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PRINCIPAIS ASSUNTOS DE AUDITORIA E O IMPACTO NO NÍVEL DE

LEGIBILIDADE DOS RELATÓRIOS DE EMPRESAS LISTADAS NA [B]³

1. INTRODUÇÃO

A história do mercado financeiro e de capitais têm apresentado evidências

recorrentes quanto à importância das informações contábeis e da auditoria para o

adequado do sistema. As evidências reforçam que a falta de transparência e a

manipulação de informações estã associadas à ocorrência de falências, crises e

outras anomalias de mercado (PORTER; GOWTHORPE, 2004). Alguns autores como

Kedia e Philippon (2009), Cordos & Fulop (2015) associam o colapso de algumas

empresas a escândalos contábeis.

A falência de empresas bem-sucedidas que ocorreram por fraudes e atos

ilegais, levou as partes afetadas tais como: acionistas, credores, fornecedores e

clientes, a questionarem por que os auditores não alertaram sobre esse risco

(PORTER; GOWTHORPE, 2004). Nessa linha, é possível citar eventos como: a queda

da bolsa de 1929, o caso Enron e a crise do subprime de 2008. Apesar desses

exemplos, os Estados Unidos da América (EUA) não foi o único país que vivenciou

esse tipo de situação. Na Itália, a Parmalat se envolveu em um escândalo contábil

declarando falência em 2003, e em 2008 foi a vez da Sadia, sediada no Brasil,

protagonizar essa cenário (ASSI, 2016).

De acordo com Cordos & Fulop (2015), a qualidade da auditoria é o núcleo do

mercado de auditoria, pois a auditoria não terá valor se não houver confiança por parte

de seus usuários. Essa confinaça impacta também os órgãos reguladores que tem o

papel de zelar pelo cumprimento das normas/objetivos da contabilidade. Para os

autores, a qualidade da auditoria é uma preocupação real, pois relatórios financeiros

confiáveis são essenciais para as operações do mercado de ações. Essa condição

permite inferir que tal atividade tem uma função social, uma vez que atesta sobre a

situação patrimonial e a capacidade de continuidade da empresa.

Dessa forma, devido à relevância da auditoria para o mercado de capitais, faz-

se necessário a instituição de normas que visem aprimorar a qualidade dos informes

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contábeis. De acordo com Marques & Souza (2017), os investidores precisam avaliar

o risco associado aos diversos investimentos e a não percepção dessa relação pode

resultar em seleção adversa, uma vez que, informações incoerentes podem camuflar

a real situação das entidades levando os investidores a tomarem decisões

inapropriadas.

Pensando em melhorar o fluxo de informações e a qualidade do processo que

assegura a veracidade daquilo que é divulgado, os órgãos reguladores propuseram

mudanças para o relatório de auditoria até então utilizado. O objetivo é que esse

relatório contenha dados suplementares, que sejam relevantes para os usuários na

análise de risco da empresa. Nesse contexto, o Conselho Federal de Contabilidade

(CFC) tem buscado aproximar normas brasileiras de auditoria àquelas praticadas no

cenário internacional. Como resultado, houve nos últimos anos a publicação de um

grupo de Normas Técnicas de Auditoria Independente (NBC TA) composto por: NBC

TA 260 (R2), NBC TA 570, NBC TA 700; NBC TA 701, NBC TA 705, NBC TA 706

(MARQUES; SOUZA, 2017). Dentre este grupo, destaca-se a NBC TA 701 que

determina que o auditor deve comunicar aos responsáveis pela governança das

empresas, quais os aspectos que demandaram mais atenção durante o processo, os

chamados, Principais Assuntos de Auditoria (PAA’s).

Ocorre que, a despeito da expectativa de que a divulgação dessas informações

tenha potencial para alterar o estado de conhecimento dos diversos usuários da

informação, até então, a literatura não apresentou resultados conclusivos sobre a

questão, no entanto, demonstra evidências de potenciais efeitos nocivos do aumento

de dados nos relatórios de auditoria, tal como demonstraram: Sirois, Bédard, & Bera,

(2018); Weirich & Reinstein, (2014); PCAOB, (2017); Brasel, Doxey, Grenier, & Reffett,

(2016). Isso porque, conforme observam Melloni, Caglio, & Perego (2016), o aumento

de dados, pode, dependendo dos objetivos dos gestores, prejudicar a legibilidade do

texto, pois, com o intuito de gerenciamento de impressão (chamando ou desviando a

atenção do leitor), os textos apresentados aumentam de tamanho o que prejudica a

compreensão e utilidade do conteúdo. Ressalta-se que essa menor legibilidade das

informações contábeis divulgadas ao mercado pode gerar um efeito adverso às partes

envolvidas. Asay, Elliott, & Rennekamp (2017) verificaram que relatórios contábeis

menos legíveis acabam por estimular a utilização de outras fontes de informação, uma

vez que, não compreendendo adequadamente as informações divulgadas, os

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investidores e demais usuários buscarão outras fontes de informação com as quais

esses tenham familiaridade e maior compreensibilidade.

Dyer, Lang, & Stice-Lawrence (2017) observaram que no mercado americano,

no período de 1996-2013 houve um aumento significativo na divulgação de

informações financeiras e como consequência, perceberam que isso prejudicou a

legibilidade do que estava sendo divulgado. Lo, Ramos, & Rogo (2017) verificaram

que o nível de legibilidade dos relatórios está associado à manipulação das

informações contábeis. Isso porque, empresas com resultados manipulados tendem

a apresentar relatórios mais complexos para ofuscar o gerenciamento de resultados.

Entretanto, esses resultados ainda são controversos. Boritz, Hayes, & Timoshenko

(2016) analisaram que, diferente do observado em estudos como o de Dyer, Lang, &

Stice-Lawrence (2017), o aumento do tamanho do relatório não necessariamente

reduz a sua legibilidade. Além disso, observaram que os relatórios da administração

são mais legíveis que os de auditoria, e que, aqueles emitidos pelas Big6 são menos

legíveis que os das não Big6.

Em termos de análise da legibilidade dos relatórios de auditoria após a adoção

da NCBTA 701, não foi identificada na literatura nacional e estrangeira trabalho com

esse objetivo. Diante desse contexto, o presente estudo buscou responder ao

seguinte problema: Qual o efeito dos PAA´s e as características institucionais

sobre o nível de legibilidade dos relatórios de auditoria das empresas com maior

liquidez na [B]³?

O objetivo geral foi analisar o efeito dos tipos de PAA’s emitidos pelas empresas

com maior liquidez na [B]³ nos três primeiros anos de vigência da norma, a associação

com a legibilidade dos relatórios de auditoria e com as características institucionais

das firmas. Testou-se a hipótese de que existe efeito estatisticamente significativo

entre os tipos de PAA’s, a legibilidade dos relatórios de auditoria e as características

institucionais das firmas. O trabalho descritivo, documental e com abordagem

quantitativa, analisou dados do período de 2016 a 2018 das 240 empresas mais

líquidas do mercado de capitais brasileiro por meio de técnicas de análise de

conteúdo, estatística descritiva, análise de correlação e de regressão.

Considerando tratar-se de um tema recente, buscou-se analisar o efeito da

divulgação dos PAA’s sobre o nível de legibilidade do relatório de auditoria divulgado.

Esses relatórios financeiros se apresentam como um meio de comunicação entre os

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gestores de uma empresa e as partes interessadas nas informações (BAKER; KARE,

1992), enquanto que o auditor é um intermediário nesse processo, validando as

informações contidas nas demonstrações contábeis (COLARES; ALVEZ; FERREIRA,

2018).

Os principais atingidos por essa mudança são: os auditores, responsáveis pela

aplicação das novas exigências; os investidores, tendo maior acesso a informações

que antes não estavam disponíveis; e a administração, obtendo uma descrição mais

detalhada da sua responsabilidade quanto à continuidade operacional (RANHA,

2017).

Assim, a contribuição deste trabalho se dá em apresentar evidências quanto à

efetividade da divulgação dos PAA’s no Relatório de Auditoria (RA), bem como suas

contribuições e limitações. Desse modo, contribui verificando se a novidade está

facilitando o processo de compreensão das demonstrações contábeis por parte dos

usuários da informação, tornando-as menos complexas e de mais fácil entendimento.

Ao propiciar informações mais significativas, a sociedade consegue ter acesso

a um retrato mais amplo da entidade e ao perceber isso, a tendência é que aumente

a credibilidade do auditor frente aos stakeholders. O profissional tende a ser mais

valorizado graças à maior transparência e à divulgação de dados que antes não eram

expostos, levantando assim, seus possíveis impactos. Por outro lado, a divulgação de

dados que reduzem a legibilidade pode prejudicar o processo decisório dos usuários,

bem como sustentar os questionamentos sobre o processo regulatório nos segmentos

de auditoria, que tem sido intenso nos últimos anos, pois o resultado da normatização

estaria gerando um resultado adverso ou inesperado por parte do regulador.

O trabalho está dividido em cinco tópicos, sendo eles: Introdução, Revisão da

Literatura, Procedimentos Metodológicos, Análise de Dados e Resultados e

Considerações Finais. A introdução faz uma breve contextualização do tema,

apresentando o problema, o objetivo, a síntese da metodologia, a justificativa e a

relevância. A Revisão da Literatura faz uma apresentação dos estudos desenvolvidos

na área, tratando de forma mais abrangente os Principais Assuntos de Auditoria. A

parte dos Procedimentos Metodológicos elucida o processo de coleta de dados e situa

o leitor quanto ao conjunto de dados do qual foi extraída a amostra. O tópico de

Análise de Dados e Resultados apresenta o que foi obtido com as análises realizadas

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e discorre sobre o que foi encontrado. Para finalizar, a etapa das Considerações Finais

retoma os pontos discutidos, destaca as principais contribuições e sugere sugestões.

2. REVISÃO DA LITERATURA

2.1. PORQUE DIVULGAR UM PRINCIPAL ASSUNTO DE AUDITORIA (PAA)?

O relatório do auditor independente representa a finalização do processo de

auditoria, resultando em uma conclusão escrita e uma ferramenta informacional

utilizada pelos diversos usuários da informação contábil. Estudiosos como Reinstein,

Hepp, & Weirich, (2018) apontam que o relatório de auditoria permaneceu

praticamente o mesmo por mais de 70 anos. O modelo que era utilizado foi alterado

pelo Public Company Accounting Oversight Board (PCAOB), o Conselho de Auditores

de Companhias Abertas, uma entidade criada pela Lei Sarbanes-Oxley para

supervisionar a auditoria de empresas de capital aberto nos Estados Unidos. Em 1º

de Junho de 2017, esse órgão adotou um novo padrão de auditoria com o intuito

transformar o relatório padronizado em um material mais informativo e relevante para

os investidores, no que diz respeito à alocação do seu capital, e para os demais

usuários das demonstrações financeiras (PCAOB, 2017).

Para o Instituto dos Auditores Independentes do Brasil (IBRACON, 2017), essa

mudança foi recebida positivamente. A notícia publicada pelo IBRACON de que o

“International Auditing and Assurance Standards Board (IAASB) - celebra a adoção

pelo PCAOB de uma nova norma para aprimoramento do Relatório do Auditor”,

evidencia essa visão positiva. A notícia discorre que a norma do PCAOB é similar à

norma do Novo Relatório do Auditor, do IAASB, pois ambas requerem a inserção de

informações adicionais e relevantes aos usuários. O IAASB é o órgão que

regulamenta a atividade da auditoria em nível internacional. No Brasil, essa

responsabilidade é atribuída ao Conselho Federal de Contabilidade (CFC) que emite

as Normas Brasileiras de Contabilidade - Técnicas de Auditoria (NBC TA).

Dentre as diversas normas vigentes, a NBC TA 701 trata de um assunto que o

IAASB denominou de Key Audit Matters (KAM), o PCAOB de Critical Audit Matters

(CAM) e que, no Brasil, o CFC denomina de Principais Assuntos de Auditoria (PAA’s).

Para este órgão, tal norma foi “elaborada de acordo com a sua equivalente

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internacional ISA 701” e “trata da responsabilidade do auditor de comunicar os

principais assuntos de auditoria em seu relatório sobre as demonstrações contábeis”

(CFC, 2016). Isso significa que deverão ser divulgadas as situações que demandaram

mais atenção durante o desenvolvimento do trabalho e que sejam possivelmente

importantes para que o usuário tenha uma melhor compreensão das demonstrações

financeiras em si, facilitando as análises e ajudando a avaliar a performance financeira

por meio de uma nova perspectiva sobre os demonstrativos (PCAOB, 2017).

O objetivo da adoção dessa norma é diminuir a assimetria informacional, que

se percebeu que havia entre investidores e auditores. O parecer divulgado

anteriormente à essa atualização era muito criticado por ser pouco informativo.

Resumia-se em mencionar apenas se a entidade estava ou não de acordo com os

padrões contábeis geralmente aceitos (REINSTEIN; HEPP; WEIRICH, 2018).

Na alteração proposta pela norma, os PAA’s são as peças centrais do relatório

do auditor. Todos os pontos críticos que forem identificados, no período em que estiver

ocorrendo a auditoria das demonstrações financeiras, devem constar no relatório.

Para Reinstein et al. (2018), apesar de ser um passo significativo, no que diz respeito

à elaboração de relatórios de auditoria, há preocupação quanto às expectativas

relacionadas ao desempenho do auditor e ao material por ele elaborado. Os autores

apontam que por mais que haja a obrigação do registro dos PAA’s, a divulgação das

contas relevantes passa antes pelo crivo do profissional. É ele quem define se

determinada situação é significativa ou não para a análise das demonstrações. Nesse

sentido, os investidores se preocupam com aspectos mais complexos da estrutura dos

relatórios financeiros, como por exemplo, o uso crescente do valor justo que pode

causar incerteza de mensuração, devido ao seu caráter subjetivo.

