電影票房曲線

A. 李晨的代表作《空天獵》有哪些吐槽的地方

我覺得李晨的代表作《空天獵》中，最讓人吐槽的就是女主角的扮演者范冰冰。

說起李晨，相信大家都不陌生。李晨是一位非常優秀的演員，自出道以來，他出演過很多經典的影視劇，塑造過很多深入人心的角色。在影視圈中，李晨可以說是一位十分受歡迎的男演員。

在我看來，李晨的代表作《空天獵》有很多讓人吐槽的地方。就比如影片中女主角的扮演者范冰冰。她的影片中的妝容十分精緻，這其實是和我國女軍人的形象是不符的。大家都知道，除了特殊情況，女軍人是不能化妝的。因此，不少網友表示：作為一個軍人的扮演者，范冰冰居然還畫著如此精緻的妝容，實在是太不真實了。

文章結束了，大家都有什麼想法呢？歡迎大家留言點贊轉發啊！

B. 論文中某個變數的測度什麼意思

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該欄目主要是推送上財商學院教師國內外學術前沿動態、科研成果的信息平台。商學院以「雙一流」學科建設為科研導向打造學院核心優勢；商學院教師踐行「厚德博學，經濟匡時」的校訓，不斷提升科研實力和教學成果，在各自領域做出優秀的原創性科研成果，打造商學院財經特色品牌，為促進中國社會經濟的發展提供理論支持。

編者按

本期推介成果為上財商學院謝天副教授及其合作者Steven F. Lehrer完成，2021年3月12日發表在《Management Science》的論文「The Bigger Picture: Combining Econometrics with Analytics Improves Forecasts of Movie Success」。

· 論文摘要 ·

使用機器學習結合社交媒體大數據來提高預測精度，在學術界和業界都有較高的關注度。為了評估該項技術的實用性，本文使用電影行業數據，將常規計量經濟學方法與預測分析文獻中的常見機器學習工具進行了詳細的對比。在此基礎上，我們還提出了一種全新的混合學習演算法。該方法將常規計量經濟學演算法與機器學習演算法相結合，進而可以更加精確地捕捉數據異質性，以達到提高預測精度的目的。我們的實證結果驗證了社交媒體數據的重要性以及混合學習演算法的價值。具體來說，雖然機器學習演算法中的最小二乘支持向量回歸和樹類演算法明顯優於傳統計量經濟學方法，但我們提出的混合學習演算法能夠在其基礎上進一步提高預測精度。此外，蒙特卡洛實驗表明，我們提出的混合學習演算法的相對優勢主要建立在數據的異質性上。而無論社交媒體數據測度方法的迥異區別還是各種電影特徵對票房的不同影響都會產生顯著的異質性。

作者介紹 INTRODUCTION

謝天，曾獲加拿大皇後大學博士學位。上海財經大學商學院世經國貿系副教授。主要研究方向為組合預測和模型平均，大數據分析等。主持和參與多項國家自然科學基金項目。研究成果在Management Science, Review of Economics and Statistics, Journal of Financial Econometrics等一流期刊發表。

BONUS SCENE

一個小彩蛋

Management Science編輯部以及我的合作者Steven F. Lehrer在推特上都有對本文做宣傳。我私下裡把他們發的Tweets以及所有回復的內容一起做了一個簡單的字元分析，並把結果通過如下字圖展示。字體越大說明提及頻率越高。貌似在介紹本文的時候，人們較為看重數據處理，而且關心(機器)學習方法與計量經濟學的全新結合。這較為直觀地反映了目前我所在的研究(小)領域內，人們看重的關鍵點和可能的未來發展方向。一些表達情緒的關鍵詞彙也被篩選出來。當然也沒忘提及了下我的名字(右下角…好小…)。

我還用本文使用的情緒分析工具，研究了一下合作者所有相關Tweets的綜合情緒。結果顯示，和中性的0相比，Tweets情緒高達0.733。說明Steve發推時的情緒高漲自豪。

01

引言

很多人推測，電影製片廠在不久的將來會認識到，決定一部電影成功與否的因素中，預測分析與製片人、導演和（或）電影明星一樣重要。目前文獻中，預測分析結合社交媒體大數據的做法比較流行，且主要用在電影行業的需求預測上。提高預測精度的意義重大，因為它們能夠降低投資者對票房不確定性的顧慮從而增加資本投資；還可以幫助市場營銷團隊量身打造最有效的營銷活動。

前人的研究中，如 Bollen, Mao 和 Zheng (2011), Goh, Heng 和 Lin (2013) 及 Lehrer 和 Xie (2017) 等，展示了社交媒體在不同預測情境下的重要性。然而，這些文獻中都沒有考慮目前流行的機器學習演算法，如回歸樹，隨機森林，提升方法和支持向量回歸等。這些機器演算法一般不會限制統計模型的具體結構，並且通過加入傳統計量方法忽略的非線性預測量的交互項來提升預測精度。盡管這些演算法在建模時有一定優勢，通過遞歸分區構建超平面或者樹形結構時，它們一般都要求在整個解釋變數空間內，齊方差假設成立。

數據的異方差性可能來自於被忽略的參數異質性，會影響許多預測方法的預測能力。比如，異方差會改變支持向量的位置，還會改變數據分區的方式，從而影響回歸樹的結構等。本文提出了一種新的預測分析理念，與以往文獻中的計量方法和機器學習演算法都不同，為提升電影業預測精度提供了指導性幫助。因此，本文對以改善預測精度等實證表現為主的數據科學領域的發展也做出了一定貢獻。改領域目前在經濟學科和管理學科都受到了重視，著名文獻包括但不限於：Vasilios, Thephilos 和 Periklis (2015) 檢驗了預測每日和每月匯率時，機器學習方法的精度；Wager 和 Athey (2018) 提出了隨機森林的變形方法，估計隨機效應；Ban, Karoui 和 Lim (2018) 用機器學習演算法做投資組合優化，等等。

