Cumprimento dos Requisitos de Divulgação da IAS 17 - Locações

João Carlos Seabra dos Santos CUMPRIMENTO DOS REQUISITOS DE DIVULGAÇÃO DA IAS 17 - LOCAÇÕES Dissertação no âmbito do Mestrado em Contabilidade e Finanças orientada pela Professora Doutora Liliana Marques Pimentel e apresentada à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra Fevereiro de 2019 CUMPRIMENTO DOS REQUISITOS DE DIVULGAÇÃO DA IAS 17 - LOCAÇÕES João Santos Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra CUMPRIMENTO DOS REQUISITOS DE DIVULGAÇÃO DA IAS 17 - LOCAÇÕES João Carlos Seabra dos Santos Tese no âmbito do Mestrado em Contabilidade e Finanças orientada pela Professora Doutora Liliana Marques Pimentel e apresentada à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra Fevereiro de 2019 ii Agradecimentos A execução deste trabalho foi possível graças à preciosa colaboração de diversas pessoas, que de uma ou outra forma contribuíram para a sua conclusão. Primeiramente agradeço à Professora Doutora Liliana Pimentel, pela ajuda, apoio e disponibilidade durante a execução deste trabalho. Um agradecimento muito especial aos meus pais e à minha irmã, pelo apoio incessante e compreensão incomensurável ao longo de todo o meu percurso académico. Por fim um agradecimento à minha namorada, pelo apoio e motivação que me transmitiu ao longo da construção deste trabalho. iii Resumo Este estudo tem como objetivo perceber em que medida as empresas cotadas em Portugal cumprem os requisitos de divulgação exigidos para os contratos de locação, conforme identificados na IAS 17 – Locações, sendo também objetivo analisar que determinantes influenciam esse nível divulgação. Para tal recorreu-se aos relatórios e contas dos anos 2015, 2016 e 2017 de 34 empresas cotadas no Euronext Lisboa, que pela legislação são obrigadas a implementar as normas internacionais de contabilidade e a divulgarem anualmente os seus relatórios e contas. Para se chegar aos objetivos propostos, procedeu-se à criação de um índice de cumprimento dos requisitos de divulgação, com base na análise dos relatórios e contas das 34 empresas, sendo que esse índice de divulgação será a base da resposta aos dois objetivos citados. Numa primeira fase irá quantificar o nível de cumprimento para os três anos, o que através de estatística descritiva permite tirar conclusões acerca do primeiro objetivo. Vai também ser utilizado como variável dependente numa regressão constituída por cinco variáveis independentes, construídas também de acordo com os relatórios e contas. Essas cinco variáveis correspondem às cinco hipóteses de estudo, que são a dimensão da empresa, o tipo de empresa de auditoria, a rentabilidade, a alavancagem e o setor de atividade da empresa. Esta regressão permitirá alcançar o objetivo de perceber que determinantes influenciam o nível de divulgação. A média de cumprimento do índice de divulgação das locações para os três anos cifra-se em 65%, não havendo oscilações significativas neste período temporal. A dimensão da empresa e o tipo de empresa de auditoria influenciam positivamente o índice de divulgação das locações, e são estatisticamente significativas. A variável rentabilidade, contrariamente ao que seria esperado, influencia negativamente o índice de divulgação das locações, e é também estatisticamente significativa. Palavras chave: IAS 17; Locações; Divulgação; Determinantes de Divulgação; Índice de Cumprimento. iv Abstract The objective of this study is to understand in what manner the listed companies in Portugal comply with the mandatory disclosure requisites in the lease contracts, as prescribed by the IAS 17 – Leases. It is also an objective to analyze what determinants influence those disclosure requisites. The annual reports for the years of 2015, 2016 and 2017 of 34 companies listed in Euronext Lisbon were useful to collect the necessary information. It is mandatory for those companies to implement the international accounting standards and yearly publicize their annual reports. A performance index about the disclosure requisites was created, based on the annual reports of the 34 companies, being that index the base to reach the two objectives. Firstly, it will quantify the performance for the three years in analysis, which, by descriptive statistics, will allow to make assumptions about the first objective. And Secondly, it will be used as the dependent variable in a regression that is composed by five independent variables, collected from the annual reports. Those five variables are also the five study hypothesis, dimension of the company, the type of auditing firm, rentability, leverage and type of industry. This regression will allow to reach the objective of understanding which determinants influence the disclosure level. The mean of the created index for the three years is 65%, and it keeps almost constant through the years. The variables, dimension of the company and type of auditing firm, positively influence the disclosure index and are statistically significant. The rentability variable, as opposed to what was expected, negatively influences the disclosure index, and is statistically significant. Key words: IAS 17; Leases; Disclosure; Determinants of Disclosure; Compliance Index. v Lista de Abreviaturas IAS – International Accounting Standards IFRS – International Financial Reporting Standards ARB – Accounting Research Bulletins APB - Accounting Principles Board AICPA - Committee on Accounting Procedure of the American Institute of Accountants FASB – Financial Accounting Standards Board IASB – International Accounting Standards Board CE – Comissão Europeia IFRIC - International Financial Reporting Interpretations Committee CPA – Certified Public Accountant GRETL – Gnu Regression, econometrics and time-series library OLS – Ordinary Least Squares LSDV – Least Square Dummy Variables WLS – Weighted Least Squares SPSS – Statistical Package for the Social Sciences LM – Lagrange Multiplier vi Lista de Tabelas Tabela 1 – Sumário das Hipóteses Tabela 2 – Amostra por setores de atividade Tabela 3 – Sumário do estudo Tabela 4 – Estatísticas para a variável IndLoc Tabela 5 - Estatísticas para a variável Dim Tabela 6 - Estatísticas para a variável Lev Tabela 7 - Estatísticas para a variável Rent Tabela 8 - Estatísticas para a variável Aud Tabela 9 - Estatísticas para a variável Ind Tabela 10 – Testes de normalidade Tabela 11 – Matriz de correlação Tabela 12 – Efeitos aleatórios Tabela 13 – Regressão WLS vii Lista de imagens Imagem 1 - Um contrato é ou contém locação Imagem 2 - Efeitos da IFRS 16 viii Sumário 1 – Introdução ....................................................................................................................... 1 2 - Perspetiva Histórica e Definições dos contratos de locação ............................................ 3 2.1 – Conceito de locação .................................................................................................. 3 2.2 - Evolução da classificação dos contratos de locação no normativo contabilístico Internacional ...................................................................................................................... 3 2.2.1 - Boletim 38 .......................................................................................................... 3 2.2.2 - ARB 43 ................................................................................................................ 4 2.2.3 - Opinion 5 ............................................................................................................ 4 2.2.4 - Statement 13 – FASB .......................................................................................... 4 2.2.5 – IAS 17 ................................................................................................................. 4 2.2.6 - IFRS 16 ................................................................................................................ 5 3 - Enquadramento Normativo.............................................................................................. 6 3.1 - Regulamento 1606/2002 (CE) ................................................................................... 6 3.2 - IAS 17 ......................................................................................................................... 6 3.2.1 - Âmbito da norma................................................................................................ 6 3.2.2 - Definições Relevantes ........................................................................................ 7 3.2.3 - Classificação de locações .................................................................................... 8 3.2.4 - Locações financeiras nas demonstrações financeiras de locatários .................. 9 3.2.5 - Locações operacionais ...................................................................................... 10 3.3 - IFRIC 4 - Determinar se um Acordo contém uma Locação ..................................... 11 3.3.1 - Âmbito da norma.............................................................................................. 11 3.3.2 - Determinar se um acordo é, ou contém, uma locação .................................... 12 3.3.3 - O acordo transmite um direito de usar o ativo ................................................ 12 3.3.4 - Avaliar ou reavaliar se um acordo é, ou contém, uma locação ....................... 12 3.4 - IFRS 16 ..................................................................................................................... 13 3.4.1 – Objetivo ........................................................................................................... 13 3.4.2 – Âmbito ............................................................................................................. 13 3.4.3 - Isenções de Reconhecimento ........................................................................... 13 3.4.4 – Locatário .......................................................................................................... 14 5 2.2.6 - IFRS 16 Por fim, a partir de janeiro de 2019, é obrigatória a implementação da IFRS 16, emitida pelo International Accounting Standards Board (IASB), por parte das empresas que se regulem pelas normas internacionais de contabilidade. A principal e mais significativa alteração face à IAS 17 é o facto de a grande maioria das locações operacionais passar a ser contabilizada uniformemente, ou seja, conforme é feito para as locações financeiras. No próximo capítulo vai-se analisar com um nível superior de detalhe a IAS 17 e a IFRS 16. 6 3 - Enquadramento Normativo 3.1 - Regulamento 1606/2002 (CE) O regulamento (CE) N.º 1606/2002 do Parlamento Europeu e do Conselho tem como objetivo a adoção e utilização das normas internacionais de contabilidade na Comunidade, com vista a harmonizar as informações financeiras divulgadas por sociedades cujos títulos são negociados publicamente (Comissão Europeia, 2003, p. 5). Assim e de acordo com o artigo 4º do presente regulamento a partir de 1 de janeiro de 2005, as sociedades devem elaborar as suas contas consolidadas de acordo com as normas internacionais de contabilidade, se à data do balanço e contas os seus valores mobiliários estiverem admitidos à negociação num mercado regulamentado de qualquer Estado-Membro (Comissão Europeia, 2003, p. 6). Relativamente às empresas não cotadas, os Estados membros podem decidir por outra forma de divulgar a informação financeira. No contexto português, a transposição da IAS 17 foi elaborada pela Norma Contabilística de Relato Financeiro (NCRF) 9 – Locações. Uma vez que o presente trabalho se enquadra na categoria enunciada no parágrafo anterior, empresas cotadas, vão-se analisar mais aprofundadamente as normas internacionais em vigor, que são neste caso a IAS 17 e a IFRS 16. Vai-se ainda analisar a International Financial Reporting Interpretations Committee (IFRIC) nº 4, que refere como determinar se um acordo contém uma locação. 3.2 - IAS 17 O objetivo da norma é o de prescrever, para locatários e locadores, as políticas contabilísticas e divulgações apropriadas a aplicar em relação a locações (International Accounting Standard 17 Leases, 2010, par. 1). 