Brasel et al. (2016) expõe o impacto dessa adoção para o auditor ao apresentar

que a divulgação dos PAA’s ocasionará uma série de esclarecimentos aos quais o

profissional estará sujeito. Os autores demonstraram preocupação também quanto a

potenciais riscos com relação a circunstâncias nas quais os auditores divulgam PAA’s

que não estão relacionados a distorções reveladas posteriormente. Nesse sentido

Katz (2014) argumenta que quando o problema apresentado pela empresa não foi

relatado anteriormente em nenhum PAA, os acionistas podem alegar que apesar do

auditor ter feito muitas referências, nenhuma delas foi a correta. Apesar de não não

ser o objetivo da norma ao instituir os PAA’s, isso levaria os usuários das informações

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contábeis a considerar os assuntos não relacionados como um aviso de possíveis

distorções.

Essa desconfiança, afetaria a etapa de asseguração de que as informações

divulgadas representam fidedignamente a realidade econômico financeira da

entidade. As empresas e os auditores sabem que quanto maior o nível de governança

e transparência, maior a responsabilidade, principalmente em caso de omissão,

negligência e subavaliação. Já os usuários das informações estão interessados no

conteúdo dos relatórios produzidos, em como as normas foram atendidas e na

possibilidade de avaliar de forma mais realista o risco inerente das operações

(MARQUES; SOUZA, 2017).

De acordo com Sirois et al. (2018), os PAA’s devem aumentar o valor

comunicativo do relatório do auditor. Deve ajudar os investidores e outros usuários

das informações a se concentrarem nos aspectos das demonstrações financeiras que

foram considerados desafiadores para o auditor. (PCAOB, 2013). Além disso,

fornecem uma espécie de mapa para ajudar os usuários a navegar melhor por

relatórios financeiros complexos e focar em assuntos que possam ser importantes

para a tomada de decisões (IAASB, 2012). Considerando que a complexidade dos

demonstrativos está cada vez maior, as informações adicionais previstas no relatório

do auditor, são bem vistas pelos órgãos normativos, pelo fato de “aumentar a

ocorrência de informações potencialmente valiosas” (PCAOB, 2013). Em

contrapartida a isso, apresentam que existe a preocupação de que alguns usuários

possam inapropriadamente usar tais informações como substitutas da leitura dos

demonstrativos (IAASB 2012).

A literatura demonstra que os usuários das demonstrações contábeis

enfrentam sobrecarga de informações e têm recursos cognitivos limitados, como

memória e atenção para processar todas as informações disponibilizadas (DANIEL;

HIRSHLEIFER; TEOH, 2002; HIRSHLEIFER, 2001; HIRSHLEIFER; TEOH, 2003).

Quando a oferta de informações excede a capacidade de processamento, é difícil

identificar o que é relevante (EPPLER; MENGIS, 2004). Como os usuários têm

dificuldade em lidar com as demonstrações contábeis por completo, acabam dando

maior atenção às informações em destaque, pois demanda menos esforço cognitivo

para identificá-las e associá-las (FILES; SWANSON; TSE, 2009).

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2.2. QUANTO MAIS SE DIVULGA, MAIS SE INFORMA: O PROBLEMA DA

LEGIBILIDADE

O problema da legibilidade remonta a década de 1940, quando um substancial

número de proxies de nível de legibilidade começou a ser desenvolvido para capturar

o nível de dificuldade de leitura e compreensão de determinado texto (BARNETT;

LEOFFLER, 1979). No campo da contabilidade, diversos trabalhos têm buscado

avaliar, desde o nível de legibilidade do conjunto de demonstrações contábeis

divulgadas, até a sua associação com as características das firmas, o nível de

gerenciamento de resultados, com o gerenciamento de impressão, entre outros

(BARNETT; LEOFFLER, 1979; SMITH; TAFFLER, 1992; COURTIS, 1986; JONES,

1988; BAKER; KARE, 1992; LI, 2006; SILVA; FERNANDES, 2009; LOUGHRAN;

MCDONALD, 2014; ASAY; ELLIOTT; RENNEKAMP, 2017).

A literatura apresenta que as medidas de legibilidade fornecem uma forma de

feedback ex ante às informações contábeis e de auditoria. Com base na legibilidade,

é possível prever se os usuários compreenderão as mensagens ou se tentarão, ao

menos, lê-las (BARNETT; LEOFFLER, 1979). Medir a recepção e a facilidade de

compreensão da informação gerada é importante, pois, de acordo com Smith & Taffler

(1992), uma mensagem que não é entendida é inútil para a tomada de decisões ou

para monitorar a função administrativa.

No que diz respeito a definição, Silva e Fernandes (2009, p. 147) apresentam

que “a legibilidade está relacionada com a facilidade de leitura de um texto, geralmente

considerando variáveis como comprimento de frases – quantidade média de palavras

- e nas palavras – quantidade média de sílabas e/ou letras”. Esse índice pode se

apresentar por meio de frases curtas, médias e longas as quais tem legibilidade alta,

média e baixa respectivamente (CAVIQUE, 2008).

Em sequência ao que foi citado anteriormente, Loughran & Mcdonald (2014)

apresentam que a métrica referente ao tamanho do arquivo (em Kbites) analisa a

complexidade pela extensão do texto e que textos com tamanhos de arquivo maior

tendem a ser mais difíceis de entender. Os autores discorrem sobre o Gunning FOG

Index e classificam essa métrica como mais complexa. Para eles, a sua utilização

pode dificultar a análise da legibilidade de dados financeiros, pois, baseia-se no

comprimento da frase e complexidade da palavra, mas ao observar palavras

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consideradas "complexas" usadas com frequência, como empresa, operações e

gerenciamento, por exemplo, percebe-se que são termos conhecidos no meio

empresarial, e portanto não há possibilidade de confundir os usuários da informação.

Outra métrica utilizada como proxy de legibilidade é o Índice de Legibilidade de

Flesch (IFL). O ILF tem a finalidade de classificar o texto em uma escala que varia de

0 a 100 pontos e o seu resultado classifica o texto de acordo com a dificuldade de

leitura. Courtis (1986) apresenta o padrão das classificações de facilidade de leitura,

conforme sugerido por Flesch, o qual determina que quanto menor o ILF, maior é a

complexidade do texto. A classificação é realizada a partir dos seguintes intervalos:

(1) Muito difícil [0-30]; (2) Difícil [30-50]; (3) Razoavelmente difícil [50-60]; (4)

Linguagem simples [60-70]; (5) Razoavelmente fácil [70-80]; (6) Fácil [80-90] e (7)

Muito fácil [90-100]. Logo, quanto menor o ILF, maior a complexidade do texto. O ILF

foi obtido através do software Word, versão 2010, no idioma Português (Brasil).

Essa métrica pode ser aplicada a diversas variáveis, porém Courtis (1986), a

utilizou para investigar a relação entre a legibilidade, os riscos corporativos e os níveis

de retorno. Em sua pesquisa analisou relatórios da administração e notas explicativas

das demonstrações financeiras de empresas canadenses em 1982 e 1983. A hipótese

geral testada foi de que a legibilidade "ruim" está positivamente relacionada à baixa

lucratividade e ao alto risco. E como resultado, o autor observou que as pontuações

boas e ruins de legibilidade não estão associadas, em nenhuma direção específica,

aos níveis de risco corporativo e à lucratividade da empresa.

Nesse mesmo sentido, Jones, (1988) buscou averiguar a possibilidade da

administração, conscientemente ou inconscientemente, colocar os resultados mais

pobres em um estilo de escrita mais difícil. Para isso levantou hipóteses de que o nível

de legibilidade do relatório da administração foi positivamente correlacionado com o

desempenho financeiro da empresa quanto ao lucro líquido das vendas e ao retorno

sobre o capital empregado. Os resultados obtidos não sustentaram as hipóteses de

que a legibilidade estava positivamente correlacionada ao desempenho financeiro.

Baker & Kare (1992) buscaram a correlação entre o índice de legibilidade e

algumas variáveis. Ao correlacionar o índice de legibilidade e as variáveis de tamanho

da empresa (ativos e número de ações ordinárias em circulação) percebeu

coeficientes com sinais negativos indicando que os relatórios financeiros anuais de

empresas maiores tendem a ser mais legíveis (exigem um nível de compreensão mais

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baixo) do que as empresas menores. No que diz respeito à correlação entre o Índice

de Legibilidade de Flesch e o retorno sobre o patrimônio líquido, o coeficiente foi

positivo, e também estatisticamente significativo nos 95% do nível de confiança.

Similar a este resultado tem-se a correlação entre o tamanho do relatório da

administração para os acionistas (medido pelo número de palavras) e a lucratividade

da empresa, que apresentou resultado positivo e estatisticamente significante no nível

de confiança de 90%. Já quanto à margem de lucro líquido e o índice de legibilidade,

não houve correlação significativa.

A relação existente entre a legibilidade do relatório anual, o desempenho da

empresa e a persistência dos lucros foi analisada por Li (2006). Os resultados obtidos

pelo autor apontam que quando as empresas apresentam baixo desempenho, os

relatórios são mais difíceis de ler. O mesmo não acontece quando os resultados são

positivos e persistentes. Nesse caso, há facilidade de leitura dos relatórios.

Silva & Fernandes (2009) realizaram uma pesquisa com as companhias de

capital aberto analisando a legibilidade dos fatos relevantes do período de 2002 a

2006. Perceberam que apenas 10% da amostra, composta por 4533 fatos, foi

considerada de leitura fácil e tratavam de lucro, prejuízo ou proventos em dinheiro.

Mas quando os fatos relevantes eram referentes à fusão, incorporação e cisão, a

legibilidade foi classificada como muito difícil e os que abordavam sobre concordata,

falência e recuperação ou ação judicial, tiveram legibilidade difícil. Os assuntos mais

sensíveis foram apresentados de forma que dificultava a compreensão dos

shareholders.

Um estudo recente relacionou o nível de legibilidade com a necessidade que

os investidores possam ter de informações externas. Asay, Elliott, & Rennekamp

(2017) afirmaram que o fornecimento de divulgações menos legíveis pode limitar a

capacidade dos gerentes de comunicar efetivamente as informações aos investidores.

Além disso, os autores propuseram que se tal atitude fosse motivada por um intuito

estratégico a fim de ofuscar o fraco desempenho da empresa, pode ser que essa baixa

legibilidade aumente a dependência dos investidores quanto a informações externas.

Segundo os autores, o contrário não ocorreria, pois, o aumento da legibilidade da

divulgação reduziria a propensão dos investidores a confiar em informações externas,

sugerindo que os investidores, nesse caso, podem confiar nas divulgações da

empresa.

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2.3. O QUE SE SABE SOBRE AS IMPLICAÇÕES DOS PAA´S

A literatura empírica sobre os PAA´s ainda é restrita, inclusive no cenário

internacional. O levantamento realizado nos 10 principais Top Journals da área de

Contabilidade e na base de dados acadêmica SSRN – Social Science Research

Network evidenciou uma escassez de trabalhos que buscaram analisar empiricamente

a questão. Entretanto, sintetizou-se a seguir, os artigos empíricos já disponíveis na

literatura internacional de modo que se possa discutir os achados observados no

presente estudo.

Dentre as pesquisas levantadas, é possível identificar estudos que questionam

a aceitação da nova norma; o julgamento da responsabilidade do auditor; a opinião

dos usuários da informação quanto ao acréscimo e a possibilidade de que o tópico de

PAA’s tenha mais atenção que as próprias demonstrações (IAASB, 2012; BACKOF;

BOWLIN; GOODSON, 2017; CORDOS; FULOP, 2015; REINSTEIN et al., 2018;

SIROIS; BÉDARD; BERA, 2018).

Os primeiros estudos publicados sobre os PAA’s se preocuparam com a

responsabilidade e a aceitação da nova norma (IAASB, 2012). Backof et al. (2017)

examinou como as mudanças no relatório de auditoria afetaram o julgamento da

responsabilidade do auditor. Foi feita uma adaptação de um experimento realizado

por Backof em 2014 em que os participantes assumem o papel de jurados em um

caso de alegação de negligência por parte do auditor. São fornecidos três tipos de

relatório: o primeiro não inclui PAA’s; o segundo apresenta um parágrafo que destaca

o risco de distorção relevante e porque os auditores identificaram esse risco como um

assunto crítico; e o terceiro descrevendo os procedimentos específicos de auditoria

realizados para lidar com o risco de distorção relevante.

Ao analisar o julgamento dos participantes, Backof et al. (2017) perceberam

que o auditor será considerado menos negligente quando no relatório houver

esclarecimento quanto ao significado de segurança razoável, situando o leitor de que

não é algo absoluto e não garante a detecção e correção de todas as distorções

relevantes. Isso muda quando o relatório de auditoria identifica e divulga os

procedimentos executados para tratar de um PAA relacionado à uma distorção não

detectada. E, diferente do que os auditores imaginavam, simplesmente identificar um

PAA não aumenta significativamente o risco de litigância para o profissional.

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No ano seguinte, Cordos & Fulop (2015) investigaram se os usuários dos

relatórios de auditoria concordavam com a proposta do IAASB de incluir uma nova

seção com os PAA’s. No projeto de exposição da norma, o órgão elaborou 10

perguntas sobre a novidade, como forma de obter feedback, e os autores analisaram

as 47 respostas provenientes de organizações, órgãos reguladores ou indivíduos da

União Europeia. A maioria das respostas obtidas (87%) foi favorável à introdução de

PAA’s no relatório do auditor. Apesar do alto nível de adeptos, os autores supracitados

apontam que quase metade dos respondentes demonstram preocupação quanto à

implementação e acreditam que o IAASB deve fornecer uma estrutura que oriente o

auditor a julgar o que se configura ou não como um PAA. Reinstein et al. (2018) reforça

que embora haja a obrigatoriedade dos PAA’s, a seleção de quais contas são

relevantes fica a cargo do profissional e isso atribui maior expectativa e

responsabilidade ao trabalho do auditor.

O IAASB (2012) e o PCAOB (2013) enxergam o acréscimo de informações

como algo positivo, pois representa um aumento das informações significativas e uma

possibilidade de melhor compreender os demonstrativos. No entanto, existe o receio

de que alguns usuários possam usar tais informações como substitutas da leitura das

demonstrações contábeis (IAASB, 2012).

