Статистический анализ факторов, влияющих на величину годового дохода зарубежного актера

История развития кинематографа в Голливуде. Фильмы и гонорары наиболее знаменитых американских актеров. Выявление факторов, влияющих на величину годового дохода актера. Проверка распределения на нормальность и корреляционно-регрессионный анализ выборки.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 18.10.2013
Размер файла 164,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИ

1.1 Профессия «актёр» и начало американских кинозвезд

1.2 Новый Голливуд и его доходы

1.3 Факторы, оказывающие влияние на величину годового дохода актера

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ВЕЛИЧИНУ ГОДОВОГО ДОХОДА АКТЕРА ЗА 2012 Г.

2.1 Выявление факторов, влияющих на величину годового дохода актера

2.2 Проверка распределения на нормальность. Визуализация данных

2.3 Корреляционный анализ

2.4 Регрессионный анализ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Ни для кого не секрет, что американский кинематограф является одним из самых популярных и прибыльных в мире. Никого уже не удивляют миллионы долларов, потраченные на съемки очередного блокбастера, и двадцатимиллионные гонорары звезд американского кино.

Тысячи людей со всей Америки и со всего мира стремятся в Голливуд, чтобы получить свою долю зрительской любви, престижные награды, да и заработать энное количество долларов для безбедной жизни. Не всем удается достичь вершин, и многие не получившие признания актеры, режиссеры и сценаристы вынуждены работать в такси, ресторанах, различных офисах, часто лелея надежду, что все-таки смогут однажды войти в число "избранных", встав в "один ряд" с признанными звездами американской "фабрики грез". Те же, кому удается пройти все испытания на пути к успеху и войти в число тех немногих, кто блистает на красных ковровых дорожках в свете фотовспышек, становятся кумирами для многих тысяч поклонников по всему миру.

Многие актеры очень популярны, но, несмотря на это одни получают 25 миллионов долларов за фильм, а другие и миллиона не видели, поэтому я нахожу эту тему очень интересной и мне хотелось бы узнать, что именно влияет на доход кинозвезд.

Целью данной курсовой работы является выявление факторов, влияющих на годовой доход зарубежного актера.

Для достижения поставленной цели необходимо реализовать следующие задачи:

1. На качественном уровне определить возможные факторы, влияющие на результирующий показатель;

2. Сформировать массив данных для статистического исследования;

3. Провести предварительную обработку данных;

4. Проверить влияние факторов с помощью корреляционного анализа;

5. Построить регрессионную модель для результирующего показателя.

Объектом настоящего исследования являются доходы зарубежного актёра - оценка влияния различных факторов на годовой доход актёра.

В качестве методов исследования предполагается использование статистических методов, в частности корреляционно-регрессионный анализ.

При проведении анализа использованы статистические пакеты Gretl - 1.9.12 и MS Office Excel.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИ

1.1 Профессия «актёр» и начало американских кинозвезд

Актер - профессиональный исполнитель ролей в театре и кино. Актерское искусство зародилось еще во времена Древней Греции. Профессия была одной из самых престижных. Но так было не всегда. Средневековая Европа считала актерскую деятельность бесовкой. А на Руси это профессия была даже опасной. Церковные служители могли сломать музыкальный инструмент скомороха, шута, лицедея, избить его и посадить в темницу. Отношение изменилось лишь в эпоху Возрождения. А престижной она стала в XX веке, когда основатель МХАТа К.С. Станиславский совершил актерскую революцию. Профессия не сдает свои позиции и в XXI веке. Таблоиды театров и кинотеатров пестрят объявлениями новых премьер. Когда говорят об актерах, употребляют такие фразы, как «украшение света», истинные «сливки общества».