本文提出的混合策略，考慮了最小二乘支持向量回歸和遞歸分區方法中數據的異方差性導致的異質性問題。為了說明這一點，用回歸樹預測時， 我們通常用一個局部常量模型，假設單個終端葉片間結果同質。本文的混合方法允許模型有不確定性，並且在每個終端葉子分組中進行模型平均。因此，我們的混合方法考慮了每個葉子分組內，解釋變數和被解釋變數之間存在異質性的概率。最近的一篇文獻，Pratola, Chipman, Geroge 和 Mc- Culloch (2020) 考慮在貝葉斯模型的框架之下，在現有機器學習文獻中加入異方差。在支持向量回歸方法中，我們也允許模型不確定性，對准則函數做出調整，使之建立在異方差誤差項之上。本文通過模擬實驗以及電影票房相關的實證例子闡述了，混合策略及遞歸分區方法或者最小二乘支持向量回歸的具體應用環境，和相比較於Pratola, Chipman, Geroge 和 Mc- Culloch (2020)等方法的比較優勢，進而感興趣的使用者提供了指導。

本文還對其他實證方法對電影收入的預測精度做了檢驗。我們選擇樣本時並沒有特定的標准依據，樣本包括三年內北美所有在影院上映或售賣的電影。我們發現，該數據表現出很強的異方差性，追溯其原因很可能是來自不同分布的人群對不同類型電影的興趣差異性。本文的實證結果首先為學者選擇預測方法時的權衡提供了新的啟示。樣本容量較小時，我們發現最小二乘支持向量回歸優於其他機器學習方法。總體來看，遞歸分區方法（包括回歸樹，引導聚合和隨機森林）與計量方法相比，預測精度提升30%-40%，那些計量方法都採用了模型選擇標准或模型平均方法。計量估計量和懲罰方法間接考慮了異方差數據，統計學習方法與這些方法相比，預測精度有很大的提升，進一步說明了線性參數計量模型的局限性。然而，這些線性模型目前仍然很受歡迎。如Manski (2004)所說：「統計學家取得進步的原因是把目標集中在易處理的估計量上，比如線性無偏或漸近正態的估計量。」

其次，本文的發現利用本文提出的混合策略，在允許模型不確定性存在時，預測精度約有10%的進一步提高。許多種類的機器學習演算法的預測精度都有所提升：(i) 替代支持向量回歸的核函數；(ii) 在樹形結構（包括隨機森林，引導聚合，M5』，最小二乘支持向量回歸）下用超參數和局部目標函數來分割數據的演算法等等。模擬實驗能夠幫助我們理解為什麼實證分析中預測精度會出現大幅的提升。我們發現參數存在顯著異質性導致數據異方差時， 本文的混合策略極為有效。參數異質性的原因可能是跳躍或門檻效應，或者是在潛在關系中忽視了參數的異質性。這種情況下，混合策略能在一定程度上解釋葉片間結果的異質性。

最後，本文發現加入社交媒體數據，即使在異方差的數據環境下，仍然對提高預測精度有巨大的幫助。我們考慮了多種計量檢驗，都驗證了社交媒體數據的重要性。我們提出的混合策略甚至可以對變數的重要性進行量化排序。計算結果說明，預測電影票房或單位銷售收入時，最重要的10個變數中，有7個隸屬於社交媒體數據。

接下來，我們將對本文採用的模擬實驗結果以及實證分析進行具體的描述。

02

模擬實驗結果對比

為了展示混合策略相較傳統方法的優勢，我們考慮以下非線性模型。其中，圖1(a)(b) 兩部分分別展示了訓練數據的散點圖和曲面圖，數據生成過程如下：

yi = sin(X1i) + cos(X2i) + ei,

其中 X1i ∈ [1, 10], X2i ∈ [1, 10], ei是均值為0、方差為0.01的高斯雜訊。

圖1 (c) -(f) 分別表示用 RT, MART, SVRLS,和 MASVRLS方法得到的訓練數據的預測值 y.由於RT預測假設葉片間同質，圖1(c) 中的曲面圖與階梯函數類似。相反，MART預測假設葉片間也是異質的，圖1(d) 中的曲面圖與基本數據中聯合分布的變化更接近。圖1(e) SVRLS 的預測圖與 MART 類似，但褶皺更明顯。而MASVRLS 方法預測的曲面圖最為平緩，具體可參見圖1(f).

圖1(g)-(j) 分別展示了 RT, MART, SVRLS,和 MASVRLS演算法的預測誤差。通過比較這四個圖形的高度，我們發現，MART 和 MASVRLS 方法得到的絕對誤差值的分別小於RT和SVRLS 的一半。而且，整個 X1 和 X2 的區間內，(h) 和 (i) 高度都減半了。這驗證了我們對於放鬆模型具體結構可以提高預測精度的假設，也說明了捕捉葉片或支持向量之間的參數異質性從而提高預測精度的重要性。

圖1、混合策略與其他傳統方法在模擬數據下的表現差異展示▼

03

實證研究

我們收集了2010年10月1日至2013年6月30日期間北美上映的所有電影的相關數據。在 IHS 電影咨詢部門的幫助下，我們用一系列指標衡量每部電影的特徵，包括電影類型，美國電影協會給出的電影內容評級(G, PG, PG13 和 R)，除廣告費用以外的預算，以及電影上映六周前電影製片廠預測的上映周數和上映影院數。在本文的分析中，我們主要用首映周末票房(n = 178) 和首映時 DVD 和藍光光碟的總銷量(n = 173) 考量一部電影的初始需求量。