Nesse sentido, Sirois, Bédard, & Bera, (2018) investigaram qual o efeito que a

divulgação dos PAA’s tem no processo de obtenção de informações por parte dos

usuários. Realizaram um experimento de rastreamento ocular utilizando versões de

relatório: Padrão; com um PAA; com 3 PAA’s; com 3 PAA’s e uma breve descrição

dos procedimentos. Para os autores, o ideal é que os PAA’s funcionem como um

“efeito de sinalização” e ajudem o leitor a identificar as informações mais importantes

nas demonstrações e prestar mais atenção a elas. Mas com o estudo perceberam que

isso não acontece, pois, os usuários prestam menos atenção às demonstrações

financeiras relacionadas ao PAA quando os PAA’s acompanham o relatório do auditor.

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1. DELINEAMENTO METODOLÓGICO

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O estudo de natureza descritiva, documental e com abordagem quantitativa

analisou dados de 240 empresas listadas na [B]³. A amostra foi constituída pelas

empresas mais líquidas tendo em vista sua importância para o adequado

funcionamento do mercado de capitais brasileiro. Os autores Dyer, Lang, & Stice-

Lawrence (2017) observaram que a perda de legibilidade das informações contábeis

divulgadas pode resultar em seleção adversa dos agentes econômicos. Nesse

sentido, Lo et al. (2017) verificaram que a legibilidade tem uma associação negativa

com a manipulação das informações contábeis. Logo, relatórios mais legíveis tendem

a apresentar informações contábeis de maior qualidade.

Os dados relativos aos Relatórios de Auditoria foram coletados no sítio da

Comissão de Valores Mobiliários (CVM), já os dados referentes às informações

institucionais das empresas participantes da amostra foram coletados no sítio da base

de dados Com Dinheiro. Os dados referiram-se aos anos de 2016 a 2018, que são os

três primeiros anos de vigência da NBCTA – 701.

Como técnicas de análise de dados utilizou-se a análise de conteúdo, a

estatística descritiva, análise de correlação e de regressão. Os procedimentos

estatísticos foram realizados a partir de Fávero, Belfiore, Silva, & Chan (2009) e

Wooldridge (2011).

3.2. VARIÁVEIS E MODELOS

Os determinantes da legibilidade dos relatórios contábeis em geral têm sido

estudados por uma vasta literatura estrangeira, já citada na seção 2, entre eles, Li

(2006), Loughran e Mcdonald (2014), Lo et al. (2017), Boritz, Hayes e Timoshenko

(2016), Hoitash e Hoitash (2018). Especificamente, o presente estudo avança na

discussão buscando evidências sobre os efeitos do incremento das informações sobre

os PAA’s na legibilidade do relatório de auditoria (RA), desse modo, analisou-se os

modelos 1 e 2, abaixo descritos. Os respectivos modelos foram testados para as três

proxies de legibilidade utilizadas, variando de 1 a 3 para cada um deles (Vide Tabelas

4 e 5).

(1)

14

𝑁𝐿𝑖𝑡 = 𝛼 + ∑ 𝐷𝑛(𝑇𝑖𝑝𝑃𝐴𝐴)

6

𝑖=1

+ 𝛽1𝑇𝑎𝑚𝑖𝑡 + 𝛽2𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡 + 𝛽3𝑃

𝐵⁄𝑖𝑡

+ 𝛽4𝐻𝑜𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡 + 𝐷7𝐴𝑏𝑠𝑡𝑖𝑡

+ 𝐷8𝑅𝑒𝑝𝑢𝑏𝑖𝑡−1 + 𝐷9𝐵𝑖𝑔4𝑖𝑡 + ∑ 𝐷𝑛(𝑆𝑒𝑔𝐸𝑐𝑜𝑛)

9

𝑖=1

+ 𝜀

𝑁𝐿𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1𝑄𝑡𝑑𝑒𝑃𝐴𝐴𝑖𝑡 + 𝛽2𝑇𝑎𝑚𝑖𝑡 + 𝛽3𝑅𝑂𝐴𝑖𝑡 + 𝛽4𝑃

𝐵⁄𝑖𝑡

+ 𝛽5𝐻𝑜𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡

+ 𝐷1𝐴𝑏𝑠𝑡𝑖𝑡 + 𝐷2𝑅𝑒𝑝𝑢𝑏𝑖𝑡−1 + 𝐷3𝐵𝑖𝑔4𝑖𝑡 + ∑ 𝐷𝑛(𝑆𝑒𝑔𝐸𝑐𝑜𝑛)

9

𝑖=1

+ 𝜀

Em que

NL – Nível de Legibilidade medido pelas proxies ILF, Comprimento do Texto e Tamanho do Arquivo. ILF - Índice de Legibilidade de Flesch - Variável contínua obtida a partir do Microsoft Word 2010 para cada relatório, em cada empresa e ano. Length – Comprimento do Texto – Variável contínua obtida a partir do logaritmo do total de palavras do relatório de auditoria. Tamanho do arquivo (Kbytes) – Variável contínua obtida a partir do logaritmo do tamanho do arquivo do relatório de auditoria em kbytes. PAA: Principais Assuntos de Auditoria – Variável contínua obtida a partir do logaritmo do total de PAAs reportados por empresa e ano. Tam: Tamanho - Variável contínua obtida a partir do logaritmo natural dos ativos totais da empresa. P/B: Price/Book - Variável contínua obtida a partir do logaritmo da divisão entre valor de preço da ação e o seu valor patrimonial. ROA: Retorno sobre os ativos – Variável contínua obtida a partir da divisão entre o Lucro operacional antes dos impostos e a média entre os ativos totais em t e t-1. Prejuízo – Variável dummy que assume 1 para quando apresentou prejuízo e 0 quando apresentou lucro na i-ésima empresa no ano t. HonAud – Honorário de Auditoria. Variável contínua obtida a partir do logaritmo dos honorários de auditoria da empresa em t. Abst– Abstenção de Opinião. Variável dummy que assume 1 para quando o relatório de auditoria foi com abstenção de opinião e 0 para os demais tipos. 𝑹𝒆𝒑𝒖𝒃𝒕−𝟏– Republicação das demonstrações.Variável dummy que assume 1 para quando republicou as demonstrações do ano anterior e 0 quando não. Big4 – Variável dummy que assume valores de 1 a 4 quando auditado por uma Big4 (KPMG, DTT, EY, PWC) e 0 quando for auditada por uma não Big4 na iésima empresa no período t. NBig4 – Variável dummy que assume valor 0 para Big4 e 1 para não Big4. na iésima empresa no período t. SegEcon – Segmento Econômico - Variável dummy que assume valores de 1 a 9 quando segmento econômico não for o de utilidade pública e 0 quando for o de utilidade pública da [B]³ na iésima empresa no período t.

3.2.1. Variável Dependente - Nível de Legibilidade

A operacionalização da variável dependente de interesse do estudo,

Legibilidade, foi constituída a partir de três métricas, a saber: (i) Tamanho do arquivo

– Kbites, (ii) Comprimento do texto (Length) e (iii) Índice de Legibilidade de Flesch.

Subjacente a essas três métricas, está o constructo de que textos de maior tamanho

e mais complexos, tendem a apresentar menor legibilidade.

(2)

15

O Tamanho do arquivo foi utilizado por Loughran & Mcdonald (2014) e consiste

em uma proxy simples de legibilidade de um documento. Os autores argumentaram

que métricas mais complexas como o FOG Index podem viesar a análise da

legibilidade de dados financeiros, entretanto, muitas das palavras consideradas

complexas nessa métrica, consistem em termos conhecidos e compreendidos pelos

usuários das informações.

Além disso, testou-se o comprimento do texto (Length) como proxy de

legibilidade conforme sugerido por Li (2006). O autor defende que textos com maior

número de palavras exigem um maior custo de processamento, logo, tendem a

apresentar maior complexidade.

Por fim, utilizou-se outra métrica popular de legibilidade, o Índice de

Legibilidade de Flesch (ILF) que considera o tamanho e a complexidade do texto

(LOUGHRAN; MCDONALD, 2014). A despeito das limitações do ILF (ARDOIN et al.,

2005; LEWIS et al., 1986), tal índice, tem sido utilizado na literatura contábil, na busca

por testar a legibilidade e complexidade dos relatórios contábeis (COURTIS, 1986;

DYER; LANG; STICE-LAWRENCE, 2017a; HOITASH; HOITASH, 2018; MELLONI;

CAGLIO; PEREGO, 2017). Desenvolvido inicialmente para aplicação em textos da

língua inglesa, Martins e Filgueiras (2007) observam que o índice pode ser facilmente

aplicado à língua portuguesa.

3.2.2. Variáveis Independentes

3.2.2.1 Principais Assuntos de Auditoria (Interesse)

A variável dependente de interesse foi o PAA. Os Principais Assuntos de

Auditoria (PAA’s) foram obtidos a partir da análise de conteúdo dos Relatórios de

Auditoria. Todos os relatórios de auditoria foram baixados em formato PDF (Acrobate

Reader) e TXT (Bloco de notas). Os tipos de PAA’s foram categorizados conforme a

sua natureza e resultaram em 38 categorias. Entretanto destas, 13 apresentaram mais

do que 2% do total de PAA’s divulgados em cada ano e no conjunto resultaram em

85% da frequência observada. As demais, 25 categorias de PAA’s foram agrupados

na categoria denominada como Outros Principais Assuntos de Auditoria (OU) e

reportados no rodapé da Tabela 1.

16

Tabela 1 – Categorias de Principais Assuntos de Auditoria reportados pelas empresas mais líquidas da [B]³ no período de 2016-2018

Categorias de PAAs 2016 2017 2018 Total fr fra

Redução ao Valor Recuperável (RVR) 190 186 191 567 28% 28%

Provisões e Contingências (PROV) 130 144 121 395 20% 48%

Reconhecimento de Ativos/Passivos Regulatórios (RAPR) 97 86 96 279 14% 61%

Instrumentos Financeiros (INSTRF) 34 37 24 95 5% 66%

Impostos Diferidos Ativos (IMPDIFA) 25 20 15 60 3% 69%

Perdas Estimadas com Crédito de Liquidação Duvidosa (PCLD) 20 18 17 55 3% 72%

Benefícios Pós-Emprego (BPE) 20 20 14 54 3% 75%

Crédito Tributário (CRT) 21 15 16 52 3% 77%

Combinação de Negócios (COMB) 9 21 18 48 2% 79%

Participações Societárias (PARTS) 11 17 8 36 2% 81%

Estoques (EST) 11 13 11 35 2% 83%

Continuidade Operacional (CONPER) 14 13 7 34 2% 85%

Reconhecimento de Receitas (REC) 8 12 12 32 2% 86%

Outros Principais Assuntos de Auditoria (OU) 96 87 95 278 14% 100%

Total 686 689 645 2,020 100%

Fonte: Dados da pesquisa. fr – frequência relativa; fra – frequência relativa acumulada. Nota: Dentro da categoria Outros Principais Assuntos de Auditoria (OU) foram agrupados: Empréstimos e Financiamentos (EF), Capitalização de Ativos (CA), Recuperação Judicial (RECJ), Ambiente de Tecnologia da Informação (ATI), Contas a Receber (CR), Hedge Accounting (HED), Ativo Imobilizado (Imob), Componentes Relevantes na consolidação (CRC), Covenants (COV), Valor Residual dos Ativos (VRA), Incentivos Fiscais (INCF), Operações de Arrendamento Mercantil (OAM), Alienação de Ativos (ALI), Reestruturação Societária (REES), REFIS - Programa de Recuperação Fiscal (REF), Ativos e Passivos Financeiros Setoriais (APFS), Economia Hiperinflacionária (EH), Ajuste a Valor Justo (AVJ), Descumprimento de normas, leis e regulamentos por parte de Administrador (DESC), Gerenciamento de capital - risco de liquidez a curto prazo (GRISC), Redução do Capital (REDC), Propriedades para Investimento (PROPI).

A pesquisa demonstrou que, em média, 673,33 PAA’s foram apresentados por

ano, sendo a menor ocorrência relacionada à Continuidade Operacional (CONPER)

em 2018 e a maior de 191 referente à Redução ao Valor Recuperável (RVR) no

mesmo ano. Esse volume de informações, de acordo com Sirois et al. (2018),

estabelece uma relação inversamente proporcional com o valor dado às demais

informações. De acordo com o experimento realizado pelos autores, a divulgação de

três PAA’s promoveu um aumento significativo no nível de atenção dos participantes

quanto a essas informações, ao mesmo tempo percebeu-se que o nível de atenção

desses participantes às divulgações não relacionadas aos PAA’s diminuiu

significativamente.

Os PAA´s foram operacionalizados no modelo (1) de três formas: (i) como

variáveis dummy binária (n=38 dummies); (ii) como variáveis contínuas obtidas a partir

do logaritmo do total de cada tipo de PAA divulgado por empresa e ano, e; (iii) como

variável contínua obtida a partir do logaritmo natural de cada tipo de PAA’s reportados

pela empresa em cada ano (nesse caso, haveria mais do que uma divulgação em

17

determinado tipo quando houvesse agrupamento de PAA’s em decorrência da

similaridade entre as categorias reportadas pelas empresas.

Considerando que a ILF é uma variável escalar que varia de 0-100, que quanto

mais próxima de zero, menor é a legibilidade, as variáveis PAA’s foram transformadas

pelas suas inversas (1/x) em função da forma funcional teoricamente esperada com a

variável de interesse possuir essa natureza. Isso porque, a divulgação dos PAA’s

aumenta o comprimento do texto (LnPalavras) e tamanho do arquivo (LnKbytes), o

que significa redução do nível de legibilidade. Já o ILF se comporta diferente, o nível

de legibilidade reduz a medida que o índice diminui. Logo, a associação com os PAA’s

é inversa, por esse motivo as variáveis relacionadas aos PAA’s foram invertidas.

