Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Факультет экономических наук

Образовательная программа «Экономика»

Бакалаврская выпускная работа

Факторы экономического успеха зарубежных кинокартин: стратегии компаний и предпочтения зрителей

Выполнил

Студент группы № 1210 БЭК

Сардарян Георгий Тигранович

Содержания

• Введение
• Глава 1. Теоретико-методологические и методические основания
• 1.1 Факторы успеха кинокартин: результаты зарубежных исследований
• 1.2 Теоретическая схема предмета исследования. Система гипотез
• 1.3 Информационная база исследования. Характеристики выборки и исследуемых переменных. Описание теоретических моделей
• Глава 2. Эконометрическая оценка детерминант успеха фильма
• 2.1 Регрессионный анализ
• 2.2 Тестирование качества параметров модели
• 2.3 Интерпретация результатов. Стратегии компаний
• Глава 3. Оценка предпочтений российского зрителя
• 3.1 Анализ дескриптивной статистики
• 3.2 Оценка факторов, влияющих на предпочтения респондентов
• 3.3 Рекомендации по повышению эффективности управленческих стратегий
• Заключение
• Список использованной литературы
• Введение
• фильм управленческая стратегия
• Кинематограф играет огромную роль в современной культуре многих стран, а киноиндустрия в свою очередь, является одной из самых экономически важных отраслей в развлекательной индустрии. В этой связи киностудия и потенциальные инвесторы в целях минимизации существующих рисков и возможных потерь пытаются предугадать успех фильма c точки зрения его кассовых сборовюЕсли взглянуть на статистические данные по сборам рынка кинокартин в США, лидер данной отрасли, за последние пару лет отчетливо видна тенденция к увеличению размеров самого рынка. К примеру, $11,126 млрд. В сфере кинематографа преобладает «теория блокбастера. В попытке анализа факторов успеха кинокартин в своей работе, автор пришел к выводу что чем выше производственные издержки, тем выше прибыль а киноиндустрия в свою очередь, является одной из самых экономически важных отраслей в развлекательной индустрии. В этой связи киностудия и потенциальные инвесторы в целях минимизации существующих рисков и возможных потерь пытаются предугадать успех фильма c точки зрения его кассовых сборов. Для этого проводится анализ ряда факторов, таких как: жанр фильма, его потенциальный возрастной рейтинг и оценки профессиональных критиков. Главным фактором, по мнению многих, при принятии решения является объем вложенных в фильм средств. Поднять стоимость фильма довольно легко. Киностудия может нанять высокооплачиваемый актерский либо режиссерский составы, увеличить объемы маркетинговой кампании фильма либо же увеличить количество сцен с использованием дорогостоящих спецэффектов и компьютерной графики. Преобладает мнение, что чем дороже фильм, тем больше прибыли получает с него производитель, что после перехода через определенную «планку» бюджета люди пойдут на него из-за его высокой стоимости. Так что же тогда является приоритетом для потребителя: дороговизна кинокартины или ее качественные характеристики?
• Целью данного исследования, как можно понять из названия работы, является определение ключевых факторов, влияющих на успех фильма и разработка на основе полученных данных рекомендаций по повышению эффективности управленческих стратегий в сфере кинематографа для российского рынка. Успех фильма мы будем рассматривать через два отдельных показателя: с точки зрения кассовых сборов и с точки зрения рентабельности. Так же стоит заметить, что под зарубежными фильмами мы будем подразумевать фильмы американского производства. Американский рынок является флагманом киноиндустрии и его анализ принесет наиболее релевантные результаты.
• Для ответа на поставленный вопрос необходимо провести анализ ситуации на рынке, выявить социально-экономические факторы и закономерности, воздействующие на прибыль кинокомпаний. Проверить на эмпирических данных наличие связи между данными факторами и кассовыми сборами.
• Если взглянуть на статистические данные по сборам рынка кинокартин в США, безусловного лидера данной отрасли, за последние пару лет отчетливо видна тенденция к увеличению размеров самого рынка. К примеру, $11,126 млрд. составили суммарные кассовые сборы в США на конец 2015 года. В 2014 году кассовые сборы в США составляли лишь $10,360 млрд. Российские кинокомпании так же стремятся экономически конкурировать с западными соперниками, но не могут достигнуть тех же уровней (кассовые сборы за 2015 год в странах СНГ составили 1.5 млрд. $ и 1 млрд. 247 миллионов $ в 2014г. ). Ряд исследований так же указывает на рост российского кинематографического рынка. A. Lange, O. Berezin, X. Leontyeva. The Film Industry in the Russian Federation. 2014 Все это, в совокупности с новой государственной политикой направленной на развитие российского кинематографа, в частности Федеральный Закон О государственной поддержке кинематографии стран СНГ", указывают на возрастающую актуальность проведения исследования в данной сфере.
• Ряд работ в этой сфере рассматривали схожую тематику, но у каждого автора подход к исследованию, а, следовательно, и результаты, отличаются. Метод исследования, используемый в данной работе, включает в себя сочетание данных 2х видов (статистических и данных опроса). Данный подход в подобного рода работах ранее не использовался. Так же стоит отметить, что данные в рассматриваемых нами работах являются устаревшими. В ходе нашего исследования будут использоваться более актуальные данные, следовательно, будут получены более релевантные результаты. Приложение данных, полученных в ходе анализа американского рынка кинокартин к российской специфике, поможет повысить качество управленческих стратегий.
• Данное исследование будет проведено в пять этапов. Сначала будут обобщены и систематизированы теоретические подходы и результаты эмпирических исследований в области изучения факторов экономического успеха кинокартин за рубежом. Далее, на основе анализа рынка американских кинокартин за 2015 год. будут выявлены характеристики ста наиболее доходных картин в этот период. В результате выявления данных характеристик, с помощью построения эмпирической модели и проведения регрессионного анализа будут выявлены ключевые факторы, влияющие на размер кассовых сборов фильма, а также на рентабельность кинокартин. Следующим этапом будет определение предпочтений российских зрителей, на примере российской молодежи, в отношении зарубежных (американских) фильмов, а также определение факторов влияющих на эти предпочтения. На основе решения четырех вышеперечисленных задач будут обоснованы рекомендации по повышению эффективности управленческих стратегий в сфере кинематографа для местного рынка.
• Для получения статистических данных мы будем использовать ряд сайтов, таких как:

Ш Showbizdata.com, boxofficemojo.com и thenumbers.com, на которых в свободном доступе можно найти информацию по кассовым сборам фильма;

Ш Imdb.com, на котором можно найти информацию по особенностям производства и проката фильма («звездная сила» и т.д.);

Ш Metacritic.com и rottentomatoes.com, на которых можно найти агрегированную оценку фильма кинокритиками.

