我国电影票房影响因素分析及预测
中国电影票房行业分析报告2017
2017年电影票房行业分析报告 2017年6月出版
文本目录 1、2017 年春节档票房分析 (5) 1.1、2017 年春节档票房情况 (5) 1.2、2017 年春节档实际票房分析 (7) 2、票房走势影响因素分析 (10) 2.1、热门影片积极票补拉升春节档期票房 (10) 2.2、影院渠道加快下沉，三四线城市成重要票仓 (11) 2.3、电影内容质量与口碑将影响票房的后续走势 (15) 3、2017 年电影票房预测 (18)
图表目录 图表 1：2016、2017 年春节档电影票房对比（亿元） (5) 图表 2：2016、2017 年大年初一电影票房对比（亿元） (6) 图表 3：2016、2017 年春节档单日票房对比（万元） (6) 图表 4：2017 年春节档实际票房（亿元） (7) 图表 5：2016、2017 年春节档实际单日票房对比（万元） (7) 图表 6：2016、2017 年春节档累计观影人次对比（万次） (8) 图表 7：2016、2017 年春节档平均票价对比（元） (8) 图表 8：2016、2017 年春节档单日观影人次对比（万次） (9) 图表 9：2017 年春节档电影票补宣传 (10) 图表 10：2016 年和 2017 年春节档电影票房预售前三（万元） (11) 图表 11：2015-2017 年春节档各层级城市电影票房收入占比 (11) 图表 12：2015-2016 年各层级城市电影票房收入占比 (12) 图表 13：2015-2016 年年观影用户地域分布 (12) 图表 14：2015 与 2016 年观影用户年龄分布 (13) 图表 15：2016 年和 2017 年春节档票房前三占比 (14) 图表 16：2016 年和 2017 年春节档票房前三电影对比 (15) 图表 17：2016 年和 2017 年春节档大年初一至初六票房走势（万元） (16) 图表 18：2017 年春节档重点电影豆瓣评分 (16) 图表 19：2017 年春节档重点电影票房（万元）走势 (17) 图表 20：2017 年春节档重点电影人均场次走势 (17) 图表 21：2017 年春节档重点电影排片走势 (18) 图表 22：2012-2016 年分账片票房（亿元） (20) 图表 23：2012-2016 年分账片票房占比 (20)
电影票房影响因素分析
电影票房影响因素分析 —以中国内地票房数据为例 【摘要】本文通过计量经济学上统计分析方法的应用，并结合2007 -2009年的中国内地电影票房数据,对影响电影票房的因素进行了一系列的分析和检验，最终推出电影票房影响因素分析模型，并在此基础上对即将上映的电影进行了票房的预测，以验证模型的实际有用性的大小，在影响电影票房的因素选择上面，由于自身资源的有限，有些因素没有放到模型里面，这可能会导致最终模型跟实际的存在一些偏差，对此，期待各位的指正。 【关键字】电影票房、影响因素、模型检验、票房预测 Factors affecting the film box office —Based on the Data of the Chinese mainland box office Abstract：In this paper, with the application of statistical analysis in econometrics, combined with the data of Chinese mainland 2007-2009 film box office, I will do a series of analyzes and testing on factors affecting the films ,then launch the box office influencing factors model ,and predict the box office of the upcoming movie with this model .So as to verify the actual usefulness of the model ,due to the limited resource ,some factors are not included in the model , leading to some deviations between this model and the actual one ,so ,gratefully welcome your corrections . Key words：film box office influencing factors model testing Box office predictions 目录 一、课题背景、选题原因及课题意义分析 (2) 课题背景 (2) 选择本课题的原因 (2) 课题的目的和意义 (2) 二、影响因素分析和解释变量的甄选 (3) 影响因素分析 (3)
全球电影票房排行榜