Основу актёрского творчества составляет принцип перевоплощения. Существуют понятия внешнего и внутреннего перевоплощения, которые, однако, могут быть разделены только условно. По существу, это две стороны сложного творческого процесса, находящиеся между собой в тесной взаимосвязи. В процессе перевоплощения действие, мысль и чувство находятся в неразрывном единстве. Актёр прибегает к помощи грима, костюма (в некоторых видах театра - к помощи маски), вырабатывает интонации, жесты, походку, мимику, передающие с той или иной степенью жизненной достоверности или театральной условности внешность и манеру поведения изображаемого им лица. Но подлинное перевоплощение заключается не только в том, чтобы передать на сцене внешний облик персонажа: актёр раскрывает духовный мир своего героя, показывает его характер, выражает его мысли и переживания.

Голливуд (или как говорится по-английски Hollywood) - это район города Лос-Анджелеса, штат Калифорния, который находится на северо-западе данного города. Как правило, многие понимают под словом Голливуд творчество американских актеров, их кино, что в принципе верно.

Институт «кинозвёзд» в голливудском кино возник ещё в 1920-х годах, окончательно сформировался в 1930-х и достиг своего расцвета в 1940-х и 1950-х. В те времена актёры-звёзды казались зрителям небожителями, будущих звёзд специально готовили на специальных курсах при киностудиях. Огромная пиар-индустрия при крупных киностудиях работала над созданием и поддержанием имиджа звёзд. Жёлтая пресса зорко следила за каждым шагом звёздных актёров, рассказывая о всех событиях их жизни и об их эксцентричных выходках, на которых актёры проверяли границы своей популярности.

Лишь в 1970-х годах, с крушением студийной системы и зарождением современного голливудского кинематографа, интерес к звёздам стал приобретать другой оттенок: актёры-звёзды спустились с небес и приблизились к зрителю, они уже не казались столь недосягаемыми. С другой стороны, они стали и гораздо более самостоятельными. К 1980-м годам актёры-звезды полностью освободились от контроля киностудий, получили возможность самим формировать свой имидж и даже самим выбирать фильмы, в которых хотели бы играть.

К 1990-м годам самостоятельность звёзд достигла такой степени, что не будет преувеличением сказать, что во многом они сами стали диктовать стиль и направление развития кинематографа, выбирая для себя те или иные фильмы - поскольку одно появление их имени в титрах сразу обеспечивало фильму широкую популярность и гарантировало высокие кассовые сборы.

Таким образом, по сравнению с 1940-ми годами ситуация кардинально изменилась: теперь киностудии лишь предлагают актёрам-звёздам тот или иной материал для съемок, а звёзды, гонорары которых достигли заоблачных высот, выбирают, что им больше подходит, задавая тем самым направление в развитии целых жанров.

Наиболее известными актерами и актрисами того времени были Элизабет Тейлор, Мэрилин Монро, Джеймс Дин, Кларк Гейбл, Одри Хепберн, Брижит Бордо, Энтони Перкинс, Марлон Брандо, Тони Кёртис, Джек Леммон и др.

1.2 Новый Голливуд и его доходы

Лучшие режиссеры «нового Голливуда» всегда стремились создать на экране особый, неповторимый мир. Для этого не годились старые типажи, и понадобились новые актеры. Им должны быть присущи, казалось бы, взаимоисключающие свойства: чтобы вписаться в особенную, уникальную атмосферу картины, новая звезда, выступая у разных режиссеров, должна меняться, т.е. быть многоликой, оставаясь в то же время индивидуальностью.

Актерская судьба Джека Николсона (родился в 1937 году) может служить выразительным примером перестройки, происшедшей в актерском цехе Голливуда. До того как прославиться у новых режиссеров, Николсон снимался более десяти лет, прозябая на вторых и третьих ролях в незначительных картинах. «Новый Голливуд» стал для актера чем - то вроде Санта-Клауса, принесшего славу в своем мешке с подарками. Николсон привлек внимание удивительным, только ему присущим сплавом внешней ленивой пластичности и внутренней эмоциональной свободы. Актер покорил зрителей во многих картинах, но предельно «пронзителен» был в фильме Милоша Формана «Полет над гнездом кукушки». Роль побежденного бунтаря считается лучшей и главной работой актера, за нее он получил 1 000 000 $, что совсем неплохо для 1975 года.