3.2.1 - Âmbito da norma A IAS 17 deve ser aplicada a todas as locações que não sejam: 1 - Locações para explorar ou usar minérios, petróleo, gás natural e recursos similares não regeneráveis; e 2 - Acordos de licenciamentos para itens tais como fitas cinematográficas, registos de vídeo, peças de teatro, manuscritos, patentes e direitos de autor (copyrights). Não deve ainda ser utilizada como base de mensuração para: 1 - Propriedade detida por locatários que seja contabilizada como propriedade de investimento; 7 2 - Propriedade de investimento proporcionada por locadores sob a forma de locações operacionais (ver IAS 40); 3 - Ativos biológicos detidos por locatários segundo locações financeiras; ou 4 - Ativos biológicos proporcionados por locadores segundo locações operacionais. (International Accounting Standard 17 Leases, 2010, par. 2) 3.2.2 - Definições Relevantes Seguindo a informação constante no parágrafo 4 a 6ª da IAS 17, salientam-se as definições enumeradas nos parágrafos seguintes. De acordo com a IAS 17, conclui-se que uma locação é definida como um acordo pelo qual o locador transmite ao locatário em troca de um pagamento ou série de pagamentos o direito de usar um ativo por um período de tempo acordado. Dependendo do tipo de locação esta pode ser classificada como locação financeira, caso em que são transferidos os riscos e vantagens inerentes à propriedade de um ativo, sendo que o título de propriedade pode ser ou não transferido. Por definição à contrário uma locação operacional é definida como uma locação que não financeira. Outra definição relevante é o de vida económica, que é definido como uma de duas opções. A primeira destas diz-nos que é o período durante o qual se espera que um ativo seja economicamente utilizável por um ou mais utentes; ou pela segunda como o número de unidades de produção ou similares que se espera que seja obtido a partir do ativo por um ou mais utentes. Uma definição importante é também a de locação não cancelável. Estas são apenas canceláveis se: 1 - Após a ocorrência de alguma contingência remota; 2 - Com a permissão do locador; 3 - Se o locatário celebrar uma nova locação para o mesmo ativo ou para um ativo equivalente com o mesmo locador; ou 4 - Após o pagamento pelo locatário de uma quantia adicional tal que, no início da locação, a continuação da locação seja razoavelmente certa. Pagamentos mínimos da locação são os pagamentos durante o prazo de locação que o locatário faça, ou que lhe possam ser exigidos, excluindo a renda contingente, custos relativos a serviços e impostos a serem pagos, juntamente com quaisquer quantias garantidas pelo locatário ou por uma parte relacionada com este. A vida útil será o período remanescente estimado, a partir do começo do prazo da locação, durante o qual se espera que os benefícios económicos incorporados no ativo sejam consumidos pela entidade. 8 Uma definição importante, e constante nos requisitos de divulgação da norma é a de renda contingente, que se define como se segue: Parte dos pagamentos da locação que não seja de quantia fixada mas antes baseada na futura quantia de um fator que se altera sem ser pela passagem do tempo (por exemplo, percentagem de futuras vendas, quantidade de futuro uso, futuros índices de preços, futuras taxas de juro do mercado) (International Accounting Standard 17 Leases, 2010, par. 4 a 6A). 3.2.3 - Classificação de locações A IAS 17 classifica as locações de acordo com a extensão até à qual os riscos e vantagens inerentes à propriedade de um ativo locado permanecem num locador ou no locatário. Definem-se os riscos como as possibilidades de perdas devidas a capacidade ociosa ou obsolescência tecnológica e de variações no retorno por causa das alterações nas condições económicas. As vantagens podem ser representadas pela expectativa de funcionamento lucrativo durante a vida económica do ativo. De acordo com o parágrafo 8 da IAS 17 uma locação é classificada como financeira se transferir substancialmente todos os riscos e vantagens inerentes à propriedade. Uma locação é classificada como uma locação operacional se ela não transferir substancialmente todos os riscos e vantagens inerentes à propriedade. Uma definição relevante e referida recorrentemente nos relatórios e contas de diversas empresas é a constante no parágrafo 10 da IAS 17, que nos diz que se uma locação é financeira ou é operacional, depende da substância da transação e não da forma do contrato. No parágrafo 10 temos alguns critérios que definem a extensão do risco de propriedade, sendo que podem ser usados individualmente ou em conjunto: 1 – A locação transfere a propriedade do ativo para o locatário no fim do prazo da locação; 2 – O locatário tem a opção de comprar o ativo por um preço mais baixo que o valor de mercado, fazendo com que seja provável que a opção de compra seja exercida; 3 – O prazo da locação refere-se à maior parte da vida económica do ativo mesmo não sendo o título transferido; 4 – No início da locação, o valor presente dos pagamentos mínimos da locação ascende a pelo menos substancialmente todo o justo valor do ativo locado; E por fim: 5 – Os ativos locados são de tal natureza específica que apenas podem ser utilizados pelo locatário sem grandes modificações. 9 Estão ainda definidos no parágrafo 11 da IAS 17 três indicadores de situações que podem levar a que uma locação seja classificada como financeira, sendo definidos da seguinte forma: 1 – Se o locatário puder cancelar a locação, as perdas do locador associadas ao cancelamento são suportadas pelo locatário; 2 – Os ganhos ou as perdas incorridas com a flutuação no justo valor do residual acrescem ao locatário; e 3 – O locatário tem a capacidade de continuar a locação por um período secundário com uma renda que seja substancialmente inferior à renda do mercado. Se os elementos constantes dos parágrafos 10 e 11 não forem conclusivos, e for claro que com base outras características que a locação não transfere substancialmente todos os riscos e vantagens inerentes à propriedade, a locação é classificada como operacional. 3.2.4 - Locações financeiras nas demonstrações financeiras de locatários Uma vez que este trabalho se baseia na perspetiva do locatário, vai-se apenas ter em conta essa secção da IAS 17. Reconhecimento inicial De acordo com o parágrafo 20 da IAS 17, “No começo do prazo da locação, os locatários devem reconhecer as locações financeiras como ativos e passivos nas suas demonstrações da posição financeira por quantias iguais ao justo valor da propriedade locada, ou se inferior, ao valor presente dos pagamentos mínimos da locação, cada um determinado no início da locação. A taxa de desconto a ser utilizada no cálculo do valor presente dos pagamentos mínimos da locação deve ser a taxa de juro implícita na locação, se for praticável determinar essa taxa; se não, deve ser utilizada a taxa incremental de financiamento do locatário. Quaisquer custos diretos acrescem também à quantia reconhecida como ativo.” Define-se no parágrafo 21 da IAS 17 que as transações e outros acontecimentos são contabilizados e apresentados de acordo com a sua substância e realidade financeira, e não meramente com a sua forma legal. Assim, e conforme descrito no parágrafo 22 da IAS 17, se as transações de locação não forem refletidas na demonstração da posição financeira do locatário, os recursos económicos e o nível de obrigações de uma entidade estão subexpressos, distorcendo dessa forma os rácios financeiros. Mensuração subsequente No parágrafo 25 pode ler-se que os pagamentos mínimos da locação devem ser repartidos entre o encargo financeiro e a redução do passivo pendente. O encargo financeiro deve ser imputado a cada período durante o prazo da locação de forma a produzir uma taxa de juro periódica constante sobre o saldo remanescente do passivo. As rendas contingentes devem ser debitadas como gastos nos períodos em que foram incorridas. 10 Uma locação financeira dá origem a um gasto de depreciação relativo a ativos depreciáveis, assim como a um gasto financeiro para cada período contabilístico. A política de depreciação utilizada deve ser consonante com a IAS 16 – Ativos fixos tangíveis e a IAS 38 Ativos Intangíveis. Pelo parágrafo 28 a quantia depreciável de um ativo locado é imputada a cada período contabilístico durante o período de uso esperado numa base sistemática consistente com a política de depreciação que o locatário adote para os ativos depreciáveis de que seja proprietário. Por fim a parte mais relevante para este estudo são, numa primeira fase, os requisitos de divulgação no caso das locações financeiras: 1 – Para cada categoria de ativo a quantia escriturada liquida no fim do período de relato; 2 – Uma reconciliação entre o total dos futuros pagamentos mínimos da locação no fim do período de relato e o seu valor presente. Além disso, uma entidade deve divulgar o total dos futuros pagamentos mínimos da locação no fim do período de relato, e o seu valor presente, para cada um dos seguintes períodos: i) Não mais de um ano, ii) Mais de um ano e não mais de cinco anos, iii) Mais de cinco anos; 3 – As rendas contingentes reconhecidas como um gasto durante o período; 4 – O total dos futuros pagamentos mínimos de sublocação que se espera que sejam recebidos nas sublocações não canceláveis no fim do período de relato; 5 – Uma descrição geral dos acordos de locação materiais do locatário incluindo, mas sem limitação, o seguinte: i) A base pela qual é determinada a renda contingente a pagar, ii) A existência e termos de renovação ou de opções de compra e cláusulas de escalonamento, e iii) Restrições impostas por acordos de locação, tais como as que respeitem a dividendos, divida adicional, e posterior locação. 3.2.5 - Locações operacionais Fruto da simplicidade do tratamento das locações operacionais, apenas três parágrafos são suficientes para sumarizar a sua forma de contabilização. Assim, os parágrafos 33 e 35 dizem-nos o seguinte: 33 - Os pagamentos da locação segundo uma locação operacional devem ser reconhecidos como um gasto numa base de linha reta durante o prazo da locação salvo se uma outra base sistemática for mais representativa do modelo temporal do benefício do utente. 35 - Requisitos de divulgação das locações operacionais: 11 1 – O total dos futuros pagamentos mínimos da locação nas locações operacionais não canceláveis para cada um dos seguintes períodos: i) Não mais de um ano, ii) Mais de um ano e não mais de cinco anos, iii) Mais de cinco anos; 2 – O total dos futuros pagamentos mínimos de sublocação que se espera que sejam recebidos nas sublocações não canceláveis no fim do período de relato; 3 – Pagamentos de locação e de sublocação reconhecidos como um gasto do período, com quantias separadas para pagamentos mínimos de locação, rendas contingentes, e pagamentos de sublocação; 4 – Uma descrição geral dos acordos de locação significativos do locatário incluindo, mas sem limitação, o seguinte: i) A base pela qual é determinada a renda contingente a pagar, ii) A existência e termos de renovação ou de opções de compra e cláusulas de escalonamento, e iii) Restrições impostas por acordos de locação, tais como as que respeitem a dividendos, divida adicional, e posterior locação. Como para este estudo não será relevante a perspetiva do locador, não se irá analisar essa parte. 3.3 - IFRIC 4 - Determinar se um Acordo contém uma Locação É relevante analisar esta norma interpretativa do International Financial Reporting Interpretations Committee (IFRIC), uma vez que esta tem aplicação prática e conjunta com a IAS 17. 3.3.1 - Âmbito da norma Esta Interpretação não se aplica a acordos que sejam, ou contenham, locações excluídas do âmbito da IAS 17. A elaboração desta norma centrou-se na colocação das seguintes questões iniciais, que são: 1 - Como determinar se um acordo é, ou contém, uma locação conforme definido na IAS 17; 2 - Quando é que a avaliação ou uma reavaliação de que um acordo é, ou contém, uma locação deve ser feita; e 12 3 - Se um acordo for, ou contiver, uma locação, como devem ser separados os pagamentos da locação dos pagamentos por quaisquer outros elementos do acordo. (IFRIC 4, 2005, p. 1) 3.3.2 - Determinar se um acordo é, ou contém, uma locação Verificar e determinar se um acordo contém ou não uma locação deve centrar-se na substância do acordo e exige que se avalie se: a) A realização do acordo está dependente do uso de um ativo ou ativos específicos (o ativo); e b) O acordo transmite um direito de usar o ativo. A realização do acordo está dependente do uso de um ativo específico No parágrafo 7 da IFRIC 4 temos que apesar de um ativo específico poder ser identificado num acordo, este não é o objeto da locação se a realização do acordo não for dependente do uso do ativo subjacente. 3.3.3 - O acordo transmite um direito de usar o ativo De acordo com o parágrafo 9, o direito de controlar o uso do ativo subjacente é transmitido se qualquer uma das seguintes condições for satisfeita: a) O comprador tem a capacidade ou o direito de operar o ativo ou de mandar outros operar o ativo da forma que ele determinar enquanto obtém ou controla mais do que uma quantia insignificante da produção ou de outra utilidade do ativo; b) O comprador tem a capacidade ou o direito de controlar o acesso físico ao ativo subjacente enquanto obtém ou controla mais do que uma quantia insignificante da produção ou de outra utilidade do ativo; c) Os factos e as circunstâncias indicam que é uma hipótese remota que uma ou mais partes que não os compradores assumam mais do que um volume insignificante da produção ou de outro serviço público que será produzido ou gerado pelo ativo durante o prazo do acordo, e o preço que o comprador irá pagar pela produção não está nem contratualmente fixado por unidade de produção nem é igual ao preço de mercado corrente por unidade de produção no momento da entrega da produção. 