Modelo para avaliar a relação entre o oportunismo da administração e as reações dos auditores. Simulação em reapresentações de demonstrações financeiras para uma amostra de empresas brasileiras listadas na NYSE

Resumo

Objetivo:

O objetivo do artigo é investigar se os gestores se comportam de forma oportunista manipulando o lucro e se as reapresentações das demonstrações financeiras, exigidas pelos auditores dos auditados, podem diminuir o oportunismo da administração.

Metodologia:

A abordagem empírica adotada utiliza um modelo autoconstruído para detectar a influência da reapresentação das demonstrações financeiras nas provisões discricionárias e observar possíveis práticas de gestão do lucro, considerando a reapresentação das demonstrações financeiras como variável explicativa.

Resultados:

Os valores computados de provisões discricionárias confirmam a existência de gestão de lucro e sugerem um possível viés da administração nas estimativas contábeis e outras políticas contábeis.

Contribuições:

Este estudo fornece uma ferramenta para superar as deficiências em relação às estimativas contábeis e outras políticas contábeis no processo de auditoria, avaliando a relação entre o oportunismo da administração e as reações dos auditores por meio dos requisitos da reapresentação das demonstrações financeiras.

Palavras-chave:
Estimativas contábeis; reapresentação das demonstrações financeiras; risco de auditoria; gestão de lucro; provisões discricionárias

Abstract

Purpose:

The objective of the paper is to investigate whether managers behave opportunistically by manipulating earnings and whether financial restatements, required by the auditors from the auditees, have the potential to decrease management opportunism.

Design/methodology/approach:

The empirical approach undertaken uses a self-constructed model in order to detect the influence of financial restatements on discretionary accruals and to observe possible earnings management practices, considering financial restatements as the explanatory variable.

Findings:

The values computed for discretionary accruals confirm the existence of earnings management and suggest possible management bias in accounting estimates and other accounting policies.

Originality/value:

This study provides a tool for overcoming deficiencies in relation to accounting estimates and other accounting policies in the auditing process, by assessing the relationship between management opportunism and auditors’ reactions using financial restatement requirements.

Keywords:
accounting estimates; financial restatements; audit risk; earnings management; discretionary accruals

1 Introdução

À luz dos muitos escândalos financeiros famosos que ocorreram, é altamente recomendado que os usuários das informações contábeis possam avaliar a qualidade dos relatórios financeiros (doravante QRF) e filtrar os efeitos relacionados para entender os números divulgados (Beneish, Press & Vargus, 2012; Zang, 2012). Os documentos do Conselho Internacional de Normas Contábeis (IASB, na sigla em inglês) (2012) destacam a necessidade de as demonstrações financeiras das empresas oferecerem um alto nível de relevância - uma das duas características qualitativas fundamentais das informações financeiras para que elas sejam úteis.

Por isso, é importante entender até que ponto as estimativas contábeis e outras divulgações (por exemplo, a classificação de elementos nas demonstrações financeiras e a capitalização das despesas), bem como elementos do julgamento contábil e a discricionariedade da administração, podem afetar as informações divulgadas. Esses efeitos não são relevantes apenas para os usuários das demonstrações financeiras, mas também para os auditores. Os usuários preocupam-se com a QRF, particularmente com a qualidade dos lucros. Os auditores estão cientes da dificuldade de auditar as estimativas contábeis e outros elementos do julgamento do profissional de contabilidade (doravante denominados, por conveniência, estimativas), que afetam a exatidão das informações divulgadas por seus clientes. Além disso, os auditores fornecem garantias sobre a QRF para os usuários.

A administração de uma empresa pode influenciar de forma voluntária ou não as estimativas contábeis. A literatura recente tem enfatizado a necessidade de identificar indicadores explícitos de viés da administração em julgamentos relacionados a estimativas (Abernathy, Hackenbrack, Joe, Pevzner & Wu, 2015). Em resposta a essas preocupações, os analistas desenvolveram ferramentas para identificar os riscos enfrentados pelos usuários das informações contábeis e os elementos a serem levados em consideração na comparação de anos fiscais. O Audit Analytics (AA), um banco de dados dedicado às informações financeiras e auditorias (AA, 2018), fornece uma matriz para avaliar a qualidade contábil e os riscos (AQRM, na sigla em inglês), abrangendo relatórios financeiros, controles internos, partes interessadas e auditores. O AA pretende destacar indicadores de potencial gestão do lucro, entre outros.

Nosso artigo se concentra na reapresentação das demonstrações financeiras (doravante, reapresentação) como correções de distorções relevantes observadas em demonstrações financeiras emitidas anteriormente. Em nossa opinião, as reapresentações são uma possível consequência da forma como as estimativas são fornecidas pelas empresas auditadas e um dos sinais de risco dos relatórios financeiros. Elas também representam a QRF e o oportunismo ou viés potencial da administração (Ettredge, Scholz, Smith & Sun, 2010). Os dados foram coletados do banco de dados AA, uma vez que as reapresentações são um dos itens referentes a relatórios financeiros na matriz AQRM, e são relevantes para o nosso objetivo.

Também enfocamos as percepções dos auditores responsáveis, que devem proporcionar segurança razoável para as demonstrações financeiras de uma empresa. Estimativas potencialmente tendenciosas, devido a avaliações e julgamentos subjetivos, são um verdadeiro ônus para os auditores que têm que lidar com elas. Glover, Taylor e Wu (2014) destacaram a necessidade de mais clareza e orientação para os auditores em relação às estimativas em geral, e à mensuração do valor justo em particular. O risco de auditoria associado às estimativas e aos impactos sobre as decisões dos auditores é o tema de vários estudos recentes (por exemplo, Bratten, Gaynor, McDaniel, Montague & Sierra, 2013; Christensen, Glover & Wood, 2012; Griffin, 2014). Em nível regulatório, o Conselho de Supervisão da Contabilidade de Empresas Públicas (PCAOB, na sigla em inglês) (2014) lançou uma consulta pública sobre seu Documento de Consulta “Auditoria de Estimativas Contábeis e Mensuração do Valor Justo”, em resposta à necessidade de atualizar as normas de auditoria referentes às estimativas contábeis. Essa proposta foi submetida à aprovação da Comissão de Valores Mobiliários em 2019.

