电影票房收入的影响因素及预测分析 ——以2011-2021年中国电影票房数据为例开题报告

1. 研究目的与意义

从1895年卢米埃尔兄弟发明电影至今，世界电影产业已走过一百二十多年。

而从1905年中国第一部电影《定军山》放映至今，中国电影产业也已经走过一百一十多年。

电影在这一百多年的发展中，开拓了我们的眼界，带给我们欢乐和梦想也为我们揭示真相和苦难，让我们的生命在不同维度上得以延伸，是人们文化生活的重要组成部分。

2. 研究内容和预期目标

从现有资料看，研究票房收入影响因素所选取的自变量基本相同，主要为片长、影片类型、主创品牌度、故事熟悉度、银幕数、城镇居民收入、档期、评分、评论、营销能力、宣传方式等。本文将具体研究影响电影票房收入的因素，并根据研究成果预测电影票房。

本文计划运用描述性统计、SPSS分析、回归分析以及贝叶斯分类模型，对选取的电影票房收入的影响因素进行分析，以及对电影票房的预测。

3. 国内外研究现状

电影票房预测系统、美国票房收入预测的先驱litman barry r.于1983、1989和1998年发表的论文分别以1972-1978年的125部、1981-1986年的697部、1993-1995年的241部在北美上映的电影，用经济学方法研究了制作费用、影片类型、明星和名导、大的发行公司等因素对票房收入的影响。研究发现制作费用始终对电影票房有正影响, 但在这三次研究中影片类型对电影票房收入的影响却随着年代不同而有所变化。litman认为观影人群口味和习惯的改变是这些变化发生的原因。从litman barry r.的三篇论文中，我们不难发现不同时代的样本会导致不同的研究结果，因而电影票房收入的影响因素研究需要考虑特定的时代背景。

国内对于影响电影票房收入的内部因素研究所选取的自变量绝大部分与litman barry r.所选取的自变量相似，主要为片长、影片类型、主创品牌度（导演、主演影响力）、故事熟悉度（续集）。华锐、王森林、许泱选取2015年3月到2016年2月间252部电影的数据，采用计量分析方法研究了导演、男女主角等因素对电影票房收入的影响。结果显示导演、男女主角均对电影票房收入有促进作用，其中口碑促进作用高于关注度，导演的促进作用高于男主角，男主角的促进作用高于女主角。

4. 计划与进度安排

首先将利用软件爬取猫眼豆瓣2011-2022年的电影票房相关数据，接着利用描述性统计、SPSS分析以及回归分析等方法分析影响票房收入的因素，根据研究结果采用贝叶斯分类模型进行票房预测。

5. 参考文献

[1] litman barry r. predicting success oftheatrical movies:an empirical study [ j ]. journal of popular culture,1983, 16(4): 159-175.

[2] litman barry r. , linda s. kohl.predicting financial success of motion pictures: the '''' 80s experience [j].journal of media economics, 1989, 2 (2): 35-50.

[3] litman barry r. , ahn, h. . predictingfinancial success of motion pictures: the early ''''90s experience. in b. r. litman(ed. ), the motion picture mega-industry [m].boston: allyn and bacon, 1998:172-197.