Rir é o melhor remédio

 Inspiração para escrever um artigo

As mais lidas de 2022

Chegou aquela tão esperada época do ano: os dias em que só enrolamos até o ano virar, para podermos começar tudo de novo. E para te ajudar a passar o tempo, voltamos com as nossas listas de fim de ano. Hoje vamos revisitar as postagens mais lidas de 2022!

As mais lidas do ano geralmente envolvem postagens sobre análise de balanço e este ano não foi diferente. A mais lida foi Margem Bruta (1º), seguida por: Endividamento Oneroso (2ª) e CCL (3ª).

Para quebrar um pouco a seriedade, em 4º lugar apareceu um Rir é o Melhor Remédio com uma imagem das roupas da rainha Elizabeth em degradê. Não temos como não dizer que não é uma postagem suntuosa!

A 5ª mais lida é Patrimônio de Referência, que menciona uma dissertação de mestrado em Regulação e Gestão de Negócios, mostrando informações sobre o PR dos bancos brasileiros.

Em seguida aparece a postagem Fontes Para Leitura de Textos Longos (6ª), que tive a oportunidade de reler e achar super informativa. Especialmente a parte em que fala que uma fonte com serifa é boa para leitura impressa, mas não tão agradável em tela.

Por que falamos estou em débito com você? Você pode descobrir isso ao revisitar a nossa 7ª postagem mais lida, publicada originalmente em 2011. Aumente também o seu exponencial cultural ao visitar a nossa 8ª colocada, Lei Brandolini.

Em 9ª lugar temos um texto clássico sobre Depreciação Acelerada e, para fechar as 10 mais lidas, temos a postagem sobre as Letras Mais Usadas na Língua Portuguesa (10ª).

1º	Margem Bruta
2º	Endividamento Oneroso
3º	CCL
4º	Rir é o Melhor Remédio
5º	Patrimônio de Referência
6º	Fontes Para Leitura de Textos Longos
7º	Por Que Falamos Estou em Débito com Você
8º	Lei Brandolini
9º	Depreciação Acelerada
10º	Letras Mais Usadas na Língua Portuguesa

É uma mistura interessante sobre postagens tradicionais, descontração e curiosidades.

Você tem uma postagem preferida?

Livros de Finanças Pessoais e a Teoria

James Choi analisou os 50 livros de finanças pessoais mais populares do mercado e comparou com os conselhos da teoria. O artigo é bem interessante e pode ser encontrado, na versão preliminar, no site NBER. Em uma entrevista, Choi disse que os teóricos também podem aprender com os livros de finanças pessoais. 

Nesta entrevista, uma questão interessante:

Smith: Qual foi o pior conselho que você notou nesses livros?

Choi : O conselho mais irresponsável provavelmente vem de Robert Kiyosaki, que também tinha o livro mais popular da lista dos 50 que pesquisei. Ele basicamente aconselha você a comprar imóveis com muita dívida e a pagar muito rapidamente. É basicamente um esquema de enriquecimento rápido, com muito pouca diversificação e muita influência. Eu acho isso realmente muito perigoso.

Choi comenta que os livros populares de finanças pessoais talvez estejam com a razão sobre coisas como pagar a menor dívida primeiro, para motivar. Mas considera que o desprezo pela diversificação pode ser uma ideia ruim. 

Excel ainda é importante

Na postagem anterior há uma discussão sobre R e Python. A questão da tecnologia parece ser uma demanda enorme das empresas. Veja um trecho de uma postagem da AAT:

88% das empresas concordam que um entendimento da tecnologia é importante para os contadores, de acordo com uma pesquisa recente da agência de marketing PracticeWeb. E 66% pagariam mais a um contador experiente em tecnologia - o que significa que aprimorar suas habilidades em TI também pode aumentar seu poder aquisitivo nos estágios iniciais de sua carreira.

A postagem comenta cinco maneiras de obter conhecimento técnico: online (seminários, fóruns, cursos, entre outros), Excel avançado (isto inclui as funções de organizar e manipular dados), Inteligência Artificial e aprendizado de máquina, nuvem (79% das empresas no Reino Unido estão migrando para nuvem) e segurança cibernética. 