Nossa intenção é analisar a relação entre as reapresentações e o viés da administração, sendo este último expresso por táticas de gestão de lucro. Embora a literatura seja rica em estudos relacionados a reapresentações e sua relação com a qualidade da auditoria e/ou QRF (vide DeFond & Zhang, 2014 para análise), os artigos sobre a correlação entre reapresentações e gestão de lucro são escassos. Assim, nosso estudo é uma tentativa de enriquecer essa área específica da literatura, com o seguinte objetivo: encontrar alguns sinais ou indicadores úteis para os auditores para minimizar os riscos de auditoria vinculados às estimativas contábeis, reclassificações, capitalizações/descapitalizações e outras opções e políticas contábeis - todas as questões que são afetadas pela discricionariedade da administração. Essas questões, especialmente as estimativas contábeis, causam maior incerteza sobre a mensuração e, portanto, maiores riscos para a auditoria. As reapresentações deveriam remediar tais erros nas demonstrações financeiras. Com base nisso, tentamos demonstrar se a reapresentação e a discricionariedade da administração (mensurada pelas táticas de gestão de lucro) estão correlacionadas e, além disso, dependem uma da outra. Portanto, nossa principal pergunta é a seguinte: quando os auditores solicitam no exercício anterior que os gestores reapresentem suas demonstrações financeiras, esses gestores estão menos dispostos a recorrer a práticas de gestão de lucro?

Além disso, há ambientes onde as condições podem aumentar a pressão sobre a administração para atingir um determinado nível de desempenho financeiro, resultando em maior possibilidade de as estimativas da administração serem tendenciosas (PCAOB, 2011). É o caso também dos mercados emergentes. Nosso tema de investigação, portanto, é o contexto da auditoria no Brasil e as empresas brasileiras listadas no mercado norte-americano (Bolsa de Valores de Nova York - NYSE, na sigla em inglês). As outras razões para essa escolha incluem (1) a posição do Brasil entre os 10 Grandes Mercados Emergentes (pretendemos formar uma amostra o mais consistente possível, considerando que as reapresentações são eventos relativamente raros); (2) nossa intenção de explorar o comportamento das empresas pertencentes a um país emergente no qual a gestão de lucro não foi suficientemente estudada; e (3) a disponibilidade de dados para testar o nosso modelo (fornecidos pelo banco de dados AA).

As principais contribuições da nossa pesquisa incluem, portanto, examinar se os gestores manipulam o lucro (demonstrados por um elemento de mensuração da gestão do lucro, ou seja, provisões discricionárias, em um modelo de regressão que projetamos). Para permitir que os auditores minimizem o risco associado às estimativas contábeis e problemas similares, fornecemos indicadores testados empiricamente que poderiam sugerir oportunismo da administração (provisões discricionárias), revelando sua relação direta com as reapresentações exigidas em exercícios anteriores. Como contribuição secundária, observamos a correlação entre essa mensuração da gestão do lucro e características relacionadas a auditados, como porte da empresa, qualidade da governança corporativa e políticas de investimento e financiamento.

Para atingir nosso objetivo, a seção 2 fornece uma análise da literatura; a seção 3 apresenta o modelo a ser aplicado e a construção da amostra; a seção 4 fornece comentários sobre os resultados empíricos obtidos; e a seção final apresenta as considerações finais.

2 Análise da literatura

A base teórica para a nossa pesquisa é o conceito de QRF. Na literatura, o tema tem sido abordado a partir de uma perspectiva de teoria contábil e normatização (Demsey, 1989; Nobes & Parker, 2006), do ponto de vista conceitual (Lillrank, 2003), e com base nos efeitos dos relatórios financeiros sobre a utilidade da decisão dos usuários (Staubus, 2000). Com base na teoria de Staubus (2000) sobre a utilidade das decisões na contabilidade, analisamos artigos que medem até que ponto a qualidade das informações contábeis publicadas influencia as decisões dos usuários (Barron & Stuerke, 1998; Lee & Masulis, 2009).

Nosso estudo é exploratório e observou como os interesses dos gestores em relatórios financeiros e dos auditores que verificam essas informações se manifestam. Combina itens relacionados a (1) estimativas contábeis e risco de auditoria, (2) gestão de lucro e (3) a ligação entre reapresentações e gestão de lucro. Para tanto, revisamos três grupos de estudos.

O primeiro grupo de literatura está relacionado à incerteza das estimativas como um risco de auditoria que tente a influenciar as decisões dos auditores sobre possíveis ajustes (reapresentações) das demonstrações financeiras. Nesse sentido, Bratten et al. (2013) identificam a incerteza das estimativas como um fator ambiental que pode ter impacto sobre a mensuração das estimativas. A pesquisa de Griffin (2014) fornece evidências empíricas sobre como os auditores tomam decisões relacionadas ao valor justo e outras incertezas na mensuração. O autor afirma que é mais provável que os auditores exijam que os auditados ajustem suas estimativas quando o nível de subjetividade e imprecisão for alto. A falta de dados objetivos está ligada a um alto grau de incerteza em algumas estimativas. Devido ao alto nível incerteza nas estimativas divulgadas, a administração pode se mostrar tendenciosa (Christensen et al., 2012). Isso complica o processo de redução do risco de auditoria e influencia o nível de materialidade. Sob tais circunstâncias, o ônus para os auditores aumenta e é por isso que muitos estudos (por exemplo, Abernathy et al., 2015; Christensen et al., 2012) sugerem possíveis revisões das normas de auditoria, a fim de esclarecer as responsabilidades do auditor com relação às estimativas que contenham incerteza extrema na mensuração. Christensen et al. (2012), por exemplo, recomendam que o relatório de auditoria inclua uma lista das contas com incerteza extrema na mensuração. Isso se tornou possível com a Norma Internacional de Auditoria (ISA, na sigla em inglês) 700 (Revisada), Formação de Opinião e Emissão de Relatórios após 15 de dezembro de 2016, emitida pela Federação Internacional de Contadores (IFAC, 2015), através da inserção do parágrafo sobre assuntos-chave de auditoria (KAM, na sigla em inglês) no relatório dos auditores. A maioria dos trabalhos e normas, porém, não fornece soluções concretas para auxiliar os auditores, apontando apenas a necessidade de o auditor verificar as estimativas e os riscos associados.

Em suma, esse primeiro grupo de pesquisas destaca a necessidade de os auditores estarem atentos ao comportamento oportunista da administração, que ocasiona riscos de auditoria devido a questões de julgamento contábil profissional como, por exemplo, estimativas contábeis. Por isso, é útil para a nossa principal pergunta: a reapresentação das demonstrações financeiras exigida pelos auditores dos auditados têm o potencial de reduzir o oportunismo da administração?