Кроме того, будут проанализированы данные опроса российской молодежи по инструментарию разработанному автором (175 чел.)

Глава 1: Теоретико-методологические и методические основания

1.1 Факторы успеха кинокартин: результаты зарубежных исследований

В сфере кинематографа преобладает «теория блокбастера» Garvin, David A. “Blockbusters: The Economics of Mass Entertainment.” Journal of Comparative Economics 5 (1981): 1-20., выдвинутая впервые еще в 1981 году. Именно эта работа и считается родоначальником данной сферы исследований. В попытке анализа факторов успеха кинокартин в своей работе, автор пришел к выводу что чем выше производственные издержки, тем выше прибыль. Объясняется это весьма просто. Главная суть данной теории сводится к следующему - киностудии должны вливать большие в объеме средства в производство картины, так как она потенциально может стать «блокбастером». Это означает, что в случае успеха, данный продукт может принести прибыль в таких объемах, что так же покроет издержки по провалившимся ранее проектам.

Спустя два года была выпущена работа Litman, B. 1983. “Predicting success of theatrical movies: An empirical study”, Journal of Popular Culture, 16(spring): 159-175 американского исследователя Бэрри Литмана. В данной работе впервые была использована регрессионная модель для предсказания экономического успеха фильма. Эта работа стала своего рода стартовой платформой для других исследователей данной сферы, так как в дальнейшем в подобного рода исследованиях составление регрессионной модели стало явлением весьма частым. Независимыми переменными в ней были: жанр кино; возрастной рейтинг; суперзвезды в актерском составе; производственные издержки; масштаб студии выпускающей фильм; награды Оскар; и дата выпуска.

Рассматривая потенциальные факторы имеющие влияние на успех фильма стоит безусловно отметить, что эффективность введения маркетинговой кампании играет ключевую роль в успехе фильма. Известно, что затраты на рекламу кинокартин зачастую ничуть не меньше суммы, затрачиваемой на ее производство. Самым наглядным примером является фильм «Аватар» Джеймса Камерона, самый кассовый фильм в истории. По данным, взятым с IMDB Internet Movie Database [Электронный ресурс]: база данных. -- Режим доступа: http://www.imdb.com/title/tt0499549/ (Internet Movie Database), на маркетинговую кампанию фильма были потрачены колоссальные средства: почти 150 миллионов долларов. Но на эффективность рекламной кампании влияет не только ее стоимость, но и ее качественное и креативное выполнение. Для фильма «Монстро» режиссера Джей Джей Абрамса была создана рекламная кампания с собственным названием, “The Viral”. Были созданы многочисленные сайты с загадками и зашифрованными сообщениями, на первый взгляд, не связанные с самим фильмом. Далее появились рекламные объявления напитков и еды из вселенной кинокартины, а также страницы в социальных сетях главных героев. Это вызвало ошеломляющий успех картины среди зрителей, которым довелось прикоснуться к содержимому фильма еще до его выпуска. Наглядным примером неудачной рекламной стратегии является недавно вышедший фильм «Ультраамериканцы» Нима Нуризаде, главной причиной провала которого (фильм собрал 20.6 миллионов долларов, имея бюджет в 28 миллионов долларов) считается неэффективно проведенная студией рекламная компания.

В дальнейшем, проанализировав эффективность введения маркетинговой компании до выпуска фильма, можно сделать вывод, что активные действия по раскручиванию кинокартины повышают прибыльность фильма лишь в случае, если он является качественно выполненным. Elberse, Anita and Bharat Anand. (2007) “The effectiveness of pre-release advertising for motion pictures: An empirical investigation using a simulator market.” Information Economics and Policy, 19, 319-43. В случае же с низкокачественной картиной активные действия по его рекламированию либо не будут иметь никакого эффекта, либо же, наоборот, приведут к негативным последствиям. Объясняется это тем, что в случае с «плохим» фильмом, потребители находятся в состоянии неведения о низком качестве картины, и имеют шанс пойти на него «вслепую». Схожее наблюдение можно сделать, проведя анализ влияния экспертного мнения о картине на успех картины Holbrook, Morris B., & Michela Addis. (2007). “Taste versus the Market: An Extension of Research on the Consumption of Popular Culture.” Journal of Consumer Research, 24(3) . Потребители идут на «хороший», по мнению экспертов, фильм намного охотнее. Наиболее актуальным примером неудачной рекламы «плохой», по мнению кинокритиков кинокартины, может служить фильм «Бэтмэн против Супермена: на заре справедливости». Рекламная кампания данного фильма была, в отличие от «Ультраамериканцев» проведена крайне активно. Было выпущено множество трейлеров и рекламных роликов. Так же были заключены сделки с многочисленными спонсорами по взаимному продвижению своих продуктов. К примеру, киностудия Уорнер заключила контракт с Turkish Airlines, по условиям которого ряд самолетов авиалинии носили на себе рекламу фильма. В то же время в фильме имеется сцена, где один из главных персонажей фильма находится на борту самолета данной авиакомпании. Помимо этого были выпущены трейлеры, специально выделяющие эту сцену. Активное продвижение данной кинокартины помогло студии Уорнер «раздуть» свой проект до такой степени, что известно о нем стало подавляющему большинству потребителей. Это позволило побить многочисленные рекорды по сборам в первый уик-энд выпуска кинокартины, но в дальнейшем, в связи с негативными оценками кинокритиков, стал наблюдаться так называемый «эффект домино», в ходе которого сборы потерпели сокрушительное падение (табл. 1.1).

Таблица 1.1Сборы «Бетмена против Супермена» в первые два уикэнда

Дата:	Ранг	Валовая выручка - Уикенд	Д%	Кинотеатры:	Д	? Валовая выручка	Номер недели
Март 25-27	1	$166,007,347	-	4,242	-	$166,007,347	1
Апр 1-3	1	$51,335,254	-69.1%	4,256	14	$260,408,047	2
Апр 8-10	2	$23,363,079	-54.5%	4,102	-154	$296,613,621	3

Источник: Box Office Mojo http://www.boxofficemojo.com/movies/?id=superman2015.html

Из этого следует, что расходы на производство и рекламирование продукта и качество вышеуказанного продукта являются переменными, которые стоит непременно учитывать при расчете потенциальных кассовых сборов картины. И хоть эти два фактора могут быть тесно связаны между собой (высококачественные факторы производства картины, такие как хороший актерский состав, техника более высокого качества, более качественное ведение съемок и прочее являются, как правило, дороже), стоит учитывать, что они очень важны и по-отдельности друг от друга.

