预测结果可以为投资者提供决策参考，帮助他们制定黄金买卖策略。需要注意的是，黄金价格受多种因素影响，不同因素之间可能存在复杂的关联关系。此外，模型的预测结果并不一定准确，投资者需要结合其他信息和判断进行决策。
黄金价格的预测模型可以基于多种方法和因素进行构建和应用。以下是一种可能的实证研究方法：
1. 数据收集：首先，需要收集历史黄金价格的时间序列数据。这些数据可以从金融机构、经济研究机构或公共数据库等来源获取。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括去除异常值、平滑数据、处理缺失值等。此外，还可以引入一些可以影响黄金价格的相关因素，如经济指标、货币政策、地缘政治等。
3. 特征工程：根据领域知识和经验，选择合适的特征进行构建。这些特征可以是过去一段时间的价格变化、波动率、交易量等。
4. 模型选择：根据数据的特点和预测目标，选择适合的预测模型。常用的模型包括线性回归模型、时间序列模型（如ARIMA、GARCH）、机器学习模型（如决策树、支持向量机、神经网络）等。
5. 模型训练和评估：将数据划分为训练集和测试集，利用训练集进行模型训练，并使用测试集进行模型评估。评估指标可以包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）等。
6. 参数调优：根据评估结果，对模型进行参数调优，以提高预测准确性。调优的方法可以采用网格搜索、随机搜索等。
7. 模型应用：经过训练和调优后的模型可以用于未来黄金价格的预测。预测结果可以为投资者提供决策参考，帮助他们制定黄金买卖策略。
需要注意的是，黄金价格受多种因素影响，不同因素之间可能存在复杂的关联关系。因此，在构建预测模型时，需要考虑各种因素，并进行适当的建模和控制。此外，模型的预测结果并不一定准确，投资者需要结合其他信息和判断进行决策。