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Pesquisa Quantitativa

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Um economista está planejando um estudo para analisar o impacto de diferentes fatores socioeconômicos no consumo de energia elétrica. Antes de iniciar a coleta e análise dos dados, ele precisa decidir qual tipo de estrutura de dados é mais adequado para sua pesquisa, considerando as características e desafios de cada uma.
Com base nos diferentes tipos de estruturas de dados (corte transversal, séries históricas e dados em painel) utilizadas em estudos econométricos, a afirmação que descreve corretamente uma dessas estruturas de dados é:
A Dados em corte transversal consistem em observações de uma única variável ao longo de vários períodos de tempo para uma mesma entidade.
B Dados em séries históricas são coletados para diversas entidades em um único ponto no tempo, sendo ideais para analisar o comportamento de um grupo em um momento específico.
C Dados em painel (ou longitudinais) combinam informações de corte transversal e séries históricas, observando múltiplas unidades (indivíduos, empresas, países) ao longo de múltiplos períodos de tempo, o que permite controlar por heterogeneidade não observada.
D Para evitar problemas de autocorrelação, dados em painel são sempre preferíveis, pois por definição não apresentam dependência temporal entre as observações.
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Métodos Quantitativos em Contabilidade
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Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta: A) Dados em corte transversal consistem em observações de uma única variável ao longo de vários períodos de tempo para uma mesma entidade. - Esta definição está incorreta, pois dados em corte transversal referem-se a observações de várias entidades em um único ponto no tempo, não ao longo de vários períodos. B) Dados em séries históricas são coletados para diversas entidades em um único ponto no tempo, sendo ideais para analisar o comportamento de um grupo em um momento específico. - Esta definição também está incorreta. Dados em séries históricas referem-se a observações de uma única entidade ao longo de vários períodos de tempo. C) Dados em painel (ou longitudinais) combinam informações de corte transversal e séries históricas, observando múltiplas unidades (indivíduos, empresas, países) ao longo de múltiplos períodos de tempo, o que permite controlar por heterogeneidade não observada. - Esta definição está correta. Dados em painel realmente combinam as características de ambos os tipos de dados. D) Para evitar problemas de autocorrelação, dados em painel são sempre preferíveis, pois por definição não apresentam dependência temporal entre as observações. - Esta afirmação é incorreta, pois dados em painel podem apresentar autocorrelação, e a preferência por eles não é absoluta. Portanto, a alternativa correta é: C) Dados em painel (ou longitudinais) combinam informações de corte transversal e séries históricas, observando múltiplas unidades (indivíduos, empresas, países) ao longo de múltiplos períodos de tempo, o que permite controlar por heterogeneidade não observada.

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Uma empresa listada em bolsa publicou seu relatório anual, incluindo as demonstrações financeiras e a discussão da administração. No entanto, analistas de mercado e investidores iniciantes expressaram dificuldade em compreender certas seções devido à linguagem excessivamente técnica, frases longas e complexidade na apresentação das informações. Isso levantou preocupações sobre a "legibilidade" do documento.


Com base no conceito de legibilidade em relatórios financeiros e suas consequências, a afirmação que descreve corretamente a importância da legibilidade e o impacto de um relatório de baixa legibilidade é:

A
A legibilidade em relatórios financeiros refere-se à facilidade com que as informações apresentadas podem ser compreendidas pelos usuários. Uma baixa legibilidade pode aumentar a assimetria de informações entre a empresa e os investidores, dificultando a tomada de decisões informadas e potencialmente afetando a liquidez das ações.

B
Relatórios de baixa legibilidade são um indicativo de que a empresa possui estratégias complexas e inovadoras, atraindo investidores mais sofisticados e aumentando a confiança no mercado.

C
A legibilidade de um relatório financeiro é determinada exclusivamente pelo número de páginas e pelo volume de informações contidas, sendo que relatórios mais curtos e com menos detalhes são sempre mais legíveis.

D
O principal impacto de um relatório com baixa legibilidade é que ele sempre contém erros contábeis materiais ou fraudes, necessitando de uma auditoria mais rigorosa.

Uma equipe de pesquisa em gestão de projetos está analisando a relação entre o número de horas trabalhadas em um projeto (Variável X) e a satisfação do cliente ao final do projeto (Variável Y, medida em uma escala de 0 a 100). Ao calcular o coeficiente de correlação de Pearson entre essas duas variáveis, a equipe obteve um valor próximo de zero (r = 0,05). Apesar desse resultado, um dos membros da equipe suspeita que ainda possa haver uma relação importante entre as variáveis, mas de natureza diferente da linear.
Com base no cenário apresentado e na interpretação do coeficiente de correlação de Pearson, assinale a alternativa que melhor descreve a implicação de um coeficiente de correlação próximo de zero e o que a equipe deveria considerar a seguir.
A - Um coeficiente de correlação de Pearson de 0,05 comprova que não existe absolutamente nenhuma relação entre as horas trabalhadas e a satisfação do cliente.
B - Um coeficiente de correlação de Pearson próximo de zero indica que não há uma forte relação linear entre as variáveis, mas não elimina a possibilidade de que exista uma relação não linear significativa que um diagrama de dispersão poderia revelar.
C - Esse resultado de correlação implica que o aumento das horas trabalhadas causa diretamente a manutenção da satisfação do cliente em um nível constante.
D - O valor de r = 0,05 sugere uma correlação negativa muito forte, indicando que quanto mais horas trabalhadas, menor a satisfação do cliente.

