O estilo da auditoria afeta a qualidade da informação contábil no Brasil?

Universidade Federal da Paraíba - Centro de Ciências Sociais Aplicadas - Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis
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O Estilo da Auditoria Afeta a
Qualidade da Informação
Contábil no Brasil?
Luiz Felipe de A. Pontes Girão
(LFAPG@HOTMAIL.COM)
Vinícius Gomes Martins
UnB/UFPB/UFRN
Edilson Paulo
UFPB

Informações
• Esse artigo foi apresentado no XV Congresso USP, em uma sessão
interativa que não permite a projeção de slides.
• O artigo, na versão do congresso, pode ser acessado no seguinte link:
http://www.congressousp.fipecafi.org/web/artigos152015/313.pdf
• O contato para o envio de sugestões de melhoria deste artigo está no
primeiro slide.
www.ccsa.ufpb.br/ppgcc ppgcc@ccsa.ufpb.br 2

Introdução
• O que nós queremos dizer com estilo de auditoria?
• Estilo  orientação  baseado em regras ou princípios
• De onde surgiu a ideia desta pesquisa?
• Da leitura e interação dos tópicos de pesquisa: normatização contábil e
qualidade da auditoria.
• Mesmo que a normatização contábil do país seja baseada em
princípios, se houver um “incentivo” por parte do auditor para que se
utilize as regras, as regras dominarão os princípios. Isso porque há
uma interação complexa entre: normas contábeis, sua interpretação,
enforcement e litígio (Barth et al, 2012 JAE).
• Objetivo da pesquisa: analisar a relação entre o tipo de orientação do
auditor e a qualidade da informação contábil.

Introdução
• Pesquisas sobre estilo da auditoria e precisão da norma (normalmente
experimentos):
• Jamal e Tan (2010, TAR): Experimento. Operações off balance-sheet. Qnd a norma
é baseada em regra, a orientação do auditor não interfere nas decisões. Se a norma
for baseada em princípios e o auditor também, a propensão de reportar fora do
balanço diminui.
• Agoglia, Doupnik and Tsakumis (2011, TAR): Experimento. Agressividade do
financial reporting. Normas menos precisas (principle-based) implicam em menos
agressividade, pois o preparador tem que argumentar suas escolhas.
• Francis, Pinnuck and Watanabe (2014, TAR): mostram que historicamente os
auditores buscam se diferenciar uns dos outros, eg na década de 1980 era quant x
quali. Hoje eg cada Big4 vende um guia de utilização das normas. Em uma delas o
guia em IFRS custa US$ 800 e em USGAAP custa US$ 2.000. Por que será?!
Evidência de que existe o auditor style. Eles comprovaram isso mostrando que
empresas auditadas por uma mesma Big4 são mais comparáveis entre si,
evidência empírica do estilo de auditoria.
• Hipótese de pesquisa: o auditor orientado por princípios atua como indutor da
qualidade da informação contábil mais do que o auditor orientado por regras.

Metodologia
• AMOSTRA:
• Empresas listadas na Bovespa, com dados disponíveis nos 4 anos –
painel balanceado.
• Período a partir de 2010 para evitar que a alteração na norma contábil
tivesse impacto no volume de accruals anormais (proxy para qualidade
dos lucros). 2013 foi o último ano com dados disponíveis.
• Disponibilidade de dados: Economatica (financeiras) e Site de RI
(relatórios de auditoria).
• Setor financeiro excluído (regulamentação contábil e alavancagem
específica)
• Após todos os filtros, restaram 176 empresas, totalizando 704
observações.