3.3.4 - Avaliar ou reavaliar se um acordo é, ou contém, uma locação Pelo parágrafo 10 da IFRIC 4, a avaliação de se um acordo contém ou não uma locação deve ser feita no início do acordo. 13 A reapreciação de se o acordo contém ou não uma locação, deve ser feita se qualquer uma das opções enumeradas no parágrafo 10 for satisfeita. A data de eficácia desta norma ocorreu em 1 de janeiro de 2006. 3.4 - IFRS 16 3.4.1 – Objetivo A presente norma estabelece os princípios aplicáveis ao reconhecimento, à mensuração, à apresentação e à divulgação de locações. O objetivo é garantir que os locatários e os locadores fornecem informações pertinentes de uma forma que represente fielmente essas transações. Estas informações constituem a base para os utilizadores das demonstrações financeiras avaliarem o efeito que as locações têm na posição financeira, no desempenho financeiro e nos fluxos de caixa de uma entidade (IFRS Foundation, 2016, par. 1). 3.4.2 – Âmbito Exceções de aplicação da IFRS 16: 1 – Locações para explorar ou usar minérios, petróleo, gás natural e recursos naturais não regeneráveis; 2 – Locações de ativos biológicos abrangidos pela IAS 41 – Agricultura; 3 – Acordos de concessão de serviços no âmbito da IFRIC 12; 4 – Licenças de direitos de propriedade intelectual concedidas por um locador no âmbito da IFRS 15 – Rédito de contratos com clientes; 5 – Direitos detidos por um locatário ao abrigo de acordos de licenciamento no âmbito da IAS 38 – Ativos intangíveis, de uma forma geral, copyrights. 3.4.3 - Isenções de Reconhecimento De acordo com a IFRS 16, um locatário pode optar por não aplicar os requisitos previstos nos parágrafos 22-49, que dizem respeito a reconhecimento, mensuração inicial e subsequente, reavaliação do passivo e apresentação, no caso de ser um contrato de locação a curto prazo e nos casos em que o ativo subjacente tenha pouco valor. Se um locatário optar pelo descrito no parágrafo anterior, esse locatário deve reconhecer os pagamentos de locação associados a esses contratos como uma despesa, quer numa base linear ao longo do prazo da locação, quer noutra base sistemática. 14 Contabilizando assim os contratos de locação a curto prazo, o locatário deve considerar que uma locação é uma nova locação se houver uma alteração da locação ou se houver uma alteração do prazo da locação. 3.4.4 – Locatário Reconhecimento: Atendendo ao parágrafo 22 da IFRS 16, quando a norma entrar em vigor, um locatário deve reconhecer um ativo sob direito de uso e um passivo da locação. Mensuração Mensuração inicial Mensuração inicial do ativo sob direito de uso De acordo com o parágrafo 23 da IFRS 16, um locatário deve mensurar o ativo sob direito de uso pelo seu custo. Mensuração inicial do passivo da locação Parágrafo 26 - O locatário deve mensurar o passivo da locação pelo valor presente dos pagamentos de locação que não estejam pagos nessa data. Mensuração subsequente Mensuração subsequente do ativo sob direito de uso Parágrafo 29 - Após a data de entrada em vigor, o locatário deve mensurar o ativo sob direito de uso aplicando um modelo do custo, a menos que aplique um dos modelos de mensuração descritos nos parágrafos 34 e 35. Ainda dentro do modelo do custo, e de acordo com o parágrafo 30 da IFRS 16, o locatário deve mensurar o ativo sob direito de uso pelo custo: a) Depois de deduzidas as depreciações acumuladas e as perdas por imparidade acumuladas; e b) Depois de ajustado em função de uma eventual remensuração do passivo da locação. Outros modelos de mensuração Aplicando o modelo do justo valor da IAS 40 propriedade de Investimento, às suas propriedades de investimento, deve aplicá-lo também aos ativos sob direito de uso que satisfaçam a definição de propriedade de investimento contida na IAS 40. O modelo do justo valor é o caso em que uma propriedade de investimento é quantificada, após uma contabilização inicial, ao justo valor com alterações no justo valor reconhecido na demonstração de resultados do exercício, e sem depreciações (Quagli e Avallone, 2010, p. 8). 21 razões altruístas, e outras que não as meramente egocêntricas citadas no texto original da teoria positiva da contabilidade (CHAMBERS, 1993, p. 17). 4.2 - Teoria da Agência Uma relação de agência pode ser definida como um contrato de duas partes, usualmente uma subordinada à outra, em que a parte hierarquicamente superior requere um serviço à outra parte, delegando o processo de decisão a esta. Considerando que ambas as partes têm como objetivo maximizar a sua utilidade, podemos partir do princípio que o agente subordinado nem sempre irá agir no melhor interesse do agente hierarquicamente superior (Jensen e Meckling, 1976, p. 4). O que torna a teoria da agência tão interessante do ponto de vista da contabilidade é que permite incorporar conflitos de interesse, problemas de incentivo e mecanismos de controlo na conceção de modelos contabilísticos, o que é importante, uma vez que a motivação para o exercício da contabilidade surge essencialmente de problemas de incentivo (Lambert, 2006, p. 1). Diversos estudos procuraram relacionar a teoria da agência e a divulgação obrigatória de informação contabilística, chegando a conclusões que são consistentes com a perceção de reguladores e académicos, em que um maior nível de divulgação obrigatória permite obter maiores níveis de cumprimento e diminuir assimetrias de informação, criando assim maior valor para os acionistas (Huang e Zhang, 2012, p. 26). Outra questão relevante para este trabalho relaciona-se com perceber se os gestores têm ou não motivação, ou seja, se são recompensados ao emitir informação contabilística e financeira relevante e com qualidade. Uma das responsabilidades da direção de uma empresa é assegurar que os gestores são incentivados de forma eficiente por forma a minimizar a problemática de agência (Hui e Matsunaga, 2015, p. 4). Ainda de acordo com o mesmo autor, chegou-se à conclusão de que existe uma relação positiva entre bónus e a qualidade da divulgação financeira tanto para CEO e CFO. Concluíram também que a direção das empresas considera que a divulgação de informação financeira de qualidade é uma importante responsabilidade e demonstra a competência tanto do CEO como do CFO (Hui e Matsunaga, 2015, p. 30). 4.3 - Teoria da Legitimidade A teoria da legitimidade assenta no pressuposto de que as organizações procuram agir, ou definir a sua linha de ação de acordo com as normas e limites impostos pela sociedade em que exercem a sua atividade. Não sendo estas normas e linhas de ação algo fixo, mas antes variando ao longo do tempo, é assim exigido às organizações responsabilidade na forma como atuam, existindo implícito um contrato social entre as organizações e aqueles afetados pelo decorrer da sua normal atividade (Brown e Deegan, 1998, p. 3). 22 A teoria da legitimidade prevê que quando os gestores se apercebem da existência de questões relacionadas com a legitimidade no âmbito da operação organizacional, podem implementar diversas estratégias, como por exemplo: - Corrigindo o comportamento da organização, indo de encontro ao que a sociedade considera como aceitável ou boa prática; - Modificando a perceção que a sociedade tem acerca do comportamento da organização, mas não o comportamento em si; - Transformando a perceção que a sociedade tem do seu comportamento, através de manipulação, agindo de forma enganosa, ou simplesmente desviando a atenção da sociedade; - Persuadindo a sociedade com o objetivo de modificar a sua espectativa, fazendo com que a sociedade se acomode com os objetivos e operação da empresa (Archel et al., 2009, p. 5). Um outro ponto que é de sobremaneira relevante quando falamos de legitimidade é a sua distinção e relação com a reputação organizacional. Existem diversos aspetos similares, como é o caso de que ambas resultam de uma construção similar na forma como os stakeholders avaliam uma organização, o facto de ambos os conceitos estarem ligados a antecedentes similares, como o tamanho da organização, alianças estratégicas ou cumprimento legislação obrigatória e por fim uma consequência importante de ambas é a facilidade acrescida de adquirir recursos (Deephouse e Carter, 2005, p. 2). A maioria das definições de legitimidade foca-se naquilo que é aceitável socialmente, tendo por base o cumprimento de normas e padrões de regulação normativos e cognitivos. Em contraste, a maioria das definições de reputação focam-se em comparações relativas entre organizações em diversos atributos (Deephouse e Carter, 2005, p. 22). Assim a legitimidade revela-se como um fator também ele explicativo no comportamento dos gestores, no que concerne à quantidade e qualidade da informação contabilística divulgada, pois a opinião e asserção da sociedade perante a organização, tem um papel preponderante no comportamento desta. 4.4 - Teoria da sinalização A teoria da sinalização é útil para descrever o comportamento de duas partes, normalmente indivíduos e organizações têm acesso a informação diferente. De uma forma geral, o emissor, tem que escolher se vai comunicar e como vai comunicar, ou sinalizar, uma determinada informação, em contrapartida a outra parte, a que vai receber a informação, vai escolher como a interpretar (Connelly et al., 2011, p. 2). Desta forma, entende-se que os gestores e organizações, podem tender a transmitir informação que procure transparecer determinada realidade, ou seja, as atitudes dos gestores podem ser enviesadas nesse sentido, que é o que a teoria da sinalização procura explicar, sendo assim relevante a sua análise. 23 Os conceitos chave na teoria da sinalização são os seguintes: 1 – Transmissor da Informação. Quem está por dentro da informação transmitida, neste caso, executivos ou gestores. Basicamente estes têm informação privilegiada acerca da informação que querem, ou não, transmitir. 2 – O sinal. Concretamente a informação e como esta é transmitida. É a forma como os gestores que têm informação privilegiada querem transmitir essa mesma informação. Assim a teoria da sinalização foca-se essencialmente na transmissão de informação positiva por parte dos gestores, num esforço para transparecer uma boa imagem organizacional; 3 – O recetor do sinal. Este é o terceiro elemento, ou seja, como é fácil de identificar e de perceber, este é o agente que vai receber a informação (sinal), é aquele que está em desvantagem no que concerne à quantidade e possivelmente quanto à qualidade da informação que lhe foi transmitida e que tem naturalmente interesse em saber (Connelly et al., 2011, pp. 7–8). Nesta perspetiva, é possível perceber em que medida os diversos agentes, desde o transmissor da informação ao recetor do sinal podem influenciar o nível e a qualidade da informação financeira e contabilística divulgada. Sumariamente, a teoria da sinalização afirma que empresas com boa performance, têm tendência a fazer divulgações voluntárias de forma mais solicita, sendo este um fator diferenciador no mercado, uma vez que associamos que a divulgação voluntária está positivamente relacionada com o desempenho e qualidade da empresa. 4.5 - Teoria dos Stakeholders A teoria dos stakeholders foi usada para analisar a empresa e o ambiente em que esta opera de forma empírica e analítica (Roberts, 1992, p. 4). Como é de conhecimento geral definimos stakeholders como os diversos agentes que têm interesse na forma que uma determinada empresa opera, sendo que esse interesse pode ter uma natureza diversa, como são disso exemplo as perspetivas económica, ambiental, laboral ou até mesmo social. Alguns exemplos que podemos definir de stakeholders são nomeadamente, os investidores, governo, clientes, empregados, gestores, entre vários outros (Donaldson e Preston, 1995, p. 6). A teoria dos stakeholders diz que os gestores devem tomar decisões que tenham em conta os interesses de todos os stakeholders de uma empresa. A teoria dos stakeholders vai contra a corrente económica de maximização de lucros e resultados, uma vez que tem as suas origens na sociologia, no comportamento organizacional, na política de interesses concretos e ainda no próprio interesse pessoal dos gestores. Como é de conhecimento geral, é uma teoria popular, não só a nível académico, mas também a nível de diversas organizações profissionais, grupos de interesse especial e governos (Jensen, 2010, p. 2). 