3.2.2.2 Controles

Considerando que os fenômenos em ciências sociais aplicadas são complexos

e a literatura anterior traz evidências de que o nível de legibilidade estão associados

a características institucionais das firmas (ASAY; ELLIOTT; RENNEKAMP, 2017;

BORITZ; HAYES; TIMOSHENKO, 2016; DYER; LANG; STICE-LAWRENCE, 2017;

LO; RAMOS; ROGO, 2017; LOUGHRAN; MCDONALD, 2014), foram utilizadas as

variáveis de controle apresentadas no Quadro 1.

A literatura ainda cita outras variáveis de controle passíveis de utilização, tais

como: níveis de governança; troca do auditor; idade da firma; e variação das receitas.

Entretanto, foram realizados diversos testes de especificação e em nenhuma dessas,

as respectivas variáveis apresentaram significância estatística. Destaca-se que a

lógica geral das proxies de legibilidade é: quanto maior a métrica, menos legível é o

texto, exceto para a proxy Índice de Legibilidade de Flesch (ILF) que varia de 0 a 100

e quanto menor, menos legível (vide Apêndice C). Para essa métrica os sinais

esperados serão invertidos.

Quadro 1 – Operacionalização das Variáveis de Controle

Sigla Descrição Cálculo Sinal Esperado

Tam Tamanho Logaritmo natural dos ativos totais. -

P/B

Price/Book

Logaritmo natural da divisão entre valor de preço da ação e o seu valor patrimonial.

-

ROA

Retorno sobre os Ativos

Divisão entre o Lucro operacional antes dos impostos e a média entre os ativos totais em t e t-1.

-

18

Prej

Prejuízo

Dummy que assume 1 para quando apresentou prejuízo e 0 quando apresentou lucro na iésima empresa no ano t.

+

HonAud

Honorários de Auditoria

Logaritmo dos honorários de auditoria, na iésima empresa no ano t.

-

Abst

Abstenção de Opinião

Dummy que assume 1 para quando o relatório de auditoria foi com Abstenção de Opinião .

+

𝐑𝐞𝐩𝐮𝐛𝒕−𝟏

Republicação das Demonstrações no ano anterior

Dummy que assume 1 para quando republicou as demonstrações do ano anterior e 0 quando não, na iésima empresa no ano t.

+

Big4

Big4

Dummy que assume valor 1 quando a empresa de auditoria for por uma Big4 (KPMG, DTT, EY, PWC) e 0 quando não Big4, na iésima empresa no período t.

+

NBig4

Não Big4

Dummy que assume valor 1 quando a empresa de auditoria for uma Não Big4 (KPMG, DTT, EY, PWC) e 0 quando for, na iésima empresa no período t.

-

SegEcon

Segmento Econômico

Dummy que assumiu valor de 1 a 9 (n-1 setores), na iésima empresa no período t.

+/-

Ano

Controle do ano

Dummy que assumiu valor de 1 a 2 (n-1 anos), na iésima empresa no período t.

+/-

Fonte: Adaptado pelos autores

4. ANÁLISE DE DADOS E RESULTADOS

4.1. ANALISANDO A ESTRUTURA TEXTUAL E OS INDICADORES MÉDIOS DE

LEGIBILIDADE

Inicialmente analisou-se a estrutura textual e o nível de legibilidade dos

Relatórios de Auditoria das empresas participantes da amostra (Tabela 2). Ao se

analisar a estrutura textual, (Painel A) observa-se que foram analisados 718 relatórios

de auditoria, e que em média, os arquivos possuem 106 Kbites, 15.930 caracteres,

2.576 palavras, 122 frases e 77 parágrafos. Há uma relação aproximada de 1,5 frase

por parágrafo, 25 palavras por frase e de 6 caracteres por palavra.

Tabela 2 – Estrutura textual e os indicadores médios de legibilidade dos relatórios de auditoria

Painel A - Estrutura Textual N μ σ CV Mínimo Máximo

Kbytes 718 106.0251 7.257329 0,068449 14.00 133.00

Palavras 718 2576.042 579.3641 0,224904 514.00 4,930.00

Caracteres 718 15930.87 3587.47 0,225189 1,191.00 30,672.00

Parágrafos 718 77.47214 104.0482 1,343040 7.00 2,818.00

Frases 718 122.6031 458.5124 3,739810 26.00 12,376.00

Frases/Parágrafos 718 1.456964 0.1923944 0,132051 1.20 4.10

Palavras/Frases 718 24.48677 2.81321 0,114886 15.50 63.70

19

Caracter/Palavras 718 6.189833 0.1085969 0,017544 5.70 6.60

Painel B - Nível de Legibilidade n μ σ Mínimo Máximo

lnKbites 718 4.660273 0.0963332 0,020671 2.639057 4.890349

lnPalavras 718 7.826501 0.2449566 0,031298 6.242223 8.503094

Índice de Legibilidade de Flesch 718 14.07103 3.649837 0,259386 0 50.00

Fonte: Dados da pesquisa.

Ao analisar a dispersão das variáveis é possível observar uma certa

homogeneidade. Tal observação se sustenta a partir do coeficiente de variação que é

a medida de risco relativo, que possibilita comparar e avaliar o nível de dispersão de

uma amostra (Fávero et al., 2009). Os valores obtidos dos coeficientes de variação

(CV), indicam, em sua maioria, homogeneidade dos dados pois mostraram-se

relativamente baixos. Fávero et al. (2009) destacam que CV abaixo de 30%

representam que um conjunto de dados pode ser considerado homogêneo.

Observa-se ainda, que apesar da maioria das variáveis apresentarem-se

homogêneas, os resultados referentes à quantidade de parágrafos e frases destoaram

do conjunto, devido a um maior coeficiente de variação (CV). Esse resultado

representa uma maior dispersão, a qual pode ser verificada por meio da amplitude

entre valores mínimos e máximos, a qual, a variável parágrafos, apresenta um valor

máximo 402 vezes maior que o mínimo e a variável frases, 476.

Estes resultados convergem para a proposta de Li (2006) que afirma que

relatórios com maior quantidade de palavras tendem a ser mais complexos, mas para

o autor, uma coisa não é sinônimo da outra. Utilizar o comprimento do texto (Length –

ln do total de palavras) tem a vantagem da facilidade de cálculo e a desvantagem de

não estar diretamente relacionado à complexidade do texto, pois, na intenção de

proporcionar um texto mais claro, quem o escreve tende a utilizar mais palavras,

aumentando assim o tamanho do arquivo.

Por esse motivo, buscou-se resultados provenientes de interação e aplicou-se

na pesquisa o conceito de Índice de Legibilidade de Flesch (ILF) que surgiu a partir

do trabalho de Flesch (1948) e analisa a legibilidade de um texto a partir de uma

combinação entre tamanhos médios de palavras e sentenças e a facilidade de leitura.

Ao se analisar que o ILF médio foi de 14, sendo os relatórios classificados como “Muito

Difíceis”, com um CV abaixo de 0,30, sugerindo homogeneidade e amplitude de 50,

que indicam que o menor valor foi 0 e o maior 50, ficando todos, classificados na

20

escala de 0-30 (Muito Difícil) o que permite inferir que os relatórios de auditoria

possuem elevado grau de dificuldade de leitura.

Na sequência, analisou-se a distribuição de frequência dos relatórios de

auditoria por nível de legibilidade de Flesch (ILF). A Figura 1 evidencia que 98,59%

dos relatórios de auditoria apresentaram índice abaixo de 30, classificando-se como

“Muito difíceis”. O restante da amostra apresentou um ILF entre 31 a 50 e são

classificados como “Difíceis”. Este 1,41% refere-se a relatórios dos três anos de

análise e corresponde às empresas OSX Brasil e Teka em 2016; Mendes Jr., MMX

Miner e Tecnosolo em 2017 e Mendes Jr., MMX Miner, Tecnosolo, Teka e Telebrás

em 2018.

Figura 1 – Proporção de relatórios classificados conforme o ILF – Índice de

Legibilidade de Flesch

Fonte: Dados da Pesquisa. Nota: A distribuição de frequência nos anos de 2016, 2017 e 2018 dos relatórios classificados como “Difíceis” foi respectivamente, 2, 3 e 5. Já os relatórios classificados como “Muito difíceis” foi 236, 237 e 235, respectivamente.

O resultado aponta que o nível de legibilidade dos relatórios de auditoria é

baixo. Essa característica sugere que os textos tendem a ser complexos e demandam

uma necessidade de especialização do leitor, pois, se o receptor não compreende

aquela linguagem provavelmente não conseguirá entender a mensagem que está

sendo transmitida. A ocorrência dessa situação conduz a um relatório de auditoria,

que de acordo com Church, Davis, & McCracken (2008), tem valor simbólico,

transmitindo pouco valor comunicativo.

1,41%

98,59%

Difícil [31-50] Muito difícil [0-30]

21

Quando as demonstrações financeiras utilizam uma terminologia complexa e

pouco acessível, deixam de fazer parte do processo decisório e são tratadas como

elemento menos relevante (DIAS FILHO, 2000). A partir da apuração obtida é possível

considerar que a dificuldade de leitura apresentada nos relatórios pode estimular os

usuários das informações a acessar fontes de mais fácil compreensão, conforme

aponta o estudo (ASAY et al., 2016). Com isso, a característica da contabilidade de

gerar informações úteis ao processo decisório pode ser prejudicada.

Neste sentido, quando vários PAA’s são relatados, há redução da atenção dos

usuários ao conteúdo de informações não mencionadas no relatório do auditor. Isso

pode resultar ao não acesso a informações potencialmente relevantes para a decisão

que só podem ser obtidas com a leitura integral das demonstrações contábeis

(SIROIS, BÉDARD, & BERA, 2018).

4.2. ANALISANDO A ASSOCIAÇAO ENTRE OS PAAS – PRINCIPAIS ASSUNTOS

DE AUDITORIA E AS PROXIES DE LEGIBILIDADE

4.2.1. Testanto o efeito dos tipos de PAA’s sobre as proxies de legibilidade

Posteriormente buscou-se compreender as associações existentes entre os

tipos e quantidades de PAA’s e as proxies de legibilidade (Tamanho, Comprimento e

Índice de Legibilidade de Flesch - ILF).

Verifica-se a partir do Tabela 3, que as correlações entre os tipos de PAA’s

reportados pelas empresas e as proxies de legibilidade foram abaixo de 0,60,

sugerindo, portanto, correlações fracas. A correlação mais forte observada (0,4589***)

foi entre Provisões e Contigências (PROV) e a Quantidade de PAA’s. Tal resultado é

coerente com a distribuição de frequência dos tipos de PAAs (Tabela 1), pois os tipos

de PAAs, com maiores frequências (PROV-Provisões e Contingências, RVR-Redução

ao Valor Recuperável, RAPR-Reconhecimento de Ativos e Passivos Regulatórios)

foram os que apresentaram as correlações mais fortes e positivamente

correlacionadas com a Quantidade de PAA’s (respectivamente, 0,4589***; 0,3956***;

0,3297***). Destaca-se que, conforme o objetivo da norma, de melhoria da qualidade

informacional dos relatórios de audtoria, as correlações positivas indicam melhoria da

legibilidade (medida pelo ILF), já as correlações negativas são convergentes com a

22

literatura, que sugere que os tipos de PAA’s que alertam para o fato dos PAA’s

prejudicarem a complexidade do texto. Esse resultado evidencia que os PAA’s

aumentam o tamanho e o comprimento do texto, entretanto, dependendo do tipo de

PAA (aqueles que apresentaram correlações negativas e significativas), a legibilidade

pode ser prejudicada, pois o ILF tende a diminuir.

Tabela 3 – Correlação entre as proxies de legibilidade e os tipos de PAAs – Principais Assuntos de Auditoria

ILF lnKbites lnPalavras Qtde_PAAs ILF lnKbites lnPalavras Qtde_PAAs

ILF 1 EST 0.1102*** 0.052 0.0456 0.1729***

lnKbites 0.045 1 GRisc 0.0787* 0.0063 -0.0024 0.0972***

lnPalavras -0.0505 0.5965*** 1 Hed -0.0562 0.044 0.0849** 0.1518***

Qtde_PAAs -0.0243 0.3565*** 0.5223*** 1 ImpDifA -0.039 0.045 0.0661 0.1130***

ALI 0.0402 0.0408 0.0569 0.0639 IncF -0.014 0.0105 0.023 0.0432

ATI -0.069 0.0785*** 0.1080*** 0.1682*** InstrF -0.0226 0.0829** 0.1170*** 0.2140***

AC -0.0295 0.049 0.0617 0.0783*** OAM -0.0348 -0.001 -0.0004 -0.0231

Imob 0.0747*** 0.0022 -0.0021 0.0098 Ou 0.0746** 0.0576 0.0802** 0.1195**

APFS 0.0498 0.036 0.0598 0.1248*** PartS 0.0807** 0.0675 0.0908** 0.1214**

BPE -0.0012 0.0368 0.0484 0.2528*** PCLD 0.0846** 0.0549 0.0666 0.2254***

CA -0.0534 0.0292 0.0426 0.0444 REF 0.0489 -0.0411 -0.0685* -0.047

CC 0.0207 0.0558 0.073* 0.0428 PropI -0.0212 0.0121 0.0169 0.0303

Comb -0.0597 0.0619* 0.0897** 0.0684 Prov -0.0291 0.2186*** 0.3080*** 0.4589***

CRC 0.0403 -0.2291*** -0.0526 0.0456 Rec 0.0587 0.0285 0.0229 0.1843***

CR -0.0106 0.0561 0.0912** 0.1199*** RAPR -0.0903** 0.1123** 0.1709*** 0.3297***

CONPER 0.1377*** 0.0413 0.0406 0.1402*** RECJ 0.1664*** 0.0303 0.0241 0.0908**

Cov -0.0141 0.043 0.0632* 0.1817*** RVR -0.0936** 0.1446*** 0.2243*** 0.3956***

CRT -0.0065 0.0762** 0.0988*** 0.1545*** RedC 0.1221*** 0.0189 0.0232 0.0791**

Desc -0.0131 -0.0024 0.0005 -0.0067 ReeS -0.0102 0.0326 0.0062 0.0219

EH 0.0037 0.0002 -0.0053 -0.0035 AVJ -0.0425 0.0403 0.0612 0.0991**

EF -0.0364 -0.037 -0.0870** -0.0078 VRA 0.0243 0.0364 0.0573 0.0908*

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: Alienação de ativos (ALI), Ambiente de Tecnologia da Informação (ATI), Aquisição de Controle (AC), Ativo Imobilizado (Imob), Ativos e passivos financeiros setoriais (APFS), Benefícios Pós-Emprego (BPE), Capitalização de Ativos (CA), Cláusulas Contratuais (CC), Combinação de Negócios (Comb), Componentes relevantes na consolidação das DC's (CRC), Contas a Receber (CR), Continuidade Operacional (CONPER), Contratos de Resseguro (Res), Covenants (Cov), Crédito Tributário (CRT), Descumprimento de normas, leis e regulamentos por parte de Administrador (Desc), Economia Hiperinflacionária (EH), Empréstimos e Financiamentos (EF), Estoques (EST), Gerenciamento de capital - risco de liquidez a curto prazo (GRisc), Hedge Accounting (Hed), Impostos Diferidos Ativos (ImpDifA), Incentivos Fiscais (IncF), Instrumentos Financeiros (InstrF), Operações de Arrendamento Mercantil (OAM), Outros (Ou), Participações Societárias (PartS), PCLD (PCLD), Programa de Recuperação Fiscal - REFIS (REF), Propriedades para Investimento (PropI), Provisões e Contingências (Prov), Reconhecimento de Receitas (Rec), Reconhecimento de Ativos e Passivos Regulatórios (RAPR), Recuperação Judicial (RECJ), Redução ao Valor Recuperável (RVR), Redução de Capital (RedC), Reestruturação Societária (ReeS), Valor Justo (AVJ), Valor Residual de Ativos (VRA). *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10.

