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Qual a principal diferença entre os processos primários e processos de apoio?





É que os processos de apoio não geram valor direto aos clientes, ao passo que os processos primários sim.
Os processos de apoio podem ser fundamentais e estratégicos à organização na medida em que os primários aumentam sua capacidade de efetivamente realizar os processos primários.
É que os processos de apoio geram valor direto aos clientes, ao passo que os processos primários não. O fato de processos de suporte não gerarem valor diretamente aos clientes quer dizer que estes são importantes para a organização.
É que os processos primários não geram valor direto aos clientes, ao passo que os processos apoio sim. O fato de processos de suporte não gerarem valor diretamente aos clientes não quer dizer que estes não são importantes para a organização.
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2) A volatilidade _________ é o valor de uma opção relacionada à volatilidade _________ esperada. A volatilidade _________ é afetada pela seleção de um modelo estatístico aplicado aos dados históricos dos retornos do _________, geralmente, um modelo de séries temporais. Assinale a alternativa que completa adequadamente as lacunas: Alternativas: Explícita; futura; matemática; ativo. Explícita; futura; estatística; ativo. Implícita; futura; estatística; ativo. Implícita; passada; estatística; passivo. Implícita; passada; matemática; passivo.
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3) Sobre o modelo linear clássico e seus pressupostos, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): ( ) Para resolver um problema de minimização, é preciso derivar a expressão desejada em relação à variável de interesse e igualar a zero. ( ) O coeficiente de determinação é representado por R2. ( ) O R2 pode ser representado pela divisão entre SQT e SQE. ( ) É possível encontrar o R2 ajustado, que não é alterado pelo acréscimo de variáveis ao modelo. ( ) O R2 ajustado está entre zero e um. Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F: Alternativas: F – V – F – V – F. V – F – F – V – V. V – V – F – V – F. V – V – V – V – F. F – V – F – V – V.
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4) A Econometria é uma ciência que analisa variáveis para explicar os fenômenos relacionados com a economia em geral: macroeconomia, microeconomia, finanças, e assim por diante. Dessa forma, é possível orientar governos e empresas na tomada de decisão, bem como permitir avaliar políticas públicas. Sobre a importância da Econometria, assinale a alternativa correta. Alternativas: A Econometria fornece insumos qualitativos para a avaliação de fenômenos econômicos. A Econometria fornece insumos qualitativos para a avaliação de fenômenos psicológicos. A Econometria fornece insumos quantitativos para a avaliação de fenômenos matemáticos. A Econometria fornece insumos quantitativos para a avaliação de fenômenos materiais. A Econometria fornece insumos quantitativos para a avaliação de fenômenos econômicos.
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5) Sobre o modelo de série temporal, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): ( ) Os modelos Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) são empregados para estimar a volatilidade da inflação. ( ) A questão é que o retorno não está relacionado linearmente, mas a volatilidade depende dos retornos anteriores, por meio de uma função quadrática. ( ) Modelos Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) possuem caudas gordas e agrupamento de períodos voláteis. ( ) Um modelo ARCH é uma generalização dos modelos GARCH. ( ) Os modelos GARCH possuem menos parâmetros. Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F: Alternativas: V – V – V – V – F. F – V – F – V – F. F – V – F – V – V. V – V – V – F – F. V – F – F – V – V.
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6) O modelo consiste em mais de uma variável independente. Assim, o nome faz sentido devido ao grande número de variáveis que adicionamos para descrever o modelo. Sobre o modelo descrito acima, em Econometria, assinale a alternativa correta. Alternativas: Modelo de regressão de dados em série temporal. Modelo de regressão linear múltipla. Modelo de regressão de fatores em finanças. Modelo de regressão linear simples. Modelo de regressão linear simples.
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7) A Econometria possui uma diversidade de modelos que podem ser aplicados. Cada modelo possui suas hipóteses, que pressupomos que sejam atendidas para que os valores estimados sejam válidos. Leia e associe as informações indicadas por letras e números, conforme as hipóteses do modelo de regressão linear. I. Linearidade. II. Exogeneidade. III. Homoscedasticidade. A. Temos variância do erro como constante. B. Podemos dizer que a esperança de x dado u é zero. C. O modelo possui uma variável dependente com expoente um. Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas: Alternativas: III-C; II-A; I-B. II-C; III-A; I-B. I-C; II-A; III-B. I-C; II-B; III-A. I-A; II-C; III-B.
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8) Sobre o modelo de série temporal, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): ( ) A Função de Autocorrelação (FAC) mostra como essa correlação evolui com o crescimento de . (Início da descrição: k. Fim da descrição.) ( ) A Função de Autocorrelação Parcial (FACP) mostra a evolução da autocorrelação entre e −. (Início da descrição: y t e y t menos k. Fim da descrição.) ( ) Autocorrelação parcial é a correlação entre e −, depois que excluímos os efeitos de todos os ′ entre e −. (Início da descrição: y linhas entre t e t menos k. Fim da descrição.) ( ) Os gráficos da Função Autocorrelação e da Função Autocorrelação Parcial são denominados sazonalidade. ( ) Uma série de tempo com tendência temporal significa que a série aumenta (ou diminui) à medida que o tempo decorre. Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F: Alternativas: V – F – F – V – V. F – V – F – V – F. V – V – V – V – F. V – V – V – F – V. F – V – F – V – V.
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9) Os modelos mais básicos de série de tempo usam as defasagens da série ou do termo do erro. Não há outras variáveis, então, são chamados de univariados. Leia e associe as informações indicadas por letras e números, segundo o modelo de séries temporais e suas hipóteses. I. Quantmod. II. Dataframe. III. Performance analytics. A. Pacote usado para importar dados. B. É parecido a uma matriz, mas as colunas têm nomes e podem ter diferentes tipos de dados. C. É um pacote de análise de risco e de performance. Assinale a alternativa que traz a associação correta entre as duas listas: Alternativas: I-A; II-B; III-C. III-C; II-A; I-B. I-A; II-C; III-B. I-C; II-A; III-B. II-C; III-A; I-B.
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10) Sobre o modelo linear clássico e seus pressupostos, analise as afirmativas a seguir e assinale-as com V (verdadeiro) ou F (falso): ( ) É um modelo em que esperamos que x explique y. Assim, podemos dizer que y é a variável dependente e x é a variável independente. ( ) É um modelo que estima uma reta com base nos valores das observações de x. ( ) Ao estabelecermos uma reação entre y e x, podemos dizer que há relação de causalidade. ( ) Quando temos uma reta com inclinação positiva, então, podemos dizer que há uma relação linear positiva entre as variáveis. ( ) Quando temos uma reta com inclinação negativa, então, podemos dizer que há uma relação linear positiva entre as variáveis. Assinale a alternativa que contenha a sequência correta de V e F: Alternativas: V – V – V – V – F. F – V – F – V – V. V – F – F – V – V. F – V – F – V – F. V – V – F – V – F.
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