世界影史票房排行榜 截至2012年8月26日的世界影史票房排行榜（百万美元） 排名电影全球票房北美票房海外票房发行年份1阿凡达$2,782.30$760.50$2,021.802009 2泰坦尼克号$2,185.40$658.70$1,526.701997、2012 3复仇者联盟$1,491.80$617.80$874.002012上映中4哈利波特与死亡圣器(下)$1,328.10$380.00$947.102011 5变形金刚3：月黑之时$1,123.70$352.40$771.402011 6指环王3：王者归来$1,119.90$377.80$742.102003 7加勒比海盗2：聚魂棺$1,066.20$423.30$642.902006 8玩具总动员3$1,063.20$415.00$648.202010 9加勒比海盗4：惊涛怪浪$1,043.90$241.10$802.802011 10星球大战前传1：魅影危机$1,027.00$474.50$552.501999、2012 11爱丽丝梦游仙境$1,024.40$334.20$690.202010 12蝙蝠侠前传2：黑暗骑士$1,001.90$533.30$468.602008 13哈利波特与魔法石$974.70$317.60$657.202001 14加勒比海盗3：世界尽头$961.00$309.40$651.602007 15哈利波特与死亡圣器(上)$954.50$295.00$659.502010 16狮子王$951.60$422.80$528.801994 17蝙蝠侠前传3：黑暗骑士崛起$941.20$422.20$519.002012上映中18哈利波特与凤凰社$938.20$292.00$646.202007 19哈利波特与混血王子$934.00$302.00$632.002009 20指环王2：双塔奇兵$925.30$341.80$583.502002 21怪物史瑞克2$919.80$441.20$478.602004 22侏罗纪公园$914.70$357.10$557.601993 23哈利波特与火焰杯$895.90$290.00$605.902005 24蜘蛛侠3$890.90$336.50$554.302007 25冰河世纪3$887.00$196.60$690.402009 26哈利波特与密室$878.60$262.00$616.702002 27指环王：护戒使者$870.80$314.80$556.002001 28海底总动员$867.90$339.70$528.202003 29星球大战前传3：西斯的复仇$848.80$380.30$468.502005 30变形金刚2：卷土重来$836.30$402.10$434.202009 31盗梦空间$825.60$292.60$533.002010 32蜘蛛侠$821.70$403.70$418.002002 33冰河世纪4：大陆漂移$818.40$153.40$665.002012上映中34独立日$817.40$306.20$511.201996 35怪物史瑞克3$799.00$322.70$476.202007 36哈利波特与阿兹卡班的囚徒$795.60$249.50$546.102004 37E T外星人$792.90$435.10$357.801982
中国电影票房排行榜
1.泰坦尼克号(1998) ￥3.595亿 2.赤壁-上(2008) ￥3.12亿 3.满城尽带黄金甲(2006) ￥2.91亿 4.变形金刚(2007) ￥2.77亿 5.英雄(2002) ￥2.5亿 6.集结号(2007) ￥2.43亿 7.画皮(2008) ￥2.27亿8.长江七号(2008) ￥2.05亿 9.投名状(2007) ￥2.0亿 10.功夫之王（2008) ￥1.865亿11.功夫熊猫(2008) ￥1.81亿12.无极(2005) ￥1.795亿 13.功夫(2004) ￥1.55亿 14.十面埋伏(2004) ￥1.536亿
15.蜘蛛侠3(2007) ￥1.45亿 16.007大破量子危机（2008） ￥1.44亿 17.哈利·波特与凤凰社(2007) ￥1.37亿 18.色戒(2007) ￥1.263亿 19.夜宴(2006) ￥1.251亿 20.加勒比海盗3：世界的尽头(2007) ￥1.247亿 21.天下无贼(2004) ￥1.21亿 22.生死抉择(2000) ￥1.20亿 23.木乃伊3：龙帝之墓(2008) ￥1.14亿 24.大灌篮(2008) ￥1.11亿 25.钢铁侠(2008) ￥1.08亿 26.珍珠港(2001) ￥1.05亿 27.全民超人汉考克(2008) ￥1.03亿 28.真实的谎言(1995)
￥1.02亿 29.金刚(2006) ￥1.0184亿 30.霍元甲(2006) ￥1.0160亿 31.达·芬奇密码(2006) ￥1.0120亿 32.少林寺（1982） 约￥1.011亿 33.妈妈再爱我一次(1990) 约￥ 1.005亿 34.保密局的枪声(1979) 约￥1.00亿 35.神话(2005) ￥9550万 36.哈利·波特与火焰杯(2005) ￥9490万 37.007大战皇家赌场(2007) ￥9200万 38.宝贝计划(2006) ￥9200万 39.指环王3：王者归来(2004) ￥8630万 40.纳尼亚传奇2：凯斯宾王子(2008)￥8610万 41.后天(2004) ￥8600万 42.七剑(2005)
2012中国电影票房排行榜
2012中国电影票房排行榜 据国家广电总局电影资金办数据显示，2012年上半年，内地电影票房77亿元，与去年同期票房57亿元相比，同比增长35%。其中国产影片票房25亿元，占比仅为32.5%。今年5月，国产片仅占当月总票房的13.8%，为上半年最低。 随着4月《泰坦尼克号3D》、《复仇者联盟》、《超级战舰》、《黑衣人3》等接连粉墨登场，国产片票房告急。5月，全国票房收入约12亿元，其中国产片票房1.65亿元，仅占比13.8，跌入谷底。1至6月，全国票房77亿元，其中国产影片票房25亿元，占比32.5%。 6月28日，《画皮2》上映，一扫国产片萎靡气息。《画皮2》在6月25日至6月30日赢得票房冠军，收入2.082亿元。截止到7月17日日晚，该片票房超越6亿元，并刷新国产片多项票房纪录。