Esses resultados lançam luz a um trade off observado na literatura que se

refere à dúvida entre aumentar a quantidade de informações e o risco de se divulgar

dados “inúteis” ou reduzir a quantidade de dados e correr-se o risco de omitir dados

que seriam úteis. Essa discussão foi levantada por Dyer, Lang, & Stice-Lawrence

(2017) quando observaram que os relatórios dos gestores eram mais legíveis do que

23

o relatório dos auditores. Além disso, as empresas de auditoria Big6 apresentavam

relatórios menos legíveis do que as demais, que pode decorrer, inclusive, do maior

compliance da firma (e auditor). O problema da maior complexidade (e menor

legibilidade) é a possibilidade de anular ou comprometer o objetivo inicial da norma

que é a de trazer maior qualidade e informatividade ao relatório dos auditores e ao

conjunto das informações contábeis divulgadas (MASDOR; SHAMSUDDIN, 2018).

Sirois, Bédard, & Bera, (2018) encontraram evidências de que os PAA’s podem

prejudicar a atenção dos usuários, pois em decorrência de vieses cognitivos, esses

podem julgar as informações destacadas nos PAA’s como mais relevantes do que

outras informações notadamente relevantes e que devem ser lidas no conjunto geral

das demonstrações.

Posteriormente, observou-se o efeito marginal dos tipos de PAA sobre as

proxies de legibilidade (ILF, comprimento e tamanho do arquivo). A Tabela 4 evidencia

que os PAA’s: Alienação de ativos (ALI), Ambiente de Tecnologia da Informação (ATI),

Outros (Ou), Provisões e Contingências (Prov), Recuperação Judicial (RECJ),

Redução de Capital (RedC) apresentaram significância estatística em pelo menos um

dos modelos. Verificou-se que os PAA’s: ALI (2.160*), RECJ (1.709**), RedC

(7.037***) apresentaram efeitos positivos e estatisticamente significativos sobre o ILF

– Índice de Legibilidade de Flesch. Por outro lado, eles apresentaram efeitos positivos

também sobre o comprimento do texto (LnPalavras) e sobre o tamanho do arquivo

(LnKbytes). Esses resultados sugerem um potencial paradoxo, porém deve ser

interpretado a luz do que propõe Li (2006): em termos gerais, a quantidade de palavras

e o tamanho do arquivo são métricas que podem estar associadas a maior ou menor

complexidade, porém isso pode não ocorrer uma vez que o aumento do número de

palavras pode decorrer, inclusive da maior transparência., na medida que o aumento

do texto (palavras) tenha o objetivo de ser mais claro e transparente.

No presente estudo, observou-se que a despeito dos PAA’s citados

anteriormente estarem associados ao maior volume de dados, observa-se um

potencial conteúdo informacional dos mesmos, pois os relatórios tendem a aumentar

os respectivos ILF’s melhorando a legibilidade ds textos. Ressalta-se que apesar

disso, dado o número de PAA’s reportados, e o fato de apenas seis apresentarem

significância, há que se compreender a utilidade de sua divulgação. Isso porque os

PAA’s que não melhoram a legibilidade podem gerar efeitos que resultem em seleção

24

adversa (BORITZ; HAYES; TIMOSHENKO, 2016; SEGAL, 2017; SIROIS; BÉDARD;

BERA, 2018).

Outra evidência que se destaca é o efeito do PAA Ambiente de Tecnologia da

Informação (ATI) sobre o ILF. Observou-se um efeito negativo e estatisticamente

significativo (-1.207**) indicando que a divulgação desse PAA torna o texto mais

complexo. Esse resultado reforça a preocupação com externalidades causadas aos

usuários em função do aumento do volume de informações conforme observado por

Boritz, Hayes e Timoshenko (2016). Por um lado, essa relação pode possibilitar que

os usuários consigam compreender melhor a empresa em questão. Por outro, essa

informação pode desviar a atenção dos usuários ou induzí-los a julgamentos

inapropriados.

Tabela 4 – Efeito marginal dos tipos de PAAs sobre as proxies de legibilidade

Sinal Esperado

ILF (1.1)

Ln_Palavras (1.2)

Ln_Kbytes (1.3)

ALI + 2.160* 0.197*** 0.0536*** (1.152) (0.0555) (0.0157) ATI + -1.207** 0.135** 0.0404*** (0.485) (0.0549) (0.0151) Prov + -0.470 0.0797*** 0.0216*** (0.316) (0.0143) (0.00373) RECJ + 1.709** 0.105* 0.0272* (0.745) (0.0549) (0.0153) RedC + 7.037*** 0.123*** 0.0387*** (0.538) (0.0338) (0.00868) Ou + 0.858 0.0808** 0.0188** (0.608) (0.0343) (0.00925) Tam - -0.195** 0.0339*** 0.00776*** (0.0988) (0.00565) (0.00157) ROA - -1.926** -0.131* -0.0393** (0.838) (0.0699) (0.0187) P/B - -0.0302* 0.00169 0.000368 (0.0180) (0.00142) (0.000364) HonAud - -0.351*** -0.00912 -0.00176 (0.124) (0.00650) (0.00179) Abstenção + 5.201*** -0.144 -0.0196 (1.127) (0.0950) (0.0205) 𝑅𝑒𝑝𝑢𝑏𝑡−1 + 0.433 -0.0194 -0.00371 (0.317) (0.0209) (0.00522) EY + -0.423 -0.0282 -0.00405 (0.332) (0.0243) (0.00582) PWC + 1.734*** 0.0351 0.00673 (0.412) (0.0250) (0.00682) Intercepto ? 23.26*** 7.267*** 4.530*** (1.949) (0.114) (0.0313)

Wald (x²) 3226.83*** 213.59*** 198.20 R² (Geral) 24,01% 25.98% 28.86% Tipo de Painel EA EA EA Observações 530 536 530 No. de empresas 214 216 214

25

Controle de Ano Sim Sim Sim Controle do Setor Sim Sim Sim

Nota: Erros padrões robustos clusterizados nas firmas entre parênteses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Alienação de ativos (ALI), Ambiente de Tecnologia da Informação (ATI), Outros (Ou), Provisões e Contingências (Prov), Recuperação Judicial (RECJ), Redução de Capital (RedC).

Complementarmente, verificou-se que Tamanho da empresa (-0.195**), ROA

(-1.926**), P/B (-0.0302*) e honorários de auditoria (-0.351***) apresentaram efeitos

negativos e estatisticamente significativos aos níveis de 1%, 5% e 10%. Isso sugere

que empresas maiores, com maiores retornos, potencial de crescimento e maiores

honorários de auditoria tendem a apresentar relatórios menos legíveis. Em todas elas,

o efeito positivo e estatisticamente significativo sobre o comprimento do texto

(LnPalavras) e o tamanho do arquivo (LnKbytes) reforça que seus relatórios tendem

a ser maiores e portanto, mais complexos, o que converge com as evidências de Asay,

Elliott e Rennekamp (2017); Boritz, Hayes e Timoshenko (2016), Loughran e

Mcdonald (2014). Ressalta-se que no caso do ROA, houve uma associação negativa

também com as duas outras proxies de legibilidade (LnPalavras e LnKbytes)

reforçando a observação de Li, (2006), pois empresas com maiores ROA tendem a

reduzir o comprimento do texto e o tamanho do arquivo, porém, com redução do ILF,

e portanto, maior complexidade. Logo, quantidade de texto (palavras), não

necessariamente resulta em maior ou menor complexidade do relatório.

4.2.2. Testanto o efeito da quantidade de PAA’s reportados sobre as proxies de

legibilidade

Por fim, de modo a se verificar com maior consistência os efeitos dos PAA’s

sobre as proxies de legibilidade, analisou-se os modelos de regressão 1, 2 e 3

conforme apresentado no Tabela 5. Verifica-se que a quantidade de PAA’s têm efeito

estatisticamente significativo nos três modelos. No primeiro, referente ao ILF, observa-

se que ele foi negativo, evidenciando que quanto maior a quantidade de PAA’s mais

complexo (e menos legível), fica o relatório. Considerando que se trata, a priori de

uma relação que contraria a expectativa inicial, pode-se inferir que a quantidade de

PAA’s não consiste em uma variável adequada para a explicação do nível de

legibilidade, pois essa induz à conclusão de que os efeitos adversos decorrem do

26

aumento do comprimento do texto e tamanho do arquivo (BORITZ; HAYES;

TIMOSHENKO, 2016b; LI, 2006; SIROIS; BÉDARD; BERA, 2018).

Além disso, há que se destacar-se que tal interpretação deve ser feita com

reservas, pois o aumento do tamanho do arquivo e da quantidade de palavras não

significa que o texto se tornará mais complexo sempre. Isso porque, com o objetivo

de tornar o texto mais claro, os auditores e demais elaboradores de relatórios podem

aumentar a quantidade de palavras, por consequência, o tamanho do arquivo (LI,

2006). Por outro lado, esse aumento pode tirar a atenção dos usuários de outros

aspectos positivos ou negativos tão ou tanto mais importante quanto o reportado nos

PAA’s (SEGAL, 2017; SIROIS, BÉDARD; BERA, 2018; VINSON, ROBERTSON;

COCKRELL, 2018). Essa necessidade de cautela na análise do efeito do total de

PAA’s para avaliação da ligibilidade é observada no Tabela 4 que demonstra que

existe um conteúdo informacional nos principais assuntos e que esses podem, de fato

melhorar a legibilidade dos relatórios de auditoria.

Verificou-se ainda que o Tamanho das empresas tem efeito significativo sobre

a legibilidade. Murcia & Dos Santos (2009) destacam que as empresas maiores tem

um custo de reputação maior, se comparadas com empresas menores, logo, é

plausível que apresentem informações de melhor qualidade e, consequentemente,

mais legíveis. Porém, Loughran & Mcdonald (2014), Asay et al. (2017), Boritz et al.

(2016) observam que as empresas maiores têm uma maior complexidade, logo

tendem a apresentar relatórios maiores e mais complexos. As evidências observadas

no presente estudo foi de que o Tam está associado a menor legibilidade, pois

apresentou efeito negativo e estatisticamente significativamente com o ILF e (-0,273**)

e positivo e estatisticamente significativo com os demais (Lnpalavras – 0,0266*** e

lnKbites – 0,0055***) o que converge com a literatura internacional citada.

Tabela 5 – Efeito marginal da quantidade de PAAs sobre as proxies de

legibilidade

Variáveis Sinal Esperado

ILF (2.1)

Ln_Palavras (2.2)

Ln_KBytes (2.3)

Qtde_PAAs + -1.133** 0.203*** 0.0533*** (0.537) (0.0183) (0.00478) Tam + -0.304** 0.0239*** 0.00551*** (0.125) (0.00552) (0.00153) ROA - -2.044* -0.201** -0.0537** (1.077) (0.0955) (0.0246) P/B - -0.0304 0.00107 0.000232 (0.0188) (0.000992) (0.000271) HonAud - -0.344** -0.00982* -0.00210

27

(0.139) (0.00581) (0.00166) Abstenção - 5.398*** 0.00810 0.0176 (1.956) (0.131) (0.0378) Com Ressalva + 1.009 0.0808* 0.0262* (1.021) (0.0466) (0.0142)

𝑅𝑒𝑝𝑢𝑏𝑡−1 - 0.743** -0.0141 -0.00159

(0.359) (0.0199) (0.00490) EY - -0.332 -0.0202 -0.00265 (0.344) (0.0220) (0.00552) PWC + 1.213*** 0.0220 0.00274 (0.418) (0.0208) (0.00583) Intercepto ? 26.50*** 7.136*** 4.472*** (2.653) (0.110) (0.0335)

Wald (x²) 104,41*** 227,37*** 204,52*** R² (Geral) 17,44% 38,18% 35,99% Tipo de Painel EA EA EA Observações 457 517 566 No. de empresas 196 213 225 Controle de Ano Sim Sim Sim Controle do Setor Sim Sim Sim

Nota: Foram mantidas as variáveis que apresentaram estatística t igual ou superior a 1 quando houve melhoria do R² conforme sugestão de Gujarati (2019). Erros padrões robustos clusterizados na firma entre parênteses.*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Todas as variáveis quantitativas foram winsorizadas entre 1%-99%.