O segundo grupo da análise da literatura está relacionado às provisões discricionárias (anormais) (anomalia de provisões), como uma medida usada para revelar práticas de gestão de lucro. O conceito tem sido discutido intensamente na literatura em termos de conteúdo, fórmulas e aplicações (Filip, Huang & Lui, 2016; Prather-Kinsey & Waller Shelton, 2005; Tsipouridou & Spathis, 2014). Em suma, as provisões discricionárias representam a parte residual dos modelos de provisões anormais (Jones, 1991). A literatura anterior (Chan, Jegadeesh & Sougiannis, 2004; Dechow & Dichev, 2002; Filip e Raffournier, 2014; Kothari, Sabino & Zach, 2005; Srinidhi & Gul, 2007) utilizou as provisões discricionárias como um fator para o comportamento oportunista dos gestores, pois representam distorções que diminuem a qualidade. O objetivo do cálculo de provisões é capturar a correlação entre a dimensão das provisões e as mensurações das provisões anormais. Assim, provisões extremas implicam provisões anormais extremas (Dechow et al., 2010). Dos métodos alternativos de detecção de provisões discricionárias, analisamos o modelo modificado de Jones desenvolvido por Dechow, Sloan e Sweeney (1995). Um dos nossos argumentos para essa escolha é sua adequação para testes transversais, por setor e ano (Li, Niu, Zhang & Largay, 2011; Xie, 2001), que é consistente com o design da nossa amostra. Essa escolha leva em consideração que, em comparação com regressões firmes específicas (séries temporais), esse modelo pode gerar valores residuais maiores e ter requisitos de dados menos restritivos (Mureşan, 2014). O modelo de Jones inicial (1991) considera as provisões como uma função do crescimento de receita e da depreciação do ativo imobilizado. Os valores residuais estão correlacionados às provisões, lucro e fluxo de caixa. O modelo de Jones modificado por Dechow et al. (1995) exclui o crescimento nas vendas a crédito nos exercícios manipulados. O modelo baseia-se na relação entre a variação nas vendas a crédito e a gestão de lucro. No desenho do modelo, as provisões anormais são os valores residuais e as provisões normais são a diferença entre as provisões totais e anormais. Apesar de ter alguns pontos fracos, a nossa escolha foi, em última análise, baseada na popularidade do modelo de Jones, que é considerado o modelo com maior poder explicativo na detecção da gestão de lucro em relação aos outros modelos (Chan et al., 2004). O modelo modificado de Jones tem um poder de detecção ainda maior, de acordo com seus criadores.

Os resultados deste segundo grupo de artigos são relevantes para o nosso estudo, uma vez que pretendemos determinar se os gestores utilizam práticas de gestão de lucro, que é a nossa pergunta secundária. É útil verificar a existência de gestão de lucro no contexto brasileiro, uma vez que, no cenário internacional, o fenômeno pode variar conforme o contexto devido às diferentes mensurações de provisão e aos diferentes sistemas contábeis (Mureşan & Silaghi, 2014). Como evidência do nosso estudo, analisamos a pesquisa de Beckmann, Escobari e Ngo (2019), que analisou a existência da gestão de lucro na época das listagens cruzadas no mercado externo, em uma amostra de 1.349 empresas listadas nos EUA, que inclui 56 empresas brasileiras. Os resultados do estudo indicaram que as empresas estão gerindo seus lucros ativamente para os eventos de listagem cruzada, utilizando a gestão de lucro real e baseada em provisões.

Conectando os dois grupos de artigos, neste estudo investigamos se os gestores manipulam os lucros, especulando sobre a incerteza específica às estimativas e se as reapresentações afetam a gestão de lucros futuros. Portanto, o terceiro grupo da análise da literatura motiva a escolha das reapresentações como a variável explicativa em nossa análise. Vários autores (Larcker & Richardson, 2004; Reynolds & Francis, 2000) utilizaram provisões contábeis e reapresentações como fatores para a qualidade da auditoria e QRF. As reapresentações são vistas por DeFond (2010) como um fator direto da má qualidade dos lucros. DeFond e Zhang (2014) produziram uma importante análise sobre esses itens sob a perspectiva da qualidade da auditoria e da QRF. Além disso, o papel de trabalho de Sievers e Sofilkanitsch (2018) oferece uma pesquisa da literatura sobre as causas e efeitos das reapresentações. Conhecemos, no entanto, poucos estudos que abordaram diretamente a ligação entre as reapresentações e a gestão de lucro. Podemos citar Ettredge et al. (2010), que examinaram as variáveis que podem influenciar o uso de reapresentações. Os autores encontraram evidências do uso cada vez maior da gestão de lucro antes da reapresentação. No contexto brasileiro, os objetivos do estudo de Cunha et al. (2017) estão mais próximos dos nossos. Utilizando um modelo de provisão discricionária, a pesquisa investiga a ligação entre reapresentações e gestão de lucro, utilizando amostras pareadas de empresas listadas locais que recorreram ou não a reapresentações.

No geral, nosso estudo poderia ser visto como um estudo exploratório que utiliza um modelo autoconstruído para vincular a gestão de lucro (mensurada por provisões discricionárias) como variável dependente às reapresentações como sua variável explicativa, ao lado de outras variáveis de controle que podem dar um direcionamento específico à gestão de lucro.

Normalmente, as reapresentações são iniciadas pelos auditores que identificam distorções nas demonstrações financeiras durante a auditoria. Auditores, gestores da empresa e comitês de auditoria avaliam a natureza e a materialidade das distorções e tomam decisões considerando a materialidade dos erros a fim de fazer ou não correções nas demonstrações financeiras. Em seguida, a reapresentação é anunciada e as demonstrações financeiras previamente emitidas são alteradas para os períodos afetados (as chamadas reapresentações Big R). O AA, o banco de dados que utilizamos, que contém dados das empresas listadas no mercado de capitais dos EUA, explica que as reapresentações são erros causados pela aplicação involuntária indevida das normas contábeis. Para uma melhor compreensão, há também as reapresentações Little r que ocorrem quando os erros imateriais de uma empresa se somam a um erro material em um determinado exercício. Ao contrário das reapresentações Big R, que devem ser divulgadas através do arquivamento de um formulário SEC 8-K de eventos relevantes, as reapresentações Little r não exigem um formulário 8-K ou retratação da opinião dos auditores (Tan & Young, 2014).

