Autocorrelação na previsão de lucros anormais: evidências para “outras informações” e testes sobre a terceira premissa do modelo de Ohlson

O modelo proposto por Ohlson (1995) se baseia na combinação dos lucros com o valor patrimonial contábil como base para a avaliação empresarial e traz outras perspectivas para a utilização do modelo de Avaliação pelo Lucro Residual. Nesse modelo, a variável vt é definida como “outras informações”, que não são capturadas pela Contabilidade, além dos lucros, que impactam os lucros anormais futuros. Trata-se de uma variável de difícil especificação, para a qual, na verificação do modelo, diversas proxies têm sido utilizadas por pesquisadores do tema. Neste contexto, assumindo que a autocorrelação de primeira ordem capture toda a informação sobre os lucros anormais, como descreve a terceira premissa de Ohlson (1995), o objetivo desta pesquisa é identificar e analisar a persistência e de que forma a inclusão de termos médias móveis como a variável de “outras informações” (vt) contribui para responder às questões levantadas sobre esta variável e melhora a utilização do Modelo de Ohlson na previsão de lucros anormais de empresas listadas na B3 (Brasil, Bolsa, Balcão). Foi utilizado o modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), com dados trimestrais, do tipo séries temporais, em uma amostra de 39 empresas, no período do primeiro trimestre 2002 ao quarto trimestre de 2015. As previsões foram realizadas após a verificação de que os parâmetros do modelo clássico foram atendidos. Constatou-se que os modelos de médias móveis foram capazes de, na média, reduzir a correlação serial e de prover previsões mais acuradas dos lucros anormais.