Observou-se ainda que quanto maior Retorno Sobre o Ativo (ROA), menor será

o ILF, logo, o relatório é menos legível. Esse resultado converge com o que foi

encontrado na literatura anterior, pois de acordo com o estudo de Li (2006), empresas

com ganhos mais baixos tendem a apresentar relatórios anuais mais difíceis de ler.

Nesse sentido, espera-se que empresas com desempenhos satisfatórios apresentem

relatórios mais compreensíveis.

Posteriormente analisou-se o efeito do Price/Book (P/B) que é uma proxy de

potencial de crescimento da firma (SANT’ANNA et al., 2015). Espera-se que empresas

com maior potencial de crescimento apresentem maior legibilidade (ASAY et al., 2017;

BORITZ et al., 2016; LOUGHRAN; MCDONALD, 2014). Verificou-se um efeito

negativo (0,0321*) da variável P/B sobre o ILF e um efeito positivo (0,00451*) sobre

o Tamanho do arquivo (LnKbytes), porém, em ambos os casos com nível de

significância de 10%. Esses resultados podem sinalizar a existência de risco potencial,

em função de se tratar de uma expectativa do mercado e que resulta em menor

legibilidade dos relatórios reportados. Bernardes, Nascimento, Ayres, & Siqueira

(2018) fazem tal associação ao dizer que a legibilidade dos fatos relevantes depende

do cenário, no qual fatos divulgados em cenários pessimistas apresentam menor

legibilidade frente aos divulgados em cenários otimistas.

28

Analisou-se ainda o efeito dos honorários de auditoria (HonAud). A literatura

destaca que os honorários tem associação direta com a complexidade do trabalho e

o risco de auditoria, logo, quanto maior os honorários, maior é o risco, portanto, mais

complexo tendem a ser os relatórios (BELL; LANDSMAN; SHACKELFORD, 2001;

BLANKLEY; HURTT; MACGREGOR, 2013). Calderon, Wang, & Klenotic (2012)

reforçam que na definição dos honorários deve-se considerar o esforço e os riscos da

auditoria.

Verificou-se que o HonoAud (-0.381***) teve um efeito negativo e significativo

sobre o ILF e sobre o comprimento do texto (-0.0112**). Esse resultado evidencia que

quanto maior os honorários de auditoria mais complexo (e menos legível), fica o

relatório. Esse resultado é coerente com o que defende Li (2006) que afirma que a

complexidade não está atrelada especificamente à quantidade de palavras, pois o

valor do lnPalavras também é negativo. É possível que a despeito de haver uma

redução da quantidade de palavras, o texto aumente a complexidade.

Na sequência analisou-se o efeito da variável “Abstenção de Opinião”. A

Abstenção, diz respeito à situações em que os auditores se abstêm de opinar sobre a

adequação das demonstrações financeiras reportadas. O que se verificou foi que

quando as empresas apresentam relatório com Abstenção de Opinião, o ILF aumenta,

logo, a legibilidade melhora. A relação com o ILF foi positiva e estatisticamente

significativa (5.540***) esse achado é coerente, pois, um parecer com abstenção de

opinião é apresentado quando há alguma limitação no processo de auditoria que

impossibilita o auditor de fazer considerações quanto às demonstrações contábeis,

por conseguinte o relatório tenderá a ser mais claro, objetivo e legível (Asay et al.,

2017; Boritz et al., 2016).

Além disso, verificou-se o efeito marginal da republicação das demonstrações

no ano anterior. Como a republicação é uma proxy de baixa qualidade das

demonstrações (DECHOW; GE; SCHRAND, 2010), os elaboradores das

demonstrações e auditores podem envidar esforços no período corrente para

apresentarem relatórios mais legíveis (ASAY et al., 2017; BORITZ et al., 2016; LO et

al., 2017). Verificou-se que quando as empresas republicaram as demonstrações no

período anterior, a tendência foi de aumento (0.730**) do ILF, e portanto, melhoria na

legibilidade. Isso se deve à percepção de que a republicação está associada à um

menor nível de qualidade e à um maior risco. Conforme aponta Bischoff, Finley, &

29

LeBlanc (2008) e Chen, Elder, & Hung (2014), o mercado de ações tende a reagir

negativamente à republicação devido ao fato de aparentar para os investidores que a

gestão está tentando fraudar as informações intencionalmente e levá-los a duvidar da

qualidade das demonstrações elaboradas.

Na sequência, analisou-se o efeito do tipo de auditor sobre o nível de

legibilidade. Companhias auditadas pelas empresas de auditoria que pertencem ao

grupo das Big Four (KPMG, PricewaterhouseCoopers, Deloitte Touche Tohmatsu e

Ernst&Young) fazem essa escolha devido ao fato dessas empresas terem maior

reputação, e, portanto, tenderem a ser mais rigorosos quanto aos requisitos legais

(AOBDIA, 2019; FROST; GORDON; POWNALL, 2008; MARQUES et al., 2018). Os

resultados evidenciaram que as empresas auditadas por Big4 tendem a apresentar

relatórios de auditoria mais legíveis, pois o efeito foi positivo e estatisticamente

significativo sobre o ILF (1.242***), que por sua vez, reforça os argumentos de Li

(2006) que defende que tamanho de texto e comprimento não estão necessariamente

atralados ao aumento de complexidade.

4.2.3. Testes de Robustez

De modo a ser verificar a adequação das estimações, em especial, a

sensibilidade dos coeficientes, realizou-se uma série de testes adicionais. Os referidos

testes perpassaram pela utilização de outras variáveis de controle citadas na literatura

destacando-se: (i) divulgação de prejuízo, (ii) ressalva e (iii) ser auditada por não Big4

até a utilização de outros tipos de modelos com dados em painel conforme propõe

(GUJARATI, 2019). Os resultados (vide apêndices) reforçam os achados

apresentados anteriormente e podem ser comparados a partir dos apêndices. Esses

resultados sugerem que características associadas a maior risco, tendem a ter efeito

positivo na quantidade de palavras e tamanho do arquivo, logo, com maior

probabilidade de aumento de complexidade. Entretanto, conforme já mencionado ao

longo deste trabalho, isso não significa, de per si, que o relatório se torna menos

legível em todos os casos (Li, 2006).

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

30

O objetivo do presente estudo foi analisar os tipos de PAA’s – Principais

Assuntos de Auditoria divulgados pelas empresas mais líquidas da [B]³ e sua

associação com o nível de legibilidade dos relatórios de auditoria e as características

institucionais das firmas brasileiras.

O estudo é de natureza descritiva, documental, com abordagem quantitativa e

utilizou a análise de conteúdo, estatística descritiva, análise de correlação e de

regressão para avaliar os dados de 240 empresas mais líquidas listadas na [B]³ no

período de 2016 a 2018, três primeiros anos de vigência da NBC-TA 701.

Os resultados evidenciaram que os PAAs mais reportados foram Redução ao

Valor Recuperável (RVR), Provisões e Contingências (PROV), Reconhecimento de

Ativos/Passivos Regulatórios (RAPR), Instrumentos Financeiros (INSTRF) e Impostos

Diferidos Ativos (IMPDIFA) que representaram 69% do total de PAA’s divulgados

pelas empresas da amostra. Além disso, verificou-se que 13 tipos de PAA’s

respondem por 85% do total reportados no período.

Verificou-se ainda que os tipos de PAA’s possuem associação positiva com o

comprimento do texto e o tamanho do arquivo e, alguns, possuem correlações

negativas com o Índice de Legibilidade de Flesch (ILF). Em termos de distribuição de

frequência, os relatórios de auditoria classificam-se, segundo Flesch (1948), como

difícil e muito difícil, estando quase a sua totalidade (98,59%) concentrada neste

último nível. Essa conclusão é proveniente da aplicação do Índice de Legibilidade de

Flesch (ILF) o qual estabelece que em uma escala de 0-100, os resultados que se

enquadram no intervalo 0-30 têm baixo índice de legibilidade indicando maior

complexidade dos textos (COURTIS, 1986).

Por fim, observa-se que os PAA’s (Alienação de ativos - ALI, Recuperação

Judicial - RECJ, Redução de Capital - RedC) têm efeito positivo significativo no nível

de legibilidade medido a partir das três proxies, sugerindo melhora da legibilidade e

compreensibilidade do texto, mesmo com aumento da quantidade de palavras e do

tamanho do arquivo. Entretanto, o PAA ATI – Ambiente de Tecnologia da Informação,

teve efeito negativo e estatisticamente significativo sugerindo piora na legibilidade.

Esses resultados corroboram com os achados de relatórios analisados no contexto

norte-americano em que se observou aumento no volume de dados e maior

complexidade nas informações (COURTIS, 1986; LOUGHRAN; MCDONALD, 2014).

Por outro lado, reforçam o objetivo inicial da norma, pois ainda que não seja em todo

31

e qualquer PAA divulgado, existe um potencial de agregado informacional dos

mesmos.

Destaca-se que essa associação entre a quantidade de PAA’s e as proxies de

legibilidade sugerindo que a perda na legibilidade em alguns casos, não compreende

uma piora na qualidade do trabalho do auditor, mas levanta algumas questões ainda

em aberto. Por exemplo, a norma em discussão foi proposta com o intuito de melhorar

a qualidade das informações, porém, o aumento de dados sem que estes de fato

melhorem o conteúdo informacional, pode resultar em anomalias e efeitos adversos

da simples aplicação da norma. Segal (2017); Sirois, Bédard, & Bera, (2018); Vinson

et al., (2018) consideram que a adoção dos PAA’s, a despeito dos seus objetivos,

pode gerar efeitos prejudicais aos usuários, em especial aos não especializados.

Primeiro, porque esses usuários podem ter a sua atenção desviada pelos PAA’s,

quando deveriam estar se preocupando com outras informações divulgadas.

Segundo, que eles podem criar heurísticas influenciadas pelos PAA’s e que resultem

em seleção adversa, logo, prejudicando a tomada de decisão.

Destaca-se ainda que, a despeito do aumento de dados, em geral, estar

associado à perda de legibilidade, aumento no número de palavras não aumenta

necessariamente a complexidade do texto por si só (Li, 2006). Porém, como já

mencionado, o aumento na quantidade de palavras pode tirar a atenção do leitor,

conforme Sirois, Bédard, & Bera (2018) conseguem demonstrar no seu estudo. Para

estes autores, a publicação de PAA’s, conforme exigido pelo IAASB e PCAOB,

influencia a forma como os usuários da informação abordam as demonstrações.

Defendem o efeito da sinalização, pois, a comunicação de vários assuntos no relatório

do auditor direciona a atenção do leitor para as partes destacadas e reduz o nível de

atenção dedicado a outras partes das demonstrações contábeis.

Este estudo contribui para a discussão sobre a efetividade da adoção da NBC

TA 701 e contribui para os auditores, provedores de capital e reguladores. Aos dois

primeiros no sentido de lerem os PAA’s como dados suplementares às demais

informações divulgadas no conjunto completo das demonstrações contábeis. Aos

reguladores, na discussão sobre se a divulgação de PAA’s contribui ou prejudica a

qualidade dos relatórios de auditoria e o conjunto completo das informações

contábeis.

32

Apesar das contribuições, o estudo não se debruçou sobre o efeito marginal da

adoção da NBC TA 701 sobre a legibilidade do auditor, restringindo-se à análise ex

post adoção. Além disso, dados os resultados observados e a predominância de

PAA’s em 3 categorias específicas, uma análise de conteúdo dos respectivos PAA’s

ao longo do tempo deve ser realizado de modo a se verificar se não está havendo

uma mera repetição. Além disso, a realização de experimentos com o intuito de se

analisar o conteúdo informacional dos PAA’s no contexto brasileiro é uma

necessidade para se compreender os insights levantados a partir do presente estudo.

REFERÊNCIAS AOBDIA, D. Do practitioner assessments agree with academic proxies for audit quality? Evidence from PCAOB and internal inspections. Journal of Accounting and Economics, v. 67, n. 1, p. 144–174, fev. 2019.

ARDOIN, S. P. et al. Accuracy of Readability Estimates’ Predictions of CBM Performance. School Psychology Quarterly, v. 20, n. 1, p. 1–22, 2005.

ASAY, H. S.; ELLIOTT, W. B.; RENNEKAMP, K. Disclosure Readability and the Sensitivity of Investors’ Valuation Judgments to Outside Information. The Accounting Review, v. 92, n. 4, p. 1–25, jul. 2017.

ASAY, H. S.; ELLIOTT, W. B.; RENNEKAMP, K. M. Disclosure Readability and the Sensitivity of Investorss Valuation Judgments to Outside Information. SSRN Electronic Journal, 2016.

ASSI, M. Contabilidade e fraude contábil, onde estamos errando?e-Auditoria, 1 set. 2016. Disponível em: <http://www.e-auditoria.com.br/publicacoes/noticias/contabilidade-e-fraude-contabil-onde-estamos-errando/>. Acesso em: 2 maio. 2019

BACKOF, A. G.; BOWLIN, K. O.; GOODSON, B. M. The Impact of Proposed Changes to the Content of the Audit Report on Jurorss Assessments of Auditor Negligence. SSRN Electronic Journal, 2017.

BAKER, E.; KARE, D. D. Relationship Between Annual Report Readability and Corporate Financial Performance. Management Research News, v. 15, n. 1, p. 1–4, jan. 1992.

BARNETT, A.; LEOFFLER, K. Readability of Accounting and Auditing Messages. Journal of Business Communication, v. 16, n. 3, p. 49–59, 1 abr. 1979.

BELL, T. B.; LANDSMAN, W. R.; SHACKELFORD, D. A. Auditors’ Perceived Business Risk and Audit Fees: Analysis and Evidence. Journal of Accounting Research, v. 39, n. 1, p. 35–43, jun. 2001.