Para concluir esta seção, as questões expressas acima levam às seguintes hipóteses da pesquisa: (1) no cenário brasileiro, os gestores manipulam os lucros devido à subjetividade envolvida na compilação de estimativas (no sentido descrito anteriormente); e (2) a exigência de reapresentação pelos auditores leva a uma redução no viés da administração, que se materializa em menor gestão de lucro.

3 Design da pesquisa

3.1 Modelo

O modelo que propomos visa detectar a existência de oportunismo da administração e, em seguida, verificar se as reapresentações solicitadas pelos auditores estão correlacionadas a técnicas de gestão de lucro e se podem desencorajar a gestão de lucro nos exercícios subsequentes. Escolhemos as provisões discricionárias como forma de mensuração da gestão de lucro.

Utilizamos o modelo modificado de Jones para detectar a existência de provisões discricionárias e, assim, o oportunismo da administração ou técnicas de gestão de lucro. Em seguida, para observar a solicitação de reapresentação pelos auditores (relativas a distorções contábeis relevantes que eles poderiam detectar), regredimos esse item para a mensuração da gestão de lucro utilizando um modelo multivariado. Além de utilizar a mensuração da gestão de lucro como variável dependente e as reapresentações como variável explicativa (independente), julgamos adequado o uso de variáveis de controle que poderiam afetar o direcionamento da gestão de lucro. Essas variáveis de controle estão relacionadas às características do auditado (empresa auditada). Nosso modelo multivariado final foi adaptado do trabalho de Vander Bauwhede, Willekens e Gaeremynck (2003), da seguinte forma:

$\begin{array}{l}DACit+1=\beta 0+\beta 1xRESTit+\beta 2xRESTCSit+\beta 3CSit+\\ \beta 4xGOVit+1+\beta 5xLEVit+1+\beta 6xINVTANit+1+\epsilon \end{array}$ (1)

Em que:

DAC - provisões discricionárias computadas como valores residuais

REST - reapresentação das demonstrações financeiras solicitada pelo auditor devido a distorções relevantes

RESTCS - variável de interação entre REST e CS

CS - porte da empresa

GOV - qualidade da governança corporativa da empresa auditada

LEV - índice de alavancagem

INVTAN - investimentos líquidos em ativos tangíveis

O valor DAC indica a existência de provisões discricionárias, mais precisamente a presença de técnicas de gestão de lucro. Para estimar o DAC, analisamos os valores residuais da equação, sendo que o total de provisões (Acc) é calculado de duas formas (1 e 2 na Tabela 1). Fizemos a regressão e depois previmos o prazo do erro estimado (ε), que é igual às provisões discricionárias.

Tabela 1
Especificação das variáveis do modelo

Variáveis	Elementos de análise dentro das variáveis	Tipo de variável
Variáveis independentes
REST - reapresentação das demonstrações financeiras solicitada pelo auditor devido a distorções nas demonstrações financeiras	1 se a empresa apresentou uma reapresentação no exercício T; 0, caso não tenha apresentado	Fictícia
CS - porte da empresa	Mensurado como o logaritmo natural do total de ativos da empresa	Contínua
RESTCS	Variável de interação entre o REST e o porte da empresa	Contínua
GOV* - força da governança corporativa da empresa auditada avaliada pela variável de controle de divulgação,	1 se a empresa reportou deficiência significativa para o controle interno, conforme a SOX 302; 0, caso não tenha reportado	Fictícia
SOX 302
LEV - índice de alavancagem do auditado*	Índice da dívida em relação ao ativo total	Contínua
INVTAN - investimentos líquidos em ativos tangíveis do auditado*	Movimentações nos ativos tangíveis do exercício anterior, dimensionadas pelo total do ativo defasado	Contínua
AUDIT rot*,** - rotação de auditores	1 se a empresa tiver um novo/outro auditor; 0, caso não tenha	Fictícia
Variável dependente
DAC - provisões discricionárias computadas como valores residuais(ε)*	Acc=α+ β1(ΔREV-ΔREC) + β2PPE+ ε (1)	Contínua
	Todas as variáveis são deflacionadas pelo total do ativo defasado.
	REV - alteração na receita de vendas
	REC - alteração nas contas a receber
	PPE - ativo imobilizado
	Acc - total das provisões
	Acc = lucro líquido - fluxo de caixa das operações (2)

• Nota: *Valor da variável em T+1; **Usado apenas para o teste de robustez

A principal variável explicativa (independente) para as ações do auditor destinadas a neutralizar o comportamento oportunista da administração sugerido pelo DAC é o REST (reapresentações). Há duas categorias de REST: qualitativa e técnica. Reapresentações qualitativas alteram as demonstrações financeiras e o efeito divulgado é visto no lucro líquido, lucro por ação e patrimônio líquido. As reapresentações técnicas não implicam efeitos quantitativos, mas modificações de políticas contábeis, correções de erros de classificação ou correções de determinados erros. O REST é apresentado no AA como um efeito positivo ou negativo sobre a variação acumulada do lucro líquido e a variação acumulada do patrimônio líquido para o tipo de reapresentação qualitativa, juntamente com o valor. Nas reapresentações técnicas, apenas os efeitos positivos ou negativos, sem o valor, são divulgados. Devido a essas quatro categorias diferentes e à falta de valores divulgados para todas as categorias, utilizamos por fim as variáveis fictícias para o REST, observando se as reapresentações eram necessárias ou não para uma determinada empresa-exercício.

Introduzimos o porte da empresa (CS) como uma variável no modelo baseado em seu efeito sobre o DAC, como argumentado em diversos estudos (Cassell, Myers, Myers & Seidel, 2014; Myers, Myers & Omer, 2003; Watts & Zimmerman, 1990). Em seguida, criamos uma variável para a interação entre as reapresentações e o porte da empresa para controlar se o efeito das reapresentações sobre o DAC depende de outra variável.

As outras variáveis independentes são variáveis de controle que indicam fatores econômicos específicos para o auditado (relacionado à empresa), que são potenciais influenciadores do DAC.