Одной из наиболее релевантных работ в данной сфере за последние несколько лет является научная статья господина Парка Топфа из университета Иллинойс Веслеян об изучении успеха в киноиндустрии Topf, Patrick, "Examining Success at the Domestic Box-Office in the Motion Picture Industry" (2010). Honors Projects. Paper 110.. Давайте посмотрим на эмпирическую модель данной работа и проанализируем ее результаты. В модели рассматриваются данные, взятые с сайтов boxofficemojo.com и The-Numbers.com (оба ресурса являются достоверными источниками информации в сфере кинематографа) по 189 фильмам, выпущенным в 2007 году в широкий прокат. Регрессионная модель выглядит следующим образом.

Состоит она из одной зависимой переменной TR (total revenue - общая выручка) и восьми независимых переменных: PC (production costs- затраты на производство, в данном исследовании использовались для выражения затрат на маркетинг), PR (кумулятивное значение оценок профессиональных критиков), SP (star power - так называемая «звездная сила» актерского и производственного состава картины, суммарное количество имеющихся у вышеуказанного состава Оскаров), R (возрастной рейтинг кинокартины, является набором дамми переменных PG, PG-13 и R (расшифровку рейтинга см. Пункт 1.3)), G (жанр фильма, набор дамми переменных), S (дамми переменная для фильмов являющихся сиквелом, то есть продолжением), SW (дамми переменная для фильмов которые были выпущены в период с 1-го июня, по 31-ое августа, либо в период с 14-ое и по 31-ое декабря), и наконец H (дамми переменная для фильмов выпущенных в праздник). Так же учитывалась переменная PC*PR.

Автором рассматривается две линейные МНК регрессии, первая без переменной PC*PR, вторая- с ее учетом. По результатам проведения первого анализа становится очевидным, что значимыми являются лишь четыре, но весьма важные переменные: производственные затраты, профессиональные оценки критиков и жанры «Экшн» (боевик) и «Комедия» (табл. 1.2.)

Таблица 1.2Значимые переменные в регрессии 1.

Источник: Topf, Patrick, "Examining Success at the Domestic Box-Office in the Motion Picture Industry" (2010). Honors Projects. Paper 110

Интересным является факт, что коэффициент нашей переменной, отражающей затраты на рекламирования продукта, имеет значение 0.84. Это указывает на то, что с каждого нового доллара вложенного в маркетинговую кампанию фильма, студия получает меньше доллара прибыли. Означать это может лишь две вещи: либо при расчете данных была допущена ошибка, либо же фильмы не стоит рекламировать слишком агрессивно. Смело можно заявить о неэффективности рекламного рынка киноиндустрии.

Построение второй регрессии указывает на наличие трех значимых переменных: PC*PR, жанр «Комедия» и дамми переменная Сиквел. Значение переменной производственных затрат без взаимоотношения с оценкой критиков становится отрицательным, в то время как отдельное значение оценки критиков остается положительным, но обе переменные являются в данном случае незначимыми, что может указывать на наличие мультиколлинеарности между переменными (табл. 1.3.)

Таблица 1.3Значимые переменные в регрессии 2.

Источник: Topf, Patrick, "Examining Success at the Domestic Box-Office in the Motion Picture Industry" (2010). Honors Projects. Paper 110

Проведенный другими авторами The determinants of global box office performance in the film industry revisisted. Pangarker NA ; Smit EVDM (2013) схожий регрессионо-корреляционный анализ показал, что главным фактором, влияющим на успех картины, являются производственные издержки. (табл. 1.4.)

Таблица 1.4 Корреляционная матрица для зависимых и независимых переменных.

Источник: Topf, Patrick, "Examining Success at the Domestic Box-Office in the Motion Picture Industry" (2010). Honors Projects. Paper 110

Модель включала в себя следующие переменные: Production Cost (производственые издержки); Action, (дамми-переменная указывающая на то что фильм является Боевиком); Drama (дамми-переменная - Драма); Major (дамми-переменная указывающая на то что фильм был выпущен крупной киностудией); Holiday (дамми-переменная указывающая что фильм был выпущен в праздничные дни); Award (количество номинаций на Оскар); Critic (оценка кинокритиков); и Sequel, (дамми-переменная указывающая на то что фильм является прямым продолжением, то есть «сиквелом»). Результаты анализа показали, как и было сказано ранее, что чем выше бюджет, тем выше кассовые сборы фильма. Проведя сравнительный анализ с тремя статьями схожего характера прошлых лет, авторы пришли к выводу, что их результаты фактически аналогичны ранее полученным результатам. Также авторы обратили внимание на тот факт, что ряд «аномальных» кинокартин с маленьким бюджетом также завоевал значительный успех в прокате, получив весьма неплохие результаты в смысле кассовых сборов. В отличие от прошлого исследования, авторами так же была учтена переменная, указывающая на величину студии выпускающей фильм. Анализ данных показал, что имеется положительное соотношение между данной переменной и выручкой фильма. Кроме этого как важный фактор были указаны номинации на награды. Авторы оценили, что получение фильмом крупной номинации приводит к маржинальной прибыли равной 39 миллионов долларов. Также отмечается значимость наличия сиквелов, что дает увеличение прибыли как минимум на 169 миллионов долларов. На удивление, в данной модели не была найдена положительная взаимосвязь между оценками критиков и выручкой фильма. Авторами статьи это объясняется тем, что ими были рассмотрены оценки критиков лишь в США.

В другой статье De Vany A. S., Walls W. D. Estimating the effects of movie piracy on box-office revenue //Review of Industrial Organization. 2007. Т. 30. No. 4. С. 291-301. рассматривается влияние пиратства на сборы кинокартины. В результате построения эмпирической модели, авторы пришли к выводу что в год, американские киностудии теряют приблизительно 3 миллиарда долларов в кассовых сборах из за данного явления. Анализируя прибыль одной из наиболее крупных американских киностудий, авторы пришли к выводу что по причине попадания их фильма в сеть, компания потеряла примерно 40 миллионов долларов. В дальнейшем в ходе анализа предпочтений российской молодежи, стоит учитывать фактор влияния пиратства на прибыль киностудии.

Интересное наблюдение было сделано авторами исследования Boatwright P., Basuroy S., Kamakura W. Reviewing the reviewers: The impact of individual film critics on box office performance //Quantitative Marketing and Economics. 2007. Т. 5. No. 4. С. 401-425. влияния оценки кинокритиков на успех фильма. Они установили тесную связь между прибылью кинокомпаний и оценками критиков, но уделяют особое внимание влиянию отдельных кинокритиков на успех фильма. Влияние данных экспертов, которые находятся в меньшинстве, настолько велико, что они задают тренд. Мнение остального сообщества оказывается либо хаотично разным, либо же соответствует более крупным, имеющим сильное влияние критикам. Таким образом, авторы отмечают необходимость отслеживать мнение именно «важных источников» в целях предсказания успеха фильма.

