分析電影產業常用指標

㈠ 電影版權評估的評估探索

若能在電影版權領域建立起一套類似於標准普爾或穆迪公司的債券評級（或公司評級）制度的評估體系，則對於標准化電影版權的經濟價值有著極大的現實意義。就產業內部而言，標准化的評估體系和制度能公允地評估電影的價值，為未來的電影版權開發和交易提供借鑒；就產業外部而言，電影版權評估指標體系能為各類投資者提供決策的依據，從而降低投資風險。總之，但凡一個產業要有進一步的良性發展，形成良性的產業內循環和外部資源循環，一套以融資為目的的標准化評估體系都是必不可少的，電影產業也不例外。下面，本文將就電影版權評估的指標體系談談自己的意見。
以融資為目的的電影版權評估指標體系，主要是針對專業金融機構的，其最大的特點是追求可控制風險下可預期的合理收益。在中國電影產業既有的體制之內，只有當影片能夠通過審核並最終公映，電影版權的經濟價值才能得以實現（也有通過視頻網站等其他渠道進行「公映」的，但是影院還是最基本的方式）。電影版權的經濟價值由許多部分組成，籠統來說可分為票房價值、其他發行窗口價值和周邊價值（包括衍生品價值等）。由於在中國電影市場電影票房收入還是佔到了電影版權收入的大頭，所以這些指標也大多是側重於電影票房而設。
電影版權評估時最為常用和適用的還是收益法，所以對於基於電影版權的收益預測是相當重要的，那麼，在預測收益的時候到底要注意那些指標呢？可以將之分為三個方面，即：基於電影版權的標准指標、基於電影版權市場化的調整指標和基於電影版權持有人的安全性指標。將這三大類指標進行具體化後，基本能得到13個分指標。

㈡ 如何評價中國電影的發展現狀

行業主要企業：貓眼娛樂(01896HK)、阿里影業(01060HK)、光線傳媒(300251)、新片場(834630)、華誼兄弟(300027)、愛奇藝(IQ.NASDAQ)、Bilibili(BILI.NASDAQ)

本文核心數據：中國電影市場收入規模、中國電影放映場次情況、中國電影行業集中度

行業概況

1、定義

電影產業是對以電影的製作、發行和放映三個行業為主，同時包括電影的後產品的開發(如音像製品、電影頻道、相關圖書、玩具等)以及與電影相關的市場活動的總稱，屬第三產業中娛樂業的一部分。其主要功能是通過視聽技術傳遞藝術形象信息，為人們提供審美、娛樂、宣教服務。

電影產業的特徵包括以下幾點：

2、產業鏈剖析：包括五大階段

從電影行業整體來看，其產業鏈包括電影製作、出品、發行、放映環節。電影製作作為整個產業的最前端，決定了行業的影片供給數量、質量等情況，具有一定的議價權。影片製作完成後，通過出品及發行方使得影片得以面世，向下游院線企業進行宣發。電影產業的終端是院線市場，其基本職能是提供放映服務獲取票務收入，一般占據45%的票房分賬比例，同時還為合作商提供廣告服務、提供賣品等衍生品服務以獲得非票務收入。

在電影產業鏈中，發行上承製片方，下連院線播映方，是將影片全國推廣的渠道，整個電影產業鏈的參與者眾多。

電影製作方主要包括國內外文學與劇本等原始作品方，如國外的漫威、迪士尼，國內的華策影視、騰訊文學等;內容出品方包括海外的華納兄弟、環球影業，國內的萬達影視、華誼兄弟等專業影視公司;宣傳發行方包括華納兄弟、環球影業等傳統影視公司發行方，以及淘票票、愛奇藝與貓眼電影等網路發行方;電影產業鏈終端的院線平台代表公司有海外的AMC與國內的萬達影院、大地影院、橫店影視等。

行業發展歷程：處於「互聯網+時代」

從1950年發展至今，我國電影行業共經歷了四個階段，分別為「國有資本時代」、「民營資本時代」、「商業大片時代」和目前所處的「互聯網+時代」。

行業政策背景：多項政策加持

以政策扶持為主導電影產業的迅猛發展與國家層面以及政策層面出台的各項扶持政策有著緊密的聯系。2010年的《關於促進電影產業繁榮發展的指導意見》由國務院辦公廳出台發布，我國對促進電影產業繁榮發展提出了重要的指導方針、具體政策措施保障;

