第三节敏感性分析中大网

❶ 什么是敏感性分析

敏感性分析是Meta分析中用来评估合并结果的稳健性和可靠性的重要方法。

敏感性分析的实施方法如下：

1、改变分析模型：当异质性较高时（如I的平方>50%），建议采用随机效应模型，相反则采用固定效应模型。

2、逐篇排除文献：逐一剔除每一个纳入的研究后再进行效应量合并，改变纳入排除标准或剔除某类文献后再进行效应量合并。

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敏感性分析不仅可以评估Meta分析合并结果的稳定性和可靠性，还可以评估合并结果是否受单个研究的影响，而发生显著的变化。此外，在排除某些研究或者资料后再进行meta分析，还可评估该部分研究对结果的影响。

在进行纳入文献的质量评价之后，若存在可能低质量的研究，则需要进行敏感性分析。当异质性检验提示纳入研究间有显著异质性的时候，也可以进行敏感性分析，这时的敏感性分析是分析异质性的一种间接方法。

❷ 什么是敏感性分析如何在投资决策中进行敏感性分析

敏感性分析是投资项目的经济评估中常用的分析不确定性的方法之一。从多个不确定性因素中逐一找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险的能力。

若某参数的小幅度变化能导致经济效益指标的较大变化，则称此参数为敏感性因素，反之则称其为非敏感性因素。这种分析方法的缺点是每次只允许一个因素发生变化而假定其他因素不变，这与实际情况可能不符。

敏感性因素一般可选择主要参数（如销售收入、经营成本、生产能力、初始投资、寿命期、建设期、达产期等）进行分析。若某参数的小幅度变化能导致经济效果指标的较大变化，则称此参数为敏感性因素，反之则称其为非敏感性因素。

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敏感性分析的作用

1、确定影响项目经济效益的敏感因素。寻找出影响最大、最敏感的主要变量因素，进一步分析、预测或估算其影响程度，找出产生不确定性的根源，采取相应有效措施。

2、计算主要变量因素的变化引起项目经济效益评价指标变动的范围，使决策者全面了解建设项目投资方案可能出现的经济效益变动情况，以减少和避免不利因素的影响，改善和提高项目的投资效果。

3、通过各种方案敏感度大小的对比，区别敏感度大或敏感度小的方案，选择敏感度小的，即风险小的项目作投资方案。

4、通过可能出现的最有利与最不利的经济效益变动范围的分析，为投资决策者预测可能出现的风险程度，并对原方案采取某些控制措施或寻找可替代方案，为最后确定可行的投资方案提供可靠的决策依据。

❸ 风险敏感性分析，请问大家知道怎样分析吗

敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。

敏感性分析的目的在于：
(1)找出影响项目经济效益变动的敏感性因素，分析敏感性因素变动的原因，并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据；
(2)研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值，分析判断项目承担风险的能力；
(3)比较多方案的敏感性大小，以便在经济效益值相似的情况下，从中选出不敏感的投资方案。
根据不确定性因素每次变动数目的多少，敏感性分析可以分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。

二、敏感性分析的步骤
进行敏感性分析，一般遵循以下步骤：
1．确定分析的经济效益指标
评价投资项目的经济效益指标主要包括：净现值、内部收益率、投资利润率、投资回收期等。
2．选定不确定性因素，设定其变化范围。
3．计算不确定性因素变动对项目经济效益指标的影响程度，找出敏感性因素。
4．绘制敏感性分析图，求出不确定性因素变化的极限值。

三、单因素敏感性分析
每次只变动一个因素而其他因素保持不变时所做的敏感性分析，称为单因素敏感性分析。
单因素敏感性分析在计算特定不确定因素对项目经济效益影响时，须假定其它因素不变，实际上这种假定很难成立。可能会有两个或两个以上的不确定因素在同时变动，此时单因素敏感性分析就很难准确反映项目承担风险的状况，因此尚必须进行多因素敏感性分析。
四、多因素敏感性分析
多因素敏感性分析是指在假定其它不确定性因素不变条件下，计算分析两种或两种以上不确定性因素同时发生变动，对项目经济效益值的影响程度，确定敏感性因素及其极限值。多因素敏感性分析一般是在单因素敏感性分析基础进行，且分析的基本原理与单因素敏感性分析大体相同，但需要注意的是，多因素敏感性分析须进一步假定同时变动的几个因素都是相互独立的，且各因素发生变化的概率相同。

