一種電影投資風險評估方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于影視技術領域，具體設及一種電影投資風險評估方法。
【背景技術】
[0002] 隨著近幾年中國電影行業(yè)的蓬勃發(fā)展、通過數(shù)據看電影是很多從業(yè)人員每日工作 的基本內容。隨著用戶需求日益增加和數(shù)據的收集方式也更加多樣化和全面化等原因，導 致市場競爭激烈。產品研發(fā)周期不斷縮短，多個影視行業(yè)票房數(shù)據分析類產品投入市場使 用，導致同類產品的研發(fā)和深度優(yōu)化面臨巨大的挑戰(zhàn)和困難。
[0003] 票房數(shù)據分析產品的研發(fā)過程需要通過收集每個影院每場次的影片票房、觀影人 次，統(tǒng)計影片放映場次，觀影人次等數(shù)據?，F(xiàn)階段收集運些數(shù)據的方式通常為兩種:一、通過 購買中國電影專項資金辦公室的官方數(shù)據，二、通過互聯(lián)網爬蟲技術采集現(xiàn)有電影票網絡 售賣網站的數(shù)據。將二者數(shù)據做簡單的計算和清洗之后展示到數(shù)據產品里。數(shù)據指標少、互 聯(lián)網爬蟲獲取數(shù)據也不夠精準。缺乏結論性的最終結果，無法給用戶提供決策的支持。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明旨在通過數(shù)據層層分析評估影片投資風險，達到更理智的評估，具體提供 一種電影投資風險評估模型。
[0005] 本發(fā)明的技術方案具體如下：一種電影投資風險評估模型，所述評估模型首先將 影片創(chuàng)作影響因子量化、及影片類型影響因子量化，根據量化后的影響因子對電影進行投 資風險評估。
[0006] 進一步地，所述創(chuàng)作影響因子包括五個子創(chuàng)作影響因子，分別為第一子創(chuàng)作影響 因子、第二子創(chuàng)作影響因子、第=子創(chuàng)作影響因子、第四子創(chuàng)作影響因子及第五子創(chuàng)作影響 因子，分別對上述五個子創(chuàng)作影響因子進行量化，獲得五個子創(chuàng)作影響因子的票房影響指 數(shù)；
[0007] 分別對上述五個子創(chuàng)作影響因子=年內的作品票房進行計算，獲得子創(chuàng)作影響因 子的票房影響指數(shù)；
[0008] 若上述五個子創(chuàng)作影響因子沒有歷史作品，則通過媒體影響指數(shù)進行計算，獲得 子創(chuàng)作影響因子的票房影響指數(shù)。
[0009] 進一步地，其中所述媒體影響指數(shù)為通過互聯(lián)網獲取的數(shù)據，所述互聯(lián)網獲取的 數(shù)據包括第一媒體數(shù)據、第二媒體數(shù)據及第=媒體數(shù)據，通過上述獲取的數(shù)據，計算出沒有 歷史作品的子創(chuàng)作影響因子的票房影響指數(shù);具體通過W下計算模型進行計算；
[0010]所述計算模型由W下指標構成，T:上限、B:下限、Ki:系數(shù)、K2:系數(shù)、Si:初值、S2:極 值；
[0011] 所述上限T為200萬-500萬閱讀量;所述下限B為50萬-80萬閱讀量;所述Ki為3;所 述K2為6; Si為10;所述極值S2為1000萬-1200萬閱讀量；
[0012] 當所獲得的第一媒體數(shù)據、第二媒體數(shù)據或第=媒體數(shù)據的閱讀量數(shù)據y超過所 設定的上限，但未超過極值，則：
[0013]
其中所述X為票房影響指數(shù)；
[0014] 當所述獲得的數(shù)據y在上、下限之間的時候，則：
[0015]
[0016] 當所述獲得的數(shù)據y超過極值的時候，則：
[0017] X = 9.8
[0018] 當所述獲得的數(shù)據y低于下限B的時候，則：
[0019] X = I;
[0020] 在分別獲得了第一媒體數(shù)據、第二媒體數(shù)據及第=媒體數(shù)據的各個相應的子票房 影響指數(shù)后，通過加權計算獲得所需要的票房影響指數(shù)，其中所述第一媒體數(shù)據的權重為 0.5，所述第二媒體數(shù)據的權重為0.3，所述第=媒體數(shù)據的權重為0.2。
[0021 ]進一步地，分別根據上述五個子創(chuàng)作影響因子=年內的作品票房進行計算，獲得 子創(chuàng)作影響因子的票房影響指數(shù)；
[0022] 所述計算包括如下步驟：
[0023] 第一步:所有子創(chuàng)作影響因子的影片票房*子創(chuàng)作影響因子的排序/子創(chuàng)作影響因 子的最大排序=H;
[0024] 第二步：log(power(P0WER(子創(chuàng)作影響因子的曲C總，1.2)*子創(chuàng)作影響因子的最 大H*子創(chuàng)作影響因子的最小H,0.125)*powe;r(與子創(chuàng)作影響因子相關的影片數(shù)目，0.32)* P0WER(單子創(chuàng)作影響因子的曲巳當/10000.0/單子創(chuàng)作影響因子的影片數(shù)，0.2)*9) = 1;
[0025] 第=步:得到所有子創(chuàng)作影響因子中最大的Imax和所有子創(chuàng)作影響因子中最小的 Imin ；
[0026] 第四步：10* (I-Imin*0.5 ) / ( Imax* 1.05-Imin*0.5 )=票房影響指數(shù)。
[0027] 進一步地，所述影片類型包括魔幻、動作、驚悚、愛情、戰(zhàn)爭、喜劇、紀實、劇情、科 幻、歌舞10個類型；
[0028] 所述量化的影片類型影響因子的權重梯隊為log(該類型影片票房量）；
[0029] 所述該影片類型票房量為=年內的票房總量合。
[0030] 進一步地，所述魔幻類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為16-20;