關於支持電影發展若干經濟政策的通知》在2014年由財政部、國家發展和改革委員會、國家新聞出版廣電總局等聯合發布，明確了八項具體政策，使得市場活力得到進一步激發，公益服務質量和水平得到提升;

《國家電影事業發展專項資金徵收使用管理辦法》於2015年由國家財政部、國家新聞出版廣電總局發布並規定，向申請工商登記的經營性電影放映單位徵收5%的電影專項資金，用於電影產業發展的金融、稅收和人才引進扶持政策。

《中華人民共和國電影產業促進法》於2017年3月1日發布實施，具有里程碑意義。對於正處於發展迅速但缺乏法律依據及保障的電影市場來說，無疑給中國電影產業發展帶來了法制化的信心，也為中國電影"走出去"提供了法律上的保障。可以說，國家法律和政策，特別是政策幾乎決定著電影產業發展的方向和發展程度。

行業發展現狀：

1、中國電影市場收入規模：疫情後強勢反彈

從電影票房收入來看，2016-2019年，中國電影票房收入持續增長，並成功突破600億大關。2019年，我國票房收入達641億元，較2018年增長5.4%，增速整體呈現下滑態勢。2020年，受新冠疫情影響，我國電影票房收入僅為203億元，不到2019年票房收入的三成。截至2021年12月中旬，我國電影票房收入457億元，較2020年恢復較快。

2、中國觀影人次情況：2020年下降近7成

從觀影人次的變動情況看，2020年全年觀影人次5.49億人次，相比2019年減少了68.23%，降幅與票房降幅基本持平。對比2019年全國約14億的人口總量，人均觀影次數為0.39次，相比2019年的1.24次下滑明顯，若以8.48億的城鎮人口計算，人均觀影次數為0.65次，相比2019年減少了1.43次。

3、中國電影放映場次情況：疫情影響放映場次大幅度下降

2020年全國影院共放映電影5658.4萬場，同比減少55.58%，降幅明顯低於觀影人次和票房降幅。對比票房、觀影人次和放映場次的變化情況，隨著國內影院數量的逐年增多，放映場次的增加速度始終能夠大幅高於票房和觀影人次的增長速度。

行業競爭格局

1、行業集中度：頭部效應明顯

整體來看，中國電影市場頭部效應明顯，行業集中度較高。隨著檔期競爭加劇、口碑宣傳作用凸顯，國內電影票房集中度加劇。2020年受疫情影響，電影前五名票房達到全年總票房的50%以上。除2020年特殊情況外，2018至2021年電影票房前三名和前五名佔比穩步提升，這意味著影視行業的龍頭公司能夠分到更多紅利。

2、企業競爭：萬達影院市場份額最高

從各院線票房情況來看，我國電影產業市場集中度仍待提高，以票房TOP5院線的票房合計僅為2020年電影總票房的47%。其中，萬達院線以15%的票房比重位居榜首，其次為大地院線，其票房比重為10%，上海聯合院線(8%)、中影數字院線(7%)和中影南方新干線緊隨其後(7%)。

行業發展前景及趨勢預測

1、政策方面：《「十四五」中國電影發展規劃》

2021年11月9日，國家電影局發布了《「十四五」中國電影發展規劃》(以下簡稱《規劃》)，這也是針對內地目前電影市場所做出的最重要的指導性方針政策，其中既有一些具體的數字指標要求，也有一些針對性較強的規劃部署。整個規劃書近萬字，基本涵蓋了內地電影近幾年發展出現的問題和症結，並提出相應的解決方案，也包括了之前一些方針政策的進一步執行。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國電影產業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。。