Uma empresa de telecomunicações realizou uma análise de regressão linear simples para investigar a relação entre o número de chamadas de suporte técnico recebidas por dia (variável independente X) e o tempo médio de espera dos clientes (variável dependente Y). O modelo gerado apresentou um coeficiente de determinação (R2) de 0.65.
Com base no resultado da análise de regressão e na interpretação do coeficiente de determinação (R2), assinale a alternativa que melhor descreve o que o valor de 0.65 indica neste contexto.
A - Aproximadamente 65% da variação no tempo médio de espera dos clientes pode ser explicada pelo número de chamadas de suporte técnico recebidas por dia, de acordo com o modelo.
B - O modelo de regressão linear prevê que 65% dos clientes terão um tempo de espera abaixo da média.
C - Existe uma correlação negativa de 0.65 entre o número de chamadas e o tempo de espera.
D - Para cada 100 chamadas de suporte técnico, o tempo médio de espera aumenta em 65 minutos.

Em análises estatísticas, frequentemente utilizamos amostras para obter estimativas de parâmetros de uma grande população. Embora os estimadores pontuais forneçam um único valor como estimativa, eles possuem uma limitação inerente: não oferecem uma medida de quão confiável ou precisa é essa estimativa. Para contornar essa questão e fornecer uma visão mais completa sobre o parâmetro populacional, a estimação por intervalo é amplamente empregada.
Considerando a limitação dos estimadores pontuais e a solução oferecida pela estimação por intervalo, assinale a alternativa que descreve corretamente a principal vantagem da estimação por intervalo.
A Estimadores pontuais são sempre mais precisos que estimativas por intervalo, pois fornecem um valor único e exato do parâmetro populacional.
B A estimação por intervalo fornece uma faixa de valores prováveis para o parâmetro populacional, acompanhada de um nível de confiança que indica a probabilidade de essa faixa conter o verdadeiro valor do parâmetro, superando a ausência de informação sobre precisão dos estimadores pontuais.
C Intervalos de confiança são utilizados para identificar quais parâmetros populacionais não podem ser estimados com base em amostras.
D A principal vantagem da estimação por intervalo é que ela substitui a necessidade de coleta de dados de amostras, pois o intervalo já representa a população.

Uma instituição financeira está interessada em prever se um cliente irá "aprovar" ou "rejeitar" uma oferta de empréstimo pessoal (variável dependente Y, codificada como 1 para aprovar e 0 para rejeitar) com base em seu histórico de crédito (variável independente X1) e renda mensal (variável independente X2). Inicialmente, um analista considerou aplicar um modelo de regressão linear simples (Mínimos Quadrados Ordinários - MQO), mas foi alertado de que essa abordagem pode não ser a mais adequada para uma variável dependente binária.
Considerando o desafio de modelar uma variável dependente qualitativa (binária) em regressão, a afirmação que descreve corretamente a inadequação da regressão linear simples e a abordagem mais apropriada é:
A A principal razão para não usar regressão linear simples com variáveis dependentes binárias é que ela sempre resultará em um coeficiente de determinação (R2) muito baixo, tornando o modelo inútil.
B A regressão linear simples é inadequada para uma variável dependente binária porque pode violar pressupostos de normalidade e homocedasticidade dos erros, além de gerar previsões fora do intervalo [0,1]; para esse tipo de variável dependente, a regressão logística (Logit) é a abordagem mais indicada.
C A regressão linear simples pode ser usada, desde que se remova os outliers da variável dependente, e os coeficientes serão interpretados diretamente como a probabilidade de aprovação.
D A única alternativa à regressão linear para variáveis dependentes qualitativas é a análise de componentes principais, que identifica os fatores mais importantes na decisão do cliente.