24 Desta forma, é natural que esta teoria, pela forma como está correntemente difundida, influencie por si só o nível e qualidade da informação financeira, nomeadamente quando nos referimos aos contratos de locação. Existem diversos grupos da sociedade com interesse nas empresas e na sua informação financeira, desde os investidores, ao governo, aos próprios trabalhadores de uma determinada empresa, é uma lista extensa, pelo que como podemos aferir, a gestão pode ser influenciada na forma como divulga determinado tipo de informação financeira. Assim é percetível que a teoria dos stakeholders tenha um papel preponderante na divulgação de informação por parte dos gestores. 25 5 – Revisão da literatura 5.1 - Análise do cumprimento dos requisitos de divulgação com base nas normas internacionais de contabilidade Diversos estudos têm como base as normas internacionais de contabilidade (IAS/IFRS). Dentro destes diversos procuraram aferir qual o nível de cumprimento dos requisitos de divulgação impostos por estas. Neste capítulo vão-se analisar esses estudos e perceber quais foram as conclusões alcançadas e que variáveis influenciam os níveis de divulgação. Soderstrom e Sun (2007) procuraram investigar a literatura acerca dos diferentes princípios de contabilidade geralmente aceites. Estes argumentam que as diferenças na qualidade da divulgação de informação financeira vão continuar a existir apesar da adoção das IFRS, uma vez que essa qualidade está dependente da configuração institucional, incluindo os sistemas político e legal no qual a empresa está sediada. Os autores realizaram uma análise retrospetiva de tentativas de harmonização contabilística internacional, nomeadamente no contexto europeu e norte americano. Estes concluíram que a literatura internacional de uma forma geral encontra benefícios na adoção voluntária de melhores princípios contabilísticos, incluindo as IFRS, no entanto, os autores argumentam que os resultados não se podem cingir à adoção das IFRS por si só na EU onde a sua aplicação é obrigatória, argumentando que a qualidade da informação financeira depende também da qualidade das normas, do sistema legal e político de um determinado país e de incentivos à divulgação financeira. Assim, é indiscutível que as IFRS vêm melhorar a qualidade da informação contabilística e financeira, não sendo, no entanto, um fator exclusivo, conforme foi referido. Tsalavoutas, André e Evans (2012) procuraram examinar o valor contabilístico do capital próprio e resultado líquido antes e após a transição obrigatória para as IFRS na Grécia. Os autores começam por enumerar diversos estudos, tendo por base estudos realizados em países em específico, como outros realizados em contexto internacional, sendo que por fim, procura explicitar as diferenças entre as normas previamente em vigor na Grécia e as atuais IFRS, definindo as suas hipóteses de estudo e recolhendo informação para os dois cenários. Os autores concluíram assim que não existiu diferença significativa no que concerne a valor contabilístico do capital próprio e resultado líquido, em ambiente ante IFRS e pós IFRS. No entanto observou-se um aumento na valoração do valor contabilístico do capital próprio e um decréscimo quando nos referimos ao resultado líquido, o que é consistente com as IFRS serem mais focadas no balanço e introduzindo maior volatilidade e menos persistência ao resultado líquido. Sendo que esta conclusão vai de encontro ao esperado que aconteça após a adoção da IFRS 16, mais focada no balanço da empresa. Glaum, Baetge, et al. (2013) procuraram analisar se a introdução das normas internacionais de contabilidade pelas empresas alemãs melhorou o nível de precisão das previsões de analistas financeiros, e que papel teve a qualidade das divulgações nesse processo. Para tal utilizaram uma equação estrutural que permitiu separar os efeitos da qualidade na 26 divulgação, de outros efeitos decorrentes da introdução do normativo internacional na qualidade das previsões dos analistas. Usaram uma amostra de 1908 empresas, cobrindo o período de 1997 a 2005. Este estudo permitiu concluir que a introdução das normas internacionais de contabilidade de facto trouxe consigo um aumento significativo da precisão das previsões dos analistas, o que é em parte explicado pelo aumento da qualidade das divulgações financeiras. Assim, como seria expectável, a adoção das normas internacionais de contabilidade permitiu um melhor conhecimento da realidade empresarial, permitindo aos utilizadores de informação financeira um conhecimento alargado acerca da realidade destas. Brüggemann, Hitz e Sellhorn (2013) procuraram reunir informação empírica acerca das consequências económicas da adoção das normas internacionais de contabilidade, procurando dar algumas orientações acerca de como as próximas investigações devem ser orientadas. De uma forma geral é identificado que de acordo com a literatura, a adoção obrigatória das IFRS não leva conclusivamente a um aumento da transparência ou comparabilidade das informações financeiras. Em contraste, é praticamente unânime que os efeitos macroeconómicos no mercado de capitais são benéficos. Schipper (2005) procurou definir alguns efeitos da implementação das normas internacionais de contabilidade na união Europeia. Apesar da idade do artigo, este é relevante na medida em que ainda hoje se verifica a transição para novas normas contabilísticas, como é o caso da transição da IAS 17 para a IFRS 16. É exposto que com a transição para novas normas contabilísticas, um grande número de empresas, naturalmente heterogéneas em dimensão, estrutura de capital, e sofisticação contabilística, vão aplicar pela primeira vez essas normas. É explicito e factual que venha a haver uma elevada procura de informação relevante acerca de como realizar essa transição de forma eficaz e sem sobressaltos. Assim, é de sobremaneira relevante que aquando da emissão de novas normas contabilísticas se emita também informação detalhada de como efetuar a mudança, com diversos cenários e cobrindo de forma extensa as diversas realidades a que as empresas virão a estar sujeitas. Num outro estudo conduzido por Glaum, Schmidt, et al. (2013), estes procuraram analisar o cumprimento das normas internacionais de contabilidade de uma amostra de empresas europeias, nomeadamente a IFRS 3 – Concentrações de atividades empresariais e ainda a IFRS 36 – Imparidade de ativos. Para tal recorreram a uma amostra das maiores empresas cotadas em 17 países da união europeia. Estes chegaram à conclusão de que o nível de cumprimento é determinado simultaneamente por fatores específicos da empresa e do país em que se encontra, demonstrando, portanto, que as tradições contabilísticas e outros fatores intrínsecos ao país em causa continuam a ter um papel preponderante no cumprimento das normas contabilísticas. Ao nível da empresa, identificou-se a importância de haver experiência prévia com a adoção das IFRS, o tipo de auditor, a existência de comitês de auditoria, a emissão de obrigações ou ações no período de reporte e a estrutura da propriedade da empresa como fatores que influenciam o nível de cumprimento das normas de contabilidade. Ao nível do país, determinou-se que dois fatores importantes ao nível de cumprimento, residem no autoritarismo do poder regulador e no tamanho do mercado de capitais. Concluem ainda que este estudo tem influência para os participantes 27 nos mercados de capitais, para os investidores e analistas. Estas conclusões confirmam que as IFRS podem estar a impedir a interpretação e a comparabilidade das demonstrações financeiras. Como é sabido se as demonstrações financeiras estão incompletas e potencialmente enviesadas, a divulgação financeira não vai poder reduzir assimetrias de informação entre gestores e potenciais stakeholders. Esta perspetiva vai liminarmente contra os outros estudos previamente analisados, ao referir que sob as IFRS, o nível de cumprimento continua a ser notoriamente baixo. Por fim, Kim e Shi (2012) investigaram se e como a adoção voluntária das IFRS afeta as decisões de analistas financeiros e se melhora a informação prestada pelas empresas. Para tal recorreram a uma amostra de 17227 observações, abrangendo empresas de 29 países durante o período de 1998 a 2004, incluindo na amostra empresas que voluntariamente adotaram as IFRS, assim como outras que não o fizeram. Com esta análise concluíram que os analistas financeiros têm preferência por empresas que adotaram as IFRS. Concluíram também que a adoção voluntária das IFRS está positivamente associada com a qualidade da informação financeira disponibilizada aos analistas, sugerindo que os utilizadores individuais desta informação beneficiam da maior qualidade imposta pelas IFRS. Assim, conforme podemos analisar, existem diversos estudos acerca da adoção das normas internacionais de contabilidade, sendo que as opiniões são manifestamente diversas, desde alguns estudos referirem que a implementação das IFRS em pouco ou nada alterou a qualidade da informação financeira divulgada pelas empresas, até outros, que inferem precisamente o contrário, ou seja, as IFRS vieram melhorar a qualidade da informação financeira. 5.2 - Divulgação de informação financeira e os seus determinantes Procurando realizar uma análise cronológica acerca dos estudos relevantes na área da divulgação financeira e seus determinantes, começa-se por analisar o trabalho de Singhvi e Desai (1971), que com a premissa de que havendo um sistema empresarial livre, em que os gestores seguem diferentes filosofias na gestão, estes vão divulgar informação significativamente diferente entre si. Assim o estudo procura identificar algumas das características das empresas dos Estados Unidos que estão associadas com a qualidade da divulgação financeira. O estudo empírico foi realizado com base nos relatórios anuais de 100 empresas cotadas em mercado regulado e 55 empresas que não constam destes. Utilizaram como variáveis explicativas a dimensão da empresa, medida através da quantidade de ativo em sua posse, o número de detentores de ações (Stockholders), se as ações da empresa são transacionadas em mercado regulado (listing status), a dimensão da empresa que audita as suas contas (CPA), a taxa de retorno líquida (ganhos líquidos/resultado líquido) e margem de lucros (ganhos líquidos/total de vendas). Com base nestas variáveis, os autores puderam concluir que as empresas que apresentam informações inadequadas são: a) Pequenas em tamanho, quando este é medido pela totalidade do ativo; 28 b) Pequenas em tamanho, quando este é medido pela quantidade de detentores de ações; c) Quando não estão cotadas em mercado regulado; d) Auditadas por pequenas empresas de auditoria; e) Pouco rentáveis, quando o método de análise é a taxa de retorno, e f) Pouco rentáveis, quando o método de análise é a margem de lucros. Foi também concluído com este estudo que a divulgação de informação financeira inadequada nos relatórios anuais vai tornar o preço das ações de uma determinada empresa mais volátil, uma vez que na ausência de informação adequada, as decisões de investimento vão-se tornar menos objetivas. Assim, é possível concluir que com informação financeira adequada podemos retirar um pouco do fator especulativo ao mercado de capitais. Ainda dentro da mesma área, Raffournier (1995) procurou relacionar a quantidade de divulgação nos relatórios anuais de empresas cotadas na Suíça com determinantes relacionados com custos políticos e de agência. O autor escolheu realizar esta investigação com empresas suíças, uma vez que estas antes de 1992 tinham muito poucos requisitos de divulgação. Para tal recorreu a uma amostra de 161 empresas industriais e comerciais, tudo isto no ano de 1991. A quantidade de divulgação é medida através de um índice baseado na informação cuja divulgação é obrigatória pela quarta e sétima diretivas da união Europeia. As variáveis explicativas vão ser nomeadamente o tamanho da empresa, alavancagem, rendibilidade, estrutura de propriedade, nível de internacionalização, tamanho da empresa de auditoria, percentagem de ativos fixos e tipo de indústria. Realizando uma análise simplista pode-se concluir que o tamanho da empresa, o nível de internacionalização, percentagem de ativos fixos e o tamanho da empresa de auditoria têm um papel fundamental no nível de divulgação de informação financeira. Com menor ênfase a rendibilidade e o tipo de indústria têm um papel também positivo na divulgação de informação. Não foi, no entanto, encontrada relação entre o nível de divulgação e a alavancagem e tipo de propriedade da empresa. Pode-se ainda retirar deste trabalho que as pressões de mercados externos têm um papel fundamental na política de divulgação, uma vez que estas empresas devolvem resultados bastante superiores a nível de divulgação, quando comparados com empresas de índole somente nacional. Botosan (1997), procurou relacionar o custo do capital próprio com os níveis de divulgação de informação financeira. Para conseguir relacionar estas duas variáveis, realizou uma regressão que procurou estimar o custo de capital próprio com o beta do mercado, tamanho da empresa e um índice de divulgação construído pela autora. Para criar este índice de divulgação baseou-se na quantidade de divulgação voluntária emitida em 1990 nos relatórios anuais de uma amostra de 122 empresas. Com este trabalho, a autora conseguiu provar uma associação direta entre o custo do capital próprio e o nível de divulgação de informação financeira. Para uma amostra de empresas com poucos analistas seguidores, é sugerido que um maior nível de divulgação está relacionado com um custo do capital próprio inferior. Para empresas com poucos analistas seguidores, não foi encontrada uma relação significante entre o nível de divulgação e o custo de capital próprio. 