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O IMPACTO DA IAS 41 E O SEU VALOR RELEVANTE NAS EMPRESAS AGRÍCOLAS COTADAS
Ana Isabel dos Santos Martins
Rui Manuel Pais de Almeida
Tânia Alves de Jesus
Instituto Superior de Contabilidade e Administração de Lisboa
Área temática: b) Valoración y Finanzas
Palavras-chave: Harmonização Contabilística, Activos Biológicos, Justo Valor, Valor Relevante.
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O IMPACTO DA IAS 41 E O SEU VALOR RELEVANTE NAS EMPRESAS AGRÍCOLAS COTADAS
RESUMO
Este estudo tem como finalidade analisar se o modelo do justo valor dos activos biológicos se encontra a
ser aplicado nas empresas cotadas do sector agrícola e de que forma e, ainda, apurar se a sua aplicação
é relevante, averiguando sobre a sua utilidade aquando da tomada de decisão dos investidores.
Após uma revisão dos principais conceitos e definições associados ao tema, enquadramento contabilístico
e breve revisão da literatura investiga-se o impacto dos activos biológicos e das suas variações nas
demonstrações financeiras de várias empresas agrícolas cotadas e que divulgam activos biológicos de
acordo com as normas do IASB.
Conclui-se que, apesar do impacto dos activos biológicos no Balanço ser significativo, os investidores
parecem não ser sensíveis ao modo de mensuração desses activos uma vez que estes não apresentam
valor relevante. Contudo, os investidores consideram o valor dos capitais próprios aquando da sua
tomada de decisão, o que permite concluir que, o IASB alcançou em parte algum sucesso em atingir o seu
objectivo de, com a aplicação das IFRS, disponibilizar informação que é útil para a tomada de decisão dos
utentes que utilizam essa informação.
ABSTRACT
The goal of this study also involves analyzing whether fair value should be applied to listed companies in
the agricultural sector and in what form, and also whether the application of fair value in the measurement
of biological assets is relevant to the decision making processes of investors. We investigate the impact of
biological assets and their variations in the financial statements of several agricultural companies, which
publish their biological assets in accordance with IASB standards.
We conclude that investors are not particularly sensitive to the method of measuring biological assets in
the agricultural entities but are more interested in the financial performance of these entities seen in a
more global view, i.e., investors' decisions are significantly influenced by the results and the property that
they disclose.
Keywords: Accounting Harmonization, Biological Assets, Fair Value, Value Relevant.
1. INTRODUÇÃO
A adopção das normas do IASB pela União Europeia é já considerada um dos grandes eventos da história
do reporte financeiro que tem feito com que este corpo normativo se torne como o modelo ou sistema
contabilístico até agora mais aceite a nível mundial. No entanto várias críticas têm surgido. Por um lado,
têm sido levantados aspectos relacionados com o facto deste modelo de normativo internacional dar
preferência, por motivos económicos, ao modelo anglo-saxónico, abandonando antigas tradições
contabilísticas (Whittington, 2005). Por outro lado, também têm sido apontados aspectos relacionados
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com a diversidade contabilística vista como uma das principais barreiras que se coloca à análise
internacional.
O IASB preconiza o desenvolvimento de normas internacionais de contabilidade relevantes para a
generalidade das empresas. Enquanto a maioria dessas normas são aplicáveis a um grande leque de
diferentes actividades existem algumas muito específicas, apenas aplicadas a alguns sectores que têm de
ser tratadas à parte, é o caso da norma da Agricultura, IAS 41.
A IAS 41 traz consigo a obrigatoriedade da avaliação e divulgação dos activos biológicos e dos produtos
agrícolas das empresas ao justo valor. Apesar do justo valor implicar um valor baseado no mercado e,
embora existam mercados ao redor do mundo para muitos produtos agrícolas, continua a não haver
mercado para a totalidade dos activos biológicos. Um activo biológico mensurado através do modelo do
custo pode aproximar-se do justo valor quando uma pequena transformação biológica tiver ocorrido desde
o início da vida do activo biológico. Claramente, cada tipo de activo biológico possui as suas
características e ciclos de vida específicos, de forma que a questão também é subjectiva. Assim, caso
pretendam usar o custo como parâmetro do justo valor, caberá às empresas e aos seus especialistas
avaliar se a transformação biológica ocorrida foi pequena ou relevante. No entanto, quando essa
transformação prosseguir, o justo valor terá de ser mensurado por um valor diferente do custo.
O justo valor poderá ser relevante, mas não necessariamente de maior confiança. A fiabilidade versus
relevância é uma das questões chave na informação financeira e um dos principais debates em curso
continua a ser a transição do modelo do custo para o modelo do justo valor.
Dado o contexto acima descrito, esta investigação pretende dar um contribuo para a sociedade
académica e profissional, trazendo mais luz a este tema. Considerou-se uma questão contabilística
relevante estudar a recente reforma e as mudanças nas regras de contabilidade e adopção das IFRS no
que diz respeito ao registo contabilístico dos activos biológicos para as actividades agrícolas. Esta é uma
questão que tem gerado muita controvérsia entre os vários agentes económicos envolvidos.
Desta forma, esta pesquisa tem como objectivo geral: contribuir para a melhoria dos conhecimentos sobre
o tratamento contabilístico dos activos biológicos nas entidades agrícolas. Por outro lado, os objectivos
específicos deste trabalho passam por analisar se a aplicação do justo valor na mensuração dos activos
biológicos tem valor relevante do ponto de vista dos investidores, sendo que a informação relevante é a
informação que tem a capacidade de fazer diferença nas decisões dos investidores e que por isso pode
afectar o valor de mercado da empresa
Este artigo encontra-se dividido da seguinte forma: Após a introdução e enquadramento teórico segue-se
a regulamentação contabilística e uma breve revisão da literatura. Por fim é apresentado o estudo
empírico e as conclusões do estudo.
2. ENQUADRAMENTO TEÓRICO
Neste capítulo são apresentados de forma sucinta os conceitos mais relevantes relacionados com a
agricultura e a actividade agrícola de forma a contextualizar a IAS 41.
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2.1 Conceito de Agricultura
De acordo com o IASB e conforme a IAS 41 a actividade agrícola define-se como "a gestão, efectuada por
uma entidade, da transformação biológica de activos biológicos (animais vivos ou plantas) para venda,
para produção agrícola (obtenção de produto colhido dos activos biológicos da entidade), ou para,
transformação em activos biológicos adicionais”. Para o IASB o conceito de actividade agrícola esgota-se
no processamento do produto agrícola após a colheita1, limitando, assim, a actividade agrícola à
separação do produto agrícola do activo biológico que lhe deu origem ou pela cessação da produção (fim
da vida útil) do activo biológico (Pires e Rodrigues, 2008). A exclusão do produto agrícola após o ponto de
colheita significa que a norma não trata de actividades tais como a transformação das uvas em vinho ou
da cana-de-açúcar em açúcar. De acordo com as Basis for Conclusions of IAS 41, o IASB, ainda
considerou incluir esta actividade no âmbito da IAS 41, mas por fim concluiu que a mesma não seria
diferenciada com suficiente clareza.
Segundo a IAS 41, a principal característica que distingue a actividade agrícola, relativamente a outras
actividades, é a obtenção de produtos decorrentes de transformação biológica, ou seja, através de
processos de crescimento natural, degeneração, produção e procriação que resultem em alterações
qualitativas ou quantitativas do activo biológico. É portanto necessário determinar em primeiro lugar se o
activo biológico é consequência de um acto de gestão para poder ser considerado fruto da actividade
agrícola. A gestão de alterações de activos biológicos tem aqui um papel decisivo. Terá de haver
intervenção da entidade no processo de capacidade de alteração dos ditos activos, quer isto dizer que os
animais vivos e plantas são capazes de transformação biológica por si só como é o caso dos pinheiros e
eucaliptos que crescem numa serra apenas com sol, chuva e terra sem ninguém lhes tocar mas desta
forma não podem ser mensurados como activos biológicos pois não houve intervenção da entidade para
que crescessem e se desenvolvessem. Ainda de acordo com o mesmo normativo esta gestão visa facilitar
a transformação biológica pelo aumento, ou, pelo menos, pela estabilização das condições necessárias
para que o processo ocorra (por exemplo, níveis nutricionais, mistura, temperatura, fertilidade e luz).
Neste contexto, também a pesca oceânica e a caça de animais selvagens não são consideradas
actividade agrícolas de acordo com a IAS 41 porque são colhidas de fontes não geridas.
Não obstante, para estes casos de transformação biológica poderem ser considerados activos biológicos
reconhecidos, é condição necessária que os mesmos sejam controlados pela entidade como resultantes
de acontecimentos passados, com um justo valor fiavelmente mensurado e que dos quais seja provável o
influxo de benefícios económicos futuros.
3 - REGULAMENTAÇÃO CONTABILÍSTICA
Uma vez apresentados os conceitos específicos relacionados com a actividade agrícola, segue-se uma
breve descrição das várias etapas do tratamento contabilístico, preconizados pelo IASB e pelo normativo
português sobre este sector.
1 O produto agrícola que uma entidade tenha colhido proveniente dos seus activos biológicos é mensurado, no
reconhecimento inicial, pelo seu justo valor menos os custos estimados no ponto de venda, na altura da colheita. Este
será o custo dos inventários à data de aplicação da respectiva IFRS (IAS 2 Inventários).
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3.1 IASB
3.1.1 IAS 41 Agricultura
O projecto de norma sobre a agricultura deu origem, em Dezembro de 2000, à aprovação da International
Accounting Standard nº 41 Agriculture. Nos termos desta norma, os activos biológicos e produtos
agrícolas devem ser reconhecidos quando: “Uma entidade controla um activo como consequência de
acontecimentos passados, seja provável que benefícios económicos futuros associados a esse activo
fluirão para a entidade, e o justo valor ou custo do activo possa ser mensurado com fiabilidade”. A mesma
norma diz ainda que os activos biológicos devem ser mensurados no reconhecimento inicial e em cada
data de relato subsequente pelo seu justo valor menos os custos estimados no ponto de venda, excepto
quando o justo valor não possa ser mensurado com fiabilidade.
Na revisão anual das IFRS, emitida em Maio de 2008, o IASB reformulou o termo "custos de venda"
anteriormente utilizado nesta norma para “custos no ponto de venda” de forma a criar consistência com
outras normas2. O Conselho decidiu que "custos no ponto de venda" e "custos de venda" significavam a
mesma coisa no contexto da IAS 41, ou seja, os custos no ponto de venda incluem comissões a
corretores e negociadores, taxas de agências reguladoras e de bolsas de mercadorias e taxas de
transferência e direitos. Os custos no momento de venda excluem os custos de transporte e outros
necessários para levar os activos para o mercado. Existe alguma polémica relativamente a este
entendimento, que é abordada nas Basis for Conclusions of IAS 41, argumentando-se por um lado que os
custos no ponto de venda não deveriam ser deduzidos num modelo de justo valor, na medida em que se
pode estar a criar uma estimativa tendenciosa de cálculo dos fluxos de caixa esperados. Por outro lado, e
foi este o entendimento do Conselho, defende-se que a quantia escriturada de um activo deve representar
os benefícios económicos que se espera venham a fluir para a entidade e dessa forma dever-se-á ter em
conta a dedução dos custos estimados no ponto de venda para evitar o adiamento do reconhecimento
dessa perda.