為了從大量推特信息中 (平均每天3.5億條) 萃取出有用的關於「支付意願」的信息，本文考慮兩種衡量標准。第一，基於 Hannak 等人 (2012) 的演算法，計算某一部電影的「情緒」。這種演算法包括電影標題和關鍵詞的文本分析：找出含有電影名稱或關鍵詞的推特，再計算作者發布的文字和圖片中的情緒得分。與某一部電影有關的所有推特中，每個詞語有不同的情緒得分，這部電影的情緒指數就是情緒得分的均值。第二，我們計算了每部電影有關的不加權的推特總數。在本文的分析中，我們分別考慮推特數量（volume）和推特情緒（sentiment），因為情緒能表現電影的質量，但數量可以展現人們對電影的興趣（流量）。

為了檢驗在傳統計量方法或機器學習方法中加入社交媒體數據的重要性，我們參照 Hansen 和 Racine (2012) 的做法，做了下述試驗，以衡量包含不同協變數的模型中不同估計量的相對預測效率。我們比較的估計方法可以分為以下幾類：(i) 傳統計量方法；(ii) 模型篩選方法；(iii) 模型平均發 ；(iv) 機器學習方法；以及(v) 本文新提出的混合方法。該方法結合了計量工具和機器學習演算法，能夠更好地捕捉數據的異質性。

試驗把原始數據 (樣本量為 n ) 分成訓練集 (nT ) 和評估集(nE = n −nT ).我們可以從訓練集中得到每種方法的參數估計量，這些參數估計量接著被用來預測評價集的結果，從而可以計算均方誤測方差 (MSFE) 和平均絕對預測誤差 (MAFE)，對每類預測方法做出評價。以最小二成法（OLS）為例，MSFE和MAFE的具體演算法如下：

其中 (yE, xE) 是評價集，nE 是訓練集中觀測值的數量， βˆT 是基於訓練集的對應模型的估計系數，ιE 是一個 nE × 1、元素都為1的向量。總的來說， 我們用不同大小的評估集 (nE = 10, 20, 30, 40) 重復進行了10,001次試驗。

圖2和圖3分別是公開票房和單位銷售額的預測誤差試驗的結果。圖2和圖3最上面的一幅圖表示的是 MSFE 的中位數，最下面的一幅圖表示的是MAFE 的中位數。每個小圖中都有四條曲線，分別對應不同大小的評估集， 每個點代表對應評估集下，x軸上標出的估計量的預測結果。估計量一般按照預測精度的改善程度排序，除了本文新提出的混合策略的估計量在傳統的機器學習方法估計量的附近。重新排列幫助我們直觀地看到每一個混合方法中加入模型不確定性帶來的邊際收益。需要注意的一點是，RF 和MARF 後的數值代表隨機抽取的用來決定每個節點處是否分裂的解釋變數的個數。

本文提出的 MASVRLS 方法在每幅圖的最右邊，因為不管用 MSFE 還是 MAFE 衡量，MASVRLS 的預測結果都是最優的。緊靠著 MASVRLS 左邊的是 SVRLS 方法，得到了次優的結果。加入模型平均使得 SVRLS 和 MASVRLS 的預測表現提升10%。即便如此，nE 取值很小時，試驗考察的機器學習方法都絕對優於 HRCp，計量估計量和懲罰方法。統計學習文獻中常用的方法，如引導聚合、隨機森林方法也優於基準模型。而且，我們發現把模型平均加入到引導聚合方法後，大約有10%的收益，與向 SVRLS 方法加入模型不確定性後的收益相同。

圖2、公開票房預測結果對比

圖3、單位銷售額預測結果對比

比較圖2和圖3的結果，我們發現混合策略中加入支持向量回歸比樹形回歸能獲得更大的收益，且公開票房的預測結果優於零售單位銷售額的預測結果。然而，電影零售單位銷售額的預測精度提高的百分點更大，因為電影零售單位銷售額的樣本容量更小。我們還發現，當我們使用更大的樣本來預測DVD和藍光光碟銷售額時，HBART相較於樹形回歸的優越性更為明顯。常規的隨機森林方法和加入模型平均後的隨機森林估計，在所有方法中表現平平。需要注意的是，當測試集nE 變大，所有方法的預測表現都會變差，這一結果也符合預期。

04

結論

電影行業充滿不確定性。De Vany 和Walls (2004) 報告稱，1984-1996年上映的2,000部電影中，只有22% 的電影盈利或不賺不賠。由於社交媒體能反映出一部電影上映前公眾的興趣，而且社交媒體還能夠測度潛在觀眾對廣告營銷的反應，電影業對於用社交媒體數據做預測十分振奮。新的數據來源不僅能夠提高潛在提升預測精度，還能運用遞歸分區方法或者為數據挖掘開發的SVR演算法。運用電影業的數據，我們發現這些演算法與維度縮減或傳統計量方法相比，預測精度有了顯著提高。

盡管機器學習方法提供了實際性的幫助，我們認為異方差數據可能會阻礙許多演算法的預測表現。因此，我們提出了一種混合策略，即把模型平均應用到每個支持向量或葉片中。本文的實證研究說明，不管是哪種機器學習演算法，運用混合策略後預測精度都有顯著改善。而且，混合策略中加入支持向量回歸比樹形回歸能獲得更大的收益，且公開票房的預測結果優於零售單位銷售額的預測結果。然而，電影零售單位銷售額的預測精度提高的百分點更大，因為電影零售單位銷售額的樣本容量更小。另外，在傳統計量方法、懲罰方法或模型篩選方法中加入異方差能夠提高預測精度，本文的分析對這點提出了懷疑。