29 Numa outra vertente, Reverte (2009) procurou concluir que determinantes influenciam o nível de divulgação referente à responsabilidade social empresarial em empresas cotadas espanholas. Para tal recorreu a um determinado número de características dessas empresas, como o tamanho da empresa, o tipo de indústria, a rentabilidade, a estrutura da propriedade, se é cotada em mercados externos, a sua exposição mediática e o nível de alavancagem. O nível de divulgação relativamente à responsabilidade social foi criado através de uma entidade externa. Com base nisto, o autor concluiu que as empresas com maiores divulgações relativas a responsabilidade social são as que apresentam maior dimensão, têm maior exposição mediática e as que pertencem a indústrias com maior sensibilidade ambiental. A rentabilidade e a alavancagem não permitem fazer qualquer tipo de asserção acerca da divulgação de informação relativa a responsabilidade social. Outros autores a realizar investigação nesta área foram Khlif e Souissi (2010), que se propuseram a investigar a associação entre a divulgação financeira e sete características empresariais, neste caso, a estrutura de propriedade, a quantidade de analistas a seguirem a empresa, o tamanho da empresa de auditoria, alavancagem, o tamanho da empresa, a rentabilidade e a sua dimensão internacional. Para tal recorreram ao método de metaanálise, através de uma amostra de 16 artigos publicados entre 1997 e 2006, com o propósito de realizar possíveis asserções entre os diversos estudos. Com este estudo Khlif e Souissi concluíram que a rentabilidade não tem um impacto significativo na divulgação de informação financeira. Percebeu-se também que nem a dimensão da empresa nem o nível de alavancagem estão significativamente associados com o nível de divulgação, no entanto, quando os autores realizaram o controlo para mercados emergentes e não emergentes, pode-se verificar uma forte relação entre o nível de divulgação e a dimensão da empresa, no caso dos mercados não emergentes. Verifica-se também uma forte relação entre a dimensão da empresa de auditoria e o nível de divulgação, o que nos leva a concluir que as empresas de auditoria exercem pressão sobre os seus clientes para que cumpram com os requisitos de divulgação. Por fim, conclui-se também neste estudo não há forte indício de uma relação entre o nível de divulgação financeira e a estrutura de propriedade, quantidade de analistas seguidores e dimensão internacional. Outro trabalho interessante é o de Ettredge et al. (2011), motivado pela lei Sarbanes-Oxley, procura discernir os papeis da dimensão da empresa, qualidade da gestão, dimensão da empresa de auditoria e más notícias em determinar o cumprimento dos requisitos de divulgação, tudo isto em empresas de pequena dimensão. Chegou-se à conclusão de que as empresas que não cumprem os requisitos de divulgação têm uma menor qualidade na sua gestão e pouca necessidade de financiamento externo, mas não são mais pequenas que outras empresas que cumprem os requisitos. Por fim, concluiu-se também com este estudo que o nível de cumprimento está negativamente associado com más notícias. Tal como em Portugal, em Espanha procedeu-se à adoção das normas contabilísticas que têm por base as normas internacionais de contabilidade em 2008, havendo em Espanha a hipótese de se começar a utilizar estas normas em janeiro de 2007. Assim Fitó, Gómez, e Moya (2012) procuraram perceber que determinantes levaram a que algumas empresas optassem pela aplicação prévia destas normas e quais as consequências dessa mesma transição. Como variáveis dependentes foram usadas a dimensão da empresa, o nível de 30 divida, a capacidade de gerar lucro da empresa, os níveis de crescimento, a influência na valoração do capital próprio, na forma de gestão interna da empresa e se estão ou não cotadas a um nível internacional. Concluíram assim que a dimensão da empresa e o crescimento são estatisticamente significativos ao explicar a adoção prévia das normas. Relativamente às consequências, é sabido que existe uma mudança significativa nos rácios financeiros e nas demonstrações financeiras, pelo que a comparabilidade com empresas que não adotem as normas, vai naturalmente sair prejudicada. Após esta revisão a investigadores internacionais, vai-se agora proceder a uma revisão de três investigadores nacionais, neste caso, e continuando dentro da lógica cronológica, temos Lopes e Rodrigues (2007), Alves, Rodrigues e Canadas (2012) e Branco e Góis (2013). Assim, Lopes e Rodrigues (2007) procuraram estudar os determinantes do nível de divulgação nos instrumentos financeiras das empresas cotadas portuguesas. Para tal construíram um índice de divulgação com base nos requisitos enunciados na IAS 32 (Instrumentos financeiros) e na IAS 39 (Instrumentos Financeiros: Reconhecimento e mensuração). Utilizaram ainda como variáveis independentes, o tamanho da empresa, o tipo de indústria, o tipo de auditor, se estão ou não cotadas em diversos mercados, a dimensão da sua internacionalização, o nível de alavancagem, a importância dos detentores de ações e do tipo de administração interna da empresa. A dimensão da amostra neste estudo consistiu em 55 das 56 empresas cotadas no Euronext Lisboa em 31 de dezembro de 2001. Com este estudo concluíram então que o nível de divulgação está positivamente relacionado com o tamanho da empresa, o tipo de auditor, com o estarem cotadas em diversos mercados e o setor económico (Financeiro ou industrial). Não foi, no entanto, possível estabelecer uma relação entre o nível de divulgação com as práticas de governo da empresa e similarmente não se conseguiu estabelecer uma relação com a estrutura do capital e alavancagem. Seguidamente analisa-se o estudo de Lurdes, Silva e Gomes Rodrigues (2012) acerca do nível de divulgação dos ativos intangíveis e seus determinantes em empresas da Península ibérica. Para tal foi mais uma vez criado um índice de cumprimento baseado nos requerimentos enunciados na IAS 38 (Ativos Intangíveis). A variável dependente utilizada no estudo foi, conforme referido, o índice de divulgação criado e as variáveis independentes são as seguintes: Tamanho da empresa, Rentabilidade, percentagem de intangíveis no balanço, as classes de ativos intangíveis, o nível de internacionalização e o tipo de propriedade, privada ou pública. Pode-se concluir que existe uma relação positiva entre o nível de divulgação e o tamanho da empresa e o tipo de propriedade, sendo estas variáveis estatisticamente significativas. São também consideradas variáveis explicativas o tamanho da empresa e o nível de internacionalização, sendo que empresas maiores vão ter tendência a ter maiores níveis de divulgação e uma maior internacionalização vai ter um efeito negativo no nível de divulgação, o que vai contra a maioria da literatura no que concerne a esta variável. Por último nesta secção vai-se analisar o trabalho de Branco e Góis (2013), que teve como objetivo analisar o nível de divulgação voluntária nas empresas em Portugal, e perceber que determinantes influenciam esta divulgação. Recorreu-se a uma amostra retirada do 37 6.2 - Metodologia de pesquisa e amostra A metodologia de pesquisa vai de encontro ao que foi elaborado por outros investigadores, ou seja, vai-se basear na análise dos relatórios e contas das empresas cotadas no Euronext Lisboa. Estes relatórios vão estar todos disponíveis, pois é mandatório de acordo com o código das sociedades e comerciais e exigido pela CMVM que estes estejam disponíveis online nas respetivas páginas de internet de cada empresa cotada. Essa análise aos relatórios e contas das empresas cotadas no Euronext vai ser utilizada tanto na criação do índice de cumprimento dos requisitos de divulgação dos contratos de locação, como para inferir acerca das diversas variáveis explicativas. 6.3 – Amostra Uma vez que se procura perceber que determinantes influenciam o cumprimento dos requisitos de divulgação dos contratos de locação e qual o nível desse cumprimento, vãose utilizar as empresas cotadas no Euronext Lisboa como amostra. O objetivo seria utilizar a totalidade das empresas cotadas, no entanto, tal não é possível devido a diversos motivos, como por exemplo o relatório e contas não estar disponível para o ano em causa, o período de relato ser diferente anual, ou por não ter qualquer ativo locado em sua posse, pelo que naturalmente não haverá lugar a qualquer tipo de divulgação. Assim, recorreu-se aos websites das empresas cotadas para se obter os seus relatórios e contas. De entre as 53 empresas listadas, vão-se apenas utilizar 34, pelos motivos enunciados no parágrafo anterior. Os dados recolhidos dizem respeito aos períodos de reporte relativos a 2015, 2016 e 2017. É ainda importante referir que nenhuma empresa das constantes da amostra optou por implementar a IFRS 16 em período anterior a 2018. Assim, conforme é visível na tabela 2, as empresas constantes da amostra estão distribuídas da seguinte forma pelos diferentes setores de atividade. Atividade Frequência absoluta Frequência relativa Comercial/Serviços 22 64.7% Financeiro 3 8,8% Industrial 9 26.5% Total 34 100% Tabela 2 - Amostra por setores de atividade 38 6.4 - Variável dependente – Índice de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações Neste ponto vai-se realizar a explicação de como se procedeu à elaboração do índice de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações (IndLoc). Teve-se por base diversos autores que utilizaram a mesma metodologia para chegar a um índice de divulgação (Cooke, 1992; Raffournier, 1995; Lopes e Rodrigues, 2007; Alves, Rodrigues e Canadas, 2012; Branco e Góis, 2013). O índice em causa vai ser construído com base nos requisitos de divulgação exigidos pela IAS 17 para as locações financeiras e operacionais, que se encontram respetivamente nos parágrafos 31 e 32 da IAS 17 e no parágrafo 35 da IAS 17, estes requisitos e tabelas utilizadas na construção do índice podem ser consultadas nos anexos 10.1 e 10.2. Relativamente às locações financeiras existe um total de dez itens de cumprimento, enquanto que nas operacionais os requisitos são no total oito. Cada item dos requisitos de divulgação vai ser classificado de uma de três formas, com 1 caso seja cumprido esse requisito, com 0 caso não seja cumprido, ou com “NA”, caso esse requisito não seja aplicável. O índice naturalmente é ajustado aos itens que não são aplicáveis, pois não faria sentido uma empresa ser penalizada por não divulgar um item, quando não tinha obrigação de o fazer. Assim, o índice é calculado da seguinte forma para as locações financeiras: 𝐼𝑛𝑑𝐿𝑜𝑐𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒𝑖𝑟𝑎𝑠 =∑𝐼𝑡𝑒𝑛𝑠 𝑐𝑜𝑚 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎 1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑖𝑡𝑒𝑛𝑠 𝑎𝑝𝑙𝑖𝑐á𝑣𝑒𝑖𝑠 E da seguinte forma para as locações operacionais: 𝐼𝑛𝑑𝐿𝑜𝑐𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑖𝑠 =∑𝐼𝑡𝑒𝑛𝑠 𝑐𝑜𝑚 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎 1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑑𝑒 𝑖𝑡𝑒𝑛𝑠 𝑎𝑝𝑙𝑖𝑐á𝑣𝑒𝑖𝑠 Por fim e valorizando da mesma forma as locações financeiras e operacionais, o resultado global do índice vai resultar da média aritmética entre os dois índices enumerados anteriormente. Assim: 𝐼𝑛𝑑𝐿𝑜𝑐=𝐼𝑛𝑑𝐿𝑜𝑐𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒𝑖𝑟𝑎𝑠+𝐼𝑛𝑑𝐿𝑜𝑐𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑖𝑠 2 Como é percetível, este índice pode ser equiparado a uma percentagem do nível de cumprimento, pelo que o seu valor vai naturalmente oscilar entre 0 e 1. 39 Assume-se que cada item é igualmente importante, o que pode não ser necessariamente a hipótese mais realista, e indo de encontro ao que foi defendido por Cooke (1992, p. 6), o alvo deste estudo são todos os utilizadores dos relatórios e contas do ano em causa, e não grupos que possam valorizar mais um ou outro item, ou seja, o valor total do índice é não ponderado. Fica assim definida a variável dependente deste estudo (IndLoc). 