A literatura específica fornece critérios de estimativa para a qualidade (força) da governança corporativa (GOV) que inspiram o nosso modelo. Em seu estudo conduzido em empresas espanholas incluídas no índice de preços de ações Ibex35, Tejedo-Romero, Araujo e Emmendoerfer (2017) concluem que a divulgação de informações financeiras é influenciada pela boa governança, que é analisada por critérios de estimativa como composição acionária, conselho de administração, separação entre as funções do diretor presidente (CEO) e do presidente do conselho, e tamanho do conselho. Em seu estudo sobre o impacto da precisão das normas contábeis (risco de erro na divulgação) sobre as reapresentações, Fang, Pittman, Zhang e Zhao (2018) usaram os incentivos com instrumentos patrimoniais do CEO, a independência do conselho e a independência do comitê de auditoria como indicadores de governança corporativa. Outros mecanismos de governança corporativa utilizados por alguns pesquisadores estão indicados nas seções 302 e 404 da Lei Sarbanes Oxley (SOX), que exige que a administração reporte qualquer deficiência significativa em seus controles internos sobre relatórios financeiros (Chen, Elder & Hung 2014; Hirschey, Smith & Wilson, 2010). Particularmente relevante para o mercado brasileiro é o estudo de Marques, Sousa, Amaral e Santos (2017), que utiliza os “níveis diferenciados de governança” de empresas cujas ações são negociadas na BM&FBovespa, como medida do nível de governança corporativa, especificamente a aplicação da SOX, em relação às reapresentações. Em nosso modelo, consideramos como um critério de estimativa da qualidade da governança corporativa o fato de a empresa ter relatado uma deficiência significativa nos controles internos, de acordo com a seção 302 da SOX (a SOX 302 era aplicável após 2002).

Outras duas variáveis de controle do nosso modelo são o índice de alavancagem como medida do desempenho da empresa e investimentos líquidos em ativos tangíveis como medida dos investimentos. Vander Bauwhede et al. (2003) utilizaram essas variáveis para controlar quaisquer possíveis erros de mensuração no DAC, considerando que o modelo utilizado para o cálculo do DAC (que é semelhante ao nosso) não permite mudanças no total de provisões devido a mudanças na condição econômica da empresa. Além disso, acreditamos que a alavancagem pode influenciar o comportamento da administração ao decidir se recorre a práticas de gestão de lucro, conforme argumentado em um volume substancial da literatura (Jones & Sharma, 2001; Shah, 1998). A alavancagem também estava relacionada à probabilidade de a empresa ter que elaborar reapresentações (Tan & Young, 2014). Além disso, vemos os investimentos em ativos tangíveis como uma referência correlacionada à solidez financeira da empresa, com expectativa de influência negativa sobre o DAC. Calculamos o índice de alavancagem como a ponderação das dívidas nos ativos totais da empresa, assim como em outros estudos (Ardison, Martinez & Galdi, 2012; Dichev & Skinner, 2002). A composição dos investimentos na variável ativos tangíveis é semelhante à indicada por Vander Bauwhede et al. (2003), mas foi adaptada aos nossos dados. O cálculo foi feito utilizando-se dados do balanço patrimonial, como a variação dos ativos tangíveis em exercícios consecutivos.

Nosso modelo pressupõe que sinais de gestão de lucro resultam em exigência de reapresentações, e que essas reapresentações afetam o comportamento da administração no futuro. Cientes da reversibilidade da relação entre reapresentações e gestão de lucro ((a) reapresentações que afetam a gestão de lucro, bem como (b) gestão de lucro que afeta as reapresentações), esclarecemos na Figura 1 que apenas a relação (a) seria testada. Além disso, para neutralizar o efeito da endogeneidade, mudamos os valores das variáveis no tempo, como em outros estudos (Feldmann, 2010). Assim, as variáveis REST, CS e RESTCS têm valores para o exercício T e DAC e suas variáveis de controle têm valores para o exercício T+1.

Figura 1
Lógica do modelo

A Tabela 1 descreve a mensuração das variáveis dependentes e independentes.

3.2 Amostra

Escolhemos o Brasil como local para as nossas indagações, primeiramente porque estávamos procurando um grande país emergente para o qual nossos dados específicos, especialmente as reapresentações, estão disponíveis. Como resumo estatístico, a economia brasileira era a nona maior do mundo considerando o PIB nominal em 2018 e, como membro do BRICS, o Brasil era uma das economias que mais cresciam até 2010 (FMI, 2018, https://www.imf.org/en/Countries/BRA). Além disso, esse foi o ano em que as empresas brasileiras de capital aberto adotaram o IFRS (Consoni & Colauto, 2016). O tamanho e o avanço econômico do país sugeriram maior probabilidade de encontrar empresas listadas no banco de dados AA e divulgação de reapresentações.

Em segundo lugar, o Brasil é um contexto menos explorado em termos de provisões discricionárias. A pesquisa disponível aborda principalmente os EUA (Leippold & Lohre, 2012; Sloan, 1996; Xie, 2001) e, em seguida, o Reino Unido (Chan, Chan, Jegadeesh & Lakonishok, 2006), Espanha (Goncharov, Hodgson, Lhaopadchan & Sanabria, 2013), China (Li et al. 2011), ou Tunísia (Mehdi, 2011). Pincus, Rajgopal e Venkatachalam (2007) e Leippold e Lohre (2012) também afirmam que essas evidências fora dos EUA são escassas e apresentam resultados conflitantes. Selecionamos empresas brasileiras listadas no mercado de capitais dos EUA também devido à disponibilidade de dados.

Nossa análise enfoca o período de 2000 a 2016, que abrange os exercícios para os quais as informações sobre as reapresentações feitas pelas empresas brasileiras estão disponíveis no banco de dados AA. O AA contém um banco de dados relacionado à inteligência contábil, de auditoria e de risco e fornece insights sobre situações financeiras, relatórios de auditoria e da administração, governança corporativa e outros recursos concebidos em nosso modelo. Além do banco de dados AA, usamos as informações financeiras disponibilizadas pelo banco de dados da Thomson Reuters Eikon.