De acordo com a IAS 41 há uma presunção de que o justo valor pode ser mensurado com fiabilidade para
um activo biológico. Esta presunção somente pode ser refutada no reconhecimento inicial. Embora o justo
valor possa não estar disponível no momento do reconhecimento inicial, nada impede que por exemplo,
se abra um mercado activo para esse bem, sendo que em tais circunstancias esses activos biológicos são
mensurados pelo justo valor menos os custos estimados no ponto de venda a partir do momento em que
a medida fiável do justo valor se torne disponível. No cenário inverso, no entanto, uma entidade que tem
os seus activos biológicos mensurados ao justo valor menos os custos estimados no ponto de venda não
pode reverter para um modelo de custo mesmo que uma medida fiável do justo valor deixa de estar
disponível. Assim sendo, a mensuração pelo custo só é admissível quando uma medida fiável do justo
valor não está disponível no momento do reconhecimento inicial.
Quanto à produção agrícola, a IAS 41 presume que o justo valor no ponto de colheita seja sempre
mensurável. A IAS 41 especifica ainda que o justo valor tem em conta a localização de um activo e a sua
condição presente. Assim, é relevante o impacto dos custos de transporte na medição do justo valor. Por 2 Nomeadamente com a IFRS 5 - Activos Não Correntes Detidos para Venda e Unidades Operacionais
Descontinuadas e com a IAS 36 - Imparidade de Activos.
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exemplo, o justo valor do gado numa fazenda é o preço do gado no mercado relevante menos o
transporte e outras despesas, para levar o gado da fazenda para esse mercado. O requisito para a
mensuração do justo valor de ter em conta a localização de um activo parece contradizer o parágrafo da
mesma norma onde se afirma que "os custos no ponto de venda excluem os custos de transporte e outros
necessários para levar os activos para o mercado". Esse esclarecimento é também dado pelas Basis for
Conclusions of IAS 41 que determina que os custos para vender excluem despesas de transporte e outros
necessários para levar os activos para o mercado, porque esses custos já foram considerados na
determinação do justo valor. Assim, esta norma visa assegurar que os custos de transporte são
reconhecidas apenas uma vez e não que eles são ignorados. Este requisito para medir os activos
biológicos, tendo em conta os custos de transporte na determinação do justo valor, bem como os custos
futuros para vender, muito provavelmente resultarão numa perda na aquisição de activos biológicos.
A norma estabelece também como base apropriada para determinação do justo valor de activos
biológicos e produtos agrícolas a utilização dos preços praticados nos mercados activos desses produtos,
sempre que esses mercados existam.
O justo valor dos activos biológicos para produção é determinado através da utilização do método dos
fluxos de caixa descontados como uma técnica de valorização. O justo valor destes activos é derivado dos
fluxos de caixa esperados dos produtos agrícolas resultantes.
Se, por outro lado, os preços de mercado não estão disponíveis para um activo biológico na sua
localização e condição presentes, então, de acordo com a IAS 41, o justo valor deve ser estimado com
base no “valor presente dos fluxos de caixa líquidos esperados do activo descontados a uma taxa antes
dos impostos determinada pelo mercado corrente”.
3.2 PORTUGAL
3.2.1 NCRF 17 Agricultura
A NCRF 17 Agricultura teve por base o conteúdo da IAS 41, não existindo diferenças significativas entre
si.
4 – REVISÃO DA LITERATURA
Este capítulo contempla a revisão da literatura e apresenta os estudos que relacionam os activos
biológicos com (i) o modelo do custo, (ii) o modelo do justo valor e por fim, (iii) o seu valor relevante.
4.1 Activos biológicos pelo custo
De acordo com a literatura sobre esta temática, a natureza da actividade agrícola torna o modelo do custo
num método de muito difícil aplicação. O estado físico dos activos biológicos normalmente muda ao longo
do tempo, ou seja, eles crescem, amadurecem, engordam. Além disso, a sua quantidade não depende
apenas da compra e venda, mas também é determinada por processos como a procriação, o crescimento
e a morte. Portanto, muitos activos biológicos num determinado momento no tempo, normalmente são
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substancialmente diferentes de como eram quando adquiridos tornando o modelo do custo num método
de difícil aplicação para o sector agrícola. Esta ideia é partilhada por Slof e Argilés (2001) que defendem
que dado que os activos biológicos se alteram ao longo da sua vida, então o modelo do custo acaba por
não reflectir o seu valor actual. Estes autores entrevistaram os responsáveis duma empresa agrícola de
processamento de aves de capoeira que valorizava os seus activos biológicos de acordo com o seu peso
e com o preço de compra do frango porque se sentiam incapazes de encontrar uma solução satisfatória
para a atribuição dos custos de processamento comuns. Estes entrevistados, na generalidade,
defenderam que o cálculo do valor do custo histórico para o gado era considerado por eles como muito
difícil e problemático.
Embora alguns autores tenham feito sugestões para superar algumas das dificuldades enunciadas
(Launay et al., 1971; Alonso et al., 2008), vários outros, concluíram que os custos históricos não são, por
norma, muito informativos para os utentes da informação financeira e as atribuições dadas aos activos
individuais são necessariamente muito arbitrárias, na maioria dos casos (Lewis e Jones, 1980; Kroll, 2003;
Sturgess, 1994). Apesar do facto de que esta situação tem sido reconhecida, a agricultura não foi uma
excepção na preferência dos organismos de normalização para a avaliação do modelo do custo. Por
exemplo, o normativo contabilístico nacional francês (anterior às IFRS), seguia escrupulosamente o
princípio do modelo do custo baseado no custo histórico. Também o AICPA (1996) e o Canadian Institute
of Chartered Accountants (CICA, 1986) recomendaram o princípio do modelo do custo como a principal
referência para a avaliação dos activos, embora estes institutos também reconhecessem haver situações
excepcionais em que o valor de realização poderia ser considerado como uma melhor alternativa.
Outro autor, Burnside (2005), no seu estudo sobre as florestas suecas, defendeu que o custo a que foram
compradas algumas dessas florestas há 150 anos atrás não dizia muito sobre o valor desses activos
biológicos hoje. No entanto um dos auditores que entrevistou defendeu convictamente a utilização do
modelo do custo face ao justo valor pois este fornece um valor mais fiável, que não permite interpretações
subjectivas e principalmente porque em sua opinião o custo é 100% de confiança na medida em que
resulta de um acontecimento passado e como tal já está realizado, é imutável. O auditor justificou-se com
a sua profissão fazer dele um indivíduo cauteloso e defensor dos métodos contabilísticos mais
conservadores.
Outro estudo, de Epstein e Jermakowicz (2007) apresenta as vantagens e desvantagens aquando da
mensuração de activos biológicos pelo método do modelo do custo. Para estes autores, este critério de
mensuração é desvantajoso quando o processo produtivo agrícola se prolonga por diversos períodos,
sendo os respectivos ganhos apenas reconhecidos em alguns destes períodos, muitas vezes com um
desfasamento considerável entre eles. O reconhecimento do rédito apenas quando o activo é
comercializado poderá conduzir a uma ‘distorção grosseira’ das DFs, dado não existir um correcto
balanceamento entre perdas e ganhos. É efectuada uma analogia aos contratos de construção,
reconhecidos e mensurados pelo método da percentagem de acabamento (IAS 11 Contratos de
construção), isto é, as entidades devem procurar mensurar os seus activos biológicos, assegurando-se
que, tal como ocorre no registo contabilístico dos referidos contratos, existe o reconhecimento de gastos e
ganhos decorrentes da actividade operacional da entidade, dando a cada período a sua importância no
processo produtivo. Por outro lado, consideram que a principal vantagem decorrente da utilização deste
método prende-se com a sua inequívoca fiabilidade.
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Por outro lado, de acordo com Medeiros (2009), comparativamente com a utilização do justo valor, o
modelo do custo é mais fiável, aquando do reconhecimento e mensuração de activos biológicos, cujo
processo produtivo se inicia e finaliza dentro do mesmo período económico, não existindo as imprecisões
e subjectividade inerentes aquando da mensuração ao justo valor.
4.2 Activos biológicos pelo justo valor
A IAS 41 rompe com a tradição do modelo do custo na mensuração dos activos biológicos e transforma o
justo valor em regra em vez de excepção. Também o IASB com a emissão da IAS 41 considera o justo
valor uma melhor base para a avaliação dos activos biológicos e dos produtos agrícolas face ao custo
histórico. O preço de mercado é o indicador por excelência do justo valor quando os mercados para
activos biológicos existem e, actualmente, já existem mercados activos para a maioria dos activos
biológicos onde se pode obter com relativa facilidade e simplicidade o justo valor.
A autora Burneside (2005) concluiu que algumas das vantagens da aplicação da IAS 41, de acordo com
os seus entrevistados, foram: (i) estar mais próximo da verdade (face ao modelo do custo), (ii) o grande
aumento do valor do activo biológico, (iii) dar uma imagem mais real e verdadeira do valor da empresa, e
(iv) permitir uma melhor comparabilidade. Quanto às desvantagens, estes apontaram para: (i) o facto de
ser baseado em hipóteses e estimativas, (ii) a subjectividade que dá espaço a interpretações que possam
ser pouco ortodoxas, (iii) a dificuldade de fazer estimativas exactas, (iv) os grandes valores podem ser
agora incluídos nas DFs aumentando o risco do investidor não achar credível que o valor dos activos sofra
permanentes variações, principalmente quando os resultados baixam.
Por outro lado e, de acordo com a European Accounting Association (EAA, 2009), no debate sobre a
conveniência da mudança da contabilidade do modelo do custo em direcção ao modelo do justo valor,
ainda prevalece uma reclamação contra a exigência da IAS 41 e do justo valor para os activos biológicos.
Na sua pesquisa constatou que o uso do justo valor para os activos biológicos não prevê diferenças
significativas de proveitos e receitas, nem aumenta a sua volatilidade, nem provoca diferenças de
rentabilidade nem de manipulação dos valores contabilísticos. Os fluxos de caixa esperados não são
menos previsíveis com o justo valor de activos biológicos do que o eram com o modelo do custo. Por
conseguinte, não há diferenças relevantes de informação sob o justo valor dos activos biológicos em
relação ao custo histórico. Pelo contrário, a maioria dos seus testes apenas revelaram uma maior
capacidade de previsão dos ganhos futuros, com o justo valor. Outras diferenças entre a aplicação dos
dois métodos foram encontradas nos valores e na volatilidade dos activos. Sob o justo valor, os valores
registados dos activos são significativamente mais elevados, enquanto que sua volatilidade é menor. O
justo valor evita desta forma as complexidades exorbitantes de cálculo do custo dos activos biológicos
para as explorações de pequena dimensão do sector agrícola. Portanto a avaliação, pelo justo valor dos
activos biológicos, parece ser um método de avaliação útil e simples, quando os preços de mercado
fiáveis existirem. Desta forma obter-se-á um uso mais generalizado e simples da contabilidade no sector
agrícola.
