为解决 EVA（乙烯 - 醋酸乙烯酯共聚物）价格受多因素驱动、中长期预测难度大的问题，本文聚焦政策支持、宏观经济、成本波动和市场供需四大核心维度，系统剖析环保限产、原材料价格、光伏装机增速等关键因素的作用机制。通过对比传统统计方法与机器学习模型的适配性，结合EVA 市场供需错配显著、成本传导滞后的特征，构建“历史数据驱动”与“影响因素驱动”双维度预测体系，并基于最小误差指标筛选最优模型。结果表明，影响因素驱动型模型能更精准地捕捉政策调整、原材料价格波动等非线性冲击，预测精度更高。研究结论可为 EVA 产业链企业的中长期产能规划和风险管理提供科学决策依据。