Статьи, рассмотренные нами ранее, изучали преимущественно американский рынок кинокартин. Для сравнения, давайте рассмотрим работу Bagella M., Becchetti L. The determinants of motion picture box office performance: Evidence from movies produced in Italy //Journal of Cultural economics. - 1999. Т. 23. №. 4. С. 237-256, анализирующую факторы успеха итальянских фильмов. Результаты эмпирического анализа кассовых сборов в Италии в промежуток с 1985 по 1996 гг. свидетельствуют о снижении общего количества выпускаемых фильмов. Так же наблюдается падение сборов и посещаемости. Данное исследование примечательно тем, что в нем проверяются гипотезы о влиянии на кассовые сборы имени режиссера или актеров. Данная гипотеза в результате эконометрического анализа данных не отвергается. Так же путем эконометрического анализа кросс-данных авторы изучают и не находят положительного влияния субсидий на сборы. Низкие сборы у субсидируемых картин они объясняют отсутствием популярного режиссерского и актерского составов.

Данного вида исследования так же проводились в ряде других стран. Две английские работы, рассматривающие факторы экономического успеха кинокартин на рынке кино Великобритании, в 2002 и 2007 гг. соответственно, пришли к противоположным друг от друга результатам. В то время как в первом исследовании Collins A., Hand C., Snell M. C. What makes a blockbuster? Economic analysis of film success in the United Kingdom //Managerial and Decision Economics. 2002. Т. 23. No. 6. С. 343-354. автор на основе построения логистической регрессию получил значимыми переменные производственных издержек и актерского состава, во второй работе значимыми оказались маркетинг и награды кинокартины Elliott C., Simmons R. Determinants of UK box office success: the impact of quality signals //Review of Industrial Organization. 2008. Т. 33. No. 2. С. 93-111. . Сошлись авторы лишь на положительной связи между оценками кинокритиков и кассовыми сборами.

Так же стоит заметить, что в работе упомянутой нами ранее Holbrook, Morris B., & Michela Addis. (2007). “Taste versus the Market: An Extension of Research on the Consumption of Popular Culture.” Journal of Consumer Research, 24(3). при рассмотрении зависимости между успехом фильма, рекламной компанией фильма и его «качеством», используется эмпирическая модель, в которой признание внутри индустрии и рыночные показатели кинокартины являются двумя независимыми друг от друга индикаторами успеха кинофильма. В то время как первый зависит от оценок кинокритиков и потребителей, второй -исключительно от популярности продукта у вышеуказанных аудиторий.

Анализ результатов зарубежных исследований помог выявить ключевые характеристики рынка, которые нужно рассматривать как потенциальные социально-экономические факторы, воздействующие на прибыль кинокомпании прокатчиков. В отрасли киноиндустрии наблюдается ряд закономерностей, приводящих кинокартину к успеху: высокие производственные затраты; жанр, подходящий широким массам; доступный возрастной рейтинг (самым прибыльный рейтинг PG-13, т.к. происходит увеличение за счет добавления подростков, при этом сохраняется взрослая аудитория, все еще заинтересованная в сюжете картины). Также, наличие сиквелов имеет значительное влияние на успех картины в прокате. Несмотря на то, что маркетинг картины является важным фактором его прибыльности, излишнее внимание к этому аспекту производства может возыметь негативные последствия.

1.2 Теоретическая схема предмета исследования. Система гипотез

На основе анализа литературы и исходя их задач данного исследования разработана теоретическая схема предмета исследования. (схема 1.5):

Схема 1.5Теоретическая схема предмета исследования.

Схема интерпретируется следующим образом: по отдельности проводится оценка факторов успеха западных кинокартин и оцениваются факторы, влияющие на предпочтения российского зрителя (в схеме предложены потенциальные факторы). На основе этого анализа проводится агрегированный анализ успешности кинокартины и предлагаются рекомендации для повышения эффективности управленческих стратегий. В таблицах 1.6 и 1.7 представлены основные гипотезы для тестирования двух моделей - кассовых сборов и рентабельности.

Таблица 1.6Список основных гипотез для модели кассовых сборов.

Модель кассовых сборов:
Нулевая гипотеза	Краткая интерпретация
	Кассовые сборы положительно зависят от бюджета кинокартины.	Чем больше затрат на маркетинг и производство картины, тем она качественнее и интереснее для аудитории.
	Наличие более одного кинофильма в кинофраншизе положительно влияет на кассовые сборы.	Чем больше фильмов в кинофраншизе, тем больше фанатов этих фильмов и тем больше аудитория.
	Более популярные жанры фильмов приносят больше кассовых сборов.	Зрители предпочитают более популярные кинофильмы (ведь они ориентированы на самую разнообразную аудиторию), чем на фильмы серьёзных жанров, целящиеся на награды.
	Кассовые сборы положительно зависит от актёрского и производственного состава.	Чем популярнее актёрский и производственный состав, тем большую аудиторию он привлечёт в кинозал.
	Оценка кинокартины положительно влияет на киносборы.	Чем выше оценка кинофильма, тем больше людей заинтересуются этим фильмом и придут в кино на этот фильм.
	Фильмы без возрастного ограничения положительно влияют на кассовые сборы.	Чем меньше ограничений на аудиторию, тем больше людей смогут прийти на фильм и тем выше будут кассовые сборы с фильма

Следующая таблица №1.7 вместо кассовых сборов предлагает проверить зависимость перечисленных выше параметров и рентабельности кинокартины.

Таблица 1.7Список основных гипотез для модели рентабельности.

Модель рентабельности:
	Рентабельность положительно зависит от наличия других фильмов в рассматриваемой кинофраншизе.	Чем больше фильмов в кинофраншизе, тем больше фанатов этих фильмов и тем больше аудитория.
	Рентабельность положительно зависит от популярности жанра.	Более популярные жанры приносят большую рентабельность
	Рентабельность положительно зависит от актёрского и производственного состава.	Чем популярнее актёрский и производственный состав, тем большую аудиторию он привлечёт в кинозал и большую рентабельность принесёт.
	Оценка кинокартины положительно влияет на киносборы.	Чем выше оценка кинокартины, тем большую аудиторию он привлечёт в кинозал и тем большую рентабельность принесёт.
	Рентабельность отрицательно зависит от возрастных ограничений на просмотр фильма.	Чем выше возраст допускаемой к просмотру аудитории, тем меньше рентабельность.