機器學習領域學者們面臨的一大挑戰是Wolpert 和Macready (1997) 提出的「無免費午餐」定理。這是一個不可能定理，即不可能存在一個全局最優策略。最優策略不但取決於樣本容量和預測的目標變數，還取決於特定問題的結構，而分析者事前通常不知道問題的結構。然而，由於現實世界中數據的異方差性很普遍，在樹類演算法或最小二乘支持向量回歸的基礎之上，我們提出的混合學習演算法具有重要意義，還能夠與 Pratola, Chipman, Geroge 和 McCulloch (2020) 提出的 HBART 策略相互補充。

為了推動後續有關社交媒體對電影業盈利的影響的文獻，我們可以考慮使用加總程度更低的推特數量和情緒得分作為解釋變數。比如，我們可以測度推特不同子集的情緒，子集的分類標准可以是粉絲數量，人口特徵， 或推特是否有正面(負面)導向，等等。通過把社交情緒分解成小部分，我們可以知道，推特中表達出的哪種類型的情緒與觀看電影的決策相關。未來的研究方向是：理解混合學習演算法的統計特徵，開發出一個能夠在一個有多個協變數的模型中捕捉到異方差來源的檢驗方法，以及為他人提供策略選擇方面的建議。另外，我們還需要開發出一套評價預測模型的標准，評價標准不僅僅是估計量的偏差和效率，還應該考慮預測方法的計算復雜性，這些都將會對管理決策提供很大的幫助。