Если новые режиссеры «перевоспитали» давно снимавшегося Николсона, то Роберта Де Ниро (родился в 1943 году) они формировали начиная с первых его шагов. В конце 60-х годов актер начал сниматься у молодого сценариста и режиссера Брайана Де Пальмы (родился в 1940 году), тоже итало-американца, как и Де Ниро. Однако главные удачи актера связаны с Мартином Скорсезе, в фильмах которого он выступал восемь раз - от «Злых улиц» до «Казино», включая «Таксиста» и «Бешеного быка» (за последнюю ленту Де Ниро получил премию «Оскар»). Чтобы достоверно сыграть ушедшего с ринга и опустившегося боксера, исполнитель главной роли совершил своеобразный подвиг - поправился на тридцать килограммов, для чего съемки прервали на несколько месяцев. Де Ниро может сыграть и развязного гангстера («Злые улицы»), и скромного рабочего с фабрики («Стэнли и Айрис», 1990 год, режиссер Мартин Ритт), преображаясь не внешне, т.е. благодаря гриму, а внутренне - с помощью мимики, пластики движений и т.д. Под неброской внешностью актера скрыта огромная внутренняя сила - Де Ниро преображается, умело ее контролируя и дозируя. Наибольший доход, который получал актер, равняется 20 000 000 $, что совсем неплохо.

Внутренняя энергия вознесла Сильвестра Сталлоне (родился в 1946 году) к вершинам успеха, причем в буквальном смысле слова. С детства познавший нужду, исключенный из школы за дурное поведение, работавший чистильщиком клеток в зоопарке, он был одержим желанием стать киноактером, причем не рядовым, а знаменитым. Мечта долго не осуществлялась, пока Сталлоне не взял дело восхождения к славе в собственные руки. Он сочинил сценарий о боксере-любителе, решившемся выступить против знаменитости, добился денег на постановку и после премьеры фильма «Рокки» (1976 год) проснулся звездой. По существу, Сталлоне сам себя создал. Заряд, вложенный в «Рокки», оказался настолько большим, что энергии хватило на пять фильмов. За первый «Рокки» актер получил 23000 $, а уже за последнюю пятую часть - 15 000 000 $.

В отличие от Сталлоне Дастин Хофман (родился в 1937 году) предстает на экране наследником огромной актерской культуры. У него отнюдь не романтическая внешность, и, тем не менее, актер, как заметил один из критиков, «блестяще опроверг основной завет старого Голливуда: “Внешность актера - его судьба”». Доведись Хофману работать в кино 30 - 50-х годов, его уделом стали бы характерные роли второго плана. Хофман же взошел на голливудский Олимп, поразив зрителя прежде всего незаурядной способностью к перевоплощению - как внутреннему, так и внешнему. В «Маленьком большом человеке»(1970 год) он сыграл пионера освоения Дикого Запада, прожившего сто двадцать один год, и скрупулезно передал все изменения облика героя - от ранней юности до глубокой старости. В «Человеке дождя» (1988 год) актер исполнил роль психически больного человека, почти всю жизнь проведшего в клинике, и тоже был предельно достоверен. Поразительная способность к перевоплощению проистекает у Хофмана именно от актерской культуры - известна его глубокая и самоотверженная преданность искусству. Правда, он славится также неуживчивым характером и диктаторскими замашками на съемочной площадке. За роль в «Человек дождя» актер получил 6 000 000 $, также фильм считается одним из лучших фильмов кинематографа.

Таланты Арнольда Шварценеггера (родился в 1947 году), или Арни, как его называют поклонники, совсем другого рода. Сын австрийского полицейского, нищий эмигрант, он приехал в Америку проповедовать культуризм - и преуспел так, что многократно становился чемпионом страны и мира в этом виде спорта. Успех в кино пришел к Арни с экранизации его книги о культуризме «Качая железо» (1977 год; в советском прокате «Накачивая мускулы»). Шварценеггер сыграл богатыря, живущего в некой условной античности («Конан-варвар», 1982 год), но главным образом он исполнял роли полицейских и оперативников, как в «Коммандо» (1985 год) или «Хищнике» (1987 год), и даже киборга-убийцы, как в «Терминаторе». Можно согласиться с распространенным мнением, что экранные роли достались Арни из-за его культуристского великолепия. Однако «накаченных» актеров на экране полно, Шварценеггер же - один. У него, как у многих звезд «нового Голливуда», есть некая внутренняя притягательность, которую именуют «магнетизмом». Он-то и делает актера неповторимым. Арнольд Шварценеггер - один из немногих, чей заработок в среднем составляет 25 000 000 $, чему может позавидовать не только молодой, но и опытный актер, ведь не всем доводится получать за каждый свой фильм такой доход.

