Questões de Concurso
Para especialista em regulação - qualquer área de formação
Foram encontradas 879 questões
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Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787384
Direito Administrativo
O Estado da federação X pretende realizar uma parceria público-privada cujo objeto é a modernização, duplicação e melhorias de uma rodovia estadual. Durante a
fase de estudos técnicos e modelagem, concluiu-se que
somente haveria sustentabilidade financeira da parceria
se o Estado fosse o responsável direto pelo pagamento
do valor equivalente a 80% da remuneração do futuro
contratado, bem como o contrato tivesse duração de
35 (trinta e cinco) anos. O valor do contrato previsto é
de R$ 200.000.000,00 (duzentos milhões).
Tendo em vista o caso hipotético, pode-se corretamente afirmar que a proposta de parceria público-privada
Tendo em vista o caso hipotético, pode-se corretamente afirmar que a proposta de parceria público-privada
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787383
Direito Administrativo
À luz da Lei Complementar no
1.413/2024 e das boas
práticas regulatórias, assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787382
Economia
Sobre o modelo de estrutura-conduta-desempenho
(E-C-D), é correto afirmar que
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787380
Administração Pública
As boas práticas de governança regulatória buscam
aprimorar a qualidade das normas editadas pelas agências reguladoras. Nesse contexto, a Análise de Impacto
Regulatório (AIR) caracteriza-se por
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787379
Economia
As falhas de mercado justificam a intervenção do Estado
por meio da regulação econômica. Considerando as
principais formas de falhas de mercado e os instrumentos regulatórios correspondentes, assinale a alternativa
correta.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787378
Direito Administrativo
Com base na legislação aplicável e nas boas práticas regulatórias, assinale a alternativa correta quanto aos objetivos
e princípios que regem a atuação da Agência Reguladora
de Serviços Públicos do Estado de São Paulo (ARSESP).
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787369
Matemática
Um artesão tinha à sua disposição um bloco compacto de madeira, com formato cúbico, cujo volume era de
4.096 cm3
. Ele dividiu esse cubo, sem perda de material, em oito cubos iguais. Quatro desses cubos o artesão
desbastou até que ficassem, cada um, com o formato de
um cilindro, cuja base circular tinha diâmetro de medida
igual à aresta do cubo e cuja altura era a mesma altura
do cubo; outros três desses cubos ele desbastou até que
ficassem cada um com o formato de uma pirâmide cuja
base era uma das faces do cubo e cuja altura era igual
à altura do cubo; um desses oito cubos o artesão não
alterou.
Ao realizar esse trabalho de criação dessas oito peças, o volume de madeira que o artesão desbastou correspondia, em relação ao bloco de madeira inicial, a
Adote: π = 3
Ao realizar esse trabalho de criação dessas oito peças, o volume de madeira que o artesão desbastou correspondia, em relação ao bloco de madeira inicial, a
Adote: π = 3
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787368
Estatística
Para realçar um discurso de sucesso, o diretor de uma
empresa quer expor os resultados positivos dos últimos
6 meses por meio de uma análise das medidas de tendência central que são: média, mediana e moda. Os
resultados a serem considerados são os totais de vendas
de cada mês, que são, respectivamente e em milhões de
reais: 23, 16, 17, 20, 8 e 16.
O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787366
Matemática Financeira
Curiosamente, a cotação anual de um ativo sofreu reajustes positivos e sucessivos de, respectivamente, 3%,
40%, 3%, 40%, 3%, 40% e 3%.
Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787364
Português
Texto associado
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Considere o 3° parágrafo do texto:
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
Os vocábulos destacados podem ser substituídos, respectivamente, mantendo-se o sentido e a norma-padrão do trecho, por:
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
Os vocábulos destacados podem ser substituídos, respectivamente, mantendo-se o sentido e a norma-padrão do trecho, por:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787363
Português
Texto associado
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Está em conformidade com o que se afirma no texto e
com a norma-padrão de concordância verbal e nominal
a frase:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Parceria |
Q3787361
Noções de Informática
Texto associado
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Com base nas informações presentes no texto sobre o
treinamento e o uso da Inteligência Artificial Generativa
(IAG), defende-se que
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786169
Auditoria
O auditor independente deve selecionar procedimentos
adequados para obter evidência suficiente e apropriada
sobre as contas do ativo. Em algumas delas, é necessário realizar exame físico, enquanto em outras, a verificação documental é suficiente.
Com base nessa distinção, assinale a alternativa em que o exame físico não é o procedimento mais apropriado.
Com base nessa distinção, assinale a alternativa em que o exame físico não é o procedimento mais apropriado.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786168
Auditoria Governamental
Quando a evidência de auditoria proveniente de uma
fonte é inconsistente com outra evidência, ou há dúvida
quanto à confiabilidade das informações, deve-se adotar
o procedimento que
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786167
Auditoria
Sobre as comunicações das deficiências de controle
interno à administração, assinale a alternativa correta.
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786166
Análise de Balanços
Texto associado
Considere os dados a seguir para responder à questão:
Ao final do exercício X1, uma Companhia de Saneamento apresentou os seguintes saldos em suas contas patrimoniais:
O indicador do retorno sobre o patrimônio líquido é
(arredonde para duas casas decimais):
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786165
Análise de Balanços
Texto associado
Considere os dados a seguir para responder à questão:
Ao final do exercício X1, uma Companhia de Saneamento apresentou os seguintes saldos em suas contas patrimoniais:
O indicador do retorno sobre o ativo é (arredonde para duas casas decimais):
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786164
Análise de Balanços
Texto associado
Considere os dados a seguir para responder à questão:
Ao final do exercício X1, uma Companhia de Saneamento apresentou os seguintes saldos em suas contas patrimoniais:
O indicador da liquidez corrente é (arredonde para duas casas decimais):
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786163
Contabilidade Geral
A concessionária Aguaparatodos SA apresentou as seguintes informações ao final do exercício X2 para fins de elaboração
do fluxo de caixa indireto:
Com base nas informações apresentadas, o saldo do caixa das atividades operacionais é:
Com base nas informações apresentadas, o saldo do caixa das atividades operacionais é:
Ano: 2025
Banca:
VUNESP
Órgão:
ARSESP
Prova:
VUNESP - 2025 - ARSESP - Especialista em Regulação e Fiscalização de Serviços Públicos - Área de Conhecimento/Ênfases: Econômico-Financeira |
Q3786162
Economia
Um motorista abastecia o seu carro em um ano-base com a seguinte composição de combustíveis:
Supondo que, no período atual, o preço da gasolina seja R$ 6,70 e o do etanol R$ 5,00, pelo índice de preços de Laspeyres em relação ao ano-base, é correto afirmar que houve
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