VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

Введение.

Индустрия кинематографа в настоящее время является одной из наиболее активно развивающихся отраслей. К особенностям этой отрасли можно отнести:

1. Слабое влияние на нее мировых потрясений (в т.ч. финансовых кризисов).

2. Большие возможности для развития в разных направлениях

3. Значимость для национальной экономики.

В создании одного фильма от сценария до проката участвует огромное количество работников. Восьмизначные бюджеты обычных голливудских фильмов позволяют киностудиям создавать немало новых рабочих мест в абсолютно разных областях от актеров массовки до цветоустановщиков, не говоря уже об обычных должностях в сферах рекламы, финансов или обслуживания.

Но для того чтобы тратить такие деньги, необходимо и зарабатывать не меньше, то есть созданные фильмы должны окупаться. Чтобы оставаться на плаву киностудии вынуждены очень тщательно отбирать фильмы для выпуска в прокат, опираясь на множество факторов.

В данной работе проводится анализ 4 факторов, так или иначе, влияющих на кассовые сборы: бюджет, продолжительность, рейтинг зрителей, месяц премьеры.

По статистике наиболее кассовыми оказываются фильмы, выпущенные в летние месяцы, а также в зимние праздники (это связано с каникулами, отпусками и дополнительными выходными днями, когда люди имеют больше свободного времени для посещения кинотеатра). Таким образом, дата премьеры влияет на сборы.

Кроме того, немалое влияние оказывает продолжительность фильма, поскольку с увеличением времени, уменьшается количество сеансов (поскольку количество часов в сутках ограничено), а соответственно уменьшается и количество зрителей, которые могу посмотреть этот фильм в кинотеатре.

Хороший же рейтинг фильма может послужить стимулом для других зрителей посмотреть этот фильм в кинотеатре или купить на диске, что также увеличит сборы.

Главной мотивацией для нас было то, что мы сами являемся потребителями продукции киноиндустрии, и это исследование имеет максимально приложение в практической деятельности, со стороны просто кинозрителя, которыми мы и являемся. Так же, мы хотели найти причины успешности зарубежных кинокартин (стран Европы и США) и относительно скромные показатели нашей продукции.

Основной анализ.

В работе построена и изучена 4-факторная модель регрессии. Проведены основные тесты на определение адекватности используемых параметров.

Для проведения анализа выбраны «случайным образом» 30 фильмов и собраны все необходимые данные о них с сайта kinopoisk.ru. Чтобы избежать ошибок, связанных с инфляцией и другими факторами, поиск и данные ограничены одним годом – 2010 г.

Исходные данные для регрессионной модели.

Таблица 1.

№	Название	бюджет	сборы	рейтинг зрителей	месяц премьеры	Продолжительность
		Y	X1	X2	X3	X4
1	Топор 2	$800 000	$52 604	4,71	8	85
2	4,3,2,1,	$4 600 000	$288 450	6,5	6	117
3	Вкус ночи	$8 814 650	$1 011 339	6,25	10	101
4	где-то	$8 000 000	$13 936 909	6,1	9	97
5	Начинающие	$3 200 000	$14 291 955	7,32	9	104
6	Еще один год	$16 013 600	$18 493 148	7,35	5	129
7	Игра без правил	$22 000 000	$24 188 922	7	7	108
8	Детектив Ди	$13 000 000	$51 723 285	7	9	122
9	127 часов	$18 000 000	$60 738 797	8	9	93
10	Три дня на побег	$30 000 000	$67 448 651	7,77	11	133
11	Письма к Джульетте	$30 000 000	$79 181 750	7,11	4	105
12	Бурлеск	$55 000 000	$89 519 773	7,25	11	119
13	Пипец	$30 000 000	$96 188 903	7,09	3	117
14	жизнь, как она есть	$38 000 000	$105 648 706	7,5	10	115
15	Хищники	$40 000 000	$127 233 108	6,5	7	107
16	Черный лебедь	$13 000 000	$117 000 000	7,96	9	103
17	Человек-волк	$150 000 000	$142 161 911	6,24	1	119
18	Ариэтти из страны лилипутов	$19 202 743	$145 570 827	8	7	90
19	Безудержное свидание	$55 000 000	$152 263 880	6,5	4	88
20	Шаг вперед 3D	$30 000 000	$159 291 809	7,22	8	101
21	Неуправляемый	$100 000 000	$167 805 466	7,43	10	94
22	Ешь, молись, люби	$60 000 000	$204 594 016	7	8	133
23	Турист	$100 000 000	$278 346 189	6,66	12	103
24	Обитель зла 4	$60 000 000	$296 221 663	6,2	9	96
25	Знакомство с Факерами 2	$100 000 000	$310 650 585	6,24	12	98
26	Карате-пацан	$40 000 000	$359 126 022	7,21	6	140
27	Сумерки. Сага. Затмение	$68 000 000	$698 491 347	5,9	6	124
28	Начало	$160 000 000	$825 531 030	8,79	7	148
29	Гарри Поттер и дары смерти	$240 204 000	$960 283 305	8	11	146
30	История игрушек 3	$200 000 000	$1 063 161 943	8,04	6	90