A PriceWaterhouseCoopers publicou em 2008, um estudo sobre mensuração de florestas para extracção
de madeira de acordo com a IAS 41. Da análise efectuada verificaram e concluíram que:
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- cerca de 95% das empresas analisadas aplicam o método do apuramento do justo valor, calculado
através do valor presente dos fluxos de caixa futuros. Cerca de metade das empresas (situadas na
Europa, África do Sul e Austrália) utilizam o valor corrente do mercado (não ajustado ao estado actual do
activo) para determinar o valor dos fluxos de caixa, enquanto que as restantes (situadas na Europa e na
África do Sul) efectuam estimativas, tendo em consideração as taxas de crescimento dos activos.
- apenas 21% das empresas (situadas na África do Sul e Austrália) utilizam os preços de mercado para
mensurar os activos em causa. A determinação do justo valor desta forma está relacionada com o período
de produção, que varia entre 5 a 20 anos, sendo classificadas como "maduras" quando atinjam idade
superior a 5 anos
- o modelo do custo é utilizado por 37% das empresas (localizadas na Europa e na Austrália), quando se
trata de plantações recentes (imaturas), sendo o valor apurado considerado como muito próximo do seu
justo valor. Este critério também é utilizado quando não existem determinados elementos essenciais à
mensuração pelo justo valor, tais como preços de mercado, taxas de crescimento e o método para apurar
as quantidades/volume.
- apenas 47% das empresas divulgam a taxa de desconto utilizada e o método de cálculo, sendo que as
restantes nada referem. A maior parte das empresas utilizou a modelo do custo médio ponderado do
capital (WACC3) para determinação da taxa de desconto a apurar.
- por último, é efectuada uma referência aos custos de replantação, sendo que apenas as empresas
portuguesas e suecas, divulgam, explicitamente, que incluem estes custos na determinação dos fluxos de
caixa futuros.
4.3 Valor relevante dos activos biológicos
Quanto à análise do valor relevante dos activos biológicos, ou seja de que forma a aplicação do justo valor
traz informação relevante para os utentes da informação financeira, é possível encontrar na literatura
diferentes opiniões.
Numa entrevista sobre o Agronegócio e a Convergência para as IFRS que ocorreu no Brasil em 2009, foi
dito que para a maioria dos investidores, a aplicação da norma internacional IAS 41 significará, numa
primeira fase, o aumento da instabilidade das contas das empresas e, que além disso, no primeiro ano de
adopção, espera-se que o património aumente, uma vez que tais bens estavam registados pelo custo. As
oscilações no valor dos activos biológicos, seja pelo desenvolvimento das culturas ou engorda dos
rebanhos, serão ajustadas aos resultados da empresa. "A empresa reconhece um ganho que já
aconteceu, mas cuja realização financeira ainda não foi finalizada", explicou Cajazeira, sócio e
especialista em mercados de capitais da PricewaterhouseCoopers nessa entrevista. Um dos sócios da
Ernst & Young, Paul Sutcliffe, chamou a esse efeito "antecipação de receitas". A regra para os activos
biológicos é bastante semelhante às recomendações do IASB para os activos e passivos financeiros: os
ajustes de valor de mercado transitam via resultados. "O investidor precisa entender que a volatilidade
que agora será divulgado nas demonstrações financeiras já existia na empresa, só não aparecia tanto nos
3 WACC que, em inglês, significa Weighted Average Cost of Capital.
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resultados", enfatizou Nelson Carvalho, presidente do conselho consultivo do IASB a propósito da entrada
em vigor da IAS 41. O especialista da PricewaterhouseCoopers, anteriormente mencionado, destacou
ainda que, além da volatilidade originada pelo desenvolvimento do activo biológico, as empresas também
estarão sujeitas a reflectir nas DFs fenómenos que não dominam, como alterações climáticas e alterações
de qualidade nos produtos, que podem ter impacto positivo ou negativo sobre o valor desses bens.
Neste contexto e, conforme referido anteriormente, existem argumentos contra o método do custo que
defendem que este não fornece informações que sejam relevantes para os investidores. Um dos motivos
possíveis para esta teoria consiste no facto de que os activos biológicos registados pelo modelo do custo
podem referir-se a operações que podem ter ocorrido há um ano ou há dez anos atrás. Desta forma, o
valor de aquisição do activo biológico pode estar desactualizado e, portanto, representa um Balanço que
não mostra a posição financeira real da empresa. (Burnside, 2005).
Segundo Williamson (2003), a contabilidade com base no modelo do custo só está interessada na
alocação de custos e não no valor actual do activo. Assim, divulga o seu custo de aquisição e a sua
amortização no ano seguinte, mas ignora a possibilidade de que o valor actual de mercado do activo pode
ser superior ou inferior ao valor divulgado. No âmbito da base de mensuração ao custo histórico e para
actualizar o valor de inventário para o seu valor realizável líquido, temos como resultado: (i) um
movimento descendente no valor de realização do inventário abaixo do custo é reconhecido
imediatamente, por via da amortização e/ou da perda por imparidade; e (ii) um movimento ascendente do
valor de realização do inventário não é reconhecido até que o stock seja vendido.
Como os investidores são os principais utilizadores das DFs, deve ser dada prioridade aos seus
interesses, ou seja, perceber se eles preferem a utilização do modelo do custo ou o do valor de mercado.
Para Cormier e Magnan (2010) as evidências empíricas mostram que os investidores querem ambas as
medidas. Eles querem obter informações confiáveis e transparentes ao valor de mercado para determinar
o real valor do seu investimento. No entanto, eles também querem relatos ao custo o que ajuda a
determinar se os órgãos de gestão cumpriram com as funções que lhes foram confiadas. Portanto, os
activos e passivos devem ser reconhecidos e reportados pelo valor de mercado e essas medidas devem
ser fiáveis, verificáveis e transparentes, não devendo ser tomadas à custa do abandono da informação do
histórico de custos. Um processo pode ser criado e implementado por forma a que o custo histórico e o
valor de mercado sejam relatados lado a lado, o que reforçará a relevância, a fiabilidade e a
comparabilidade. Além disso, algumas acções devem ser tomadas para eliminar as actuais limitações na
contabilidade baseada nos valores de mercado.
O método do custo ignora o valor pelo qual o activo pode ser vendido num mercado aberto (o justo valor),
até ao momento em que o activo é efectivamente vendido. A empresa relata o activo no seu balanço, ao
custo de aquisição menos qualquer depreciação acumulada ou perda por imparidade acumulada. No
momento da venda, a empresa regista um ganho ou uma perda em relação ao custo de aquisição desse
activo menos as depreciações e perdas por imparidade, se aplicáveis. Enquanto todas as empresas
estiveram obrigadas a seguir o princípio do modelo do custo, os usuários das DFs sempre
compreenderam os valores dos activos da mesma forma, isto é, o preço pago inicialmente pelo activo
(menos qualquer amortização e perda por imparidade, quando aplicáveis). Mas o cenário actual encontra-
se muito longe dessa realidade.
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De acordo com a Estrutura Conceptual, o modelo contabilístico do custo tem por base a mensuração ao
custo histórico, quer isto dizer que, por exemplo no caso dos activos os mesmos são inicialmente
registados pelo preço dado para os adquirir no momento da sua aquisição. Mas para que seja útil, a
informação financeira também deve ser fiável. No entanto, o preço de aquisição não constitui
necessariamente informação relevante. Se um terreno que foi comprado há 20 anos pode valer muito
mais do que mostra o balanço, então da mesma forma um edifício comprado há muitos anos e registado
no balanço pelo seu custo original não reflecte o preço de mercado actual (Burnside, 2005).
Por esta razão, muitos dos utilizadores das DFs argumentam que o preço de mercado, ou o justo valor,
deve ser usado aquando do relato da informação financeira (Cormier e Magnan, 2010). Neste contexto, o
justo valor é mais relevante, mas não é necessariamente de maior confiança. Vendendo o mesmo item
em leilões diferentes haverá uma ampla gama de ofertas vencedoras para o mesmo item, e até mesmo
avaliadores profissionais defenderão que o valor de um activo se encontra dentro de um intervalo de
preços em vez de lhe atribuírem um valor definido. Essas diferenças podem envolver o uso futuro do
activo, as suposições sobre a sua vida útil e até mesmo de obsolescência. Com tantas indefinições,
profissionais, avaliadores, opiniões, e julgamentos envolvidos, embora o preço de mercado, ou o justo
valor, de um activo possa ser mais relevante, é ao mesmo tempo menos confiável. A fiabilidade versus
relevância é uma das questões chave na informação financeira e um dos principais debates em curso é: a
transição do modelo do custo para o modelo do justo valor.
Cormier e Magnan (2010), afirmam que actualmente ainda existem normativos nacionais que não
permitem o registo do valor de um activo ao preço de mercado, mas os mesmos profissionais são
obrigados a divulgar quando um activo é significativamente prejudicado de alguma. Estes princípios são
muito assentes no conservadorismo e na fiabilidade uma vez que os recursos poderiam ser elaborados de
forma a exagerar a situação financeira da empresa. Outros países porém, registam os seus activos ao
valor de mercado.
Para Pasqual, Kowalski e Eyerkaufer (2006), ao método do custo também são apontadas vantagens e
desvantagens. As vantagens mais referidas são: (i) o registo ao custo de aquisição é fácil de obter, e (ii)
não se registam ganhos até que estes sejam realizados. Quanto às desvantagens, as mais referidas são:
(i) as DFs não dão nenhuma indicação do valor de mercado dos activos de uma empresa, (ii) não se
registam os custos de oportunidade de utilização dos activos mais antigos, registados há muitos anos, e
(iii) não medem a perda de valor dos activos monetários, como resultado da inflação.
Concluindo, o abandono do modelo custo é um grande desafio que se coloca às empresas do sector
agrícola. Por um lado o dinamismo empresarial e por outro a crescente exigência por parte de todos os
utilizadores (em especial os investidores) por uma informação contabilística mais relevante, a valores de
mercado, com vista à tomada de decisões, vieram colocar em evidência as insuficiências dos registos
com base no modelo do custo (apesar da maior fiabilidade) no cumprimento dos objectivos das
demonstrações financeiras.
A adopção do modelo do justo valor nos activos biológicos e produtos agrícolas no momento da sua
colheita justifica-se pela sua natureza e características específicas. Mas para que produza os efeitos
desejados é necessário que o mesmo seja mensurado com fiabilidade (o que nem sempre acontece).
12
Caso contrário conduz à subjectividade e por conseguinte à manipulação dos registos contabilísticos,
impossibilitando um retrato da realidade económica da empresa.