1.3 Факторы, оказывающие влияние на величину годового дохода актера

Хотелось бы отметить, что на гонорары кинозвезд влияет ряд факторов. Для исследования мною была взята информация с сайтов о кино, а именно: американского - www.imdb.com и отечественного - www.kinopoisk.ru. На сайтах предоставлены точные данные об актёрах и их деятельности.

Для анализа были выявлены следующие факторы:

1. Пол.

В наше время мужчины зарабатывают больше женщин, причем в большинстве профессий. Вот и актерское мастерство не осталось в сторонке. Мужчины-актеры получают вдвое, а то и втрое раз больше женщин, и это неудивительно, ведь мужчинам достаются куда серьезнее роли в очень сильных фильмах, которые включают драки, дорогие спецэффекты, напряженный сценарий и поистине крутых персонажей. Поэтому, чтобы такой фильм не провалился в прокате, актеры обязаны выложиться на все 100%, ведь от прибыли фильма зависит и гонорар актера. Женщине редко дают серьезные роли, даже если она главная актриса, ей не придется выкладываться так, как мужчинам, поэтому ее доходы всегда скромнее.

2. Возраст.

Одни считают, что чем старше актер, тем опытнее, и, соответственно, роли его серьезнее, а с ними и доходы выше. Но есть и такие актеры, которые уже с раннего возраста проявляют свой талант и становятся не малоизвестными звездами. Чем актер взрослее и популярнее, тем больше фильмов появляется, в которых он снялся, тем самым растет аудитория и количество фанатов, а это значит, что следующий фильм этого актера будет зависеть не только от сценария, но и от самой игры актера, то есть многие зрители пойдут на фильм, потому что в нем будет играть их кумир, а это большой плюс для актеров постарше.

3. Количество фильмов, в которых снялся актер.

Чем чаще актер появляется на экране, тем быстрее его запоминают зрители. Только это хорошо тогда, когда фильмы с участием актера имели успех и запомнились зрителям. Как правило, успешные и популярные актеры берут выигрышные сценарии для себя, чтобы картина, в общем, выглядела успешной, иначе, если сценарий будет провальным, а игра актера будет хорошей, то общее впечатление о фильме все равное останется неприятным. Таким образом, качественная игра актера и сильный сценарий есть идеальная формула успеха любого кино. Поэтому, чем больше таких фильмов у актера в копилке имеется, тем больше его популярность, тем больше и популярность самих фильмов, а от этого зависит доход актера, а именно проценты, которые актер получает от предыдущих фильмов.

4. Количество ТВ-шоу, в которых был задействован актер.

Здесь ситуация аналогична с 3 пунктом, т.е. чем чаще актер появляется на экране, тем быстрее его запоминают зрители. Так, многие организаторы ТВ-шоу готовы заплатить немалую сумму тем или иным актерам, чтобы они только пришли в их студию, ведь от этого зависит рейтинг ТВ-шоу. Для актеров это тоже большой плюс: человек на экране и в реальности, это разные люди, многие показывают свое настоящее лицо и свои сильные стороны на различных шоу, чем привлекают к себе внимание и тем самым позволяют зрителям проникнуться к ним, как к личностям, стараются вызвать симпатию, заработать еще большее количество фанатов, а попадая на такие шоу, получают немалую сумму денег.

5. Средний рейтинг всех фильмов, в которых был задействован актер.

