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

FINANCE: THEORY AND PRACTICE 

Vol. 26, No. 2’2022 

 FINANCETP.FA.RU 
82
in the GDP of the Russian Federation in the 
time period 2022–2030 taking into account 
actually available statistical data for 2010–
2021. A variety of factors influence the 
dynamics of the selected macroeconomic 
indicator [18]. Therefore, it is necessary to 
consider those factor variables that reveal 
the essence of ongoing innovation projects 
in industrial sectors. To build a correlation-
regression model for predicting changes 
in the GDP of the Russian Federation, they 
can be divided into three groups: scenario, 
base and control. Scenario factors include 
only one variable — the level of innovation 
activity of companies operating in industrial 
sectors. As the main factors, the author 
of the article selected such parameters 
as the costs of innovation infrastructure 
facilities for technological innovations 
in the industry, the volume of foreign 
financing of innovation projects in the 
industry, the average number of employees 
of companies functioning in industrial 
sectors and implementing technological 
innovation projects, the number of industrial 
companies that have invested their own 
funds in R&D programs. Control factors 
are additional variables that can be used to 
account for the effectiveness of the model of 
financial incentives for innovation projects 
in the industry. Among them, the following 
indicators can be distinguished: the index of 
industrial production, the share of innovative 
products in the total volume of shipped 
products in industrial production, and the 
size of developed technologies in industrial 
production (
Table 3
).
I n a cco r d a n ce w i t h t h e t h e o r y o f 
probability and mathematical statistics, 
to evaluate the regression model, it is 
necessary to construct an equation that 
is a mathematical formula applied to 
independent variables in order to model the 
GDP of the Russian Federation with high 
accuracy. The general form of the regression 
equation is represented by formula (1):
Table 2