常见的检验方法包括残差分析、模型稳定性检验、模型效果的预测等。总的来说，黄金市场波动与金价变动的关系模型的构建需要综合考虑经济因素和金市交易数据，并根据特定方法和模型进行参数估计和验证，以确定相关性与预测能力。
构建黄金市场波动与金价变动的关系模型可以通过以下步骤进行：
1. 数据收集：收集历史的黄金市场波动和金价变动的数据，包括每日、每周或每月的价格数据、交易量数据、宏观经济数据等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，包括去除异常值、处理缺失值、调整数据的频率和格式等。
3. 特征选择：根据经验和相关性分析等方法，选择与金价变动相关的特征。可能的特征包括黄金市场的交易量、宏观经济指标（如通货膨胀率、利率水平）、其他相关金融市场变动（如股市指数、汇率等）等。
4. 构建模型：根据选定的特征，选择适当的模型来探索市场波动与金价变动之间的关系。常见的模型包括线性回归模型、VAR模型（向量自回归模型）、GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）等。
5. 参数估计与验证：使用历史数据对选定的模型进行参数估计，并进行模型的拟合优度检验。常见的检验方法包括残差分析、模型稳定性检验、模型效果的预测等。
6. 模型效果验证与评估：使用验证数据集对模型进行评估，判断模型的预测能力和稳定性。可以使用预测误差、RMSE（均方根误差）等指标来评估模型的效果。
总的来说，黄金市场波动与金价变动的关系模型的构建需要综合考虑经济因素和金市交易数据，并根据特定方法和模型进行参数估计和验证，以确定相关性与预测能力。不过需要注意的是，金价的变动受到多种因素的影响，模型的构建和效果验证只能提供一定的参考和预测能力，并不能完全解释金价的变动和波动行为。