Acurácia na Previsão de Lucros e os Estágios do Ciclo de Vida Organizacional: Evidências no Mercado Brasileiro de Capitais

Abstract

Objetivo: Este estudo teve por objetivo investigar o efeito do ciclo de vida organizacional na acurácia das previsões dos analistas no mercado de capitais brasileiro, pressupondo que os desafios para as projeções dos analistas financeiros podem variar ao longo da evolução das empresas. Método: A amostra foi composta por 713 empresas ano, no período de 2008 a 2014. De posse dessas informações, foram mensurados os Erros de Previsão Absolutos, como métrica de acurácia das previsões dos lucros, bem como utilizou-se o modelo de Dickinson (2011) para mensuração dos estágios do ciclo de vida das empresas. Quanto aos métodos de análise, utilizaram-se modelos de regressões lineares e regressões quantílicas e de testes de sensibilidade. Resultados: Os resultados revelaram que as projeções dos lucros dos analistas são afetadas para as empresas em estágio de nascimento e declínio, de forma mais problemática, mesmo controlando por vários fatores comuns da literatura sobre erro de previsão de analistas. Um controle adicional para dificuldades financeiras foi inserido, porém os resultados se mantiveram qualitativamente semelhantes. Quanto ao otimismo e o pessimismo nas previsões, os resultados apontaram que, dependendo do estágio do ciclo de vida, o viés de otimismo ou pessimismo pode ser aumentado ou diminuído, de modo especial; o estágio de declínio levou a projeções com diminuição de viés ao comparar com os outros estágios não maduros, mesmo com os controles previamente mencionados. Contribuições: O estudo pode contribuir com a literatura ao evidenciar que fatores ambientais tendem a ser determinantes na acurácia da previsão dos lucros.Objective: This study aimed to investigate the effect of the organizational lifecycle on the accuracy of analysts’ forecasts in the Brazilian capital market, presupposing that the challenges for the financial analysts’ projections can vary in the course of the companies’ evolution. Method: The sample consisted of 713 companies per year in the period from 2008 till 2014. This information was used to measure the accuracy of the earnings forecasts, and Dickinson’s model (2011) was used to measure the companies’ life cycle stages. As for the analysis methods, linear and quantile regression and sensitivity test models were used. Results: The results revealed that the analysts’ earnings projections are affected more problematically for companies in the birth and decline stages, despite controlling for several common factors in the literature on analysts’ forecast errors. An additional control was included for financial difficulties, but the results remained qualitatively similar. As for the optimism and pessimism in the forecasts, the results appointed that, depending on the life cycle stage, the optimistic or pessimistic bias can particularly increase or decrease; the decline stage lead to projections with a lesser bias in comparison with the other non-mature stages, despite the previously mentioned controls. Contributions: The study can contribute to the literature by evidencing that environmental factors tend to play a determinant role in the accuracy of the earnings forecast.