壬醛价格波动的预测模型如何构建？

使用时间序列分析如ARIMA模型，输入历史价格和原油指数数据。滞后阶数设为12个月。

回归模型纳入供需变量，如产能利用率和出口量。R²值目标>0.85。

机器学习方法如LSTM神经网络处理非线性波动，训练数据集覆盖2015-2025年。

情景模拟评估地缘风险影响，输出置信区间。

模型验证通过回测，误差率控制在5%以内。

工具如Python的Statsmodels库实现，便于更新。