我國電影生命週期模型及實證分析

2022-10-14 05:45:01 字數 1254 閱讀 6698

萬方資料

第10期李波,等:我國電影生命週期模型及實證分析1795

2)面板資料模型的擬合效果較高:通過比較表1-3模型的調整後r2,可以發現三個面板資料模型的調整後艫均較高,高於0.82,表明面板資料模型的擬合精度較好.

3)面板資料模型中,三種情況的影片觀眾需求均快速下滑,且衰減速度近似,表明一般而言,國內電影市場按照大小製作分類沒有太大必要:根據圖2中,前8周影片觀眾需求衰減速度對比,可以發現所有電影、大製作以及中小製作的觀眾衰減速度近似;且下滑速度均較快,很快就會衰減到0.

其中,第3點關於大小製作電影觀眾需求衰減速度的結論,與部分研究文獻[3】的結論不同.前面一些研究表明大製作電影的衰減速度更快些,而本文通過對很多電影的建模研究發現各類影片觀眾需求的衰減速度大致相同,差異產生的原因可能在於:一是國內外電影市場尤其是觀眾物件的不同;一是研究方法的不同,由於本文採取的方法異於其他研究方法,因此結論有所不同.

圉2變截距面板模型與回歸模型電影觀眾需求衰減速度對比圖

進一步分析,關於前面一些研究結

論表明大製作電影具有更快衰減速度

的結論,我們認為大製作電影具有更快

的衰減速度是一種表面的現象,很多是

由於大製作電影吸引了更多的觀眾所

致:較多的觀眾導致影片觀眾人數的下

降顯得更快些.為檢驗這個假設,我們

模擬某一影片在相同衰減速度但不同

電影觀眾水平情況下,各週觀眾需求的

走勢情況:衰減速度參考全部電影的變

截距面板資料模型的係數,並假設影片

**中間沒有節假日.分別考慮觀眾水

平人數為和5000人的情圈3不同電影觀眾需求在相同衰減速度下每週觀眾走勢對比圖

形(模擬3種不同型別製作的電影),

相同電影衰減速度下的觀眾需求人數走勢圖見圖3.根據圖3可以發現,在相同的衰減速度下,較高的觀眾水平的影片顯得其觀眾衰減速度更快些.模擬結果支援了我們的假設,說明本文採取的研究方法及其得到的結論更符合實際情況,實證支援了本文研究採取的方法.

根據研究結論,沒有必要將電影根據製作成本分類,因此下面我們在建立普通回歸模型研究各種因素對電影觀眾的影響時,不再分類研究,而是對所有電影一起研究.

4.2多元回歸模型

在多元回歸方程中,我們考慮投資規模、票價、拷貝、演員明星情況、進口國產情況幾個因素作為影響票房的主要影響因素.模型中各種變數及其簡寫見表4.

下面對全部電影樣本觀測值建立(9)形式的模型,模型中被解釋變數均為各週電影觀眾的對數值.其它一些因素包括了檔期、投資、拷貝、票價、影片進口情形、是否發行數字拷貝、是否續集和是否有明星加盟.

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