㈢ 影片票房指的錢還是票數呢

當然是錢咯。。 票數過億 相當誇張哎。。 你確定13個中國人就有一人看過某某電影？~ 那些超 4 5 億的電影按你這樣說的話 那電影業在中國真是大興啊。。

㈣ 電影版權評估的標准指標

基於電影版權的各項標准指標，可以說是電影版權最核心的評測指標，也就是說，這些指標都是在最大程度上從電影版權的物理屬性出發所得到的。 在電影產業中，演員的影響力和號召力也是數一數二的。雖然對於消費者而言，每一部影片都是新的，但是演員卻未必。消費者對於演員的偏愛是可以從其過往的作品中進行累積的，同時也能通過歷史作品來測度其平均水平。對於消費者而言，由於信任演員而信任影片質量的情況，也是比較普遍的。無論是演技派的演員，還是偶像派的演員，往往都能為電影帶來一定數量的消費者。
電影明星一詞始於無聲片時期，好萊塢的創始者之一阿道爾夫·楚克爾創建的「名演員公司」，選用優秀電影演員拍攝影片大獲成功後，電影明星之稱便開始盛行，並在世界影壇沿用至今。美國等西方國家製片人創用「電影明星」，是為了在觀眾中製造崇拜的偶像，從而謀取更高的票房價值。①《建國大業》這部主旋律影片在票房中的成功，很重要的原因就是打了明星牌，有許多觀眾當時都表示，就算是看明星臉的PPT也是值得去一趟影院的。 電影的劇本決定了電影的類型和大致的情節走向。在以往的諸多研究中，研究者都或多或少地論證了電影類型對電影最終票房有著比較大的影響。劇本的好壞，在很大程度上決定了電影情節是否吸引人。消費者在進入電影院之前，一般會根據影院給出的劇情大綱和預告片進行判斷，並決定是否要觀看影片。
對於消費者而言，電影是否改編自文學作品，以及是否是系列電影中的一部，又或者是否是以前某影片的續集，都能在一定程度上降低其消費決策時的不確定性。在這方面，比較有代表性的還是《哈利波特》影片系列，暫且不論J·K·羅琳的小說到底精妙在何處，但是電影消費者將對小說的喜愛平移到電影中，卻是不爭的現實。對於這樣的系列片，許多觀眾往往有一種「強迫症」，具體說來，就是想要看到結局，因此他們往往會一部一部接著看，直到電影拍無可拍為止。當然，《非誠勿擾2》借勢《非誠勿擾》也是同樣的道理。此外，改編自書籍的影片往往會比其他影片多一些賣點，其原因就在於劇本的可預測性和故事情節的可聯想性。 在很大程度上，電影的社交性往往超越了傳播內容的重要性，觀影有時候更像是一種特意准備的社交活動。因此，藉助看電影活動增進彼此之間的情感，是受眾選擇觀影時需要優先考慮的問題。在這種情況下，電影是否好看其實已經被消費者擱置到了比較靠後的位置。這就能解釋為什麼在有些檔期，例如情人節、聖誕節的時候，電影院常常出現一票難求的情況了。
當然，從客觀上來說，檔期也可以確保一定的票房和上座率。《喜羊羊與灰太狼》的成功就歸功於此，《喜羊羊與灰太狼》原定於大年初一上映，想要討個「喜洋洋」的彩頭，但後來發現共同上映的片子有5部，其中《游龍戲鳳》、《家有喜事2009》都是喜劇電影，很適合春節放映。而《喜羊羊與灰太狼》是以低幼人群為主要觀眾的影片，所以就放棄了賀歲檔，轉而提前10天（即1月16日）放映，那天恰巧是中小學放假的日子，把影片的定位從賀歲片變成假期片（為學生假期製作的影片）。可能就是這樣的轉變使得《喜羊羊與灰太狼》締造了中國國產動畫片的票房神話。② 在中國的電影市場，電影票房收入還是電影版權收益的主要部分，而各院線的排檔好壞可以說是直接影響了電影的票房收入。一份來自聯合院線的不完全報告顯示，很多國產影片，很多是要靠院線/影院精心安排、耐心調度和積極組織的，否則不要說票房沒有保障，許多國產影片包括質量上乘的甚至連影院也進不了。
院線的排檔主要是決定了影片上映的時間周期長短、場次數量和場次時間（早場、夜場、午夜場、周末場等）等。而這些因素不但決定了票房的價值，也在很大程度上確定了觀影的消費者群體。所以，可以這樣認為，但凡被院線接納得越好的影片，其票房也就越好，那麼相應的版權價值也就越大。