5 ESTUDO EMPÍRICO
Neste capítulo analisar se o modelo do justo valor se encontra a ser aplicado nas empresas do sector
agrícola que divulgam activos biológicos e que preparam as suas demonstrações financeiras de acordo
com as IFRS, mais especificamente de acordo com a IAS 41 e de que forma o fazem. De acordo com esta
norma as empresas são obrigadas a divulgar e a descrever no ABDR o ganho ou a perda agregada, que
surjam durante o período corrente aquando do reconhecimento inicial dos activos biológicos e que surjam
da alteração do justo valor menos os custos estimados no ponto de venda de activos biológicos.
Neste contexto, desenvolveu-se para este estudo, um objectivo principal e outro secundário, como se
segue:
o objectivo principal é examinar qual foi o impacto, em termos globais, que os activos biológicos
divulgados nas demonstrações financeiras tiveram nos valores do capital próprio e do resultado líquido
das entidades;
o objectivo secundário é examinar se o impacto dos activos biológicos divulgados nas demonstrações
financeiras, ao nível do capital próprio e do resultado líquido, teve ou não valor relevante.
5.1 Desenho da Amostra
Para a amostra deste estudo empírico foram seleccionadas algumas das empresas que se encontrem
cotadas nas bolsas de valores da Alemanha, Bélgica, Dinamarca, Finlândia, França, Grécia, Holanda,
Inglaterra, Irlanda, Itália, Lituânia, Luxemburgo, Malásia, Noruega, Polónia, Portugal, Suécia e Suíça, que
se dediquem à actividade agrícola e, que divulguem activos biológicos de acordo com as normas do IASB.
Esta análise incidiu sobre os seus Relatório de Contas de 2008, que eram os mais recentes, disponíveis,
à data do início deste estudo. Foram excluídas as empresas que apenas comercializam produtos
agrícolas resultantes de processamento após colheita. Foi usada uma amostra total de 45 empresas, num
total de 86 observações.
5.2 Metodologia e Hipóteses
Para efeitos de recolha de dados para a amostra em primeiro lugar, foram identificadas as empresas
agrícolas cotadas e de seguida identificaram-se as bolsas de valores e os respectivos países em que
estas empresas se encontram cotadas. Procedeu-se à exclusão de todas as empresas que não adoptam
as normas do IASB. Efectuou-se a recolha e análise das DFs referentes ao período findo no final do ano
de 2008 ou, no caso das empresas com ano contabilístico diferente, as correspondentes ao período findo
durante o ano de 2009. Por fim procedeu-se à recolha do valor da cotação das acções seis meses após a
data de fecho dos relatórios de contas das referidas empresas e também à recolha do número de acções
em circulação, à data de fecho.
13
5.2.1 Questões de investigação
No que respeita ao estudo empírico, as questões de investigação que lhe serviram de base deverão tomar
em consideração, por um lado, o objectivo principal da presente investigação que consiste em averiguar
qual o impacto dos activos biológicos sobre o capital próprio e sobre o resultado líquido das entidades.
Por outro, averiguar se esse impacto tem valor relevante. Como tal a primeira questão de investigação é a
seguinte:
(1) Será que o valor dos activos biológicos tem impacto significativo no balanço e na
demonstração dos resultados?
Uma vez que a escolha da amostra teve como base a análise dos modelos de valorização que se
encontram a ser aplicados nas empresas do sector agrícola, que divulgam activos biológicos, que
preparam as suas demonstrações financeiras de acordo com a IAS 41 e, de que forma o fazem; pretende-
se então averiguar se essa valorização, apresentada nas DFs e reflectidas no Activo e no Resultado
Liquido, tem poder explicativo quanto ao valor de mercado das empresas seleccionadas. Assim sendo,
coloca-se a segunda questão desta investigação:
(2) Será que as variáveis Capital Próprio, Resultado por Acção, Activos Biológicos e Valorização
dos Activos Biológicos têm poder explicativo em relação ao valor de mercado da empresa?
5.2.2 Modelos de regressão linear
Recorrermos a modelos de regressão linear.
5.2.2.1 Teste da associação entre os valores do capital próprio e resultado residual
Para responder à segunda questão, foi utilizado o modelo de Regressão Linear tendo por base o Modelo
de Ohlson (1995). Apesar deste modelo ter sido desenvolvido numa perspectiva de medição da eficiência
do mercado de capitais tornou-se bastante aplicado na investigação positivista em contabilidade4. A sua
construção teórica adaptada a esta investigação específica, consubstancia-se na Equação 5.3.1:
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? i,t (5.3.1)
5.2.2.2 Teste da associação entre valor do capital próprio, resultado residual e valor dos activos
biológicos
Com o objectivo de tentar apurar a relação existente entre o valor de mercado da empresa (Cotação), o
valor do Capital Próprio, o valor dos Activos Biológicos e o valor do Resultado por Acção, estimou-se uma
4 Existem algumas vozes críticas relativas à aplicação abusiva do Modelo de Ohlson (e suas desagregações) na
investigação positivista da contabilidade pelo facto deste ser um modelo desenvolvido numa perspectiva
economicista. No entanto desconhece-se até ao momento o desenvolvimento de outros modelos mais eficazes que
tenham a capacidade de medir a sensibilidade e casualidade (relação causa-efeito) entre os valores contabilísticos e os
valores de mercado de uma dada empresa.
14
segunda equação, a Equação 5.3.2, que se complementa com o Quadro 5.4 onde se enunciam as
definições de cada uma das variáveis:
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? i, (5.3.2)
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..1 Definição das variáveis do 2º modelo de regressão linear
MV i,t+6 Valor de mercado da empresa, 6 meses após a data de fecho dos ABDR, por acção (market value per
share)
? 0 Ordenada na origem
BVEi,t Valor do capital próprio de acordo com as IFRS, por acção (book value equity per share).
EPSi,t Valor do resultado residual de acordo com as IFRS, por acção (earnings per share)
BAi,t Valor dos activos biológicos no balanço de acordo com as IFRS, por acção (biological assets per share)
? i,t Valor residual ou erro do modelo, por acção (error term per share)
5.2.2.3 Teste da associação entre valor do capital próprio, resultado residual, valor dos activos
biológicos e variação dos activos biológicos
Por concluir os testes e, também com o objectivo de averiguar sobre a relação entre o valor de mercado
da empresa (Cotação), o valor do Capital Próprio, o valor dos Activos Biológicos evidenciados no balanço,
o valor das Variações dos Activos Biológicos evidenciados na demonstração dos resultados, e o valor do
resultado residual (Resultado por Acção), estimou-se uma terceira equação, a Equação 5.3.3, que se
complementa com o Quadro 5.5 onde se enunciam as definições de cada uma das variáveis:
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1BVE i,t + ? 2EPS i,t + ? 3BA i,t + ? 4VBA i,t + ? i,t (5.3.3)
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..2 Definição das variáveis do 3º modelo de regressão linear
MV i,t+6 Valor de mercado da empresa, 6 meses após a data de fecho dos ABDR, por acção (market value per
share)
? 0 Ordenada na origem
BVEi,t Valor do capital próprio de acordo com as IFRS, por acção (book value equity per share).
EPSi,t Valor do resultado residual de acordo com as IFRS, por acção (earnings per share)
BAi,t Valor dos activos biológicos no balanço de acordo com as IFRS, por acção (biological assets per share)
VBAi,t Valor da variação dos activos biológicos no resultado liquido de acordo com as IFRS, por acção
(variation of biological assets per share)
? i,t Valor residual ou erro do modelo, por acção (error term per share)
5.2.3 Hipóteses
A validação destes três modelos e consequente apuramento do valor relevante das variáveis será testado
através das seguintes hipóteses, adaptadas às três equações de acordo com as variáveis utilizadas em
cada uma delas:
15
H 0 = As variáveis Capital Próprio, valor dos Activos Biológicos, variação dos Activos Biológicos e
Resultado por Acção não explicam a variação do valor de mercado da empresa.
H 1 = Existe pelo menos uma variável (Capital Próprio, valor dos Activos Biológicos, variação dos Activos
Biológicos ou Resultado por Acção) que explica as variações do valor de mercado da empresa.
Da aplicação destas hipóteses poderemos medir a sensibilidade de cada uma das variáveis em relação ao
valor de mercado da empresa, medido pelo preço das acções, testando deste modo a sua relevância. A
rejeição da hipótese nula significará que pelo menos uma das variáveis independentes tem valor relevante
em relação ao valor de mercado da empresa, medindo a sua relevância através dos resultados que se
obterão ao nível da significância estatística dos coeficientes associados e derivados da aplicação do
modelo de regressão.
Análises semelhantes foram efectuadas por Gueifão (2007) e Jesus (2007), que entre outras questões,
analisaram o valor relevante de algumas variáveis contabilísticas relacionando-as com o preço de
mercado das empresas.
5.3 Resultados
5.3.1 Estatística Descritiva
A partir da análise efectuada às demonstrações financeiras das 45 empresas seleccionadas e para
permitir tirar algumas conclusões pertinentes, directamente relacionadas com estatística descritiva, tomou-
se a opção de dividir a amostra em sete grupos diferentes. Esta organização foi uma opção do autor,
apenas utilizada neste subcapítulo e teve por base possibilitar um melhor conhecimento da amostra no
que diz respeito ao tipo de activos biológicos divulgados nos ABDR para cada uma das empresas e
classificados de acordo com a sua actividade, são eles:
Pesca – inclui toda a indústria relacionada com a cultura, processamento, captura, preservação,
armazenamento, transporte e venda de peixes vivos seja em alto mar ou em viveiros ou tanques. Alguns
exemplos: bacalhau, salmão, sardinha;
Pecuária – inclui toda a indústria feita no campo que se dedica à arte ou aos processos técnicos usados
na domesticação e criação de animais com objectivos económicos. Alguns exemplos: porcos, ovelhas,
vacas, bois, galinhas, coelhos;
Agropecuária – resume o uso económico do solo para o cultivo da terra associado com a criação de
animais, isto é, reúne em simultâneo o cultivo de plantas com a criação de animais;
Florestas – este ramo da indústria visa à produção de bens oriundos da floresta, ou do cultivo florestal
para suprir a necessidade de replantação ou apenas para obtenção de madeira;
Agricultura – engloba todo o conjunto de técnicas utilizadas para cultivar plantas com o objectivo de obter
alimentos, fibras, energia ou matérias-primas;
Frutífera - inclui toda a indústria de árvores de fruta relacionadas com o cultivo e manutenção até ao
momento da apanha da fruta;
16
Outros.
No Quadro 5.6 apresenta-se a amostra distribuída por indústria e dividida em colunas entre os activos
biológicos registados ao modelo do justo valor e os activo biológicos registados ao modelo do custo.
