航运周期主要受供需关系影响。从供给方面来说，船舶运力包括船舶数量、船舶大小和船舶航速等因素。在全球经济波动时，船东可能会调整新船订单计划。例如，在经济衰退期，新船订单量会减少，因为市场预期需求下降。从需求方面看，国际贸易量是关键因素，其与全球经济增长紧密相关。例如，全球 GDP 增长放缓时，商品进出口需求会下降，像中国和美国这两个全球最大的经济体，其经济波动对航运需求的影响巨大。中国经济增速下降可能导致其进口的铁矿石、煤炭等大宗商品减少，影响干散货航运需求。

经济先行指标可以为航运周期预测提供线索。例如，采购经理人指数（PMI）是衡量制造业活动的重要指标。当 PMI 低于 50 时，通常表示制造业萎缩。在全球经济波动中，如果主要制造业国家的 PMI 持续下降，意味着工业生产活动减少，对原材料的运输需求（如钢铁厂对铁矿石的运输需求）会降低，这会使干散货航运市场进入下行周期。

汇率波动也是全球经济波动的一个重要方面。例如，美元升值时，对于以美元计价的大宗商品，其他货币持有者的购买力会下降。这会影响商品贸易量，进而影响航运需求。如日元贬值时，日本进口商品的成本相对增加，可能会减少进口，影响到航运市场的需求。

时间序列分析是一种常用的方法。例如，通过分析过去几十年航运市场的运价、运力和运量等数据，建立自回归移动平均模型（ARMA）。可以利用历史数据来预测未来航运周期的走势。假设过去航运运价在经济繁荣期呈现出逐年上升的趋势，且有一定的周期性规律，通过 ARMA 模型可以拟合这种规律，对未来运价的高峰和低谷进行预测。

情景分析法也很有效。根据全球经济可能出现的不同情景，如经济快速复苏、缓慢复苏、再次衰退等，构建不同的航运市场供需模型。例如，在经济快速复苏情景下，假设国际贸易量每年增长 10%，同时新船交付量增长 5%，通过对比需求和供给的增长幅度，预测航运市场是处于上升周期（需求增长大于供给增长）还是平衡周期。

大数据可以收集全球港口的货物吞吐量、船舶到港离港时间、货物种类等海量信息。通过对这些数据的挖掘，可以发现一些隐藏的规律。例如，利用机器学习算法分析港口货物吞吐量数据，发现某种特定商品（如电子产品）的吞吐量在某个特定季度总是会出现高峰，结合全球经济波动情况（如新兴经济体电子产品消费旺季），可以预测航运需求在该时期的变化。

人工智能中的神经网络模型可以处理复杂的非线性关系。以全球经济波动中的多个因素（如各国 GDP、通货膨胀率、汇率等）作为输入，航运周期指标（如运价指数、运力利用率）作为输出，训练神经网络模型。经过大量数据的训练后，模型可以根据新的经济数据输入，较为精准地预测航运周期的变化。