	- / +	Healy e Wahlen (1999Healy, P., & Wahlen, J. (1999). A review of the earnings management literature and its implications for standard setting. Accounting Horizons, 13(4), 365-383. ), Fields et al. (2001Fields, T., Lys, T., & Vincent, L. (2001). Empirical research on accounting choice. Journal of Accounting and Economics, 31(1-3), 255-307.), Bergman e Roychowdhury (2008Bergman, N., & Roychowdhury, S. (2008). Investor sentiment and corporate disclosure. Journal of Accounting Research, 46(5), 1057-1083.), Cohen e Zarowin (2010Cohen, D. A., & Zarowin, P. (2010). Accrual-based and real earnings management activities around seasoned equity offerings. Journal of Accounting and Economics, 50(1), 2-19.https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.01.002 https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.0... )
SIZE_t-1	-/+	Bergman e Roychowdhury (2008Bergman, N., & Roychowdhury, S. (2008). Investor sentiment and corporate disclosure. Journal of Accounting Research, 46(5), 1057-1083.), Dechow et al. (2010Dechow, P. M., Ge, W., & Schrand, C. (2010). Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting and Economics, 50(2-3), 344-401. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.09.001 https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.0... )
LEV_t-1	- / +	Healy e Wahlen (1999Healy, P., & Wahlen, J. (1999). A review of the earnings management literature and its implications for standard setting. Accounting Horizons, 13(4), 365-383. ), Fields et al. (2001Fields, T., Lys, T., & Vincent, L. (2001). Empirical research on accounting choice. Journal of Accounting and Economics, 31(1-3), 255-307.), Cohen e Zarowin (2010Cohen, D. A., & Zarowin, P. (2010). Accrual-based and real earnings management activities around seasoned equity offerings. Journal of Accounting and Economics, 50(1), 2-19.https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.01.002 https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.0... )
∆ROA_it+1	- / +	Simpson (2013Simpson, A. (2013). Does investor sentiment affect earnings management? Journal of Business Finance & Accounting, 40(7), 869-900.)
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Proxies de sentimento do investidor	Primeiro componente principal
	Pearson	Sig.
RIPO_t	0,146
NIPO_t	0,151	0,442
S_t	-0,552*	0,002
TURN_t	0,898*	0,000
PDND_t	0,688*	0,000
RIPO_t-1	-0,046	0,815
NIPO_t-1	-0,007	0,972
S_t-1	-0,532*	0,004
TURN_t-1	0,862*	0,000
PDND_t-1	0,738*	0,000

Proxies de sentimento do investidor	MSA	Comunalidades
RIPO_t	0,532	0,913
NIPO_t	0,557	0,911
S_t	0,604	0,753
TURN_t	0,504	0,825
PDND_t-1	0,614	0,650
Teste de Bartlett	67,376*
Sig.	0,000

Componente	Autovalor	Variância (%)	Acumulada (%)
1	2,161	43,218%	43,218%
2	1,891	37,817%	81,035%
3	0,565	11,298%	92,333%
4	0,287	5,736%	98,069%
5	0,097	1,931%	100%

Variáveis	Média	Mediana	Desvio padrão	Mínimo	Máximo	Perc. 5%	Perc. 95%	Interquartil
SENT	-0,027	-0,227	1,016	-1,533	3,543	-1,200	1,575	0,931
MB	0,127	0,759	14,088	-428,100	31,765	-0,571	3,629	1,042
ROA	0,003	0,008	0,045	-0,919	0,433	-0,047	0,042	0,021
SIZE	14,194	14,468	1,887	7,907	19,556	10,809	16,925	2,617
LEV	2,933	2,239	17,035	-321,520	501,200	-1,204	7,036	1,294
ΔROA	0,000	0,000	0,054	-0,762	0,888	-0,037	0,037	0,014
R_RM	0,008	-0,002	0,357	-3,226	2,786	-0,367	0,427	0,053
QTR4	0,258	0,000	0,438	0,000	1,000	0,000	1,000	1,000
KS	-0,077	-0,030	1,580	-24,477	9,347	-2,187	1,891	1,240
JMAD	0,000	-0,003	0,133	-1,667	1,185	-0,176	0,195	0,069
DCW	0,003	0,000	0,896	-10,438	11,002	-1,159	1,216	0,504

	SENT	MB	ROA	SIZE	LEV	ΔROA	R_RM	QTR4	KS	JMAD	DCW
SENT	1	0,013	-0,009	0,000	0,029	0,035	-0,018	-0,089^***	0,025	0,033	0,024
MB	0,013	1	0,090^***	0,171^***	0,020	-0,010	0,000	0,000	0,084^***	0,013	0,026
ROA	-0,009	0,090^***	1	0,342^***	0,004	-0,157^***	0,040^*	-0,017	0,072^***	0,005	0,049^***
SIZE	0,000	0,171^***	0,342^***	1	-0,034	-0,014	-0,051^***	-0,003	0,014	-0,010	0,009
LEV	0,029	0,020	0,004	-0,034	1	-0,020	-0,014	-0,012	0,012	-0,002	-0,016
ΔROA	0,035	-0,010	-0,157^***	-0,014	-0,020	1	0,054^***	0,061^***	-0,008	-0,117^***	-0,073^***
R_RM	-0,018	0,000	0,040^*	-0,051^***	-0,014	0,054^***	1	-0,115^***	0,007	0,029	0,031
QTR4	-0,089^***	0,000	-0,017	-0,003	-0,012	0,061^***	-0,115^***	1	-0,012	-0,087^***	-0,081^***
KS	0,025	0,084^***	0,072^***	0,014	0,012	-0,008	0,007	-0,012	1	0,068^***	0,079^***
JMAD	0,033	0,013	0,005	-0,010	-0,002	-0,117^***	0,029	-0,087^***	0,068^***	1	0,862^***
DCW	0,024	0,026	0,049^***	0,009	-0,016	-0,073^***	0,031	-0,081^***	0,079^***	0,862^***	1