Conforme se pode observar o sector da Pesca reúne o maior número de empresas agrícolas, tanto em
termos absolutos como em termos percentuais, com uma representação de 13 do total das 45 empresas
que representa aproximadamente 29% do total da amostra. Os restantes sectores recebem, mais ou
menos nas mesmas proporções a diferença, ou seja, o sector da Agropecuária, Florestas, Frutífera e
Agricultura encontram-se representados por 6, 7, 7 e 8 empresas respectivamente sendo que cada um
deles se encontra representado em termos percentuais no intervalo dos 13% aos 18% do total da
amostra. Os sectores menos significativos são o da Pecuária e Outros que no seu conjunto somam
apenas 4 empresas equivalentes a pouco mais do que 8% do total da amostra.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..3 Distribuição dos activos biológicos por indústria
ACTIVOS BIOLÓGICOS
INDÚSTRIA TOTAL DA AO JUSTO VALOR AO CUSTO TOTAL
AMOSTRA € % € % € %
Agricultura 8 (17,78%) 1.448.305.669 17,15 0 0,00 1.448.305.669 17,15
Agropecuária 6 (13,33%) 213.703.499 2,53 0 0,00 213.703.499 2,53
Florestas 7 (15,56%) 4.762.138.959 56,38 0 0,00 4.762.138.959 56,38
Frutífera 7 (15,56%) 213.446.188 2,53 2.494.000 0,03 215.940.188 2,56
Pecuária 3 6,67%) 119.544.221 1,42 0 0,00 119.544.221 1,42
Pesca 13 (28,89%) 1.658.803.907 19,64 0 0,00 1.658.803.907 19,64
Outros 1 (2,22%) 28.222.919 0,33 0 0,00 28.222.919 0,33
TOTAL 45 (100,00%) 8.444.165.362 99,97 2.494.000 0,03 8.446.659.362 100,00
Analisando o mesmo quadro mas na óptica da mensuração dos activos biológicos e na forma como estes
se encontram distribuídos pelos diferentes sectores de industria, verificou-se que, em termos percentuais,
99% das empresas seleccionadas utilizam o modelo do justo valor conforme protagonizado pela IAS 41
para a mensuração dos activos biológicos. O sector das Florestas é sem dúvida o mais significativo em
termos percentuais destacando-se com 56% da amostra que equivalem a 4.762 milhões de euros em
termos absolutos num universo de 8.446 milhões de euros, seguido do sector da Pesca com
aproximadamente 20% que equivalem a 1.658 milhões de euros.
A mensuração pelo custo, apenas permitido como método alternativo pela mesma norma perante a
incapacidade de mensurar fiavelmente o justo valor de um activo biológico no seu reconhecimento inicial,
resume-se a menos de 1% do total da amostra, sendo este valor também bastante insignificante quando
analisado em termos absolutos, representado por apenas 2 milhões de euros. Este modelo de valorização
apenas foi identificado no sector das árvores de fruto. No entanto apesar destas empresas divulgarem as
respectivas depreciações dos seus activos biológicos reconhecidos inicialmente pelo custo, contudo, em
nenhum dos casos, foi explicado com detalhe o motivo da não utilização do modelo do justo valor no
ABDR tal como prescrito pela IAS 41.
17
Também de acordo com a IAS 41, uma entidade é encorajada a proporcionar uma descrição narrativa ou
quantificada de cada grupo de activos biológicos distinguindo entre activos biológicos consumíveis
(evidenciados no Activo Corrente) e de produção (evidenciados no Activo Não Corrente) ou entre activos
biológicos maduros (ou adultos) e imaturos (ou juvenis). Esta norma aconselha ainda que esta divulgação
se deve efectuar em primeiro lugar por grupo de activos biológicos e posteriormente dividir-se entre os
activos adultos e juvenis. Esta descrição exaustiva serve de auxílio na avaliação da tempestividade dos
fluxos de caixa futuros tornando a informação útil e atempada para os seus destinatários. Esta análise foi
efectuada na amostra e os resultados obtidos constam no Quadro 5.7.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..4 Divulgação dos activos biológicos por número de empresas
DIVULGAÇÃO DOS ACTIVOS BIOLÓGICOS
INDÚSTRIA Por grupo de activos
Especificação das
quantidades
Distinção entre
adultos/ juvenis
TOTAL
Agricultura 8 7 6 8 Agropecuária 6 5 4 6 Florestas 6 4 4 7 Frutífera 6 3 1 7 Pecuária 3 2 2 3 Pesca 12 12 9 13 Outros 0 0 0 1
TOTAL 41 33 26 45
Dos resultados observados verifica-se que 41 empresas do total da amostra divulgam os seus activos
biológicos por grupos. No entanto é evidente que quanto mais detalhada deveria ser a informação, tal
facto não se verifica para estas empresas pois, apenas 33 empresas quantificam os seus activos
biológicos e esse número ainda decresce mais um pouco quando se aborda a exigência da norma para a
divulgação narrativa do tipo de activos biológicos por idade ou por maturação, dado que apenas 26 das 45
empresas distingue a fase da vida em que se encontram os seus activos biológicos nas demonstrações
financeiras à data de fecho. Contudo, todos os ABDR analisados divulgam, sem margem para dúvida, o
tipo de activos biológicos detidos por estas 45 empresas.
O Quadro 5.8 apresenta como os activos biológicos das 45 empresas observadas, se encontram
distribuídos e classificados nos seus activos.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..5 Distribuição dos activos biológicos não correntes e correntes
ACTIVOS BIOLÓGICOS
INDÚSTRIA Ao justo valor Ao custo TOTAL
Não correntes Correntes Não
correntes Correntes
Agricultura 1.325.437.659 122.868.010 0 0 1.448.305.669 Agropecuária 179.987.769 20.155.614 0 0 200.143.383 Florestas 4.762.138.959 0 0 0 4.762.138.959 Frutífera 206.553.188 6.893.000 2.494.000 0 215.940.188 Pecuária 3.979.090 115.565.131 0 0 119.544.221 Pesca 82.053.658 1.576.750.249 0 0 1.658.803.907 Outros 0 28.222.919 0 0 28.222.919
TOTAL 6.560.150.323 1.870.454.923 2.494.000 0 8.433.099.246
18
Atendendo à divisão dos activos biológicos entre activo não corrente e corrente que também é uma
exigência da IAS 41, observa-se que todas as empresas que constituem a amostra assim o fazem com
excepção de uma única entidade pertencente ao sector das árvores de fruto que divulgou os seus activos
biológicos em separado, curiosamente esta empresa optou por dividir o total o seu activo em três grandes
grupos: activo não corrente, activo corrente e activo biológico, como tal não se entrou em consideração
com esse valor na elaboração deste quadro. Da análise deste quadro destaca-se o facto de no sector das
Florestas a totalidade dos activos biológicos serem não correntes, esta situação resulta do facto de se
tratarem de activos biológicos de regeneração própria e que não servem para ser colhidos como produto
agrícola ou vendidos como activos biológicos, são na sua maioria árvores (pinheiros e eucaliptos entre
outros) a partir das quais se obtém lenha, madeira, resina e outros produtos agrícolas enquanto essas
árvores permanecem vivas.
Em relação aos activos biológicos correntes, que são aqueles que não sejam activos biológicos de
produção, podemos afirmar que o sector da Pesca domina a nossa amostra, provavelmente porque dada
a actividade deste sector, o produto agrícola em causa é rapidamente perecível e como tal tem de ser
escoado rapidamente. Tal facto é também justificado porque a maioria as empresas do sector de Pesca
que constituem este estudo dedicam-se à pesca em alto mar, para consumo, sendo que por outro lado a
parcela registada em activos não correntes do mesmo sector refere-se, na sua grande maioria, a viveiros
de criação de peixe.
No Quadro 5.9 apresentam-se um conjunto de dados estatísticos referentes aos Activos Biológicos,
Activos Biológicos no Resultado Liquido, Resultados Liquido, Market Capitalization (total do Activo) e
Capital Próprio (em valor absoluto).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..6 Dados estatísticos referentes aos Activos Biológicos, Activos Biológicos no Resultado Liquido, Resultados Liquido, Market Capitalization e
Capital Próprio
INDÚSTRIA N.º de empresas
Activos Biológicos
Activos Biológicos
no Resultado
Líquido
Resultado Líquido
Market Capitalization
Capital Próprio
Agricultura 8 1.448.305.669 222.035.911 398.577.162 3.582.945.306 1.599.234.970 Agropecuária 6 213.703.499 35.475.271 53.787.478 1.733.084.953 890.373.572 Florestas 7 4.762.138.959 38.009.279 (378.055.371) 53.984.734.165 21.766.516.898 Frutífera 7 215.940.188 13.951.901 81.257.868 1.128.679.149 815.393.150 Pecuária 3 119.544.221 3.045.679 105.217.148 2.380.204.906 817.606.326 Pesca 13 1.658.803.907 139.795.478 (394.207.657) 12.364.957.593 4.307.815.324 Outros 1 28.222.919 (13.556.413) 510.445 48.139.042 14.228.104 TOTAL 45 8.446.659.362 438.757.106 (132.912.927) 75.222.745.114 30.211.168.344
Em relação à variável Market Capitalization, observa-se que o sector das Florestas se destaca de forma
muito significativa, bem acima dos 50%, representado em termos de valor por 53.984 milhões de euros
face ao valor global de 75.222 milhões de euros da mesma variável. Este resultado é interessante na
medida em que o sector das Florestas não é o sector que reúne o maior número de empresas do total da
amostra (mas sim o sector das Pescas, com 13 empresas) mas, e de acordo com os valores recolhidos,
poderá afirmar-se que, o sector das Florestas reúne as maiores empresas deste estudo.
19
Complementarmente, e no que diz respeito à variável do Capital Próprio, continua a ser o sector das
Florestas que lidera esta amostra.
Por outro lado, é no sector da Pesca que se observam os resultados líquidos globais mais negativos e, no
sector da Agricultura que se observam os maiores resultados líquidos. Esta variável é demonstrativa da
performance empresarial destes sectores para o período analisado.
Curiosamente, o Resultado Liquido apresentado no sector das Florestas é bastante contraditório face às
duas variáveis anteriormente analisadas, visto ser negativo no valor de 378 milhões de euros. Enquanto
uma análise às variáveis do Balanço destaca este sector de forma inquestionável pela positiva, por outro
lado, ao se debruçar sobre as variáveis da Demonstração dos Resultados a realidade que se apresenta é
bastante oposta pois e, apesar da variação dos activos biológicos no resultado liquido ser positiva, o
resultado liquido em termos globais é negativo. Verifica-se por isso que os activos biológicos valorizaram
no sector das Florestas durante o período analisado, mas esse ganho não permitiu às empresas deste
sector um bom desempenho financeiro. Estes resultados são consistentes com Burnside (2005) que ao
estudar a aplicação da IAS 41 nas florestas conclui no seu estudo que esses activos biológicos têm uma
vida útil que atravessa vários períodos contabilísticos. Em todas as empresas de florestação estudadas
por esta autora foi utilizado exclusivamente o valor presente de fluxos de caixa líquidos esperados e todos
os gestores e auditores entrevistados expressaram a dificuldade que tiveram de valorizar este tipo de
activos biológicos dada a falta de referências fiáveis para o fazerem, em parte porque têm de esperar 20
ou 30 anos para poder vender este tipo de activo e em parte porque os cálculos exigidos pela IAS 41 são
assentes, na opinião deles, em estimativas altamente subjectivas. Os auditores que participaram neste
estudo chegaram ainda a afirmar de forma unânime que, a IAS 41 não foi escrita para os países nórdicos
cujas florestas chegam a viver mais de 100 anos.
