Статья направлена на прогнозирование волатильности показателей оценки эффективности системы внутреннего контроля высших учебных заведений Российской Федерации в условиях динамичных изменений образовательной среды. Цель исследования — разработка сценариев развития показателей системы внутреннего контроля на основе регрессионных моделей, где вузы были разделены на две выборки по географическому признаку: вторая выборка (Северо-Кавказский, Южный, Уральский, Приволжский, Северо-Западный федеральные округа) и третья выборка (Сибирский, Дальневосточный округа). Методология включает применение методов машинного обучения в программной среде R к данным регрессионного анализа, а также анализ нормативно-правовых актов и научной литературы. В результате исследования сформированы позитивные и негативные сценарии функционирования системы внутреннего контроля, выявлена зависимость её эффективности от региональных особенностей. Установлено, что вузы второй выборки демонстрируют более высокую устойчивость к внешним рискам благодаря концентрации ресурсов, тогда как третья выборка сталкивается с ограничениями, связанными с удалённостью и климатическими факторами. Полученные результаты позволяют адаптировать управленческие решения с учётом прогнозируемой волатильности, что способствует повышению прозрачности и результативности системы внутреннего контроля.
The article aims to predict the volatility of indicators for evaluating the effectiveness of the internal control system of higher education institutions in the Russian Federation in the context of dynamic changes in the educational environment. The purpose of the study was to develop scenarios for the development of indicators of the internal control system based on regression models, where universities were divided into two samples based on geography: the second sample (North Caucasian, Southern, Ural, Volga, Northwestern Federal Districts) and the third sample (Siberian, Far Eastern districts). The methodology includes the application of machine learning methods in the R software environment to regression analysis data, as well as the analysis of regulatory legal acts and scientific literature. As a result of the research, positive and negative scenarios of the ICS functioning were formed, and the dependence of its effectiveness on regional characteristics was revealed. It was found that the universities of the second sample demonstrate higher resilience to external risks due to the concentration of resources, while the third sample faces limitations related to remoteness and climatic factors. The results obtained make it possible to adapt management decisions taking into account the predicted volatility, which contributes to increasing the transparency and effectiveness of the internal control system.