论文基于票房预测模型分析影响我国电影经济成功的因素是适合票房论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关票房开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：票房预测模型对我国电影经济成功的量化分析具有实用的指导意义,对分析高票房影片的共性元素起到了相当的指导作用.能够保证票房与电影经济上的成功通常是商业电影追求的第一目标,因此,根据我国电影市场特点,通过分析Barry.Lit man 票房预测模型,基于票房预测模型,对影响我国电影经济成功的因素进行分析.
关键词：电影市场；票房预测模型；电影经济
中图分类号：J94 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）17-0059-02
商业电影追求的第一目标就是保证票房和电影经济上的成功.一般来说,观众的喜爱程度、奖项获得一级提名情况、票房收入是衡量、考察一部影片成功的主要指标.而从经济学领域讲,电影产业能够归纳出经济指标与电影票房之间的内在联系,着重对单一的电影各种数据进行分析.据统计,2015年,中国电影发展取得突破性成果,全国电影总票房为440.69亿元,同比增长48.7%,创下“十二五”以来最高年度增幅.其中,国产影片票房271.36亿元,占总票房的61.58%,各种类型的影片屡破纪录[1].通过对已知的国产高票房影响的数据统计和分析,如：发行公司、导演等可以在模型各个项目中,获得经济成功的影片的决策倾向,从而对票房预测或市场评估领域产生意义.
一、Barry.Lit man 票房预测模型
本文在西方票房预测模型发展的基础上,建立了我国电影经济成功的影响因素模型.在西方,Barry.Litman 整合了以往分散的变量因素,获得了第一个相对完整的对电影经济成功预测模型,归纳出创造性领域、规划和发行模式、市场推广手段等对应于三个垂直环节的三个影响电影经济成功的主要方面.20世纪80年代,通过对1972—1979年间150部影片的分析,Litm an充分考虑了电影内容、明星、导演等因素,建立了初级的基线模型.然后为了获得电影高票房与这三个方面的具体因素之间的相关性,他采用回归分析方法,对697部美国电影1981—1986年的间产业数据为例,进行了分析.20世纪90年代,为了得到了以下基线模型,他根据《综艺》杂志每年100部总票房最高的电影,以1993—1995年为例,再次分析了新的全面样本结果和相关性.在B.Litman 的票房模型中：内容分类与高票房的相关性不显著,MPAA分级与高票房G,PG,PG-13成正相关,R,NC-17,NR成负相关,知名导演、超级巨星、大发行公司、评论、发行模式与高票房呈正相关但不显著,制作成本与高票房呈相关、U型,发行档期与高票房呈现相关性显著并与档期特殊有关,竞争力量与高票房呈现负相关,奥斯卡奖项与高票房呈现正相关.
这证明这些因素的确与电影票房呈现高度相关.2016年来,我国电影发展趋势,不管是《大话西游之大圣归来》、《烈日灼心》,还是《湄公河行动》、《捉妖记》都不约而同地选择了向好莱坞类型片靠拢,趋向于产业化、类型化.其中《大话西游之大圣归来》是最为典型的代表,只要对其叙事结构稍加分析,就会发现和好莱坞类型片具有相似之处.因此,利用西方票房预测模型对这类类型化影片进行分析,可以看出其能够为中国电影的新发展与新动态提供另一种研究方向.因此,为了改善一个基本适应中国市场的模型量表,本文以西方的票房预测模型为参照,对高票房影片进行了分析,并以其为根据对数据进行整理.当然,在细化上,该模型与中国大片的票房模型具有区分,这是由于东西方文化差异与我国电影市场的特殊性分不开的.在研究国产大片时,由于许多适用于好莱坞电影指标并不适合正处于成长阶段的我国电影市场,因此,需要进行调整[2].
二、我国电影票房预测模型的构建
本文以我国内地票房总额为因变量,选择了2015年我国内地票房总81部上亿元的國产影片,根据艺恩咨询网、《国家电影产业备忘》、国家的数据为统计数据,对其在国内市场取得票房作为因变量.
同时,本文将自变量具体划分著名导演、著名演员、网络评论以及国内奖项提名等八类.这81部上亿元国产影片平均票房5亿元以上,其中72%的影片由五大制片公司制作发行,平均制作投资为4 300万元,有35%的影片由知名导演执导.根据表1线性T检验显示：在90%的置信区间下,这八类均与票房有较显著地相关,回归分析表示方程式能够解释中国电影市场票房上亿元票房总额变异性的46%.并且在Lit m an的模型中,电影类型对电影票房却没有显著的影响[3].
但是,通过研究,本文显示国产影片受影片类型的影响仍然存在.这可能于我国电影市场来说,绝大数票房上亿元影片集中在2015年下半年到2016年上半年,而2016下半年各类小成本类型片持续走俏,并且越发向好莱坞靠拢.对影片经济成功具有显著影响的还包括著名导演和演员.著名导演的作品占据了90%左右的大片市场.如同预测,由于74部影片中有72%的影片都由五大公司制作发行,发行公司也是影响到影片经济成功的重要指标.对影片票房的影响上,在好莱坞电影市场中,大发行公司经历了一个线性过程,即由显著到不显著的.而从我电影市场中,一些小公司逐渐显示出了票房竞争力和发行实力,但是五大发行公司发行的影片仍然占据绝大部分大片市场.
另外,在此回归方程中,制作成本并不显著.目前,这一变量较高的制作预算和制作水平仍然同票房的成功存在显著地相关性,对票房的预测仍然是一个重要指标.如同Lintman提到的制作成本自成模式所说,票房利润与制作成本之间是U型曲线,利润会随着预算的增加而增加.但是近年来,也存在着一些票房不尽如人意,但是预算很高的影片[4].
档期也如同预料的没有对票房出现显著地影响,对影片票房的影响微小,这可能因为国内看电影活动与假期之间没有太明显的关联,无论电影排期在什么时间段,都可能获得高票房.
网络评论如同Lintman研究中所显示的问题一样,不出意料地成为影响票房成功的重要指标,但是这个变量与影片本身的质量和营销方式之间具有复杂关系,无法单纯地显示评论对观众的影响究竟属于哪方面.而发行模式这一自变量没有纳入量表,这是由于样本影片全部由全国统一发行.但是近十年来,我国电影产业处于高度而快速的发展中,巨大的变化程度给影片票房造成了逐年攀升,在银幕数量方面完成了极大的飞跃.2015年新增银幕8 035块,平均每天增长22块,全国银幕总数已达31 626块.从直观来讲,银幕数量的增加影片票房和产业成熟度呈正相关影响.因此,本文在数据分析中将其直接算入票房模型中作为结果呈现,并没有将其纳入自变量,从而保证了数据的稳定性.
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参考文献：
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