No Quadro 5.10 apresentam-se a média, mediana, máximo, mínimo e o desvio padrão do conjunto das 45
empresas seleccionadas com a informação estatística dividida por Capital Próprio, Resultado Liquido,
Cotação das Acções (em valor absoluto) e Market Capitalization.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..7 Dados estatísticos sobre o Capital Próprio, o Resultado Liquido, a Market Capitalization (total do Activo) e a Cotação das Acções (em valor
absoluto)
Capital Próprio Resultado Líquido
Cotação*nº acções
Market Capitalization
Média 671.359.297 -2.953.621 2.359.519.283 1.671.616.558
Mediana 134.366.000 696.592 345.862.500 309.137.169
Máximo 6.106.000.000 508.466.340 22.392.444.158 14.439.063.440
Mínimo 2.905.619 (674.700.000) 1.238.053 2.988.051
Desvio Padrão 1.468.163.436 150.555.981 5.295.142.591 3.501.872.863
Procedendo agora a uma análise mais dentro da estatística descritiva e, como se pode verificar através do
Quadro 5.10, a variável que corresponde à Market Capitalization, em termos médios e para toda a
amostra é de 1.671 milhões de euros (e o desvio padrão de 3.501 milhões de euros), com um máximo de
14.439milhões de euros e um mínimo de 2.988 milhões de euros. A coluna da cotação multiplicada pelo
número de acções revela que, em termos médios, os valores de mercado das empresas deste estudo são
20
substancialmente superiores aos seus valores patrimoniais. A média do Capital Próprio no final do período
analisado é de 671 milhões de euros (com um desvio padrão de 1.468 milhões de euros) e, seis meses
após o final do ano o seu valor de mercado passa a 2.359 milhões de euros (com um desvio padrão de
5.295 milhões de euros). A variável Resultado Liquido surpreende com um valor médio negativo de 2.953
milhões de euros (e um desvio padrão de 150 milhões de euros).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..8 Impacto dos activos biológicos
Valor dos Activos
Biológicos
Variação do Justo Valor dos Activos Biológicos
Impacto dos Activos
Biológicos no Activo
(Activos
Biológicos / Activo)
Impacto da variação dos
Activos Biológicos nos
Resultados
(Variação do Justo valor dos
Activos Biológicos / Resultado Líquido)
Média 187.703.541 9.750.157,92 0,2342 0,0146
Mediana 57.036.387 38.804 0,1829 0,0000
Máximo 2.244.500.130 153.068.570 0,9681 17,3360
Mínimo 633.119 (20.079.475) 0,0018 -26,5580
Desvio Padrão 397.097.933 33.469.817 0,2088 5,0670
Relativamente à variável que corresponde aos Activos Biológicos no balanço, em termos de valor, o
impacto médio para a amostra é de 187 milhões de euros (e o desvio padrão de 397 milhões de euros),
com um máximo de 2.244 milhões de euros e um mínimo de 0,6 milhões de euros. Analisando a variável
que corresponde aos Activos Biológicos na demonstração dos resultados, em termos de valor, o impacto
médio para a mesma amostra é de 9 milhões de euros (e o desvio padrão de 33 milhões de euros), com
um máximo de 153 milhões de euros e um mínimo negativo de 20 milhões de euros.
Através do Quadro 5.11 observa-se que os activos biológicos representam, em termos médios, 23% do
total do activo em termos globais da amostra (com um desvio padrão de 20%). O elevado valor de desvio
padrão obtido face à média, explica-se pelo facto de existir uma empresa neste estudo cuja representação
dos seus activos biológicos corresponde a mais de 96% do total do seu activo, enquanto que também
existe uma empresa neste estudo cuja representação dos seus activos biológicos corresponde a menos
de 1% do total do seu activo.
5.3.2 Regressão Linear
Para proceder às regressões lineares referidas anteriormente foi necessário, antes de mais, averiguar o
cumprimento dos pressupostos para a validade das mesmas, tendo em conta os dados da amostra em
análise.
Assim, e em primeira instância, para Hill (Hill apud Pestana et all, 2008) o tamanho mínimo da amostra (n)
deve ser, para um dado número de variáveis independentes (K) maior ou igual a 2: n=15K. Este
pressuposto apresentou-se desde logo problemático dado a pequena dimensão da amostra seleccionada
para este estudo. Enquanto que na primeira regressão, com K=2 era necessário n=30 , temos n=43>30
conseguindo-se assegurar este pressuposto; na segunda regressão estávamos muito próximos com
21
n=43<45 necessários para cumprir este pressuposto; contudo no que diz respeito à terceira regressão o
pressuposto já não foi de todo cumprido com uma amostra n=43<60.
Outra questão, igualmente importante, é o cumprimento de uma distribuição normal pelas variáveis
seleccionadas. As nossas variáveis, do tipo intervalo ou rácio, apresentam desde logo o não cumprimento
de uma distribuição normal conforme se pode observar no Quadro 5.12, pelo facto da significância obtida
ser inferior a 0,05 tanto no teste Kolmogorov-Smirnov, como no Shapiro-Wilk.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..9 Teste à Normalidade das variáveis não transformadas
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic DFs Sig. Statistic DFs Sig.
Antigo_MV ,386 45 ,000 ,528 45 ,000
Antigo_BVE ,411 45 ,000 ,324 45 ,000
EPS ,449 45 ,000 ,257 45 ,000
Antigo_BA ,476 45 ,000 ,233 45 ,000
VBA ,494 45 ,000 ,219 45 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
Fonte: Resultados obtidos em SPSS
Ao trabalharmos com valores de n diminutos corremos grandes riscos de distorções que uma distribuição
normal das frequências da variável com um valor de n superior resolveriam. Uma análise mais profunda
das variáveis colocou a descoberto um outro importante problema da amostra: a existência de “outliers”
de ordem superior a valores de três vezes o valor do desvio padrão à média, conforme se pode observar
no Quadro 5.13.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..10 Análise de Estatística Descritiva das variáveis não transformadas
Statistic Std. Error
Antigo_MV Mean 60,10289 18,699138 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 22,41725 Upper Bound 97,78853 5% Trimmed Mean 42,63846 Median 6,21000 Std. Deviation 125,437633 Minimum ,040 Maximum 462,500
Antigo_BVE Mean 29,94017 14,282526 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 1,15563 Upper Bound 58,72471 5% Trimmed Mean 9,91768 Median 3,21919 Std. Deviation 95,810097 Minimum ,105 Maximum 498,230
EPS Mean 5,60340 3,707714 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound -1,86901 Upper Bound 13,07580 5% Trimmed Mean ,45187 Median ,03630 Std. Deviation 24,872104 Minimum -3,006 Maximum 134,480
Antigo_BA Mean 32,54959 21,553955 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound -10,88956 Upper Bound 75,98873
22
5% Trimmed Mean 3,53972 Median ,95095 Std. Deviation 144,588325 Minimum ,016 Maximum 885,119
VBA Mean 6,29382 4,543298 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound -2,86260 Upper Bound 15,45023 5% Trimmed Mean ,24981 Median ,00128 Std. Deviation 30,477368 Minimum -,964 Maximum 187,809
Fonte: Resultados obtidos em SPSS
Os dois grandes “outliers” resumem-se a duas “grandes” empresas agrícolas dedicadas ao cultivo de
largas centenas de hectares de óleo de palma em África e na Ásia, ‘grandes’ quando comparadas com as
restantes empresas deste estudo. Os seus valores, correspondentes às nossas quatro variáveis
independentes Resultado por Acção, Capital Próprio, Activos Biológicos e Variação dos Activos
Biológicos, são tão distantes do conjunto da nossa amostra que tiveram de ser excluídos para se avançar
no sentido de tentar alcançar o cumprimento de uma distribuição normal. A confirmação destes casos
como “outliers” é comprovada quer pela relação entre o desvio padrão e a média quer pela observação
gráfica dos Boxplots, Histogramas e dos Normal e Detrended Q-Q Plots.
Desta forma, a exclusão destes casos apresentou-se como incontornável, na medida dos assinaláveis
ganhos que as distribuições apresentaram com a sua retirada.
Mas executado este processo as variáveis ainda assim não passaram os testes de normalidade de
Kolmogorov-Smirnov ou, o mais ajustado a amostras mais pequenas, o de Shapiro-Wilk, conforme se
pode observar no Quadro 5.14.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..11 Teste à Normalidade das variáveis não transformadas, de 43 casos (excluindo 2 “outliers”)
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic DFs Sig. Statistic DFs Sig.
Antigo_MV ,387 43 ,000 ,463 43 ,000
Antigo_BVE ,308 43 ,000 ,511 43 ,000
EPS ,298 43 ,000 ,683 43 ,000
Antigo_BA ,334 43 ,000 ,500 43 ,000
VBA ,382 43 ,000 ,502 43 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
Fonte: Resultados obtidos em SPSS
A procura de uma melhor adequação das variáveis a uma distribuição normal levou-nos a experimentar
várias transformações matemáticas, nomeadamente a sua logaritmização ou a transformação através da
raíz quadrada. Nesse sentido, procedeu-se ao teste da logaritmização de base 10 das cinco variáveis,
sendo que apenas nas variáveis Cotação, Capital Próprio e Activos Biológicos se obtiveram resultados
23
positivos. Após a transformação matemática, estas variáveis passaram a apresentar representações
gráficas muito similares a uma distribuição normal e passaram igualmente a demonstrar valores nos
testes estatísticos atrás referidos com significância estatística, conforme se pode observar através do
Quadro 5.15, rejeitando-se assim a hipótese da não normalidade das variáveis em questão.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..12 Teste à Normalidade de 43 casos (excluindo dois “outliers”), das variáveis Cotação, Capital Próprio e Activos Biológicos Logaritmizadas e com
as variáveis Resultado por Acção e Variação dos Activos Biológicos inalteradas
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic DFs Sig. Statistic DFs Sig.
MV ,065 43 ,200* ,982 43 ,744
BVE ,081 43 ,200* ,987 43 ,889
EPS ,298 43 ,000 ,683 43 ,000
BA ,090 43 ,200* ,981 43 ,685
VBA ,382 43 ,000 ,502 43 ,000
a. Lilliefors Significance Correction
*. This is a lower bound of the true significance.