METODOLOGIA
• QUALIDADE DA INFORMAÇÃO CONTÁBIL:
• Foram utilizados os accruals anormais (discricionários), com base no
modelo de Pae (2005, Rev.of Quantitative Fin. and Acc.) (Por que Pae?),
conforme descrito na equação 1:
TAit = α(1/At-1) + β1ΔRit + β2PPEit + β3FCOit + β4FCOit-1 + β5TAit-1 + εit (1)
• Os accruals totais foram calculados conforme a equação 2:
TAit = (∆ACit -∆Dispit) – (∆PCit -∆Divit) – Deprit (2)
• Adicionalmente, podem-se calcular os accruals totais como a diferença
entre lucro e fluxo de caixa operacional. Porém, para manter a
comparabilidade com pesquisas anteriores sobre qualidade da auditoria
(de quando não havia essa informação disponível), optou-se por estimar
da maneira convencional.

Metodologia
• MODELO DE AVALIAÇÃO DA HIPÓTESE:
• Modelo geral:
QIit = α + β2FCOit + β4ΔRit + β5Tamit + β6Divit + β7Big4it + β8SOrientit + εit (3)
• Em que: QI valor absoluto (módulo) dos accruals anormais; FCOit é o fluxo de caixa
operacional; ΔRit-1 é a variação da receita do ano anterior com relação ao ano atual; Tamit é
o tamanho da empresa expresso pelo ativo total; Divit é a dívida total líquida da empresa;
Big4it é uma variável dummy que assume valor 1 se a empresa for auditada por uma Big4
(Deloitte, KPMG, Price ou EY); Orientit são duas variáveis dummy onde uma assume valor
1 quando o auditor é orientado por princípios (Princípiosit) e zero quando é orientado por
regras, e a outra assume 1 quando o auditor é orientado por regras (Regrasit). Todas as
variáveis contábeis são ponderadas pelo ativo total do ano anterior.
• Não há o problema da armadilha da variável dummy com a variável Orient, pois há ainda
um terceiro grupo, daqueles auditores que não foram classificados nos dois grupos
anteriores. Os critérios da variável Orient estão definidos no item 3.4 do artigo e serão
apresentados à frente.
• A variável qualidade da informação contábil (QIit) como proxy é, na verdade, o inverso da
qualidade da informação, pois espera-se que em um ambiente de maior qualidade
existam menos accruals discricionários (anormais).

Critérios para definição da orientação
(Orient) do auditor
• Auditor orientado por regras: firmas norte-americanas e brasileiras
• Apesar de haver uma busca muito forte por princípios nos EUA, eles
não tem um Sistema contábil baseado em princípios (Benston,
Bromwich, & Wagenhofer, 2006, Abacus), suas normas são muito
detalhadas, por exemplo. Semelhante com o Brasil: contabilidade
muito voltada para regras fiscais e bancos.
• Auditor orientado por princípios: firmas de países que adotaram as IFRS
antes do Brasil.
• Nem princípio nem regra: firmas que surgiram a partir de uma fusão
entre uma empresa baseada em princípios e outra baseada em regras.
Critério geral: o país onde está a sede da firma de auditoria

(Orient) do auditor
• Aqui alguns exemplos de classificações com casos interessantes, para
entender melhor o critério:
• KPMG (caso clássico/complicado): foi fundada na Inglaterra, mas sua
sede (headquarters) é nos Países Baixos (Holanda), que segundo
Niyama (2010) é classificado como seguidor do modelo da Europa
Continental (forte influência do governo/fisco, profissão fraca e
informação para os credores), mas com influência dos EUA (muitas
regras). Não classificamos nem como regras, nem como princípios
(P/R).
• Deloitte: fundada em Londres e sede em Londres. Princípios.
• Price: fusão de uma firma dos EUA com uma britânica. P/R.
• BDO Trevisan: Brasileira, mas faz parte de um grupo belga. P/R.
• BC CONTROL: brasileira e faz parte de um grupo dos EUA. Regras.
• Audimar: brasileira. Regras.

