FACC/UFRJ, IX Congresso Nacional de Administração e Contabilidade - AdCont 2018

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Um Estudo Bibliométrico das Publicações Internacionais sobre a Mensuração a Valor Justo nos Anos de 2016 a 2018
Alessandra de Lima Marques, Matheus de Lima Marques, Camila Werneck dos Reis

Última alteração: 2018-10-10

Resumo


Em um contexto de discussão sobre a aplicação das normas de mensuração a valor justo e sua consequência na qualidade e confiabilidade da informação contábil, buscou-se, neste trabalho, identificar os principais assuntos publicados sobre o tema, e verificar a predominância ou não de um posicionamento contra ou a favor do reconhecimento de ativos ou passivos a valor justo. Este trabalho é caracterizado, quanto aos objetivos, como descritivo, e quanto aos procedimentos, como levantamento. A partir de uma análise bibliométrica das publicações com o termo “fair value”, dos periódicos CAPES de janeiro de 2016 a junho de 2018, foi verificado que não há, entre os autores, a predominância de um posicionamento explícito a favor ou contra o uso do valor justo. Ao contrário, a grande maioria dos artigos foi identificada como de caráter predominantemente informativo. Adicionalmente, foi verificado que a maioria dos artigos é concentrada nas revistas da editora Elsevier (31,94%), seguida do portal da Emerald Insight (13,89%). A média apresentada foi de 2,22 autores por artigo, e foi verificado que a maioria dos autores estão concentrados nos Estados Unidos (38,13%). O valor justo foi tratado com foco no de nível dos inputs, na opção pelo valor justo e na técnica de mensuração, em quantidades semelhantes, mas o principal assunto abordado como consequência do uso desse tipo de mensuração foi o gerenciamento de resultados e a qualidade da informação. Os artigos levantados tiveram como principais objetos de análise as normas e publicações sobre valor justo e as demonstrações contábeis de instituições financeiras e seguradoras. Apesar de as normas de mensuração serem bastante detalhadas e explicativas, ainda há grande preocupação com a qualidade da informação, principalmente quando são baseadas em inputs de nível 3.

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