Исходные данные для регрессионной модели.

Исходная форма эконометрический модели примет вид:

y = a₀+a₁ x₁ + a₂ x₂ + a₃ x₃ + a₄ x₄ +u.

Определим качественные показатели модели методом анализа вектора и матрицы коэффициентов корреляции.

Значения вектора корреляции R₀

0,849717926

0,34923462

0,014037282

0,322023528

В векторе корреляции R0 только первое значение удовлетворяет условию неравенству abs(r_i) < r*

В результате чего мы получаем новую форму эконометрической модели, которая принимает вид:

y = a₀ + a₁ x₁ + u

На основании данной модели можно сделать вывод о том, что существенных показателей и имеющемуся набору исходных статистических данных в качестве основного показателя, влияющего на кассовые сборы фильма, следует выбрать X1 – бюджет фильма

Проведя ещё одну выборку методом показателей информационной емкости, мы получили такую же эконометрическую модель и существенный показатель X1.

Тест Голдфелда-Квандта

Данный тест проверяет модель на гомоскедастичность остатков.

Тест показал что в нашей регрессионной модели имеется гетероскедостичность остатков.

График 1.

Гистограмма распределения остатков регрессионной модели.

Тест Дарбина-Уотсона.

Данный тест проверяет в регрессионной модели наличие автокорреляции.

Полученная статистика DW попала в интервал от 1,311 до 2,689, что свидетельствует об отсутствии автокорреляции случайных возмущений

t-тест.

Данный тест проверяет адекватность используемых в модели параметров. Данный текст показал что параметр A1 адекватен, A0;А2;A3- не адекватные параметры.

Заключение.

В результате построения и исследования 4-факторной регрессионной модели, мы сделали следующие выводы: наибольшее влияние на кассовые сборы фильма оказывает его бюджет (Х₁), другие факторы влияют незначительно(X₂-рейтингзрителей, X₃-месяц премьеры, X₄-продолжительность фильма); полученная множественная линейная модель адекватна, несмотря на то, что параметры а₀, а₂, а₃ и а₄ не являются качественными.

Эконометрическая модель помогла нам формализовать данную проблему относительно 4-х критериев, которые мы рассматривали и конкретизировать наши знания о факторах влияющих на сборы кинофильма. Также мы ответили на второстепенный вопрос, который мы ставили перед с собой. Почему западные фильмы более успешны (прибыльны), чем наше кино? Так как самый влияющей фактор на сборы фильма это его бюджет, а бюджеты западных фильмов превышают наши в 5-7 раз, то вывод напрашивается сам собой.

В заключение хотелось бы представить график исходных данных совмещённой с графиком регрессии.

График 2.

Точечный график исходных данных, совмещенный с графиком полученной регрессии.

Список литературы:

1. Бышев, В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бышев. - М.: Финансы и статистика, 2008.

2. Банковская Л.И., Невежин В.П. Анализ динамики ежегодных международных расходов на путешествия на примере Австралии на базе Prognoz Platform // научная конференция «Экономика, управление и юриспруденция в современном мире: проблемы и поиски решений» Ижевск 2013

3. Васильченко А.А., Невежин В.П. Анализ оборота розничной торговли алкогольными напитками и пивом за год с применением Prognoz Platform // научная конференция «Экономика, управление и юриспруденция в современном мире: проблемы и поиски решений» Ижевск 2013

4. http://riarating.ru РИА Рейтинг

5. www.kinopoisk.ru

6. http://expert.ru Журнал « Эксперт»

7. http://www.gks.ru/ Федеральная служба государственной статистики

8. www.filmpro.ru

Код для цитирования: Скопировать