성장곡선 모형을 이용한 영화의 수요 예측

Abstract

본 논문의 주된 목적은 성장곡선모형을 중심으로 초기 데이타로 중장기 수요예측을 위한 여러 분포들의 성격 및 적용상의 문제점 등을 살펴보고 잠재영화시장규모를 추정 하고자 한다. 또한 국내외 개봉된 영화를 관객 수 별로 나눈 영화데이터에 세 가지 성장곡선모형을 적용해 모형에 따른 예측력의 차이를 알아보는 데 목적을 두고자 한다. 본 연구는 개봉영화의 관객 수 별로 나누어 초기 데이타를 이용하여 전체 영화 관객 수를 예측하고 성장곡선모형 적용의 타당성 문제를 다루고 있다. 전체자료를 한꺼번에 분석하는 방법과 주중과 주말을 따로 분석하는 방법으로 나누어 분석했으며 각 경우에 세 가지 성장곡선모형을 적용해 실증분석 하였다. 세 가지 모형모두 상영기간 전체자료를 이용했을 때에는 예측력이 비교적 우수하게 나타났다. 전체의 1/2 자료나 개봉 3주후 자료를 이용한 경우, 100만 이하의 상영작에서는 대체적으로 주말을 보정하지 않은 로지스틱 모형이 잘 예측을 했으며 주말을 보정한 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 이는 영화개봉 초기 주말에 관객 수가 많아서 잠재영화 시장규모를 과대 추정하는 것으로 본다. 하지만, 100만 이상의 흥행작의 경우에서 주말을 보정한 경우의 Bass와 Gumbel모형이 로지스틱모형보다 예측력이 월등히 우수한 것으로 나타났다. 본 연구의 구성은 다음과 같다. 먼저 2010년 개봉영화를 관객 수 별로 나누어 2편씩 선택하여 총 10편의 전체 관객 수 일별 데이터로 세 가지 성장곡선모형을 적용하였다. 1/2 시점과 개봉 3주후 중에 더 짧은 쪽을 선택하여 전체 관객 수 예측을 하고 실제 관객 수 와 비교하여 확산모형 적용의 타당성을 확인한다.;In marketing research, much attention has been paid to the prediction of the potential demand of a new product. However, research on the prediction of box-office figure in the film industry can be challenging in part because the life of a film may be too short to predict the specific number of film viewers. To address this difficult, we can apply different types of growth curve models, which provide a set of principles for the systematic prediction of the potential demand of a film. The main objective of this paper is to compare the performance of the three growth curve models (i.e., logistic, Gumbel, and Bass) in the prediction of the number of film audiences, using the daily box office data from the Korean Film Council(KOFIC). The analysis shows that the Gumbel and Bass growth curves forecast the number of film audiences better than the logistic curve for the blockbuster movies (a total of over one million viewers). The logistic curve, however, provides the better performance in the prediction of the number of viewers for the movies with modest box-office record (a total of less than one million viewers).