main...

Що робить фільм блокбастером? Особливості України

Публикуем украинский перевод научной работы о факторах успешности кинопроката в Украине. По мнению редакции, это первое открытое исследование такого рода в Украине. И, несмотря на некоторую ограниченность, исходных данных эта работа поднимает важные вопросы о принципах и особенностях украинского кинопроката. Автор, магистр Киевской школы экономики использует большой корпус англоязычной литературы по экономике Голливуда и европейских стран, а также интерактивную сравнительную инфографику кассовых сборов кинокартин Украины, Польши и стран СНГ.


Термін “блокбастер” походить від назви найбільшої бомби під час другої світової війни, яка була здатні зруйнувати цілий квартал міста. Пізніше блокбастер став означати успішні театральні вистави черги на які тягнулися кількома вулицями. У кіноіндустрії першим блокбастером став фільм “Щелепи” (Jaws) 1975 року. З тих пір блокбастер означає “кінокартину з високими касовими зборами”. Для США це більше 100 мільйонів доларів. В Україні найбільші збори були у фільму “Аватар” - близько 8,5 млн доларів у 2009 році.

Існує кілька економічних теорій успіху кінокартин. Одна з них “стратегія блокбастера” припускає, що глядачів можна “загнати” до кінотеатрів. Згідно цій теорії публіка обирає фільми виходячи з потужності їх реклами, зірковості акторів й касових зборів (De Vany 2005). Інша теорія “лемінгів” вважає, що для глядача більше значення мають якісні показники фільмів, як то рецензії критиків, нагороди на фестивалях, поради друзів (Lane & Husemann 2004).

Наявні дослідження проводились переважно для кіноринку США і не враховують особливості інших країн, таких як мова фільму, країна виробник, наявність місцевих зірок, перемога у національних конкурсах, визначні дати і події.

Метою цієї наукової роботи було перевірити “теорію блокбастерів” для України. Проте кіноринок нашої країни відрізняється від американського значною кількістю іноземних фільмів і низьким попитом, тому для виявлення особливостей України також були досліджені кіноринки з подібними характеристиками, а саме Польщі та “СНД” (касові збори цієї групи сукупні для Азербайджану, Вірменії, Білорусі, Казахстану, Киргизстану, Молдови, Росії, Таджикистану, Туркменістану й Узбекистану).

Головним джерелом даних була відкрита інтернет база www.boxofficemojo.com з інформацією про бюджети фільмів, творчу команду, щотижневі касові збори, кількість й дати показів у комерційних кінотеатрах України, Польщі й “СНД” з 2007 до 2010. Для інформації про фільми локального виробництва використовувались сайти http://kinopoisk.ru й Польського кіноінституту http://pisf.pl.

 

Касові збори в Україні
Касові збори в Польщі
Касові збори в СНД* (Азербайджан, Арменія, Беларусь, Казахстан, Киргистан, Молдова, Росія, Таджикістан, Туркменістан та Узбекістан)
Log scale

 

 

Дипломна магістерська робота з економіки

Автор: Євген Насадюк

Науковий керівник: Володимир Вахітов

Київська Школа Економіки 2011


Огляд літератури

Методологія

Опис даних

Результати дослідження

Висновки

Список використаної літератури

Огляд літератури

Існує два головних підходи щодо дослідження факторів успіху кінофільму. Один з них - комунікативна теорія, яка досліджує чому люди надають перевагу тому чи іншому фільму, а не якійсь іншій можливості відпочинку. Дані для таких досліджень збирають прямим опитуванням відвідувачів кінотеатру. Інший - економічний підхід, який базується на принципі “гроші говорять” й вивчає економічні фактори, які визначають колективні критерії відвідин кінотеатрів.

Головним об’єктом дослідження є касові збори кінокартини. У якості змінних параметрів приймають: вартість виробництва, жанр, дата виходу, рекламний бюджет, компанія-дистриб’ютор, популярність акторів, чи є фільм сіквелом або ґрунтується на відомій історії, кількість кінотеатрів, відгуки критиків, нагороди на фестивалях, віковий рейтинг.

Деякі дослідження вивчають фінансовий успіх фільму загалом, без визначення впливу певного параметру. Інші беручи до уваги всі змінні, фокусуються на визначенні важливості, наприклад, зірковості акторів чи бюджету.

Одна з перших економічних моделей (Litman, 1983) припускає, що обсяг касових зборів фільму залежить від 3 видів даних:

  • артистичний (історія, актори, режисер, бюджет й жанр)

  • прокатний (дата виходу на екрани, конкурентні фільми, кількість кінотеатрів)

  • маркетинговий (реклама, відгуки, нагороди)

Пізніше Літман й Коль (Litman and Kohl, 1989) побудували емпіричну модель для прогнозування касових зборів дистриб’юторів на основі таких змінних: жанр, рейтинг кіноасоціації MPAA, відома історія чи сіквел, країна-виробник, зірковість актора чи режисера, бюджет виробництва, відгуки критиків, дистриб’ютор, дата прем’єри, кількість кінотеатрів з прем’єрними показами, ринкові показники. За розрахунками цих науковців важливими виявились кілька жанрів - наукова фантастика, фентезі й драма. Рейтинг кіноасоціації не відіграє жодної ролі. Найголовніший результат - зірковість актора або режисера досить важлива й має значний вплив на фінансовий успіх фільму.

Остання найґрунтовніша книга “Економіка Голівуду” (Arthur De Vany, 2004) охоплює багато аспектів економіки кінематографу, описуючи ринок фільмів як спортивні змагання, де переможець отримує левову частку доходів. Закон розподілення касових зборів, згідно розрахунків Де Вані, подібний на нелінійний Бозе-Енштейн процес та правило Парето. Наявність відомого актора підвищує вірогідність більших зборів. Узагальнено більший бюджет веде до більших касових зборів. Також автор знайшов позитивний ефект анімаційних та екш-фільмів на касові збори в США.

Також існують дослідження інших критеріїв фінансової успішності кінофільмів. De Silva (1998) розглядає відвідуваність кінотеатрів як функцію від демографічних показників, наприклад, вік, сімейний стан, й характеристик фільмів: ім’я режисера, реклама, відгуки. Eliashberg та Sawhney (1994) змоделювали попит на споживання кіно у детермінантах насолоди. Collins та інші (2003) аналізували повторний попит на фільми. Згідно їхньому дослідженню лише мала частка глядачів дивиться фільм більше одного разу. Ця група переважно 10 - 14 років. Хоча факт “повторного перегляду” свідчить про успіх фільму. Kai-Lung Hui та Ivan P.L. Png (2002) вивчили кіноринок 38 країн, таких як, Канада, Гонконг, Японія, Великобританія й США, й знайшли негативний вплив наявності телевізора на відвідуваність кінотеатрів.

У наукових працях використовуються не лише лінійні моделі прогнозування, але й більш складні. Sharda й Delen (2002) перевели прогнозування розрахунку касових зборів у задачу класифікації. За допомогою нейронних мереж вони проранжували фільми від “пустишок” до “блокбастерів”. Ramsden (2009) застосував системні динамічні моделі. Так за його розрахунками основна епідеміологічна модель (Kermack, McKendrick, 1927), призначена для моделювання поширення хвороб, досить добре відображає популярність кінокартин.

Зазначені наукові праці вивчали переважно внутрішній кіноринок США. Проте є дослідження й інших країн.

Bagella та Becchetti (1999) проаналізували кінокартини зроблені в Італії між 1985 й 1996 роках й визначили, що гіпотеза про прямий вплив зірковості режисера та акторів на касові збори, не підтверджується. Також враховуючи цей ефект, автори показали, що лише комедійний жанр та тільки виробництво однією з місцевих студій мали вплив на фінансовий успіх зазначених фільмів.

Zarin-Nejadan та Criado (2000) застосували крос-секцій регресійний аналіз до 600 фільмів показаних у Швейцарії у 1995 - 1997 рр. Згідно їх результатами значний ефект на касові збори мають відгуки критиків та нагороди на престижних європейських кінофестивалях. Жанр, наявність зіркових акторів, режисера та країна-виробник також мають вагомий вплив якщо не враховувати бюджети фільмів.

Blanco та Rodriguez (2001) досліджували результати опитування “Звички споживання культури” проведеного у Іспанії в 1998 році. Так голлівудські фільми більш популярні серед молоді й одружених пар з низьким рівнем освіти. Наявність зіркового актора має значення, на відміну від популярності режисера. Вплив відгуків критиків та реклама важливі, але менше ніж особисті рекомендації. А наявність фестивальних нагород має негативний ефект на вибір американського фільму.

Collins, Hand та Snell (2002) застосували модель De Vany та Walls до фільмів на британських кіноекранах. Але вони замінили величину касових зборів бінарною зміною й обрахували вірогідність того, що дохід від фільму перевищить задану суму. Іншими словами дослідники обрахували вірогідність фільму стати блокбастером. Як і в інших дослідженнях наявність зіркових акторів та позитивних відгуків збільшують шанси на успіх.

Jansen (2002) проаналізував німецькі кінокартини зроблені між 1993 та 1998 роках. Головний висновок дослідника: людський капітал має важливу роль для успіху фільму. Тобто попередні досягнення компанії виробника та режисера мають вагоме вплив на популярність поточної кінокартини. Зірковість акторів також має значний ефект для німецьких глядачів. Інший цікавий результат - це даремна державна підтримка німецьких фільмів, бо це призводить до безпідставно великих бюджетів.

Jordi McKenzie (2006) для австралійських фільмів 1997 - 2005 років вважає вагомим ефект “віддачі від інформації”. Застосовуючи динамічну модель Бозе-Ейнштейна дослідник визначив як переломний момент - касові збори протягом 5-го тижня показів фільмів.

Elliott та Simmons (2007) проаналізували ефект реклами у медіа для кінокартин у Британії. Згідно результатів їх дослідження телевізійна реклама більш ефективна ніж зовнішня та радіо-реклама. А реклама у друкованих ЗМІ має вплив тільки на касові збори фільмів номінованих на Оскар та BAFTA.

Wall (2009) знайшов ваговий вплив рекомендацій та правило “переможець-забирає-все” для таїландського кінопрокату протягом 2004 - 2008 років. Особливість цього кіноринку у тому що незважаючи на велику частку голлівудських фільмів, деякі місцеві картини також збирають великі касові збори.

Не зважаючи на всі наведені вище результати, більшість дослідників погоджується, що “ніхто не знає нічого” про кіноіндустрію (De Vany 2004).

Це дослідження розширює наявну літературу у декілька способів: 1) вперше застосовує економічний підхід до аналізу касових зборів пост-радянських країн 2) застосовує динаміку часових рядів для щотижневих касових зборів й перевіряє залежність сукупного кінотеатрального доходу фільму від його бюджету, дати прем’єри, жанру й країни виробника.

Методологія

Кіноринок відрізняється від класичної моделі сукупного попиту і сукупної пропозиції (AD/AS). Пропозиція формується у конкуренції між кінотеатрами, та між кожним фільмом, який є унікальним товаром. Також зазвичай присутня цінова дискримінація у вигляді знижок для різних видів глядачів та часу споживання. Хоча кінотеатри тримають одну ціну протягом усього прокату картини.

Попит на кінофільми залежить від багатьох факторів починаючи від ціни на супуті товари, такі як попкорн та кола, й закінчуючи смаками суспільства (Mankiw 2002). Це дослідження фокусується на внутрішніх характеристиках кінокартин, які можуть впливати на їх попит.

Гіпотеза “блокбастерів” ствержує, що більш дорожчій фільм заробить більше грошей. Тобто чим більший бюджет кінокартини, який включає вартість виробництва, гонорари, спецефекти, видатки на рекламу, тим більші будуть касові збори фільму. Глядачі можуть сприймати високу вартість як ознаку високої якості картини, наприклад професіоналізм задуму та реалізації. (Hennig-Thurau та інші 2007).

У нашій моделі будемо відносити витрати на рекламу до бюджету фільму. Ніхто не буде витрачати великі кошти на промоцію “поганого” фільму. А видатки на рекламу значно впливають на касові збори (De Vanny 2004, Elliot & Simmons 2007).

Далі наведемо аргументи для включення додаткових параметрів, які впливають на успіх фільму. Багато дослідників вважають значним вплив зіркових акторів (DeVany 2004, Eliashberg et al 2005, Topf 2010). Проте визначення зірковості суб'єктивне. Деякі автори використовують список популярних акторів Джеймса Улмера (DeVany and Walls 2004), який визначається високими касовими зборами останніх кількох фільмів, де актор грав головну роль, або які отримали відзнаки кінофестивалів. З-за відсутності відкритих даних про українських, польських та російських зіркових акторів будемо перевіряти вплив на касові збори лише відомих американських акторів, сторінки яких створені на сайті Mojo (детальніше про дані у наступному розділі). Подібним чином визначатимемо вплив популярних режисерів на касові збори.

Кожен жанр має своїх прихильників. Діти скоріше за всього захочуть подивитися анімаційну картину, молодь купить квитки на “екшн”, а комедії приваблюють більшість глядачів. Тож віднесення фільму до певного жанру може частково привабити глядачів.

Важливе значення має дата показів. Протягом свят люди мають більше часу і бажання для відпочинку. Вірогідно відвідуваність кінотеатрів зростає. Також можливо присутній сезонний ефект коли в школярів та студентів канікули.

Також необхідно взяти до уваги країну виробника кінофільму. Не зважаючи не те, що у обраних для дослідження країнах всі фільми показуються місцевою мовою, якість дубляжу та культурні відмінності можуть мати негативний ефект. Деякі автори підтверджували додатковий позитивний ефект для локальних фільмів.

Більшість дослідників у якості залежної змінної використовує загальну суму касових зборів кінокартини. Для того щоб позбутися гетероскедастичності даних, тобто випадкових коливань змінних, для крос-секційного аналізу будемо використовувати логарифм від загальної суми касових зборів та бюджету фільму.

Модель для крос-секційного аналізу має наступний вигляд:

logRevenuei = β1 + β2logBudgeti + β3StarActori4StarDirectori + β5Countryi6Sequeli+ Г[Genre]i` + μi     (1)

де logBudget - це десятковий логарифм бюджету кінокартини, StarActor та StarDirector бінарні змінні для позначення наявності зіркових акторів та режисера. Г - набір бінарних змінних для позначення жанру. Country — набір бінарних змінних на позначення країни-виробника. Sequel — бінарна змінна для позначення відомої історії у сюжеті фільму або продовження попереднього фільму. μ — похибка.

При аналізі часових рядів для того, щоб позбутися ефекту інфляції, масштабу, сезонних та інших коливань, які постійно притаманні обраним кіноринкам , залежною змінною вважатимемо частку тижневих касових зборів:

Ѕit= BOit / Σ k=1..KBOkt   (2)

де, Ѕit частка касових зборів фільму і, ВО сума касових зборів фільму за тиждень, загальна сума касових зборів усіх фільмів за тиждень t.

При аналізі часових рядів виходимо з того, що перший тиждень кінопрокату має значний вплив на подальші касові збори фільму. Тому використовуватимемо AR(1) процес:

St = a0 + a1St-1 + μi   (3)

де St — частка касових зборів фільму за тиждень t, St-1 — за попередній тиждень.

Для перевірки сезоного ефекту створимо ще дві моделі:

logRevenuei = β1 + Г[Weekend]i` + μi    (4)

logRevenuei = β1 + Г[Month]i` + μi    (5)

де Г — набір бінарних змінних для визначення відповідного тижня і місяця.

Опис даних

Головним джерелом даних є відкрита інтернет база-даних “Box Office Mojo”. Вибірка складається з бюджету, щотижневих касових зборів, кількості показів, дати  й творчих команд фільмів, які були у національному кінопрокаті Польші, СНД* та України. До аналізу не були включені покази на кінофестивалях та некомерційних заходах. Додаткова інформація про російські фільми - з сайту kinopoisk.ru, й польських - з польського інституту фільмів pisf.pl.

У Таблиці 1 представлена узагальнена статистика для щотижневих зборів у зазначених країнах з 2007 по 2010 роки. Всього у виборці 11 062 записів для 1413 фільмів. Детальна статистика представлена у Таблиці А1.

Таблиця 1. Узагальнена статистика для щотижневих зборів
 ПольщаСНДУкраїнаРазом
Всього записів22476460235511062
Фільмів58712395661413
Середня тривалість прокату, тиж3.814.873.914.45
Середні щотижневі збори, $190,054.2351691.676,919.38260,362
Середня частка у зборах, %0.080.0310.0860.053
Середня кількість тижневих показів74.74107.435.4985.97

До 27 вересня 2007 року дані для СНД* включали лише 10 найкращих фільмів тижня без інформації про кількість кіноекранів. Після цієї дати в базі містяться дані про збори всіх фільмів, навіть які демонструвались лише в одному кінотеатрі. Подібні зміни відбулись й для українських даних - від 17 травня 2007 року, й для польських - від 11 травня 2007 року. Також присутні фільми які були на екранах лише однієї країни.

На Малюнку 1 представлені касові збори випадкового фільму з вибірки.

Малюнок 1. Касові збори фільму "Шрек назавжди" для 1) Польщі 2) СНД* 3) України

Для крос-секційного аналізу перевірки гіпотези блокбастеру ми обмежимо вибірку фільмів до тих про які відома інфомація про бюджет. Для більшості фільмів така інформація відсутня. З 1413 кінокартин тільки 247 мають відкритий бюджет. Проте їх разом вони зібрали більше 50% всіх касових зборів по всіх країнах, як це показано у Таблиці 2. Стовпчик "Частка" містить співвідношення касових зборів фільмів із нової вибірки до загальної суми касових зборів всіх фільмів у відповідних країнах.

Таблиця 2. Загальні касові збори фільмів по країнах
 Фільми з інформацією про бюджетБез інформації про бюджетВсьогоЧастка
Всього касових зборів, $1,551,311,093.001,240,281,026.002,880,124,719.000.56
Касові збори в Польщі, $212,699,103.00193,603,459.00476,299,311.000.52
Касові збори в СНД*, $1,238,315,115.00971,256,711.002,291,995,100.000.56
Касові збори в Україні, $100,296,875.0075,420,856.00181,145,136.000.57

Також нова вибірка майже рівномірно розподілена по роках.

Таблиця 3. Кількість фільмів з інформацією про виробничий бюджет
РікКількість фільмів
200785
2008130
2009152
2010152
Всього519

Описова статистика касових зборів та бюджетів наведена у Додатку Б2.

Загальні касові збори всіх фільмів для всіх країн вибірки представлена зліва на Малюнку 2. Фільми розміщені по горизонталі в порядку зменшення касових зборів. Зправа на Малюнку 2 представлені бюджети кінокартин у тій же послідовності, що і зліва.


Малюнок 2.  а) Загальні касові збори фільмів            b) Бюджети фільмів

У виборці присутні 114 акторів / актрис, які зіграли у 144 (58%) кінокартинах. Також є інформація про 101 режисера, які зняли 115 (46%) фільмів. Назви всіх фільмів разом з іменами акторів, режисерів та бюджетом вказані у Додатку Б3.

Загальна кількість жанрів для фільмів у вибірці - 21. Вони згруповані у 5 видів, як показано у Таблиці 4.

Таблиця 4. Статистика по жанрам
 ПольшаСНД*Україна
Action, Crime, War, Western, Adventure,
Horror, Thriller, Detective, Criminal
446149
Анімація182320
Documentary, Period, Sci-Fi, Sports, Biography11139
Drama, Music, Musical, Romance,
Romantic, Family, Fantasy, Melodrama
486552
Комедія153020
Всього136192150

На Малюнку 2 представлено розподіл касових зборів відносно країни виробника.

Малюнок 2. Розподіл касових зборів між країнами виробниками фільмів

Результати дослідження

Результати регресії методу найменших квадратів для всіх жанрів та країн наведені у Таблиці Б1. Базовим жанром для порівняння є жанр “екшн”. Для кожної країни різні жанри мають різний ефект. Так у Польщі анімовані фільми у цілому збирають на 1,3% більше ніж “екшни”, а “мелодрами” - більше на 3,66%. У СНД* й Україні “драми” та “трилери” збирають менше ніж “екшн” на 1,73% / 1,17% та 0,9% / 1,3% відповідно.

Для всіх країн вплив бюджету кінокартини визначено вагомим з 95% рівнем довіри. Також вагомою є бінарна змінна “сіквел”, тобто фільми продовження мають більше шансів бути блокбастером. Вплив популярності акторів та режисера визначено незначним. Коефіцієнт детермінації R2 визначає міру впливу незалежних змінних на варіацію залежної змінної, у нашому випадку десятковий логарифм загальної суми касових зборів. Максимальне значення R2 дорівнює одиниці або 100%. Для нашої моделі значення коефіцієнту 0,373, 0,531 та 0,466 відповідно для Польщі, СНД* та України.

У Таблиці 5 вказані результати регресії для моделі з агрегованими жанрами та країнами виробниками. В цьому випадку коефіцієнти детермінації кращі. Ефект бюджету та сіквелу також збільшився. Для України жанр “комедія” має позитивний ефект.

Таблиця 5. Результати регресії для агрегованих жанрів та країни виробники
 ПольщаСНД*Україна
ЗміннаЛогарифм загальних касових зборівЛогарифм загальних касових зборівЛогарифм загальних касових зборів
Логарифм бюджету0.482***1.038***0.946***
 (0.124)(0.0951)(0.107)
Сіквел0.726**0.689**0.669***
 (0.297)(0.275)(0.211)
Популярний режисер0.225-0.0184-0.0345
 (0.297)(0.283)(0.243)
Зірковий актор0.3200.2430.306
 (0.382)(0.360)(0.322)
Узагальнений жанр 2 (Анімація)1.389***0.04700.0948
 (0.383)(0.352)(0.294)
Узагальнений жанр 30.6010.1150.323
 (0.443)(0.433)(0.377)
Узагальнений жанр 40.418-0.2900.0268
 (0.272)(0.247)(0.203)
Узагальнений жанр 5 (Комедія)0.1050.02600.623**
 (0.397)(0.314)(0.273)
Країна виробник США2.352*2.520***0.145
 (1.337)(0.819)(1.025)
Країна виробник Росія05.036***2.583**
 0(0.874)(1.081)
Країна виробник Польща4.891***0-2.673*
 (1.438)0(1.466)
Країна виробник Європа1.0621.705*-0.634
 (1.386)(0.889)(1.080)
Країна виробник Україна000.181
 00(1.478)
Константа1.488-6.448***-4.920**
 (2.583)(1.797)(2.112)
    
Кількість спостережень136192150
R-squared0.4490.5870.577

Деякі країни-виробники мають важливий ефект. Ми використовували “Інші” країни як базові. По-перше фільми місцевих компаній в середньому мають більші касові збори на 4,89% для Польщі та 5,03% для СНД*. Кінокартини зроблені у Сполучених Штатах Америки заробляють додатково 2,53% та 2,52% у Польщі та СНД. В Україні фільм російського виробництва мають касові збори на 2,58% більше. А польські кінокартини - негативний ефект на 2,67% з 90% рівнем довіри.

Виключення фільма рекодстмена “Аватар” не вплинуло на рівень значимості жодної змінної. Лише незначно змінились абсолютні значення коефіцієнтів. Результати наведені у Таблиці Б2.

Тепер розглянемо результати аналізу часових рядів, які представлені у Таблиці 6. Коефіцієнт детермінації R2 високий для всіх країн, що означає високу залежність касових зборів поточного тижня від касових зборів цього ж фільму попереднього тижня. Для Польщі цей коефіцієнт залежності вище ніж для України та СНД*, що свідчить про повільніше зменшення касових зборів у цій країні.

Таблиця 6. Результати аналізу часових рядів
 ПольщаСНД*Україна
ЗміннаЧастка в прокатіЧастка в прокатіЧастка в прокаті
L.bshares0.690***0.485***0.465***
 -0.00776-0.00378-0.0109
Constant-0.00191-0.00139***0.00448**
 -0.00122-0.000419-0.00216
Кількість спостережень151044561461
R-squared0.840.7870.556

Результати обчислення сезонного ефекту представлені у Таблиці 2 Додатку Б. У якості базового тижня був обраний останній 52-й тиждень року. У Польщі кінокартини які вийшли в прокат протягом 8-ми тижнів з початку року мають більші касові збори на 1,4%. У СНД також спостерігається подібний ефект, але у меншому розмірі. Для України додатковий ефект мають лише 3 перших тижні нового року. Але коефіцієнт детермінації дуже малий 0,068, 0,019 та 0,022 для Польші, СНД та України, що свідчить про малий вплив сезонного ефекту на касові збори.

Результати регресії з об’єднанням даних по місяцях представлені у Таблиці 9. Базовий місяць - грудень. Як бачимо коефіцієнт детермінації має ще менше значення. Для Польщі помісячні результати співпадають з тижневими. Найбільший сезонний ефект спостерігається у лютому в середньому на 1,01% від касових зборів. В той час як у липні сезонний ефект негативний і касові збори менше на 0,225%. Для СНД позитивний ефект мають перші 4 місяці року, а також осінні місяці. Для України значимий сезонний ефект спостерігається лише у січні.

Таблиця 7. Результати помісячної регресії
 ПольщаСНД*Україна
ЗміннаlogRevenuelogRevenuelogRevenue
    
Січень0.782***0.960***0.676***
 -0.132-0.152-0.19
Лютий1.010***0.935***0.199
 -0.155-0.157-0.19
Березень0.415***0.766***0.238
 -0.135-0.141-0.186
Квітень0.1850.584***0.122
 -0.141-0.154-0.202
Травень0.383***0.206-0.0452
 -0.134-0.145-0.194
Червень0.09190.354**0.304
 -0.136-0.158-0.204
Липень-0.225*0.1740.226
 -0.134-0.158-0.203
Серпень0.306**0.363**-0.0487
 -0.138-0.152-0.193
Вересень0.434***0.571***-0.0476
 -0.138-0.148-0.193
Жовтень0.441***0.322**0.122
 -0.136-0.138-0.193
Листопад0.494***0.1880.119
 -0.129-0.137-0.191
Константа10.98***9.530***9.662***
 -0.0864-0.0962-0.132
    
Кількість спостережень224764602354
R-squared0.0450.0130.01

Висновки

Ця наукова робота вивчає вплив внутрішніх характеристик кінофільмів на касові збори в Україні, СНД* (Азербайджан, Вірменія, Білорусь, Казахстан, Киргистан, Молдова, Росія, Таджикістан, Туркменістан, Узбекистан) та Польщі. Гіпотеза "блокбастерів" про те, що більші бюджети фільмів дають більші касові збори, не відхилена.

Для Польщі та СНД* фільми місцевого виробництва мають додаткові касові збори. Американські кінокартини також дають більші збори у СНД* та Польщі. В Україні подібний ефект мають російські фільми.

Кінофільми-продовження (сіквели) мають додаткові збори у всіх країнах. Для Польщі більш прибутковим є жанр анімація, для України - комедія.

Результати аналізу часових рядів показали міцну залежність касових зборів поточного тижня від результатів попереднього тижня.

Головними особливостями українського кінопрокату є

  • швидше зменшення касових зборів з часом прокату фільму ніж у Польщі та СНД*

  • вплив сезонного ефекту тільки у січні

Можливим поясненням цих особливостей може бути те, що в Україні менший відсоток населення, порівняно з Польщею та СНД, ходить до кінотеатрів. Але в січні ця частка зростає.

Результати цієї роботи можуть бути використані українськими кінопродюсерами, зокрема для спрямування своїх зусиль на виробництво українських комедій з великим бюджетом.

Подальші дослідження можуть бути продовження із врахуванням українських популярних акторів, витрат на рекламу, кінокомпаній, змішаних жанрів та використанням технологічних новинок, таких як 3D кіно.

Список використаної літератури

Box Office Mojo http://boxofficemojo.com

Bagella Michele, Becchetti Leonardo, 1999, The Determinants of Motion Picture Box Office Performance: Evidence from Movies Produced in Italy, Journal of Cultural Economics, Vol. 23, No. 4, 1: 237-256

Baker Wayne E.; Faulkner Robert R., 1991, Role as Resource in the Hollywood Film Industry, The American Journal of Sociology, Vol. 97, No. 2. 1:279-309.

Blanco Victor F., Rodriguez Juan P., 2001, Building Stronger National Movie Industries: The Case Of Spain, Working Papers 29-02, Instituto de Estudios Fiscales, 1: 15-24

Collins Alan, Hand Chris and Snell Martin C., 2001, What Makes a Blockbuster? Economic Analysis of Film Success in the United Kingdom, Managerial and Decision Economics, vol. 23(6), 1: 343-354

Hennig-Thurau Thorsten, Houston Mark B., Walsh Gianfranco, 2007, Determinants of motion picture box office and profitability: an interrelationship approach, Review of Managerial Science, Volume 1,  April, 1: 65-92

Eliashberg Jehoshua, Elberse Anita, Leenders Mark, 2005, The motion picture industry: critical issues in practice, current research & new research direction, www.hbs.edu, 1: 12-20

Elliott Caroline, Simmons Robert, 2008, Determinants of UK box office success: the impact of quality signals, Review of Industrial Organization, vol. 33, 1: 93-111

Ольга Гнатів, "Повернення українських фільмів?" газета Kyivpost від 10.06.2010

Hui Kai-Lung, Png Ivan P.L, 2002, On the Supply of Creative Work: Evidence from the Movies, American Economic Review, American Economic Association, vol. 92(2), 1: 217-220

Makiw Gregory N., 2002, Macroeconomics, Worth Publishers Economics 5e, 1: 29

Sharda Ramesh, Delen Dursun, 2006, Predicting box-office success of motion pictures with neural networks, Expert Systems with Applications, vol 30, 1: 243-254

Topf Patrick, 2010, Examining Success at the Domestic Box-Office in the Motion Picture Industry, Illinois Wesleyan University, 1:

DeVany Arthur, 2004, Hollywood Economics. New York: Routledge, 1:122-139

Wall William Douglas, 2009, The market for Motion Pictures in Thailand: Rank, Revenue, and Survival at the Box Office, International Journal of Business and Economics, vol. 8, 1: 115-131

Wikipedia

Zarin-Nejadan Milad, Criado Carlos Ordas, 2004, The Determinants of Revenues in the Swiss Motion Picture Market, Universite de Neuchatel, 1: 3-6

Додаток А. Описова статистика

Таблиця А1. Статистичний опис даних

 Польща    СНД*    Україна    
 Кількість записівMeanStd. Dev.MinMaxObsMeanStd. Dev.MinMaxObsMeanStd. Dev.MinMax
Дохід2247190054.2315379.57243716846460351691.61196146319700000235576919.38160967.401974417
Частка екранів22470.080.0500.361070.030.0500.3820920.080.0600.47
Частка касових зборів22470.080.1100.9264600.030.0900.9123550.090.1400.93
Кількість екранів224774.7443.6312356107107.4183.911329209235.4926.761144
Роки22472008.691.142007201064602008.811.062007201023552008.571.1520072010
Тижні224728.3815.11152646028.6415.1115223552715.11152
Тиждень початку прокату22473.813.5915364604.875.33112323553.914.47153

Таблиця A2. Загальна статистика крос-секційних даних

 Польща СНД* Україна 
 Nmean, $Nmean, $Nmean, $
Дохід1361,564,0001926,450,000150668,646
Фільмів сіквелів261341321
Бюджет13684,960,00019264,950,00015077,070,000

Додаток Б. Результати розрахунків

Таблиця Б1. Результати крос-секційного регресивного аналізу

 ПольщаСНД*Україна
VARIABLESlogRevenuelogRevenuelogRevenue
logBudget0.287**0.894***0.608***
 -0.144-0.115-0.13
Sequel0.685**0.728**0.622**
 -0.343-0.317-0.258
bdirector0.4120.004030.0343
 -0.34-0.322-0.288
bactor0.288-0.591-0.660*
 -0.417-0.372-0.339
_IGenre_20.536-0.6070.0438
 -0.895-0.763-0.741
_IGenre_31.373***-0.274-0.168
 -0.496-0.461-0.389
_IGenre_4-0.232-0.1330.211
 -0.535-0.452-0.396
_IGenre_50-1.3720
 -0-1.155-0
_IGenre_600.333-0.218
 -0-1.588-1.228
_IGenre_70-2.0380
 -0-1.598-0
_IGenre_80.148-1.730***-1.178***
 -0.555-0.47-0.429
_IGenre_9-0.000646-0.751-0.529
 -0.608-0.669-0.517
_IGenre_100.268-0.123-0.0982
 -0.523-0.506-0.413
_IGenre_11-0.428-0.359-0.752
 -0.569-0.547-0.493
_IGenre_123.661**1.519**0.313
 -1.518-0.749-0.689
_IGenre_131.0710.231-0.36
 -1.159-1.185-0.895
_IGenre_142.4080.7610.457
 -1.478-1.597-1.226
_IGenre_150.196-1.266-0.661
 -0.788-0.959-0.737
_IGenre_160.5580.45-0.463
 -0.8-0.847-0.654
_IGenre_17-0.2580.04650.13
 -0.696-0.776-0.53
_IGenre_180.5230.02230.338
 -0.639-0.606-0.557
_IGenre_19-0.89-0.972*-1.302***
 -0.602-0.564-0.466
_IGenre_20-0.6710.765-0.292
 -0.903-0.958-0.655
_IGenre_210-1.024-1.42
 -0-1.58-1.209
Constant7.424***-0.2792.597
 -2.499-1.934-2.222
    
Observations136192150
R-squared0.3730.5210.446

Таблиця Б2. Результати розрахунків часових рядів

 ПольщаСНД*Україна
VARIABLESlogRevenuelogRevenuelogRevenue
_IWeek_11.147***1.457***1.236**
 -0.284-0.438-0.484
_IWeek_21.231***0.5370.842*
 -0.282-0.37-0.457
_IWeek_31.533***0.650*0.756*
 -0.291-0.37-0.451
_IWeek_41.416***1.009***0.4
 -0.314-0.378-0.442
_IWeek_51.411***0.671*0.207
 -0.32-0.372-0.429
_IWeek_61.752***0.791**0.347
 -0.323-0.381-0.432
_IWeek_71.658***0.760**0.365
 -0.311-0.365-0.432
_IWeek_81.215***1.004***0.295
 -0.348-0.38-0.434
_IWeek_91.542***0.602*-0.304
 -0.317-0.358-0.417
_IWeek_101.332***0.4490.176
 -0.311-0.354-0.44
_IWeek_110.919***0.648*0.394
 -0.308-0.359-0.463
_IWeek_121.215***0.5290.164
 -0.317-0.36-0.43
_IWeek_131.127***0.761**0.251
 -0.291-0.363-0.436
_IWeek_140.3880.660*0.0172
 -0.289-0.363-0.438
_IWeek_150.566**0.4830.172
 -0.287-0.359-0.454
_IWeek_160.711**0.3730.443
 -0.287-0.353-0.438
_IWeek_170.739**0.0211-0.0964
 -0.291-0.363-0.46
_IWeek_181.043***1.047***-0.28
 -0.327-0.404-0.451
_IWeek_190.949***0.3290.0855
 -0.32-0.365-0.447
_IWeek_200.870***0.0528-0.499
 -0.289-0.363-0.442
_IWeek_210.842***-0.2730.157
 -0.293-0.367-0.473
_IWeek_221.120***-0.115-0.482
 -0.289-0.371-0.451
_IWeek_230.874***0.230.48
 -0.32-0.373-0.48
_IWeek_240.847***0.5290.125
 -0.291-0.377-0.454
_IWeek_250.855***0.3210.398
 -0.291-0.373-0.454
_IWeek_260.620**0.2330.173
 -0.291-0.374-0.449
_IWeek_270.322-0.2520.343
 -0.277-0.365-0.46
_IWeek_280.1250.1770.146
 -0.277-0.377-0.449
_IWeek_290.191-0.05680.426
 -0.297-0.37-0.46
_IWeek_300.474*-0.1730.233
 -0.281-0.38-0.457
_IWeek_310.501*0.0948-0.0492
 -0.279-0.367-0.444
_IWeek_320.721**0.264-0.0543
 -0.299-0.365-0.442
_IWeek_330.734**0.2210.0505
 -0.295-0.369-0.436
_IWeek_340.714**0.2020.0305
 -0.295-0.358-0.44
_IWeek_351.180***0.131-0.347
 -0.278-0.356-0.419
_IWeek_360.911***0.4820.0679
 -0.295-0.357-0.436
_IWeek_370.966***0.290.0555
 -0.278-0.353-0.436
_IWeek_381.146***0.309-0.214
 -0.293-0.354-0.432
_IWeek_390.919***0.576-0.263
 -0.301-0.359-0.427
_IWeek_401.279***0.0957-0.0842
 -0.365-0.338-0.43
_IWeek_410.986***-0.001990.193
 -0.278-0.336-0.434
_IWeek_420.795***0.3140.224
 -0.273-0.344-0.44
_IWeek_431.090***0.266-0.00866
 -0.274-0.342-0.427
_IWeek_440.774***0.3280.223
 -0.272-0.343-0.438
_IWeek_451.177***0.09020.144
 -0.274-0.336-0.424
_IWeek_461.208***-0.0198-0.151
 -0.275-0.338-0.432
_IWeek_471.039***-0.2510.077
 -0.273-0.335-0.424
_IWeek_480.921***-0.343-0.0301
 -0.269-0.357-0.432
_IWeek_490.821***0.0966-0.0428
 -0.272-0.344-0.424
_IWeek_500.749***-0.0768-0.221
 -0.277-0.337-0.44
_IWeek_510.192-0.4320.106
 -0.279-0.34-0.469
Constant10.43***9.691***9.709***
 -0.196-0.276-0.329
    
Observations224764602354
R-squared0.0680.0190.022

Додаток С. Вхідні дані про фільми

Таблиця С1. Загальні дані про фільми у виборці

КінокартинаЖанрБюджетАкторРежисер
Pirates of the Caribbean: At World's EndAdventure300000000Johnny DeppGore Verbinski
TangledAnimation260000000Mandy Moore 
Spider-Man 3Action258000000  
Harry Potter and the Half Blood PrinceFantasy250000000Daniel RadcliffeDavid Yates
AvatarSci-Fi237000000Sam WorthingtonJames Cameron
Harry Potter and the Deathly Hallows (Part One)Fantasy225000000Daniel RadcliffeDavid Yates
The Chronicles of Narnia: Prince CaspianFantasy225000000Ben BarnesAndrew Adamson
2012Action200000000John CusackRoland Emmerich
A Christmas Carol (2009)Animation200000000Jim CarreyRobert Zemeckis
Alice in Wonderland (2010)Fantasy200000000Johnny DeppTim Burton
Iron Man 2Action200000000  
Prince of Persia: The Sands of TimeAdventure200000000Jake GyllenhaalMike Newell
Quantum of SolaceAction200000000Daniel CraigMarc Forster
Terminator Salvation: The Future BeginsSci-Fi200000000Christian BaleMcG
Transformers: Revenge of the FallenSci-Fi200000000Shia LaBeoufMichael Bay
Indiana Jones and the Kingdom of the Crystal SkullPeriod185000000Harrison FordSteven Spielberg
The Dark KnightAction185000000Christian BaleChristopher Nolan
Wall-EAnimation180000000Fred Willard*Andrew Stanton
Monsters Vs. AliensAnimation175000000  
UpAnimation175000000Edward Asner* 
Tron LegacySci-Fi170000000Jeff BridgesJoseph Kosinski
How to Train Your DragonAnimation165000000Jay Baruchel 
Shrek Forever AfterAnimation165000000Mike Myers 
InceptionSci-Fi160000000Leonardo DiCaprioChristopher Nolan
Shrek the ThirdAnimation160000000Mike MyersChris Miller
The Chronicles of Narnia: The Voyage of the Dawn TFantasy155000000Ben BarnesMichael Apted
Angels & DemonsThriller150000000Tom HanksRon Howard
BoltAnimation150000000John Travolta 
HancockFantasy150000000Will SmithPeter Berg
Harry Potter and the Order of the PhoenixFantasy150000000Daniel RadcliffeDavid Yates
Madagascar: Escape 2 AfricaAnimation150000000Ben StillerTom McGrath
Night at the Museum: Battle of the SmithsonianFamily150000000Ben StillerShawn Levy
RatatouilleAnimation150000000Brad Bird*Brad Bird
The Curious Case of Benjamin ButtonFantasy150000000Brad PittDavid Fincher
The Incredible HulkAction150000000Edward NortonLouis Leterrier
The Last AirbenderFantasy150000000Noah RingerM. Night Shyamalan
TransformersSci-Fi150000000  
Flushed AwayAnimation149000000Hugh JackmanDavid Bowers
The Mummy: Tomb of the Dragon EmperorPeriod145000000Brendan FraserRob Cohen
Kung Fu PandaAnimation130000000Jack Black 
MegamindAnimation130000000Will FerrellTom McGrath
WatchmenAction130000000Malin AkermanZack Snyder
Clash of the Titans (2010)Fantasy125000000Sam WorthingtonLouis Leterrier
Knight & DayComedy117000000Tom CruiseJames Mangold
Night at the MuseumFamily110000000Ben StillerShawn Levy
SaltAction110000000Angelina JoliePhillip Noyce
Little FockersComedy100000000Ben StillerPaul Weitz
Sex and the City 2Romantic100000000Sarah Jessica ParkerMichael Patrick King
Ice Age: Dawn of the DinosaursAnimation90000000Ray RomanoCarlos Saldanha
Sherlock HolmesAdventure90000000Robert Downey, Jr.Guy Ritchie
Cats& Dogs: Revenge of Kitty GaloreFamily85000000Christina ApplegateBrad Peyton
Charlotte's WebFamily85000000Dakota FanningGary Winick
Dr. Seuss' Horton Hears a Who!Animation85000000Joey King*Jimmy Hayward
EnchantedFamily85000000Amy Adams 
Fast and FuriousAction85000000  
Hellboy II: The Golden ArmyAction85000000Ron PerlmanGuillermo del Toro
The HolidayRomantic85000000Cameron DiazNancy Meyers
Bedtime StoriesFamily80000000 Adam Shankman
Chi bi (Red Cliff: Part I)Action80000000  
Four ChristmasesComedy80000000Reese WitherspoonSeth Gordon
NineDrama80000000Daniel Day-LewisRob Marshall
OceansDocumentary80000000Pierce Brosnan* 
The Day the Earth Stood Still (2008)Sci-Fi80000000Keanu Reeves 
Charlie Wilson's WarWar75000000Tom HanksMike Nichols
ValkyrieThriller75000000Tom CruiseBryan Singer
WantedAction75000000Morgan FreemanTimur Bekmambetov
Inglourious BasterdsWar70000000Brad PittQuentin Tarantino
Wall Street: Money Never SleepsDrama70000000Michael DouglasOliver Stone
Yes ManComedy70000000Jim Carrey 
Despicable MeAnimation69000000Steve CarellChris Renaud
The Twilight Saga: EclipseRomance68000000Kristen StewartDavid Slade
Astro BoyAnimation65000000Kristen Bell*David Bowers
Due DateComedy65000000Robert Downey, Jr.Todd Phillips
Alvin and the ChipmunksFamily60000000Jason LeeTim Hill
Eat Pray LoveDrama60000000Julia RobertsRyan Murphy
InvictusDrama60000000Matt DamonClint Eastwood
Resident Evil: AfterlifeAction60000000Milla JovovichPaul W.S. Anderson
The Tale of DespereauxAnimation60000000  
Year OneAdventure60000000Jack BlackHarold Ramis
ChangelingThriller55000000Angelina JolieClint Eastwood
Date NightComedy55000000Steve CarellShawn Levy
Seven PoundsDrama55000000Will SmithGabriele Muccino
Mamma Mia!Musical52000000Meryl Streep 
Utomlyonnye solntsem 2 (Burnt by the Sun 2)Drama52000000  
Valentine's DayRomantic52000000Jessica AlbaGarry Marshall
Hannibal RisingThriller50000000Rhys Ifans 
Law Abiding CitizenThriller50000000Jamie FoxxF. Gary Gray
The Twilight Saga: New MoonRomance50000000Kristen StewartChris Weitz
Tooth FairyFantasy48000000The RockMichael Lembeck
Mr. NobodySci-Fi47000000  
The Warrior's WayWestern42000000Kate BosworthSngmoo Lee
ApocalyptoPeriod40000000 Mel Gibson
Cirque du Freak: The Vampire's AssistantFantasy40000000John C. ReillyPaul Weitz
Marie AntoinettePeriod40000000Kirsten DunstSofia Coppola
The Bounty HunterAction40000000Gerard ButlerAndy Tennant
The Final DestinationHorror40000000 David R. Ellis
The PrestigeFantasy40000000Christian BaleChristopher Nolan
The ProposalRomantic40000000Sandra BullockAnne Fletcher
Shoot 'Em UpAction39000000Clive OwenMichael Davis
Burn After ReadingComedy37000000George Clooney 
TwilightRomance37000000Kristen StewartCatherine Hardwicke
Obitaemyy ostrov (The Inhabited Island: Part I)Fantasy36500000  
21Drama35000000Jim SturgessRobert Luketic
A Nightmare on Elm Street (2010)Horror35000000Jackie Earle Haley 
Superhero MovieComedy35000000Tracy MorganCraig Mazin
D-War (Dragon Wars)Action32000000Jason Behr 
30 Days of NightHorror30000000Josh HartnettDavid Slade
9Animation30000000Elijah Wood 
Hannah Montana The MovieFamily30000000Miley CyrusPeter Chelsom
Step Up 3-DMusic30000000 Jon Chu
The InvisibleHorror30000000Marcia Gay HardenDavid S. Goyer
Transporter 3Action30000000Jason StathamOlivier Megaton
Les Bronzés 3 - amis pour la vieComedy28000000  
Pineapple ExpressAction27000000Seth RogenDavid Gordon Green
1408Horror25000000John CusackMikael Hafstrom
BlindnessDrama25000000Mark RuffaloFernando Meirelles
Dance FlickComedy25000000  
Dear JohnDrama25000000Amanda SeyfriedLasse Hallstrom
Deception (2008)Thriller25000000Hugh JackmanMarcel Langenegger
Fly Me to the MoonAnimation25000000Christopher Lloyd 
Taras BulbaAction25000000  
What Just Happened?Comedy25000000Robert DeNiroBarry Levinson
Die BuddenbrooksDrama23814000  
ZombielandHorror23600000Woody HarrelsonRuben Fleisher
Coco avant ChanelDrama23000000Audrey Tautou 
Mad MoneyCrime22000000Diane KeatonCallie Khouri
StoneDrama22000000Frances ConroyJohn Curran
We Own the NightCrime21000000Joaquin PhoenixJames Gray
AdmiralDrama20000000  
Butterfly on a WheelThriller20000000Pierce Brosnan 
DoubtDrama20000000Meryl Streep 
Jackass 3-DComedy20000000Johnny KnoxvilleJeff Tremaine
Kickin' It Old SkoolComedy20000000Jamie KennedyHarvey Glazer
Mr. BrooksThriller20000000Kevin CostnerBruce A. Evans
ObsessedThriller20000000Beyonce Knowles 
PremonitionThriller20000000Sandra Bullock 
Saw 3DHorror20000000Tobin Bell 
She's Out of My LeagueRomantic20000000Jay BaruchelJim Field Smith
SuperbadComedy20000000Jonah HillGreg Mottola
The HorsemenHorror20000000Dennis Quaid 
Vampires SuckHorror20000000Ken Jeong 
El Laberinto del Fauno (Pan's Labyrinth)Fantasy19000000 Guillermo del Toro
Leap YearRomantic19000000Amy Adams 
I Come with the RainThriller18000000  
Observe and ReportComedy18000000Seth RogenJody Hill
The MistHorror18000000Alexa DavalosFrank Darabont
The Illusionist (2010)Animation17000000 Sylvain Chomet
99 francsDrama16250000  
The Women (2008)Comedy16000000Meg RyanDiane English
Funny GamesHorror15000000Naomi Watts 
StilyagiMelodrama15000000  
TetroDrama15000000Vincent GalloFrancis Ford Coppola
The Hills Have Eyes 2Horror15000000  
TsarDrama15000000  
Whatever WorksComedy15000000Larry DavidWoody Allen
New York, I Love YouRomance14700000Justin Bartha* 
A Perfect GetawayThriller14000000Chris HemsworthDavid Twohy
GigolaDrama14000000  
The Life Before Her EyesDrama13000000Uma ThurmanVadim Perelman
Employee of the MonthComedy12000000Dane Cook 
Step UpMusic12000000Channing TatumAnne Fletcher
TriangleThriller12000000  
L'arbre (The Tree)Drama11046000  
Saw VHorror10800000Tobin BellDavid Hackl
Blonde AmbitionRomantic10000000Jessica Simpson 
MacGruberComedy10000000Will ForteJorma Taccone
Over Her Dead BodyFantasy10000000Lake Bell 
Samiy luchshiy film 2 (The Very Best Film 2)Comedy10000000  
Janosik. Prawdziwa historiaDrama8400000  
Black LightningAction8000000  
P2Horror8000000Wes Bentley 
JunoComedy7500000Ellen PageJason Reitman
CyrusComedy7000000Marisa Tomei 
KandagarAction7000000  
KatynDrama6250000  
Boy s tenyu 2 (Shadow Boxing 2)Action6000000  
City IslandComedy6000000Alan Arkin 
Nepobedimyy (Unbeatable)Action6000000  
Antidur (Antidope)Criminal5000000  
ArtefaktFantasy5000000  
High Security VacationComedy5000000  
Ironiya sudby. Prodolzhenie (The Irony of Fate 2)Melodrama5000000  
Stritreysery (Streetracers)War5000000  
V Tsenturiya. V poiskakh zacharovannykh sokrovishcAdventure5000000  
Laskovyy mayDrama4500000  
Samiy luchshiy film (The Very Best Film)Comedy4500000  
Bumaznyj soldat (Paper Soldier)Drama4000000  
Gora samotsvetov VAnimation4000000  
If I Had Known I Was a GeniusDrama4000000  
Lubov morkov 2 (Lovey Dovey 2)Comedy4000000  
ScoopRomantic4000000Woody AllenWoody Allen
Saint John of Las VegasComedy3800000Steve Buscemi 
De laatste dagen van Emma BlankComedy3720000  
Lyubov v bolshom gorode (Love in the Big City)Comedy3500000  
Tarif NovogodniyMelodrama3200000  
Frontière(s)Horror3000000  
Lubov morkov (Lovey-Dovey)Comedy3000000  
OrangeloveDrama3000000  
Free RainerDrama2600000  
Antikiller D.K: Lyubov bez pamyatiWar2500000  
The Power of FearHorror2500000  
Vsyo mogut koroliMelodrama2500000  
Love's ContractComedy2000000  
Nasha Russia: Yaytsa sudbyComedy2000000  
Pro lyuboffMelodrama2000000  
Skazhi LeoThriller2000000  
Kochaj i tanczMelodrama1965281  
Trick (2010)Action1600000  
Wojna polsko-ruskaDrama1440000  
Wszystko, co kocham (All That I Love)Drama1260000  
IndiMelodrama1200000  
General. Zamach na GibraltarzeWar1038000  
Zift (2008)Drama857000  
MonstersSci-Fi500000  
GolubkaDrama400000  
OnceMusic150000  
Idiots and AngelsAnimation125000