1.3 Информационная база исследования. Характеристики выборки и исследуемых переменных. Описание теоретических моделей

Рассмотрим исследуемую выборку и источник данных. Исследование проводится на основе следующих информационных баз данных, представленных на нескольких сайтах:

Ш Англоязычный веб-сайт Box Office Mojo Box Office Mojo [Электронный ресурс]: база данных. -- Режим доступа: boxofficemojo.com, на котором в свободном доступе можно найти информацию по кассовым сборам фильма, затратам на производство фильма и прочим техническим данным. Владелец - Amazon.com.

Ш Крупнейшая в мире база данных и веб-сайт о кинематографе Internet Movie Database (IMDb) Internet Movie Database [Электронный ресурс]: база данных. -- Режим доступа: Imdb.com, на котором можно найти информацию об особенностях производства и проката фильма (например, показатель «звездная сила» и т. д.). Владелец - Amazon.com.

Ш Metacritic Metacritic [Электронный ресурс]: база данных. -- Режим доступа: metacritic.com - крупнейший англоязычный сайт, агрегирующий отзывы о музыке, видео играх, телевизионных программах и фильмах. А также сайт собирающий обзоры, информацию и новости мира кинематографа - Rotten Tomatoes Rotten Tomatoes [Электронный ресурс]: база данных. -- Режим доступа: rottentomatoes.com. На этих сайтах можно найти агрегированную оценку фильма кинокритиками.

Общая первоначальная оцениваемая выборка состоит из 100 лучших по кассовым сборам фильмов США, выгрузка данных произведена 19.01.2016. Выгрузка произведена вручную, на основе использования макросов в Excel при обработке отдельных данных на вышеуказанных сайтах. Как дополнительный практический результат работы с первичной выборкой, получен рабочий вариант шаблона по составлению готовых «dta» таблиц для экспорта информации с сайтов и их импорта в статистической пакет программного обеспечения STATA 12.

Так как формат данной исследовательской работы не подразумевает сбор данных о длительности состояний и как следствие продолжительное наблюдение за обследуемыми объектами, было решено ограничиться исследованием точечной конъюнктуры рынка кассовых сборов по показанным фильмам за 2015 год. по данным на начало 2016 года. Данный временной коридор представляется интересным в связи с тем, что он отражает новейшую информацию об успешности реализованных кинокартин.

В таблице 1.8 представлен список и расшифровка кодировки используемых в исследовании переменных

Таблица 1.8Список переменных и их расшифровка.

Код переменной	Тип переменной	Расшифровка
Объясняемые переменные:
BO (Box office)	Количественная	Сумма, заработанная фильмом с продажи билетов в кинотеатрах США. Сумма в долларах США без учета инфляции.
P (Profitability)	Количественная	Переменная, полученная при делении суммы киносборов (BO) на бюджет кинокартины (PC). Отражает показатель рентабельности кинокартины.
Объясняющие переменные:
PC (Production cost)	Количественная	Бюджет кинокартины в долларах США.
FU (Follow up)	Качественная	Наличие более одного фильма у этой кинофраншизы, например сиквел или приквел. (1 - есть; 0 -нет)
GN (Genre)	Качественная	Жанр фильма. Выборка разделяется на серьёзные фильмы, целящиеся на награды (1 - драмы, триллеры и т.п.) и на популярные массовые фильмы, т.е. на развлекательное кино (0 - боевики, комедии и т.п.).
SP (Star-power)	Качественная	Наличие у фильма известного актёрского и/или производственного составов. (1 - есть; 0 -нет)
PR (Professional reviews)	Количественная	Агрегированная профессиональная оценка от 0 до 100, отражающая качество фильма по мнению основных кинокритиков.
RT (Ratings)	Качественная	Возрастной рейтинг (ценз) американской киноассоциации. Кодировка: G - 1; PG - 2; PG13 - 3; R - 4; NC - 5. Базовая группа: G - 1.

Комментируя таблицу №1.8, стоит уточнить смысл кодировки переменной рейтинга американской киноассоциации:

Ш Рейтинг G: Фильм демонстрируется без ограничений;

Ш Рейтинг PG: Детям рекомендуется смотреть фильм с родителями;

Ш Рейтинг PG-13: Лица, не достигшие 13-летнего возраста, допускаются на фильм только с родителями;

Ш Рейтинг R: Лица, не достигшие 17-летнего возраста, допускаются на фильм только в сопровождении одного из родителей, либо законного представителя;

Ш Рейтинг NC-17: Лица 17-летнего возраста и младше не допускаются Кумылганова И. А. и др. Проблемы классификационных систем теле- и киноиндустрии США в защите детей от нежелательной аудио-визуальной инф-ии //Медиаскоп. 2009. №. 3. С. 6..

Опишем типичную американскую кинокартину за 2015 год: это картина с кассовыми сборами в 101 млн. долларов США; с затратами на съёмку в 63 млн. долларов; это единственный фильм в кинофраншизе (27%), который целится на награды, а не на широкую аудиторию (32%); у фильма известный актерский и (или) производственный составов (67%), со средней оценкой фильма от кинокритиков в 55 баллов из 100; на этот фильм лица, не достигшие 13-летнего возраста, допускаются только с родителями (46%).

Средняя рентабельность фильма составляет 527%, т.е. фильм окупил свой бюджет и принёс 427% прибыли. Это выше обычных оценок отраслевой рентабельности и нужно проверить выборку на наличие выбросов либо по переменной кассовых сборов, либо по переменной бюджета кинокартины, однако уже сейчас видно, что, скорее всего, мы столкнулись с очень успешными (в плане кассовых сборов), но низкобюджетными кинокартинами.

Основная методика работы с выбросами в данных будет классической. Фильмы с огромным значением рентабельности (выше 900%) удаляются из анализа при оценке модели рентабельности кинокартины. Альтернативной методикой в конце главы 2 будет представлена медианная регрессия.

Графический анализ выборки

Проведём графический анализ выборки и проверим предположения о наличии в модели выбросов. Оценим распределение денежных переменных в нашей выборке и оценим степень их соответствия нормальному распределению в гистограмме 1.9.



Гистограмма 1.9Сборы и бюджет фильма; млн. дол. США.

По оси ординат отражена частота появления значений параметра в выбранном диапазоне, а по оси абсцисс отражены диапазоны киносборов (слева) и бюджета кинофильма (справа) в млн. долларов. Как видно, оба графика указывают на отсутствие нормального распределения переменных киносборов и бюджета кинофильма, что типично для денежных переменных. Это может привести к отсутствию нормальности остатков в регрессионной модели и неадекватности выводов при тестировании гипотез в модели. Предлагается логарифмировать обе переменные, чтобы избежать вышеуказанной проблемы. Результат логарифмирования можно оценить на гистограммах 1.10.