Particularmente achei interessante o foco em Excel. 

Python ou R? Eis um conjunto de considerações interessantes

Mesmo sendo um blog de contabilidade financeira, é inegável que temas relacionados com ciência de dados sejam de nosso interesse. O debate entre Python e R é um daqueles assuntos emocionantes na área. Recentemente encontrei um post que fazia um comparativo entre os dois de forma mais isenta. Ao contrário do livro de Joel Gus, que afirma, nos agradecimentos, que "pessoas que preferem a R ao Python são moralmente reprováveis", Luca Zavarella é mais ponderado. Eu fiz um resumo da sua postagem (traduzido via Vivaldi e Deepl, com adaptações) a seguir:

Entre R e Python, qual idioma eu sugeriria para um especialista em análise de dados aspirante?

Nos últimos anos, vi a evolução do uso de ambos os idiomas no mundo do Data Analytics. Aqui estão meus pensamentos.

✔ A linguagem R é muito mais direta na análise interativa de dados e exploração de dados, especialmente para analistas ou para aqueles que vêm do mundo da inteligência de negócios, onde o SQL domina. Transformar os dados com R é uma reminiscência do processo mental realizado por quem usa SQL, com a vantagem de poder usar funções específicas que simplificam transformações complexas (como rotação de dados, por exemplo) ou que aplicam operações estatísticas úteis para análise .

A abordagem adotada pela Python para transformar dados está mais relacionada à experiência de um programador. Ter que recorrer necessariamente a expressões lambda, por exemplo, para tarefas bastante básicas de manipulação de dados, o que desorienta qualquer analista acostumado a uma abordagem mais baseada em conjuntos (que é a maneira correta de pensar quando se trabalha com dados!) e nos faz perceber que aqueles que desenvolveram os pacotes Python necessários para a manipulação de dados eram principalmente desenvolvedores e não analistas.

✔ R é a linguagem por excelência usada na academia (estatística, matemática, ciência de dados e assim por diante). Portanto, é muito provável que encontre novos algoritmos de ciência de dados implementados diretamente em R, mesmo antes de encontrá-los implementados em Python. Portanto, se você precisar usar esses novos algoritmos para um projeto, deverá necessariamente usar R .

✔ Tanto quanto visualização de dados No que diz respeito, R é a principal ferramenta que permite produzir belos gráficos prontos para publicações profissionais. Certamente, gráficos desse tipo também são obtidos no Python, mas não tão facilmente quanto você pode fazer em R, especialmente com a infinidade de pacotes desenvolvidos para adicionar necessidades gráficas específicas.

✔ Quanto a painel profissional, as plataformas mais usadas evoluíram e admitem o uso dos dois idiomas. Por exemplo, Plotly Dash e Shiny permitem o desenvolvimento de aplicativos de dados em nível empresarial em Python e R. Para aqueles conectados ao mundo da plataforma de dados da Microsoft, o Power BI também permite que você use os dois idiomas.

✔ Python é uma linguagem de programação de uso geral muito clara, muito versátil devido ao ecossistema de pacotes desenvolvidos pela comunidade e predominantemente usada por estudantes e desenvolvedores de programação. Por esse motivo, é mais fácil encontrar um programador que conheça Python que também queira entrar em análise de dados. É por isso que existem tantos pacotes dedicados à transformação de dados e análise de dados agora disponíveis no Python. Como resultado, o mercado de tecnologias relacionadas à Análise de Dados se voltou para a adoção do Python.

✔ No lado da engenharia de dados, o vencedor claro é certamente Python. Primeiro, o Python é um dos poucos idiomas suportados por todas as APIs que permitem interagir com os serviços de dados de todos os principais provedores de nuvem (Azure, AWS, Google). 

✔ Devido ao fato de toda a parte de engenharia de dados ser tratada em Python, geralmente é conveniente desenvolver modelos de aprendizado de máquina sempre usando Python (você também pode desenvolvê-los em R). 

✔ Python é a escolha necessária quando você precisa enfrentar projetos que exigem soluções de Aprendizado profundo (visão computacional, reconhecimento automático de linguagem falada, processamento de linguagem natural, reconhecimento de áudio usando as estruturas TensorFlow, Keras e PyTorch). Implicitamente, estamos afirmando que o mundo inteiro da Inteligência Artificial é fortemente baseado em Python.

