Qualidade da informação contábil: o impacto das diferenças temporais do alongamento dos accruals em sua capacidade preditiva
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRJ |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11422/11780 |
Resumo: | Este trabalho teve como objetivo avaliar o impacto das diferenças de alongamento dos accruals em sua capacidade preditiva de fluxos de caixa futuros. Esta pesquisa pode ser classificada como explicativa, quantitativa, empírico-analítica, positiva, e ex-post-facto. Utilizou-se o programa Microsoft Excel® para estruturação dos dados do ano de 2017, que foram extraídos do programa Economatica®. A análise estatística foi realizada no software Stata®. O modelo utilizado, derivado de Barth, Cram e Nelson (2001), controlou alongamento dos accruals correntes por meio de uma variável dummy de ciclo operacional e os accruals não correntes por meio de uma variável dummy de vida útil do imobilizado, ambas como proxies de alongamento. As hipóteses de pesquisa não foram rejeitadas ao nível de significância de 5%. Este estudo concluiu que a capacidade preditiva dos accruals está diretamente relacionada com seu alongamento, onde quanto mais alongados os accruals, correntes ou não correntes, mais incertezas se carregam às projeções e estimativas realizadas e, portanto, mais a capacidade preditiva diminui. |
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Qualidade da informação contábil: o impacto das diferenças temporais do alongamento dos accruals em sua capacidade preditivaAccrualsFluxos de CaixaAlongamento dos AccrualsInformação contábilCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEISEste trabalho teve como objetivo avaliar o impacto das diferenças de alongamento dos accruals em sua capacidade preditiva de fluxos de caixa futuros. Esta pesquisa pode ser classificada como explicativa, quantitativa, empírico-analítica, positiva, e ex-post-facto. Utilizou-se o programa Microsoft Excel® para estruturação dos dados do ano de 2017, que foram extraídos do programa Economatica®. A análise estatística foi realizada no software Stata®. O modelo utilizado, derivado de Barth, Cram e Nelson (2001), controlou alongamento dos accruals correntes por meio de uma variável dummy de ciclo operacional e os accruals não correntes por meio de uma variável dummy de vida útil do imobilizado, ambas como proxies de alongamento. As hipóteses de pesquisa não foram rejeitadas ao nível de significância de 5%. Este estudo concluiu que a capacidade preditiva dos accruals está diretamente relacionada com seu alongamento, onde quanto mais alongados os accruals, correntes ou não correntes, mais incertezas se carregam às projeções e estimativas realizadas e, portanto, mais a capacidade preditiva diminui.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilFaculdade de Administração e Ciências ContábeisUFRJMacedo, Marcelo Álvaro da Silvahttp://lattes.cnpq.br/4195343422847965Vallim, Eduardo Lopes2020-04-13T21:03:24Z2023-12-21T03:07:01Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://hdl.handle.net/11422/11780porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJ2023-12-21T03:07:01Zoai:pantheon.ufrj.br:11422/11780Repositório InstitucionalPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestpantheon@sibi.ufrj.bropendoar:2023-12-21T03:07:01Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false |
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