1. 研究目的与意义
作为文化生活的重要组成部分，电影不仅丰富了人们的业余生活和精神世界，同时也是不同文化背景的国家和地区之间进行交流的重要媒介。电影作为一种文化艺术从不同层次给予人们精神文化享受的同时，也是一种产品。电影作为极具艺术审美性的服务型产品，生命周期短，受众偏好难把握，属于典型的体验型产品，具有高投入高风险的特性。电影作为文化产业的中流砥柱，带来了巨大的经济效益和社会效益，而电影票房是衡量电影经济效益最重要的指标。
中国电影市场正进入飞速发展的阶段，然而电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，如何有效回避风险，因此，对电影票房影响因素进行分析并对电影票房进行准确预测无疑对风险控制和决策具有巨大的现实意义。
2. 研究内容和预期目标
本文将从网络上搜集数据，从相关历史数据出发，对电影票房影响因素进行实证分析，并运用结构分析等模型对电影票房进行预测，为我国电影产业的风险控制和决策提供建设性意见。
对搜集到的数据整理加工、过滤，对电影票房影响因素进行实证分析，并运用结构分析模型、多元回归模型、logit模型对电影票房进行预测，为我国有关电影产业的风险控制和决策提供建议。
写作提纲：1.提出问题。怎样对电影票房的影响因素进行实证分析以及建立什么样的模型可以对电影票房进行准确预测。
3. 国内外研究现状
电影票房研究始于20世纪80年代末，美国电影经济学家巴瑞#183;李特曼的论文《电影经济成功预测：基于八十年代人的经验》奠定了电影票房研究的基本方法和模型。他将电影票房的研究方法分为传播方法和经济学法，前者是调查个人的观影习惯，后者侧重于使用一些权威的产业数据。由于当时的电影票房数据不易获取，所以他用影片的租金收入作为考量电影票房的因变量，把影响电影票房的自变量划分为三大部分：创意、发行、上映时间以及电影营销，运用了分层回归分析方法，得出了电影票房的回归方程，其研究结果表明导演、明星对影片租金收入有正面影响，科幻片有正面影响，剧情片有负面影响，暑期档、影评、续集、大发行商也有正面影响。
李特曼奠定了电影票房研究的基本方法和模型后，格特#183;苏凯以1987-1989年北美地区发行的影片作为样本，对电影票房的预测进行了研究。在李特曼模型基础上，苏凯对自变量做了进一步细化，分为创意、发行以及电影营销三大块共22个自变量。研究的因变量有租金收入和放映周数，放映时间动态地反映了一部电影的产品周期，自变量增加了市场集中度，反映了不同放映时段的市场竞争，由此电影票房的研究模型开始由静态走向动态。苏凯的研究结果中，喜剧有正面影响，而科幻片没有显著影响，这与李特曼的研究结果是不一致的，也表明了电影观众的喜好处于不断变化之中，也说明了有关电影票房影响因素的研究需要考虑时效性。
总的来说，西方当代电影票房研究基本以好莱坞电影为样本，以预测美国或北美的票房为目标，较少关注其他国家的情况。这也提醒我们需要根据我国的实际情况，在借鉴西方票房研究模型及方法的基础上，对我国的电影市场作出预测，实现我国电影产业的持续健康发展。
4. 计划与进度安排
1、研究进度安排：
（1）2022年11月下旬，理解论文题目的内涵，初步拟订查阅文献的计划；
（2）2022年12月中、下旬，查阅文献，写出开题报告；
5. 参考文献
[1]何晓诗.电影局市场处处长谈电影票房的统计问题[N].中国电影报，2009-11-19（013）
[2]李雪梅，赵宁.浅议电影票房[J].中国电子商务，2012
[3]艺恩咨询.2014-2015年中国电影产业研究报告[R].北京：艺恩咨询，2015
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