電影票房預測模型

『壹』 如何專業地預估票房

圖1. 2012年票房收入與搜索量的曲線 （紅色是票房收入，灰色是搜索量，橫軸是月份，縱軸是數量） 經過改進後的模型： 圖2 提前一個月預測票房的效果 （橫軸是預告片搜索量，縱軸是首周票房收入，灰色點對應實際某部電影的首周票房收入，紅色點對應預測的首周票房收入） Google可以通過這個模型提前一個月預估出電影票房，不過如果是在拍電影前就預估票房，可能不太現實，之前有個問題也回答過，其實演員在拍一部好片或者爛片的時候，心態是差不多的。在沒開拍電影前，就預估票房，很可能本身就是個誤會。

『貳』 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

『叄』 電影票房預測系統的介紹

電影票房預測系統，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。

『肆』 很多電影在上映之前就大喊著票房預測是多少多少，難道都是信口胡說出來的嗎他們有沒有什麼計算方法

胡說肯定算不上，但也不見得都准確。既然是預測就有對有錯。他那麼一說你也就那麼一聽，如果自己說的再不信誓旦旦點兒別人哪能信呢？

一般來說根據影片的投資、劇本的質量、導演的名氣、主角的號召力、特效團隊的實力可以大概估計出一個票房數量，當然上映檔期也要算好，如果遇到其他大片的圍攻就壞了。

比方說《金陵十三釵》投資6億，如果喊預計票房5億那不是自己打自己耳光嗎，所以就算明知不行該喊的話也得喊出去，反正又不需要負責。

『伍』 電影票房統計問題用到什麼數學模型問題

精準預測單片票房對整個電影產業顯得日趨重要，不斷逼近真實就成為大數據技術應用的終極目標。
國內的票房預測主要考察影片的市場營銷表現和質量內容表現兩方面因素。數據收集包括互聯網和影片本身的量化數據兩個來源。利用行業知識找到影響電影票房的因素，利用數據挖掘技術驗證每項指標的可靠性，基於可靠的指標數據，建立票房預測的數學模型，對票房進行預測。

『陸』 電影票房預測系統的電影票房如何預測

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。

『柒』 電影票房預測系統的BRP（電影票房量化分析系統）的三大特點

BRP系統每周總票房的范圍預測法通過自適應分類，可根據電影知識庫中各周電影票房分布進行票房等級分類，使每周預測的票房范圍更為精確，縮小預測范圍。同時，其最終估值范圍通過波動性提示並衡量了相關風險的存在。這對於投資製片方進行有針對性的風險度量、風險管理及防範都具有重要意義。由於電影產業影響票房業績的變數眾多，蘊含復雜的系統及非系統風險，BRP系統能將之定量化並確定總體風險收益規模，無論對於即期電影發行，還是後續衍生開發，都具有重要的指導性。

『捌』 電影行業怎樣預測影片的票房

這個真沒誰有多准，大家都一個檔次的，你這次預測靠譜點，沒准下一次就失手。
像今年的《侏羅紀世界》和《速度與激情7》，年前沒誰會預測到能達到15億美金的票房，碾壓婦聯2爭奪年度票房冠軍，再比如撲街的《明日世界》，很多預測人臉都被打腫了。
很多時候都是根據上映第一周的票房來推測後續能達到什麼水準比較靠譜。這個時候一般後續票房下跌水準也能把握得相對准確點。但遇上《阿凡達》這種BUG片（次周票房幾乎零跌幅），也是要命的。

『玖』 如何評價電影票房預測模型的發展和建設瓶頸

從我們的分析與實際操作來看，實際上對電影票房預測模型的發展與建設造成最大阻礙的在於數據的不真實性、指標的選擇可用性以及一些違規暗箱操作上；還有譬如電影市場的發展速度太快，去往的歷史數據可參考性低，模型得跟著市場的變化而變化等這些方面，在我們建模時造成了極大的阻礙。而基於我們的電影票房預測模型，我們的預測有相當的准確性與可信度。從2015年7月到現在我們每天都會公布我們的票房預測結果，在於競爭對手的比拼與較量中始終保持領先地位，准確率一直保持全國第一。而我想，如果當數據、指標、操作開始正規化明朗化，電影票房的預測模型也將越做越好，越做越准。