Fonte: Resultados obtidos em SPSS
Relativamente às outras duas variáveis Resultado por Acção e Variação dos Activos Biológicos as
mesmas submetidas a logaritmizações várias, à raiz quadrada e à reciprocalidade não responderam com
alterações significativas no seu ajuste a uma distribuição normal, importando em muitas das
transformações num elevado número de “missing values” para a dimensão da amostra. Decidimos pois
partir para as regressões lineares com as variáveis Cotação, Capital Próprio e Activos Biológicos
transformadas e com as variáveis Resultado por Acção e Variação dos Activos Biológicos inalteradas, já
que estas graficamente se aproximavam de uma distribuição normal das frequências apenas falhando no
teste de Kolmogorov-Smirnov. Atendendo ao Teorema do Limite Central, e devido também ao nosso
pequeno n assumimos que as variáveis em questão tendem para a normalidade.
Os resultados obtidos em virtude das alterações efectuadas na amostra, no que diz respeito ao
cumprimento do pressuposto da normalidade da distribuição das frequências das variáveis, apresentam
assim ganhos assinaláveis em relação à amostra inicial.
5.3.2.1 Teste da associação entre os valores do capital próprio e resultado
No Quadro 5.16 apresentam-se os valores da ANOVA.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..13 ANOVAb referente ao 1º Modelo de regressão linear5
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? i, (5.3.1)
5 Sig.=0,007 < 0,05 para um intervalo de confiança de 95%.
24
Model Sum of Squares DFs Mean Square F Sig.
1 Regression 9,501 2 4,751 5,610 ,007a
Residual 33,874 40 ,847
Total 43,375 42
a. Predictors: (Constant), BVE, EPS
b. Dependent Variable: MV Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo
de Regressão.
A análise ao Quadro 5.16 permite afirmar que o modelo estimado é estatisticamente adequado para
descrever a relação entre as variáveis.
O sumário do modelo, apresentado de seguida no Quadro 5.17, reforça o resultado obtido com a ANOVA,
pois obtém-se que o coeficiente de correlação é de 0,468 (quando R~1) e a percentagem de variância
explicada pelo modelo é de 0,219 (21,9%) e a mesma ajustada é de 0,180 (18,0%).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..14 Sumáriob do 1º Modelo de regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? i, (5.3.1)
Model
R
R
Square
Adjusted
R Square
Std. Error of
the
Estimate Change Statistics
Durbin-
Watson
R Square
Change
F
Chang
e DFs1 DFs2
Sig. F
Change
dimension0 1 ,468a ,219 ,180 ,92024 ,219 5,610 2 40 ,007 2,278
a. Predictors: (Constant), BVE, EPS
b. Dependent Variable: MV
Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
Neste caso, podemos afirmar que 21,9% da variância encontrada na Cotação parece ser explicada pelas
variáveis independentes Capital Próprio e Resultado por Acção, mas também pode ser explicado por
outras variáveis que não as analisadas.
Para se prever Y a partir de X variáveis encontramos a recta que representa a regressão alterada pelas
transformações efectuadas nas variáveis. Assim, partindo do modelo inicial temos a equação geral da
recta: Y=mx+nz+c. Como procedemos à logaritmização de algumas das variáveis, teremos para o caso
presente: log10 MV= m x log10 BVE + n x EPS + c. Colocando a equação em ordem a Y e recolhendo os
valores de B da tabela de Coeficientes (Quadro 5.18) teremos pois: MV= 10^ (0,574 x log10 BVE + 0,096 x
EPS + 0,373).
25
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..15 Tabela de coeficientesa do 1º Modelo de regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? i, (5.3.1)
Model
Unstandardize
d Coefficients
Standardiz
ed
Coefficient
s t Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error Beta
Toleran
ce VIF
1 (Constant ,373 ,174 2,144 ,038
BVE ,574 ,226 ,387 2,534 ,015 ,838 1,194
EPS ,096 ,097 ,150 ,984 ,331 ,838 1,194
a. Dependent Variable: MV Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de
Regressão.
Observa-se que os resultados obtidos através do nosso primeiro modelo de regressão linear permitem
concluir que o valor de mercado das entidades agrícolas analisadas, para o período em questão, é em
parte explicado pelo valor divulgado dos seus Capitais Próprios, contudo, os Resultados por Acção não
têm significância estatística no modelo.
Da leitura dos quadros apresentados obtém-se portanto, que apenas a variável Capital Próprio tem valor
relevante sendo que estes resultados confrontam estudos semelhantes de outros autores (Gueifão, 2007
e Jesus, 2007). Deste modo os investidores parecem ser sensíveis ao valor dos capitais próprios como
medida de relevância na avaliação da performance empresarial.
Para validar a regressão testámos o cumprimento dos pressupostos da homocedasticidade, da
independência e da normalidade das variáveis aleatórias residuais, bem como da ausência de
multicolinearidade entre as variáveis independentes. Começando por esta última, a não colinearidade
entre as variáveis independentes verifica-se na medida em que o valor da Tolerância, observável no
Quadro 5.18 dos Coeficientes, corresponde a 0,838 muito superior ao limite mínimo de 0,1 onde os
fenómenos de colinearidade começam a acontecer.
Por outro lado, para apurar se existe autocorrelação dos erros realizou-se o teste de Durbin-Watson. O
resultado obtido de d=2,2786 (Quadro 5.17), contido no intervalo [1.62, 2.38], significa que a hipótese de
indepêndencia não é rejeitada. Podemos pois admitir que os erros são independentes, ou seja, que se
verifica o pressuposto da independência.
Com vista a apurar a normalidade dos erros foi realizado o teste de Kolmogorov-Smirnov para os
resíduos. Os resultados, como demonstra o quadro seguinte, apontam para a não normalidade uma vez
que a significância estatística do teste se encontra abaixo de 5%. No entanto, apesar de nesta amostra
não se cumprir a hipótese da normalidade dos erros, ou seja de se rejeitar a hipótese nula de
normalidade, é possível afirmar que os estimadores do método dos Mínimos Quadrados Ordinários
6 Com n = 43, k = 2 e a = 0.05, os valores críticos da tabela de Durbin-Watson são: dU = 1.62 e [dU;4-dU] = [1.62,
4-1.62] = [1.62, 2.38], sendo que o valor de 2,278 encontra-se dentro do referido intervalo.
26
(MQO) satisfazem a normalidade assintótica, baseado no Teorema do Limite Central, ou seja, eles
aproximadamente têm distribuição normal em amostras de tamanhos suficientemente grande (c.f. Hayashi
2000).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..16 Teste à Normalidade do 1º Modelo de
regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? i, (5.3.1)
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic DFs Sig. Statistic DFs Sig.
Standardized
Residual
,174 43 ,002 ,918 43 ,004
a. Lilliefors Significance Correction Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de
Regressão.
5.3.2.2 Teste da associação entre valor do capital próprio, resultado residual e valor dos activos
biológicos
De seguida, no Quadro 5.20 apresentam-se os valores da ANOVA.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..17 ANOVAb referente ao 2º Modelo de regressão linear7
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? i, (5.3.2)
Model Sum of Squares DFs Mean Square F Sig.
1 Regression 10,102 3 3,367 3,947 ,015a
Residual 33,273 39 ,853
Total 43,375 42
a. Predictors: (Constant), BVE, EPS, BA
b. Dependent Variable: MV Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
A análise ao Quadro 5.20 permite afirmar que o modelo estimado é estatisticamente adequado para
descrever a relação entre as variáveis.
O sumário do modelo, apresentado de seguida no Quadro 5.21, reforça o resultado obtido com a ANOVA,
pois obtém-se que o coeficiente de correlação é de 0,483 (quando R~1) e a percentagem de variância
explicada pelo modelo é de 0,233 (23,3%) e a mesma ajustada é de 0,174 (17,4%).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..18 Sumáriob do 2º Modelo de regressão
linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? i, (5.3.2)
7 Sig.=0,015 < 0,05 para um intervalo de confiança de 95%.
27
Model
R
R
Squar
e
Adjusted
R Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
Durbin-
Watson
R Square
Change
F
Chang
e DFs1 DFs2
Sig. F
Change
dimensio
n0
1 ,483a ,233 ,174 ,92366 ,233 3,947 3 39 ,015 2,181
a. Predictors: (Constant), BVE , EPS, BA
b. Dependent Variable: MV
Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
Neste caso, podemos afirmar que 23,3% da variância encontrada na Cotação parece ser explicada pelas
variáveis independentes Capital Próprio, Resultado por Acção e valor dos Activos Biológicos, mas
também pode ser explicado por outras variáveis que não as analisadas.
Para se prever Y a partir de X variáveis encontramos a recta que representa a regressão alterada pelas
transformações efectuadas nas variáveis. Assim, partindo do modelo inicial temos a equação geral da
recta: Y=mx+nz+ow+c. Como procedemos à logaritmização de algumas das variáveis, teremos para o
caso presente: log10 MV= m x log10 BVE + n x EPS + o x log10 BA + c. Colocando a equação em ordem a
Y e recolhendo os valores de B da tabela de Coeficientes, no Quadro 5.22, teremos pois: MV= 10^ (0,752
x log10 BVE + 0,113 x EPS - 0,217 x log10 BA + 0,253.
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..19 Tabela de coeficientesa do 2º Modelo de
regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? i, (5.3.2)
Model
Unstandardize
d Coefficients
Standardize
d
Coefficients t Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error Beta
Tolera
nce VIF
1 (Constant ,253 ,225 1,124 ,268
BVE ,752 ,311 ,507 2,419 ,020 ,448 2,232
EPS ,113 ,100 ,178 1,136 ,263 ,800 1,250
BA -,217 ,259 -,178 -,839 ,406 ,437 2,289
Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
Relativamente ao nosso segundo modelo de regressão linear verifica-se que apesar da variável Capital
Próprio continuar a ser significativamente relevante, o modelo deteriora-se ao adicionarmos a nova
variável independente Activos Biológicos. Os Resultados por Acção e o valor dos Activos Biológicos não
têm significância estatística no modelo.
28
Uma possível explicação para esta ocorrência será que os investidores não olham isoladamente para os
activos biológicos no balanço mas sim para o valor patrimonial das entidades agrícolas de uma forma
mais global.
Para validar a regressão testámos o cumprimento dos pressupostos dos pressupostos da
homocedasticidade, da independência e da normalidade das variáveis aleatórias residuais, bem como da
ausência de multicolinearidade entre as variáveis independentes. Começando pela última, a não
colinearidade entre as variáveis independentes verifica-se na medida em que o valor da Tolerância,
observável no Quadro 5.22 dos Coeficientes, corresponde a 0,800>0,448>0,437 valores muito superiores
ao limite mínimo de 0,1 onde os fenómenos de colinearidade começam a acontecer.
Por outro lado, para apurar se existe autocorrelação dos erros realizou-se o teste de Durbin-Watson. O
resultado obtido de d=2,1818 (Quadro 5.21), contido no intervalo [1.62, 2.33], significa que a hipótese de
indepêndencia não é rejeitada. Podemos pois admitir que os erros são independentes, ou seja, que se
verifica o pressuposto da independência.
