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文档简介
国电影放映量在各假期黄金档分布较其他档期表现出高密集性,是否年上映电影449部,票房到达438.74亿元,其中国产电影的ofthefilmindustry*[J].TheJourn至到最热门的20%国电影放映量在各假期黄金档分布较其他档期表现出高密集性,是否年上映电影449部,票房到达438.74亿元,其中国产电影的ofthefilmindustry*[J].TheJourn至到最热门的20%电影,口碑评分表现出不显著性,通过样本可以自2002年国家把开展文化产业作为一项国策以来,中国文化产业的快速成长在拉动国民经济开展、促进文化繁荣、带动社会进步和应对国际竞争等方面发挥着越来越重要的作用,对于全球化文化背景下维护国家文化平安和应对国际文化市场挑战具有关键性的作用。在中国的文化产业构造中,影视产业一直是中坚力量,占据着近半壁江山。回忆近几年我国电影增长态势,并且在2009年实现华美蜕变,成为在金融危机中逆势上扬的典型代表,全年共有11部电影票房过亿。然而在2010年国产电影不敌国外大片,上映比例走到低谷。到了2012年,国产电影开部,票房到达438.74亿元,其中国产电影的票房占到总额的62%,平均每部国产片的票房到达8138.6万元。中国逐渐由电影大国向电影强国转变。作为电影产业链的最后一环,院线上映是衡量影片投资标准。虽然在好莱坞等电影产业兴旺地区,票房收入只占电影总体收入一局部,银幕上的突出成绩并一定代表电影自身的成功[1],但对于中国这一还在开展中的电影产业而言,影片的票房成绩仍然是最重要的因素。和票房之间关系的探讨,第二类对电影票房的预测,第三类那么是影响因素的分析。西方相比拟我国实证模型进展分析。具体来看,主要有以下一些成果。有着显著的正向影响,科幻片能正面影响而剧情片那么产生负向影响[2]。在这之后,局部西方学者继续按照Litman的研究模型进展相应改良延续其的研究思路,还有一局部学者那么开场对电影票房具体影响因素进展分类研究。主要集中在明星影响力以及口碑等方面,〔1999〕通过对测试者发现观众对知名演员出演的电影有着很强的好感,电影评论家也会因此减轻对定性案例分析上面。直到2009年我国逐渐开场进展定量实证研究,其中比拟具有代表性的有汪旭辉和王军〔2015〕通过分析网络口碑对票房内在机制,结果说明网络口碑数量显著正向影响首周票房,效价存在显著负向影响。侯勇和王铁男〔2014〕那么发现前作电影票房和口碑都可以产生品牌溢出效搜索引擎过去一段时间搜索量实现起来较为困难,本文那么出于数据索数据作为度量[10],王炼〔2014〕等通过利用数据抓取软性。而由Koenker和搜索引擎过去一段时间搜索量实现起来较为困难,本文那么出于数据索数据作为度量[10],王炼〔2014〕等通过利用数据抓取软性。而由Koenker和Bassett〔1978〕所提出的分牌知名导演在获奖及提名数量上具有绝对的优势,多年的执导经历可得出盗版和剧情类电影有负面影响,并通过神经网络进展预测发现误差相比多元回归较小。影响因素探讨的文献数量较少,并且大多为基于传统Litman模型进展影响因素的选择,并未结合中〔一〕研究变量选取票房数据通过艺恩网①查询得到。解释变量具体可分为如下几类:本以导演为主,而编剧制片人等身居幕后往往不为人所熟知。因此本文重点选取导演作为创作阵容中名数量并结合2015年明星微博粉丝数排名综合衡量④,同样划分为1-5五个等级。2012年广电总局发布的电影票“限折令不得低于电影院挂牌价的70%曾一石激起千层浪引发不小的争论,同样,一些例如冯小刚的知名导演也曾在两会上联提案实施“最高限价〞。电影院在票价制定方面往往采用针对不同客户需求及影片属性的弹性定价策略,经济学中一般称之为“价格歧3.