+βnXn+ε\]其中，Y表示黄金价格，X1、X2、X3等表示影响因素，β0、β1、β2等表示对应的回归系数，ε表示误差项。可以通过统计学的方法，如t检验、F检验、R方统计等，来筛选出对黄金价格显著影响的因素，并确定每个因素的回归系数。然后，可以利用计量经济学的方法，如OLS估计回归系数，得到多因素回归模型的参数估计结果。
黄金市场的影响因素包括但不限于以下几个方面：全球经济状况、地缘政治风险、利率变动、通胀水平、货币政策、市场情绪等。多因素回归模型可以用来分析这些因素对黄金价格的影响。
多因素回归模型可以表示为：
\[Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + … + βnXn + ε\]
其中，Y表示黄金价格，X1、X2、X3等表示影响因素，β0、 β1、 β2等表示对应的回归系数，ε表示误差项。
在进行多因素回归模型研究时，首先需要确定合适的回归模型。可以通过统计学的方法，如t检验、F检验、R方统计等，来筛选出对黄金价格显著影响的因素，并确定每个因素的回归系数。同时，还需要考虑可能存在的高度相关性、异方差等问题，可以通过相关性分析、残差分析等方法来解决。
在实际应用中，研究者可以收集相关的数据，并进行数据清洗和处理。然后，可以利用计量经济学的方法，如OLS（普通最小二乘法）估计回归系数，得到多因素回归模型的参数估计结果。最后，可以通过模型拟合度的评估和预测分析，来研究不同因素对黄金价格的影响程度，以及对未来价格的预测。
需要注意的是，多因素回归模型是一种简化的经济模型，对于复杂的市场变动往往难以全面解释。因此，在进行黄金市场影响因素的研究时，还需要结合实际情况，灵活运用其他方法和模型，以提高分析的准确性和可靠性。