Dito isto, tento responder à pergunta feita no título do artigo.

Conclusões

Atualmente, o Python permite que você lide com tópicos puros de Análise de Dados e Ciência de Dados, bem como Engenharia de Dados e Inteligência Artificial, graças ao vasto ecossistema de pacotes desenvolvidos pela comunidade. É verdade que problemas específicos relacionados mais a Estatísticas e Visualização de Dados são resolvidos mais facilmente usando a linguagem R, mas ainda são casos específicos que compõem uma porcentagem muito pequena dos casos para os quais o Python é mais necessário.

Portanto, embora eu seja mais fluente em R do que em Python,

Eu recomendo que aqueles que desejam abordar os tópicos do Data Analytics se dediquem principalmente ao aprendizado do Python e como usar melhor os pacotes mais importantes para transformação de dados e aprendizado de máquina (pandas, scikit-learn, etc.).).

A versatilidade do Python permite que você alterne de uma função para outra (por exemplo,., de Data Scientist a Data Engineer, ou vice-versa), caso seus interesses mudem durante sua carreira.

Isso não tira o fato de que, depois de se aprofundar no Python, estudar para ter um entendimento básico de R e seus pacotes do ecossistema Tidyverse é definitivamente uma vantagem que será muito útil em muitos casos. Você não deve subestimar que a comunidade R é grande e que muitas soluções foram desenvolvidas em R. Adicionar o conhecimento desse idioma ao seu arsenal é, portanto, uma escolha vencedora. Também porque, ao contrário do que alguns podem pensar, Python e R não são mais dois mundos compartimentados. 

Faço um adendo: na nossa comunidade científica (de contabilidade e áreas afins) há um predomínio de pessoas que conhecem R, mas não Python. Se estudar Python pode ser um diferencial, saber R não te deixa sozinho. 

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Sim, mas ...

Blogs podem mudar o mundo

O blog da LSE apresentou um artigo que começa sob forma de pergunta: os blogs podem mudar o mundo? O texto analisa o caso específico do LSE mas creio ser interessante reproduzir o resumo:

Para alguns acadêmicos que estão sendo solicitados a escrever um post de pesquisa, pode parecer gritar no vazio, outra adição a uma massa em constante expansão de conteúdo on-line. No entanto, a rede de conexões que podem surgir desses compromissos e seu potencial de influenciar o mundo em geral são significativos e também são cada vez mais rastreáveis. Neste post Kat Hart usa o banco de dados Overton para avaliar a influência política da plataforma LSE Blogs e a maneira pela qual os blogs acadêmicos podem informar debates públicos e de políticas.

O texto traz uma série de documentos de política que citam o blog da LSE.  

Isto é um alento. Cada vez menos há postagens nos blogs de contabilidade. O esforço de produção é muito grande e as pessoas fazem uma análise do tipo custo-benefício e concluem de maneira negativa. Além disto, outras formas de produção surgiram, como vídeos de curta duração. Este ano postamos mais de mil itens, o que é pouco em relação as 2500 postagens de 2011. 

Mas iremos continuar insistindo. Que venha 2023

Valor de uma assinatura falsa

A notícia é de novembro, mas vale o registro.

A editora Simon & Schuster ofereceu uma edição especial do livro Philosophy of Modern Song, assinada à mão por Bob Dylan. Cada exemplar custaria 600 dólares, que incluía o livro autografado e uma carta do CEO da editora atestando a autenticidade. 

Mas os compradores perceberam que a assinatura do livro é idêntica entre os exemplares, sem nenhuma diferença. E fotos dos livros e da assinatura de Dylan começaram a circular. Dylan pediu desculpas aos fãs e a editora resolveu devolver o dinheiro de quem comprou a edição especial. Segundo a editora, o livro continha a "assinatura original em forma de réplica", o que é realmente estranho. Dylan apelou para a pandemia e a impossibilidade de autografar todos os livros de forma "segura". 