Nossa amostra contém 425 observações (de 25 empresas), que incluem, para cada empresa, os exercícios para os quais foram feitas correções de distorções contábeis, bem como os exercícios sem reapresentação. Para obtê-la, selecionamos os exercícios para os quais pelo menos uma empresa alterou as demonstrações financeiras emitidas por meio da reapresentação, em pelo menos um exercício. No AA, observamos um total de 77 empresas listadas, das quais selecionamos apenas aquelas cujo motivo para os problemas da reapresentação estava relacionado às estimativas contábeis. Obtivemos um total de 35 empresas que atenderam a esses primeiros critérios. A partir dessa amostra inicial, eliminamos as empresas do setor de serviços financeiros e aquelas nas quais faltavam informações para todas as variáveis de controle em todos os exercícios. Excluímos ainda três empresas por fazerem parte do mesmo grupo que já estava incluído na amostra, resultando em 97 reapresentações para o período de 2000 a 2016 de 25 empresas diferentes. Para as variáveis contínuas, os dados foram reportados no AA em dólares americanos (USD) ou em reais brasileiros e convertemos os valores em USD à taxa de câmbio do encerramento de cada período fiscal. Tan e Young (2015) informaram que nos últimos anos muitas empresas não anunciaram reapresentações na forma do formulário específico exigido pela SEC (Formulário 8-K) e evitaram alterar suas demonstrações financeiras, revisando somente os números afetados dos períodos anteriores em relatórios trimestrais ou anuais subsequentes (reapresentações Little r). Isso pode ser uma explicação para a diminuição no número de reapresentações no segundo período da análise (em nosso banco de dados há 59 observações da variável REST em 2000-2010 e 38 em 2011-2016, representando uma redução de 36%). Outra suposição é a adoção das IFRS a partir de 2010, que pode ter melhorado a qualidade das informações financeiras e evitado as reapresentações. O banco de dados final é um painel desequilibrado, pois há falta de informação para algumas variáveis, para determinados exercícios. Os casos REST em nossa amostra representam diferentes problemas, sendo a maioria relacionada a estimativas e outros principalmente associados a reclassificações. Nossas estatísticas sobre a hierarquia dos problemas de divulgação mais comuns na amostra brasileira indicam, nas três primeiras posições, itens como (1) erros de classificação na demonstração de fluxo de caixa; (2) problemas de classificação de dívida e/ou de capital próprio ou dívida, quase dívida, garantia e problemas de segurança patrimonial; e (3) problema de registro de despesas, respectivamente.

4 Análise e resultados

Além dos testes preliminares e de robustez, foram utilizados dois outros conjuntos de testes, o primeiro projetado para apresentar as características e homogeneidade/dissimilaridade de cada tipo de variável e o segundo com foco nas possíveis correlações significativas entre as variáveis.

4.1 Testes preliminares

Como teste preliminar, verificamos nossos dados contínuos para raízes unitárias, aplicando o teste de Fisher (Choi, 2001), e a opção de D. Fuller e P. Perron, que é adequado para painéis desequilibrados. Os resultados do teste (Tabela 2, que exibe os resultados sem defasagem e com uma defasagem) sugerem que os dados estão estáticos e que as raízes unitárias não existem.

Tabela 2
Análise de estaticidade

Teste/Variável	D. Fuller		P. Perron
Fisher (sem defasagem)	Tendência do tempo	Termo de deriva	Tendência do tempo
	Valor p	Valor p	Valor p
DAC	0,000	0,000	0,000
LEV	0,000	0,000	0,000
INVTAN	0,000	0,000	0,000
CS	0,002	0,000	0,002
Fisher (uma defasagem)
DAC	0,002	0,000	0,000
LEV	0,000	0,057	0,000
INVTAN	0,000	0,000	0,000
CS	0,143	0,000	0,001

• Nota: *Os testes do tipo Fisher têm como hipótese nula o fato de que todos os painéis contêm uma raiz unitária

4.2 Estatísticas descritivas

A Tabela 3 mostra os dados para nossas variáveis independentes expressas por valores fictícios, ou seja, o REST como uma das principais variáveis explicativas para o comportamento da administração sugerido pelo DAC, e para algumas das variáveis de controle.

Tabela 3
Frequências para as variáveis fictícias independentes

Variável (n=425)	Frequência (%)	Variável (n=290)	Frequência (%)	Variável (n=308)	Frequência (%)
REST		GOV		AUDIT_rot
0	77,18	0	85,86	0	81,49
1	22,82	1	14,14	1	18,51

• Nota: REST = necessidade de reapresentações (1 por ocorrência de evento); GOV = qualidade do controle interno/governança corporativa; AUDITOR_rot = mudança de auditor de um ano para o outro.

A frequência dos casos de controle interno fraco é seis vezes menor do que para o restante da amostra, sugerindo uma qualidade relativamente boa de governança corporativa como um todo. A proporção entre os casos de mudança de auditor em relação à estabilidade é de 1 para 4.

A Tabela 4 apresenta estatísticas descritivas para as nossas variáveis contínuas, ou seja, o DAC como a variável dependente, e o INVTAN e o LEV como variáveis de controle.

Tabela 4
Estatísticas descritivas para variáveis contínuas (n=311, 322 e 349, respectivamente)

Variável	Mínimo	Máximo	Média	Desvio Padrão
DAC	-3,4165	0,4469	-0,0004	0,2332
LEV	0,0422	2,4519	0,6457	0,2088
INVTAN	-0,6959	2,5876	0,0820	0,2849

• Nota: DAC = provisões discricionárias, INVTAN = movimentações nos ativos tangíveis do exercício anterior, LEV = índice de alavancagem

LEV e INVTAN possuem um desvio padrão semelhante e baixo, denotando relativa homogeneidade das empresas nas decisões de financiamento e investimento. Os valores da Tabela 4 e do DAC divulgados em nosso banco de dados revelam a presença de técnicas de gestão de lucro. Podemos considerar que a manipulação do lucro está presente, uma vez que as provisões anormais estavam abaixo dos valores do termo de erro, negativos ou positivos, e, portanto, diferentes de 0. Os números contábeis, portanto, foram manipulados (para cima ou para baixo), dependendo do objetivo da administração, de acordo com a primeira hipótese da nossa pesquisa.

Além disso, para as métricas expressas por valores fictícios, examinamos se as médias não eram significativamente diferentes, indicando que a variação dos fatores era constante (Tabela 5). O teste foi realizado entre a variável dependente DAC e essas variáveis.

Tabela 5
Teste ANOVA entre a variável DAC e a variável fictícia

Testes	REST	GOV	AUDITOR_rot
F	0,430	0,0060	3,030
Valor p	0,514	0,800	0,083

• Nota: REST = reapresentações; GOV = qualidade do controle interno/governança corporativa; AUDITOR_rot = mudança de auditor de um ano para o outro.

A homogeneidade pode ser observada durante todo o período entre 2000 e 2016 (p > 0,05) para todas as variáveis acima, especialmente o REST e o GOV, sugerindo que a hipótese estatística sobre médias iguais foi confirmada. Este resultado indica que há uma evolução constante desses fatores influentes do DAC. Não obtivemos os mesmos resultados para a variável AUDIT_rot, que será utilizada para os testes de robustez e não para o modelo principal.