SUFE COB

責編 | 張宜傑 審編 | 謝天 沈夢雪

C. 受眾對中國電影檔期的影響

一、我國電影的市場結構狀況：目前我國的電影製片業還處於壟斷競爭階段，進入電影市場的門檻低戚清渣，發行環節高度集中。電影容的差異性比較大，在生產和發行上都具有一定的壟斷性。但整個電影產業對電影生產的依賴性比較強，院線天然的地域壟斷性，使得全國性的大型院線制還未形成，還處於一個競爭階段。總的來說，國電影產業還沒有形成規模經濟，對於國企業，電影的門檻進出不太高，民營資本在我國電影業占據了越來越重要的地位。隨著國家對電影產業慢慢對外開放，為了電影行業的競爭會更加激烈。 二、期檔定義：電影期檔其實是電影銷售的一種營銷方式。中國電影檔期是在1995年開始引進，到了2002年到達發展的穩定期。1、從發行方、院線和電影院的角度：檔期是由發行方、院線以及放映方根據影片的上映日到下檔日的時間間隔。2、從觀眾的角度講，檔期是市場上某類潛在觀眾有暇時間並且願意集中看到某種類型影片的時間段（觀眾有時間看電影的時間段）。三、電影檔期的意義▪電影檔期的出現作為電影營銷整體的一部分在電影攝制前期就高悄開始籌劃。▪它的出現以及針對不同檔期的電影市場營銷策略，是一個國家電影市場化程度高低的重要標志。▪它作為影響票房成敗的一個重要因素，越來越為電影營銷者所重視。▪如果說發行區域是一部電影的空間橫向市場，那麼檔期就是一部電影的時間縱向市場。四、檔期分析（一）中國電影檔期的現狀：▪中國的電影的製作、發行和放映還沒有自覺地與檔期的概念很好的結合起來，還沒有把檔期作為電影營銷整體的一部分在電影攝制前就開始進行籌劃。▪有關電影檔期方面的理論遠遠滯後於電影市場實際發展形勢，關於電影檔期的理論總結就變得特別重要和緊迫▪我國電影經營者對「檔期經營」還停留在粗放階段，經營各方基本依賴自然檔期，因此在有限的時空里為爭搶檔期有時影片扎堆，有時出現「青黃不接」缺少片源的現象。▪院線和影院過多的依賴影片而缺乏營銷創意，只停留在憑借影片自身實力產生效益，沒有更多的作為。
（二）中國電影檔期劃分：重要節假日檔期、周末檔期、特殊檔期1、重要節假日檔期：春節、五一、國慶節、聖誕節、元旦、暑假、寒假等在這些重要的節假日檔期，人們有充裕的時間來盡情消費和享受各種文化娛樂活動帶來的快樂。2、周末檔期：好電影在周末上映，票房收入佔一周票房的70％以上，尤其是電影上映後的第一個星期的周末。電影營銷者在重大節日的前一個或者後一個的周末檔期，對於提高一部影片的票房成績能起到很大的作用。形成：暑期檔＋周末檔、聖誕節＋周末檔、五一節＋周末檔…3、特殊檔期：情人節（西方）、三八婦女節、六一兒童節、七一兒建黨節、八軍節如今連愚人節和清明節都有檔期，中國傳統節日七夕節也未能倖免。特殊的檔期是專門針對特殊的觀眾。（三）、檔期對電影市場的分析（主要介紹四個檔期）1、情人節檔 （1）檔期介紹中國出現的情人節檔期始於2005年，代表作《美人依舊》。街面上從2月13日晚間就開始有人叫賣紅玫瑰了，作為除聖誕節之外最具商機的西方節日，情人節消費在城市年輕族群的消費中佔有較大比重，畢竟它是春節後、五一節前最有運作空間的時間點，諸如餐飲、零售等等消費形式積極發揮拉動作用，努力醞釀多贏局面。由於性價比比較高，看電影已經發展成為娛樂消費的重要形式，不少年輕情侶選擇影院觀看作為共度情人節的主要選擇，這也是發行商非常看重這個檔期的主要原因。情人節檔期時間主要是二月份，緊接著賀歲檔，有時也會跟賀歲檔相撞。在此期間主要的受眾為15至35歲的年輕人，當然最受吸引的是在情人節尋找爛漫消遣的情侶。也由於情人節檔期處於學生寒假期間，自然學生也是這個檔期的主要受眾。（2）檔期票房簡介2009年情人節檔期票房通常情況下，情人節只是「一天檔期」，電影市場通常表現為情人節當天票房飈紅、第二天高台跳水，但是，2009年情人節恰逢周六，一天檔期趁勢擴為整個周末檔期，這也是本周市場票房總量再度攀升的主要原因。
藉助有利檔期，院線表現突出，考量單片票房產出，情人節也是票房飈紅的關鍵時刻。本周共有四部新片入市，市場上映的新老影片總數達15部之多，這些影片大多在情人節當日拿到本周最高票房，憑借自身實力和放映規模的積極拉動，《玩命快遞3》情人節輕取1500萬票房，《海角七號》和正滾《愛得起》成為有力輔助，前者情人節當日票房700萬左右，後者則拿到660萬左右票房，上映時間較長的《瘋狂的賽車》則拿到440萬左右票房。據統計，情人節當日全國可統計票房高達4000萬左右，同比去年漲幅約為40%。2010年情人節檔期票房情人節當天碰巧撞上了春節，此前對情人節的擔憂，似乎並未出現，大年三十一過，這年關就過去了，初一出來活動，對於都市人來說在正常不過，更何況這天還是情人節，雖然各回各家了，但並沒有影響在情人節這天的消費熱潮。單日票房約7000萬，創造了歷史新高，而《阿凡達》依然是熱門，單日票房就有1800萬；《大兵小將》情人節一日票房1500萬；當天應景情人節的電影《全城熱戀》共在全國放映3212場，觀眾23萬，票房突破1044萬。（3）主要上映電影的票房分析2009年
電影 情人節單日票房 本周票房 佔百分比
《玩命快遞3》 1400萬 2500萬 56%
《游龍戲鳳》 1000萬 1900萬 52%
《海角七號》 700萬 900萬 78%
《愛得起》 660萬 950萬 69%
《瘋狂的賽車》 440萬 1560萬 28%
《玩命快遞3》情人節當日收獲約1400萬票房《玩命快遞3》周四首映日全國票房380萬左右，周五拿到460萬左右票房，周六情人節市場熱度激增，影片進賬1300萬左右，周日回落到260萬左右，影片首映周累計票房2500萬左右。《玩命快遞3》的票房曲線充分體現「一天檔期」的特點，情人節單日票房所佔比例高達54%。《游龍戲鳳》票房：1.0285億上映時間：2009年1月26日該影片上映第二周已出現超過52%的跌幅，但這部浪漫愛情喜劇演員陣容比較強大，再利用情人節檔期這個好時機，《游龍戲鳳》得利頗豐。
情人節期間，多部愛情大片在地電影市場展開正面交鋒。最終老將勝新兵，由德華、舒淇領銜的《游龍戲鳳》以單日票房1000萬的成績成為情人節檔期名副其實的「愛情大富翁」。情人節檔期成為關鍵籌碼，也為影片沖擊億元票房創造了必要條件。
2010年
電影 情人節單日票房 本周票房 佔百分比
《阿凡達》 1800 8500萬 21%
《全城熱戀》 1044萬 3000萬 34.8%
