電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估研究 ——基于收益法和模糊綜合評(píng)價(jià)法的綜合視角
發(fā)布時(shí)間:2021-01-14 11:25
近年來(lái),我國(guó)出臺(tái)了一系列關(guān)于電影行業(yè)的扶持政策,強(qiáng)有力地保障了電影行業(yè)的迅猛發(fā)展,極大程度上提升了影片的制作和發(fā)行水平,我國(guó)電影行業(yè)迎來(lái)了快速發(fā)展期。由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)可以看出,國(guó)內(nèi)影片票房收入已從2006年的26.2億元提高到了2017年的301.04億元。這亦說(shuō)明,國(guó)內(nèi)的電影市場(chǎng)擁有巨大的潛能。就目前來(lái)說(shuō),與電影相關(guān)的評(píng)估理論和實(shí)際操作的研究均處于初步發(fā)展的階段,截止到現(xiàn)在都不具有完整的電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估體系,所以本文在國(guó)內(nèi)電影行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的基礎(chǔ)上,將收益法和模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合,嘗試性地對(duì)國(guó)內(nèi)電影著作權(quán)價(jià)值的評(píng)估進(jìn)行探索。本文首先介紹了研究的背景及意義、研究目的、研究方法、論文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)。同時(shí)還簡(jiǎn)述了與文章內(nèi)容相關(guān)的一些概念,并梳理了與之相關(guān)的文獻(xiàn)。其次對(duì)票房的收益模型展開研究和討論,并通過(guò)多元回歸分析得出電影著作權(quán)中票房收益的預(yù)測(cè)方程。在通過(guò)多元回歸分析得到電影票房收入方程之后,本篇文章將通過(guò)收益法對(duì)電影著作權(quán)的初始價(jià)值進(jìn)行評(píng)估探究,包括電影著作權(quán)的預(yù)期收益、收益期限和折現(xiàn)率。然后通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)電影著作權(quán)價(jià)值進(jìn)行修正,主要是通過(guò)該方法測(cè)算出修正系數(shù),并綜合考慮評(píng)估...
【文章來(lái)源】:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省
【文章頁(yè)數(shù)】:52 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
國(guó)內(nèi)電影票房收入①
邏輯思路圖
017年月度票房表現(xiàn)①
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]明星效應(yīng)與中國(guó)電影票房的實(shí)證研究[J]. 郭新茹,黃舒沁. 現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2017(12)
[2]2017年中國(guó)電影市場(chǎng)走向分析[J]. 劉正山. 中國(guó)電影市場(chǎng). 2017(02)
[3]電影票房影響因素分析與展望[J]. 彭嵐. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版). 2016(05)
[4]華萊塢電影票房預(yù)測(cè)模型的實(shí)證分析[J]. 王錦慧,卜彥芳,李念. 新聞大學(xué). 2016(01)
[5]我國(guó)中小成本電影票房的影響因素研究——基于100部電影的實(shí)證分析[J]. 郭新茹,王楨,張楠. 文化產(chǎn)業(yè)研究. 2015(03)
[6]從電影票房的變化審視受眾觀影背后的心理需求及未來(lái)走勢(shì)研究——電影票房背后的心理成因探究[J]. 萬(wàn)彩艷. 大眾文藝. 2015(17)
[7]我國(guó)電影票房影響因素分析[J]. 王一帆. 市場(chǎng)研究. 2015(05)
[8]互聯(lián)網(wǎng)電影企業(yè):產(chǎn)業(yè)融合與電影產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化[J]. 王廣振,王新娟. 東岳論叢. 2015(02)
[9]國(guó)內(nèi)外電影票房影響因素分析[J]. 裴培,蔣垠蘢. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2014(02)
[10]大電影產(chǎn)業(yè)鏈的完善之路——長(zhǎng)影集團(tuán)影視資源衍生價(jià)值開發(fā)與影視文化拓展[J]. 孔朝蓬. 吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào). 2013(04)
碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)背景下電影作品的收益法評(píng)估應(yīng)用研究[D]. 許萌萌.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2017