Variáveis	Modelo KS	Modelo JMD	Modelo DCW	VIF
	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente	VIF
Constante	0,122	0,002	0,023	-
SENT_it-1	0,050**	0,008***	0,070***	1,077
	(0,021)	(0,002)	(0,015)
MB_it-1	0,009***	0,000***	0,002***	1,030
	(0,002)	(0,000)	(0,000)
ROA_it-1	2,313*	-0,166	0,146	1,163
	(1,350)	(0,137)	(0,337)
SIZE_it-1	-0,015	0,000	0,000	1,161
	(0,084)	(0,001)	(0,008)
LEV_it-1	0,000	0,000	0,000	1,005
	(0,003)	(0,000)	(0,001)
ΔROA_it+1	0,800	0,287**	0,795***	1,032
	(0,534)	(0,138)	(0,307)
R_RM_it-1	0,005	-0,013***	-0,013	1,013
	(0,091)	(0,004)	(0,025)
QTR4	-0,047	-0,027***	-0,179***	1,076
	(0,058)	(0,007)	(0,051)
R² ajustado	0,011	0,029	0,014

Variáveis	Modelo KS	Modelo JMD	Modelo DCW
	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
Constante	-1,229	-0,003	0,112
SENT_it-1	0,053**	0,008***	0,070***
	(0,020)	(0,002)	(0,015)
MB_it-1	0,002***	0,000	0,000
	(0,001)	(0,000)	(0,000)
ROA_it-1	0,723	-0,183	0,068
	(0,463)	(0,208)	(0,429)
SIZE_it-1	0,081	0,001	-0,006
	(0,063)	(0,003)	(0,030)
LEV_it-1	-0,001	0,000	0,000
	(0,001)	(0,000)	(0,002)
ΔROA _it+1	0,737	0,281***	0,759***
	(0,533)	(0,129)	(0,285)
R_RM_it-1	0,030	-0,012***	-0,009
	(0,087)	(0,004)	(0,024)
QTR4	-0,050	-0,027***	-0,180***
	(0,057)	(0,007)	(0,051)
R² por dentro	0,010	0,027	0,014
Durbin-Watson	1,312	2,534	2,151

Variáveis	Modelo KS	Modelo JMD	Modelo DCW
	Coeficiente	Coeficiente	Coeficiente
Constante	0,191	0,005	0,038
SENT_it-1	0.036**	0.007***	0.071***
	(0.016)	(0.002)	(0.016)
MB_it-1	0.006***	0,000	0.0013
	(0.002)	(0,000)	(0.000)
ROA_it-1	1.206	-0.196	0.522
	(1.028)	(0.144)	(0.550)
SIZE_it-1	-0.007	0.001***	0.004***
	(0.008)	(0.000)	(0.001)
LEV_it-1	-0.001	-0,000	-0.001
	(0.001)	(0.000)	(0.002)
ΔROA _it+1	0.625	0.268**	0.683**
	(0.453)	(0.114)	(0.333)
R_RM_it-1	0.0201	-0.014***	-0.002
	(0.091)	(0.004)	(0.044)
QTR4	-0.049	-0.030***	-0.193***
	(0.046)	(0.008)	(0.047)
AR(2) z-teste: p-valor	0,833	0,812	0,576
Teste de Hansen: p-valor	0,300	0,242	0,271
Hanssen-difference: p-valor	0,653	0,743	0,770

Variáveis	Baixo(negativo)				Alto(positivo)
	SENT	KS	JMAD	DCW	SENT	KS	JMAD	DCW
Média	-0,5688	-0,1254	-0,0102	-0,0479	1,0555	0,0186	0,0208	0,1060
Desvio padrão	0,3910	1,6269	0,1304	0,9372	1,0154	1,4772	0,1356	0,7968
Observações (n)	2.002				1.002

		KS	JMAD	DCW			KS	JMAD	DCW
	Coeficiente	-0,137	-0,034	-0,085		Coeficiente	0,139	0,028	0,089
Dummy baixo sentimento	Erro padrão	0,039	0,007	0,030	Dummy alto sentimento	Erro padrão	0,033	0,005	0,028
	p-valor	0,000	0,000	0,005		p-valor	0,000	0,000	0,002
	t	-3,550	-4,860	-2,870		t	4,210	5,630	3,190

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