《錦衣衛》 391萬 3500萬 11%
《喜羊羊與灰太狼之虎虎生威》 314.8萬 1900萬 16.5%
《全城熱戀》票房：1.315079億
上映日期：2010年2月11日情人節單日票房1044萬。《全城熱戀》票房飄紅凸顯華誼兄弟綜合實力今年春節檔中華誼兄弟出品的《全城熱戀》在激烈競爭中取得良好的票房成績，2周合計票房達到8000萬，取得預期的回報，我們認為這充分顯示華誼兄弟在選材和檔期安排等方面的綜合競爭實力。一方面，公司在檔期安排上避開競爭最激烈的元旦假期，另一方面，公司選擇了愛情題材，作為唯一一部愛情題材的片子，在此次情人節與春節雙節合一的檔期中無疑最大限度的吸引了眼球。
公司在《全城熱戀》中投資比例中佔30%，假設最終票房達到10000萬元，我們預計公司獲得的分成收入約1900萬元（包括發行收入）。
2、暑期檔（1）檔期介紹暑期檔泛指每年6月—9月的電影檔期。主要受眾群體為4-24歲的學生觀眾。「暑期檔」一詞，最早源於1975年6月20日美國導演斯皮爾伯格的成名作《大白鯊》的公映。從此，每年海外各大影業公司都對六七月份的排片給予重點關照，暑期檔也由此形成。暑期檔這個名字本身，就已經在某種程度上把它的目標觀眾定位在了學生族群上。由於處於暑假這個學生一年中休息最長的時間，很多適合年輕族群觀看的電影會在暑假推出，以吸引假期的年輕人，像皮克斯、夢工廠、迪士尼都會在假期推出新的動畫片以吸引青少年。而暑假增加了一批學生觀眾，從觀眾群上看，學生觀眾成為新增加的部分。
（2）檔期票房簡介2009年09年暑期檔就像博爾特在柏林田徑世錦賽創造9.58秒的新百米世界紀錄一樣，已經把歷年同期最佳成績拋到了後面。從6月1日到8月30日的13周時間里，國總票房達到了16.5億，佔全年票房份額的26.5%。值得留意的是，今年創造上佳票房的國產片雖然在製作上不是大片，在類型上卻很明確，基本以喜劇片為主。高調一點說，今年就是國暑期檔元年，國總票房達到了16.5億，比去年同期高出約七成，甚至比地位高高在上的賀歲檔（去年12月到今年2月）還多了2億，增長率令北美市場也黯然失色。過億影片像嘣豆子一樣嘣出8部（6部好萊塢電影，加上即將過億的國產片《大密探靈靈狗》和《非常完美》），直接導致億元俱樂部放下架子平民化。按老規矩，高成本的國產片不是扎堆賀歲檔，就是主攻五一、十一，然而五部中等規模但是類型明確的國產片卻在今年夏天出奇制勝，共同取下4億票房，為國產片打開新局面。2010年今年的暑期檔被稱為「史上最擁擠」的暑期檔，三個月共有超過60部片子上映。2010年6—8月的票房收入呈現逐月遞增的走勢，全國城市主流院線可統計票房約23.3億元，創歷年之最；比上年同期的增加34.68%。觀眾人數6820萬人次，比去年同期的5600萬人次增加1220萬人次，增長22%。其中，國產影片為157550萬元，佔67.62%；進口片75450萬元，佔32.38%。今年暑期檔的電影市場最大的亮點是國產影片唱主角票房佔七成，各月票房均創暑期檔新高，雖然今年暑期檔遭遇四年一次的世界盃足球賽分流觀眾，以及懾於《震》的威力，不少中外大片都提前或推遲上映，但無論是票房收入還是觀眾人數都創歷年之最，城市主流院線各月可統計票房均創歷史新高。（3）主要上映電影的票房分析2009年
電影 票房（萬元） 上映日期
變形金剛2 43000 6月24日
冰川時代3 15690 7月8日
哈利·波特6 15635 7月15日
博物館之夜2 12132 5月26日
特種部隊 11300 8月7日
終結者2018 11232 6月9日
大密探靈靈狗 9940 7月29日
竊聽風雲 8660 7月23日
非常完美 7800 8月6日
飛屋環游記 7800 8月4日
暑期檔之王——《變形金剛2》《變形金剛2》破了《泰坦尼克號》創下的單片國票房紀錄。《變形金剛2》具有破紀錄的種種有利條件，可謂站在了巨人肩膀上，比如與北美同步上映，有叫好又叫座的前集在兩年前打頭陣，原班人馬齊聚，國觀眾最買賬的一流特效動作場面，再加上其聲勢已經嚇跑了各路可能的競爭對手，新建的電影院源源不斷地投入使用。《變形金剛2》6月24日公映當天就取得了3371萬的收入，首周五天有1.6億進賬，加上4.3億的總票房，這三項都是中國電影市場的新紀錄。最奇特的是，中美觀眾在對待《變形金剛2》的態度上做到了「臭味相投」，用腳投票把這部轟隆作響的機器人電影在太平洋兩岸分頭捧為暑期檔冠軍，而在其它國家，該片就遠沒有《冰川時代》或《哈利·波特與混血王子》吃香了。2010年
電影 票房（元） 上映時間
《震》 6.4775億 7月22日
《敢死隊》 2億 8月20日
《槍王之王》 1.153億 7月2日
《玩具總動員3》 1.1億 6月16日
《戀愛通告》 5000萬 8月12日
《功夫夢》 5000萬 6月22日
《震》2010年暑期電影市場的絕對主角《震》截至2010年8月31日24時，在大陸地區上映41天，票房達到人民幣6．5億元，再度刷新了國產片票房紀錄，與第二名《建國大業》的差距也拉大到2．3億元。去年2月25日，華誼傳媒與廣播電視傳媒簽訂合約：該劇總投資額中公司、華誼兄弟和電影集團製片分公司的投資比例分別為50%、45%、5%，投資額分別為6000萬元、5400萬元和600萬元，合計1．2億元的總投資。據了解，對於《震》，華誼兄弟的投入只有3152萬元。業人士透露，一般公司作為投資製作方可獲得40%左右的票房收入。據商報記者初步計算，在扣除發行代理費以及返還電影集團製片分公司的投資款和固定投資收益、華誼投資款、公司15%的投資款後，與公司平均分配所得約為9776萬元。除此之外，植入性廣告也給華誼兄弟公司帶來巨大利潤。
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中國電影檔期對電影票房的影響
一、我國電影的市場結構狀況：
目前我國的電影製片業還處於壟斷競爭階段，進入電影市場的門檻低，發行環節高度集中。電影容的差異性比較大，在生產和發行上都具有一定的壟斷性。但整個電影產業對電影生產的依賴性比較強，院線天然的地域壟斷性，使得全國性的大型院線制還未形成，還處於一個競爭階段。
總的來說，國電影產業還沒有形成規模經濟，對於國企業，電影的門檻進出不太高，民營資本在我國電影業占據了越來越重要的地位。隨著國家對電影產業慢慢對外開放，為了電影行業的競爭會更加激烈。