По оси ординат следующей гистограммы также отражена частота появления значений параметра в выбранном диапазоне, но на оси абсцисс отражены диапазоны логарифмов киносборов и бюджета кинофильма соответственно. Ситуация улучшилась: оба распределения приблизились к нормальному, однако они всё ещё могут привести к несоблюдению предпосылки о нормальности остатков в модели.

Гистограмма 1.10Логарифмы сборов и бюджета фильма; млн. дол. США.

Если предположить, что в дальнейшем выборка будет расширяться (корректируя её на инфляцию при расширении временного коридора) и также ссылаясь на центральную предельную теорему, то, скорее, переменные кассовых сборов и бюджета картины являются величинами, распределенными нормально (при дальнейших исследованиях предполагается переход к отклонению от среднего).

Интересно также рассмотреть и оценить вид связи (линейная или нет) в распределении киносборов с бюджета кинокартины и с оценками кинокритиков на точечной диаграмме 1.11.

Точечная диаграмма 1.11Киносборы/бюджет и киносборы/оценка кинокритиков

На оси ординат отражены кассовые сборы, а на оси абсцисс значения бюджета кинофильма (слева) и оценки кинокритиков (справа) в млн. долларов.

Как видно на обеих точных диаграммах, наблюдается прямая положительная зависимость между стоимостью картины, оценками кинокритиков и её сборами, а так же выбросы, которые возможно, в случае с моделью сборов кинокартины, можно оставить в модели. Эта связь появляется после преодоления величины бюджета картины примерно в 25 млн. долларов США.

Стоит отметить, что регрессант рентабельности кинокартины имеет 5 значений-выбросов, которые выше 900%: 1304,12%; 2259,67%; 2650,13%; 3248,21%; 22764,41%. Это уникальные примеры малобюджетных кинокартин с большими кассовыми сборами. На графике рентабельности и бюджетных затрат (диаграмма 1.12) можно выделить область до 5 млн. долларов бюджета фильма, которым скорее соответствуют пять супер рентабельных фильмов, убрав которые можно перейти от гиперболы к линейной функции, не изменяя форму нашего регрессанта.

Точечная диаграмма 1.12Рентабельность/бюджет и рентабельность/оценка кинокритиков.

По оси ординат отражен параметр рентабельности, а по оси абсцисс -значения бюджета кинофильма (слева) и оценки кинокритиков (справа) в млн. долларов.

На точечной диаграмме 1.12 справа не обнаруживается связи между оценкой фильма критиками и рентабельностью. Скорее всего, переменная оценки кинокритиков будет незначима во второй нашей регрессионной модели.

Описание теоретических моделей

Планируется оценить две модели:

1) Модель кассовых сборов кинокартины:

 (1)

2) Модель рентабельности кинокартины:

(2)

Первая модель оценивает абсолютный успех кинокартины в денежном эквиваленте и является основной в нашем анализе. Вторая модель оценивает успех в относительном виде - рентабельности кинокартины и является вспомогательной. Главное различие этих моделей в том, что для создания второй модели мы берём переменную бюджета кинокартины (PC) из регрессоров и делим наш регрессант кассовые сборы (BO) на эту переменную, получая тем самым рентабельность.

Выборка для первой модели составляет 100 наблюдений, а для второй модели ограничена 95 наблюдениями, исключая пять супер рентабельных кинокартин, которые идут как исключения из нашего анализа .

Для предварительного анализа степени связей между переменными воспользуемся парным корреляционным анализом. (табл. 1.13)

Таблица 1.13Корреляционная матрица.

В таблице представлена корреляционная матрица всех наших параметров. В ней указаны символом «*» значимые (на 5% уровне значимости) значения парных корреляций.

Обнаруживается высокая и значимая корреляция кассовых сборов (BO) и таких показателей как: бюджет кинокартины (PC), количество фильмов в кинофраншизе (FU) и оценка кинокритиков (PR). Менее высокий, но значимый уровень корреляции отображают показатели: жанр кинокартины (GN) и возрастной рейтинг американской киноакадемии (RT).

Нет значимой корреляции между кассовыми сборами и актёрским составом. Стоит учесть, что к проблеме мультиколлинеарности мы вернёмся позже, первичный анализ пока не выявил этой проблемы.

Если рассматривать основным регрессором рентабельность, то значимая корреляция проявляется только с издержками на кинокартину и известным актёрским составом. Возможно, вторая модель будет обладать низкой объясняющей способностью.

Глава 2: Эконометрическая оценка детерминант успеха фильма

2.1 Регрессионный анализ

Первичная оценка моделей. Проведём первичную регрессионную оценку модели №1:

Таблица 2.1 Регрессионная статистика по модели №1.

Оценим первичную модель (1): гипотеза о неадекватности всей регрессионной модели отвергается на любом адекватном уровне значимости . Объяснено более половины вариации кассовых сборов, что для микроданных очень хороший результат. Значимыми оказались только три параметра регрессионной модели: бюджет, кинофраншиза и оценка кинокритиков. Рассмотрим регрессионную статистику для модели №2.

Таблица 2.2 Регрессионная статистика по модели №2.

Оценим первичную модель (2): гипотеза о неадекватности всей регрессионной модели отвергается на любом адекватном уровне значимости . Объяснено 16% вариации рентабельности кинокартины, что для микроданных неплохой результат. Значимыми оказались только три параметра и константа: кинофраншиза, жанр и актёрский состав.

Тестировать гипотезы и доверять полученным результат оценки модели мы ещё не имеем права, необходимо провести проверку регрессионной модели на соответствие основным предпосылкам теоремы Гаусса-Маркова и ряд дополнительных проверок.

Проведение спецификации модели. Выберем правильную функциональную форму для модели (1) и (2). В приложение №3 представлена процедура спецификации обеих моделей.

Для модели №1 более адекватно использовать логарифмы денежных переменных (бюджет кинофильма и киносборы), как указывалась в пункте 2.1; также стоит оценивать переменную возрастного рейтинга кинофильма не как одну переменную из 4-х категорий, а как три искусственных переменных (одна категория убирается - ловушка искусственных переменных).

Для модели №2 мы рассмотрим переменную возрастного рейтинга кинофильма как три отдельные искусственные переменные и посмотрим на изменение нормированного коэффициента детерминации. Если он вырастет, то модель с отдельными возрастными рейтингами будет предпочтительнее.

