电影票房收入预测模型

『壹』 电影票房分析及预测

从20世纪初的西洋镜戏法到今天占据全球电影业总产值的三分之一强，资本的加入让好莱坞在过去百年的发展中变得越来越理智--比起商业片流水线缔造者，它更像一个数学家--它精于计算每一项决定对利润的贡献:《蝙蝠侠》续集是否要接受男演员片酬的狮子大开口以获得百分之几的忠实粉丝买票入场;是否要在动作片的第37分钟增加感情戏以争取女性观众;是否要为这部烂透了的原著聘请收费高昂的剧本医生;一个小金人编剧的名头到底值多少钱……这就是在电影开机之前最为重要的环节:票房预测。

华尔街不仅给好莱坞带来了密集的资金支持，也带来了理性的金融工程技术，后者好像一把衡量艺术的尺子。一位浸淫于电影行业的金融人士一语中的:"在这个行业里充斥着暧昧不清、晦暗不明，有真正的艺术家、也有忽悠的吹水者，但到底怎么判断是否能合作，项目是否有投资价值，全凭经验"。

如何预测
早在80年代，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。该系统对之后美国电影投资界产生了颠覆性的影响。电影票房预测系统能分析预测不同种类电影的票房价值，已经成为国际电影产业投融资的重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

预测系统
电影票房量化分析及预测系统(Box Revenue Prediction)是在考察导演、主要演员、制片、发行及市场营销、电影生命周期、电影类型、发行地区等影响电影票房的诸多因素基础上，基于资产定价模型，综合采用金融工程和回归统计分析方法研发出的预测系统。它能分析预测不同种类电影的票房价值，成为电影产业投融资重要参考工具，对电影产品定价及衍生产品开发都具有较强的指导作用。

中国第一套BRP系统

2012年1月，中影集团联合艾亿新融资本推出了国内第一套基于电影票房预测的估值与定价分析系统--BRP系统。通过对过去4年中600多部影片的统计分析，该BRP系统发现了6条有趣的现象:

·低成本的影片一般会比大片更卖座

·无名小卒主演的影片要比明星主演的影片利润率更高

·类型的艺术特征跟利润之间不存在直接关联，但评论的多寡(无论好评或者劣评)跟利润之间有密切关系

·不含暴力、色情成分的家庭影片最容易赚钱

·大片的续集要比普通新片更容易赚钱

·明星在为影片带来更高票房的同时，也往往拉低了利润率，因为大部分收入进了明星的口袋

『贰』 如何专业地预估票房

这个项目我还真的做过，大概是在2011年中国电影票房开始爆发的时候。试来试去，最靠谱的算法仍然是多元线性回归，预测目标是官方公布的某部电影的最终票房值，当时的R2达到70%多。如果将进口电影排除，R2能够提高到80%以上。主要是进口电影非常容易出现黑天鹅，比如一个《阿凡达》就足以将模型刷爆。多元线性回归看起来很low是不是，但后来看到一篇Google关于预测电影票房的论文，也是说最好的票房预测模型仍然是多元线性回归。不过后来这个模型的价值就不大了，因为后来中国电影市场以超越想象的速度蓬勃发展，不断出现票房黑天鹅，而且还有各种严肃的刷票房行为，所以对于模型来说，实在是臣妾做不到。题主所说的在电影拍摄前就预测票房也超越了模型的能力，当初的设计是在电影首映前一个月开始预测，定期修正预测值。多元线性回归使用的各因素总结如下。用户的期待度。通过手机网络指数以及微博等媒体的提及次数来表示，搜索或者提及次数越多，证明用户越期待，越容易转化为票房。核心元素的影响力。核心元素包括导演、主演以及是否有前序剧情，比如：007系列或者冯小刚都是对票房的保证，而另一方面，有些演员又是票房毒药。主要是收集豆瓣上这些核心因素与电影评分和历史票房的关系，最后可以归结成对新影片票房的影响因子。竞争态势。主要通过同期上映的影片数量来评价，同期上映的影片越多，证明竞争越激烈，越难取得较高的票房。进一步的规划，是将同期上映影片的预测票房加入进来作为权重，以衡量竞争对手的实力，更准确地评价竞争态势。简单说，和《阿凡达》同期上映，比和《无极》同期上映，要悲壮很多。基本面。主要是就是当期电影市场的总体情况，可以使用该电影上映前T12M（Trailing 12 months）的总票房作为基本面。