성장 곡선 모형을 이용한 영화 흥행 예측

Abstract

It is important to forecast the demand of a new product in a market making rapid progress. For this reason, many research of demand forecasting methods based on various growth curve models are conducted in these days. The objective of this dissertation is to analyze and compare the performance of demand forecasting methods based on three most popular types of growth curves, Bass, Gompertz, Logistic, applied to Korean films data. We use weekly and daily box office data of five recent Korean films. On the basis of the Q-Q plots and the estimated demands using OLS methods, we show that Bass model is superior to other models in most cases in forecasting the box office grosses for Korean movies.;빠르게 움직이는 시장에서 회사에서 새로 출시하는 상품이 얼마나 잘 팔릴 것인지 예측하는 것은 상품 마케팅에 있어 중요하다. 이를 위하여 성장곡선 모형을 이용한 수요예측에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이 분석방법을 최근 빠르게 성장하고 있는 한국 영화 시장에 적용하여 각 영화별 기간 관객수를 상영기간 전체와, 전체의 1/2, 개봉 후 2주 동안의 자료를 이용하여 Bass, Gompertz, Logistic 성장곡선 모형의 적합성을 비교, 어느 모형이 가장 잘 흥행수요를 예측하는지 분석해 보았다. 분석을 위해 최근 몇 년간 흥행한 영화 5 작품의 상영기간 전체동안의 누적 관객수를 일주일별로 묶은 데이터를 이용하였고, 좀 더 자세한 분석을 위해서 이 중 영화 2 작품에 대해서는 일별자료를 이용하여 분석하고 Q-Q plot을 그려본 결과, 각 영화의 관객수요분포에 따라 예측력이 좋은 모형이 다르게 나타났지만 대체로 Bass와 Gompertz 모형이 우수한 것으로 판명되었다. 그러나 본 연구의 목적은 영화 개봉 후 빠른 시일 내에 통계적 모형이 흥행수요를 얼마나 잘 예측하는지 알아보는데 있으므로 제한된 초기 자료를 가지고 모형의 예측력을 분석한 결과 Bass 모형이 가장 적합함을 알 수 있었고, 앞으로 한국 영화 흥행수요의 예측에 이 모형이 유용하게 쓰이리라 판단된다.