Combinação de Diferentes Proxies para Aferir a Qualidade da Informação Financeira Artigo de Conferência Livro uri icon

resumo

  • Assumindo que a Qualidade da Informação Financeira (QIF) configura um conceito multidimensional que depende de diversos fatores, definiu-se como objetivo primordial da investigação a combinação de diferentes proxies identificadas na literatura para aferir a QIF. Para tal, recorreu-se à Análise de Equações Estruturais (AEE) como técnica estatística que visa, através da operacionalização de um Modelo de Equações Estruturais (MEE), perceber as relações causais entre as diferentes variáveis observáveis e a variável latente QIF. OS resultados demonstram, conforme esperado, que os Accruals Discricionários (DAC), o valor anormal das vendas, o valor anormal do custo das vendas e a não existência de uma relação de sinal idêntico entre Fluxos de Caixa Operacionais (FCO) e os Earnings Belore Interest, Taxes, Depreciation and Amortization (EBITDA) contribuem negativamente para a QIF. Assim, com a combinação de diferentes proxies é possível encontrar uma medida de quantificação da QIF que inclua diferentes fatores e que seja mais robusta.
  • Assumindo que a Qualidade da Informação Financeira (QIF) configura um conceito multidimensional que depende de diversos fatores, definiu-se como objetivo primordial da investigação a combinação de diferentes proxies identificadas na literatura para aferir a QIF. Para tal, recorreu-se à Análise de Equações Estruturais (AEE) como técnica estatística que visa, através da operacionalização de um Modelo de Equações Estruturais (MEE), perceber as relações causais entre as diferentes variáveis observáveis e a variável latente QIF. Os resultados demonstram, conforme esperado, que os Accruals Discricionários (DAC), o valor anormal das vendas, o valor anormal do custo das vendas e a não existência de uma relação de sinal idêntico entre Fluxos de Caixa Operacionais (FCO) e os Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization (EBITDA) contribuem negativamente para a QIF. Assim, com a combinação de diferentes proxies é possível encontrar uma medida de quantificação da QIF que inclua diferentes fatores e que seja mais robusta.

autores

  • Moutinho, Nuno Filipe Lopes
  • Sá, Daniel
  • Lopes, Isabel Maria
  • Pinto, M.A.
  • Ribeiro, Nuno A. (Ed.)
  • Raposo, Mário
  • Ferreira, J.
  • Alves, Helena (Ed.)
  • Leal Millán, Antonio (Ed.)
  • Barroso Castro, Carmen (Ed.)
  • Navarro García, Antonio (Ed.)

data de publicação

  • janeiro 2020