Специфицированная форма до тестирования для модели 1:

Специфицированная форма до тестирования для модели 2:

В обеих моделях ряд переменных является незначимым, спецификация модели с такими переменными неадекватна и противоречит первому условию ТГМ. Однако до тестирования соблюдения остальных условий ТГМ мы не знаем, действительно ли параметры незначимы потому, что они обладают малой объясняющей силой для наших регрессантов или же потому, что они незначимы из-за несоблюдения условий ТГМ. Именно поэтому принято тестировать полученные результаты на адекватность и устойчивость.

Дальнейшая часть исследования ставит своей задачей проверить следующее утверждение: «действительно ли ряд параметров нашей модели незначимы сами по себе, или это последствия ряда эконометрических проблем»?

2.2 Тестирование качества параметров модели

Во-первых, протестируем отсутствие в нашей модели мультиколлинеарности. Она приводит к неустойчивости оценок в модели.

Общепринятого теста на мультиколлинеарность нет, однако принято проверять значения парных коэффициентов корреляции у регрессоров и для тех из них, у кого значение корреляции выше 0,8 строить индекс вздутия дисперсии (VIF). Он строится при помощи вспомогательной регрессии оцениваемого регрессора на остальные регрессоры в модели. Если значение индекса VIF окажется в интервале [1;3] мы столкнулись со слабой мультиколлинеарностью и устранять её нет необходимости. Стоит учесть, что мультиколлинеарность присутствует в любой модели построенной по не искусственным данным - наша задача состоит лишь в том, чтобы определить её степень). , , где - коэффициент множественной детерминации в регрессии фактора на все остальные факторы.

Таблица 2.3 Тестирование мультиколлинеарности.

Название параметра или индекса	Модель №1	Модель №2
VIF (lnPC)	1.68	-
VIF (FU)	1.17	1.17
VIF (GN)	1.36	1.23
VIF (SP)	1.60	1.21
VIF (PR)	1.21	1.13
VIF (RT-PG)	28.15	26.73
VIF (RT-PG13)	15.72	14.84
VIF (RT-R)	26.28	24.53
Корреляционная матрица:

В обеих моделях обнаружена сильная мультиколлинеарность по параметрам возрастного рейтинга, т.к. их VIF-ы больше 7-ми, однако чисто структурно мы всегда можем перейти к старому виду этой переменной, который не отражает три отдельные переменные. Более того по форме данных видно, что мы столкнулись скорее с проблемой маленькой выборки по этой переменной, чем с проблемой мультиколлинеарности. Предполагается, что при увеличении выборки проблема мультиколлинеарности исчезнет, и на данной стадии мы можем её проигнорировать, но необходимо учесть, что оценки параметров по этим переменным неустойчивы, а их дисперсии сильно раздуты. Однако если мы выкинем эти параметры из модели, качество её подгонки значимо просядет.

Во-вторых, протестируем отсутствие в нашей модели гетероскедастичности. Это проблема неоднородности наблюдений, выражающаяся в непостоянной дисперсии случайной составляющей (ошибки) регрессионной модели (т.е. не выполняется свойство ). Следствие гетероскедастичности - неэффективность оценок, полученных с помощью МНК. Более того, оценка ковариационной матрицы параметров модели оказывается смещённой и несостоятельной. В итоге, любые выводы о качестве параметров могут быть неадекватными.

Воспользуемся тестами Уайта и Бройша-Пагана. Гипотезы для тестов:

(гомоскедастичность);

(гетероскедастичность).

Таблица 2.4 Проверка гетероскедастичности.

	Модель №1	Модель №2
Статистика Уайта	41,04	23,96
P-value (Уайт)	0,0862	0,3491
Вывод	Гетероскедастичность	Гомоскедастичность
Статистика Бройша-Пагана	3,75	15,65
P-value (Бройш-Паган)	0,8789	0,0285
Вывод	Гомоскедастичность	Гетероскедастичность

Процедуры тестов и расчёты представлены в приложениях №3 и №4.Так как для обеих моделей хотя бы один тест выдал значение P-value меньше уровня значимости в 10%, то в обеих моделях присутствует гетероскедастичность ошибок. Её устранение проводится в приложении №6.

В-третьих, протестируем Наличие нормальности в распределении ошибок (). В случае отсутствия нормальности остатков мы не можем полагаться на выводы статистических тестов (таких как t, F, ч²), так как их асимптотическое распределение не будет стремиться к нормальному. То есть, мы не сможем тестировать гипотезы и говорить о значимости тех или иных переменных в модели, используя эти статистики. Другими словами, из нормальности ошибок будет следовать то, что у нас нормально распределены также и а это значит, что мы сможем тестировать различные гипотезы, так как t, F и распределения являются функциями от нормального. И мы сможем доверять полученным результатам тестирования.

Проведём тест на нормальность ошибок, используя тест Шапиро-Вилка.

Гипотезы: H_o: Остатки распределены нормально; H₁: Остатки не распределены нормально.

Таблица 2.5 Тест Шапиро-Вилка на нормальность остатков.

Нулевая гипотеза о нормальном распределении ошибок в модели отвергается для обеих моделей на 5% уровне значимости. В приложении № 7 можно ознакомится с графиками ядерной оценки распределения Кернела, сравнив их с нормальным. Только для первой модели они более или менее соответствуют нормальному распределению.

Поскольку для обеих моделей P-value (Prob>z) меньше 5%, то основная гипотеза отвергается, и остатки нашей модели распределены ненормально. Так как по ЦПТ: «сумма достаточно большого количества слабо зависимых случайных величин, имеющих примерно одинаковые масштабы (ни одно из слагаемых не доминирует, не вносит в сумму определяющего вклада), имеет распределение, близкое к нормальному» Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. -- 6-е изд. стер. -- М.: Высш. шк., 1999.-- стр. 116, мы не станем исправлять данную проблему, а просто уточним, что потом, когда мы начнём увеличивать выборку (с каждым добавляемым годом мы получаем больше данных) данная проблема самоустранится. И надёжность результатов тестирования гипотез не будет подвергаться сомнению. Более того, вторая модель является вспомогательной и, в крайнем случае, её выводами можно будет пренебречь.

В-четвёртых, проанализируем выбросы в моделях. Сначала проведём проверку на наличие вертикальных выбросов. Воспользуемся остатками по Стьюденту:



Правило здесь простое, если e*>2 по модулю, то в модели присутствует вертикальный выброс. Рассмотрим график 2.6.

График 2.6 Вертикальные выбросы (Остатки по Стьюденту):

По оси ординат отражены остатки по Стьюденту, а по оси абсцисс отражен номер кинокартины. Пять наблюдений оказались выше двух по модулю для первой модели и шесть- для второй модели. Получается, что выборка не сильно однородна, как мы ранее предполагали.