Данные о рейтингах фильмов мною были взяты с русского сайта www.kinopoisk.ru. Чтобы найти средний рейтинг всех фильмов, брались оценки актера за каждый фильм и делились на их количество. Такой фактор, как средний рейтинг всех фильмов, в которых был задействован актер, влияет на доход актера. Каким образом? А именно рейтинг фильмов показывает, насколько были успешны картины кинозвезды, и тем самым говорит о популярности и качестве игры актера. О популярности мы поговорим ниже, а вот качество игры имеет прямое влияние на гонорар актера за фильм, а также на доход от последующих фильмов, но больше всего это повлияет на статус актера, то есть многим актерам уже платят не за игру, а за прямое участие в фильме, за его присутствие на площадке, даже за пятиминутную сцену он получит столько, сколько и за первый фильм не получал.

6. Рейтинг популярности.

Данные о рейтинге популярности были взяты с американского сайта www.imdb.com. Место актера в рейтинге зависит от пользователей сайта, то есть за год подсчитывается количество зашедших на страничку актера и тем самым наибольшее количество заходов дает актеру быть на первом месте в рейтинге. Самим актерам за первые места в рейтинге не платят, но они имеют непосредственное влияние на их карьеру и их доходы. Естественно, чем ближе актер расположен к первому месту, тем больше людей хотят видеть его в кино, а это значит, что и режиссеры не будут скупыми на роли, конечно, не всегда такая техника работает, но в большинстве случаев.

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА ВЕЛИЧИНУ ГОДОВОГО ДОХОДА АКТЕРА ЗА 2012 Г.

2.1 Выявление факторов, влияющих на величину годового дохода актера

Для целей статистического анализа и типа данных подходят методы корреляционно-регрессионного анализа. Выборка проведена по 30 зарубежным актерам.

Для эконометрических исследований в качестве факторов были выбраны основные характеристики, влияющие на годовой доход актёров (таблица 1).

Таблица 1. Условные переменные исходных факторов

Условное обозначение

Факторные переменные

Y

Годовой доход (млн. долл.)

v1

Пол

v2

Возраст (г)

v3

Количество фильмов, в которых был задействован актер в 2012 г. (шт.)

v4

Количество ТВ-шоу, в которых был задействован актер в 2012 г. (шт.)

v5

Средний рейтинг всех фильмов, в которых был задействован актер

v6

Рейтинг популярности актёров

В качестве результирующего показателя был выбран годовой доход актёров. Остальные факторы (v1-v6) - объясняющие переменные.

Качественные переменные для корреляционно-регрессионного анализа необходимо представить в виде дискретных переменных.

Пол актёров легко закодировать дискретной бинарной переменной (1 - мужчина, 0 - женщина).

Исходные данные о различных факторах, влияющих на годовой доход модели, помещены в сводную таблицу (приложение А).

2.2 Проверка распределения на нормальность. Визуализация данных

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа необходимо выполнение основных предпосылок анализа. Проверить соответствие исходной выборки этим требованиям можно с помощью встроенных графиков пакета Gretl-1.9.12: расчет вариационных характеристик и гистограммы зависимого признака.

Описательная статистика, использованы наблюдения 1 - 30 для переменной Y (использовано 30 наблюдений)

· Среднее 27,367

· Медиана 26,500

· Минимум 9,0000

· Максимум 75,000

· Стандартное отклонение 14,279

· Вариация 0,52177

· Асимметрия 1,4219

· Эксцесс 2,8408

Так как коэффициент вариации 0,52177 больше 0,33, то выборка считается неоднородной. Для этого нам необходимо избиваться от аномальных наблюдений, то есть от актеров с самыми большими и с самыми низкими доходами за год. Этим требованиям соответствуют следующие наблюдения: Tom Cruise, Harrison Ford, Robert Downey Jr., Reese Witherspoon, Keira Knightley.

Рассчитаем описательную статистику для новой выборки (приложение Б).