BERNARDES, J. R. et al. Legibilidade dos Fatos Relevantes: uma Análise na Vale S. A. no Período de Agosto 2012 a Agosto de 2016. v. 20, n. 71, p. 04–13, 2018.

33

BISCHOFF, J.; FINLEY, J.; LEBLANC, D. Financial Statement Restatements: Causes and Effects. Tenesse CPA Journal, p. 5–7, 2008.

BLANKLEY, A. I.; HURTT, D. N.; MACGREGOR, J. E. Evaluating the Effect of Abnormal Audit Fees on Future Restatements. Current Issues in Auditing, v. 7, n. 1, p. P15–P21, jun. 2013.

BORITZ, J. E.; HAYES, L.; TIMOSHENKO, L. M. Determinants of the Readability of SOX 404 Reports. Journal of Emerging Technologies in Accounting, v. 13, n. 2, p. 145–168, dez. 2016a.

BORITZ, J. E.; HAYES, L.; TIMOSHENKO, L. M. Determinants of the Readability of SOX 404 Reports. Journal of Emerging Technologies in Accounting, v. 13, n. 2, p. 145–168, dez. 2016b.

BRASEL, K. et al. Risk Disclosure Preceding Negative Outcomes: The Effects of Reporting Critical Audit Matters on Judgments of Auditor Liability. Current Issues in Auditing, v. 10, n. 2, p. P1–P10, dez. 2016.

CALDERON, T. G.; WANG, L.; KLENOTIC, T. Past control risk and current audit fees. Managerial Auditing Journal, v. 27, n. 7, p. 693–708, 20 jul. 2012.

CAVIQUE, L. Legibilidade de Artigos Científicos: Análise de Dados da RCC. Revista de Ciências da Computação, v. 3, n. 3, 2008.

CFC. NORMA BRASILEIRA DE CONTABILIDADE – NBC TA 701, DE 17 DE JUNHO DE 2016, 2016. Disponível em: <http://www1.cfc.org.br/sisweb/SRE/docs/NBCTA701.pdf>. Acesso em: 12 abr. 2019

CHEN, K. Y.; ELDER, R. J.; HUNG, S. Do post-restatement firms care about financial credibility? Evidence from the pre- and post-SOX eras. Journal of Accounting and Public Policy, v. 33, n. 2, p. 107–126, mar. 2014.

CHURCH, B. K.; DAVIS, S. M.; MCCRACKEN, S. A. The Auditor’s Reporting Model: A Literature Overview and Research Synthesis. Accounting Horizons, v. 22, n. 1, p. 69–90, mar. 2008.

COLARES, A. C. V.; ALVEZ, I. K. C.; FERREIRA, C. DE O. PRINCIPAIS ASSUNTOS DE AUDITORIA: EXPECTATIVAS DOS AUDITORES INDEPENDENTES QUANTO AO NOVO RELATÓRIO DE AUDITORIA. Revista Mineira de Contabilidade, v. 19, n. 3, p. 64–76, 21 dez. 2018.

CORDOS, G.-S.; FULOP, M.-T. Understanding audit reporting changes: introduction of Key Audit Matters. v. 14, n. 1, p. 128–152, 2015.

COURTIS, J. K. An Investigation into Annual Report Readability and Corporate Risk-Return Relationships. Accounting and Business Research, v. 16, n. 64, p. 285–294, set. 1986.

DANIEL, K.; HIRSHLEIFER, D.; TEOH, S. H. Investor psychology in capital markets: evidence and policy implications. Journal of Monetary Economics, v. 49, n. 1, p. 139–209, jan. 2002.

34

DECHOW, P.; GE, W.; SCHRAND, C. Understanding earnings quality: A review of the proxies, their determinants and their consequences. Journal of Accounting and Economics, v. 50, n. 2–3, p. 344–401, dez. 2010.

DIAS FILHO, J. M. A linguagem utilizada na evidenciação contábil: uma análise de sua compreensibilidade à luz da teoria da comunicação. Caderno de Estudos, n. 24, p. 38–49, dez. 2000.

DYER, T.; LANG, M.; STICE-LAWRENCE, L. The evolution of 10-K textual disclosure: Evidence from Latent Dirichlet Allocation. Journal of Accounting and Economics, v. 64, n. 2, p. 221–245, 2017a.

DYER, T.; LANG, M.; STICE-LAWRENCE, L. The evolution of 10-K textual disclosure: Evidence from Latent Dirichlet Allocation. Journal of Accounting and Economics, v. 64, n. 2–3, p. 221–245, nov. 2017b.

EPPLER, M. J.; MENGIS, J. The Concept of Information Overload: A Review of Literature from Organization Science, Accounting, Marketing, MIS, and Related Disciplines. The Information Society, v. 20, n. 5, p. 325–344, nov. 2004.

FÁVERO, L. P. et al. Análise de Dados: Modelagem Multivariada para tomada de decisões. 1. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

FILES, R.; SWANSON, E. P.; TSE, S. Stealth Disclosure of Accounting Restatements. The Accounting Review, v. 84, n. 5, p. 1495–1520, set. 2009.

FLESCH, R. A new readability yardstick. Journal of Applied Psychology, v. 32, n. 3, p. 221–233, 1948.

FROST, C. A.; GORDON, E. A.; POWNALL, G. Financial Reporting and Disclosure Quality, and Emerging Market Companies’ Access to Capital in Global Markets. SSRN Electronic Journal, 2008.

GUJARATI, D. Econometria: Princípios, Teoria e Aplicações Práticas. São Paulo: Saraiva, 2019.

HIRSHLEIFER, D. Investor Psychology and Asset Pricing. The Journal of Finance, v. 56, n. 4, p. 1533–1597, ago. 2001.

HIRSHLEIFER, D.; TEOH, S. H. Limited attention, information disclosure, and financial reporting. Journal of Accounting and Economics, v. 36, n. 1–3, p. 337–386, dez. 2003.

HOITASH, R.; HOITASH, U. Measuring Accounting Reporting Complexity with XBRL. The Accounting Review, v. 93, n. 1, p. 259–287, jan. 2018.

IAASB. Improving the Auditor’s Report | IFAC. Disponível em: <http://www.ifac.org/iaasb/publications-resources/improving-auditor-s-report>. Acesso em: 21 nov. 2019.

IBRACON. Norma do Novo Relatório do Auditor é aprimorada pelo PCAOB | IBRACON. Disponível em: <http://www.ibracon.com.br/ibracon/Portugues/detNoticia.php?cod=4695>. Acesso em: 12 abr. 2019.

35

JONES, M. J. A Longitudinal Study of the Readability of the Chairman’s Narratives in the Corporate Reports of a UK Company. Accounting and Business Research, v. 18, n. 72, p. 297–305, set. 1988.

KATZ, D. Revamped Auditor’s Report Would Launch “Wave of Litigation”CFO, 2 abr. 2014. Disponível em: <https://www.cfo.com/auditing/2014/04/revamped-audit-report-seen-launching-wave-litigation/>. Acesso em: 21 nov. 2019

KEDIA, S.; PHILIPPON, T. The Economics of Fraudulent Accounting. Review of Financial Studies, v. 22, n. 6, p. 2169–2199, jun. 2009.

LEWIS, N. R. et al. Accounting Report Readability: The Use of Readability Techniques. Accounting and Business Research, v. 16, n. 63, p. 199–213, jun. 1986.

LI, F. Annual Report Readability, Current Earnings, and Earnings Persistence. SSRN Electronic Journal, 2006.

LO, K.; RAMOS, F.; ROGO, R. Earnings management and annual report readability. Journal of Accounting and Economics, v. 63, n. 1, p. 1–25, fev. 2017a.

LO, K.; RAMOS, F.; ROGO, R. Earnings management and annual report readability. Journal of Accounting and Economics, v. 63, n. 1, p. 1–25, fev. 2017b.

LOUGHRAN, T.; MCDONALD, B. Measuring Readability in Financial Disclosures: Measuring Readability in Financial Disclosures. The Journal of Finance, v. 69, n. 4, p. 1643–1671, ago. 2014.

MARQUES, V. A. et al. O poder da reputação: evidências do efeito big four sobre a opinião do auditor. Revista Contemporânea de Contabilidade, v. 15, n. 35, p. 03–31, 30 jun. 2018.

MARQUES, V. A.; SOUZA, M. K. P. PRINCIPAIS ASSUNTOS DE AUDITORIA E OPINIÃO SOBRE O RISCO DE DESCONTINUIDADE: UMA ANÁLISE DAS EMPRESAS DO IBOVESPA. v. 11, p. 22, 2017.

MARTINS, S. J. O.; FILGUEIRAS, L. V. L. Métodos de avaliação de apreensibilidade das interfaces textuais: uma aplicação em sítios de Governo eletrônico. . In: CONFERENCIA LATINOAMERICANA DE INTERAÇÃO HUMANO COMPUTADOR. Rio de Janeiro: jan. 2007Disponível em: <https://www.researchgate.net/profile/Lucia_Filgueiras/publication/237406825_Metodos_de_Avaliacao_de_Apreensibilidade_das_Informacoes_Textuais_uma_Aplicacao_em_Sitios_de_Governo_Eletronico/links/5519338e0cf21b5da3b7d05f/Metodos-de-Avaliacao-de-Apreensibilidade-das-Informacoes-Textuais-uma-Aplicacao-em-Sitios-de-Governo-Eletronico.pdf>. Acesso em: 30 jun. 2019

MASDOR, N.; SHAMSUDDIN, A. The Implementation of ISA 701- Key Audit Matters: A Review. v. 10, n. 3, p. 9, 2018.

MELLONI, G.; CAGLIO, A.; PEREGO, P. Saying More with Less? Disclosure Conciseness and Completeness in Integrated Reports. SSRN Electronic Journal, 2016.

MELLONI, G.; CAGLIO, A.; PEREGO, P. Saying more with less? Disclosure conciseness, completeness and balance in Integrated Reports. Journal of Accounting and Public Policy, v. 36, n. 3, p. 220–238, maio 2017.

36

MURCIA, F. D.-R.; DOS SANTOS, A. Fatores determinantes do nível de disclosure voluntário das companhias abertas no Brasil. Revista de Educação e Pesquisa em Contabilidade (REPeC), v. 3, n. 2, p. 72, 3 maio 2009.

PCAOB. PCAOB - Proposed Auditing Standards, 2013. Disponível em: <https://pcaobus.org/Rulemaking/Docket034/Release_2013-005_ARM.pdf>

PCAOB. PCAOB Adopts New Standard to Enhance the Relevance and Usefulness of the Auditor’s Report with Additional Information for Investors. Disponível em: <https://pcaobus.org:443/News/Releases/Pages/auditors-report-standard-adoption-6-1-17.aspx>. Acesso em: 18 nov. 2019.

PORTER, B.; GOWTHORPE, C. Audit expectation-performance gap in the United Kingdom in 1999 and comparison with the gap in New Zealand in 1989 and in 1999. 1. publ ed. Edinburgh: Inst. of Chartered Accountants of Scotland, 2004.

RANHA, A. O novo Relatório de Auditoria e seus impactos. Disponível em: <http://www.investimentosenoticias.com.br/noticias/artigos-especiais/o-novo-relatorio-de-auditoria-e-seus-impactos>. Acesso em: 1 nov. 2019.

REINSTEIN, A.; HEPP, G.; WEIRICH, T. Auditors’ Increased Responsibilities Under the PCAOB’s New Audit Reporting StandardsThe CPA Journal, 26 fev. 2018. Disponível em: <https://www.cpajournal.com/2018/02/26/auditors-increased-responsibilities-pcaobs-new-audit-reporting-standards/>. Acesso em: 18 nov. 2019

SANT’ANNA, D. P. DE et al. VALOR DE MERCADO E VALOR CONTÁBIL E SUA RELAÇÃO COM OS RESULTADOS ANORMAIS NO MERCADO DE CAPITAIS NO BRASIL. Revista de Contabilidade e Organizações, v. 9, n. 23, p. 3, 21 abr. 2015.

SEGAL, M. ISA 701: Key Audit Matters - An exploration of the rationale and possible unintended consequences in a South African. Journal of Economic and Financial Sciences, v. 10, n. 2, p. 376–391, 6 nov. 2017.

SILVA, C. A. T.; FERNANDES, J. L. T. Legibilidade dos Fatos Relevantes no Brasil. Rac-Eletrônica, v. 3, n. 1, p. 142–158, 2009.

SIROIS, L.-P.; BÉDARD, J.; BERA, P. The Informational Value of Key Audit Matters in the Auditor’s Report: Evidence from an Eye-Tracking Study. SSRN Electronic Journal, 2018a.

SIROIS, L.-P.; BÉDARD, J.; BERA, P. The Informational Value of Key Audit Matters in the Auditor’s Report: Evidence from an Eye-Tracking Study. Accounting Horizons, v. 32, n. 2, p. 141–162, jun. 2018b.

SMITH, M.; TAFFLER, R. Readability and Understandability: Different Measures of the Textual Complexity of Accounting Narrative. Accounting, Auditing & Accountability Journal, v. 5, n. 4, p. 09513579210019549, dez. 1992.

VINSON, J. M.; ROBERTSON, J. C.; COCKRELL, R. C. The Effects of Critical Audit Matter Removal and Duration on Jurors’ Assessments of Auditor Negligence. AUDITING: A Journal of Practice & Theory, 14 nov. 2018.

WEIRICH, T.; REINSTEIN, A. The PCAOB’s Proposed New Audit Report. p. 24–29, 2014.

37

Apêndice A – Distribuição de frequência das variáveis categóricas

Proporção Erro padrão [95% Interv.Conf.]