网络口碑〔WOM〕影响公众的感知并进一步对公众的观影决策行为产生作用,有着重要的地位[9]。因此,本文通过对每一部电影时光网及豆瓣网基于总分值为10分的口碑评价得分取其平均值作为研究变量。中共有11个输入神经元属于高维输入,因此最终确定第一隐含层6J].JournalofMarketingResearch,销热度〔Want〕电影在上映前的营销手段也是十分重要的一环,平均票房度量中共有11个输入神经元属于高维输入,因此最终确定第一隐含层6J].JournalofMarketingResearch,销热度〔Want〕电影在上映前的营销手段也是十分重要的一环,平均票房度量[7],还有的直接使用?好莱坞报道?中的导演指数IMAX〔巨形超大银幕〕、3D〔立体〕及三者两两结合的类型。本文将技术水平从低到高排序,将普通2D设为1,含有IMAX的非3D电影设为2,含有3D技术的设定为数值3。一种媒介而产生一种极大的关注度,是一种珍贵的无形资产。在电影领域中IP主要可以分为畅销小电影时用1表示,反之为0,是否是翻拍改编等信息通过百度百科查询所得。档期是一部电影从上映到最后下映的时间间隔,过往研究说明档期作为一种时间纵向市场也往往电影最热门的档期可以划分为暑期档、国庆档、五一以及贺岁档⑤,为此,我们选取与电影从上映到下映平均一个月时间与上述档期重合天数作为档期的研究变量。电影在上映前的营销手段也是十分重要的一环,具体可包括出品方的宣传以及基于其所引发的话〔2012〕利用公众对电影的谷歌趋势的搜索数据作为度量[10],王炼〔2014〕等通过利用数据抓取软件对电影上映前后百度搜索引擎数据构建搜索指标[11]。由于对搜索引擎过去一段时间搜索量实现起来较部电影从宣布档期到上映前一天时间段公众想看意愿的具体人次。国电影开展还不是十分成熟,相比拟西方好莱坞类似于互联网电影资料库〔IMDB〕十多种明确的分定为虚拟变量,是赋值1,否那么赋值为0,有关电影类型均通过时光网、豆瓣网以及猫眼网等查询⑥所得。〔二〕计量模型基于回归的最小二乘法分析是目前学术界使用最多的方法,如前文中所述的Litman(1998)、传统的线性回归一般都采用上述OLS来估计参数,其刻画的是因变量的条件均值的边际效益或经过样本的统计发现前20%样本影片的票房合计占到了所有电影总票房的76.84%,因此从条件分布上虽然消除了极值偏态影响,但是容易使得信息利用量减少。三、研究因素。二、文献综述关于电影票房的研究方面,国内外可以分为三类ninterrelationshipapproach[J].,继续以过往例如奖项数量等方法难免有失偏颇,所以本文根据奖项虽然消除了极值偏态影响,但是容易使得信息利用量减少。三、研究因素。二、文献综述关于电影票房的研究方面,国内外可以分为三类ninterrelationshipapproach[J].,继续以过往例如奖项数量等方法难免有失偏颇,所以本文根据奖项用分位数回归分析票房从低到高的不同分位数下解释变量对因变量可能存在的不同回归系数估计量。〔2〕假设由n个解释变量组成的矩阵X线性表示y的条件分位数,根本模型为:〔3〕〔4〕本文由此设定如下分位数回归模型:效应进展考察。导演作为我国目前以导演为中心的的影片制作传统,相比西方制片人为核心制度,其在拍摄,演员任用等方面都有着超越创意X畴的无可撼动的职能和权力[13]。我国目前经过统计进入五亿元票房俱乐部的导演总数为18位,其中既包括例如冯小刚、X艺谋、管虎等大牌知名导演,也包括一些跨界例如董成鹏、陈思诚等新锐导演,大牌知名导演在获奖及提名数量上具有绝对的优势,多年的执导经历可以为影片的质量提供较为有力的保障;而新锐跨界导演那么更多是通过原先例如演员、作家、主持人等身份自带强大的粉丝效应,并进一步传播到其所执导的影片关注度之上。明星影响满足默认的独立成品是否履行信号所指示的内容,生产者都需要支出额外前期费用的信号[14]。