D. 桑德拉布洛克的簡歷及其電影音樂作品

歡迎加入http://group.mtime.com/SandraBullock/，這有她的最新動態。

早期經歷
1985年，還差幾個學分便能畢業的她突然決定輟學，立刻開始自己的職業演藝生涯。桑德將所有的東
桑德拉·布洛克出席奧斯卡頒獎典禮(20張)西扔上車，駛向紐約城。剛剛落腳，她便拜在著名戲劇家桑福特梅森納的門下刻苦學習表演。 1988年，桑德拉迎來了演藝事業上的第一次突破。戲劇評論家約翰·西蒙在一篇對舞台劇《No Time Flat》的評論中對布洛克的表現大加褒揚，有了西蒙的一紙好評，桑德拉開始尋找經紀人，並於1989年首次登上熒屏，在電視劇《Bionic Showdown》中出演一個小角色。
初展身手
對桑德拉·布洛克來說，電視是桑德拉·布洛克最初一展身手的地方。戲劇系畢業後，她便來到紐約闖天下，在做過女侍，演過一些舞台劇之後，1989年桑德拉出演了電視電影《無敵鐵金剛》續集和《預科生謀殺案》。 1990年她在電視片的《上班女郎》中出任女角，飾演梅蘭妮葛莉芬的那個角色黛西，演得活波生動、引起好萊塢製片人的注意，同年有了她的電影處女作《誰注射了波坦哥》 ，講述一群50年代高中生的故事，她的表演清新自然。 1992 年，她與日前剛剛分手的前男友泰德·唐納文結緣於《第九號香水》，桑德拉扮演一位心理學家，唐納文則是她的同行兼情人。接著，她與許多大明星有了合作的機會， 在《超級戰警》中她是一位未來世界的女警和史泰龍演出對手戲，毫不遜色；在與傑夫·布里奇斯合演的《神秘失蹤》里，桑德拉扮演吸毒者，戲份不多，卻令人印象深刻；《老當益壯》是一部老牌明星匯集的影片，羅伯特·杜瓦、理查·哈里斯、莎莉·麥克琳演技精湛，桑德拉亦能與他們默契配合，且別具一格。 桑德拉·布洛克
展露光芒
1990年，桑德拉遷居西海岸的洛杉磯，因為那裡有更多的影視表演 桑德拉·布洛克
機會。不久她便主演了NBC根據著名浪漫喜劇影片《打工女郎》改編的同名電視劇。 1991年，桑德拉主演了喜劇片《浪漫女人香》。 1993年，桑德拉的執著努力終於換來了豐碩的成果。當年，她至少出演了五部電影，其中最值得注意的便是與大明星史泰龍共同主演的科幻動作片《越空狂龍》，該片導演喬爾西爾維對桑德拉的表演非常滿意，於是便向詹德邦特極力推薦她。德邦特是一位資深的動作片攝影師，當時正在為自己的導演處女作《生死時速》挑選演員。 1994年，《生死時速》令她麻雀變鳳凰，桑德拉與大紅大紫的銀幕帥哥基努·里維斯分別扮演男女主角，在那輛安有定時炸彈，處於千鈞一發的大公交車上，二人絲毫不差的配合令人叫絕。該片導演簡狄邦特預先什麼也不告訴桑德拉，卻讓扮演安妮的她駕著狂奔的公交車逆行，並不斷地迎頭撞上撲面而來的大卡車，桑德拉在這種感覺隨時可能喪命的恐懼中拍完了影片。結果是觀眾在銀幕上看到了一個活生生的安妮，她既有滿臉自然流露的驚恐與無奈，也有與此不斷對立、呼應的勇敢堅定的目光。安妮這個平凡女子在生死關頭所表現出的臨危不懼征服了觀眾，使桑德拉成為當年全美最賣座的女明星。 該片製片人原本想挑選一名體態豐滿的金發女郎擔任女主角，但德邦特與桑德拉會面之後便認定她才是基奴里維斯最好的搭檔。事實證明德邦特確實獨具慧眼，《生死時速》取得了巨大成功，桑德拉的平民英雄形象被普遍叫好，名氣也迅速竄升。 次年上映的浪漫喜劇《二見鍾情》和驚栗片《網路驚魂》的成功更加鞏固了桑德拉的頂尖女星地位，《二見鍾情》更為她第一次贏得了金球獎最佳女主角的提名。在隨後完成的種族問題影片《殺戮時刻》中，桑德拉雖然身為配角，但片酬已經躍升至七位數。
走進低谷
正如大多數明星都要經歷的那樣，桑德拉在一度輝煌之後迎來了成名之後最為灰暗的日子。1996年，她主演的黑色喜劇片《Two If by Sea》不僅觀者寥寥，而且遭到了評論界的一片狂貶。隨後《愛情與戰爭》也未逃脫厄運，《生死時速續集》也遭慘敗，即使桑德拉布洛克的無窮魅力也無法拯救票房的頹勢。
組建公司
一系列的失利使桑德拉認識到，必須作自己的老闆。她組建了自己的製片公司--佛蒂斯影片公司。1998年，由佛蒂斯公司製作的第一部電影《真愛告白》小獲成功。同年，桑德拉還主演了根據艾麗斯霍夫曼小說改編的靈異喜劇片《超異能快感》，並為夢工廠出品的第一部動畫巨片《埃及王子》配音。這些影片的成功使桑德拉很快走出了兩年前的低谷。
最賣座明星
桑德拉·布洛克2009年可謂順風順水。這位上世紀90年代就憑《生死時速》走紅的女星多年來一直星途平淡，卻在2010 桑德拉·布洛克
年伊始再次一飛沖天———她擊敗了約翰尼·德普、馬特·戴蒙、喬治·克魯尼、湯姆·漢克斯、布拉德·皮特等大牌男星，登上「2009年十大賣座明星」榜首，並獲得美國民眾票選的「最受歡迎電影女演員」桂冠。今年，她的好運或許還將繼續———憑借《弱點》和《假結婚》兩部電影分別獲得金球獎劇情類最佳女主角和音樂/喜劇類最佳女主角和奧斯卡最佳女主角。在多年的積累後她終於大放異彩。在2009年，桑德拉-布洛克一共出演了3部影片，其中包括愛情片《弄假成真》(The Proposal)、體育題材的《溫情橄欖球》(又譯為《弱點》)(The Blind Side)以及喜劇片《史蒂夫的一切》(All About Steve)。其中《弄假成真》(The Proposal)全球票房高達3.15億美元，《溫情橄欖球》由桑德拉獨挑大樑，僅是北美票房就有超過2.5億美元的進賬，該片也是電影史上第一部女明星領銜主演贏得如此佳績的影片。截止2010年1月桑德拉電影總票房達17.7億美元，在全球女明星中位列第二，第一的則是茱莉亞羅伯茨。 桑德拉-布洛克的受歡迎程度在各大09年的排名榜上也能體現出來，她在各大榜單中擊敗過約翰尼-德普(Johnny Depp)和喬治-克魯尼(George Clooney)等人，成為繼茱莉亞羅伯茨之後首次獲得該殊榮的女星。值得一提的是在《娛樂周刊》(Entertainment Weekly)雜志的09年最佳藝人榜單中，桑德拉-布洛克擊敗了Lady Gaga和泰勒-史薇芙特(Taylor Swift)等當紅歌星，排到了榜首的位置。

