Актуальность исследования обуславливается усилением цифровизации, необходимостью в модернизации и изменениях во всех направлениях деятельности университетов. Это в свою очередь приводит к появлению рисковых событий и к острой необходимости внедрения системы внутреннего контроля, ее улучшению и осуществлению оценки ее эффективной работы. Цель статьи в разработке инструментария оценки эффективности системы внутреннего контроля университетов России на основе регрессионного анализа. Гипотезы статьи заключаются, во-первых, в нахождении тесной корреляционной зависимости всех независимых показателей, отражающих основные аспекты деятельности университетов России, от зависимой переменной. Во-вторых, в предположении о корреляционной зависимости между результирующими и объясняющими переменными, географическим положением собранных данных, их влиянии на полученные модели. В-третьих, в отсутствии влияния показателя, характеризующего год собранного наблюдения и наименования объекта на точность полученных моделей. В ходе исследования было собрано пятнадцать объясняющих переменных и одна результирующая переменная, характеризующая доходы от всех источников вузов. Объектом исследования выступают университеты России, за исключением филиалов. Информационной базой данного исследования являются результаты мониторинга деятельности университетов России за 2018-2022 гг. по 3 264 наблюдениям, из которых была сформирована генеральная совокупность из 405 сбалансированных наблюдений. При помощи применения метода по сбору данных - парсинг, а также методов оценки панельных данных и качества полученных выборок и методов расчета моделей и стандартных ошибок, были сформированы три регрессионные модели, характеризующие влияние независимых переменных на зависимую. В результате исследования был сформирован инструментарий для оценки эффективности системы внутреннего контроля университетов России. Большинство показателей имеют сильное влияние на результирующую переменную, тесно коррелируют с географическим положением. При этом три показателя не вошли в исходную регрессионную модель, так как были мультиколлинеарны с объясняющими показателями. Таким образом, только одна из трех гипотез подтвердилась полностью.