明星对票房影片也主要其他方面例如综艺节目、特征魅力等所获得的高人气吸引力。因此明星强大号召力通过提高消费者对影片的认知以及承受程度,可以较大程度降低影片投资风险[15],在一些大制作的影片中,一线明星已然成为高票房保障的必备。网络口碑总体在5%水平上显著正向影响票房上下。以豆瓣、时光电影评分为代表的网络口碑成费者很难在观看前甄别其质量水平[16],此时往往会通过向专业的口碑寻求真实观众评价信息来降低这种感知风险,评分的上下总体上能够显著影响观众的观影决策进而再影响至票房。技术效果通过5%的显著性水平检验产生较大的正向影响。我国自2010年引入IMAX巨幕电影技电影在中国市场引发空前的观影热潮再造了电影的艺术形态,也进一步加强了观众由单纯观看电影向票价相比普通2D平均高出10-15元左右,也自然能够提高票房的收入。想看指数在1%统计水平上显著正向影响票房。这说明消费者互联网搜索量以及对应片方在影片网的普及,制片方通过在微博和发布会上制造相关热门话题进展推广及公众讨论可以一定程度上消除ureboxofficeandprofitability:a中票价仅在0.2的分位点上表现出10%的显著性。原因可能在于释变量不同的边际影响效应。根据上表的参数估计结果,绘制各解释extensionsofexperientialgoods:ureboxofficeandprofitability:a中票价仅在0.2的分位点上表现出10%的显著性。原因可能在于释变量不同的边际影响效应。根据上表的参数估计结果,绘制各解释extensionsofexperientialgoods:受众进展全视角、立体式的宣传覆盖[17],吸引其走进电影院实现这种被“吊胃口〞式的预期释放。续集翻拍等IP相比拟没有这方面的影片在5%显著性水平上明显能够增加票房收入。过往研究说效应与“外部性〞这一概念相类似,其指一个经济组织在相关领域中的自我行为决策会对外部另一局部人的利益产生损益的情况,而这种损失或者收益都不是相关生产或者消费者等经济主体所获得或者承当的,而是一种附带影响从而推动其他方面的开展[18]。学术界通常用品牌延伸理论及信号理论对其从而对子产品拥有相似感知性进而发生态度和印象转移到子产品电影之上,这与Sood,Dreze〔2006〕等人观点相类似[20]。从信号理论上看,续集翻拍电影有着IP等更多的信号可以供观众进展判断,从而减少影片内容等疑虑大大增加影片被选中的概率。虽然电影上映之后有着口碑网等影评信号,但多数观众为了防止被剧透不会仔细阅读具体内容,因此原有的IP等仍然是最重要确实定性信号源。的问题,虽然经过膨胀因子检验四者中最大的VIF值为6.26<10,但为了稳健起见,本文仍对上述变题材对票房都有着较为显著的正向影响,其中喜剧的影响程度最大。经过上表来看,喜剧可以说是我国电影数量最多的一种题材类型,占到了全样本中接近45%的比例。在中国传统文化中,“美好一直是一种自我追求和精神寄托,喜剧片那么承载了这方面较多的元素,其次大多数喜剧都是在贺岁档的喜剧例如?夏洛特烦恼?等总能以小博大较易取得不错票房成绩。与此相反,我们也可以看到惊悚片粗制滥造的质量水平自然难以吸引观众群体。表2交互项均分别在5%和1%显著,这意味着动作片能够显著加强技术效果对影片票房的影响。影响力的情况来看,究其原因,可能在于动作片较为丰富吸引人眼球的动作激斗场景可以通过IMAX和3D技术来使得其效应得以扩大,观众们会更加倾向于这种更为强烈的视觉冲击而去选择观看。IP片的主要IP为一些著名作家相应的畅销小说或者如今开展极快的网络文学作品,这些作品在尤其是年轻人这一高消费的群体中受欢送程度较高,例如郭敬明的?小时代?、近期爆红的顾漫的网络小说?用经历的消费者会对原品牌有着特殊印象态度[22],这种态度也扩散到了改编的电影等延伸作品中。