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:

logRevenue_i = β₁ + β₂logBudget_i + β₃StarActor_i +β₄StarDirector_i + β₅Country_i +β₆Sequel_i+ Г[Genre]_i` + μ_i     (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:

Ѕ_it= BO_it / Σ _k=1..KBO_kt   (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:

S_t = a₀ + a₁S_t-1 + μ_i   (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.

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.

Також нова вибірка майже рівномірно розподілена по роках.

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.

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.

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.

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.

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.

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

Таблиця A2. Загальна статистика крос-секційних даних

Додаток Б. Результати розрахунків

Таблиця Б1. Результати крос-секційного регресивного аналізу

Таблиця Б2. Результати розрахунків часових рядів

Додаток С. Вхідні дані про фільми

Таблиця С1. Загальні дані про фільми у виборці