例
某项目投资170000元，寿命10年，残值20000元，基准利率为13%，预计现金流入和流出分别为35000元和3000元。试对现金流入和流出作双因素敏感性分析。
解：设x和y分别为年现金流入和流出的变化率，则净现值为：
NPV=-170000(A/P,13%,10)+3500(1+x)-3000(1+y)+20000(A/F,13%,10)
=-170000*0.184+35000(1+x)-3000(1+y)-20000*0.054
=1757+35000x-3000y
只要NPV＞0，即y＞0.586+11.67x方案就可行。

敏感性分析是一种动态不确定性分析，是项目评估中不可或缺的组成部分。它用以分析项目经济效益指标对各不确定性因素的敏感程度，找出敏感性因素及其最大变动幅度，据此判断项目承担风险的能力。但是，这种分析尚不能确定各种不确定性因素发生一定幅度的概率，因而其分析结论的准确性就会受到一定的影响。实际生活中，可能会出现这样的情形：敏感性分析找出的某个敏感性因素在未来发生不利变动的可能性很小，引起的项目风险不大；而另一因素在敏感性分析时表现出不太敏感，但其在未来发生不利变动的可能性却很大，进而会引起较大的项目风险。为了弥补敏感性分析的不足，在进行项目评估和决策时，尚须进一步作概率分析。

❹ 敏感性分析图

如果要表示某评价指标达到临界点(如财务内部收益率等于财务基准收益率，或经济内部收益率等于社会折现率)时允许某个或几个不确定因素变化的最大幅度，即极限变化。超过极限，则项目在经济上不可行。变化极限通过绘制敏感性分析图求得(图7-5)。图中某因素的变化对内部收益率影响的关系曲线与基准收益率或社会折现率的交点，即为该因素的变化极限值。超过该值，项目的内部收益率将小于财务基准收益率或社会折现率指标，项目在经济上就不可行。

图7-5 敏感性分析图

敏感性分析图的具体做法为：以全部投资内部收益率(%)为纵坐标，以几种不确定因素的变化率(%)为横坐标，根据敏感性分析表所示数据绘制对应的变化关系图，标出财务基准收益率线或社会折现率线，即为敏感性分析图。

在敏感性分析中，对于不确定因素中对内部收益率影响最大的因素(即最敏感因素)需要重新预测和估算，重新进行项目投资风险分析。

❺ 什么是敏感性分析，其基本步骤如何

1、确定敏感性分析指标敏感性分析的对象是具体的技术方案及其反映的经济效益。因此，技术方案的某些经济效益评价指标，例如息税前利润、投资回收期、投资收益率、净现值、内部收益率等，都可以作为敏感性分析指标。
2、计算该技术方案的目标值
一般将在正常状态下的经济效益评价指标数值，作为目标值。
3、选取不确定因素
在进行敏感性分析时，并不需要对所有的不确定因素都考虑和计算，而应视方案的具体情况选取几个变化可能性较大，并对经效益目标值影响作用较大的因素。例如：产品售价变动、产量规模变动、投资额变化等；或是建设期缩短，达产期延长等，这些都会对方案的经济效益大小产生影响。
4、计算不确定因素变动时对分析指标的影响程度
若进行单因素敏感性分析时，则要在固定其它因素的条件下，变动其中一个不确定因素；然后，再变动另一个因素（仍然保持其它因素不变），以此求出某个不确定因素本身对方案效益指标目标值的影响程度。
5、找出敏感因素，进行分析和采取措施，以提高技术方案的抗风险的能力。