据不完全统计，截止到6月30日，共有141部电影上映，其中国产片有103部。可是，影片上映数量与票房并不成正比例关系，而是“倒挂”。 上半年公映电影约为140余部，进口片数量为38部，其中14部分账大片中仅有两部片子票房未过亿。“吸金大户”3D《泰坦尼克号》进账9.3亿元，《碟中谍4》和《复仇者联盟》分别将6.8亿元和5.6亿元收入囊中。此外《黑衣人3》接近5亿元、《超级战舰》破3亿元。 纵观上半年公映的百余部国产片，过亿的影片也不过6部。《画皮2》票房排名第一，算是为国产片挽回一点颜面。《大魔术师》 1.7亿元位居次席，过亿的还有《喜羊羊与灰太狼4》1.65亿元、《黄金大劫案》1.5亿元、《爱》1.37亿元、《逆战》1.3亿元。相比之下，2011年上半年票房过亿的国产片数量达到8部。 在今年上半年电影票房收入前五名地区依次为：广东11亿元（8.6亿元）、北京7.4亿元（6亿元）、江苏7.2亿元（4.8亿元）、上海为6.6亿元（5亿元）、浙江将近6.6亿元（4.5亿元）。在院线票房排名上，万达院线将近12亿元、上海联和院线8亿元、中影星美院线7.7亿元，占据票房前三甲。 国产片的分账比例大致是，可以分的票房为总票房减去有关税费剩余部分，制片方分38%至43%，发行分4%至6%，院线分3%至7%，影院分50%至52%。也就是说，大致每100元票房，制片方最多可以拿到40元左右。至于一些中小成本制作，往往在分账上拿得更少，也就是三成。一部投资300万元的小成本制作，要拿回700万元至1000万元的票房才能收回成本。最近大热的画皮2制片方已经入账2.2亿。 在中国电影市场，有一个重要指标，观众人次过千万。2009年，达标影片3部；2010
数学建模电影票房预测
数学建模电影票房预测 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
数学建模 票房预测如果要你根据以往国产电影的票房表现，来预测一部尚未放映的国产电影的票房。 （1）作为建模准备，你应当收集哪些数据？ （2）请自行收集相关数据，并据以建立票房预测模型。 （3）检验你的模型的预测准确率 （1）官微影响力，大众评分，评分人数，上映时间，主演影响力 （2）评分和评分人数从豆瓣上收集，上映时间分为平常时间和放假，平常时
将数据导入到SPSS中运用线性回归分析得出 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig. B标准误差试用版 1(常量)-59.00852.988-1.114.283豆瓣评分-1.154 3.367-.097-.343.737人数（万）.680.308.624 2.209.043官微影响力（万）-.049.051-.192-.952.356主演影响力 4.055 2.823.287 1.436.171 a. 因变量: 票房 由R方可知该回归曲线与观测值拟合不好，所以将评分和人数换成了新浪微博的
由此数据线性回归分析得 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig. B标准误差试用版 1(常量)-50.04943.436-1.152.269官微影响力-.020.030-.079-.666.516大众评分 1.006 3.151.047.319.754评分人数.074.015.755 4.809.000主演影响力 2.708 1.970.192 1.375.191上映时间-.109 3.696-.004-.029.977 a. 因变量: 票房 所以设官微影响力为x1，大众评分为x2，评分人数为x3，主演影响力为x4，上映时间为x5，可得 Y=-0.02*x1+1.006*x2+0.074*x3+2.708*x4-0.109*x5-50.049； （3）预测： 绣春刀： 官微影响力：55 大众评分：8.4 人数：52 主演影响力：7.48+7.39=14.87 上映时间：0.00 票房：0.94 预测票房：1.41 由于影响电影票房的因素众多，且搜集数据难度大，
全球电影票房总排行榜2010
全球电影票房历史总排行榜TOP135( 09.2.24更新） 发帖人：1善安燕敢四公公3发帖时间:2009-03-22 1.《泰坦尼克号》Titanic 1997 $ 18.450亿 第70届奥斯卡： 最佳影片，最佳导演，最佳视觉效果，最佳音效剪辑 最佳摄影，最佳服装设计，最佳剪辑最佳歌曲 1997年北美电影票房冠军：$6.008亿 海外电影票房总冠军：$12.442亿 中国内地电影票房冠军：￥3.595亿 2.《指环王3：王者归来》 The Lord of the Rings: The Return of the King 2003 $ 11.193亿 第76届奥斯卡： 最佳影片，最佳导演，最佳视觉效果，最佳改编剧本 最佳剪辑，最佳配乐，最佳化妆，最佳美术指导 最佳服装设计，最佳音响，最佳歌曲
