预测期内，我们可以利用时间序列分析来估计该敏感项目在2022年的金额。本质上，时间序列分析是用来分析一系列时间点上随着时间推移发生变化的离散数据的一种统计分析方法。其目标是将非固定的历史数据与预期将来出现的趋势进行比较，以帮助我们进行完整的数据预测。 首先，要统计历史时间序列数据，我们可以采用平均移动模型，即算出每个时间段的平均值，并以此来预测预期的金额。另外，经验模型也可以应用于处理此类型的数据。经验模型通过积累历史数据，可以计算出未来可能发生的变化，进而将该敏感项目在2022年的金额估算出来。 此外，为了更好地确定时间序列数据中的趋势和模式，我们还可以考虑使用更高级的技术，如机器学习、神经网络或分析，以查明敏感项目在2022年的金额。 总的来说，通过时间序列分析，我们可以轻松估算出预测期内的敏感项目的金额。经过上述的分析，我们可以对其金额作出一定的估计，同时了解其变化趋势以及未来的发展趋势，这对预测期内敏感项目金额非常重要。