(Orient) do auditor
• Média de 11 auditorias por firma (704/63), quase 3 por ano.
• Quantidade de firmas por classificação (total = 63):
• Princípios: 8 firmas (dentre elas E&Y e Deloitte), 12,70% do total
• Regras: 48 (nenhuma delas é Big4), 76,19%
• P/R: 7 (dentre elas KPMG e Price), 11,11%
• Quantidade de empresas que cada grupo auditou (total = 704):
• Princípios: 303 (Big4 = 281, 92,74% das auditorias por princípios),
43,04% do total de auditorias
• Regras: 100 (Big4 = 0), 14,20% do total
• P/R: 301 (Big4 = 255, 84,72% das auditorias que não foram classificadas
nos dois grupos anteriores), 42,76% do total

Estatísticas descritivas
• HETEROGENEIDADE (não houve tratamento de outliers, destaca-se):
e.g. quanto ao processo de estimação dos accruals, uma vez que a variável
QI tem desvio padrão de quase 3 vezes a sua média, apontando evidência
de alta heterogeneidade com relação aos procedimentos contábeis. Isso
implica em maior importância para a metodologia escolhida (quantílica no
lugar de OLS), pois reduz-se problemas do OLS e permite explorar a
heterogeneidade dos dados, o que é impossível com OLS.
• 76% das empresas-ano foram auditadas por Big4

Tabela 1 – Estatísticas descritivas
Variável Obs Média Desvio padrão Mínimo Máximo
QI 704 0,0483 0,1264 0,0000 2,7446
Tam 704 3,0785 49,4766 0,0739 1.313,6670
Div 704 0,7079 11,2262 -46,5000 286,9450
DRec 704 0,0874 0,2781 -3,3327 2,8748
FCO 704 -1,1383 31,3663 -832,1667 1,7605
Big4 704 0,7613 0,4265 0,0000 1,0000
Regras 704 0,1420 0,3493 0,0000 1,0000
Princípios 704 0,4304 0,4954 0,0000 1,0000
Big4*Princí
pios
704 0,3991 0,4901 0,0000 1,0000

• A primeira parte da análise foi feita com o modelo com dados em painel.
Sem tratamento algum para outliers.
• Apenas as variáveis FCO e DIV foram significativas quanto à explicação
do volume de accruals anormais. As duas são variáveis de controle. As
variáveis de interese da pesquisa não foram significativas, nem a 10%.
Com isso, pode-se rejeitar a hipótese desta pesquisa com essa análise
inicial.
• Com relação à qualidade da auditoria, representada pelas big4 e com
relação ao tipo de orientação do auditor, por essa análise, elas não tem
influência sob a qualidade da informação contábil. Enfatizo que essa é
uma análise em média e a principal contribuição desse artigo é justamente
sair dessa análise em média e tentar explorar a heterogeneidade (sem
tratamento para outliers) das empresas, que foi realizada na análise de
sensibilidade do artigo.
Análise da H1 em média

Análise da H1 em média
• Nesta análise inicial, também buscou-se encontrar um possível “efeito
aprendizado” das IFRS. Importante no Brasil, pela cultura das regras.
• Foram encontrados indícios de que o aprendizado das IFRS pode estar
ocorrendo e melhorando a qualidade da informação contábil, reduzindo o
volume de accruals discricionários:
• 2010 positive, porém com p-valor = 0,236
• 2011 negativa, porém com p = 0,200
• 2012 e 2013 negativas, marginalmente significantes, com p valor em
torno de 10%.

Análise quantílica da H1
• Após a análise dos dados em painel, partimos para a análise de sensibilidade, de modo
a explorar a heterogeneidade das empresas.
• Importância da análise quantílica:
1. É uma extensão dos modelos baseados na média condicional (eg OLS), servindo
como um conjunto de modelos baseados no quantil condicional, permitindo
analisar a distribuição toda e não focar apenas na média condicional;
2. Com essa metodologia, nós não quebramos a amostra simplesmente em
subamostras, aumentando o viés de seleção amostral, mas usamos toda a amostra
para estimar cada quantil;
3. A regressão quantílica Alivia os nossos problemas empíricos comuns em
contabilidade:
(a) outliers (não é sensível aos outliers – isso é importante para o nosso artigo
porque queremos ver os efeitos NOS “outliers” que são as empresas extremas, com
pouquíssimos e com muitos accruals anormais),
(b) heterogeneidade (Evita a restrição de que os erros tem que ser identicamente
distribuídos em toda a distribuição, ou seja, homocedasticos, permitindo-nos
explorar a heterogeneidade das empresas) e
(c) não normalidade dos resíduos (é robusta inclusive para distribuições com
caudas muito pesadas).

