Transformation de Fourier

As lacunas da lei e a flexibilidade subjacente à interpretação das normas que regem a atividade das empresas determinam opções contabilísticas que se traduzem em distorções, por vezes materiais, nas demonstrações financeiras. Neste contexto, a informação financeira não traduz, de forma verdadeira e apropriada, em todos os aspetos materialmente relevantes, a realidade financeira de uma empresa. Na prática, tal significa que os utilizadores da informação financeira estão a basear a sua tomada de decisão em informação errada, o que explica a importância do estudo da manipulação de resultados e da compreensão das motivações subjacentes a esta prática.

A manipulação de resultados é um tema amplamente estudado, quer pela atratividade do tema para as entidades reguladoras e governamentais, quer pela grande diversidade de fatores que determinam a prática de manipulação de resultados por parte das empresas e pelo diferente impacto que esses fatores assumem, por exemplo, em função do país, do ambiente regulatório, da dimensão das empresas e do setor em que estas se inserem.

Esta questão é comprovada pela existência de estudos sobre manipulação de resultados com conclusões distintas e, por vezes, contraditórias. Por norma, as conclusões diferem porque os estudos incidem sobre empresas com diferente dimensão ou consideram regiões distintas. É o caso dos estudos de Iatridis e Dimitras (2013), Filip e Raffournier (2014) e Costa (2016). Relativamente às empresas portuguesas, existem já alguns estudos que concluem sobre a existência de manipulação de resultados por parte das empresas cotadas ou num setor de atividade específico, sobre a diferente intensidade da manipulação de resultados no período de crise e pós-crise económica, bem como sobre o sentido da manipulação de resultados por parte das empresas de um setor em particular no período de crise económica.

O objetivo deste estudo é aferir se, no período de crise, as micro, pequenas e médias empresas do setor imobiliário com necessidades de financiamento manipulam os resultados no sentido ascendente e, por sua vez, se no período pós-crise, as micro, pequenas e médias empresas do setor imobiliário sem necessidades de financiamento manipulam os resultados no sentido descendente.

Com este intuito, foram recolhidos os dados financeiros de uma amostra de 7.372 empresas, incluindo micro, pequenas e médias empresas portuguesas, para o período 2007-2017 e

26 foram definidos os períodos de crise (2008-2012) e pós-crise (2013-2017). Para o primeiro ano do período considerado, os dados de 2007 foram necessários ao cálculo das variáveis que envolvem a variação entre o ano t e t-1.

A restrição dos anos da amostra considerados no teste de cada uma das hipóteses formuladas foi efetuada com recurso a uma variável dummy (ANO), que assume o valor 1 se os anos estão incluídos no período de crise (2008-2012) e assume o valor 0 em caso contrário, i.e., para os anos incluídos no intervalo 2013-2017 (período pós-crise).

O indicador debt ratio foi considerado como proxy das necessidades de financiamento das empresas e, de modo a refletir na estimação dos accruals a condição de necessidade de financiamento conforme descrita nas hipóteses apresentadas, foi criada uma variável dummy (FIN), que assume o valor 1 se a empresa apresenta um debt ratio superior à média da distribuição do rácio no período em análise, considerando-se uma empresa com necessidades de financiamento, e que assume o valor 0 em caso contrário.

Para o teste da primeira hipótese foram consideradas as empresas em que ambas as variáveis

dummy (ANO e FIN) assumem o valor 1, i.e., o ano está incluído no intervalo 2008-2012

(período de crise) e o debt ratio das empresas é superior à média da distribuição do rácio no período de crise e, por sua vez, para o teste da segunda hipótese foram consideradas as empresas em que ambas as variáveis dummy assumem o valor 0, i.e., o ano está incluído no intervalo 2013-2017 (período pós-crise) e o debt ratio das empresas é inferior à média da distribuição do rácio no período pós-crise.

Entre os modelos de deteção da manipulação de resultados, o modelo de Kothari et al. (2005) foi o escolhido para a estimação do valor dos accruals discricionários utilizado como indicador de manipulação de resultados.

Os resultados obtidos indicam que, no período de crise, as micro, pequenas e médias empresas do setor imobiliário com necessidades de financiamento apresentam um valor de

accruals discricionários, em média, positivo. O resultado obtido permite validar a hipótese H1,

que sugere que, no período de crise, empresas com necessidades de financiamento manipulam os resultados no sentido ascendente.

No período pós-crise e para as micro, pequenas e médias empresas do setor imobiliário sem necessidades de financiamento, o valor médio dos accruals discricionários é negativo. Deste

27 modo, a hipótese H2, que sugere que, no período pós-crise, empresas sem necessidades de financiamento manipulam os resultados no sentido descendente, é também validada. Os resultados do presente estudo vão de encontro à ideia transmitida por Moreira (2008), segundo o qual, ainda que a poupança fiscal seja um objetivo primordial das pequenas e médias empresas portuguesas que incentiva a manipulação de resultados no sentido descendente, uma empresa com necessidades de financiamento não privilegia a minimização do imposto a pagar. Assim, as empresas com necessidades de financiamento priorizam a manipulação de resultados no sentido ascendente, com o objetivo de sinalizarem a sua qualidade perante a banca e terem maior probabilidade de obter o financiamento de que necessitam ou obter condições de financiamento mais vantajosas.

O presente estudo presta o seu contributo na medida em que permite aferir sobre a prática de manipulação de resultados por parte das micro, pequenas e médias empresas portuguesas de um dos setores que mais se ressentiu no período de crise económica e, além disso, permite analisar se empresas com diferentes incentivos (contração de financiamento bancário versus poupança fiscal) e em períodos distintos (período de crise e pós-crise) manipulam os resultados em sentidos opostos.

Embora tenha sido cumprido o propósito deste estudo, este apresenta limitações como todos os outros. O modelo de estimação escolhido, Kothari et al. (2005), tem limitações que se encontram amplamente discutidas na literatura disponível. Por outro lado, uma vez que o estudo tem como foco as micro, pequenas e médias empresas de um setor em específico, as conclusões obtidas não podem ser generalizadas para o universo de PME portuguesas. Numa perspetiva de sugestão para investigação futura, seria interessante comparar as conclusões obtidas com recurso a diferentes modelos de deteção de manipulação de resultados. Seria também pertinente analisar as conclusões obtidas para amostras de empresas do mesmo setor, mas em países com ambientes regulatórios díspares.

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