Aqui temos um caso interessante de mensuração contábil. A autenticidade da assinatura poderia justificar o elevado preço do livro. Como alguém que passou horas na fila de uma sessão de autógrafos. Mas uma réplica realmente não vale o preço pago. Além disto, uma editora que garante a autenticidade e não cumpre perde muito da reputação. 

Meta-análise e a insignificância do Empurrão

Recentemente um estudo analisou as pesquisas realizadas com a técnica do empurrão (ou cutucada ou nudge, em inglês). A conclusão do artigo é que talvez o empurrão não apresente um ganho expressivo em termos de resultados. 

Logo após a premiação do Nobel de Economia para Kahnemann, a atenção do mundo acadêmico voltou-se para a área comportamental. Cerca de cinco anos depois surgiu um livro, com o título de Nudge, de co-autoria de Richard Thaler e Cass Sunstein. O livro fez sucesso e sua proposta era mostrar os benefícios da forma sobre a essência e como isto poderia ser usado em políticas públicas. 

Um exemplo famoso do livro é o caso do aeroporto que resolveu colocar uma pequena mosca pintada nos mictórios masculinos. O índice de acerto dos homens aumentou e a quantidade de sujeira dos banheiros diminuiu. Há diversos exemplos sobre o poder da forma como uma questão é apresentada e alguns governantes leram o livro e ficaram entusiasmados com a possibilidade de adotar o enfoque comportamental para resolver alguns problemas de gestão.

O governo britânico, por exemplo, criou uma equipe de trabalho que sugeriu diversas abordagens para algumas políticas públicas. Mas será que o empurrão realmente funciona? Pesquisas e mais pesquisas foram publicadas, algumas apresentando bons resultados, outras com resultados decepcionantes. 

Em 2019, um estudo agrupou o conjunto de pesquisas realizadas na área através de uma técnica chamada meta-análise. O resultado foi, segundo seus autores, que o empurrão não funciona. Imediatamente os críticos da área comportamental divulgaram os resultados que seria uma grande crítica para os pesquisadores. Em 2021 outro estudo chegou a mesma conclusão. (Outro estudo, de 2022, chegou em uma resposta positiva)

Agora o DataColada, um site que investiga a fundo as pesquisas acadêmicas, fez uma crítica severa a pesquisa que "derrubou" o empurrão. Em dois posts o site argumenta que a meta-análise não faz sentido uma vez que os estudos incluídos apresentam uma agregação de resultados que não podem ser agregados. 

A técnica da meta-análise é um grande avanço na ciência e já salvou vidas. Ben Goldacre, em Ciência Picareta, capítulo 4, mostra isto. Mas uma condição relevante para este tipo de estudo é que a pesquisa seja realizada com um grupo de estudos similares e comparáveis. O DataColada considera que isto não foi seguido nas duas pesquisas que rejeitaram a importância no empurrão na decisão humana. Sua posição é mais radical - e contrária a Goldacre - que indicar que é uma análise que não faz sentido. 

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realidade de um programa de televisão

Criptomoedas não é prioridade para o Iasb

O foco na sustentabilidade, através da implantação e consolidação do ISSB, parece estar fazendo com que a Fundação IFRS deixe de lado a prioridade em determinados temas emergentes. Isto inclui, por exemplo, a contabilidade para criptomoedas. Eis a notícia:

Andreas Barckow, presidente do Conselho Internacional de Normas Contábeis, disse em um discurso recente que, embora tenha havido uma consideração séria sobre o assunto, o desenvolvimento de um padrão para criptomoedas não é uma prioridade no momento.

O presidente reconheceu que as criptomoedas são de fato um dos principais tópicos de conversa no momento, razão pela qual estava na lista final para consideração final na agenda do projeto do conselho. Em última análise, decidiu, no entanto, que outros assuntos - como ativos intangíveis, demonstração de fluxos de caixa e riscos relacionados ao clima - eram uma prioridade maior. O conselho acreditava que o tópico ficou aquém dos dois critérios que geralmente possui para considerar se deve lançar um novo projeto :

Existe uma lacuna na literatura e os investidores não estão obtendo as informações de que precisam?

A questão é significativa e prevalente em jurisdições e indústrias?

O modelo Big Four sobrevive a uma falência de uma das empresas?

