Modeling the Main Determinants of Movie Sales: An Econometric Study of Chinese Marketplace
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the financial performance of movies in China, a fast-growing commercial exhibition marketplace. Movie sales and Chinese market returns, movie characteristics and cultural contexts are operationalized in ordinary least squares (OLS) regression and quantile regression models to explain the highly varied acceptance across different products released since 2009. The samples comprise most of the widely released motion pictures in China. We posit that production budgets, sequels, audience ratings, cultural contexts and movie genres can significantly account for the variation in box office (BO) revenue and sales-revenue-to-cost (SRTC) within the Chinese market. Movies produced in countries with similar cultural contexts capture more audiences measured by box office proceeds, but it is noteworthy that SRTC falls at a decreasing rate as cultural differences increase. An increase in production budget generates more sales in China, but reduces the SRTC ratios with other factors controlled. Although aggregate cinema attendance may fluctuate with releasing date, this is not always true for an individual movie's financial success. Quantile regressions provide us with a richer characterization of the relationship, enabling us to analyze the entire distribution of box office proceeds and SRTC ratios, as well as their determinants at key quantiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».