Os efeitos dos intangíveis nas previsões dos analistas financeiros

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gazzoni Junior, Gilmar Gomes
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Simões, João José Ferreira, Brandão, Marcelo Moll, Souza, Antonio Artur de
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
eng
Título da fonte: Revista Catarinense da Ciência Contábil (Online)
Texto Completo: https://revista.crcsc.org.br/index.php/CRCSC/article/view/2856
Resumo: Este estudo objetivou verificar a influência dos intangíveis sobre a acurácia e a dispersão das previsões de lucros feita pelos analistas financeiros. A execução deste estudo foi motivada ao observar que a literatura sugere que os intangíveis podem influenciar as previsões dos analistas. Contudo, os resultados verificados são divergentes, não havendo um consenso a respeito da direção dessa influência nos trabalhos à questão. Para atingir os objetivos de pesquisa, utilizou-se uma amostra de empresas americanas não financeiras com ações negociadas na Nasdaq, no período de 1995 a 2016, a partir do método OLS (Ordinary Least Squares ? Mínimos Quadrados Ordinários), conforme adotado pela maior parte da literatura internacional encontrada acerca do tema. A escolha dessa amostra se deu pela maior disponibilidade dos dados dos intangíveis e da cobertura dos analistas, pela comparabilidade com resultados existentes na literatura e pelo fato de a respectiva bolsa concentrar empresas com maior grau de intangibilidade, foco do trabalho. Desse modo, os principais resultados apontaram que os investimentos em P&D e ativos intangíveis reconhecidos são capazes de melhorar as previsões dos analistas. Contudo, o Goodwill mostrou-se negativamente relacionado com as previsões dos analistas ao reduzir a acurácia e aumentar a dispersão das previsões. Concluiu-se, então, a possibilidade em confirmar a existência de associação entre os intangíveis e as previsões dos analistas, além de ter fornecido indícios de que a direção dessa influência não pode ser generalizada a todos intangíveis, a depender do nível de incerteza e complexidade informacional do intangível estudado.
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