Istnieje wiele czynników maj¹cych znaczenie w procesie prognozowania. Do najwa¿niejszych zaliczyæ nale¿y wybór modelu oraz dobór zmiennych objaœniaj¹cych w przypadku wielowymiarowego modelu ekonometrycznego. W artykule skoncentrowano siê na doborze zmiennych, który odgrywa kluczow¹ rolê. Spoœród wielu istniej¹cych i znanych algorytmów doboru zmiennych, w artykule przedstawiono autorsko wybrane trzy metody: metodê pojemnoœci integralnej Hellwiga, metodê wspó³czynnika korelacji cz¹stkowej oraz metodê wspó³czynnika korelacji wielorakiej. Dla ka¿dej z zastosowanych metod podano syntetyczny opis wyjaœniaj¹cy istotê jej dzia³ania. Wybór modelu do opracowania prognoz potraktowano jako mniej istotny, poniewa¿ dla ka¿dej metody doboru model jest ten sam. Obliczenia wykonano modelem MRK (Model Rozk³adu Kanonicznego), zamieszczaj¹c syntetyczny opis modelu. Wykazano na rzeczywistych danych jak zastosowana metoda doboru zmiennych objaœniaj¹cych wp³ywa na uzyskane wyniki prognozy zu¿ycia energii elektrycznej na poziomie kraju. W przyk³adzie obliczeniowym dysponowano potencjalnym zbiorem z siedmioma zmiennymi objaœniaj¹cymi. W opracowaniu zawarto 14 ró¿nych prognoz otrzymanych w wyniku zastosowanych 3 metod wyboru zmiennych. Wyniki dopasowania modeli (prognoz wygas³ych) oraz prognoz do 2030 roku, przedstawiono w tabelach i na wykresach. We wnioskach zawarto uwagi dotycz¹ce prognoz d³ugoterminowych podstawowych wielkoœci dotycz¹cych Krajowego Systemu Elektroenergetycznego, mog¹ce mieæ wp³yw na poprawnoœæ ocen tych prognoz. Zwrócono uwagê na problem poprawnoœci oceny prognoz d³ugoterminowych dotycz¹cej zu¿ycia energii czy mocy szczytowych.