• CONTROLES: verificando os gráficos das variáveis de controle,
observamos comportamentos distintos entre os diversos quantis da
amostra de accruals anormais:
• Crescente: FCO e VReceita.
• Decrescente: dívida e Big4.
• Todavia, não podemos dizer que estatisticamente as estimações quantílicas
são diferentes da OLS para essas variáveis. Elas não romperam o intervalo
de confiança.

• INTERESSE: a orientação por regras e por princípios também tem uma tendência
crescente, com relação ao nível de accruals anormais. Isso indica que a orientação
por princípios e por regras parece influenciar igualmente a divulgação de
accruals anormais. Ressaltando que apenas EY e Deloitte foram classificadas
como princípios e nenhuma Big4 foi classificada como regras.
• Porém o que mais chama a atenção aqui é que essas variáveis apresentam
coeficientes estatisticamente distintos da estimação em OLS apenas após o quantil
0,8, implicando dizer que a estimação em OLS não é uma boa forma de analisar
problemas como esse, para empresas que tem muitos accruals anormais.
• Todavia, na orientação por regras o coeficiente é marginalmente significante (q75
p=13% e q90 p=11%), indicando que a orientação por regras tem pouca ou
nenhuma relevância. Já na orientação por princípios os coeficientes são muito
significantes, com p menores do que 2%, indicando que para empresas que
divulgaram muitos accruals anormais, a orientação por princípios foi um fator
estimulante.

• (se o tempo for escasso, faço essa análise na interquantílica) Análise
adicional 1: como a literatura costuma assumir que as Big4 melhoram a
qualidade da informação, resolvemos testar a interação entre big4 e o tipo
de orientação do auditor. Fizemos apenas com princípios. Primeiro porque
é a nossa variável de interesse de fato e segundo porque nenhum auditor
big4 foi classificado como orientado por regras.
• Encontramos o seguinte (coloquei as demais para comparação), focar nos
extremos:
0,05 0,25 0,5 0,75 0,95
Big4*Princípios coeficiente 0,0049*** 0,0050 -0,0101 -0,0874*** -0,3756***
Big4 -0,0036*** -0,0045 -0,0091* -0,0069 0,0132
Princípios -0,0051*** -0,0059 0,0100 0,0914*** 0,3799**
Regras -0,0041*** 0,0008 0,0039 0,0214 0,1631
(p=10,6%)

• Análise adicional 2:
• Para confirmar os resultados que foram falados no slide anterior, optou-se
por defasar todas as variáveis explicativas, de modo a avaliar se o
comportamento e decisões do ano anterior poderiam ter afetado a
divulgação dos accruals anormais no ano corrente.
• Os resultados foram qualitativamente semelhantes, porém os coeficientes
se apresentaram maiores, o que pode indicar que as decisões do período
passado possam ter impacto maior na decisão de reportar accruals
anormais no futuro do que as informações contemporâneas.

• Análise adicional 3: aqui vamos testar a diferença interquantílica, que é a
diferença estatística entre os quantis.
• Na análise da regressão percebemos comportamentos aparentemente
diferentes, porém precisamos confirmar isso com o teste de Wald. Esses
resultados também são confirmados graficamente no próximo slide.
Essa é a tabela
anterior
adaptada
0,05 0,95 Wald, coef
iguais
Big4*Princíp
ios
coeficient
e
0,0049*** -0,3756*** P=0,013
Big4 -0,0036*** 0,0132 P=0,5098
Princípios -0,0051*** 0,3799** P=0,0009
Regras -0,0041*** 0,1631
(p=10,6%)
P=0,0420

• Todas as variáveis de controle tiveram comportamento semelhante ao
OLS, quando estimados por quantítilica, inclusive as BIG4. nenhuma delas
ultrapassou os limites do intervalo de confiança.