[2]基于市場(chǎng)法的電影版權(quán)價(jià)值評(píng)估研究[D]. 金慧.東南大學(xué) 2017
[3]電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估收益法應(yīng)用研究[D]. 李文彩.遼寧大學(xué) 2016
[4]基于微博數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測(cè)[D]. 謝靜.河北大學(xué) 2016
[5]移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的社會(huì)化媒體關(guān)注度對(duì)電影票房收入的影響研究[D]. 趙亞凡.江南大學(xué) 2016
[6]中國(guó)電影票房的影響因素及其實(shí)證研究[D]. 聶鴻迪.北京交通大學(xué) 2015
[7]我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)鏈問題與對(duì)策研究[D]. 章淑君.廈門大學(xué) 2007
[8]電影產(chǎn)業(yè)的價(jià)值分析[D]. 袁玥.南京航空航天大學(xué) 2007
本文編號(hào):2976813
【文章來(lái)源】:江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省
【文章頁(yè)數(shù)】:52 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
國(guó)內(nèi)電影票房收入①
邏輯思路圖
017年月度票房表現(xiàn)①
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]明星效應(yīng)與中國(guó)電影票房的實(shí)證研究[J]. 郭新茹,黃舒沁. 現(xiàn)代傳播(中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)). 2017(12)
[2]2017年中國(guó)電影市場(chǎng)走向分析[J]. 劉正山. 中國(guó)電影市場(chǎng). 2017(02)
[3]電影票房影響因素分析與展望[J]. 彭嵐. 西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社科版). 2016(05)
[4]華萊塢電影票房預(yù)測(cè)模型的實(shí)證分析[J]. 王錦慧,卜彥芳,李念. 新聞大學(xué). 2016(01)
[5]我國(guó)中小成本電影票房的影響因素研究——基于100部電影的實(shí)證分析[J]. 郭新茹,王楨,張楠. 文化產(chǎn)業(yè)研究. 2015(03)
[6]從電影票房的變化審視受眾觀影背后的心理需求及未來(lái)走勢(shì)研究——電影票房背后的心理成因探究[J]. 萬(wàn)彩艷. 大眾文藝. 2015(17)
[7]我國(guó)電影票房影響因素分析[J]. 王一帆. 市場(chǎng)研究. 2015(05)
[8]互聯(lián)網(wǎng)電影企業(yè):產(chǎn)業(yè)融合與電影產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化[J]. 王廣振,王新娟. 東岳論叢. 2015(02)
[9]國(guó)內(nèi)外電影票房影響因素分析[J]. 裴培,蔣垠蘢. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2014(02)
[10]大電影產(chǎn)業(yè)鏈的完善之路——長(zhǎng)影集團(tuán)影視資源衍生價(jià)值開發(fā)與影視文化拓展[J]. 孔朝蓬. 吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào). 2013(04)
碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)背景下電影作品的收益法評(píng)估應(yīng)用研究[D]. 許萌萌.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2017
[2]基于市場(chǎng)法的電影版權(quán)價(jià)值評(píng)估研究[D]. 金慧.東南大學(xué) 2017
[3]電影著作權(quán)價(jià)值評(píng)估收益法應(yīng)用研究[D]. 李文彩.遼寧大學(xué) 2016
[4]基于微博數(shù)據(jù)的電影票房預(yù)測(cè)[D]. 謝靜.河北大學(xué) 2016
[5]移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的社會(huì)化媒體關(guān)注度對(duì)電影票房收入的影響研究[D]. 趙亞凡.江南大學(xué) 2016
[6]中國(guó)電影票房的影響因素及其實(shí)證研究[D]. 聶鴻迪.北京交通大學(xué) 2015
[7]我國(guó)電影產(chǎn)業(yè)鏈問題與對(duì)策研究[D]. 章淑君.廈門大學(xué) 2007
[8]電影產(chǎn)業(yè)的價(jià)值分析[D]. 袁玥.南京航空航天大學(xué) 2007
本文編號(hào):2976813
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