6.5 - Sumário do estudo Com base no trabalho efetuado até ao presente momento, podem-se inventariar todas variáveis, as suas proxys, e qual o efeito que é esperado. Assim, na tabela três podemos encontrar todas estas informações. Sigla Variável Tipo de variável Efeito espectável Proxy utilizada IndLoc Índice calculado Dependente ------------- ------------- Dim Dimensão Independente Positivo Receita total Aud Tipo de auditor Independente Positivo Big4 ou não Lev Alavancagem Independente Negativo Dívida /Cap.Próprio Rent Rentabilidade Independente Positivo ROE Ind Setor de atividade Independente Pos/Neg Empresa industrial, ou não Tabela 3 – Sumário do estudo 6.6 – O modelo de regressão A relação expectável entre o índice de cumprimento dos requisitos de divulgação da IAS 17 e as suas variáveis explicativas, vai ser traduzida no seguinte modelo: 𝐼𝑛𝑑𝐿𝑜𝑐𝑖𝑡 = 𝛽0+𝛽1𝐷𝑖𝑚𝑖𝑡+𝛽2𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡+𝛽3𝐿𝑒𝑣𝑖𝑡+𝛽4𝑅𝑒𝑛𝑡𝑖𝑡+𝛽5𝐼𝑛𝑑𝑖𝑡+𝜀𝑖𝑡 𝑖=1,2,3,...,34 𝑒 𝑡=2015,2016 𝑒 2017 6.7 – Teoria e estimação de regressões em painel Os dados em painel são constituídos por dados seccionais organizados em determinados períodos temporais, agrupados de forma a criar uma única base de dados. Por norma 40 utilizam-se dados em painel para aumentar o tamanho da amostra, no entanto a razão principal para utilizar dados em painel é para se conseguir realizar observações que não seriam observáveis utilizando exclusivamente dados temporais ou seccionais. É também vantajoso utilizar dados em painel por permitirem evitar problemas de variáveis omitidas que de outra forma poderiam causar enviesamento em estudos seccionais. Existem diversos tipos de variáveis quando se utilizam dados em painel. Primeiramente, as que não variam ao longo do tempo, que são normalmente caraterísticas específicas de cada observação seccional, sendo que neste estudo em concreto existe apenas a variável dummy tipo de indústria. Temos também as variáveis que variam com o tempo, mas que são iguais para todos os indivíduos num determinado período de tempo, como por exemplo taxa de inflação, ou outros indicadores macroeconómicos, não existindo nenhuma variável deste tipo no presente estudo. Existem também variáveis que variam ao longo do tempo e de observação seccional para observação seccional, como é o caso das variáveis dimensão, rentabilidade, alavancagem e dimensão da empresa de auditoria. Por fim, existem também variáveis de tendência, que variam de uma forma que é possível prever. Como é previsível, para se poder estimar uma equação usando dados em painel, é crucial que a informação esteja organizada no formato certo, uma vez que os diversos tipos de aplicações informáticas exigem formatos específicos (Studenmund e Johnson, 2017, p. 476). No caso do Gretl, que é a aplicação com que se vai realizar a regressão neste trabalho, a informação é organizada com duas variáveis indexantes que permitem identificar a observação seccional e o período a que tal observação diz respeito, neste caso essas variáveis vão ser a empresa, que vai ser organizada através de um número identificativo (1 a 34), e a variável ano (2015, 2016 ou 2017). Essencialmente, a utilização de dados em painel permite uma estimação mais completa e eficiente dos modelos econométricos. No entanto a dificuldade na utilização de dados em painel prende-se com a heterogeneidade dentro da amostra ou população em estudo, ou seja, a amostra de empresas em observação terem características bastante diferenciadoras entre si, e ao longo do tempo. Outro aspeto relevante prende-se com o tipo de painel a ser utilizado, quando para cada observação se dispõe do mesmo número de dados temporais o painel chama-se equilibrado, quando o número de dados temporais é diferente para cada observação, dizemos que o painel não está equilibrado. Neste estudo, o número de dados temporais é igual para todas as observações, pelo que que o painel estará equilibrado (Soukiazis, 2015). Sumário das vantagens de utilizar dados em painel: - Utiliza-se um maior número de observações, garantindo as propriedades assimptóticas dos estimadores; - Aumentam-se os graus de liberdade nas estimações, tomando os testes t, F e quiquadrado valores mais significativos; - Reduz-se o risco de multicolinearidade; 41 - Permite o acesso a mais informação, combinando informação temporal, com as observações individuais; - É aumentada a eficiência e a estabilidade dos estimadores, e - É possível introduzir ajustamentos dinâmicos, que em dados seccionais não seria possível realizar. Como desvantagens da utilização de dados em painel temos: - O enviesamento que resulta da heterogeneidade entre as observações, e - O enviesamento que resulta da seletividade das observações que constituem a amostra. 6.7.1 – Tipos de modelos com dados em painel e sua estimação 1 – Modelos agregados pooled. Neste tipo de modelos a estimação é executada assumindo que os parâmetros a e b são comuns para todas as observações: 𝑌𝑖𝑡 =𝑎+𝑏𝑋𝑖𝑡+...+𝑢𝑖𝑡 Existindo assim, como é possível observar, homogeneidade na parte constante e no declive. Para efetuar a estimação do modelo pooled, pode-se utilizar o método dos mínimos quadrados (OLS), assumindo a parte constante comum para todas as observações. Admitese assim que os erros 𝑢𝑖𝑡 são “white noise” e não estão correlacionados com os regressores, 𝐶𝑜𝑣(𝑋𝑖𝑡,𝑢𝑖𝑡)=0. Sabe-se que as hipóteses da constante comum e declive comum são restritivas, no entanto, este método pode ser adequado em amostras com observações previamente selecionadas, e que apresentem algumas semelhanças nas suas características estruturais. Os outros dois tipos de modelos introduzem a heterogeneidade das observações. 2 – Modelos com efeitos fixos. Nestes, a estimação é feita assumindo que a heterogeneidade das observações se capta na parte constante, que é diferente de observação para observação: 𝑌𝑖𝑡 =𝑎𝑖+𝑏𝑋𝑖𝑡+...+𝑢𝑖𝑡 Observa-se assim heterogeneidade na parte constante e homogeneidade no declive. Temos que a parte constante 𝑎𝑖 é diferente para cada observação, captando as diferenças invariantes no tempo. Existem três métodos para estimar os modelos em painel com efeitos fixos: 42 - O método com variáveis dummy (Least Squares Dummy Variables, LSDV), podendo ser utilizadas variáveis dummy para cada observação, ou para cada período temporal; - O método de estimação com primeiras diferenças, que consiste em remover os efeitos específicos individuais; - O método de estimação com as variáveis centradas, que consiste em centrar as variáveis, ou seja, subtrair às observações de cada indivíduo a média temporal. 3 – Modelos com efeitos aleatórios. Neste tipo de modelo, a estimação e efetuada introduzindo a heterogeneidade dos indivíduos no termo de erro: 𝑌𝑖𝑡 =𝑎+𝑏𝑋𝑖𝑡+...+(𝑣𝑖+𝑢𝑖𝑡),𝑐𝑜𝑚 𝑎𝑖=𝑎+𝑣𝑖 Sendo que 𝑣𝑖 representa o efeito aleatório individual não observável. Assim, os modelos com efeitos aleatórios consideram a constante não como um parâmetro fixo, mas antes como um parâmetro aleatório não observável. Existem diversos testes formais que nos permitem ajudar a decidir qual o modelo que mais se adequa aos dados que estão a ser analisados, são eles o teste F (efeitos fixos vs pooled), o teste de Breusch-Pagan (efeitos aleatórios vs pooled) e o teste de Hausman (efeitos fixos vs efeitos aleatórios), cada um destes será analisado com mais detalhe no próximo capítulo (Soukiazis, 2015). Outro aspeto relevante que virá a ser abordado mais detalhadamente no próximo capítulo é a regressão WLS (Weighted Least Squares), como alternativa ao método OLS, que nos permite realizar inferência em dados em painel, mesmo quando estamos na presença de heterocedasticidade. 43 7 – Resultados Para chegar a conclusões acerca das estatísticas descritivas utilizou-se o software estatístico SPSS e o Gretl. Para as regressões econométricas em painel, utilizou-se o software Gretl, uma vez que o SPSS não nos permite proceder a estimação de dados em painel. 7.1 – Estatística descritiva Nesta secção vão-se analisar as principais estatísticas descritivas de cada variável em estudo, para as variáveis IndLoc, Dim, Lev e Rent, realizaram-se as estatísticas adequadas, desde as mais vulgares medidas de tendência central a medidas de dispersão e variabilidade. Para medir a média recorre-se à seguinte formula: 𝑥 = ∑𝑥𝑖 𝑛 Ou seja, é simplesmente a soma de todas observações num determinado período temporal, a dividir pela totalidade dessas observações (Spiegel e Stephens, 1999). A mediana consiste em organizar as observações por ordem crescente, e será o valor da observação que divide a totalidade das observações em dois. Caso a totalidade das observações seja um número par, consiste na média aritmética dos dois valores centrais. Os valores mínimo e máximo, correspondem à observação que tem o menor e maior valor respetivamente. O desvio padrão diz-nos o quão distantes da média estão os números numa determinada lista. Ou seja, a maioria de valores numa lista vai estar em torno do valor do desvio padrão, a contar desde a média. Naturalmente algumas observações encontrar-se-ão a distâncias superiores ou inferiores a este (Freedman, Pisani e Purves, 2007, p. 67). A assimetria indica-nos o quão distante está uma distribuição de ser simétrica, utilizandose como base o terceiro momento de uma variável aleatória (Wooldridge, 2012, p. 858). Se os valores da assimetria forem superiores a 0, então a distribuição tem mais valores acima da média, caso sejam inferiores a 0, acontece o oposto, ou seja, a distribuição tem valores abaixo da média. Caso os valores sejam próximos de 0, então a distribuição é aproximadamente simétrica. A curtose é uma medida da “grossura” das caudas de uma distribuição, utilizando-se como base o quarto momento de uma variável aleatória (Wooldridge, 2012, p. 851). Se o valor de curtose for igual a 0, então tem o mesmo achatamento que a distribuição normal. Se o 44 valor for superior a 0, a distribuição será mais alta e concentrada que a distribuição normal. Se o valor for inferior a 0, a distribuição terá um formato mais achatado que a distribuição normal. Os percentis indicam-nos que valores existem abaixo de 5%, aplicando-se o mesmo raciocínio para o percentil 95%. Para as variáveis tipo de empresa de auditoria e setor de atividade, sendo variáveis dummy, não faria sentido estar a calcular este tipo de estatística, assim, optou-se por contabilizar o total de empresas que recorre aos serviços de auditoria das quatro maiores empresas de auditoria e o total de empresas consideradas como industriais. No anexo 10.4 encontra-se o resultado das estatísticas descritivas (output do SPSS) para os dados em painel de todas as variáveis, onde está incluído o valor da média do índice de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações, que se cifra em 65.04%. A variável Índice de cumprimento está expressa em percentagem, a dimensão em milhões de euros, e a rentabilidade e alavancagem são rácios. Variável Estatística 2015 2016 2017 Painel IndLoc Observações 34 34 34 102 Média 66.13% 63.98% 65.03% 65.04% Mediana 70.36% 65.71% 66.34% 65.71% Mínimo 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% Máximo 100% 100% 100% 100% D. Padrão 24.60% 22.53% 20.94% 22.53% Curtose 0.88 1.14 2.43 1.137 Assimetria -0.99 -1.02 -1.30 -1.041 Perc. 5% 5.36% 10.71% 10.71% 14.29% Perc. 95% 100% 94.64% 94.64% 98.23% Tabela 4 – Estatísticas para a variável IndLoc Como é possível observar para a variável Índice de cumprimento dos requisitos de divulgação dos contratos de locação, o valor da média permanece constante ao longo dos três anos, sendo que a média global se fixa nos 65.04%. Os valores da mediana para os anos de 2016 e 2017 são muito similares, enquanto que para o ano de 2015 se fixa nos 70.36%. Os valores mínimo e máximo desta variável apresentam total amplitude, uma vez que existem valores de 0%, caso em que não é cumprido nenhum requisito de divulgação, e outros em que apresenta o valor de 100%, caso em que são todos cumpridos. O desviopadrão, como é visível, permanece praticamente constante ao longo dos três anos, enquanto que para os dados em painel apresenta um valor de 22.53% O valor da curtose para os anos de 2015, 2016 e painel é próximo de 1, enquanto que no ano de 2017 apresenta um valor maior, de 2.43, o que indica que as caudas da distribuição 45 são menos achatadas. Relativamente aos valores de assimetria, estes são sempre negativos e em torno de um, o que indica que a distribuição não é simétrica e apresenta maioritariamente valores abaixo da média, ou seja, a maioria dos valores encontra-se abaixo de 65.04%. Relativamente aos percentis, para os dados em painel verifica-se que 5% dos valores se encontram abaixo ou são iguais a 14.29%, e que 95% dos valores se encontram abaixo, ou são iguais, a 98.23%. Estas são as medidas mais dispares, uma vez que há uma diferença em torno de 6% do ano 2015 para 2016 e 2017, anos em que estes valores são bastante similares. Variável Estatística 2015 2016 2017 Painel Dim Observações 34 34 34 102 Média 2024.96 1934.10 2130.20 2029.75 Mediana 371.61 393.88 466.10 436.11 Mínimo 0.31 0.11 0.13 0.11 Máximo 15516.80 14621.70 16276.20 16276.20 D. Padrão 4206.11 3987.18 4443.40 4175.17 Curtose 6.60 6.42 6.41 5.82 Assimetria 2.77 2.74 2.75 2.68 Perc. 5% 10.28 16.75 21.93 23.33 Perc. 95% 15507.05 14599.57 15878.55 15116.65 Tabela 5 – Estatísticas para a variável Dim Relativamente à variável dimensão, a média em valores absolutos tem variações relativamente baixas, ou seja, sempre em torno dos 200 milhões de euros, sendo que a média dos dados em painel se cifra nos 2029.75 milhões. O valor da mediana para o painel encontra-se nos 436.11 milhões, valor em linha com o ano de 2017, mas superior ao dos anos 2015 e 2016. O valor mínimo é claramente superior no ano de 2015, assumindo valores semelhantes nos anos de 2016 e 2017, com valores em torno dos 100 000 euros. Para o valor máximo os valores oscilam entre os 14500 e os 16300 milhões, sendo que o valor mínimo se regista em 2016 e o máximo em 2017. O desvio padrão também se encontra sempre com valores constantes, e assume valores em torno dos 4000 milhões de euros. O valor de curtose é positivo e tem sempre valores elevados (>6), o que indica que a presença de outliers influência de sobremaneira esta medida. Para os dados em painel o valor de curtose é um pouco inferior (<6), fruto também de se registar um número bastante superior de observações. A assimetria assume valores sempre em torno de 2.7, o que indica que existem mais valores acima da média, verificando-se assim valores assimétricos para esta variável. 