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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36755
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCastro, Patrícia Pereira-
dc.date.accessioned2025-12-04T21:12:48Z-
dc.date.available2025-08-14-
dc.date.available2025-12-04T21:12:48Z-
dc.date.issued2025-08-01-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36755-
dc.description.abstractNo abstractpt_BR
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dc.description.sponsorshipNenhumapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectContabilidade - Análise textualpt_BR
dc.subjectSentimento linguísticopt_BR
dc.subjectIncerteza textualpt_BR
dc.subjectGovernança corporativapt_BR
dc.subjectAmerican Depositary Receipts (ADRs)pt_BR
dc.titleA influência da governança corporativa na incerteza expressa no relatório da administraçãopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Martins, Orleans Silva-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5012236039984008pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9851471723351226pt_BR
dc.description.resumoObjetivo: Esta tese tem por objetivo investigar como a governança corporativa, por meio da listagem de empresas brasileiras via American Depositary Receipts (ADRs) no mercado norte-americano, influencia a incerteza textual dos relatórios da administração. Este estudo analisa conjuntamente a legibilidade, o tom textual e o impacto da governança sobre a opacidade informacional, considerando o papel disciplinador de ambientes regulatórios mais exigentes. Metodologia: A pesquisa emprega uma estratégia quantitativa com delineamento quase-experimental, articulando o modelo Difference-in-Differences (DiD) escalonado à técnica de Propensity Score Matching (PSM), de modo a atenuar potenciais vieses de seleção amostral. A amostra foi construída com base em relatórios da administração publicados por empresas não financeiras listadas na B3 (2010-2024), complementados por dados da Economatica e Refinitiv Eikon. Os indicados textuais (Legibilidade, Length, Common words, Financial words, tom e incerteza textual) foram extraídos por algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e machine learning. A variável de governança corporativa foi representada pela listagem das empresas por meio de American Depositary Receipts (ADRs). O modelo final inclui variáveis explicativas textuais e controles relacionados às características das empresas e ao ambiente econômico. Testes de robustez, como placebo test, foram aplicados para verificar validade interna. Resultados: Os achados não confirmam as três hipóteses formuladas, mas oferecem evidências relevantes. Primeiramente, observou-se que relatórios da administração mais legíveis estão associados a menores níveis de incerteza textual, em linha com o esperado, embora sem significância estatística. Em segundo lugar, verificou-se que o uso de tom negativo quando combinado com relatórios mais claros, reduz a incerteza textual, revelando que a legibilidade modera o impacto do tom negativo e permite que o tom sinalize transparência, quando usado adequadamente. Por fim, não se confirma que a listagem de empresas brasileiras via ADRs esteja associada a uma redução estatisticamente significativa da incerteza textual expressa nos relatórios da administração. Ainda assim, os resultados apontam que padrões mais rigorosos de governança e exigências de disclosure podem exercer influência positiva sobre a qualidade linguística dos relatórios narrativos, especialmente quando combinados com práticas de comunicação claras e consistentes. Originalidade: A originalidade do estudo reside em três pilares: (i) integração inédita entre governança corporativa, legibilidade, tom e incerteza textual; (ii) uso combinado de PLN e econometria causal (PSM e DiD) no contexto brasileiro; e (iii) exploração dos ADRs como mecanismo estrutural de governança em mercados emergentes, revelando seus efeitos sobre atributos linguísticos da comunicação corporativa. Contribuições: Esta tese oferece três contribuições principais. A primeira é de natureza teórica, ao integrar de forma inédita os construtos de governança corporativa, legibilidade e tom textual em um modelo de efeito estimado sob suposições sobre a formação da incerteza informacional nos relatórios da administração. Os resultados aprofundam os fundamentos das teorias da Agência, Sinalização e Divulgação. Essa abordagem amplia a compreensão de como mecanismos formais de governança e estratégias narrativas interagem na formação da opacidade informacional em mercados emergentes.A segunda contribuição é metodológica, ao incorporar ao contexto brasileiro o uso combinado de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Machine Learning, e métodos econométricos robustos (PSM e DiD). Essa abordagem permite automatizar a análise de grandes volumes de texto com precisão replicável e elevada credibilidade inferencial. A terceira contribuição é prática e institucional, ao fornecer evidências e métricas que podem apoiar reguladores, empresas e investidores no aprimoramento das práticas de divulgação financeira. Ao mensurar de forma objetiva dimensões como clareza textual, tom e incerteza linguística, o estudo apresenta insumos para o desenvolvimento de políticas públicas, o aperfeiçoamento de padrões de governança e a incorporação de variáveis qualitativas nos modelos de avaliação de risco.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFinanças e Contabilidadept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Contábeispt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEISpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA) - Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis

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