Uma equipe de auditores está analisando os dados de faturamento mensal de diferentes filiais de uma empresa e precisa verificar se essa variável segue uma distribuição normal, o que é um pré-requisito para a aplicação de alguns testes estatísticos paramétricos. Como parte da análise exploratória, a equipe plotou um histograma dos dados de faturamento. Ao observar o gráfico, a distribuição das barras formou um padrão semelhante a um sino.
Considerando a análise do histograma e o objetivo de verificar a normalidade dos dados, assinale a alternativa que descreve corretamente a relação entre a visualização do histograma e a Distribuição Normal.
A O formato de sino no histograma prova que os dados seguem uma distribuição normal, tornando desnecessária qualquer outra análise de normalidade.
B Embora o histograma possa ter formato de sino, ele não é uma ferramenta adequada para examinar a normalidade de dados, pois apenas testes formais são válidos para essa verificação.
C A forma de sino do histograma é irrelevante para a normalidade, uma vez que a distribuição normal é caracterizada exclusivamente pela média e pelo desvio padrão dos dados, sem dependência de sua representação gráfica.
D A observação de um histograma com formato de sino é um indicativo visual de que os dados podem seguir uma distribuição normal, e plotar tal gráfico é, de fato, uma das primeiras e mais importantes formas de examinar essa característica de um conjunto de dados.

A diretoria de uma grande empresa de tecnologia está sob pressão para apresentar resultados financeiros robustos no final do ano fiscal, a fim de cumprir as projeções de analistas de mercado e garantir bônus aos executivos. O diretor financeiro está analisando diversas formas de influenciar os lucros reportados, algumas das quais podem ser consideradas 'gerenciamento de resultados'.
Com base na situação apresentada e nos conceitos de gerenciamento de resultados, a afirmação que descreve corretamente essa prática em comparação com escolhas contábeis legítimas é:
A Gerenciamento de resultados é uma prática contábil padrão que busca otimizar a carga tributária da empresa e garantir a conformidade com as normas regulatórias.
B Gerenciamento de resultados refere-se a intervenções intencionais nos relatórios financeiros para obter alguma vantagem privada ou para induzir em erro as partes interessadas sobre o desempenho econômico subjacente da empresa, distinguindo-se de escolhas contábeis legítimas que visam representar fielmente a realidade econômica.
C É sinônimo de fraude contábil e sempre envolve atividades ilegais, resultando em falsificação de registros e graves penalidades legais.
D O principal objetivo do gerenciamento de resultados é sempre aumentar a criação de valor de longo prazo para os acionistas, alinhando os interesses da gestão com os dos investidores.

Uma pesquisadora está investigando os fatores que influenciam o desempenho de alunos em um exame padronizado. Ela suspeita que variáveis como horas de estudo, nível socioeconômico e qualidade da escola podem ter efeitos diferentes sobre os alunos que têm desempenho muito baixo, médio ou muito alto. A regressão linear tradicional (Mínimos Quadrados Ordinários - MQO) foca apenas no efeito médio.
Considerando a suspeita da pesquisadora sobre o impacto diferenciado dos fatores no desempenho dos alunos e as abordagens de regressão, a afirmação que descreve corretamente a Regressão Quantílica e sua principal vantagem para este cenário é:
A A Regressão Quantílica é uma alternativa à regressão logística, sendo utilizada quando a variável dependente é binária e a regressão linear simples não é adequada.
B A Regressão Quantílica permite analisar o impacto dos preditores em diferentes pontos da distribuição da variável dependente (por exemplo, na mediana, no 25º ou no 75º percentil), oferecendo uma visão mais completa e granular dos efeitos, especialmente útil quando os efeitos variam ao longo da distribuição.
C Essa técnica é primariamente utilizada para corrigir problemas de multicolinearidade em modelos de regressão linear múltipla, pois ajusta os coeficientes para cada variável independentemente.
D A principal vantagem da Regressão Quantílica sobre a Regressão Linear Mínimos Quadrados (MQO) é que ela sempre produz um R2 muito maior, indicando um ajuste superior do modelo aos dados.

Uma empresa de consultoria está analisando dados sobre o tempo de uso de redes sociais por seus funcionários e o nível de produtividade no trabalho. A equipe de análise de dados calculou um coeficiente de correlação linear significativo entre essas duas variáveis. Contudo, antes de tirar conclusões precipitadas e implementar políticas baseadas nessa observação, é crucial que a equipe compreenda as limitações da análise de correlação e o que é necessário para inferir uma relação de causa e efeito.
Considerando a análise de correlação entre variáveis e a complexidade de se estabelecer causalidade, assinale a alternativa que apresenta a afirmação correta sobre a relação entre correlação e causalidade.
A Uma correlação forte e positiva entre duas variáveis é uma prova estatística de que uma variável causa a outra, validando a relação de causa e efeito.
B A análise de correlação quantifica a força e a direção de uma relação linear entre variáveis, mas, por si só, não é suficiente para estabelecer uma relação de causa e efeito, que geralmente depende de um embasamento teórico ou de um delineamento experimental adequado.
C A correlação é uma medida que só é aplicável quando as variáveis possuem unidades de medida diferentes, pois ela padroniza a relação.
D O principal propósito da análise de correlação é identificar a variável dependente e a variável independente em um modelo de regressão, sendo ela a única ferramenta para isso.

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