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3357447 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

O modelo relacional de dados é amplamente utilizado em bancos de dados. A organização de dados em tabelas (relações), com suas respectivas linhas (tuplas) e colunas (atributos), é de fácil compreensão. Os Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados Relacionais (SGBDR) tornam possível persistir dados em tabelas com qualidade e recuperar esses mesmos dados de forma rápida e eficiente.

Segundo o modelo relacional de dados, uma tabela pode ter

 

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3357446 Ano: 2024
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Data warehouses (DW) e data lakes (DL) são repositórios de dados especializados, com objetivos distintos dos bancos de dados relacionais e NoSQL.

Nesse contexto, ao comparar DW a DL, verifica-se que

 

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3357445 Ano: 2024
Disciplina: TI - Banco de Dados
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Os bancos de dados relacionais permitem a modelagem e a persistência de dados estruturados. Uma característica de tais bancos de dados é que eles possuem metadados. Considere que um banco de dados possui uma tabela relacional chamada PRODUTO e que essa tabela possui atributos, tais como a identificação do produto, o nome do produto e o seu valor de venda.

Nesse cenário, os metadados relativos à tabela PRODUTO são utilizados pelo seu respectivo Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) para

 

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3357444 Ano: 2024
Disciplina: Matemática Financeira
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Considere um investidor que tenha a opção de aplicar seus recursos de R$ 60.000,00 à taxa de juros compostos de 9,9% ao semestre (opção P) ou à taxa de 20,78% ao ano (opção Q).

Ao comparar essas duas opções de investimento, conclui-se que

 

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3357443 Ano: 2024
Disciplina: Economia
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Os modelos de vetores autorregressivos (VAR) são uma classe de modelos estatísticos usados para capturar as interações dinâmicas entre múltiplas séries temporais.

Uma característica dessa categoria de modelos VAR é que

 

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3357442 Ano: 2024
Disciplina: Economia
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Um dos tipos importantes de dados utilizados em análises são os de séries temporais.

Nas análises aplicadas às séries temporais,

 

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3357441 Ano: 2024
Disciplina: Economia
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Quando os agentes econômicos possuem incertezas em relação a variação cambial, isto é, do preço do Real em relação ao Dólar (R$/US$), eles procuram se proteger de suas posições descobertas, realizando uma operação conhecida por swap cambial, ou seja, uma troca de moedas. O swap cambial utilizado pelo Banco Central do Brasil é um contrato padrão que utiliza como taxa de juros a taxa DI (Depósito Interbancário) de um dia e a variação da taxa de câmbio Real/Dólar.

Na operação de swap cambial, a(o)

 

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3357440 Ano: 2024
Disciplina: Matemática
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Diferentemente dos modelos de equação única, nos modelos de equações simultâneas há mais do que uma variável dependente ou endógena envolvida.

Quando isso acontece, um método recomendado para contornar esse viés de endogeneidade é o

 

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3357439 Ano: 2024
Disciplina: Economia
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Considere a seguinte estimativa da Função Cobb-Douglas, com o produto sendo explicado pelos fatores de produção capital e trabalho, resumida no quadro abaixo.

Estimativa da Função Cobb-Douglas:

Variável dependente: LnPRODUTO

Método: Mínimos Quadrados

Amostra: 1-51

Observações incluídas: 51

Coeficiente Erro padrão Estat. t

Prob.

(CONSTANT)

3,887600 0,396228 9,811514

0,0000

LnCAPITAL

0,468332 0,098926 4,734170

0,0000

LnTRABALHO

0,521279 0,096887 5,380274

0,0000

R2
R2 ajustado
Estatística F
Prob.

0,964175
0,962683
645,9311
0,000

Nesse contexto, a partir da interpretação desses resultados, é possível concluir que

 

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3357438 Ano: 2024
Disciplina: Estatística
Banca: CESGRANRIO
Orgão: BNDES

Considere um grupo de 600 funcionários de uma empresa que registram os seguintes valores com relação ao tempo de permanência em um curso de aperfeiçoamento:

Média = 9 dias

1º Quartil = 5 dias

3º Quartil = 15 dias

Coeficiente de variação = 20%

Considerando-se essas informações, é possível concluir que

 

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