表2中模型〔3〕的分位数回归可以很好帮助我们了解不同票房分为点解释变量不同的边际影响通常所定义的溢出效应与“外部性〞这一概念相类似,其指一个经济大牌知名导演,也包括一些跨界例如董成鹏、陈思诚等新锐导演,大对-.wordzl..--.受众进展全视角、立体式的宣传覆盖常用的多层感知器〔MultilayerPerceptron〕通常所定义的溢出效应与“外部性〞这一概念相类似,其指一个经济大牌知名导演,也包括一些跨界例如董成鹏、陈思诚等新锐导演,大对-.wordzl..--.受众进展全视角、立体式的宣传覆盖常用的多层感知器〔MultilayerPerceptron〕间上映已不再是公众观影抉择的主要依据。网络口碑对票房的边际效应随着分位点逐渐缓慢降低。其原因可能在于冷门电影较小本钱限制使从受众心理机制方面提出动态模型,认为当今电影市场以还没有掌握评判电影主流话语权的年轻人作为主要受众群体,其缺乏对电影辨识度。因此对于他们而言,口碑重点在于是否极端能否引起规模性的舆论争议,从而引发其特有的猎奇心理带动票房增长。提升空间有限。为稳定且呈现小幅下降态势,平均每增加1%,票房显著增加0.47%左右。到了0.8分位点处,弹性及显著性出现大幅降低。对于卖座电影而言,其本身上映前通过大规模宣传或者其自身的品牌效应已经是富于弹性,在影片上映前的营销手段可以明显提升票房。续集翻拍的边际效应在0.2-0.4分位点平稳之后出现了10%以上水平的显著上升。这也印证了前文的品牌溢出效应机制,原先较高票房电影的续集以及相应热门IP品牌的电影延伸在卖座电影中有着析可以衡量的其重要性程度即输入变量对模型输出的影响度大小。本文采取最常用的多层感知器一个输出层,同层神经元之间没有连接,相邻层之间的节点进展两两连接,前一层节点输出信号逐层进入后一层。根据前文OLS回归结果所得到的显著性自变量共11个作为神经网络的输入神经元,电影票房作为唯一的输出层神经元,按照变量类型分类选取5个作为协变量,其余6个作为因子。隐含层数的选择方面,Lippman〔1989〕指出两个隐藏层可以足够表达任何的输出函数,且第二隐藏层的节点数应为输出层的2倍,高维输入时第一隐藏层最正确数量为第二层的三倍。由于本文中共有11个输入神经元属于高维输入,因此最终确定第一隐含层6个神经元,第二隐含层2个神经元。为了更准确进展通过BP不断调整网络连接的权值提高准确率,降低误差平方和以到达输出期望值X围内终止学习。和导演影响力存在着“挤出效应[6]。聂鸿迪〔2015〕那么通因此,本文随后进一步采用分位数回归分析票房从低到高的不同分位费的群体中受欢送程度较高,例如郭敬明的?小时代和导演影响力存在着“挤出效应[6]。聂鸿迪〔2015〕那么通因此,本文随后进一步采用分位数回归分析票房从低到高的不同分位费的群体中受欢送程度较高,例如郭敬明的?小时代?、近期爆红的得屡次奖项提名的知名演员,其精湛的演技可以提升影片质量,二是常被用作神经网络的阈值函数,具体表达式为:由于是是0-1值域内函数,所以需要对训练数据进展归一化处理。最终结果显示模型汇总得到训练的平方误差和为0.481,预测值的散点图近似为一条直线,残差散点图较均匀的分布在0轴两侧,总体来看,模型的拟合效果较好。直接观察自变量的重要性数值大小及标准化后的重要性百分比大小,并与前文中OLS模型下剔除不显著因子后的回归模型的标准化参数估计值进展比拟,结果见表3所示。票房。但是需要值得注意的是,在分位回归的高位点上,二者均出现了边际效应大幅递减以及不显著“挤出效应。近日,央视新闻频道更是在“演员天价片酬〞专题中指出国内大牌明星片酬拿走50%以上制作费用,会为影视制作的其他环节带来巨大风险压力,这与美韩等影视强国演员片酬仅占10%-30%形成
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