Influência do ciclo de vida organizacional na relação da previsão dos analistas com o gerenciamento de resultados de empresas do mercado de capitais brasileiro

Abstract

A presente pesquisa analisou a relação entre a previsão dos analistas com o gerenciamento de resultado (GR) das empresas brasileiras listadas na Bolsa, Brasil, Balcão (B3), nos diferentes estágios do ciclo de vida, no período de 2011 a 2023. Deste modo efetuou-se uma pesquisa quantitativa, descritiva e documental, com a realização de análises por meio de regressões múltiplas de dados em painel. Para as variáveis da previsão dos analistas, foram adotados os modelos de Martinez (2004), para o cálculo do erro de previsão (PreE) e da acurácia (PreA), baseando-se na diferença entre o lucro por ação previsto e o lucro efetivamente realizado, deflacionado pelo preço da ação. O GR foi mensurado por accruals discricionários, utilizando os modelos de Jones modificado (1991) e Kothari et al., (2005). Para segmentação dos estágios organizacionais, utilizou-se o modelo de fluxos de caixa proposto por Dickinson (2011), categorizando as empresas em crescimento (combinou-se estágio nascimento e crescimento), maturidade ou declínio (combinou-se o estágio de turbulência e declínio). A amostra foi composta por 809 observações de 93 companhias abertas. A análise estatística incluiu estatística descritiva, testes de correlação (Pearson e Spearman) e regressões com e sem interação entre as variáveis independentes e os estágios do ciclo de vida. Os resultados permitiram a rejeição da hipótese H1, a qual previa uma relação positiva entre o erro da previsão dos analistas com o GR. Em contrapartida, os achados apontaram para uma relação negativa entre a acurácia das previsões e o GR, especialmente no modelo de Kothari et al., (2005), indicando que previsões mais precisas estão associadas a menor manipulação, esse achado coaduna com a hipótese H1a. A hipótese H2, que propõe que os estágios do ciclo de vida influenciam a relação entre a previsão dos analistas com o GR, foi parcialmente aceita. Em empresas no estágio de maturidade, o erro de previsão mostrou-se negativamente associado ao GR. Enquanto no estágio de declínio, foi a acurácia da previsão que apresentou relação negativa significativa com o GR, sugerindo que os estágios do ciclo de vida organizacional podem ser considerados uma variável moderadora relevante. Modelos com termos de interação reforçaram parcialmente essa interpretação, com significância identificada na interação entre erro de previsão e o estágio de crescimento. Esses resultados demonstram que a influência da previsão dos analistas não é homogênea, dependendo do estágio em que a empresa se encontra no ciclo de desenvolvimento. Ainda, como contribuição, os achados oferecem subsídios aos stakeholders, tornando o processo decisório mais assertivo, além de atuarem como indicadores da qualidade das informações contábeis reportadas ao mercado de capitais brasileiro, especialmente quanto ao uso de GR.

The present research analyzed the relationship between analyst forecasts and earnings management (EM) of Brazilian companies listed on the Brasil, Bolsa, Balcão (B3) stock exchange, across different stages of the organizational life cycle, from 2011 to 2023. A quantitative, descriptive, and documentary research approach was adopted, with analyses conducted through multiple panel data regressions. For the analyst forecast variables, the models by Martinez (2004) were used to calculate forecast error (PreE) and accuracy (PreA), based on the difference between the forecasted and actual earnings per share, deflated by the stock price. EM was measured through discretionary accruals using the modified Jones model (1991) and Kothari et al. (2005). To segment the organizational life cycle stages, the cash flow model proposed by Dickinson (2011) was applied, categorizing companies as being in the growth stage (combining the birth and growth stages), maturity, or decline (combining turbulence and decline stages). The sample consisted of 809 observations from 93 publicly traded companies. The statistical analysis included descriptive statistics, correlation tests (Pearson and Spearman), and regressions with and without interaction terms between the independent variables and the life cycle stages. The results led to the rejection of hypothesis H1, which posited a positive relationship between analyst forecast error and EM. In contrast, the findings indicated a negative relationship between forecast accuracy and EM, especially under the Kothari et al. (2005) model, suggesting that more accurate forecasts are associated with less earnings manipulation. This finding supports hypothesis H1a. Hypothesis H2, which proposed that life cycle stages influence the relationship between analyst forecasts and EM, was partially supported. In companies at the maturity stage, forecast error was negatively associated with EM. In contrast, in the decline stage, it was forecast accuracy that showed a significant negative relationship with EM, suggesting that organizational life cycle stages can be considered a relevant moderating variable. Models with interaction terms partially reinforced this interpretation, showing significance in the interaction between forecast error and the growth stage. These results demonstrate that the influence of analyst forecasts is not homogeneous and depends on the stage in which the company is positioned within its development cycle. Furthermore, as a contribution, the findings offer support to stakeholders, making the decision-making process more accurate, and serve as indicators of the quality of financial information reported to the Brazilian capital market, especially regarding the use of EM.