Finance: theory and practice  Vol. 26, No. 2’2022  financetp. Fa. Ru

FINANCE: THEORY AND PRACTICE 

Vol. 26, No. 2’2022 

 FINANCETP.FA.RU 
84
0
1
1
2
2
3
3
n
n
Y
X
X
X
X
= β + β
+ β
+ β
+…+ β
+ ε
, (1)
where 
0
β
, 
1
β
, 
2
β
, 
3
β
, 
n
β
— are coefficients 
of correlation-regression modeling of 
independent variables; 
Y
— the dependent 
v a r i a b l e ;
1
2
3
, , ,
n
X X X X
— i n d e p e n d e n t 
variables; 
ε
— a variable reflecting the 
probability of a random error.
Taking into account the fact that all 
factor variables have different dimensions, 
correlation-regression modeling should 
be based on the logarithm of some of the 
presented indicators [19] (
Table 3
). In this case, 
the model can be described by the equation 
given in formula (2):
(
)
( )
( )
(
)
( )
(
)
0
1
2
3
4
5
6
7
8
,
t
t
t
t
t
t
t
t
t
t
LN GDP
LN FII
LN FFI
LN EFI
LN RD
IA
IP
IGWS
LN SPT
= β + β
+ β
+
+ β
+ β
+ β
+ β
+
+ β
+ β
+ ε
(2)
where 
0
β
, 
1
β
, 
2
β
, 
3
β
, 
4
β
, 
5
β
, 
6
β
, 
7
β
, 
8
β
—
coefficients of correlation-regression 
modeling of changes in the GDP of the 
Russian Federation.
Now we should move on to direct analysis 
of the parameters using a correlation model 
that allows us to see the strength of the 
relationship between the selected parameters 
(
Table 3
).
Comparing the values of the parameters 
obtained in the course of the study in the 
correlation model with the Chaddock scale 
4
(
Table 4
), one can see a fairly high strength 
of the relationship between the GDP of 
the Russian Federation and the volume of 
mastered technology in industrial production. 
In addition, there is a high strength of the 
relationship between the GDP of the Russian 
Federation and other factor variables: the 
number of industrial companies that have 
invested their own funds in R&D programs, 
4 
To assess the correlation coefficients or determine the 
statistical dependencies of quantitative indicators, the 
Chaddock scale is widely used when building multifactor 
regression models. The Chaddock scale is popular in 
economic, sociological, medical and marketing research. It was 
introduced in 1925 by the American scientist Robert Chaddock. 
This scale became the first tool for analyzing the strength of 
the relationship between indicators.
the average number of employees of 
companies functioning in industrial sectors 
and the implementation of technological 
innovation projects, the share of innovative 
goods, works, services in general volume of 
shipped industrial products.
Equally, a significant relationship between 
the GDP of the Russian Federation as an 
indicator of the effectiveness of the developed 
model of financial incentives for innovation 
projects in industry and the parameters 
characterizing the implementation of R&D 
and the introduction of technological 
innovations indicates that in the future we can 
expect an increase in the share of innovative 
goods in the total volume of shipped products. 
In addition, there is a weak relationship 
between the GDP of the Russian Federation 
and the volume of foreign financing of 
innovation projects in the industry. At the 
same time, it should be noted that the share 
of foreign investments in the innovation 
activities of companies is very low (in the 
structure, the indicator did not reach 1%) 
Table 4