数据收集和准备： 收集感兴趣商品的历史数据，包括每日或每周价格、交易量和相关经济指标。清理和组织数据以确保准确性和一致性。 ⦁ 模型选择：选择一个合适的统计模型来捕捉价格动态。常见的选择包括： ⦁ 自回归积分滑动平均（ARIMA）模型：这些模型分析过去的价格模式以预测未来值。 ⦁ 广义自回归条件异方差（GARCH）模型：这些模型考虑了波动聚集现象，即大幅价格波动往往会被更多的大幅波动所跟随。 ⦁ 蒙特卡罗模拟：这种方法基于历史波动性和分布假设生成随机价格路径。 ⦁ 模型校准和验证：使用历史数据估计模型参数。将数据分为训练集和测试集，以评估模型的性能并根据需要进行调整。 ⦁ 场景生成：创建不同的未来经济条件、地缘政治事件和其他可能影响商品价格的因素的场景。这些场景可以基于专家意见、经济预测或地缘政治分析。 ⦁ 模拟和分析：在每个场景下多次运行所选模型，以生成一系列可能的未来价格结果。分析模拟价格的分布，以评估不同价格水平的可能性以及每个场景相关的潜在风险和回报。 ⦁ 决策：使用模拟结果来指导投资决策、风险管理策略或其他业务规划活动。考虑不同价格场景对你的运营、供应链和财务表现的潜在影响。
需要记住的是，商品价格预测本质上是不确定的，没有任何模型可以完美预测未来。然而，通过结合历史数据分析、统计建模和场景规划，你可以获得对潜在价格变动的有价值见解，并做出更明智的决策。