The Impact of Segment Information on Analysts’ Forecast Accuracy

RESUMO

Este estudo analisou o impacto do nível de disclosure das informações por segmento na acurácia de previsão dos analistas entre os anos de 2017 e 2020. Para isso, as informações por segmento foram coletadas manualmente seguindo o checklist
fundamentado nos requerimentos do CPC 22 e sistematizados por Nunes et al. (2020). Em seguida, mensurou-se o nível de disclosure de cada empresa para cada ano. Em relação às variáveis de previsão de receitas e lucros líquidos por parte
dos analistas, a coleta foi realizada na base de dados Refinitiv. Foram empregados métodos estatísticos como: estatísticas descritivas, correlações e regressões – modelos longitudinais de regressão POLS. As estatísticas descritivas demonstraram
que, em média, os analistas possuem menor acurácia de previsão dos lucros líquidos quando comparados com as previsões de receitas. Os resultados demonstraram uma relação negativa entre o nível de disclosure das informações por segmento e o
erro de previsão da receita, ou seja, a quantidade de informações divulgadas contribui para uma maior acurácia de previsão dos analistas quando estes estimam as receitas. Contudo, não se pode afirmar o mesmo para a acurácia de previsão dos lucros. Vale mencionar que a variável de controle para o ano de 2020 apresentou relação positiva com o erro de previsão das receitas, o que demonstra que a pandemia reduziu a acurácia de previsão dos analistas. Essas evidências expandem a compreensão da importância do CPC 22 na qualidade dos relatórios financeiros e seu impacto na redução do erro de previsão de receitas, consequentemente, impactando na eficiência do mercado de capitais brasileiro. Assim, contribui para o mercado de capitais, em especial, para reguladores, preparadores e analistas de mercado.

Palavras-chave: CPC 22; Informações por segmento; Acurácia;Analistas.

ABSTRACT

This study analyzed the impact of the level of disclosure of information by segment on the forecast accuracy of analysts between the years 2017 and 2020. For this, information by segment was collected manually following the checklist based on
the requirements of CPC 22 and systematized by Nunes et al. (2020). Then, the disclosure level of each company was measured for each year. Regarding the forecast variables of revenues and net profits by the analysts, the collection was carried out in the Refinitiv database. Statistical methods were used, such as: descriptive statistics, correlations and regressions – POLS longitudinal regression models. Descriptive statistics showed that, on average, analysts are less accurate in predicting net profits when compared to revenue forecasts. The results showed a negative relationship between the level of disclosure of information by segment and the revenue forecast error, that is, the amount of information disclosed contributes to greater forecasting accuracy by analysts when they estimate revenues. However, the
same cannot be said for the accuracy of earnings forecast. It is worth mentioning that the control variable for the year 2020 showed a positive relationship with the revenue forecast error, which demonstrates that the pandemic reduced analysts’ forecast accuracy. This evidence expands the understanding of the importance of CPC 22 in the quality of financial reports and its impact on reducing revenue forecasting errors, consequently impacting the efficiency of the Brazilian capital market. Thus,
it contributes to the capital market, in particular, to regulators, preparers and market analysts.

Keywords: CPC 22; Segment information; Accuracy; Analysts