spss敏感性分析

1. SPSS敏感性分析是非常重要的。
2. 因为在进行数据分析时，我们需要保证结果的准确性和可靠性，而敏感性分析可以帮助我们检验数据中某些变量对结果的影响程度，从而确定数据分析的可靠性。
3. 此外，敏感性分析还可以帮助我们发现数据中存在的异常值和离群值，从而更好地进行数据清洗和处理，提高数据分析的效果和准确性。
因此，在进行数据分析时，进行敏感性分析是非常必要的。

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。