一种电影投资风险评估方法技术

本发明专利技术属于影视技术领域，具体涉及一种电影投资风险评估方法。所述评估方法包括以下步骤：首先将影片主创团队的影响因素量化、及影片类型的影响因素量化，根据量化后的影响因素对国产电影进行投资风险评估,所述主创团队的影响因素量化包括对导演、编剧、主演、监制和制片人五个主创因素进行量化，本发明专利技术的有益效果为：片方在投资影片过程中不再盲目，凭经验。通过数据预测可以达到80%左右的投资汇报计算准确率，大大降低了影片投资方的投资风险。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于影视
，具体设及。
技术介绍
随着近几年中国电影行业的蓬勃发展、通过数据看电影是很多从业人员每日工作 的基本内容。随着用户需求日益增加和数据的收集方式也更加多样化和全面化等原因，导 致市场竞争激烈。产品研发周期不断缩短，多个影视行业票房数据分析类产品投入市场使 用，导致同类产品的研发和深度优化面临巨大的挑战和困难。 票房数据分析产品的研发过程需要通过收集每个影院每场次的影片票房、观影人 次，统计影片放映场次，观影人次等数据。现阶段收集运些数据的方式通常为两种:一、通过 购买中国电影专项资金办公室的官方数据，二、通过互联网爬虫技术采集现有电影票网络 售卖网站的数据。将二者数据做简单的计算和清洗之后展示到数据产品里。数据指标少、互 联网爬虫获取数据也不够精准。缺乏结论性的最终结果，无法给用户提供决策的支持。
技术实现思路
本专利技术旨在通过数据层层分析评估影片投资风险，达到更理智的评估，具体提供 一种电影投资风险评估模型。 本专利技术的技术方案具体如下：一种电影投资风险评估模型，所述评估模型首先将 影片创作影响因子量化、及影片类型影响因子量化，根据量化后的影响因子对电影进行投 资风险评估。 进一步地，所述创作影响因子包括五个子创作影响因子，分别为第一子创作影响 因子、第二子创作影响因子、第=子创作影响因子、第四子创作影响因子及第五子创作影响 因子，分别对上述五个子创作影响因子进行量化，获得五个子创作影响因子的票房影响指 数； 分别对上述五个子创作影响因子=年内的作品票房进行计算，获得子创作影响因 子的票房影响指数； 若上述五个子创作影响因子没有历史作品，则通过媒体影响指数进行计算，获得 子创作影响因子的票房影响指数。 进一步地，其中所述媒体影响指数为通过互联网获取的数据，所述互联网获取的 数据包括第一媒体数据、第二媒体数据及第=媒体数据，通过上述获取的数据，计算出没有 历史作品的子创作影响因子的票房影响指数;具体通过W下计算模型进行计算；所述计算模型由W下指标构成，T:上限、B:下限、Ki:系数、K2:系数、Si:初值、S2:极 值； 所述上限T为200万-500万阅读量;所述下限B为50万-80万阅读量;所述Ki为3;所 述K2为6; Si为10;所述极值S2为1000万-1200万阅读量； 当所获得的第一媒体数据、第二媒体数据或第=媒体数据的阅读量数据y超过所 设定的上限，但未超过极值，则：其中所述X为票房影响指数； 当所述获得的数据y在上、下限之间的时候，则： 当所述获得的数据y超过极值的时候，则： X = 9.8 当所述获得的数据y低于下限B的时候，则： X = I; 在分别获得了第一媒体数据、第二媒体数据及第=媒体数据的各个相应的子票房 影响指数后，通过加权计算获得所需要的票房影响指数，其中所述第一媒体数据的权重为 0.5，所述第二媒体数据的权重为0.3，所述第=媒体数据的权重为0.2。进一步地，分别根据上述五个子创作影响因子=年内的作品票房进行计算，获得 子创作影响因子的票房影响指数； 所述计算包括如下步骤： 第一步:所有子创作影响因子的影片票房*子创作影响因子的排序/子创作影响因 子的最大排序=H; 第二步：log(power(P0WER(子创作影响因子的曲C总，1.2)*子创作影响因子的最 大H*子创作影响因子的最小H,0.125)*powe;r(与子创作影响因子相关的影片数目，0.32)* P0WER(单子创作影响因子的曲巳當/10000.0/单子创作影响因子的影片数，0.2)*9) = 1; 第=步:得到所有子创作影响因子中最大的Imax和所有子创作影响因子中最小的 Imin ； 第四步：10* (I-Imin*0.5 ) / ( Imax* 1.05-Imin*0.5 )=票房影响指数。 进一步地，所述影片类型包括魔幻、动作、惊悚、爱情、战争、喜剧、纪实、剧情、科 幻、歌舞10个类型； 所述量化的影片类型影响因子的权重梯队为log(该类型影片票房量）； 所述该影片类型票房量为=年内的票房总量合。 