Foram utilizados os coeficientes de correlação de Pearson para examinar a relação entre as variáveis dependentes contínuas e independentes (Tabela 6).

Tabela 6
Resultados de correlação de Pearson entre variáveis contínuas

	DAC	LEV	INVTAN
DAC	1	-0,5476**	0,0199
LEV		1	-0,0698
INVTAN			1

• Nota: ** A correlação é significativa no nível 0,01 (bicaudal). DAC = provisões discricionárias, INVTAN = movimentações nos ativos tangíveis do exercício anterior, LEV = índice de alavancagem

Considerando a significância estatística para p ˂ 0,01, não há correlação entre INVTAN e LEV como variáveis independentes, sugerindo que a análise de regressão pode ser realizada. Além disso, há uma importante ligação entre o DAC como variável dependente e o LEV, um primeiro sinal da relevância dessa variável para o modelo.

4.3 Análise de regressão

Realizamos uma regressão OLS agrupada em nossos dados do painel, com o DAC como variável dependente e o REST (e RESTCS) como principais variáveis independentes. A análise foi realizada em dois conjuntos de variáveis independentes: a explicativa (REST e RESTCS) e as variáveis de controle (relacionadas à empresa).

Após o teste, o modelo obteve R² = 0,4795 e R² Adj. = 0,4670. Os resultados sintéticos para a representatividade do modelo estão apresentados na Tabela 7.

Tabela 7
Coeficientes do modelo^a

Modelo	Coeficientes não padronizados		Coeficientes padronizados	t	Valor p
	B	Erro padrão	Beta
(Constante)	0,177	0,087		2,03	0,044*
REST	-0,832	0,138	-1,555	-6,02	0,001***
RESTCS	0,092	0,015	1,591	6,10	0,001***
CS	0,017	0,007	0,120	2,19	0,003**
GOV	-0,026	0,033	-0,038	-0,80	0,422
LEV	-0,497	0,056	-0,443	-8,83	0,001***
INVTAN	0,005	0,038	0,006	0,14	0,891

• Nota: a. Variável Dependente: DAC; b. ***p < 0,01, ** p < 0,05, *p < 0,1.

Para os níveis de relevância estatística indicados, a Tabela 7 apresenta uma correlação negativa entre o REST e a presença do fenômeno da gestão de lucro sugerido pelo DAC no exercício seguinte. No geral, para todas as empresas e exercícios, aparentemente as reformulações em um exercício levaram a uma diminuição no comportamento oportunista dos gestores no exercício seguinte. Além disso, os coeficientes beta padronizados indicam que quanto maior a empresa, maior o efeito das reapresentações sobre o DAC. Isso poderia sugerir que a decisão de emitir reapresentações interfere no oportunismo da administração. A segunda hipótese da nossa pesquisa foi, portanto, validada.

Esses resultados são consistentes com os de outros estudos sobre a correlação entre as reapresentações e a gestão de lucro. Há, no entanto, algumas diferenças entre esses estudos e o nosso com relação às nuances dessa relação. Ettredge et al. (2010) testam a associação entre o acúmulo no balanço patrimonial (efeito cumulativo da gestão de lucro no balanço) e os tipos de distorção relevante (reapresentações qualificadas como fraude, devido à manipulação intencional pela administração ou a erros simples). Eles observaram que os lucros são registrados a maior quando há margem suficiente para manobras nas contas do balanço para permitir escolhas que aumentem o lucro. Os resultados de Elshafie e Nyadroh (2014) mostram uma associação significativa e positiva entre as provisões discricionárias e a qualidade da auditoria avaliada pela probabilidade de reapresentação das demonstrações financeiras. A pesquisa de Cunha et al. (2017) confirma a existência de um vínculo entre as reapresentações e a gestão de lucro nas empresas brasileiras listadas na BM&FBovespa, no período entre 1995 e 2012. Os autores descobriram que, nas empresas que reapresentaram suas demonstrações financeiras, ao contrário de seus pares que não o fizeram, esses eventos influenciaram a diminuição da gestão de lucro. Os resultados deste último estudo são semelhantes aos nossos, mesmo com um modelo de pesquisa diferente.

A probabilidade de utilizar técnicas criativas para influenciar as demonstrações financeiras aumenta com o índice de alavancagem (Jones & Sharma, 2001; Shah, 1998). O tipo de correlação entre alavancagem e gestão de lucro diverge nos resultados da literatura e pode ser positivo (por exemplo, Beatty & Weber, 2003) ou negativo (por exemplo, Jensen, 1986). As outras variáveis de controle, INVTAN e GOV, não parecem ter influenciado significativamente o uso de técnicas de gestão de lucro.

4.4. Testes de robustez

Como verificação de robustez, introduzimos pela primeira vez uma nova variável, a rotação do Auditor (Auditor_rot na Tabela 1) e a relevância das nossas principais variáveis (REST e RESTCS) permaneceram as mesmas (ver Tabela 8). Além disso, o R² possui aproximadamente o mesmo valor que na primeira regressão (R² = 0,4824 e R² Adj. = 0,4677).

Tabela 8
Coeficientes do modelo^a - com uma variável complementar, AUDIT_rot

Modelo	Coeficientes não padronizados		Coeficientes padronizados	t	Valor p
	B	Erro padrão	Beta
(Constante)	0,181	0,088		2,05	0,041*
REST	-0,812	0,140	-1,518	-5,82	0,001***
RESTCS	0,090	0,015	1,551	5,87	0,001***
CS	0,017	0,008	0,122	2,21	0,028**
GOV	-0,027	0,033	-0,039	-0,81	0,416
LEV	-0,497	0,056	-0,444	-8,81	0,001***
INVTAN	0,005	0,039	0,006	0,12	0,891
AUDIT_rot	-0,034	0,029	-0,053	-1,15	0,250

• Nota: a. Variável dependente: DAC; b. ***p < 0,01, ** p < 0,05, *p < 0,1.

Como teste de robustez, executamos também um modelo de efeitos aleatórios nos mesmos dados e os resultados se mostraram robustos (Tabela 9), pois obtivemos os mesmos resultados relevantes, por exemplo R² = 0,4797. Aplicamos o modelo de efeitos aleatórios porque acreditamos que as diferenças entre as empresas, que não poderíamos incorporar totalmente ao modelo, têm influência sobre a variável dependente.