《東京審判》可以說就是利用了院線精巧的「細水長流」式的排檔，成功地避開了《夜宴》已然完美的宣傳造勢。如果當時的《東京審判》選擇和《夜宴》「正面相撞」，那麼很有可能就會落敗，於是《東京審判》在聯和院線採取了按場登記（即組織到觀眾就開出場次放映）。眾所周知，《東京審判》是一部社會效益和商業效益並重，甚至前者還會超過後者的影片，於是，在口碑的帶動下，影片票房的增加有條不紊，影院增開場次也成為了常態，甚至許多影院還增加了拷貝。最終該片單在聯和院線就取得了662萬元的票房。③ 對於任何一部影片來說，消費者在進入電影院之前，誰都無法知道該片到底如何，於是營銷就發揮了相當大的作用。其實，影片營銷通過口碑、活動、公關、廣告等多種方式的整合，可以在一定程度上營造出一個「擬態環境」，從而提起消費者消費的興趣，並促使達成消費，以實現盈利。發行公司的營銷能力以及公眾對電影的評價，都會不同程度地影響到消費者。
在這方面，「吊足觀眾胃口」的《讓子彈飛》應該是屈指可數的了，從影片擁有雛形開始，對於影片信息的披露就是比較有計劃的。例如演員陳坤是用「激將法」感動導演姜文的，陳坤當時對姜文說，「你敢用我這樣偶像型的演員嗎？片子里有我能演的角色嗎？」④諸如此類的消息在影片投拍中和上映前幾乎充斥了各媒體。此外，關於該影片不同角度的解讀、導演的賭氣「一定要讓觀眾看懂」都是營銷的經典案例。 在電影市場中的同期其他影片，其內涵就是競爭者。對於電影市場來說，與競爭者的相對優勢可能更為重要。在電影消費中，由於社交性、情感性消費的存在，消費者如果對影片沒有特殊偏愛的話，那麼，最有可能發生決策的地點和時間就是在電影院購票時。也就是說，在這種狀態下，消費者是通過比較當時電影院可觀看的所有電影，從而確定最終的消費決策的。此時，競爭者（同期其他影片）就顯得格外重要了。
《十全九美》的票房幸運可能就是源於此，《十全九美》的幸運在於《赤壁（上）》在上映的時候，官方為了保證《赤壁（上）》的票房，把原本要在7月26日上映的《木乃伊3》用一個「不給通過」的方式推到了9月份，而《赤壁（上）》到了後期的時候明顯乏力了，又沒有強片能接上來，這時候《十全九美》上映了。它等於是掙了《木乃伊3》的票房，要在很多強片的檔期，它就死定了。同期影片可以視為競爭者，在競爭者實力不濟的情況下，市場的需求得不到滿足的情況下，所謂的爛片也有可能出好成績。⑤ 影片的社會資源指的是電影版權既有持有人所擁有的相關資源。從電影版權生成到其消亡的時間維度內，是否會有相應的資金支持、設備支持、人員支持、市場開發支持、發行渠道支持和優惠政策支持等等，這些都屬於影片社會資源的范疇。一般情況下，社會資源越多的影片就越容易打通製作、發行、銷售、衍生等諸多環節。在其他條件不變的情況下，多方環節越順暢，影片最終的盈利就越容易。
《唐山大地震》這部影片就是以唐山市政府為主要投資人的，於是便擁有了許多額外的社會資源，例如場景地的提供、資金到位的速度，甚至是群眾演員。在這些方面，唐山市政府都給予了相當大的幫助。並且由於有了一定的政府背景，該片在獲得版權質押貸款和尋找投資人方面也更有了便利。 在中國電影產業內部，相較於製片公司，發行公司所起到的作用可能會更大。發行公司的發行能力，包括影片營銷的能力、影響院線排檔的能力、發行時機選擇的能力和發行窗口多樣化的能力等，在很大程度上影響了電影版權的最終市場表現。以上提到的所有能力都是需要用一個穩定的公司來進行支撐的，就如同製片公司的財務狀況一樣，發行公司的財務狀況也從歷史和未來預期兩個方面證明了公司的操作能力和安全性。在國內，華誼兄弟、中影集團等發行公司發行影片在很大程度上都是有保證的。

