Questões de Concurso Público IPEA 2024 para Técnico de Planejamento e Pesquisa - Políticas Públicas e Avaliação

A AIO - Análise de Impacto Orçamentário - foi elaborada no intuito de comparar os cenários sem vacinação para Covid-19, com os cenários de vacinação para Covid-19 com as vacinas da BNT162b2 e ChAdOx-1. A AIO foi construída para uma estimativa de impacto nos próximos cinco anos. Dada a incerteza da imunidade a longo prazo, adotou-se como pressuposto que a revacinação será anual e que tanto os vacinados quanto os infectados retornariam ao grupo de susceptíveis no ano seguinte da análise.

Considerando a vacina e os cenários apresentados, o impacto orçamentário em cinco anos foi estimado entre aproximadamente menos 9.3 bilhões a até menos 55 bilhões de reais com a vacina da ChAdOx1, representando uma economia em qualquer cenário. Para a vacina da BNT162b2, variou desde um cenário de economia (menos 94 bilhões) até um cenário de grande impacto orçamentário (55 bilhões), com um cenário intermediário apresentando uma economia em torno de 9 bilhões de reais.

BRASIL. Ministério da Saúde. Vacina da Fiocruz [ChAdOx-1 (Vacina Covid-19 recombinante)] e da Pfizer/Wyeth [BNT162b2 (Vacina Covid-19)] para prevenção da Covid-19. Relatório de Recomendação. CONITEC. Brasília, DF, 2021. Disponível em: http://antigo-conitec.saude.gov.br/images/Consultas/Relatorios/2021/20210624_Relatorio_CP_vacinas_COVID-19_CP_34. pdf. Acesso em: 4 jan. 2024. Adaptado.

Com base no texto acima, conclui-se que a AIO

No ciclo de uma política pública, são estabelecidos vários procedimentos para racionalizar as suas etapas, do início, de comprovação da sua necessidade, até a apresentação de resultados e posterior revisão.

Nesse sentido, verifica-se que

Um governo implementou um programa de treinamento para trabalhadores em uma indústria específica visando melhorar suas habilidades. Uma amostra de 6 indivíduos foi selecionada para avaliar o impacto do programa.
Os resultados de cada indivíduo i estão apresentados na seguinte Tabela:




Na Tabela,
• Y_i ¹ representa o resultado para o indivíduo i, caso ele participe do programa.
• Y_i ⁰ representa o resultado para o indivíduo i, caso ele não participe do programa.
• D_i = 1 indica que o indivíduo i foi tratado (participou do programa) e 0 caso contrário.

Qual o Efeito Médio do Programa – EMP (Average  Treatment Effect - ATE) e o Efeito Médio do Programa sobre os Tratados – EMPT (Average Treatment Effect for the Treated - ATT)?

O Pareamento por Escore de Propensão (Propensity Score Matching) é um método estatístico usado para reduzir o viés em estudos observacionais, ao criar grupos de tratamento e controle similares com base em uma pontuação de propensão calculada, representando a probabilidade de receber um tratamento.

No Pareamento por Escore de Propensão, um algoritmo utilizado para emparelhar cada sujeito tratado com um ou mais sujeitos não tratados que têm as pontuações de propensão mais próximas é o pareamento por

Considere um estudo de evento que analisa o impacto do lançamento de um produto nas ações de uma empresa, ao longo de um período de 11 dias, onde o dia 0 representa o dia do lançamento. Uma regressão foi realizada para entender o efeito do evento sobre o retorno das ações, utilizando um modelo que incluiu variáveis de tempo, um indicador de evento e uma interação entre tempo e evento. Os resultados da regressão foram os seguintes:

RetornoAções (Tempo, Evento) = 0,02 - 0,003Tempo + 0,05Evento - 0,01Tempo x Evento + ε ,
onde
• RetornoAções representa o retorno das ações da empresa;
• Tempo é o período de tempo em dias codificados de -5 a 5;
• Evento é uma variável indicadora que vale 1 se Tempo> 0 e 0 caso contrário;
• ε é o termo de erro.

Supondo-se que todos os coeficientes da equação acima sejam estatisticamente significativos individual e conjuntamente a 5%, verifica-se que o