@article{Moraes_Nardi_2023, title={ANÁLISE DO IMPACTO DO GOODWILL NA PREVISÃO DE LUCRO POR ANALISTAS FINANCEIROS: : ESTUDO COMPARATIVO ENTRE BRASIL E EUA}, volume={33}, url={https://revistas.face.ufmg.br/index.php/contabilidadevistaerevista/article/view/7450}, DOI={10.22561/cvr.v33i3.7450}, abstractNote={<p>O analista financeiro possui condições de reduzir a assimetria de informações entre empresas e investidores ao emitir previsões de resultados, contribuindo para o funcionamento do mercado de capitais, peça importante para o crescimento e financiamento das empresas. Nesse contexto, não foram encontrados estudos que relacionassem, de maneira direta, a existência de goodwill nas empresas brasileiras com a acurácia dos analistas financeiros. Portanto, o objetivo do estudo foi analisar a relação entre o goodwill e a acurácia da previsão de resultado por analistas financeiros. O foco foram as empresas brasileiras e norte-americanas de capital aberto, no período trimestral de 2010 a 2019, utilizando como método a regressão com dados em painel. Os resultados indicaram que, no Brasil, a existência de goodwill impacta negativamente na acurácia da previsão dos analistas, mas positivo no mercado norte-americano. Testes de confirmação foram aplicados considerando o grupo de ativo intangível, cujos resultados corroboraram com os encontrados para goodwill. Assim o estudo evidencia que o uso goodwill pode impactar de forma diferente a acurácia dos analistas diante de mercado distintos, especificamente quanto à origem legal, desenvolvimento do mercado de capitais, poder de enforcement, entre outros fatores. Isso deve ser levado em consideração nas decisões de investimento de instituições financeiras e participantes do mercado de capitais. Também contribui com a literatura na linha de pesquisa, ao sinalizar que a subjetividade presente no goodwill pode influenciar de modo distinto a acurácia dos analistas, fato que deve ser controlado em seus modelos de previsão.</p>}, number={3}, journal={Contabilidade Vista & Revista}, author={Moraes, Matheus de Siqueira and Nardi, Paula Carolina Ciampaglia}, year={2023}, month={jan.}, pages={71–102} }