㈤ 豆瓣電影數據分析

這篇報告是我轉行數據分析後的第一篇報告，當時學完了Python，SQL，BI以為再做幾個項目就能找工作了，事實上……分析思維、業務，這兩者遠比工具重要的多。一個多月後回過頭來看，這篇報告雖然寫得有模有樣，但和數據分析報告還是有挺大差別的，主要原因在於：a.只是針對豆瓣電影數據分析太過寬泛了，具體關鍵指標到底是哪些呢？；b.沒有一個確切有效的分析模型/框架，會有種東一塊西一塊的拼接感。
即便有著這些缺點，我還是想把它掛上來，主要是因為：1.當做Pandas與爬蟲(Selenium+Request)練手，總得留下些證明；2.以豆瓣電影進行分析確實很難找到一條業務邏輯線支撐，總體上還是描述統計為主；3.比起網上能搜到的其他豆瓣電影數據分析，它更為詳細，可視化效果也不錯；

本篇報告旨在針對豆瓣電影1990-2020的電影數據進行分析，首先通過編寫Python網路爬蟲爬取了51375條電影數據，採集對象包括：電影名稱、年份、導演、演員、類型、出品國家、語言、時長、評分、評論數、不同評價佔比、網址。經過去重、清洗，最後得到29033條有效電影數據。根據電影評分、時長、地區、類型進行分析，描述了評分與時長、類型的關系，並統計了各個地區電影數量與評分。之後，針對演員、導演對數據進行聚合，給出產量與評分最高的名單。在分析過程中，還發現電影數量今年逐步增加，但評分下降，主要原因是中國地區今年低質量影視作品的增加。

另外，本篇報告還爬取了電影票房網（ http://58921.com/ ）1995-2020年度國內上映的影片票房，共採集4071條數據，其中3484條有效。進一步，本文分析了國內院線電影票房年度變化趨勢，票房與評分、評價人數、時長、地區的關系，票房與電影類型的關聯，並給出了票房最高的導演、演員與電影排名。

清洗、去重後，可以看到29033條數據長度、評分、評論數具有以下特點：

結合圖1(a)(b)看，可以看到電影數據時長主要集中在90-120分鍾之間，向兩極呈現階梯狀遞減，將數據按照短(60-90分鍾)，中(90-120分鍾)，長(120-150分鍾)，特長(>150分鍾)劃分，各部分佔比為21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

結合圖2(a)看，可以看到我們採集到的電影數據評分主要集中在6.0-8.0之間，向兩極呈現階梯狀遞減，在此按照評分劃分區間：2.0-4.0為口碑極差，4.0-6.0為口碑較差，6.0-7.0為口碑尚可，7.0-8.0為口碑較好，8.0-10.0為口碑極佳。

這5種電影數據的佔比分別為：5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

再將評分數據細化到每年進行觀察，可以發現，30年內電影數量與年度電影均分呈反相關，年度均分整體呈現下降趨勢，2016年電影均分最低，電影數量最多。

進一步做出每個年份下不同評級等級的電影數據佔比，可以發現，近年來，評分在[2.0,6.0)的電影數據佔比有著明顯提升，評分在[6.0,7.0)的數據佔比不變，評分在[7.0,10.0)的數據佔比減少，可能原因有：

對照圖5，可以發現，評分與時長、評論人數的分布大致呈現漏斗狀，高分電影位於漏鬥上部，低分電影位於漏斗下部。這意味著，如果一部電影的評論人數很多（特別是超過30w人觀影），時長較長(大於120min)，那麼它大概率是一部好電影。

根據各個國家的電影數量作圖，可以得到圖6，列出電影數量前十的國家可得表格2，發現美國在電影數量上占第一，達到8490部，中國其次，達6222部。此外，法國，英國，日本的電影數量也超過1000，其餘各國電影數量相對較少。這可以說明美國電影有著較大的流量輸入，在中國產生了較大的影響。

