Глушак ОксанаHlushak OksanaСеменяка СвітланаSemeniaka SvitlanaЗінченко НадіяZinchenko Nadiia2026-09-222026-09-222025Глушак О. Оптимізація відбору факторних змінних у процесі економетричного моделювання: практичні рекомендації [Текст] / О. Глушак, С. Семеняка, Н. Зінченко // Фізико-математична освіта : науковий журнал / Міністерство освіти і науки України, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка, Фізико-математичний факультет ; редкол.: О. Семеніхіна, М. Друшляк, Francis Kwadwo Awuah та ін. – Суми : СумДПУ імені А. С. Макаренка, 2025. – Вип. 5 (40). – С. 29–35. – DOI: 10.31110/fmo2025.v40i5-04https://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/18747Формулювання проблеми. Правильний відбір факторних змінних у сучасних економетричних дослідженнях є ключовою умовою забезпечення точності, стабільності та прогностичної здатності моделей, проте у студентських роботах часто трапляються типові помилки, пов’язані з надмірною кількістю факторів, слабким теоретичним обґрунтуванням їх вибору або наявністю мультиколінеарності. У статті обґрунтовано необхідність створення практичних рекомендацій, який поєднує наукову обґрунтованість із простотою застосування та забезпечує коректний вибір факторних змінних у процесі моделювання економічних явищ.Матеріали і методи. У дослідженні використано комплекс теоретичних, статистичних та економетричних методів, серед яких ключову роль відіграли кореляційний і регресійний аналіз, що дали змогу виявити та кількісно оці¬нити взаємозв’язки між змінними. Для підвищення достовір¬ності результатів і стабільності моделі проведено перевірку на мультиколінеарність за алгоритмом Фаррара–Глобера, який передбачає застосування χ²-, F- та t-критеріїв для оцінки взаємозалежностей між незалежними змінними.Результати. У результаті дослідження запропоновано поетапний алгоритм відбору факторних змінних, що передбачає: (1) розрахунок коефіцієнтів кореляції для формування вектора та матриці кореляцій; (2) відбір змінних, які мають сильний зв’язок із результативною змінною та слабку взаємну кореляцію; (3) перевірку інформативності змінних за допомогою методу показників інформаційної місткості та коефіцієнта множинної кореляції; (4) додатковий аналіз на мультиколінеарність для виявлення надлишкових факторів. Алгоритм забезпечує обґрунтованість вибору предикторів, підвищує точність і стабільність моделей, а також є зручним для навчального використання.Висновки. Запропонований підхід дозволяє системно організувати процес відбору факторних змінних у студентських економетричних дослідженнях, поєднуючи наочність, доступність та наукову коректність. Його застосування сприяє формуванню у студентів навичок аналітичного мислення, статистичної інтерпретації результатів та усвідомленого підходу до побудови моделей.Formulation of the problem. The correct selection of factor variables in modern econometric studies is a key condition for ensuring the accuracy, stability, and predictive power of models. However, student papers often contain typical errors related to an excessive number of factors, weak theoretical justification for their selection, or the presence of multicollinearity. The article substantiates the need to create practical recommendations that combines scientific validity with ease of use and ensures the correct selection of factor variables in the process of modeling economic phenomena.Materials and methods. The study uses a set of theoretical, statistical, and econometric methods, among which correlation and regression analysis played a key role, allowing us to identify and quantitatively assess the relationships between variables. To increase the reliability of the results and the stability of the model, a multicollinearity check was performed using the Farrar–Glauber algorithm, which involves the use of χ², F, and t criteria to assess the interdependencies between independent variables.Results. As a result of the study, a step-by-step algorithm for selecting factor variables is proposed, which involves: (1) calculating correlation coefficients to form a vector and correlation matrix; (2) selecting variables that have a strong relationship with the outcome variable and weak mutual correlation; (3) verification of the informativeness of variables using the method of information capacity indicators and the multiple correlation coefficient; (4) additional analysis for multicollinearity to identify redundant factors. The algorithm ensures the validity of the predictor choice, enhances the accuracy and stability of models, and is convenient for educational purposes. Conclusion. The proposed approach enables the systematic organization of the process of selecting factor variables in student econometric research, combining clarity, accessibility, and scientific rigor. Its application contributes to the formation of students' analytical thinking skills, statistical interpretation of results, and a conscious approach to model building.ukеконометричне моделюванняфакторні зміннівідбір факторівмультиколінеарністькореляційний аналізeconometric modelingfactor variablesfactor selectionmulticollinearitycorrelation analysisArticle0000-0001-9849-11400000-0001-5083-14330000-0003-1124-463610.31110/fmo2025.v40i5-04