棘手曲線 （2013） with Colin Eastwood（待定中） 地球引力 Gravity （2012）（定於2012年12月上映）with George Clooney 特別響 非常近 Extremely Loud and Incredibly Close (暫定於2011年12月上映）with Tom Hanks 弱點The Blind Side (2009) 關於史蒂夫的一切All About Steve (2009) with Bradley Cooper 假結婚The Proposal (2009)with Ryan Reynolds 亡命感應Premonition (2007) 觸不到的戀人The Lake House (2006) with Keanu Reeves 麻辣女王2(特工佳麗2) Miss Congeniality: Armed and Fabulous (2005)

E. 大光明電影院的歷程

很多人知道「大光明」是中國第一家寬銀幕電影院和第一家立體聲電影院，卻不知道它早在上世紀30年代就在硬體上領了風氣之先。早年的「大光明」主要放映美國八大公司出品的影片，其中包括美國前總統里根主演的《卿何薄命》和《一夜風流》、《翡翠谷》等多部奧斯卡獲獎影片。為了讓觀眾能夠更好地欣賞這些電影，1939年11月，「大光明」在全國率先引進了「譯意風」同聲翻譯耳機設備。當時每個座椅背後都安裝了一個小方匣，裡面有電線與發音機相連。觀眾多付一毛錢，就可以租借耳機連上小方匣，聽到「譯意風」小姐們純正的同聲翻譯。據悉，第一代「譯意風」小姐中就有如今蜚聲海內外影壇的著名影星盧燕。那時的大光明主要放映美國八大公司出品的影片，當時是遠東地區影院中的翹楚。 大光明電影院幾乎是國內現存最古老的影院之一。它是中國第一家寬銀幕電影院、第一家立體聲電影院，第一家四星級電影院，第一家氙燈電影院，影院超前放映各類中外優秀影片，每年吸引了二百萬觀眾。大光明電影院票房收入歷年是全國最高的，1994年達到了300萬元人民幣。
1933年6月14日由英籍粵人盧根重建並更名的大光明大戲院，是當時上海最高檔、最大的電影院。從1928年首映美國環球影片公司影片《笑聲鴛影》以來，大光明歷經起伏。然而，只要大光明一開，其票房總是令人艷羨的，曾經有過連續11年票房全國第一的輝煌。「遠東第一影院」的派頭仍在「中華商業第一街」的南京路上彰顯著。 張愛玲時代的大光明，門口有三眼巨大的噴泉，台階上鋪著絲綢地毯，衣著華美的俄羅斯女郎作為招待。還有一個由歐美樂師組成的樂隊。那時來大光明看電影的都是有錢人。據說鴻翔的服裝設計師為了能捕捉最新的流行樣式，也經常到大光明觀察時髦女郎的穿戴。
高永清聯合部分外資將靜安寺路（南京西路)216號的卡爾登跳舞場改建為影院，聘請《申報》副刊《自由談》的主編周瘦鵑為廣告部主任，周瘦鵑為這座新影院命名為「大光明」。 2008年，大光明影院斥資1.2億元人民幣，開始對影院進行修復工作。早報記者昨日看到，風帆形的外立面、荷花形的屋頂、圓弧曲線形的大廳、高挑堂皇的進廳，翻修一新的大光明電影院重新找回十里洋場中的「洋氣」感覺，其歐美建築風格的輝煌外觀令觀眾有著置身上世紀30年代的錯覺。
據悉，尊崇並恢復歷史原貌是本次修復和改造中所堅持的原則，原有的放映大廳，一、二層老休息廳以及外立面，都予以保留並全面修復。修復過程中，參照了許多歷史照片和圖片，以求恢復大部分老年人對大光明的總體印象。其中，大廳、進廳和休息廳頂面全部採用24K金箔鋪設，進廳和休息廳則全部採用銅質花飾扶手，營造出了大光明原本金碧輝煌的效果。 改造後的大光明形成「1大加5小」的放映格局。原本可容納1900人的放映大廳被縮減了600個座位，原本兩層樓的設置依然保持，一樓800多座、二樓500多座。此外，大光明影院還新開發出了5個小觀眾廳，包括一個VIP廳，使得觀眾在影院中有了更多的選擇。
據影院經理楊根林介紹，影院中的音響系統與舉辦奧斯卡頒獎典禮的「中國大戲院」相同。大光明電影院還引進了當今影院最新的技術———杜比3D立體數字放映機，形成了膠片、數字共存的放映格局。
尤其值得一提的是，影院底層原本單獨作為疏散通道的空間也得到了利用，這一通道被精心設計成展示大光明電影院80年歷史的文化長廊，供觀眾免費參觀。長廊色彩取灰白兩色，營造簡潔、素雅的氛圍，通過燈光、圖片、文字、實物等手法，展示影院的昨天與今天。這一做法在全國尚屬首次，使得觀眾們在欣賞電影之餘，更能品味大光明80年的花樣年華。

F. 《前任3》票房超11億，這部電影教會了我們哪些道理

《前任3》票房超11億，《前任3》探討的是關於「愛情與成長」的命題，男主角孟雲在經歷了分手的糾結、釋然後，學會了成長。

《前任3》中，孟雲、余飛這對好哥兒們都因一點小事和女友分手，秒變單身的兩人在久違的黃金單身期里「放飛自我」，隨後引發了一系列笑淚齊飛的故事。

每個人心底有住著一個人

每個人心裡都會住著一個人，想起來心痛，卻還是捨不得丟掉，縱使有千萬種想見你的理由，卻少了一種能見你的身份，年輕時以為那隻是一段感情，一轉身原來是一輩子！也許這就是愛情吧！

總結：

也許有些時候，我們不是學著怎麼去選擇，而是選擇該去如何的放棄，就像那首歌一樣「放手也是一種愛」！