1.3 问题分析

问题 1：数据基本统计与可视化

在处理该问题时，使用Python的Pandas库进行数据的基本统计计算。通过describe()函数，能够快速获取黄金价格数据集的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等统计量，这些数值可以帮助我们初步了解价格的集中趋势和离散程度。在数据可视化方面，利用 Matplotlib或 Seaborn库绘制折线图，以时间为横坐标，黄金价格为纵坐标，清晰呈现价格随时间的波动轨迹。

为分析不同时间段的波动情况，可先使用Pandas的时间序列处理功能，将数据按年、季度、月进行重采样。例如，按年重采样后，通过计算每年价格的标准差，来衡量年度波动幅度；按季度、月划分时，采用类似方法。结合折线图和波动数据，可以直观发现价格在某些年份或季度波动剧烈，而在另一些时间段相对平稳，初步判断价格走势的周期性和异常波动点。

问题 2：影响因素相关性分析

计算变量与黄金价格的相关系数，常用Pearson相关系数，在Python中可通过Pandas的corr()函数实现。该系数能衡量变量间的线性相关程度，取值范围在- 1到1之间，绝对值越接近1，表明相关性越强。绘制相关系数矩阵热力图，用Seaborn库heatmap()函数，将相关系数矩阵以颜色深浅直观展示，颜色越深表示相关性越强，便于快速识别变量间的关联关系。

通过相关性分析，如果利率与黄金价格的相关系数为负且绝对值较大，说明利率上升时，黄金价格倾向于下降；通货膨胀率与黄金价格的相关系数为正且较高，则表明通货膨胀预期上升时，黄金价格通常会上涨。根据相关系数大小和热力图表现，能够判断出对黄金价格影响较为显著的因素，为后续分析和预测提供依据。

问题 3：建立预测模型

对于建立黄金价格预测模型，若认为黄金价格与影响因素存在线性关系，可选用多元线性回归模型，通过Statsmodels或Scikit-learn库实现。若更关注价格自身的时间序列特征，可采用ARIMA、SARIMA（季节性自回归整合移动平均模型）等时间序列分析模型。在划分数据集时，通常按照7:3或8:2的比例将数据分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行参数估计和训练，再利用测试集评估模型的泛化能力。

在模型评估阶段，计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。MSE对误差的平方求和，会放大较大误差的影响；MAE则直接计算误差的绝对值平均，更直观反映预测值与真实值的平均偏差。若 MSE和 MAE值较小，说明模型预测效果较好；反之，则表明模型存在较大误差，需要调整模型参数或更换模型，进一步优化预测性能。

问题 4：未来价格预测与策略建议

在进行未来价格预测时，若采用时间序列模型（如ARIMA），需先对模型进行平稳性检验和参数优化，确保模型能有效捕捉价格趋势和季节性特征。通过将历史数据输入训练好的模型，利用forecast()或predict()等函数生成未来一段时间（如1个月、3个月或1年）的黄金价格预测值，并可基于模型的误差估计给出预测区间，反映预测结果的不确定性。若使用多元线性回归等基于基本面的模型，则需结合经济数据的最新动态，更新自变量数值，代入模型得出预测价格。

基于预测结果制定投资策略建议时，需综合考虑风险偏好、投资周期等因素。若预测显示黄金价格呈上升趋势且预测区间较为稳定，对于风险承受能力较低的投资者，可建议适当增加黄金资产配置比例，通过购买实物黄金或黄金ETF实现资产保值增值；对于风险偏好较高的投资者，可考虑参与黄金期货、期权等衍生品交易，放大收益。若预测价格下跌，持有黄金资产的投资者可考虑减仓或离场；空仓投资者可等待价格进一步下跌后的入场时机。此外，若预测价格波动较小，处于横盘整理阶段，建议投资者保持现有持仓，通过波段操作降低成本，同时密切关注宏观经济数据和地缘政治事件，以便及时调整策略。同时，还需提醒投资者，金融市场具有不确定性，预测结果仅供参考，实际投资决策应结合自身财务状况和市场实时变化。