Описательная статистика, наблюдения 1 - 25 для переменной Y (использовано 25 наблюдений)

· Среднее 25,080

· Медиана 26,500

· Минимум 11,000

· Максимум 37,000

· Стандартное отклонение 8,2912

· Вариация 0,33059

· Асимметрия -0,28071

· Эксцесс -1,0914

Коэффициент вариации 0,33059 не существенно превышает 0,33, выборка однородна, можно продолжать исследование.

Проведем проверку на нормальность распределения, используя критерий проверки ч2.

Сформулируем первоначальные гипотезы:

: распределение зависимого признака нормально;

: распределение не является нормальным.

Значение составило 2,534, принимается нулевая гипотеза о нормальном распределении с вероятностью ошибки р = 0,28162. Тот факт, что распределение зависимого признака является нормальным, подтверждается и графиком (рис.1.).

Рис. 1. Тест на нормальное распределение

Построим график квантилей нормального распределения для новой выборки (приложение Б). Можно увидеть, что точки расположены близко к 45-градусной базовой линии.

Рис. 2. График квантилей нормального распределения

2.3 Корреляционный анализ

Корреляционный анализ позволяет количественно оценивать связи между большим числом взаимодействующих явлений. Его применение делает возможным проверку различных гипотез о наличии и силе связи между явлениями, а также гипотезы о форме связи.

Построим корреляционную матрицу (таблица 3). Коэффициенты корреляции, наблюдения 1 - 25, 5% критические значения (двухсторонние) = 0,3961 для n = 25.

На основе коэффициентов корреляции делаем вывод о наличии корреляционной связи между Y и факторами v1, v6, с обоими прослеживается прямая форма связи.

Проверим значимость коэффициентов парной корреляции:

Сформулируем первоначальные гипотезы:

* : отсутствие корреляционной связи;

* : наличие корреляционной связи.

Критическое значение t-статистики Стьюдента = 2,0687 при уровне значимости 5%.

t1=1,45, t2=1,27, t3=2,73, t4=0,59, t5=0,21, t6=2,16

Таким образом, значения t3, t6 больше критического значения, следовательно, гипотеза H0 отвергается в пользу гипотезы Н1 - наличие корреляционной связи с уровнем значимости 5%. В отношении t1, t2, t4, t5 принимается гипотеза Н0 - отсутствие корреляционной связи.

Факторы v3, v6 в дальнейшем послужат предикторами (объясняющими переменными) в регрессионных моделях.

В свою очередь v1, v2, v4,v5 не оказывают влияния на результирующий показатель.

Таблица 2. Корреляционная матрица

Годовой доход

Пол

Возраст

Количество фильмов

Количество ТВ-шоу

Рейтинг фильмов

Рейтинг актёра

Y

v1

v2

v3

v4

v5

v6

Y

1,0000

0,0899

-0,2554

0,4946

-0,1217

-0,0438

-0,4102

v1

1,0000

-0,0198

0,2887

-0,0514

0,1258

-0,4651

v2

1,0000

-0,1741

-0,2301

0,6602

0,2549

v3

1,0000

0,1913

-0,0547

0,2356

v4

1,0000

-0,2637

-0,0713

v5

1,0000

-0,0502

v6

1,0000

Как показано в корреляционной матрице, не все факторы, которые были представлены в 1 главе, имеют статистически значимое влияние на результирующий признак.

Таким образом, возраст и пол не являются показателями больших доходов, а даже, наоборот, чем актер старше, тем менее вероятность, что именно его пригласят на роль, потому что большинство фильмов - боевики, в которых нужны молодые, сильные и смелые актеры. Такой фактор, как количество ТВ-шоу, в которых был задействован актер, тоже не оказывают существенного влияния на гонорары. Потому что доходы от шоу намного ниже доходов от фильмов. Как оказалось, средний рейтинг за фильм не влияет на доход актера, потому что оценка за фильмы складывается не только зрителями, но и кинокритиками. Большая часть фильмов бывает недооценена зрителями, но кинокритики ставят высокие оценки, но это ничего не значит, ведь доход от фильма будет только благодаря зрителям.

2.4 Регрессионный анализ

доход актер корреляционный регрессионный

Регрессионный анализ заключается в исследовании закономерностей изменения одной величины в зависимости от изменения другой величины, по предположению являющейся причиной изменения зависимой переменной.