進一步分析各國電影的質量，依據評分繪制評分箱線圖可得圖7，在電影數量排名前20的國家中：

接著我們可以探索，哪個國家的電影對豆瓣評分隨年份下降的貢獻最大，考慮到電影數量對應著評分的權重。根據上述各國的電影評分表現，我們可以猜測電影數量較多的國家可能對年度均分的下降有較大影響。於是，我們再計算出這些國家的年度電影均分，並與整體均分進行比較分析。

再作出中國大陸，中國台灣，中國香港的均分箱線圖圖9(a)，可以看到，大陸電影均分低於港台電影，且存在大量低分電影拉低了箱體的位置。

分析相關性可得，大陸、香港、台灣電影年度均分與全部評分關聯度分別為R=0.979,0.919,0.822，說明濾去台灣和香港電影，大陸電影年度均分的變化趨勢與全部評分變化更接近。圖9(b)可以進一步反映這一點。

可以看到，大部分類型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的區間范圍內，劇情、喜劇、愛情、犯罪、動作類電影數量上較多，說明這些題材的電影是近三十年比較熱門的題材，其中劇情類電影佔比最多，音樂、傳記類電影平均得分更高，但在數量上較少，動作、驚悚類電影評論人數雖多，但評價普遍偏低。

除此之外，還有兩塊區域值得關註：

根據類型對電影數據進行聚合，整理得到各類型電影評分的時間序列，計算它們與整體均分時間序列的相關性，可得表格4與圖11，可以看到劇情，喜劇，懸疑這三種類型片與總分趨勢變化相關性最強，同時劇情、喜劇類電影在電影數量上也最多，因此可以認為這兩類電影對於下跌趨勢影響最大，但其餘類別電影的相關性也達到了0.9以上，說明幾種熱門的電影得分的變化趨勢與總體均分趨勢一致。

前面已經得知，中美兩國電影佔比最高，且對於均分時間序列的影響最大。在此，進一步對兩國電影進行類型分析，選取幾種主要的類型（數量上較多，且相關性較高）進行分析，分別是劇情，喜劇，愛情，驚悚，動作，懸疑類電影，繪制近年來幾類電影的數量變化柱狀圖與評分箱線圖可得圖12,13,14,15。

對導演與演員進行聚合，得到數據中共有15011名導演，46223名演員。按照作品數量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]進行分組統計導演數量，可以發現，15009名導演中有79.08%只拍過1-2部作品，46220名演員中有75.93%只主演過1-2部作品。忽略那些客串、跑龍套的演員，數據總體符合二八定律，即20%的人占據了行業內的大量資源。

在此，可以通過電影得分、每部電影評論人數以及電影數目尋找優秀的電影導演與演員。這三項指標分別衡量了導演/演員的創作水平，人氣以及產能。考慮到電影數據集中可能有少量影視劇/劇場版動畫，且影視劇/劇場版動畫受眾少於電影，但得分普遍要高於電影，這里根據先根據每部電影評論數量、作品數量來篩選導演/演員，再根據電影得分進行排名，並取前30名進行作圖，可得圖17,18。

結合電影票房網（ http://58921.com/ ）採集到的3353條票房數據，與豆瓣數據按照電影名稱進行匹配，可以得到1995-2020年在中國大陸上映的電影信息，分別分析中國內地電影的數量、票房變化趨勢，票房與評分、評價人數、時長、地區以及類型的關系，此外還給出了不同導演與演員的票房表現以及影片票房排名。

如圖19所示，國內票房數據與上映的電影數量逐年遞增，2020年記錄的只是上半年的數據，且由於受疫情影響，票房與數量驟減。這說明在不發生重大事件的情況下，國內電影市場規模正在不斷擴大。

對電影數據根據類型進行聚合，繪制散點圖21，可以發現：

提取導演/演員姓名，對導演/演員欄位進行聚合，計算每個導演/演員的票房總和，上映電影均分、以及執導/參與電影數目進行計算，作出票房總和前30名的導演/演員，可得圖22,23，圖中導演/演員標號反映了票房排名，具體每位導演/演員的上映影片數量、均分、每部電影評價人數、平均時長與總票房在表5、表6中給出。