2003年北美电影票房冠军：$3.770亿 3.《加勒比海盗2：亡灵宝藏》 Pirates ofthe Caribbean: Dead Man’s Chest 2006 $ 10.662亿 第79届奥斯卡： 最佳视觉效果 2006年北美电影票房冠军：$4.233亿 4.《蝙蝠侠前传2：黑暗骑士》The Dark Knight 2008 $ 10.011亿 2008年北美电影票房冠军：$5.330亿 5.《哈利波特与魔法石》 Harry Potter and the Sorcer’s Stone 2001 $ 9.765亿 2001年北美电影票房冠军：$3.176亿 6.《加勒比海盗3：世界尽头》 Pirates of the Caribbean: At World’s End
2011年中国电影票房排行榜
2011年中国电影票房排行榜 （2010.12.06——2011.12.04） 本榜单数据全部来源于中国电影报的周票房排行榜，榜单上每部电影的最终票房是该电影在榜单上最后一周下榜前的票房，相信与电影的最终票房误差不会很 大，也基本不影响排名。 和去年一样，这份榜单的时间截取了2010年12初到2011年12初这一时间段，是为了有效的纳入去年贺岁档几部大制作的完整票房，也踢出了今年贺岁档几部影片的不完整票房，以更好的反应电影最终票房所取得的成绩。依然是52周一 个整年度的票房。 2011年，影院全年上映电影178部（以每周上榜电影为准，有误差，但很小），全年总票房122.6428亿（误差在5%以内），实际票房统计出来应该会比这个略高些，因为下榜并不以为下线，但与影片总票房相比这点误差也可以忽略不计了。 1 变形金刚3 108230 2 让子弹飞73000 3 功夫熊猫2 60370 4 非诚勿扰2 47000 5 加勒比海盗4 46680 6 建党伟业40270 7 哈利波特与死亡圣器（下）40150 8 失恋33天34400 9 蓝精灵25900 10 速度与激情5 25485 11 洛杉矶之战23500 12 新少林寺22100 13 窃听风云2 21520 14 猩球崛起20930 15 将爱情进行到底20800 16 白蛇传说20570
17 武林外传20100 18 赵氏孤儿19600 19 画壁18284 20 武侠17230 21 最强喜事2011 16681 22 关云长15972 23 大笑江湖15600 24 喜羊羊与灰太狼之兔年顶呱呱14500 25 青蜂侠14200 26 致命伴旅14160 27 倩女幽魂14125 28 里约大冒险13882 29 铁甲钢拳13510 30 创战记13300 31 纳尼亚创奇3 13200 32 夺命深渊11975 33 丁丁历险记11880 34 关键第四号11486 35 财神客栈10340 36 雷神9800 37 单身男女9720 38 美国队长9520 39 孤岛惊魂8930 40 杨善洲8209 41 鸿门宴传奇8200 42 惊天战神7950 43 赛车总动员2 7710 44 战国7675 45 观音山7500
中国电影产业票房影响因素探究
一、引言 自2002年国家把发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发展、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安全和应对国际文化市场挑战具有关键性的作用。 在中国的文化产业结构中，影视产业一直是中坚力量，占据着近半壁江山。回顾近几年我国电影产业发展历程，可发现国产电影一直在保持着螺旋式上升的趋势。我国电影产业已经连续十几年保持增长态势，并且在2009年实现华丽蜕变，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，国产电影发展迎来转折点，并以此为分界，国产片产出量从稳步增长变为减量减速，从数量竞争正式开始进入票房竞争阶段。到了2015年，在消费的带动下，中国电影产业规模达到了1000亿元，全年上映电影449部，票房达到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达到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与回报的基本因素电影。由于其较大的商业性质，票房总收入是衡量一部电影是否成功最直观的度量标准。虽然在好莱坞等电影产业发达地区，票房收入只占电影总体收入一部分，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发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。 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，第一类是基于西方传