进一步地，所述魔幻类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为16-20; 所述动作类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为14-18; 所述惊悚类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为15-16; 所述爱情类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为13-17; 所述战争类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为12.8-16; 所述喜剧类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为12.5-16.5; 所述纪实类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为11.5-15.8; 所述剧情类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为11-16; 所述科幻类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为12.7; 所述歌舞类的影片类型影响因子量化后的权重梯队为11.8-12。 进一步地，所述根据量化后的影响因子对电影进行投资风险评估，采用如下公式： 所还Cl、C2分別刃重化的创作影啊巧于及重化后的影斤类型影响因子的权重； 所述ROI为投资回报率，所述宣发成本为制作成本的S分之一。 进一步地，当投资回报率小于0时，该投资为投资高风险，当投资回报率大于0时， 该投资为投资低风险。 本专利技术的有益效果为:片方在投资影片过程中不再盲目，凭经验。通过数据预测可 W达到80%左右的投资汇报计算准确率，大大降低了影片投资方的投资风险。【附图说明】 图1为本专利技术的结构示意图。【具体实施方式】 为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本专利技术进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，并不 用于限定本专利技术。 相反，本专利技术涵盖任何由权利要求定义的在本专利技术的精髓和范围上做的替代、修 改、等效方法W及方案。进一步，为了使公众对本专利技术有更好的了解，在下文对本专利技术的细 节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。 如图1所示，为本专利技术实施例提出的流程图，所述风险 评估方法通过将影响电影票房的因素进行量化，进而实现计算出风险回报率及投资风险指 数，通过投资回报率及投资风险指数对投资商进行相应的提示。 所述评估方法包括W下步骤:首先将影片创作影响因子量化、及影片类型影响因 子量化，根据量化后的影响因子对电影进行投资风险评估。 所述创作影响因子包括五个子创作影响因子，分别为第一子创作影响因子、第二 子创作影响因子、第S子创作影响因子、第四子创作影响因子及第五子创作影响因子，分别 对上述五个子创作影响因子进行量化，获得五个子创作影响因子的票房影响指数； 所述五个子创作影响因子分别为对导演、编剧、主演、监制和制片人五个主创因素 进行量化;分别对上述五个子创作影响因子=年内的作品票房进行计算，获得子创作影响 因子的票房影响指数； 若上述五个子创作影响因子没有历史作品，则通过媒体影响指数进行计算，获得 子创作影响因子的票房影响指数。 其中所述媒体影响指数为通过互联网获取的数据，所述互联网获取的数据包括第 一媒体数据、第二媒体数据及第=媒体数据，通过上述获取的数据，计算出没有历史作品的 子创作影响因子的票房影响指数； 其中所述媒体影响指数即为网络捜索热度，经由互联网获取数据，所述第一媒体 数据、第二本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电影投资风险评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：首先将影片创作影响因子量化、及影片类型影响因子量化，根据所述量化后的影响因子对电影进行投资风险评估。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郜寿智，
申请(专利权)人：艺恩世纪国际信息咨询北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11