最後根據電影票房進行排名，得到票房排名前20的電影如表格7所示，可以看到絕大部分上榜電影都是中國電影，索引序號為3、10、12、14、18、19為美國電影，這也反映了除國產電影之外，好萊塢大片占據較大的市場。

本篇報告採集了1990-2020年間豆瓣電影29033組有效數據，從豆瓣電影的評分、時長、地區、類型、演員、導演以及票房等信息進行分析評價，主要有以下結論：

㈥ 衡量電影傳播效果的指標除了票房還有什麼

口碑和出圈度

㈦ 電影票房分析及預測

從20世紀初的西洋鏡戲法到今天占據全球電影業總產值的三分之一強，資本的加入讓好萊塢在過去百年的發展中變得越來越理智--比起商業片流水線締造者，它更像一個數學家--它精於計算每一項決定對利潤的貢獻:《蝙蝠俠》續集是否要接受男演員片酬的獅子大開口以獲得百分之幾的忠實粉絲買票入場;是否要在動作片的第37分鍾增加感情戲以爭取女性觀眾;是否要為這部爛透了的原著聘請收費高昂的劇本醫生;一個小金人編劇的名頭到底值多少錢……這就是在電影開機之前最為重要的環節:票房預測。

華爾街不僅給好萊塢帶來了密集的資金支持，也帶來了理性的金融工程技術，後者好像一把衡量藝術的尺子。一位浸淫於電影行業的金融人士一語中的:"在這個行業里充斥著曖昧不清、晦暗不明，有真正的藝術家、也有忽悠的吹水者，但到底怎麼判斷是否能合作，項目是否有投資價值，全憑經驗"。

如何預測
早在80年代，美國票房收入預測的先驅BarryLitman對美國80年代近700部電影進行分析推出票房收入預測模型。該系統對之後美國電影投資界產生了顛覆性的影響。電影票房預測系統能分析預測不同種類電影的票房價值，已經成為國際電影產業投融資的重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。

預測系統
電影票房量化分析及預測系統(Box Revenue Prediction)是在考察導演、主要演員、製片、發行及市場營銷、電影生命周期、電影類型、發行地區等影響電影票房的諸多因素基礎上，基於資產定價模型，綜合採用金融工程和回歸統計分析方法研發出的預測系統。它能分析預測不同種類電影的票房價值，成為電影產業投融資重要參考工具，對電影產品定價及衍生產品開發都具有較強的指導作用。

中國第一套BRP系統

2012年1月，中影集團聯合艾億新融資本推出了國內第一套基於電影票房預測的估值與定價分析系統--BRP系統。通過對過去4年中600多部影片的統計分析，該BRP系統發現了6條有趣的現象:

·低成本的影片一般會比大片更賣座

·無名小卒主演的影片要比明星主演的影片利潤率更高

·類型的藝術特徵跟利潤之間不存在直接關聯，但評論的多寡(無論好評或者劣評)跟利潤之間有密切關系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易賺錢

·大片的續集要比普通新片更容易賺錢

·明星在為影片帶來更高票房的同時，也往往拉低了利潤率，因為大部分收入進了明星的口袋

㈧ 電影票房是怎樣統計出來的

電影票房是用觀眾人數或門票收入來計算的。

電影業中，票房已經成為衡量一部電影是否成功的重要指標之一，可以用觀眾人數或門票收入來計算，一般直接用來衡量一部電影的熱播程度。

2016年1月，電影市場管理工作會議在北京召開，電影局出重拳整頓市場秩序，如果影院偷漏瞞報票房，院線要承擔連帶責任，影院放映質量差等問題也會被集中治理。

(8)分析電影產業常用指標擴展閱讀：

2018年一季度分賬票房189.49億元，同比增加39.96%。截至2018年6月30日，2018年上半年票房取得320.21億元，較2017年上半年票房271.51億元同比增加17.94%，不含服務費票房為299.64億元，同比增加18%。

2018上半年 s』b觀影人次9.01，同比增加15%。其中，國產影片票房為 189.65億元，同比增長 80.1%，占總票房份額的 59.21%，占據市場主體地位。

前6個月中國影市多個數據紀錄均被打破,在檔期方面，元旦、春節、清明、端午四個檔期票房均創造市場新紀錄。