媒经济学理论对电影产业和票房之间关系的探讨，第二类对电影票房的预测，第三类则是影响因素的分析。西方相比较我国电影产业发展较早，因此对票房研究也相对更加成熟以及具有前瞻性，其中影响因素方面大量运用了实证模型进行分析。具体来看，主要有以下一些成果。 Barry Litman（1989）开启了西方电影票房研究的先河，最先建立电影票房影响因素的研究模型，由于当时票房数据较难获得，因此在其模型中，以1981-1986年电影租金收入作为因变量，将具体影响因素分为创意、发行/上映以及电影营销三大方面，通过层次回归分析得到导演以、明星以及续集有着显着的正向影响，科幻片能正面影响而剧情片则产生负向影响[2]。 在这之后，部分西方学者继续按照Litman的研究模型进行相应改进延续其的研究思路，还有一部分学者则开始对电影票房具体影响因素进行分类研究。主要集中在明星影响力以及口碑等方面，研究结论也有着一定分歧，其中Ravid(1999)发现明星影响力对票房并没有显着作用[3]，而Levin和Heath （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其批评[4]。Elberse（2007）则用超过1200组明星阵容在好莱坞股票交易市场模拟与票房的关系发现能够显着增加票房收入[5]。06年之后随着Twitter等社交网络的崛起，对于网络口碑的研究开始增多，McKenzie(2009)发现口碑的效价会显着影响数量并进一步对票房产生显着作用。Henning（2014）等人进行了Twitter效应的测试，得到用户的口碑评价会对其他潜在观众的接受度产生负面偏向。 我国学者方面，对电影票房的研究起步较晚，前些阶段主要是从艺术理论角度对单独某部电影的定性案例分析上面。直到2009年我国逐渐开始进
电影票房预测
电影预测数据——真实的谎言？ https://www.360docs.net/doc/218763367.html, 《分手男女》首映票房3900万美元 今夏刚过一半，电影公司已经开始质疑电影预测数据的真实性和指导性。 预测电影观众最可能观看什么电影的前景预测数据，一直是电影公司预测票房的重要依据，这个信息原来是保密的，现在却因为其可靠性受到质疑而成为公众话题。 由于参考了这些数据，电影公司的广告宣传不能有的放矢更是受到了媒体的批评。在环球上映《分手男女》（The Break Up）前两周，各种预测数据均显示该片的票房会十分令人失望，一些互联网上的博客也不看好该片的前景。最近，不少预测人士对《穿普拉达的魔鬼》（The Devil Wears Prada）取得惊人的票房成绩也表示了惊讶。 电影公司对预测过程提出了几大质疑： ·方法问题。传统的办法是打电话调查，但是这种办法无法接触到早就不用固定电话的年轻人。其他办法如互联网调查虽然可以解决这个问题，但其自身可信度也是个问题。 ·调查人群问题。由于越来越多的电影依靠特定的观众，传统的将观众群划分为四部分（男/女；25岁以下/25岁以上）的办法十分不精确。电影公司还抱怨，有关少数民族的电影的调查预测远远不如其他电影准确。 ·电影类型问题。爱情喜剧和儿童电影很难进行统计调研预测。《穿普拉达的魔鬼》这样的电影虽然不能赢得很多男性观众的喜爱，但是却可以跨越性别界限。 ·人员问题。自从NRG的创始人约瑟夫·法雷尔（Joseph Farrell）2002年移师迪士尼后，观众研究机构的人员结构经历了代际调整。目前负责的是年轻一代的主管。
媒体加大对预测数据的报道力度，但是面向女性观众、少数民族（《一个疯黑婆子的日记》）和 恐怖题材（《电锯惊魂》、《人皮客栈》）的影片却一次又一次地推翻了之前的预测结果。这不 得不让人怀疑这种调查预测是否只对大片有效。 “你希望调查预测能为你的决策指明方向，”环球影业主席马克·施姆格(Marc Shmuger)说，“但是NRG、MarketCast和OTX三家对《分手男女》调查后得出预测的结论却截然不同。这时你会困 惑不解。这是一个实际票房表现完全不同于调查预测的典型例子，也是我在公司多年来遇到的最 令人沮丧的事情。” 20世纪80年代NRG首次推出“业内票房预测计划”（Confidential Industry Wide Tracking Program）时，首先被视为电影制作者用来衡量影片宣传是否吸引观众的工具。虽然十几年来预测方法一直 在变，但基本原理还是询问接受调查的人是否听说过某部即将上映的电影，是否愿意去观看。“你 必须牢记预测究竟是干什么的，”革命影业（Revolution Studios）的汤姆·史莱克(Tom Sherak)说，“它是用来判断影片能否吸引观众的。” 比如，如果调查预测发现25岁以下的女性观众对某个电影不感兴趣，电影公司也许会立刻在电视上推出一小段吸引该年龄段观众的精彩片段，并且购买一些拥有大量女性观众收看的电视剧的广 告时段。 早些时候，展映商也开始向调查机构咨询：如果调查预测结果显示某部电影票房会失败，展映商 会迫使电影公司在票房收入中保持较大的份额。 随着新生公司MarketCast和OTX加入调查预测业，电影公司发现了预测的其他作用：包括预测 一个电影周末首映的票房收入。当媒体（包括《综艺》）提到某部电影首映的“业内期待”时，他 们是指电影公司主管把调查机构的预测转化为票房收入。 调研公司坚持认为跟踪调查是票房预测的主要工具。每周四，公司会依据公式把调查结果转化为 票房数字。如果一部电影没有达到调查预测的数字，电影公司会认为有些环节出了问题，现在很 多电影公司开始怀疑是不是调查预测结果出了问题。
影响电影票房的因素