O teste de Kolmogorov-Smirnov para os resíduos, como demonstra o quadro seguinte, provam que os
erros violam a hipótese da normalidade uma vez que a significância estatística do teste se encontra
abaixo de 5%. No entanto, tal como anteriormente referido, é possível afirmar que os estimadores do
método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) satisfazem a normalidade assintótica, baseado no
Teorema do Limite Central, ou seja, eles aproximadamente têm distribuição normal em amostras de
tamanhos suficientemente grande (c.f. Hayashi 2000).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..20 Teste à Normalidade do 2º Modelo de
regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? i, (5.3.2)
Kolmogorov-
Smirnova Shapiro-Wilk
Statisti
c
DF
s Sig.
Statisti
c
DF
s Sig.
Standardized
Residual
,167 43 ,004 ,922 43 ,006
a. Lilliefors Significance Correction Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
5.3.2.3 Teste da associação entre valor do capital próprio, resultado residual, valor dos activos
biológicos e variação dos activos biológicos
De seguida no Quadro 5.24 apresentam-se os valores da ANOVA.
8 Com n = 43, k = 3 e a = 0.05, os valores críticos da tabela de Durbin-Watson são: dU = 1.67 e [dU; 4-dU] = [1.67,
4-1.67] = [1.62, 2.33], sendo que o valor de 2,181 encontra-se dentro do referido intervalo.
29
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..21 ANOVAb referente ao 3º Modelo de regressão linear9
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? 4 VBA i,t + ? i,
(5.3.3)
Model Sum of
Squares DFs
Mean
Square F Sig.
1 Regression 10,983 4 2,746 3,221 ,023a
Residual 32,392 38 ,852
Total 43,375 42
a. Predictors: (Constant), BVE, EPS BA, VBA
b. Dependent Variable: MV Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
A análise ao Quadro 5.24 permite afirmar que o modelo estimado é estatisticamente adequado para
descrever a relação entre as variáveis.
O sumário do modelo, apresentado de seguida no Quadro 5.25, reforça o resultado obtido com a ANOVA,
pois obtém-se que o coeficiente de correlação é de 0,503 (quando R~1) e a percentagem de variância
explicada pelo modelo é de 0,253 (25,3%) e a mesma ajustada é de 0,175 (17,5%).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..22 Sumáriob do 3º Modelo de regressão
linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 B V E i,t + ? 2 E P S i,t + ? 3 B A i,t + ? 4 V B A i,t + ? i, (5.3.3)
Model
R
R
Square
Adjusted
R Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics
Durbin-
Watson
R Square
Change F Change DFs1 DFs2
Sig. F
Change
dimension0 1 ,503a ,253 ,175 ,92327 ,253 3,221 4 38 ,023 2,150
a. Predictors: (Constant), BVE , EPS, BA , VBA
b. Dependent Variable: MV
Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
Neste caso, podemos afirmar que 25,3% da variância encontrada na Cotação parece ser explicada pelas
variáveis independentes Capital Próprio, Resultado por Acção, valor dos Activos Biológicos e Variação
dos Activos Biológicos, mas também pode ser explicado por outras variáveis que não as analisadas.
Para se prever Y a partir de X variáveis encontramos a recta que representa a regressão alterada pelas
transformações efectuadas nas variáveis. Assim, partindo do modelo inicial temos: Y=mx+nz+ow+pk+c.
Como procedemos à logaritmização de algumas das variáveis, teremos para o caso presente: log10 MV=
m x log10 BVE + n x EPS + o x log10 BA + p x VAB + c. Colocando a equação em ordem a Y e recolhendo
os valores de B da tabela de Coeficientes teremos pois: MV= 10^ (0,788 x log10 BVE + 0,123 x EPS -
0,161 x log10 BA - 0,206 x VBA + 0,285).
9 Sig.=0,023 < 0,05 para um intervalo de confiança de 95%.
30
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..23 Tabela de coeficientesa do 3º Modelo de
regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 B V E i,t + ? 2 E P S i,t + ? 3 B A i,t + ? 4 V B A i,t + ? i, (5.3.3)
Model Unstandardized
Coefficients
Standardize
Coefficients t Sig.
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant ,285 ,227
1,253 ,218
BVE ,788 ,313 ,531 2,519 ,016 ,442 2,261
EPS ,123 ,100 ,194 1,230 ,226 ,792 1,262
BA -,161 ,264 -,132 -,609 ,546 ,418 2,394
VBA -,206 ,203 -,161 -1,016 ,316 ,786 1,272
Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão.
Relativamente ao nosso segundo modelo de regressão linear verifica-se que apesar da variável Capital
Próprio mais uma vez continuar a ser significativamente relevante, o modelo deteriora-se ao adicionarmos
mais esta nova variável independente, Variação dos Activos Biológicos. Desta vez, os Resultados por
Acção, o valor dos Activos Biológicos e a Variação dos Activos Biológicos não têm significância estatística
no modelo.
Aqui também se verifica, novamente, que a regressão vai decrescendo de poder explicativo da variável
dependente à medida que se acrescentam as variáveis Resultado por Acção, Activos Biológicos e
Variação dos Activos Biológicos.
Concluímos que o Resultado por Acção e os valores dos activos biológicos a par da sua variação não se
apresentam valor relevante, parecendo que os investidores não tomam em consideração esta informação
de forma isolada, aquando da tomada de decisão sobre os seus investimentos.
Para validar a regressão temos que averiguar sobre o cumprimento dos pressupostos da
homocedasticidade, da independência e da normalidade das variáveis aleatórias residuais, bem como a
ausência de multicolinearidade entre as variáveis independentes. Começando pela última, a não
colinearidade entre as variáveis independentes verifica-se na medida em que o valor da Tolerância,
observável no quadro dos Coeficientes (Quadro 5.26), corresponde a 0,792>0,786>0,442>0,418 muito
superiores ao limite mínimo de 0,1 onde os fenómenos de colinearidade começam a acontecer.
O teste de Kolmogorov-Smirnov uma vez mais demonstra que a hipótese da normalidade não se cumpre,
uma vez que a significância estatística do teste se encontra abaixo de 5%. Recorremos novamente aos
estimadores do método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) na satisfação da normalidade
assintótica, visto que baseado no Teorema do Limite Central eles aproximadamente têm distribuição
normal em amostras de tamanhos suficientemente grande (c.f. Hayashi 2000).
Quadro ¡Error! No hay texto con el estilo especificado en el documento..24 Teste à Normalidade do 3º Modelo de
regressão linear
MV i, t+6 = ? 0 + ? 1 BVE i,t + ? 2 EPS i,t + ? 3 BA i,t + ? 4 VBA i,t + ? i,
(5.3.3)
31
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Statistic DFs Sig. Statistic DFs Sig.
Standardized
Residual
,176 43 ,002 ,909 43 ,002
a. Lilliefors Significance Correction Fonte: Resultados obtidos em SPSS com a aplicação do Modelo de Regressão
6 - CONCLUSÃO
No estudo empírico tentamos averiguar sobre a posição dos investidores, de forma a verificar se estes
são sensíveis aos valores dos activos biológicos e suas variações, ao valor do capital próprio e ao valor
do resultado por acção de algumas empresas que se dedicam à actividade agrícola e, que divulguem
activos biológicos de acordo com as normas do IASB, empresas essas cotadas nas bolsas de valores da
Alemanha, Bélgica, Dinamarca, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Inglaterra, Irlanda, Itália, Lituânia,
Luxemburgo, Malásia, Noruega, Polónia, Portugal, Suécia e Suíça. Esta análise incidiu sobre os seus
Relatório de Contas de 2008.
Face aos resultados obtidos, menos de 1% da nossa amostra ainda utiliza o modelo do custo na
mensuração dos seus activos biológicos. No entanto, apesar da IAS 41 exigir uma justificação narrativa
nas notas às DFs para estes casos tal não se verificou. Contudo uma possível justificação para estes
resultados é poder não existir mercado activo para os activos em questão.
Realçamos uma situação em particular fruto do trabalho de observação da amostra. O sector das
Florestas reúne as maiores empresas deste estudo. Este sector apesar de se destacar claramente dos
restantes sectores aqui analisados, tanto em relação ao total do activo como no que diz respeito aos
activos biológicos, apresenta resultados líquidos acentuadamente negativos. Algumas possíveis
explicações para esta ocorrência poderão ser a dificuldade de obter preços de referência do sector, ou o
longo período de crescimento das árvores (por exemplo, as florestas suecas chegam a ter árvores com
mais de 150 anos) ou até a eventual relutância dos gestores actualizarem estes activos biológicos dado o
grande desfasamento de tempo até que os mesmos sejam colhidos e seja realizada a sua venda, afinal
de contas uma das grandes críticas apontadas ao modelo do justo valor reside na subjectividade das
estimativas a utilizar quando não existem mercados de referência para o sector.
No que diz respeito aos modelos de regressão linear estimados, os resultados obtidos permitiram concluir
que:
o justo valor dos activos biológicos tem grande impacto ao nível do total do activo no Balanço;
o justo valor dos activos biológicos e as suas variações não apresentam valor relevante neste estudo e
parecem não estar a ser considerados de forma isolada pelos investidores aquando da sua tomada de
decisões;
ao analisar o valor relevante os investidores parecem ser sensíveis ao valor patrimonial das empresas
agrícolas;
32
o modelo do justo valor parece não ser relevante ou seja essa informação parece não estar a ser
considerada ou então não ser nova para os investidores aquando da tomada de decisão.
Uma possível justificação para estes resultados poderão ser os diferentes níveis de conhecimentos dos
investidores, queremos com isto dizer que, os investidores que acompanham as grandes empresas
podem reunir conhecimentos técnicos mais profundos sobre as alterações das regras contabilísticas.
Desta forma, é possível que o justo valor dos activos biológicos tenha valor relevante aquando da tomada
de decisão dos investidores.
Em suma, os resultados do estudo parecem sugerir que, o IASB alcançou em parte algum sucesso em
atingir o seu objectivo de, com a aplicação das IFRS, disponibilizar informação que é útil porque esta é,
pelo menos em parte, relevante para a tomada de decisão dos utentes que utilizam essa informação e
suas necessidades.
Há no entanto, uma série de limitações e advertências associados à investigação que devem ser
considerados ao interpretar os resultados deste estudo. Uma primeira preocupação está relacionada com
a generalização das nossas inferências além da nossa amostra. Foram examinadas 45 empresas
agrícolas, no entanto generalizar os resultados para amostras maiores, é uma questão em aberto. Para
uma maior análise dos resultados obtidos e eventual generalização das conclusões consideramos ser
necessária uma amostra de maior dimensão. Outra limitação que este estudo enfrenta é o facto de não
incluir todas as variáveis possíveis que, quando consideradas, poderiam melhorar substancialmente as
relações analisadas ao longo deste trabalho, levando mesmo a outras conclusões.
Acreditamos que este estudo contribui de uma forma geral para o processo de harmonização
contabilística internacional. Em particular, supera algumas das limitações de estudos anteriores nesta
área, contribuindo por um lado para o entendimento sobre a aplicação obrigatória da IAS 41 nas entidades
agrícolas e por outro lado para o entendimento dos investidores e das suas relações com as variáveis
contabilísticas.
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