Painel A - Segmentos Econômicos

Consumo Cíclico 28.83% 0.0170 0.25615 0.32279

Bens Industriais 19.41% 0.0148 0.16662 0.22488

Utilidade Pública 18.14% 0.0145 0.15476 0.21155

Materiais Básicos 11.39% 0.0119 0.09254 0.13949

Consumo não Cíclico 7.45% 0.0099 0.05737 0.09634

Saúde 7.17% 0.0097 0.05490 0.09321

Petróleo, Gás e Biocombustíveis 4.22% 0.0075 0.02964 0.05974

Tecnologia da Informação 1.69% 0.0048 0.00960 0.02951

Telecomunicações 1.69% 0.0048 0.00960 0.02951

Subtotal Segmentos Econômicos 100.00%

Painel B - Opinião do auditor (t)

Abstenção de opinião 2.67% 0.0060 0.01710 0.04154

Com Ressalva 4.78% 0.0080 0.03434 0.06622

Sem Ressalva 92.55% 0.0099 0.90366 0.94264

Subtotal Opinião do Auditor 100.00%

Painel C - Opinião do auditor (t-1)

Abstenção de opinião 2.53% 0.0059 0.01599 0.03985

Com Ressalva 4.78% 0.0080 0.03434 0.06622

Sem Ressalva 92.69% 0.0144 0.89839 0.95631

Subtotal Opinião do Auditor (t-1) 100.00%

Painel D - Grau de Legibilidade de Flesch

Difícil 1.41% 0.0044 0.00758 0.02597

Muito-difícil 98.59% 0.0044 0.97403 0.99242

Subtotal Opinião do Auditor (t-1) 100.00%

Painel E - Tipo de auditor

Deloitte 11.67% 0.0120 0.09509 0.14253

Ernest & Young 17.86% 0.0144 0.15214 0.20858

KPMG 24.61% 0.0162 0.21581 0.27920

PWC 15.05% 0.0134 0.12601 0.17875

Outros 30.80% 0.0173 0.27510 0.34301

Subtotal Tipo de auditor 100.00%

Painel F - Nível de Governança

N1 8.44% 0.0104 0.06605 0.10724

N2 5.91% 0.0088 0.04392 0.07902

NM 48.24% 0.0187 0.44579 0.51924

TRAD 37.41% 0.0181 0.33923 0.41037

Subtotal Nível de Governança 100.00%

Fonte: Dados da Pesquisa

38

Apêndice B – Estatística descritiva das variáveis utilizadas nos modelos

Variável μ σ CV Min Max

ILF 14.0377 3.3496 0.2386 5.0000 50.0000

LnPalavras 7.8400 0.2266 0.0289 6.6107 8.4615

LnKbytes 4.6658 0.0576 0.0123 4.4543 4.8675

QtdePAAs 0.9967 0.3291 0.3302 0.4809 1.4427

ALI 0.0094 0.0968 10.2566 0.0000 1.0000

ATI 0.0321 0.1764 5.4985 0.0000 1.0000

Prov 0.4151 0.4733 1.1403 0.0000 1.0000

RECJ 0.0292 0.1672 5.7187 0.0000 1.0000

RedC 0.0038 0.0614 16.2634 0.0000 1.0000

Ou 0.0623 0.2419 3.8845 0.0000 1.0000

Tam 21.8685 1.8874 0.0863 15.9466 25.9229

ROA 0.0433 0.1442 3.3313 - 0.8900 1.0415

P/B - 0.0082 6.9917 - 851.4286 - 58.1037 53.8572

HonAud 13.3142 1.4382 0.1080 8.6387 16.7825

Fonte: As variáveis contínuas foram winsorizadas entre 1% e 99%. Foram calculadas a inversa das variáveis Qtde. de PAAs, ALI, ATI, Prov, RECCJ, RedC e Ou em função da adequação à forma funcional com a variável ILF que tem escala variando de 0-100, sendo 0 maior nível de legibilidade [Muito fácil] do texto e 100 menor nível [Muito difícil]. ILF-Índice de Legibiidade de Flesch; LnPalavras – Comprimento do texto medido pelo logaritmo natural do total de palavras do relatório; LnKbytes – Tamanho do aquivo medido pelo logaritimo natural do tamanho do arquivo do relatório (em kbytes). Qtde.PAAs – Logaritmo natural do total de PAAs reportados por empresa/ano. Tam – Logaritmo natural do total de ativos; ROA – Retorno sobre os ativos; P/B – Razão entre o valor da ação e seu valor patrimonial; HonAud – Logaritmo natural dos honorários de auditoria reportados por empresa/ano.

39

Apêndice C – Gráfico sobre o comportamento esperado para as proxies de legibilidade utilizadas

Fonte: Adaptado pelos autores

40

Apêndice D – Estatística dos modelos (GLS- Generalized Least Squares) com o efeito da Quantidade de PAAs sobre as proxies de legibilidade

Flesch LnPalavras LnKbytes

QtdePAAs -0.753 -0.252*** -0.0427*** (0.715) (0.0257) (0.0120) Tam 0.0378 0.0336*** 0.00962** (0.397) (0.00649) (0.00471) ROA -2.196 -0.214*** -0.0416 (1.665) (0.0733) (0.0278) P/B -0.0297 0.00208* 0.000167 (0.0186) (0.00118) (0.000320) HonAud -0.786** -0.0156** -0.00698 (0.341) (0.00694) (0.00457) Abstenção 1.014 0.0139 0.0583 (2.436) (0.0897) (0.0378) Com Ressalva 2.073* 0.0878* -0.0248 (1.147) (0.0520) (0.0186) 𝑹𝒆𝒑𝒖𝒃𝒕−𝟏 0.846** -0.00913 -0.0106* (0.341) (0.0190) (0.00594) EY 0.674 -0.0196 -0.00711 (0.561) (0.0210) (0.00929) PWC 1.345** 0.0200 -0.00140 (0.650) (0.0213) (0.0105) Intercepto 19.83 7.692*** 4.458*** (16.51) (0.126) (0.149)

No.de bservações 418 418 418 No. de empresas 157 157 157 Tipo de painel GLS GLS GLS Controle de Ano Sim Sim Sim Controle do Setor Sim Sim Sim

Nota: Foram mantidas as variáveis que apresentaram estatística t igual ou superior a 1 quando houve melhoria do R² conforme sugestão de Gujarati (2019). Erros padrões entre parênteses.*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Todas as variáveis quantitativas foram winsorizadas entre 1%-99%.

41

Apêndice E – Estatística dos modelos (Pooled e EF) com o efeito dos tipos de PAAs sobre as proxies de legibilidade

Flesch Flesch LnPalavras LnPalavras LnKbytes LnKbytes

ALI 2.369** 1.852 0.178*** 0.250*** 0.0622** 0.0622** (1.194) (1.421) (0.0534) (0.0755) (0.0240) (0.0240) ATI -1.300** -0.680 0.125*** 0.183** 0.0496*** 0.0496*** (0.555) (0.752) (0.0481) (0.0745) (0.0167) (0.0167) Prov -0.515* -0.505 0.0711*** 0.0317 0.00684 0.00684 (0.286) (0.472) (0.0188) (0.0363) (0.00917) (0.00917) RECJ 1.677** 0.0250 0.107* 0.338 0.0806 0.0806 (0.770) (1.074) (0.0607) (0.232) (0.0577) (0.0577) RedC 7.169*** 6.892*** 0.121*** 0.0817 0.0381** 0.0381** (0.611) (0.904) (0.0348) (0.0701) (0.0179) (0.0179) Ou 0.937 0.431 0.0848** 0.0966 0.0158 0.0158 (0.589) (0.806) (0.0328) (0.0623) (0.0159) (0.0159) Tam -0.207** -0.381 0.0378*** 0.0173 0.00335 0.00335 (0.0927) (0.366) (0.00643) (0.0248) (0.00529) (0.00529) ROA -1.734** -1.799* -0.160** -0.0392 -0.0135 -0.0135 (0.860) (1.060) (0.0620) (0.121) (0.0290) (0.0290) P/B -0.0323 -0.0181 0.00173 0.00162 0.000304 0.000304 (0.0211) (0.0173) (0.00139) (0.00152) (0.000396) (0.000396) HonAud -0.309** -1.151*** -0.00899 -0.0339 -0.00810 -0.00810 (0.120) (0.281) (0.00691) (0.0259) (0.00717) (0.00717) Abstenção 5.396*** 2.396** -0.145 -0.0998 -0.00996 -0.00996 (1.067) (1.078) (0.0965) (0.253) (0.0557) (0.0557) 𝑹𝒆𝒑𝒖𝒃𝒕−𝟏 0.388 0.591 -0.0197 -0.0481** -0.0113* -0.0113*

(0.319) (0.370) (0.0215) (0.0223) (0.00592) (0.00592) EY -0.578* -0.00394 -0.0343 -0.0433 -0.00631 -0.00631 (0.328) (0.438) (0.0241) (0.0395) (0.00828) (0.00828) PWC 1.656*** 2.034*** 0.0389* 0.0139 0.00427 0.00427 (0.398) (0.603) (0.0233) (0.0404) (0.0118) (0.0118) Intercepto 22.80*** 37.48*** 7.175*** 7.925*** 4.702*** 4.702*** (1.770) (8.404) (0.124) (0.626) (0.147) (0.147)

R² 0.241 0.134 0.263 0.250 0.219 0.219 No. de observações 530 530 530 530 530 530 No. de empresas 214 214 214 214 214 214 Tipo de painel Pooled EF Pooled EF Pooled EF Controle de Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim Controle do Setor Sim Não Sim Não Sim Não


42

Apêndice F – Estatística dos modelos (GLS- Generalized Least Squares) com o efeito dos Tipos de PAAs sobre as proxies de legibilidade

Flesch LnPalavras LnKbytes

ALI 2.096 0.160 0.0512** (1.299) (0.103) (0.0222) ATI -1.203 0.116** 0.0409*** (0.784) (0.0513) (0.0136) Prov -0.533* 0.0634*** 0.0108* (0.299) (0.0165) (0.00582) RECJ 1.556* 0.0999* 0.0461** (0.903) (0.0536) (0.0182) RedC 7.025** 0.213 0.0179 (2.940) (0.227) (0.0503) Ou 0.645 0.0987*** 0.0210* (0.578) (0.0327) (0.0110) Tam -0.198* 0.0401*** 0.00810*** (0.106) (0.00536) (0.00239) ROA -1.886** -0.256*** -0.0265 (0.952) (0.0597) (0.0171) P/B -0.0323* 0.00254** 0.000413 (0.0189) (0.00120) (0.000298) HonAud -0.345*** -0.00693 -0.00270 (0.125) (0.00638) (0.00275) Abstenção 5.294*** -0.156*** -0.0220 (0.980) (0.0601) (0.0190) 𝑹𝒆𝒑𝒖𝒃𝒕−𝟏 0.492* 0.0442** -0.0102**

(0.292) (0.0215) (0.00479) EY -0.564 -0.0282 -0.00769 (0.354) (0.0197) (0.00688) PWC 1.561*** 0.0379* 0.00507 (0.391) (0.0214) (0.00773) Intercepto 23.12*** 7.121*** 4.540*** (1.892) (0.0962) (0.0441)

Observações 496 496 496 No.de empresas 180 180 180 Tipo de painel GLS GLS GLS Controle de Ano Sim Sim Sim Controle do Setor Sim Sim Sim

Nota: Foram mantidas as variáveis que apresentaram estatística t igual ou superior a 1 quando houve melhoria do R² conforme sugestão de Gujarati (2019). Erros padrões entre parênteses.*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Todas as variáveis quantitativas foram winsorizadas entre 1%-99%.

43

Apêndice G – Estatística dos modelos (Pooled e EF) com o efeito da quantidade de PAAs sobre as proxies de legibilidade

Flesch Flesch LnPalavras LnPalavras LnKbytes LnKbytes

QtdePAA -1.259*** -0.730 -0.258*** -0.208*** -0.0657*** -0.0554*** (0.451) (0.878) (0.0255) (0.0425) (0.00683) (0.0111) Tam -0.305*** -0.259 0.0337*** 0.0126 0.00802*** 0.00154 (0.116) (0.309) (0.00655) (0.0230) (0.00176) (0.00498) ROA -1.907 -2.870*** -0.214*** -0.0850 -0.0636*** -0.0232 (1.259) (1.079) (0.0712) (0.0628) (0.0191) (0.0166) P/B -0.0318 -0.0273 0.00140 0.000719 0.000334 8.99e-05 (0.0201) (0.0172) (0.00113) (0.00107) (0.000304) (0.000322) HonAud -0.282** -0.934*** -0.0149** -0.0490** -0.00354* -0.00948 (0.128) (0.302) (0.00724) (0.0243) (0.00194) (0.00698) Abstenção 6.091*** 2.055 0.0346 0.0815 0.0254 0.0344** (1.627) (1.548) (0.0919) (0.0680) (0.0246) (0.0167) Com Ressalva 0.640 1.494 0.0596 -0.0263 0.0246* -0.00757 (0.832) (1.484) (0.0470) (0.0403) (0.0126) (0.0144) 𝑹𝒆𝒑𝒖𝒃𝒕−𝟏 0.614* 0.932** -0.0203 -0.0292 -0.00151 -0.00588 (0.326) (0.445) (0.0184) (0.0220) (0.00494) (0.00583) EY -0.506 0.352 -0.0203 -0.0699* -0.00261 -0.0115 (0.375) (0.470) (0.0212) (0.0419) (0.00569) (0.00909) PWC 1.119*** 1.400* 0.0192 0.00207 0.00220 0.000509 (0.390) (0.714) (0.0220) (0.0374) (0.00590) (0.0116) Intercepto 25.99*** 32.53*** 7.688*** 8.535*** 4.635*** 4.839*** (2.175) (7.379) (0.123) (0.569) (0.0330) (0.135)

R² 0.177 0.109 0.378 0.332 0.346 0.290 No. de Observações 457 457 457 457 457 457 No. de empresas 196 196 196 196 196 196 Tipo de painel Pooled EF Pooled EF Pooled EF Controle de Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim Controle do Setor Sim Não Sim Não Sim Não


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PRINCIPAIS ASSUNTOS DE AUDITORIA E O IMPACTO NO NÍVEL …legado.fucape.br/premio_excelencia_academica/upld/trab/... · 2020-07-06 · 6 internacional ISA 701” e “trata da responsabilidade