Проверим модель на мультиколлинеарность.

Сформулируем гипотезы о наличии мультиколлинеарности:

: между объясняющими переменными нет мультиколлинеарности;

: объясняющие переменные высококоррелированы.

Если рас ? крит, то принимается нулевая гипотеза.

v3 1,2847

v6 1,2847

Так как наши рассчитанные значения меньше критического 3,8415, то делаем вывод об отсутствии мультиколлинеарности.

Используя метод наименьших квадратов, построим уравнение регрессии для факторов, влияющих на годовой доход актёра: v3, v6.

Таблица 3. Метод наименьших квадратов

Коэффициент

Ст. Ошибка

t-статистика

P-значение

const

27,063696

3,539857

7,647964

3, 70e-05

**

v3

3,285567

1,481963

2,219021

0, 069985

**

v6

-0,096428

0, 035785

-2,754634

0, 100767

**

Среднее зав. перемен 25,08000

Ст. откл. зав. перемен 8,291160

Сумма кв. остатков 1177,814

Ст. ошибка модели 7,316898

R-квадрат 0,570526

Испр. R-квадрат 0,530549

F(2, 22) 5,310678

Р-значение (F) 0,024546

Уравнение регрессии имеет вид:

Y=27,063696+3,285567*v3-0,096428*v6

Проверка значимости уравнения регрессии.

Формулируем следующие гипотезы:

: уравнение регрессии незначимо;

: уравнение регрессии значимо.

Расчетное значение F-статистики Фишера - 5,310678. Критическое значение на 5%-м уровне - 3,44336. Расчетное значение больше табличного, поэтому можно сделать вывод о значимости уравнения с уровнем доверительной вероятности 0,95.

Коэффициент детерминации R2=0,570526, значит, получившаяся модель описывает 57% вариации зависимого признака, что является признаком достаточного уровня «качества».

Полученная модель показывает прямую зависимость между гонорарами актера и количеством фильмов, в которых был задействован актер, а также обратную зависимость между гонорарами и местом актера, занимаемом в рейтинге популярности. Коэффициент 3,285567 говорит о том, что каждый новый фильм с участие актера увеличит его доход в среднем - на 3,285567 млн. долл., зависимость прямая. Коэффициент -0,096428 говорит о том, что при смещении актера по рейтингу популярности на 1 вниз (пример: с 156 на 157) гонорары актера уменьшаются в среднем на 96,428 тыс. долл.

Коэффициент эластичности Эj показывает, на сколько процентов от среднего значения в среднем изменится результативный признак average при увеличении только одной определенной объясняющей переменной на 1%.

Проанализируем коэффициенты эластичности Эj.

Э3 =0,2201, Э6 = 0,312352.

Судя по коэффициентам эластичности, оба коэффициента малоэластичны, и, тем не менее, наибольшее влияние на доход актера оказывает его место в рейтинге популярности.

Построим доверительный интервал для фактора v6:

-0,096±0,025*1,717

-0,138925? в ?0,053075

Таким образом, при смещении актера по рейтингу популярности на 1 вниз (пример: с 156 на 157) гонорары актера уменьшаются в пределах от 53,075 тыс. долл. до 138,925 тыс. долл.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время актерская профессия является популярной и желанной. Многих манит известность, богатство и интересная жизнь. Однако мало кто понимает, как тернист путь к достижению своей цели, и никто не может точно сказать, кто именно добьется успеха на этом поприще.

Быть актером - это каждый день переживать новую жизнь, оправдывать ожидания зрителей, удивлять их, радовать, очаровывать своим безупречным внешним видом. Только единицы могут соответствовать такому амплуа и быть актерами от Бога. Следовательно, за все заслуги, труд таких людей должен высоко оцениваться. О том, сколько зарабатывают актеры, часто упоминают глянцевые журналы, приписывая суммы с большим количеством нолей.

Мной было проанализировано, какие факторы влияют на годовой доход зарубежного актера. В начале работы было выдвинуто шесть факторов, которые каким-либо образом могут влиять на доходы актера.