Segundo Jim Paterson (via newsletter de Francine McKenna) 

"Nenhum de nós faz a menor idéia". O falecido William McDonough, primeiro presidente do Conselho de Supervisão da Contabilidade das Empresas Públicas nos EUA, respondeu em 2005 o que as autoridades fariam no caso de outra falha na rede de contabilidade global.

No início desta semana, atualizei a seguinte pergunta, examinada pela primeira vez em 2006 e atualizada periodicamente:

Qual o tamanho do golpe financeiro que uma rede de contabilidade das Quatro Grandes poderia suportar e sobreviver, devido a danos litigiosos ou a uma penalidade de execução na escala do golpe fatal que a Enron infligiu à Arthur Andersen em 2002?

Aplicando um estudo comportamental feito em 2006 aos dados reportados pelas Quatro Grandes sobre as receitas globais e nacionais, que avaliou a disposição dos parceiros das Quatro Grandes no Reino Unido de sacrificar a renda atual para salvar uma empresa de um julgamento de litígio financeiramente ruinoso, os resultados são sinistros:    

Nenhuma das redes de contabilidade das Quatro Grandes tem os recursos financeiros ou estabilidade organizacional para sobreviver a seus maiores litígios e exposições de aplicação da lei. Se outra das Quatro Grandes falhar, todo o modelo entrará em colapso.

Todos elas cairão.

Como foi construído na primeira parcela, os cálculos sob o estudo de 2006 indicam que os pontos de ruptura para os Quatro Grandes em nível global cairiam, com base em suposições otimistas, bem abaixo do nível dos lucros globais totais de um ano de uma empresa.

Esses limites estariam, entretanto, sujeitos a uma maior erosão baseada em suposições menos otimistas quanto ao comportamento do parceiro, bem como dúvidas quanto à capacidade de uma rede de manter sua coesão e integridade sob tais desafios, e mais especialmente de uma perspectiva local do país, onde faltariam os recursos para atender a uma demanda medida nos bilhões (sejam dólares, libras ou euros).   

(...) Levando em conta as estimativas sinistras que emergem dos dados que acabamos de resumir são as realidades estruturais dos Quatro Grandes, mal apreciadas, se é que de alguma forma: que sua composição como redes de parcerias privadas operam com níveis de capital muito finos. (...)

Foto: Bradyn Trollip

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Incentivo correto: música ruim (ou música com cantor ruim) funciona

Ela disse, mas como provar? Ainda FTX

Sem uma contabilidade razoável para confirmar, a ex-CEO da Alameda Research, Caroline Ellison, rapidamente aceitou cooperar com a justiça e fez algumas afirmações interessantes. O problema é que a FTX e a Alamenda não tinham uma contabilidade decente. É possível confiar nas declarações de Ellison? Talvez o papel do atual gestor seja reconstruir a caótica vida financeira da FTX. Eis um trecho da Forbes Brasil:

Sam Bankman-Fried e outros executivos da corretora de criptomoedas FTX receberam bilhões de dólares em empréstimos secretos da Alameda Research, disse a ex-presidente da Alameda a uma juíza.

Caroline Ellison, ex-CEO da Alameda Research, disse que ela e Bankman-Fried concordaram em esconder dos investidores e clientes da FTX que a Alameda poderia emprestar somas ilimitadas da corretora, de acordo com transcrição de audiência de 19 de dezembro revelada nesta sexta-feira.

À juíza, ela admite culpa por seu papel no colapso da FTX.

“Preparamos certos balanços trimestrais que ocultavam a extensão dos empréstimos da Alameda e os bilhões de dólares em empréstimos que a Alameda havia feito a executivos da FTX e a partes relacionadas”, disse Ellison à juiza distrital dos Estados Unidos Ronnie Abrams no tribunal federal de Manhattan, de acordo com a transcrição.

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Acha graça em uma criança que acredita em Papai Noel? 