Необходимо провести проверку на наличие горизонтальных выбросов. Вычислим «Расстояние Кука» (Cook's Distance - D_i) для всех наблюдений. Выделим те наблюдения, для которых т.е. больше 0,04 это и будут наши выбросы. Обнаружено 11 горизонтальных выбросов для модели №2 и 7 горизонтальных выбросов для модели №1.

В заключение тестирования параметров оценим медианные регрессии и сравним её с нашими оцениваемыми моделями. Суть медианной (квантильной) регрессии состоит в том, чтобы отказаться от моделирования среднего, как это делается в обычной модели МНК, а моделировать медиану или любой другой квантиль распределения.

Таблица 2.7 Сравнение медианной и обычной модели МНК.

Данный метод крайне устойчив к «выбросам», которые часто встречаются в практических задачах (как, например, в нашей) и, сравнив его результат с классической моделью в таблице 2.24, мы можем прийти к выводу о значимости влияния выбросов, если они есть у нас в модели.

Как видно в таблице 2.15 - параметры для некоторых переменных значимо отличаются друг от друга, однако если для первой модели (ols1 и med1) это не так принципиально, то для второй модели отличия значимы (ols2 и med2). Для корректировки модели от выбросов лучше использовать медианную регрессию, в особенности для модели №2. Тестирование устойчивости моделей и коэффициентов приводится в приложении №8.

2.3 Интерпретация результатов. Стратегии компаний

Итоговая спецификация моделей. Получены следующие итоговые спецификации моделей (с удалёнными незначимыми переменными) и оценки их параметров:

1) Модель кассовых сборов кинокартины:

Таблица 2.8 Итоговая оценка параметров для модели №1 (МНК).

Модель адекватна с эконометрической и экономической точки зрения, объяснено 60,35% вариации кассовых сборов, все параметры значимы на 5% уровне значимости. Однако модель чувствительна к выбросам и требует дополнительной спецификации (тест Рамсея) и расширения выборки, чтобы устранить мультиколлинеарность по переменной RT_i. Однако полученные оценки, несмотря на все уточнения, являются эффективными в классе линейных несмещённых оценок. Переменная актёрский состав оказалась незначимой, что противоречит результатам исследования Р.Нэльсона и Р. Глотфельти. Nelson R. A., Glotfelty R. Movie stars and box office revenues: an empirical analysis //Journal of Cultural Economics. - 2012. - Т. 36. - №. 2. - С. 141-166. Теперь мы можем тестировать гипотезы.

Таблица 2.9 Результат тестирования гипотез и выводы по модели №1.

Для модели кассовых сборов:
Нулевая гипотеза	Выводы
	Кассовые сборы положительно зависят от бюджета кинокартины.

Страница:

•  1 
•  2 

дипломная работа "Факторы экономического успеха зарубежных кинокартин: стратегии компаний и предпочтения зрителей" скачать

Подобные документы

• Психологические факторы, влияющие на успешность реализации фармацевтических препаратов

  Основные этапы развития российского фармацевтического рынка. Анализ конкурентоспособности фармацевтических предприятий, роль маркетинга в их деятельности. Исследование факторов, влияющих на психологию и предпочтения покупателей лекарственных препаратов.
  
  дипломная работа [1,0 M], добавлен 12.10.2012
  

• Роль ключевых факторов успеха в разработке стратегии развития предприятия

  Понятие конкуренции и конкурентоспособности. Классификация уровня конкурентоспособности фирмы. Этапы отраслевого и конкурентного анализа отрасли. Подходы к анализу фирм-конкурентов. Ключевые факторы успеха. Анализ конкурентной стратегии ООО "Шервуд".
  
  курсовая работа [108,0 K], добавлен 17.06.2011
  

• Формирование маркетинговых стратегий и поведение потребителя

  Анализ и классификация факторов, влияющих на поведение потребителя, внешние (экзогенные) и внутренние (эндогенные) факторы. Сегментация рынка в контексте потребительского поведения. Планирование комплекса маркетинга, разработка продуктовой стратегии.
  
  реферат [127,0 K], добавлен 08.05.2010
  

• Формирование ценовой стратегии предприятия и оценка ее эффективности

  Сущность, цели и виды ценовой политики организации. Подходы к проблеме ценообразования. Основные этапы разработки ценовых стратегий. Методика установления цен. Анализ основных факторов, влияющих на процесс разработки ценовой стратегии предприятия.
  
  курсовая работа [147,8 K], добавлен 08.05.2011
  

• Факторы психологического характера, влияющие на поведение покупателей (или клиентов)

  Сущность и значение маркетинга. Классификация факторов, влияющих на поведение потребителей, психологический компонент выбора покупки. Экспериментальное исследование факторов, влияющих на выбор продукции. Применение результатов в привлечении покупателя.
  
  курсовая работа [105,7 K], добавлен 10.12.2009
  

• Анализ рынка аптечных сетей г. Челябинска

  Анализ причин изменений в структуре конкуренции и внешней среде. Угроза появления продуктов- и услуг-заменителей. Определение факторов конкурентоспособности на рынке на основе ключевых факторов успеха. Построение карт стратегических групп и их анализ.
  
  курсовая работа [378,3 K], добавлен 15.10.2015
  

• Конъюнктура рынка

  Понятие рынка, виды рынков и их классификация. Функции рынка и его проблемы. Рыночный спрос и классификация его формирующих факторов. Предложение и классификация влияющих на его величину факторов. Характеристика услуг студии йоги и Аюрведы "Индия".
  
  курсовая работа [92,5 K], добавлен 15.04.2015
  

• Товароведная характеристика соков

  Маркетинговые исследования российского рынка, оценка конкурентоспособности соков отечественного производства, реализуемых в ООО "Бахетле-1". Изучение ассортимента, потребительских свойств, методов оценки качества и факторов, влияющих на качество напитков.
  
  дипломная работа [191,1 K], добавлен 17.02.2014
  

• Исследование рынка бесплатных журналов в Уфе

  Оценка эффективности рекламы, помещаемой в бесплатные журналы города Уфа; пути улучшения качества. Определение критериев и оценка факторов, влияющих на их просмотр. Изучение восприятия и сегментации потребителей. Основные методы получения информации.
  
  курсовая работа [597,6 K], добавлен 26.03.2011
  

• Состав и характеристика факторов, влияющих на совершение покупки

  Мотивы покупательского поведения на потребительском рынке, мотиваторы выбора конкретного товара. Исследование факторов, влияющих на совершение покупки: социальные, психологические, возрастные, экономические. Покупательское поведение на рынках предприятий.
  
  курсовая работа [283,8 K], добавлен 09.11.2010
  

Другие документы, подобные "Факторы экономического успеха зарубежных кинокартин: стратегии компаний и предпочтения зрителей"

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам