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國(guó)產(chǎn)電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估研究

2021-11-09 02:52:22西南林業(yè)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院李朝紅
綠色財(cái)會(huì) 2021年8期
關(guān)鍵詞:報(bào)酬率電影票房收益

○西南林業(yè)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院 周 俐 李朝紅

一、引言

在全球文化經(jīng)濟(jì)加速發(fā)展的時(shí)代背景之下,文化越來越為各國(guó)所重視,文化是各國(guó)實(shí)力的有力表征之一。因此,電影,這一文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分,理應(yīng)得到我們更大程度的重視。電影產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展前景雖然很廣闊,但是現(xiàn)在國(guó)內(nèi)資產(chǎn)評(píng)估界在評(píng)估電影著作權(quán)價(jià)值的時(shí)候,所用方法明顯太過單一,同時(shí)有諸多的不合理之處,難以跟上電影產(chǎn)業(yè)的強(qiáng)勢(shì)發(fā)展勁頭。所以,對(duì)電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估的研究,是我國(guó)資產(chǎn)評(píng)估行業(yè)現(xiàn)實(shí)工作的需要。

二、電影著作權(quán)相關(guān)概念與文獻(xiàn)回顧

(一)電影著作權(quán)的概念

電影著作權(quán),是指制片人依法對(duì)電影所享有的包括人身權(quán)和財(cái)產(chǎn)權(quán)的總和。電影版權(quán)還吸納了電影劇本、電影中配樂、插曲等相關(guān)的著作權(quán),所以,電影著作權(quán)的享有主題為制片人,也即片方。

對(duì)電影著作權(quán)的價(jià)值進(jìn)行分析,其包括三大組成部分,分別為票房?jī)r(jià)值、衍生品價(jià)值和其他窗口產(chǎn)生的發(fā)行價(jià)值。就目前國(guó)產(chǎn)電影著作權(quán)價(jià)值來看,電影著作權(quán)價(jià)值主要源自票房收益,其為電影著作權(quán)貢獻(xiàn)了90%~95%的總收入。并且由于現(xiàn)在國(guó)產(chǎn)電影的衍生產(chǎn)品幾乎處于未開發(fā)狀態(tài),且其他窗口發(fā)行價(jià)值與衍生產(chǎn)品價(jià)值所占份額很小,同時(shí)不易估測(cè),因此本文對(duì)電影著作權(quán)價(jià)值的評(píng)估主要基于票房收益展開。

(二)文獻(xiàn)回顧

1.國(guó)外文獻(xiàn)回顧。國(guó)外學(xué)者對(duì)電影收入的研究不但比我國(guó)早,而且成熟度更高。Litman & Kohl[1]第一次針對(duì)電影票房構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型,模型的解釋變量包括三個(gè),分別是發(fā)行、上映時(shí)間以及創(chuàng)意;被解釋變量即票房收入。所構(gòu)建的模型為層次回歸模型,以回歸方程式予以表達(dá)。他的研究為后期針對(duì)電影票房構(gòu)建預(yù)測(cè)模型設(shè)定了基本思路、給出了可資借鑒的方法,極大地影響了以后其他學(xué)者的研究和探查。Collins & Hand[2]假設(shè)消費(fèi)者是電影票房收入的影響因素之一,基于此展開研究分析,對(duì)研究假設(shè)進(jìn)行了驗(yàn)證。Chang & Ki[3]構(gòu)建了 2000—2002 年北美電影票房預(yù)測(cè)模型,對(duì)電影票房收入進(jìn)行了合理預(yù)測(cè),使得整個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得以降低。

2.國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)回顧。(1)在票房收入方面。王躍華[4]研究提出了 “票房鉆石模型”,認(rèn)為鉆石模型可用于電影票房收入的計(jì)算,同時(shí)還有助于科學(xué)研究。王錚和許敏[5]借助logit模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究之后得出:上映檔期、得分、續(xù)集、票價(jià)、明星和導(dǎo)演等對(duì)電影票房收入存在正向影響的因素。魏明強(qiáng)和黃媛[6]經(jīng)過研究之后發(fā)現(xiàn):網(wǎng)絡(luò)口碑會(huì)極大地影響到票房收入,因此,關(guān)注電影的口碑并及時(shí)調(diào)整電影放映相關(guān)策略會(huì)對(duì)電影票房收入的提高產(chǎn)生影響。崔凝凝和唐嘉庚[7]則采用逐步多元回歸的方法建立了電影票房收入預(yù)測(cè)模型,認(rèn)為電影評(píng)分、關(guān)注人數(shù)、演員人氣值對(duì)電影票房收入產(chǎn)生顯著影響。(2)在電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估方面。李先瑞[8]研究之后指出:對(duì)無(wú)形資產(chǎn)進(jìn)行評(píng)估時(shí),無(wú)論是市場(chǎng)法,還是成本法,乃至是收益法都有自身的缺陷。蔡尚偉和鐘勤[9]認(rèn)為電影著作權(quán)在文化產(chǎn)業(yè)中占據(jù)著重要的地位,因此電影著作權(quán)評(píng)估方法的欠缺將會(huì)對(duì)文化產(chǎn)業(yè)的投資和融資活動(dòng)產(chǎn)生重要的影響。胡銀閃和張穎[10]對(duì)成本法、收益法和市場(chǎng)法進(jìn)行了比較分析,得出:對(duì)于評(píng)估著作權(quán)價(jià)值來講,當(dāng)下最為合適的是收益法,并指出了目前我國(guó)著作權(quán)價(jià)值評(píng)估的不足之處。田粟源[11]研究之后將電影著作權(quán)價(jià)值劃分為前期票房收入和后期的衍生品收入兩大部分,雖然目前衍生品所占價(jià)值份額很小,但其將來發(fā)展的良好態(tài)勢(shì)不容忽視。蔣明皓[12]基于互聯(lián)網(wǎng)背景下的電影著作權(quán)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估,將互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的口碑效應(yīng)創(chuàng)造性地引入到影響票房收入的具體因素之中,根據(jù)多元回歸得到電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估模型。趙麗[13]將市場(chǎng)法與收益法進(jìn)行對(duì)比分析,得出對(duì)于電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估,適用度較高的是收益法。

三、電影票房收入影響因素分析

(一)內(nèi)部因素

電影本身的特征,如:演員、導(dǎo)演、電影類型以及電影的出品方等為電影的內(nèi)部因素。

1.演員。對(duì)于目前的國(guó)產(chǎn)電影來說,電影主演無(wú)論對(duì)票房的號(hào)召力還是對(duì)電影的票房收入都起著決定性的作用。很多電影雖然沒有吸引人的劇情或者精細(xì)的制作,卻憑借演員強(qiáng)大的影響力獲得了不錯(cuò)的票房收入。粉絲在電影上映前和上映后都會(huì)為自己偶像的電影積極宣傳,因此為票房收入提供了一定的保證。

2.導(dǎo)演。在我國(guó)的電影業(yè)中有一部分資深的電影導(dǎo)演,他們憑借著多年的口碑和優(yōu)秀的作品贏得了觀眾的高度信任,成為電影品質(zhì)和票房的保證。例如陳凱歌、徐崢等國(guó)內(nèi)具有知名度的若干導(dǎo)演合作拍攝的《我和我的祖國(guó)》、《我和我的家鄉(xiāng)》系列作品得到了觀眾的一致好評(píng);由陳思誠(chéng)執(zhí)導(dǎo)的“唐人街探案”系列使得票房不斷創(chuàng)造新高,是國(guó)產(chǎn)電影中具有相當(dāng)影響力的喜劇電影系列。因此,不難看出,一位好導(dǎo)演的作品,更能吸引觀眾去為票房做貢獻(xiàn)。

3.電影類型。根據(jù)電影劇本的主要內(nèi)容,我們可將影片類型分為動(dòng)作片、愛情片、喜劇片、戰(zhàn)爭(zhēng)片和其他類型。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),近幾年喜劇片、愛情片的票房不斷創(chuàng)造新高,具有抗戰(zhàn)意義的戰(zhàn)爭(zhēng)片在一段時(shí)間內(nèi)都能收獲相當(dāng)可觀的票房。所以說觀眾對(duì)電影類型的偏好具有一定的周期性,一部電影想要得到良好的票房收益,首先得抓住當(dāng)代觀眾的喜好。

4.出品方。除上述影響因素外,電影的出品方也是一個(gè)對(duì)電影票房有著影響的因素。一般來說,被觀眾所高度認(rèn)可的出品方更能為電影帶來更多的票房收益,觀眾會(huì)認(rèn)為此類出品方更有可能為他們帶來制作精良、可看度高的電影,就算沒有富有名氣的電影演員參演也可能會(huì)吸引大部分電影觀眾前去支持。

(二)外部因素

一部電影的制作和產(chǎn)生的最終目的是為了走向市場(chǎng)面向觀眾,因此電影的外部因素對(duì)電影票房的影響是不用質(zhì)疑的。

1.電影營(yíng)銷。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)十分發(fā)達(dá)的信息時(shí)代,電影營(yíng)銷顯得十分重要。微博、微信、抖音等自媒體平臺(tái)都成為電影營(yíng)銷的重要陣地。影片可以通過影片的花絮、短視頻、明星的微博宣傳等提升電影的熱度,從而引起消費(fèi)者的觀影興趣、促使消費(fèi)行為產(chǎn)生,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)票房的收益。

2.電影檔期。電影檔期對(duì)電影票房的收入影響也是不容忽視的。例如:在暑期檔、春節(jié)檔上映動(dòng)畫片,此時(shí)正處于處在學(xué)生放假期間,這就迎合了學(xué)生的偏好,因此往往暑期檔和春節(jié)檔上映的動(dòng)畫片能收到較好的票房;賀歲檔的影片抓住了消費(fèi)者外出共賀新年的心理,同時(shí)也偏向上映使人心情愉悅的喜劇片和愛情片等,很好地利用了新年賀歲這一時(shí)機(jī),因此大多能在票房上收到意想不到的效果。

3.電影評(píng)分。另一個(gè)重要影響因素為電影的影評(píng)分?jǐn)?shù)。電影上映后,觀看過電影的觀眾會(huì)在電影網(wǎng)站上給電影打出一個(gè)自認(rèn)為合適的影評(píng)分?jǐn)?shù)。影評(píng)分?jǐn)?shù)會(huì)給后續(xù)想去影院觀看電影的人提供一個(gè)電影可看性的參考。較高的影評(píng)分?jǐn)?shù)會(huì)使得人們更想去觀看這部電影,較低的分?jǐn)?shù)將會(huì)使得想觀看影片的觀眾對(duì)本部影片的可看程度產(chǎn)生懷疑,有可能因此不去觀看原本打算支持的影片。因此,電影的影評(píng)分?jǐn)?shù)在一定的程度上會(huì)對(duì)電影的票房收入產(chǎn)生影響。

四、電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估的思路及相關(guān)參數(shù)的確定

(一)評(píng)估思路

經(jīng)過比較分析市場(chǎng)法和成本法以及收益法,最終運(yùn)用收益法對(duì)電影著作權(quán)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。因?yàn)槭袌?chǎng)法下,電影著作權(quán)具有顯著的獨(dú)特性,難以確定可比對(duì)象,并且以市場(chǎng)法進(jìn)行評(píng)估,難度很大,準(zhǔn)確度也不高;此外電影著作權(quán)耗費(fèi)的成本和其市場(chǎng)價(jià)值之間沒有顯著的相關(guān)性,所以運(yùn)用成本法也不夠合理。而電影著作權(quán)的性質(zhì)更偏向于無(wú)形資產(chǎn),因此運(yùn)用收益法進(jìn)行評(píng)估是更加合理的選擇。

本文選取影響電影票房收入的演員評(píng)分、導(dǎo)演評(píng)分、宣傳物料條數(shù)、上映檔期、電影評(píng)分及影片類型等六個(gè)影響因素,對(duì)六個(gè)影響因素進(jìn)行多元回歸獲得票房收入的預(yù)測(cè)模型,借助分成法和收益法得到評(píng)估電影著作權(quán)價(jià)值的具體模型。

以下是收益分成率模型:

(1)

其中:V為電影著作權(quán)價(jià)值;K為電影票房分成率;R為票房收入;r為收益折現(xiàn)率;n為收入期限。

(二)票房收入模型的構(gòu)建

本文從貓眼票房中選取了2016—2020年每年票房排名前30的電影,并選取演員評(píng)分、導(dǎo)演評(píng)分、宣傳物料條數(shù)、上映檔期、電影評(píng)分及影片類型等六個(gè)因素作為解釋變量,被解釋變量是電影票房收入。六個(gè)變量代入到多元回歸模型之中,就是電影票房獲得收入模型。六個(gè)變量之中的導(dǎo)演和演員評(píng)分從時(shí)光網(wǎng)上獲得具體的數(shù)據(jù),宣傳物料條數(shù)、影片類型、上映檔期等相關(guān)數(shù)據(jù)來自于貓眼票房,電影評(píng)分來自豆瓣網(wǎng)。并將電影上映檔期分為黃金檔期和其他檔期,其中黃金檔期包括春節(jié)檔、賀歲檔、國(guó)慶檔、暑期檔、五一檔;將電影類型分為戰(zhàn)爭(zhēng)片、喜劇片、愛情片、動(dòng)作片和其他電影類型。各變量定義如表1所示。

與前人的研究有所不同的是,本文將宣傳物料條數(shù)作為一個(gè)研究變量。電影宣傳的物料形式多樣,主要含文字素材,如資訊和話題以及文章等等;圖片素材,例如:定妝照、劇照等,定妝照和劇照的有計(jì)劃有階段地發(fā)布可以提前滿足電影觀眾的好奇心、激起其對(duì)電影內(nèi)容的期待,從而起到為電影預(yù)熱的效果;還包括視頻素材,例如:預(yù)告片、拍攝花絮等,一個(gè)好的視頻可以使音樂、人物、劇情很好地串聯(lián)起來,在電影宣傳的所有物料素材中具有最佳的轉(zhuǎn)化效率。在電影上映前,適當(dāng)?shù)奈锪贤斗艜?huì)引起觀眾的興趣,起到為電影的正式上映預(yù)熱的作用;在電影上映后,物料可以繼續(xù)增加電影的話題,擴(kuò)大電影信息的傳播范圍。因此電影的宣傳物料作為一個(gè)解釋變量有著一定的研究意義。

用SPSS做多元回歸從而得到以下表2、表3、圖1結(jié)果:

表2 模型摘要

表3 方差分析

表4 自變量系數(shù)

圖1 電影總票房散點(diǎn)圖

從所得結(jié)果可知,表3中P值小于0.05,具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但表2中調(diào)整后R方僅為0.63,說明擬合性較差。從圖1的殘差散點(diǎn)圖可看出,回歸的結(jié)果存在異方差,且表4中多個(gè)變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)。由此,我們需要進(jìn)行模型改進(jìn)。采取模型殘差平方即R=1/resid2作為權(quán)數(shù),用加權(quán)最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì),得出結(jié)果如表5、表6、表7所示。

表5 模型摘要

表6 方差分析

表7 自變量系數(shù)

從表5中可以看出,回歸結(jié)果中調(diào)整后R方變?yōu)?.998,方程擬合效果好。表6中顯著性小于0.05,具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。表7中各解釋變量通過顯著性檢驗(yàn),方程顯著。且回歸結(jié)果中,物料宣傳條數(shù)、導(dǎo)演評(píng)分、影片類型、上映檔期、電影評(píng)分與預(yù)期結(jié)果較為一致,對(duì)電影票房有著正向影響關(guān)系。但演員評(píng)分的結(jié)果則存在一定的差異,經(jīng)過分析,可能是由于大部分的電影都會(huì)尋求知名演員參與拍攝,并且邀約好幾個(gè)或者十幾個(gè)知名演員,伴隨而來的是觀眾對(duì)這部電影的高期望,但往往電影的觀感和電影拍攝的質(zhì)量并不會(huì)達(dá)到這樣的一個(gè)期望值,因此會(huì)導(dǎo)致回歸結(jié)果中演員的評(píng)分與電影票房呈現(xiàn)一個(gè)負(fù)相關(guān)。經(jīng)過上述研究分析,得到最終票房收入預(yù)測(cè)模型:

Y=-10.619-1.585X1+1.429X2+0.14X3+1.388X4+1.007X5+2.366E1+2.185E2+4.947E3+5.439E4

(三)其他相關(guān)參數(shù)的確定

1.分成率的確定。票房收入為電影著作權(quán)收益做出了最大的貢獻(xiàn)。當(dāng)前國(guó)內(nèi)電影行業(yè)在分配票房收入時(shí),所采取的主流方式為分賬制。中國(guó)電影數(shù)據(jù)信息網(wǎng)中對(duì)電影票房收入分賬的比例制定了明確標(biāo)準(zhǔn)。首先要從票房總收入里將電影專項(xiàng)資金(占比5%)和特別營(yíng)業(yè)稅(占比3.3%)扣除,其次將剩余所得的收入于制片方、發(fā)行方、影院間分配,分配比通常是:43%歸屬于制片方和發(fā)行方,57%歸屬于影院與院線。如果電影院與院線同為一家公司,那么它將獨(dú)享57%;同樣,制片方與發(fā)行方如為一家公司,43%由此家公司獨(dú)享。其分成比例也會(huì)依據(jù)制片方的議價(jià)能力、電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度而不斷調(diào)整。近年來制片方與發(fā)行方的分成率有下降的趨勢(shì)。據(jù)統(tǒng)計(jì)調(diào)查,有些電影為了增加影片排映場(chǎng)次,制片方、發(fā)行方會(huì)返3~5個(gè)百分點(diǎn)給影院或院線,因此分成率多為38%~40%之間。若制片方和發(fā)行方是兩個(gè)不同的主體,它們內(nèi)部還要再次對(duì)票房分賬所得進(jìn)行劃分,從中劃分給發(fā)行方的發(fā)行代理費(fèi)用比例為5%至15%不等,已經(jīng)上映或者簽署合同的相關(guān)比例應(yīng)按合同約定處理。如果電影為合作制片,則需要按照投資比例確定分賬收入。

2.收益期限的確定。票房收益期限以上映期限進(jìn)行確定。按照我國(guó)的慣例,通常電影有20~50天的上映期限,極個(gè)別電影由于票房收益良好,上映期限被延長(zhǎng),盡管如此,上映期限通常都不會(huì)超過60天,也就是說整體看,票房收益的期限并不長(zhǎng),甚至可以說很短。

3.折現(xiàn)率的確定。對(duì)電影著作權(quán)所對(duì)應(yīng)的折現(xiàn)率進(jìn)行確定時(shí),通過對(duì)比分析當(dāng)下常用的幾種方法后,認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)累加法更為適宜。風(fēng)險(xiǎn)累加法,量化累加處理無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率,借此將折現(xiàn)率確定下來。對(duì)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率予以確定,難度相對(duì)不大,一般以長(zhǎng)期國(guó)債利率或是以一年期的銀行固定存款利率為數(shù)據(jù)。但是確定風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率時(shí),不但難度大,而且復(fù)雜度高。和有形資產(chǎn)相比,電影著作權(quán)收益不但具有顯著的不確定性,而且波動(dòng)性也比較大,當(dāng)然風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬就較高,能以行業(yè)凈資產(chǎn)收益率予以確定,或是對(duì)如下多種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行總和考量之后進(jìn)行確定,相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)含市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)際風(fēng)險(xiǎn)以及政策風(fēng)險(xiǎn)。

五、電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估案例分析

(一)電影票房收入的確定

《刺殺小說家》是由華策影業(yè)投資制片,由路陽(yáng)導(dǎo)演,雷佳音、楊冪、董子健、于和偉、郭京飛、佟麗婭主演的動(dòng)作劇情電影,電影于2021年春節(jié)檔上映。

導(dǎo)演路陽(yáng)在2014年曾執(zhí)導(dǎo)動(dòng)作片《繡春刀》獲得臺(tái)灣電影金馬獎(jiǎng)、中國(guó)電影金雞獎(jiǎng)、華語(yǔ)電影傳媒大獎(jiǎng),在時(shí)光網(wǎng)評(píng)分為7.5分。該片主要演員有雷佳音、楊冪、董子健、于和偉、郭京飛、佟麗婭。雷佳音在時(shí)光網(wǎng)的評(píng)分為7.7分,楊冪為5.5分,董子健為6.8分,于和偉為7.7分,郭京飛為7.7分,佟麗婭為8.0分。取五位主演平均分可得演員評(píng)分7.2分。該影片豆瓣評(píng)分為6.8分,宣傳物料條數(shù)為59條。影片類型為動(dòng)作片,虛擬變量E4取值為1。上映檔期為黃金檔,虛擬變量X4取值為1。因此可得電影票房收入=-10.619-1.585×7.2+1.429×7.5+0.14×59+1.388×1+1.007×6.8+5.439×1≈10.62(億元)。

(二)分成率的確定

本文中案例電影的制片方、發(fā)行方均為知名影視企業(yè)華策影業(yè),因此在票房分賬上具有相應(yīng)優(yōu)勢(shì)。由此,將39%確定為對(duì)應(yīng)的收益分成率。

(三)收益期限的確定

該影片處在春節(jié)檔,從近幾年春節(jié)檔電影的上映期限來看,一般為40天,如果電影票房收益良好,則部分電影會(huì)考慮延長(zhǎng)上映時(shí)間。由于2021年疫情的影響,春節(jié)檔多數(shù)電影選擇延期下映以獲得更多票房收入。根據(jù)對(duì)2021年春節(jié)檔電影上映期限的統(tǒng)計(jì)分析來看,上映期限多為40至60天,更長(zhǎng)能達(dá)到70天。因此本文將2021年春節(jié)檔電影上映期限的平均值58天設(shè)定為該部影片的收益期限。

同時(shí)我們可以得到平均每天票房收入=10.62/58≈0.183103(億元)≈1831.03(萬(wàn)元)

(四)折現(xiàn)率的確定

本文選擇用風(fēng)險(xiǎn)累加法來計(jì)算折現(xiàn)率。即:折現(xiàn)率=無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率+風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率+個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整。

無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率:由于電影票房的收益期限較短,所以本文無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率采用一年期國(guó)債利率替代,經(jīng)查閱資料后確定為2.64%。

風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率:本文風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率由行業(yè)投資回報(bào)率減去無(wú)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率求得。其中,行業(yè)投資回報(bào)率為國(guó)內(nèi)十家大型上市影視公司在2016-2020年間平均總資產(chǎn)收益率,經(jīng)查找資料后確定為7.21%,所以風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率為4.57%。

電影投資作為一項(xiàng)具有高風(fēng)險(xiǎn)的投資活動(dòng),在綜合考慮了上映檔期風(fēng)險(xiǎn)、電影票房收入風(fēng)險(xiǎn)等因素之后,認(rèn)為應(yīng)將個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)確定為5%。

因此,折現(xiàn)率=2.64%+4.57%+5%=12.21%,對(duì)應(yīng)的日折現(xiàn)率=(1+12.21%)1/365-1=0.032%。

(五)確定評(píng)估結(jié)果

將上述參數(shù)代入收益分成率模型中可以得出:

即電影《刺殺小說家》的電影著作權(quán)價(jià)值為3.76億元。

六、結(jié)語(yǔ)

本文通過收益分成率法,最終得出電影《刺殺小說家》的票房收入為10.62億元,預(yù)測(cè)著作權(quán)價(jià)值為3.76億元。電影《刺殺小說家》貓眼實(shí)時(shí)票房為 10.35 億元,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差2.6%,說明本文建立的票房收入預(yù)測(cè)模型具有一定的合理性。根據(jù)貓眼實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),影片《刺殺小說家》片方分賬3.62億,上映天數(shù)為 62 天,其著作權(quán)價(jià)值為 3.58億元,本文評(píng)估值為3.76億元,評(píng)估值與實(shí)際值相差5%,說明本文的評(píng)估結(jié)果具有合理性。其中:

本文通過多元回歸分析,獲得電影票房收入的具體模型,雖竭盡可能期望可以讓預(yù)測(cè)模型具有更高的準(zhǔn)確度,不過在多種因素共同的作用下,研究難以覆蓋全部的影響因素,再加上受不確定性因素的影響,所以評(píng)估依然存在誤差。從前人的研究中得知,電影著作權(quán)價(jià)值的主要組成有三大部分,分別是票房?jī)r(jià)值、衍生品價(jià)值以及其他窗口帶來的發(fā)行價(jià)值。但由于其他窗口發(fā)行價(jià)值和衍生品價(jià)值數(shù)據(jù)的不完整和難以量化,因此現(xiàn)在研究的主要方向還是停留在票房?jī)r(jià)值上。但本文認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)文化的進(jìn)一步發(fā)展,衍生品的價(jià)值、其他窗口的發(fā)行價(jià)值將在電影著作權(quán)價(jià)值中的比重逐漸加大。因此,在今后的相關(guān)研究中,對(duì)其他窗口的發(fā)行價(jià)值及其他相關(guān)方面帶來的價(jià)值研究也是十分有必要的。

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