Notícia boa

 Nem só de notícia ruim vive os jornais:

Pena que é em Portugal

Contador da FTX

A falência da FTX expôs uma contabilidade bagunçada, feita em um software criado para uma pequena empresa, onde os executivos não sabiam quem eram os credores e quantas contas bancárias tinham. Neste processo, um contador, Ryan Salame (foto), tinha o papel de co-CEO. Salame informou às autoridades de Bahamas que Sam Bankman-Fried esta utilizando os fundos de clientes para cobrir as perdas na Alameda Research, informou o New York Times, na sua mala direta de 16 de dezembro. 

Antes da FTX, Salame trabalhou na EY e tinha somente dois anos de experiência em criptografia. Ele afirmou que foi pego de surpresa quando o negócio faliu. Mas com o dinheiro que ganhou na empresa, Salame deu 23 milhões para campanha republicana e comprou cinco restaurantes em Lenox, perto de onde nasceu. Conforme o New York Times, não está claro se o dinheiro era dele ou um empréstimo da FTX; nos registros de falência consta um empréstimo de 55 milhões de dólares para Salame, mas as informações contábeis da empresa deve ser sempre questionada. 

Imposto de Trump

Há uma tradição nos Estados Unidos que, quando um presidente assume seu posto, ele divulga seu imposto de renda. Isto faz com que sua renda e suas propriedades sejam de conhecimento público. Este ritual prosseguiu durante longos anos, mas durante o período que Donald Trump esteve no cargo, o mesmo recusou a divulgar estas informações. 

A recusa trouxe desconfiança de que Trump poderia estar escondendo algo. Agora, estando ausente do poder, algumas informações começam a surgir. Na realidade, antes disto, ocorreu uma "divulgação" de alguns dados fiscais de Trump por parte da imprensa. Uma desconfiança comentada nesta recusa é que Trump teria duas ou mais contabilidade: uma para o fisco e outra para os bancos. Isto não parece ser algo estranho na nossa realidade.

Neste momento, alguns dados mais oficiais estão sendo apresentados. A renda declarada de Trump, de 2017 a 2020, bem como o imposto pago pelo presidente começaram a ser divulgados. Como Trump é um empresário, a renda declarada oscilou muito entre 2017 e 2020. No primeiro e no último ano da presidência, Trump declarou prejuízo. Entre 2018 e 2019, a declaração do imposto de renda mostrou um lucro e, por consequência, o então presidente pagou um pouco mais de 1 milhão de dólares nos dois anos, o que corresponde a uma alíquota efetiva abaixo de 4% nestes dois anos. E no último ano da presidência, Trump não pagou imposto de renda.

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Efeito bumerangue ou reversão à média. 

Qual o próximo a falir?

Um site que criou apostas sobre a próxima empresa de cripto que irá falir. Eis parte do texto da Exame:

(...) O Vegas Odds, especializado em plataformas de apostas online, criou uma lista de probabilidades com os "favoritos" a serem os próximos a entrar em colapso entre as maiores empresas do mercado cripto, em especial as corretoras.

No mundo das apostas, as probabilidade, chamadas pelo termo em inglês “odds” em sites deste segmento, são as métricas utilizadas para medir as chances de algo acontecer e, claro, os potenciais ganhos para quem apostar nisso.

Na análise do Vegas Odds, a corretora cripto com maiores chances de falir é a Crypto.com, com odds de +200, o que significa que quem apostar R$ 100 nesta possibilidade, ganharia R$ 200 de lucro caso ela de fato se concretizasse. Depois, aparece a plataforma eToro, com odds de +275 (R$ 275 de lucro para cada R$ 100 apostados).

Nos sites de apostas, eventos com maior chance de acontecer pagam prêmios menores, enquanto aqueles mais improváveis, como a vitória de um time azarão, têm prêmios muito maiores.

Confira a lista com as probabilidades de ganho caso fosse possível apostar na próxima grande falência entre as principais corretoras cripto do mundo, segundo o site especializado:

• Crypto.com +200

• eToro +275

• KuCoin +350

• Bitfinex +400

• Gemini +500

• Robinhood +900

• Binance US +1200

• Kraken +1500

• Binance +2000

• Coinbase +2500

Meu comentário: isto é muito bom. Sites de apostas podem trazer informações privadas para o conhecimento geral. Para quem interessar, a leitura sobre a Sabedoria das Multidões, de James Surowiecki, pode ser uma boa indicação.