❻ 敏感性分析讨论

(一)极限变动分析

当项目的财务内部收益率大于或等于行业基准收益率时，利用敏感性分析图要求做各因素允许变动的极限值分析(图7-5)。

(a)在成本、销售价格、投资不变时，基本方案的内部收益率降至行业基准收益率时所对应的允许产量下降的极限数值(B点)；

(b)在产量、销售价格、投资不变时，基本方案的内部收益率降至行业基准收益率时所对应的允许成本增加的极限数值(C点)；

(c)在产量、销售价格、成本不变时，基本方案的内部收益率降至行业基准收益率时所对应的允许投资增加的极限数值(D点)；

(d)在产量、成本、投资不变时，基本方案的内部收益率降至行业基准收益率时所对应的允许销售价格降低的极限数值(A点)。

(二)目标寻求分析

当项目的财务内部收益率小于行业基准收益率时，运用敏感性分析的方法，对产量、成本、销售价格、投资四个方面各自进行目标寻求分析(图7-6)。即为使该项目能达到行业基准收益率，分析产量、成本、销售价格、投资应达到的目标数值，也就是：

(a)在成本、销售价格、投资不变时，达到行业基准收益率时所对应的产量增加的目标数值(D′点)；

(b)在产量、销售价格、投资不变时，达到行业基准收益率时所对应的成本降低的目标数值(B′点)；

(c)在产量、成本、销售价格不变时，达到行业基准收益率时所对应的投资降低的目标数值(A′点)；

(d)在产量、成本、投资不变时，达到行业基准收益率时所对应的销售价格上升的目标数值(C′点)。

图7-6 目标寻求敏感性分析图

❼ 简述敏感性分析，概率分析的异同点

1、找出影响项目经济效益变动的敏感性因素，分析敏感性因素变动的原因，并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据；
2、研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值，分析判断项目承担风险的能力；
3、比较多方案的敏感性大小，以便在经济效益值相似的情况下，从中选出不敏感的投资方案。

❽ 如何进行敏感性分析和发表偏倚分析

敏感性分析一般以Meta分析结果所绘制的森林图为依据，把肉眼可见的与总体样本95%CI分布差异相对较大的研究（由最明显的开始）予以排除直至可用固定效应模型分析为止（即I方值小于等于50%，同时P大于等于0.1），如敏感性分析后依然无法用固定效应模型分析，则需通过继续逐一排除剩余数据样本以动态观测Meta分析结果变化，如结果变化不大（具体标准暂未在2014版考克兰系统评价员手册中有体现，我个人则是以I方和RR/SMD等统计量变化率作为判断标准），则说明数据合并后稳健性可，可采用随机效应模型作Meta分析，所得结论有效，但不宜过于绝对。
而敏感性分析不宜排除过多数量的数据样本，我个人以50%作临界值，如一个结局指标需要排除至少50%的纳入研究数据样本，方能使数据合并结果稳健，则说明原始纳入研究异质性大，无法明确所有纳入研究在该结局指标的测量标准、方法基本一致。同时敏感性分析后剩余数据样本数我个人认为最好大于等于3，以便能获取较有说服力的Meta分析结果。
当然我也比较同意上一个答案的观点，敏感性分析的纳入研究排除标准可参照Jadad质量评分或RoB风险偏倚评估结果，但我认为应补充一个前提：纳入研究中需有相当部分高质量研究，即Jadad评分大于等于4分（满分7分）或符合Standard RCT标准（兼有随机化、盲法、安慰剂三要素），如纳入研究方法学质量普遍不高，则通过参照方法学质量评价结果进行敏感性分析的做法意义不大。
发表性偏倚目前主要通过倒漏斗图法判断，当然也有Egger&Begger’s Test，可将偏倚程度量化（适用于纳入数据数小于10的结局指标，然而RevMan无法做此检验），发表性偏倚一般用于对纳入数据样本数（敏感性分析后）大于等于10结局指标的讨论。
个人的小小体会：系统评价/Meta分析并没有太多固定的模版，每个研究者所关注的点可以不一样，但最好做到有理有据，能自圆其说。
以上谨为个人粗浅看法，如有纰漏之处，欢迎指正！