第二章影响电影票房收入的主要因素 票房原意是指公开出售电影或剧院门票的地方，现特指电影或戏剧的商业销售情况。票房可以用观众人数或门票收入来计算。在现今的电影业中，票房已经成为衡量一部电影是否成功的一项重要指标。关于票房的影响因素多种多样，总结以下几点可寻： 1.影片自身质量的影响因素 对于普通老百姓来讲，去不去花钱看一场电影不在乎电影的来源和专家们一个专业名词接着一个专业术语的炮轰，什么叙事方式，音乐舞美，布置手段都算不上吸引力。真正的观念在于好看不好看，能不能得到市场的认可。上座率的爆满就是好看，票房成绩必然会火，否则，再特别、再费尽心思制作出来的电影也只能被评为烂片。那怎样的一部电影才能称为好看的电影呢，首要的关键点就是电影自身的质量的过硬。一部好看电影的制作之初考虑最多的应该是观众的心理，观众的口味和欣赏角度。电影只有短短几个小时，呈现在观众面前的荧幕影像集合了制作团队的所有智慧与汗水，由此可见团队的实力和制作水平决定了电影的水准和票房收入。团队的素质高低，人员的配合程度，导演和主演的票房号召力大小是电影吸引力主要原因，在电影的开拍前期，剧组人员的责任心，技术含量甚至于体能都是关系到电影拍摄的进度和影片制作精美度，在拍摄的中期，选择拍摄地的选择，制作团队和演员的互相配合非常重要，在电影制作的后期中，更凸显了高技术、高创意的优势。将每个环节紧紧的联系在一起，才能把我好影片的制作和做到票房成功的基础。 1.1剧组工作人员的自身素质 自身素质主要是指政治素质、文化素质、身体素质，涉及到事业心和责任感。剧组工作人员的自身素质从根本上影响着影片拍摄的进程，剧组内的任何一个曾经为影片付出过努力的员工都是影片所蕴含的表现因素之一，员工为影片所作出的服务优劣完全可以从影片上表现出来。比如，一些剧务、场务不负责任就会导致镜头穿帮，记错通告时间玩忽职守会耽误影片的正常拍摄进程。一个人的失误或许不算什么，但是这个失误所带来的连锁反应是难以预料的，同时也并不是这一个人能承受得起的。所以提高工作人员的自身素质，是从最基础的点出发，做好每一点才能有面的进展。 1.2实地拍摄与后期制作 中国地大物博，有着无限的自然风光和文物古迹，我们这个有着五千年灿烂文明历史和深厚文化底蕴的民族，正在向全世界展示着她源远流长的优秀历史传统和彰显着她
中国电影行业分析报告
中国电影行业分析报告一、中国电影产业环境分析 2013年全国电影票房达亿元，同比增长%，中国电影票房进入200 亿量级的发展阶段；电影投融资空前活跃，电影产业进入黄金发展期，从制作到宣传发行再到影院终端，资本驱动的力量不断显现。 上市企业通过资本并购实现资源整合，日渐成为影视资本市场的趋势；而上市公司新片上映前夕，股价出现波动，也是2013 年电影相关资本市场的突出现象。股价与档期内上映影片的市场预期及实际表现形成直接关联，一方面凸显了电影作为特殊的产品，其风险性与市场敏感度更高，另一方面，也反映出相关影视上市公司仍需要积极与市场互动，促使股民对这些文化创意股票形成全面深入的了解，以改变“一片成败定股价”的尴尬境地。 随着中国电影创作和生产的专业化、职业化程度不断提升，产业内已经出现的一些积极的、结构性的变化，将会促使电影创作和消费格局发生相应变化，促成电影产业整体升级换代。 二、中国电影制片机构市场份额 2013 年，从总票房产出看，中影仍然占据头把交椅，地位从短期内无法撼动。中影2013 年度共有35 部影片上映，产出票房亿元，参与制作影片中有7 部过亿。光线凭借《致我们终将逝去的青春》、《厨戏痞》等“以小博大”的中小成本影片，表现突出，全年共上映影片8 部，共实现票房亿。华谊兄弟今年共有7 部影片上映，产出票房亿，风头不如往年强劲。《私人订制》饱受争议，未达到10 亿预期，《大明猩》、《忠烈杨家将》票房惨败。威秀亚洲、文化中国作为《西游·降魔篇》的制作方，单部影片获得亿元，进入制片机构TOP10。总体上看，2013 年市场份额TOP10 的制片机构名单与2012 年相比有较大的变化，尤其是民营企业市场份额的波动尤为明显，一定程度上说明，中国电影制片企业的发展还不成熟和稳定，与市场发展稳定的好莱坞六大制片公司相比，还存在相当大的差距。 三、中国电影投融资分析 随着电影产业的蓬勃发展，以及国家对文化产业扶植政策的密集出台，国内外资本开始以组建影视基金的形式，对我国电影、电视剧产业进行投资。从已成立影视基金的LP 群体组成看来，具有影视背景的专业制作公司以及大型文化产业集团是国内影视基金的主要出资人。在提供资金的同时，具有影视专业知识的LP 也可以为影视公司、项目提供更多指导，改善经营，规避项目风险。截至2013 年8 月初，国内VC/PE 设立的私募股权基金中，在设立初期定位于影
数学建模电影票房预测
数学建模 票房预测如果要您根据以往国产电影的票房表现,来预测一部尚未放映的国产电影的票房。 (1)作为建模准备,您应当收集哪些数据？ (2)请自行收集相关数据,并据以建立票房预测模型。 (3)检验您的模型的预测准确率 (1)官微影响力,大众评分,评分人数,上映时间,主演影响力 (2)评分与评分人数从豆瓣上收集,上映时间分为平常时间与放假,平常时间上映的设为0,放
由R方可知该回归曲线与观测值拟合不好,所以将评分与人数换成了新浪微博的大众评分与人数
模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误差 1 、915a、837 、779 7、06935 a、预测变量: (常量), 上映时间, 官微影响力, 评分人数, 主演影响力, 大众评分。 系数a 模型非标准化系数标准系 数 t Sig、 B 标准误 差 试用版 1 (常量) -50、 049 43、436 -1、152 、269 官微影响 力 -、020 、030 -、079 -、666 、516 大众评分1、006 3、151 、047 、319 、754 评分人数、074 、015 、755 4、809 、000 主演影响 力 2、708 1、970 、192 1、375 、191 上映时间-、109 3、696 -、004 -、029 、977 a、因变量: 票房 所以设官微影响力为x1,大众评分为x2,评分人数为x3,主演影响力为x4,上映时间为x5,可得 Y=-0、02*x1+1、006*x2+0、074*x3+2、708*x4-0、109*x5-50、049; (3)预测: 绣春刀:
全球电影票房排名榜
全球电影票房排名榜 001，泰坦尼克号。002，魔戒3：王者归来 003，加勒比海盗2：聚魂棺004，哈利波特与魔法石 005，星球大战之魅影危机006，侏罗纪公园 007，魔戒2：双塔奇兵008，怪物史莱克2 009，哈利波特与火焰杯010，哈利波特与消失的密室 011，海底总动员012，魔戒：魔戒现身 013，星战前传3 014，蜘蛛侠 015，独立日016，星球大战 017，哈利波特3 018，狮子王 019，蜘蛛侠2 020，外星人 021，达芬奇密码022，纳尼亚传奇：狮子王，女巫和魔衣橱023，黑客帝国2 024，阿甘正传 025，第六感026，加勒比海盗1 027，冰河世纪2：消融028，星战传奇2：克隆人的进攻 029，超人特工队030，侏罗纪公园：失落的世界 031，耶稣受难记032，特金刚破皇家夜总会 033，世界大战034，MIB星际战警 035，碟中谍2 036，博物馆奇妙夜 037，世界末日038，金刚 039，后天040，星球大战之帝国反击战 041，小鬼当家1 042，怪兽公司 043，马达加斯加044，霹雳女杀手 045，终结者2 046，非常女婿2 047，阿拉丁048，特洛伊 049，龙卷风暴050，夺宝奇兵3之圣战奇兵 051，玩具总动员2 052，冒牌天神 053，怪物史莱克054，拯救大兵瑞恩 055，史密斯夫妇056，星球大战之绝地大反击 057，查理和巧克力工厂058，大白鲨 059，碟中谍060，风月俏佳人 061，汽车总动员062，黑客帝国 063，X战警3 064，终极斗士 065，最后的武士066，泰山 067，珍珠港068，十一罗汉 069，驱魔人070，黑超特警组2 071，肥妈先生072，终结者3 073，盗墓迷城2（木乃伊归来）074，劫后重生 075，007之择日再死076，黑客帝国3 077，与狼共舞078，永眠的诅咒 079，蝙蝠侠080，雨人 081，终极保镖2 082，灵异象限 083，X战警2 084，乱世佳人 085，碟中谍3 086，超人归来
2016年中国电影票房收入、影院数量及银幕数量统计【图】
2016年中国电影票房收入、影院数量及银幕数量 统计【图】 一、中国电影影院数量及银幕数量统计 2015 年中国影院数量超过6,000 家，银幕数量超过3 万块，新建影院数量和新增银幕数量近年来同步稳增。影院虽为电影产业链中最接近于客户群体的销售终端环节，但其重资产属性和较长的投资回报周期限定了行业的入门标准，行业扩张速度受制于影院建设个体的数量和其经营质量。下游产业发展呈区域下沉趋势，2013-2015 年，经济发达地区影院数量和银幕数量增长较为平稳，而经济次发达地区增长率起伏较大。因此，我们可以看出，下游产业布局向具有市场潜力的经济次发达地区延伸，随着经济次发达地区影院及配套设施建设的完善，票房下沉现象将明显深化。 2005-2015年全国影院数量及增长率 数据来源：广电总局
2005-2015年全国银幕数量及增长率 2005-2015年全国银幕数量及增长率 2013-2015年各地区银幕数量增幅
二、国内院线市场逐年扩散 2015 年，我国共有48 条院线。2013-2015 年，排名前十位院线市场份额逐年下降，由69.1%下降到66.2%。我国院线市场集中度呈逐年扩散趋势。对标美国前三大院线超过60.7%的市场份额，我国院线市场趋于分散。因此，参 考成熟的、高度集中的美国院线行业，我们认为，国内院线市场存在整合的空间，整合完成后院线承上启下的枢纽效用放大。 院线在电影产业链中担任渠道的角色，对院线下面的影院进行统一管理，主要是通过院线发行收入盈利。目前，院线运营模式包括资产联结和签约加盟两种。前者下面的影院为自建，后者下面的影院是签约加盟加入。我们以大地院线（签约加盟模式）为例，2015 年公司院线发行收入占公司营业收入比例为95.0%，而毛利率仅为5.0%，可以看出院线环节的毛利率较低。且院线环节在票房分账 中占比低，因此，单一的院线环节盈利性较弱。 2012—2014 年是我国电影市场启动阶段，在排名前十位院线中，广东大地院线、中影数字院线和江苏幸福蓝海院线扩张明显，票房主要由观影人流导入，经营效率较低。排名第一的万达院线经营效率最高，结合万达院线的资产联结经营模式和会员制度来看，资产联结模式院线对管理体制的优化有利于经营效率的提高。而签约加盟模式院线存在管理松散的问题。因此，院线环节本身在盈利能力方面存在天花板，若能发挥中间渠道的作用连接上下游产业，价值最大化可期。
电影票房收入影响因素的实证分析
2013年上半年国内电影票房影响因素的实证分析 1. 引言 现在的电影已经不再简单的最为娱乐消遣了，在往年的数据中，电影票房为经济的增长做出了巨大的贡献。2013年开始截至6月30日，内地票房总数超过了108亿，同比增长33.8%，国产片票房突破67亿，超过进口片20多亿。上半年票房排行榜前十名中，国产片占据四席，《西游降魔篇》以12.45亿的成绩毫无悬念成为冠军。中国内地电影市场可以说相当红火，2012年底的《人再囧途之泰囧》和2013年开始的《西游降魔篇》票房大卖，致使今年的电影市场再度升温。据中国电影发行放映协会的统计，今年1至2月，全国观众人次突破1亿，票房累计约37.5亿，高出2012年前3个月的总和37.2亿。电影现在确实成为了一个特别热门的消费品。 