Identificação da manipulação de resultados : modelo de Jones : 1991
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.14/27602 |
Resumo: | A temática da manipulação de resultados e a qualidade da informação têm vindo a assumir um papel fulcral na literatura de contabilidade e finanças. As estratégias utilizadas com vista a empolarem, ou atenuarem, resultados contabilísticos são frequentemente designadas como práticas de manipulação de resultados. A literatura tem procurado, ao longo dos tempos, desenvolver modelos para identificar estas práticas. O presente trabalho teve como foco principal avaliar a capacidade de detecção, em situações reais, de um dos primeiros e mais importante destes modelos: o modelo de Jones (1991). Jones (1991) propõe um modelo baseado na utilização de procedimento econométrico para estimar os accruals discricionários que, ao contrário da literatura anterior, considera não serem constantes ao longo do tempo. Para tal, Jones (1991) estima uma equação que explica os accruals totais como base em duas variáveis explicativas dos accruals não discricionários: a variação das vendas e os ativos fixos tangíveis. O modelo foi aplicado a uma amostra composta por 150.425 observações empresa-ano obtidas na base de dados Computstat para o período compreendido entre 1985 a 2015. Através do desenvolvimento de três indicadores foi possível medir e avaliar a capacidade do modelo em detetar manipulação de resultados via accruals discricionários (valores estimados). A aplicação destes indicadores à amostra tem como objetivo efetuar uma correspondência das observações tidas como manipuladas pelo SEC, via Audit Analytics. Tanto o indicador 1 como o 2 foram capazes de detetar 15% dos casos de manipulação de resultados da amostra do SEC, num total de 11.882 observações empresa-ano. Já o indicador 3 sobressai dos restantes por apresentar 16% de capacidade de identificação dos casos de manipulação. |
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