Tabela 9
Modelo de efeitos aleatórios

Modelo	Coeficientes não padronizados		tz	Valor p
	B	Erro padrão
(Constante)	0,173	0,094	1,82	0,068
REST	-0,912	0,118	-7,73	0,001***
RESTCS	0,100	0,130	7,69	0,001***
CS	0,017	0,009	1,93	0,054*
GOV	-0,008	0,029	-0,28	0,779
LEV	-0,507	0,059	-8,56	0,001***
INVTAN	0,032	0,033	0,980	0,329
AUDIT_rot	-0,019	0,024	-0,77	0,442

• Nota: a. Variável Dependente: DAC; b. ***p < 0,01, ** p < 0,05, *p < 0,1.

5 Conclusões

Tendo em vista a necessidade de melhorar a qualidade dos relatórios financeiros, resultando em benefícios para os usuários das informações financeiras, concebemos um modelo para verificar se as reapresentações poderiam reduzir os riscos de auditoria (relacionados a estimativas e outros julgamentos contábeis profissionais) com a diminuição do viés da administração no período subsequente.

As contribuições da nossa pesquisa, que é principalmente empírica, podem ser adicionadas à literatura existente sobre gestão de lucro, riscos de auditoria e reapresentações. Nosso estudo destaca os efeitos das práticas de gestão de lucro e do oportunismo da administração em geral sobre a qualidade dos relatórios financeiros e, portanto, sobre o mercado e os usuários das informações contábeis, e, por último, mas não menos importante, sobre o trabalho dos auditores (riscos de auditoria).

Em primeiro lugar, detectamos práticas de gestão de lucro no contexto de um mercado específico/emergente, ou seja, em empresas brasileiras listadas no mercado norte-americano, respondendo assim à nossa primeira pergunta (1). Por isso, contribuímos para o debate internacional sobre o tema (por exemplo, Goncharov et al., 2013; Leippold & Lohre, 2012; Li et al. 2011; Mehdi, 2011), considerando que as evidências de anomalias em provisões no mercado de capitais dos EUA para empresas situadas no contexto de um mercado emergente são escassas. Essa confirmação da existência da gestão de lucro baseia-se em uma nova versão do modelo de provisão discricionária que criamos, com base em outros modelos (Vander Bauwhede et al., 2003) e na escolha das variáveis (Cassel et al., 2014; Chen et al., 2014; Marques et al., 2017; Tan & Young, 2014) apresentadas na literatura. Dessa forma, contribuímos para as constatações desse grupo da literatura, ou seja, sobre o modelo de provisão discricionária como medida da gestão de lucro.

Em segundo lugar, o resultado inicial é potencializado pela correlação negativa que encontramos entre as reapresentações (normalmente) solicitadas pelos auditores e as provisões discricionárias, no caso das estimativas contábeis, reclassificações, capitalizações/descapitalizações e outras opções e políticas contábeis. Esses são elementos nos quais os auditores devem prestar atenção ao testar as premissas da administração (especialmente as relacionadas à gestão de lucro). A conexão entre as reapresentações e a qualidade da auditoria é confirmada por outros estudos (DeFond, 2010; DeFond & Zhang, 2014). Constatamos que as reapresentações exigidas pelos auditores para um exercício levam a uma diminuição no comportamento oportunista dos gestores no exercício seguinte. A segunda hipótese da nossa pesquisa (2), portanto, foi confirmada, em consonância com os resultados de estudos anteriores. Para as empresas listadas no mercado norte-americano, Ettredge et al. (2010) encontraram evidências de aumento no uso da gestão de lucro antes das reapresentações, e Elshafie e Nyadroh (2014) observaram uma associação positiva entre as provisões discricionárias e a qualidade da auditoria avaliada pela probabilidade de reapresentação das demonstrações financeiras (foi utilizado o inverso da relação causal em nosso modelo). Cunha et al. (2017) confirmaram a existência de uma ligação entre as reapresentações e a gestão de lucro nas empresas brasileiras listadas na BM&FBovespa.

Em terceiro lugar, o nosso estudo confirma alguns dos resultados anteriores gerais e para o contexto brasileiro em particular, no que diz respeito à relação entre gestão de lucro e outras variáveis independentes, além da reapresentação. Das quatro variáveis de controle utilizadas em nosso modelo, o porte da empresa e a alavancagem mostraram ter um impacto estatisticamente significativo sobre a probabilidade da gestão de lucro, no sentido de intensificar a aplicação dessas práticas. Isso está em consonância com Watts e Zimmerman (1990) e Myers et al. (2003) em termos do efeito do porte da empresa sobre as provisões discricionárias, e com Jones e Sharma (2001) em termos da probabilidade de a empresa recorrer a práticas de gestão de lucro quando a alavancagem estiver alta. Em nosso estudo, o índice de alavancagem poderia ser visto como um sinal vermelho para os auditores nos processos de auditoria, a fim de detectar o viés da administração e minimizar o risco de auditoria. Dessa forma, respondemos ao convite feito na literatura para fornecer indicadores úteis que pudessem alertar os auditores sobre os riscos de auditoria induzidos especialmente pelas estimativas contábeis (Christensen et al., 2012; Griffin, 2014). Nosso estudo revela as reapresentações das demonstrações financeiras como um fator da diminuição da discricionariedade da administração nos períodos subsequentes, e a alavancagem como um sinal vermelho para a ocorrência desse comportamento.

Os resultados desta pesquisa, entretanto, devem ser interpretados à luz de uma série de limitações. Uma possível limitação é a natureza exploratória do estudo, ou seja, ele examina a relação entre as provisões discricionárias e as reapresentações, sendo a primeira a variável dependente. Outros pesquisadores poderiam selecionar indicadores diferentes para as variáveis de controle, por exemplo. Por fim, é possível também que o modelo proposto não isole suficientemente os outros fatores influenciadores. Essas limitações poderiam ser corrigidas em pesquisas futuras por meio de um estudo comparativo sobre empresas de vários países, e da inclusão de outras variáveis no modelo econométrico.

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• Processo de avaliação:

  Double Blind Review

• Agências de fomento:

  Este artigo recebeu o apoio de uma bolsa de mobilidade do Ministério Romeno de Pesquisa e Inovação, CNCS - UEFISCDI, número do projeto PN-III-P1-1.1-MC-2017-2468, no escopo do PNCDI III.

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Editor responsável:

Prof. Dr. Ilidio Lopes

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  05 Jul 2021
• Data do Fascículo
  Apr-Jun 2021

Histórico

• Recebido
  12 Set 2019
• Aceito
  23 Jun 2020