电影产业的收入其中很大一部分来自电影票房，电影票房的高低成败，直接影响着电影后续周边商品的开发与营销，针对电影票房的影响因素，本文采取了2013年开始截至6月30日期间在国内大范围上映的28部电影，基于调查数据讨论投资力度、上映档期、影评分数及导演影响力与电影票房收入之间的定量关系，并对回归方程进行恰当的解释，以期对理解理解票房收入的影响因素有所帮助和启发。 2. 研究框架 2.1研究设计 本文的研究设计如图1所示： 大部分观众普遍会有名导效应，认为优秀的电影成就优秀的导演，反之优秀 的导演一定会拍优秀的电影，一位著名的导演的风格、水准、 制作班底等都会影响着影片的质量，介于此种心理，影片是否出自名家之手也是其卖点之一。，导演影响力对电影票房的显著影响源于我国电影生产中的导演中心制， 即在影片生产的全过程中，导演是最核心的创意人员，掌握着影片的艺术创作领导权， 导演的职能和权限远远超越了创意范畴，成为拥有投资立项、资金使用、决定演员任用等多种大权在握的核心人物。观众可能对电影中的导演、偶像、演员阵容、演
如何专业地预估票房
如何专业地预估票房？ 有没有比较切实可靠的办法，在电影拍摄前，或者就只是剧本阶段，就能预计到未来的大致票房？或者在预计时有哪些需要重点考虑的因素。 我个人觉得无法准确地预测票房。因为影响票房的因素太多了，有点类似天气预报那种数量级的。而且相比天气预报，票房涉及的利益实在太小了，不值得动用那么大的资源。 谷歌那个票房预测模型我看过，但准确率其实没有那么高。而且到了国内，准确率肯定更低。当准确率低于60%，甚至70%以后，经验和运气的作用就差不多了。 剧本阶段和拍摄前阶段，对票房的预估基本都是从类型、卡司、制作规模、市场容量等方面来评估。 其实就算电影制作完了，对票房的预估也都是很难达到精准的。这就是电影。它永远没办法成为一门标准、简单的生意。 ——关于大数据—— 我不懂大数据，因此不知道『大数据时代』是否真的可以准确预测票房。但无论如何，『大数据时代』的前提，是我们真的要能有这些大数据。如何收集、如何辨伪存真、如何建立模型，等等，我觉得我们还要有很长的路要走。 梁巍电影营销从业者电影市场从业者 抽空再来详细解答下，应邀简单乱说下：）票房的预估只有在项目开发期或者电影制作完成准备投入营发时比较有用，前者当然是判断投资回报和风险，后者是判断市场收益和营发投入。 如果LZ有兴趣，可以找一家好莱坞的制片公司，叫“相对论”，他们有非常完善的票房预估体系，从剧本就开始的，而且非常数字化，详细资料鉴于英文过多且相对保密我就先不在这里献丑了，不过“相对论”公司的评估体系是我目前在国内外电影行业里接触到的唯一数字化计算化准确化 科学化程度最高的票房预估体系，除此之外还没看到…… BTW，个人认为所有在影片快上映的时候预估票房都没蛋用，钱都花完了却知道自己马上是能卖多少钱这不太蛋疼了么，跟告诉你你7天后就会死or7天后就会中500万彩票一个道理…… 碰巧当年在公司实习的时候，做过一个预测电影票房的研究性工作，然后就写了一篇论文当作研究僧的毕业论文，在此我简单说明下，也许会楼主会有帮助。 首先贴一下我的毕业论文的地址：基于+RSSBus+的社交媒体信息收集分析系统，不知道被谁发到这个垃圾网站上了。 这个项目是由Summit 公司的CIO 发起的，开始初衷很简单，就是通过社交网络（Twitter）中关键字的情况来预测北美电影票房。我的程序中大约对50 部电影的关键字去搜索Twitter 中的条目（这里面牵扯到关键字的取舍，不同城市的选择等），将这些条目收集到本地的数据库中，进行去重，分析这些条目那些是Tweet 和Retweet，再生成数据供数学模型进行预测。我使用的模型很简单，没有进一步考虑条目数与时间的关系（为了偷懒那时候，一边上班一边搞论文），以后就没有继续研究了。论文里面还有一个可以搜索北美任何电视字幕的搜索引擎，也很
中国电影票房的变迁史
中国电影票房的变迁史 调查课题:中国电影票房的发展历程——2000至2009年 摘要:随着世界一体化的进程的加速，电影，这件没有国籍的娱乐产品正以势不可挡的劲头涌入家家户户，渗透入各国的文化。其中首屈一指的成功案例当属美国洛杉矶的好莱坞，它的迅速发展俨然已经成为美国经济中必不可少的增长因素。而作为发展中国家的带头人面对这么一件崭新却比不陌生的东西，该何去何从,从历史的角度来看，我国的电影发展的并不比其他的国家晚，而且早期的中国电影也是深得人们的喜爱。按理说中国的电影事业发展至今也应该比较成熟，可是现实却恰恰相反，中国电影的发展之路还有一段很长很长的路途。这其中的原因是多方面的，比如设备的限制，人才的外流，好莱坞的涌入，保守的生活观等等，可是追根究底还是居民的收入和他们收入的真实价值在作怪，虽然看一场电影的消费水平不高，可是面对中国居民普遍的保守性思想，用宏观经济学知识来解释就是中国居民的边际消费倾向太低，似乎人们总是觉得自己的钱赚的还不够，而没有足够的钱就好像失去了生活的保障，所以就别提去花钱娱乐了。正因如此本次调查便深刻探讨中国人均GDP和CPI与中国电影票房收入的调查意义 一个理性的人实在快乐的时候能够看到隐藏在快乐身影中的痛苦，并会做好充分的准备，迎接痛苦的到来，这就是生命的进程。而电影作为一个事物也应拥有自己的进程，只是属于它的的进程很大一部分不是受他自己能够控制的。每每想到中国当今的电影市场现状的统计数据我都感觉中国的电影市场是时候显现你那沉积多年的力量了。可是现实却是残酷的，中国电影无疑还是处于一个尴尬的境地，下面我将做针对这一方面的几点叙述: 1)我们应该把票房收入这个数字放到国民文化消费总支出中去看，而不是孤立地看，这样可以更准确地评估出中国电影市场在中国整个文化产业发展中所处的位