• As variáveis de interesse permaneceram muito próximas ao limite do
intervalo de confiança com o OLS, porém após o quantil 0,80 elas rompem
a barreira. Apenas analisando esses gráficos, já podíamos ter uma ideia de
que o que estava antes poderia ser diferente do que estava após o quantil
0,80. A quantílica nos permitiu analisar melhor as empresas gerenciadoras.
• Essa é mais uma confirmação de que os efeitos são muito distintos entre
quem reportou mais e quem reportou menos accruals anormais.
• Os gráficos também são melhores para percebermos o comportamento das
variáveis: (a) princ e regras apresentam tendência positiva entre os
quantis, enquanto que (b) big4*prin apresenta tendência negativa.

-0.10
0.000.100.200.30
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile
-0.00
0.000.000.00
fco_contemp
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile
-0.10-0.05
0.000.050.10
v_rec
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile
-0.00-0.00-0.00
0.000.000.00
div
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile -0.20-0.10
0.000.100.20
big4 0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile
-0.10
0.000.100.200.300.40
orient_r
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile
0.000.200.400.600.80
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile
-0.80-0.60-0.40-0.20
0.00
bigprin
0 .2 .4 .6 .8 1
Quantile

Considerações finais
• Rejeitou-se a hipótese de que o auditor baseado em princípios tenha mais capacidade de
melhorar a qualidade da informação do que o auditor baseado em regras. Porém foram
encontrados alguns resultados interessantes que podem contribuir com a literatura dessa área:
1. Não há evidências de que o auditor Big4 (puramente) tenha impacto diferente nas
empresas que reportam mais ou menos accruals anormais;
2. Tanto o auditor baseado em regras quanto o baseado em princípios parecem melhorar a
qualidade da informação das empresas que reportaram menos accruals anormais,
porém para as empresas que mais reportaram accruals anormais, o auditor baseado em
regras não tem nenhuma influência, mas o baseado em princípios parece estimular o
comportamento agressivo. Essas diferenças foram significativas a 5%;
3. O efeito conjunto da característica big4 e orientação por princípios ajudou a melhorar
significativamente a qualidade da informação contábil das empresas que reportaram
muitos accruals anormais – isso pode estar relacionado com a forma como classificamos
as auditorias (a medida pode não estar representando apenas os princípios); e
4. Por último, essa pesquisa buscou contribuir metodologicamente com uma proposta de
forma de segregar o auditor baseado em regras do baseado em princípios, bem como
pela aplicação de uma metodologia que permite efetivamente captar os efeitos de uma
característica da empresa na qualidade da informação contábil, explorando a
heterogeneidade das empresas. O uso do OLS subestimou o efeito da orientação do
auditor na qualidade da informação contábil, sendo então recomendado o uso de
regressões robustas como a quantílica.

Considerações finais
• Limitações desta pesquisa que podem ser tratadas por artigos no futuro:
(a) talvez exista uma proxy melhor para classificar os auditores como
baseado em regras ou princípios, por exemplo questionando cada empresa
individual e qualitativamente sobre o seu posicionamento; e
(b) para evitar problemas com a mudança das normas contábeis, foi
analisado apenas o período pós-IFRS, talvez com um período de tempo
mais longo (após 2010), de modo a captar melhor o efeito aprendizado
possam modificar os resultados.

Comentário pós congresso
• Nós agradecemos a todos os participantes da sessão e ao debatedor. As
contribuições recebidas nos ajudarão a melhorar a próxima versão deste
artigo.

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