46 Relativamente ao percentil de 5%, este assume valores dispares para os três anos, com uma variação na ordem dos 100% de 2015 para 2017, o que indica que houve um crescimento significativo desta variável ao longo dos três anos, especialmente nas empresas de menor dimensão. O percentil de 95% assume valores constantes para os três anos, o que nos indica a estabilidade das empresas de maior dimensão. Variável Estatística 2015 2016 2017 Painel Lev Observações 34 34 34 102 Média 4.15 3.37 2.91 3.48 Mediana 2.09 1.72 1.63 1.77 Mínimo 0.07 0.07 0.07 0.07 Máximo 29.56 21.96 14.24 29.56 D. Padrão 6.22 4.62 3.44 4.87 Curtose 8.94 8.70 4.72 10.66 Assimetria 2.94 2.89 2.26 3.09 Perc. 5% 0.33 0.30 0.29 0.38 Perc. 95% 22.11 17.33 13.55 15.56 Tabela 6 – Estatísticas para a variável Lev A variável alavancagem resulta do rácio entre o passivo e o capital próprio, e é uma forma de medir a estrutura de financiamento das empresas, ou seja, permite aferir o rácio entre divida externa e os capitais da empresa. A valor médio desta variável teve tendência a diminuir ao longo dos anos, passando de 4.15 em 2015 para 2.91 em 2017, sendo que para os dados em painel o valor médio é de 3.48. A mediana é um pouco superior em 2015, assumindo valores em torno de 1.7 para o painel e nos anos de 2016 e 2017. O valor mínimo registado é igual para os três anos cifrando-se em 0.07, ou seja, um rácio próximo de 0, o que indica que o valor do passivo é muito similar ao do capital próprio. Regista-se uma tendência decrescente do valor máximo com o decorrer dos períodos temporais, o que é positivo. O desvio padrão tem também uma tendência decrescente com uma redução de duas unidades de ano para ano, sendo que o valor desta medida para os dados em painel é de 4.87. A curtose assume valores positivos e elevados, o que indica a presença de outliers e uma elevada concentração da amostra. Os valores para 2015 e 2016 são similares, com valores em torno dos 9, enquanto que em 2017 o valor da curtose é de “apenas” 4.72. No entanto o valor da curtose é ainda mais elevado analisando o painel, assumindo o valor de 10.66. A assimetria é positiva em todos os anos, o que indica que os valores estão maioritariamente acima da média, não havendo grandes diferenças nos valores ao longo dos anos e no painel, variando os valores entre 2.26 e 3.09. 53 Sendo 𝑅𝑗 o coeficiente de correlação múltipla entre a variável j e as outras variáveis independentes. Concluímos que temos um problema de multicolinearidade se os valores de VIF forem superiores a 10. Como é possível observar no anexo 10.7, os valores de VIF para todas as variáveis oscilam entre 1.050 e 1.436, portanto, neste modelo não temos um problema de multicolinearidade. 7.4.4 – Normalidade dos resíduos Importa também perceber se os resíduos obtidos têm uma distribuição normal, pois esta é uma das premissas básicas dos estimadores OLS. Assume-se, portanto, que os erros não observados estão distribuídos normalmente na população. Chama-se a isto a assunção da normalidade (Wooldridge, 2012, p. 118). Para tal, recorrendo ao Gretl, procedeu-se à construção da distribuição dos resíduos, cujo resultado é possível encontrar no anexo 10.8. Como se pode observar, atendendo a que para um nível de significância de 5% não se rejeita a hipótese nula de distribuição normal, uma vez que o p-value assume o valor de 0.20319, ou seja, p-value > 0.05. 7.4.5 - Teste F - Pooled OLS vs Efeitos Fixos Ainda de acordo com o expresso no capítulo 6.7.1, importa agora perceber se o modelo Pooled OLS é o mais adequado, ou se se deve optar pelo modelo de efeitos fixos. Para tal, recorre-se ao teste F, que tem como hipótese nula, a homogeneidade da constante (optase pelo pooled OLS), na hipótese alternativa tem-se a heterogeneidade da constante (optase pelos efeitos fixos). Temos então a seguinte estatística: H0 : a1 = a2 = a3 = … = aN (Constante comum - Pooled OLS) H1 : a1 ≠ a2 ≠ a3 ≠ … ≠ aN (Constante comum - Pooled OLS) 𝐹𝑠𝑡𝑎𝑡 =[(𝑅𝑓𝑒 2−𝑅𝑝𝑜𝑜𝑙 2)(𝑁−1) ⁄] [(1−𝑅𝑓𝑒 2)(𝑁𝑇−𝑁 −𝑘) ⁄]~𝐹(𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝑘) Em que 𝑅𝑓𝑒 2é o coeficiente de determinação da estimação do modelo com efeitos fixos, e o 𝑅𝑝𝑜𝑜𝑙 2 é o coeficiente de determinação da estimação do modelo com constante comum, 54 𝑘 é o número de regressores, N o número de indivíduos e T o número de observações temporais para cada individuo. O critério de solução é se 𝐹𝑠𝑡𝑎𝑡 > 𝐹(𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝑘) ou p-value < 0.05, rejeita-se o Pooled OLS e o modelo com efeitos fixos é mais adequado (Soukiazis, 2015). Com base nisto, e no anexo 10.9, a estatística F assume um p-value muito inferior a 0.05, pelo que se rejeita a hipótese nula, e temos que o modelo com efeitos fixos é o mais adequado. 7.4.6 – Teste de Breusch-Pagan – Efeitos Aleatórios vs Pooled OLS Uma vez realizado o teste F para discernir se se deve utilizar os o modelo Pooled OLS ou os efeitos, importa agora perceber, qual se adequa mais, entre o Pooled OLS e o modelo de efeitos aleatórios. Para tal vai-se recorrer ao teste de Breusch-Pagan, que tem as seguintes hipóteses e estatística (LM): 𝐻0 : 𝜎𝑣2 = 0 (𝐶𝑜𝑛𝑠tan𝑡𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑢𝑚 − 𝑃𝑜𝑜𝑙𝑒𝑑 𝑂𝐿𝑆) 𝐻1 : 𝜎𝑣2 > 0 (𝐸𝑓𝑒𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑎𝑙𝑒𝑎𝑡ó𝑟𝑖𝑜𝑠) 𝐿𝑀 = 𝑁𝑇 2(𝑇−1) [ ∑ (∑ 𝑤 ^𝑖𝑡 𝑇 𝑡=1 )2 𝑁 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑤 ^𝑖𝑡 2 𝑇 𝑡=1 𝑁 𝑖=1 −1 ] 2 ~ 𝑥1 2 Tem-se como critério de seleção que se 𝐿𝑀 > 𝑥1 2 ou p-value < 0.05, se rejeita o modelo Pooled OLS a favor dos efeitos aleatórios (Soukiazis, 2015). Conforme é possível analisar no anexo 10.9, uma vez que o p-value obtido no teste LM é inferior a 0.05, rejeita-se a hipótese nula e opta-se pelos efeitos aleatórios. 7.4.7 – Teste de Hausman – Efeitos Fixos vs Efeitos Aleatórios Uma vez realizados os testes F e Breusch-Pagan, chegou-se à conclusão que o modelo Pooled OLS não será o mais adequado para realizar a estimação em painel, portanto, importa agora verificar qual se adequa mais, ou o modelo com efeitos fixos, ou o modelo com efeitos aleatórios. Para tal vai-se utilizar o teste de Hausman que apresenta as seguintes hipóteses e estatística: 55 𝐻0∶ 𝐶𝑜𝑣(𝑣𝑖,𝑋𝑖𝑡) = 0 (𝐸𝑓𝑒𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑎𝑙𝑒𝑎𝑡ó𝑟𝑖𝑜𝑠) 𝐻1∶ 𝐶𝑜𝑣(𝑣𝑖,𝑋𝑖𝑡) ≠ 0 (𝐸𝑓𝑒𝑖𝑡𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑥𝑜𝑠) 𝐻 = (𝑏𝑓𝑒 ^−𝑏𝑟𝑒 ^)′[𝑉𝑎𝑟(𝑏𝑓𝑒 ^)−𝑉𝑎𝑟(𝑏𝑟𝑒 ^)]−1(𝑏𝑓𝑒 ^−𝑏𝑟𝑒 ^)~𝜒𝑘 2 Em que 𝑏𝑓𝑒 ^ é o vetor dos estimadores do modelo com efeitos fixos, 𝑏𝑟𝑒 ^ é o vetor dos estimadores do modelo com efeitos aleatórios, 𝑉𝑎𝑟(𝑏𝑓𝑒 ^) é a matriz de variânciascovariâncias dos estimadores 𝑏𝑓𝑒 ^, 𝑉𝑎𝑟(𝑏𝑟𝑒 ^) é a matriz de variâncias-covariâncias dos estimadores 𝑏𝑟𝑒 ^ e k é o número de regressores. O critério de seleção é, se 𝐻 > 𝜒𝑘 2 ou p-value < 0.05, rejeita-se o modelo com efeitos aleatórios, em favor do modelo com efeitos fixos (Soukiazis, 2015). Assim, atendendo ao anexo 10.9, analisa-se que o p-value do teste de Hausman é igual a 0.0899, sendo, portanto, superior 0.05, pelo que não se rejeita a hipótese nula e chegamos à conclusão que o modelo de efeitos aleatórios é o mais adequado. 7.4.8 – Regressão em painel com efeitos aleatórios Após se terem realizado todos os testes concluiu-se que o mais adequado será o modelo com efeitos aleatórios, que apresenta o seguinte resultado (anexo 10.10): Variável dependente: IndLoc Coefficient Std. Error z p-value const 0.583324 0.0662954 8.799 <0.0001 *** Dim 1.84678e05 8.29938e06 2.225 0.0261 ** Aud −0.0027226 9 0.0595826 −0.04570 0.9636 Lev 0.00237423 0.00450353 0.5272 0.5981 Rent 0.0703098 0.103853 0.6770 0.4984 Ind 0.0660769 0.0819335 0.8065 0.4200 Tabela 12 – Efeitos aleatórios 56 Como é possível observar, apenas existe uma variável significativa neste modelo, a variável dimensão, ao nível de 5%, o que economicamente pouco permite concluir acerca das hipóteses em causa neste estudo. De uma forma geral, apesar de não se verificar a significância estatística da maioria das variáveis, temos que todas elas apresentam coeficientes com valores positivos, à exceção da variável tipo de empresa de auditoria, que apresenta um coeficiente com valor negativo. Atendendo à pouca validade económica deste modelo, e atendendo a que na regressão inicial (Pooled OLS) se verificou a existência de heterocedasticidade, resolveu realizar-se uma regressão do tipo WLS (Weighted Least Squares), que se apresenta no seguinte capítulo e no anexo 10.11. 7.4.9 – Regressão WLS (Weighted Least Squares) Se for detetada heterocedasticidade, como foi o caso da regressão com o modelo pooled OLS, podem-se utilizar estatísticas heterocedasticamente robustas, após a estimação por OLS. Uma alternativa é o tipo de regressão apresentado neste capítulo, que caso se tenha especificado corretamente a forma da variância (como função das variáveis explicativas), então a regressão WLS vai ser mais eficiente que a OLS, o que vai levar a novas estatísticas t e F, que podem efetivamente ser utilizadas (Woolridge, 2013, cap. 4). Assim, e como sabemos que estamos na presença de heterocedasticidade, o método a ser empregue para realizar uma estimação WLS consiste sumariamente em dividir cada observação das variáveis dependentes e independentes por uma estimativa do desvio padrão condicional. Ou seja, vão-se dividir as observações por: [𝑉𝑎𝑟(𝑦𝑖| 𝑥𝑖)]12 ⁄ E por fim, volta-se a aplicar a regressão OLS aos dados ponderados, o que vai levar a diferentes estimadores, relativamente aos obtidos inicialmente. 57 Assim, tem-se na tabela 13 a regressão WLS (anexo 10.11). Variável dependente: IndLoc A ponderação é baseada na variância por unidade Coeficiente Erro padrão Estat. t p-value const 0.5708 0.0390 14.61 <0.0001 *** Dim 1.4515e-05 1.0431e-06 13.91 <0.0001 *** Aud 0.0982 0.0419 2.341 0.0213 ** Lev 0.0009 0.0029 0.3285 0.7432 Rent −0.1157 0.0667 −1.733 0.0864 * Ind −0.0235 0.0192 −1.223 0.2244 Tabela 13 – Regressao WLS Esta regressão obteve um R2 (coeficiente de determinação) ajustado com o valor de 68%, pelo que se conclui que as variáveis independentes explicam em 68% a variável dependente (IndLoc). A estatística F, para testar a significância global do modelo tem as seguintes hipóteses e estatística: 𝐻0 : 𝛽1=𝛽2=...=𝛽𝑘=0 𝐻0 : 𝛽1≠𝛽2≠...≠𝛽𝑘≠0 𝐹 = 𝑅2𝑘 ⁄ (1−𝑅2)(𝑛−𝑘−1) ⁄~𝐹𝑛−𝑘−1 Como critério de rejeição da hipótese nula utiliza-se o p-value, ou seja, rejeita-se 𝐻0 caso o p-value seja inferior a 0.05. Neste caso, como o p-value é inferior a 0.05, rejeitamos a hipótese nula, e assumimos que os coeficientes são diferentes de 0, pelo que o modelo é estatisticamente significativo. Como é possível verificar, a variável dimensão é estatisticamente significativa a 1%, a variável tipo de empresa a 5% e a variável rentabilidade a 10%. As restantes variáveis não apresentam significância estatística neste modelo. Os coeficientes estatisticamente significativos desta regressão podem então ser interpretados da seguinte forma: 58 Dimensão – Considerando todo o resto constante, uma variação de uma unidade na variável Dim, vai resultar num acréscimo de 1.4515e-05 na variável IndLoc; Tipo de empresa de auditoria – Considerando todo o resto constante, se uma empresa for considerada “Big four”, tal vai resultar num acréscimo de 0.0982 na variável IndLoc e Rentabilidade - Considerando todo o resto constante, uma variação de uma unidade na variável Rent, vai resultar num decréscimo de 0.1157 na variável IndLoc. Assim, assume-se a regressão WLS como aquela que melhor explica o modelo em estudo, uma vez que estatisticamente e economicamente foi a que evidenciou melhores resultados. 