Há um semana a atual presidente da empresa de auditoria KPMG, Lynne Doughtie, informou que não iria ter novo mandato como presidente e CEO da empresa. Lynne foi a primeira mulher que liderou a KPMG e a segunda mulher CEO de uma Big Four. Formada na Virginia Tech e desde 1994 na empresa, Lynne assumiu sua posição em 2015 (fonte: aqui).
Apesar de ter conseguido aumentar a receita da empresa, Lynne teve que conviver com muita confusão, herança do passado. Teve que demitir seis dos principais executivos da empresa, envolvidos no roubo de informação do regulador, o PCAOB. Recentemente, alguns deles já receberam a sentença. Há relatos de perda de clientes, moral baixa (piadas como “Big Three e KPMG” refletem isto) e outros problemas. Talvez a empresa seja retirada da General Electric, um cliente de mais de 100 anos, com acusações possíveis de não ter descoberto uma fraude de bilhões de dólares. E tome Fifa, Wells Fargo, Carilion e Gupta, nomes relacionados com escândalos contábeis e KPMG.
O Going Concern especula se ela foi forçada a sair (dado o histórico acima) ou se não queria continuar, já que está perto da idade de aposentadoria obrigatória na empresa.
03 setembro 2019
02 setembro 2019
Bolhas do Bitcoin: análise de 2012 a 2018
Resumo :
We present a detailed bubble analysis of the Bitcoin to US Dollar price dynamics from January 2012 to February 2018. We introduce a robust automatic peak detection method that classifies price time series into periods of uninterrupted market growth (drawups) and regimes of uninterrupted market decrease (drawdowns). In combination with the Lagrange Regularization Method for detecting the beginning of a new market regime, we identify three major peaks and 10 additional smaller peaks, that have punctuated the dynamics of Bitcoin price during the analysed time period. We explain this classification of long and short bubbles by a number of quantitative metrics and graphs to understand the main socioeconomic drivers behind the ascent of Bitcoin over this period. Then, a detailed analysis of the growing risks associated with the three long bubbles using the Log-Periodic Power-Law Singularity (LPPLS) model is based on the LPPLS Confidence Indicators, defined as the fraction of qualified fits of the LPPLS model over multiple time windows. Furthermore, for various fictitious ‘present’ times t2 before the crashes, we employ a clustering method to group the predicted critical times tc of the LPPLS fits over different time scales, where tc is the most probable time for the ending of the bubble. Each cluster is proposed as a plausible scenario for the subsequent Bitcoin price evolution. We present these predictions for the three long bubbles and the four short bubbles that our time scale of analysis was able to resolve. Overall, our predictive scheme provides useful information to warn of an imminent crash risk
Fonte: Gerlach JC, Demos G, SornetteD. 2019 Dissection of Bitcoin’s multiscale bubblehistory from January 2012 to February 2018. R.Soc. open sci. 6: 180643.http://dx.doi.org/10.1098/rsos.180643
We present a detailed bubble analysis of the Bitcoin to US Dollar price dynamics from January 2012 to February 2018. We introduce a robust automatic peak detection method that classifies price time series into periods of uninterrupted market growth (drawups) and regimes of uninterrupted market decrease (drawdowns). In combination with the Lagrange Regularization Method for detecting the beginning of a new market regime, we identify three major peaks and 10 additional smaller peaks, that have punctuated the dynamics of Bitcoin price during the analysed time period. We explain this classification of long and short bubbles by a number of quantitative metrics and graphs to understand the main socioeconomic drivers behind the ascent of Bitcoin over this period. Then, a detailed analysis of the growing risks associated with the three long bubbles using the Log-Periodic Power-Law Singularity (LPPLS) model is based on the LPPLS Confidence Indicators, defined as the fraction of qualified fits of the LPPLS model over multiple time windows. Furthermore, for various fictitious ‘present’ times t2 before the crashes, we employ a clustering method to group the predicted critical times tc of the LPPLS fits over different time scales, where tc is the most probable time for the ending of the bubble. Each cluster is proposed as a plausible scenario for the subsequent Bitcoin price evolution. We present these predictions for the three long bubbles and the four short bubbles that our time scale of analysis was able to resolve. Overall, our predictive scheme provides useful information to warn of an imminent crash risk
Fonte: Gerlach JC, Demos G, SornetteD. 2019 Dissection of Bitcoin’s multiscale bubblehistory from January 2012 to February 2018. R.Soc. open sci. 6: 180643.http://dx.doi.org/10.1098/rsos.180643
Nova Contabilidade Pública
Webinar: A nova contabilidade, muito além da transparência fiscal.
http://bit.ly/2L2e7np
Neste webinar, Andre C B Aquino (USP) e Lidiane Dias (UFPA) discutirão como que a nova contabilidade pública está associada aos projetos de transparência que governos vêm implementando para atender a LRF e a Lei de Acesso a Informação.
A nova contabilidade pública se vista como um projeto de mudança, além de melhorar a qualidade da informação patrimonial e, portanto aumentar a transparência das contas públicas, se feita de forma combinada com o projeto de transparência, pode se beneficiar de ganhos de eficiência das mudanças organizacionais.
http://bit.ly/2L2e7np
Neste webinar, Andre C B Aquino (USP) e Lidiane Dias (UFPA) discutirão como que a nova contabilidade pública está associada aos projetos de transparência que governos vêm implementando para atender a LRF e a Lei de Acesso a Informação.
A nova contabilidade pública se vista como um projeto de mudança, além de melhorar a qualidade da informação patrimonial e, portanto aumentar a transparência das contas públicas, se feita de forma combinada com o projeto de transparência, pode se beneficiar de ganhos de eficiência das mudanças organizacionais.
Emitindo empenho para driblar LRF
Segundo o Valor (Estados omitem empenho para driblar LRF, Edna Simão, 15 ago 19, p. A6), os estados deixaram de empenhar e pagar R$11,4 bilhões em despesas no ano passado. Isto seria uma forma de burlar a LRF e não serem penalizados.
Um indicativo de que os Estados estão escondendo alguns dados é que houve crescimento de 41% na rubrica Demais Obrigações Financeiras do Demostrativo da Disponibilidade de Caixa e dos Restos a Pagar de 2017, que passaram de R$59 bilhões para R$82 bilhões no agregado dos Estados.
O gráfico mostra que diversos estados tiveram um volume de despesa de pessoal acima de 60% da receita corrente líquida:
Day Trade é coisa de trouxa
Resumo:
We show that it is virtually impossible for an individual to day trade for a living, contrary to what course providers claim. We observe all individuals who began to day trade between 2013 and 2015 in the Brazilian equity futures market, the third in terms of volume in the world, and persisted for at least 300 days: 97% of them lost money, only 0.4% earned more than a bank teller (US$54 per day), and the top individual earned only US$310 per day with great risk (a standard deviation of US$2,560). Additionally, we find no evidence of learning by day trading.
Chague, Fernando and De-Losso, Rodrigo and Giovannetti, Bruno, Day Trading for a Living? (August 14, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3423101 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3423101
We show that it is virtually impossible for an individual to day trade for a living, contrary to what course providers claim. We observe all individuals who began to day trade between 2013 and 2015 in the Brazilian equity futures market, the third in terms of volume in the world, and persisted for at least 300 days: 97% of them lost money, only 0.4% earned more than a bank teller (US$54 per day), and the top individual earned only US$310 per day with great risk (a standard deviation of US$2,560). Additionally, we find no evidence of learning by day trading.
Chague, Fernando and De-Losso, Rodrigo and Giovannetti, Bruno, Day Trading for a Living? (August 14, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3423101 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3423101
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