[0031] 所述動作類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為14-18;
[0032] 所述驚悚類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為15-16;
[0033] 所述愛情類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為13-17;
[0034] 所述戰(zhàn)爭類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為12.8-16;
[0035] 所述喜劇類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為12.5-16.5;
[0036] 所述紀實類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為11.5-15.8;
[0037] 所述劇情類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為11-16;
[0038] 所述科幻類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為12.7;
[0039] 所述歌舞類的影片類型影響因子量化后的權重梯隊為11.8-12。
[0040] 進一步地，所述根據量化后的影響因子對電影進行投資風險評估，采用如下公式：
[0041]
[0042] 所還Cl、C2分別刃重化的創(chuàng)作影啊巧于及重化后的影斤類型影響因子的權重；
[0043] 所述ROI為投資回報率，所述宣發(fā)成本為制作成本的S分之一。
[0044] 進一步地，當投資回報率小于0時，該投資為投資高風險，當投資回報率大于0時， 該投資為投資低風險。
[0045] 本發(fā)明的有益效果為:片方在投資影片過程中不再盲目，憑經驗。通過數(shù)據預測可 W達到80%左右的投資匯報計算準確率，大大降低了影片投資方的投資風險。
【附圖說明】
[0046] 圖1為本發(fā)明的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0047] 為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，W下結合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細描述。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用于解釋本發(fā)明，并不 用于限定本發(fā)明。
[0048] 相反，本發(fā)明涵蓋任何由權利要求定義的在本發(fā)明的精髓和范圍上做的替代、修 改、等效方法W及方案。進一步，為了使公眾對本發(fā)明有更好的了解，在下文對本發(fā)明的細 節(jié)描述中，詳盡描述了一些特定的細節(jié)部分。
[0049] 如圖1所示，為本發(fā)明實施例提出的一種電影投資風險評估方法流程圖，所述風險 評估方法通過將影響電影票房的因素進行量化，進而實現(xiàn)計算出風險回報率及投資風險指 數(shù)，通過投資回報率及投資風險指數(shù)對投資商進行相應的提示。
[0050] 所述評估方法包括W下步驟:首先將影片創(chuàng)作影響因子量化、及影片類型影響因 子量化，根據量化后的影響因子對電影進行投資風險評估。
[0051] 所述創(chuàng)作影響因子包括五個子創(chuàng)作影響因子，分別為第一子創(chuàng)作影響因子、第二 子創(chuàng)作影響因子、第S子創(chuàng)作影響因子、第四子創(chuàng)作影響因子及第五子創(chuàng)作影響因子，分別 對上述五個子創(chuàng)作影響因子進行量化，獲得五個子創(chuàng)作影響因子的票房影響指數(shù)；
[0052] 所述五個子創(chuàng)作影響因子分別為對導演、編劇、主演、監(jiān)制和制片人五個主創(chuàng)因素 進行量化;分別對上述五個子創(chuàng)作影響因子=年內的作品票房進行計算，獲得子創(chuàng)作影響 因子的票房影響指數(shù)；
[0053] 若上述五個子創(chuàng)作影響因子沒有歷史作品，則通過媒體影響指數(shù)進行計算，獲得 子創(chuàng)作影響因子的票房影響指數(shù)。
[0054] 其中所述媒體影響指數(shù)為通過互聯(lián)網獲取的數(shù)據，所述互聯(lián)網獲取的數(shù)據包括第 一媒體數(shù)據、第二媒體數(shù)據及第=媒體數(shù)據，通過上述獲取的數(shù)據，計算出沒有歷史作品的 子創(chuàng)作影響因子的票房影響指數(shù)；
[0055] 其中所述媒體影響指數(shù)即為網絡捜索熱度，經由互聯(lián)網獲取數(shù)據，所述第一媒體 數(shù)據、第二媒體數(shù)據及第=媒體數(shù)據分別為百度指數(shù)、微指數(shù)、百度新聞體量，通過上述獲 取的數(shù)據，具體通過W下計算模型進行計算；
[0056] 所述計算模型由W下指標構成，T:上限、B:下限、Ki:系數(shù)、K2:系數(shù)、Si:初值、S2:極 值；
[0057] 所述上限T為200萬-500萬閱讀量;所述下限B為50萬-80萬閱讀量;所述極值S2為 1000萬-1200萬閱讀量;所述Ki為3;所述拉為6; Si為10;
[0058] 當所獲得的百度指數(shù)、微指數(shù)、百度新聞體量的閱讀量數(shù)據y超過所設定的上限， 但未超過極值，則：
[0059] 3所述X為票房影響指數(shù)；
[0060] =I 口 I XCWi守生上、下限之間的時候，則：
[0061]
[0062] 當所述獲得的數(shù)據y超過極值的時候，則：
[0063] X = 9.8
[0064] 當所述獲得的數(shù)據y低于下限B的時候，則：