7.5 – Validação das Hipóteses em estudo Com base na regressão efetuada no capítulo 7.4.9, podemos agora chegar a conclusões acerca da validade das hipóteses definidas no capítulo 6.1. 7.5.1 – Hipótese 1 – Dimensão da empresa Conforme foi referido anteriormente esta variável é significativa a 1%, e influência positivamente o nível de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações, pelo que se confirma a hipótese 1. Ou seja, confirmam-se os resultados obtidos pela maioria da literatura analisada. 7.5.2 – Hipótese 2 – Tipo de auditor Referiu-se também anteriormente, que esta variável é estatisticamente significativa a 5%, e influência também positivamente o nível de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações, confirmando-se também a hipótese 2. Este resultado vai também ao encontro do que seria esperado, através da revisão da literatura. 7.5.3 – Hipótese 3 – Alavancagem Na regressão efetuada no capítulo anterior não foram obtidos resultados estatisticamente significativos para esta variável, pelo que não podemos realizar inferência acerca desta estatística, não se confirmando assim a hipótese 3, de que o nível de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações está negativamente relacionado com o nível de alavancagem da empresa. 59 7.5.4 – Hipótese 4 – Rentabilidade Conforme referido no capítulo anterior, esta variável é estatisticamente significativa a 10%, e influencia negativamente o nível de cumprimento dos requisitos de divulgação das locações, o que é contrário ao que seria de esperar com base na revisão da literatura. Conforme se referiu no capítulo 6, nem sempre foi possível aos investigadores chegarem a conclusões acerca desta variável. Neste caso, apesar de ter sido possível, o resultado foi o inverso do esperado, pelo que se rejeita a hipótese 4. 7.5.5 – Hipótese 5 – Setor de atividade Para esta variável não foi definida uma relação positiva ou negativa, apenas se pretendia inferir se existia algum tipo de relação entre as duas. Conforme se pode analisar na regressão WLS, esta variável não obteve um resultado estatisticamente significativo, pelo que não se confirma a hipótese 5. Apesar de tudo, este um é resultado frequente para esta hipótese, segundo o analisado na revisão da literatura. 60 8 – Conclusão, Limitações e Investigação futura Este estudo tem como objetivos perceber em que medida as empresas cotadas em Portugal no Euronext Lisboa cumprem os requisitos de divulgação exigidos para os contratos de locação, conforme identificados na IAS 17 – Locações, e ainda analisar que determinantes influenciam esse nível de divulgação. Para tal recorreu-se aos relatórios e contas de uma amostra de 34 empresas do Euronext Lisboa, nos períodos temporais de 2015, 2016 e 2017. Com base numa análise de conteúdo dos relatórios e contas procedeu-se ao cálculo do índice de cumprimento dos requisitos de divulgação dos contratos de locação, onde se incluem todos os itens impostos pela IAS 17. Após a criação deste índice podem-se tirar conclusões acerca do primeiro objetivo deste trabalho, uma vez que com base em estatística descritiva, se apura que a média de cumprimento dos requisitos de divulgação é de apenas 65%, valor este que é praticamente constante ao longo dos três anos, com variações anuais em torno da unidade percentual. Para responder ao segundo objetivo do trabalho definem-se as cinco hipóteses do estudo com base na revisão da literatura adequada e procedendo-se a uma análise econométrica em painel, para aferir a sua viabilidade. Nessa regressão econométrica tem-se como variável dependente o índice criado e como variáveis independentes, (cada uma correspondendo a uma hipótese), a dimensão, o tipo de empresa de auditoria, a rentabilidade, a alavancagem e o setor de atividade. Os resultados obtidos nessa regressão indiciam que a dimensão da empresa e o tipo de empresa de auditoria influenciam positivamente o índice de divulgação das locações, e são estatisticamente significativas. A variável rentabilidade, contrariamente ao que seria esperado, influência negativamente o índice de divulgação das locações, e é também estatisticamente significativa. As restantes variáveis, tipo de setor de atividade e alavancagem, não obtiveram qualquer tipo de significância estatística nesta regressão, pelo que não se pode retirar qualquer tipo de conclusão acerca da sua relação com o índice de cumprimento. Atendendo ao resultado obtido no índice de cumprimento dos requisitos de divulgação nos contratos de locação, e atendendo à obrigatoriedade da divulgação da informação, entende-se que um resultado médio de apenas 65%, é manifestamente baixo, principalmente atendendo ao período de vigência da IAS 17. Uma das principais limitações deste estudo é não ter sido possível obter uma amostra mais próxima da população, fruto de constrangimentos de diversas ordens. Outra limitação é a análise de conteúdo efetuada e a subjetividade que lhe é intrínseca. Outro aspeto a ter em conta prende-se com o período relativamente curto que foi tido em consideração, um aumento de períodos temporais permitiria certamente obter outra perspetiva e outros resultados, atendendo ao maior número de observações. Como linhas de investigação futura nesta área, seria certamente benéfico, conforme referido nas limitações, incluir mais períodos temporais, por forma a ter mais representatividade. Outro aspeto muito importante está relacionado com o fim do período de vigência da IAS 17, tendo entrado em vigor em janeiro de 2019 a IFRS 16. Um estudo 61 interessante, seria comparar estes resultados, obtidos através da IAS 17, com os que se virão a obter com a adoção da IFRS 16. 62 9 – Bibliografia Alves, H., Rodrigues, A. M. e Canadas, N. (2012) «Factors influencing the different categories of voluntary disclosure in annual reports: An analysis for Iberian Peninsula listed companies», Tékhne, 10(1), pp. 15–26. doi: 10.1016/S1645-9911(12)70003-8. American Institute of Certified Public Accountants. Accounting Principles Board (1964) «Reporting of leases in financial statements of lessee», p. 9. Disponível em: http://clio.lib.olemiss.edu/cdm/ref/collection/aicpa/id/27 (Acedido: 17 de Setembro de 2018). American Institute of Certified Public Accountants. 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Disponível em: https://dre.pt/web/guest/legislacao-consolidada/-/lc/34509075/view (Acedido: 24 de Janeiro de 2019). Comissão Europeia (2003) «Regulamento (CE) n.o 1606/2002 do Parlamento Europeu e do 69 10.4 – Estatísticas descritivas (Painel) 10.5 – Pooled OLS Model 1: Pooled OLS, using 102 observations Included 34 cross-sectional units Time-series length = 3 Dependent variable: IndLoc Coefficient Std. Error t-ratio p-value const 0.491839 0.0567197 8.671 <0.0001 *** Dim 1.57628e-05 4.99962e-06 3.153 0.0022 *** Aud 0.158146 0.0600728 2.633 0.0099 *** Lev −0.00085993 2 0.00462304 −0.1860 0.8528 Rent −0.00807562 0.155021 −0.05209 0.9586 Ind 0.0178393 0.0483563 0.3689 0.7130 Mean dependent var 0.650455 S.D. dependent var 0.225297 Sum squared resid 4.023070 S.E. of regression 0.204712 R-squared 0.215261 Adjusted R-squared 0.174390 F(5, 96) 5.266745 P-value(F) 0.000256 Log-likelihood 20.14757 Akaike criterion −28.29514 Schwarz criterion −12.54531 Hannan-Quinn −21.91750 rho 0.760619 Durbin-Watson 0.247627 70 10.6 – Teste de White White's test for heteroskedasticity OLS, using 102 observations Dependent variable: uhat^2 Omitted due to exact collinearity: X3_X6 coefficient std. error t-ratio p-value ------------------------------------------------------------ const 0.0506564 0.0181305 2.794 0.0064 *** Dim −9.37541e-06 2.39850e-05 −0.3909 0.6969 Aud −0.0202649 0.0220931 −0.9173 0.3616 Lev 0.00566383 0.00434689 1.303 0.1961 Rent −0.0958919 0.0960762 −0.9981 0.3211 Ind −0.0282760 0.0296405 −0.9540 0.3428 sq_Dim 3.03649e-010 4.13060e-010 0.7351 0.4643 X2_X3 2.05523e-06 2.13797e-05 0.09613 0.9236 X2_X4 5.65975e-07 2.94493e-06 0.1922 0.8481 X2_X5 −6.39329e-06 1.36776e-05 −0.4674 0.6414 X2_X6 1.47014e-06 4.62489e-06 0.3179 0.7514 X3_X4 −0.00873591 0.00637430 −1.370 0.1742 X3_X5 0.283965 0.143086 1.985 0.0505 * sq_Lev 2.30140e-05 0.000156689 0.1469 0.8836 X4_X5 0.00699715 0.00739581 0.9461 0.3468 X4_X6 0.0176520 0.0107160 1.647 0.1032 sq_Rent −0.354258 0.147446 −2.403 0.0185 ** X5_X6 −0.142203 0.114845 −1.238 0.2191 Warning: data matrix close to singularity! Unadjusted R-squared = 0.481343 Test statistic: TR^2 = 49.096953, with p-value = P(Chi-square(17) > 49.096953) = 0.000058 10.7 – VIF Variance Inflation Factors Minimum possible value = 1.0 Values > 10.0 may indicate a collinearity problem Dim 1.050 Aud 1.436 Lev 1.223 Rent 1.088 Ind 1.108 VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient between variable j and the other independent variables 71 10.8 – Normalidade dos resíduos Frequency distribution for uhat1, obs 1-102 number of bins = 11, mean = -1.79595e-016, sd = 0.204712 interval midpt frequency rel. cum. < -0.43567 -0.47883 5 4.90% 4.90% * -0.43567 - -0.34935 -0.39251 2 1.96% 6.86% -0.34935 - -0.26302 -0.30619 3 2.94% 9.80% * -0.26302 - -0.17670 -0.21986 4 3.92% 13.73% * -0.17670 - -0.090376 -0.13354 15 14.71% 28.43% ***** -0.090376 - -0.0040525 -0.047214 23 22.55% 50.98% ******** -0.0040525 - 0.082271 0.039109 10 9.80% 60.78% *** 0.082271 - 0.16859 0.12543 23 22.55% 83.33% ******** 0.16859 - 0.25492 0.21176 6 5.88% 89.22% ** 0.25492 - 0.34124 0.29808 9 8.82% 98.04% *** >= 0.34124 0.38440 2 1.96% 100.00% Test for null hypothesis of normal distribution: Chi-square(2) = 3.187 with p-value 0.20319 72 10.9 – Testes F, Breusch-Pagan e Hausman (Painel) Diagnostics: using n = 34 cross-sectional units Fixed effects estimator allows for differing intercepts by cross-sectional unit coefficient std. error t-ratio p-value ----------------------------------------------------------- const 0.678422 0.0848742 7.993 3.31e-011 *** Dim 1.37193e-05 2.91600e-05 0.4705 0.6396 Aud −0.106932 0.0719613 −1.486 0.1422 Lev 0.00595719 0.00530787 1.122 0.2659 Rent 0.0972501 0.111260 0.8741 0.3853 Residual variance: 0.437614/(102 - 38) = 0.00683772 Joint significance of differing group means: F(32, 64) = 16.3864 with p-value 2.08701e-020 (A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model is adequate, in favor of the fixed effects alternative.) Variance estimators: between = 0.0389113 within = 0.00683772 theta used for quasi-demeaning = 0.764768 Random effects estimator allows for a unit-specific component to the error term coefficient std. error t-ratio p-value ------------------------------------------------------------ const 0.583324 0.0662954 8.799 5.65e-014 *** Dim 1.84678e-05 8.29938e-06 2.225 0.0284 ** Aud −0.00272269 0.0595826 −0.04570 0.9636 Lev 0.00237423 0.00450353 0.5272 0.5993 Rent 0.0703098 0.103853 0.6770 0.5000 Ind 0.0660769 0.0819335 0.8065 0.4220 Breusch-Pagan test statistic: LM = 64.5313 with p-value = prob(chi-square(1) > 64.5313) = 9.50105e-016 (A low p-value counts against the null hypothesis that the pooled OLS model is adequate, in favor of the random effects alternative.) Hausman test statistic: H = 8.04556 with p-value = prob(chi-square(4) > 8.04556) = 0.0899235 (A low p-value counts against the null hypothesis that the random effects model is consistent, in favor of the fixed effects model.) 73 10.10 – Modelo com efeitos aleatórios Model 2: Random-effects (GLS), using 102 observations Included 34 cross-sectional units Time-series length = 3 Dependent variable: IndLoc Coefficient Std. Error z p-value const 0.583324 0.0662954 8.799 <0.0001 *** Dim 1.84678e-05 8.29938e-06 2.225 0.0261 ** Aud −0.00272269 0.0595826 −0.04570 0.9636 Lev 0.00237423 0.00450353 0.5272 0.5981 Rent 0.0703098 0.103853 0.6770 0.4984 Ind 0.0660769 0.0819335 0.8065 0.4200 Mean dependent var 0.650455 S.D. dependent var 0.225297 Sum squared resid 4.468703 S.E. of regression 0.214637 Log-likelihood 14.78988 Akaike criterion −17.57976 Schwarz criterion −1.829922 Hannan-Quinn −11.20211 10.11 – Regressão WLS Model 7: WLS, using 102 observations Included 34 cross-sectional units Dependent variable: IndLoc Weights based on per-unit error variances Coefficient Std. Error t-ratio p-value const 0.570842 0.0390689 14.61 <0.0001 *** Dim 1.45155e-05 1.04318e-06 13.91 <0.0001 *** Aud 0.0982515 0.0419693 2.341 0.0213 ** Lev 0.000955532 0.00290839 0.3285 0.7432 Rent −0.115745 0.0667998 −1.733 0.0864 * Ind −0.0235736 0.0192780 −1.223 0.2244 Statistics based on the weighted data: Sum squared resid 85.64174 S.E. of regression 0.944511 R-squared 0.695579 Adjusted R-squared 0.679723 F(5, 96) 43.87050 P-value(F) 2.46e-23 Log-likelihood −135.8169 Akaike criterion 283.6339 Schwarz criterion 299.3837 Hannan-Quinn 290.0115 Statistics based on the original data: Mean dependent var 0.650455 S.D. dependent var 0.225297 Sum squared resid 4.257118 S.E. of regression 0.210582