При помощи корреляционно-регрессионного анализа была получена эконометрическая модель, в которую вошли факторы, оказывающие наиболее сильное влияние на результирующий признак. Этими факторами являются количество фильмов, в которых был задействован актер и рейтинг популярности актеров. Также удалось установить направленность влияния, факторы имеют прямую и обратную зависимость с зависимой переменной.

Полученная модель:

Y=27,063696+3,285567*v3-0,096428*v6

Эконометрическая модель, полученная в ходе корреляционно-регрессионного анализа, помогает прогнозировать возможный доход актера.

На основании проведенного корреляционно-регрессионного анализа можно сделать вывод, что чем больше фильмов, в которых снимается актер и чем выше его популярность, тем значительнее это для гонораров кинозвезд.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Лапо В. Ф., Зуев В. П. Методические указания по курсу «Эконометрика». Множественный корреляционно-регрессионный анализ. Красноярск, 1992, с. 48-53

2. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие. М.: Высшая школа, 1988

3. Лапо В. Ф. Теория вероятностей, математическая статистика и эконометрика: уч. пособие, КГУ, Красноярск, 1999, с. 8-9, 19, 33,129-133

4. Книппер Е.Б. Голливуд: вчера, сегодня, завтра. М., 1997 г.

5. Сборник научных трудов «Кино и современная культура», Сб. трудов. Л., Изд. ЛГИТМиК им. Н.К.Черкасова,1988, с. 298

6. http://www.imdb.com

7. www.wikipedia.ru

8. http://www.kinopoisk.ru

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Actor

Y

v1

v2

v3

v4

v5

v6

1

Reese Witherspoon

9

0

37

2

2

7,2

74

2

Keira Knightley

10

0

28

1

0

7,4

74

3

Jennifer Aniston

11

0

44

2

1

7,1

84

4

Kristen Wiig

12

0

39

3

7

7,1

157

5

Meryl Streep

12

0

63

1

5

7,5

138

6

Hugh Jackman

14

1

44

2

4

7,4

88

7

Sarah Jessica Parker

15

0

48

0

2

6,7

129

8

Julia Roberts

16

0

45

1

1

7,2

96

9

Charlize Theron

18

0

37

2

3

7,2

108

10

Angelina Jolie

20

1

38

0

3

7,1

68

11

Nicolas Cage

23,5

1

49

1

0

7,0

44

12

Sandra Bullock

25

0

48

0

1

7,2

98

13

Brad Pitt

25

1

49

1

4

7,7

24

14

Tom Hanks

26

1

56

3

2

7,7

48

15

Taylor Lautner

26,5

1

21

1

3

6,1

58

16

Robert Pattinson

26,5

1

27

2

6

6,4

33

17

Mark Wahlberg

27

1

42

1

3

7,2

40

18

Russell Crowe

28

1

49

2

0

7,7

103

19

Sacha Baron Cohen

30

1

41

3

1

7,3

143

20

Johnny Depp

30

1

50

1

3

7,5

7

21

Will Smith

30

1

44

1

2

7,6

59

22

Ben Stiller

33

1

47

3

3

7,0

119

23

Cameron Diaz

34

0

40

3

1

7,0

126

24

Kristen Stewart

34,5

0

23

3

5

6,8

10

25

Dwayne Johnson

36

1

41

3

2

6,8

103

26

Leonardo DiCaprio

37

1

38

1

1

7,7

22

27

Adam Sandler

37

1

46

2

6

6,9

56

28

Robert Downey Jr.

40

1

48

1

4

7,2

19

29

Harrison Ford

60

1

70

0

0

7,3

122

30

Tom Cruise

75

1

50

2

5

7,4

25

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Actor

Y

v1

v2

v3

v4

v5

v6

1

Jennifer Aniston

11

0

44

2

1

7,1

84

2

Kristen Wiig

12

0

39

3

7

7,1

157

3

Meryl Streep

12

0

63

1

5

7,5

138

4

Hugh Jackman

14

1

44

2

4

7,4

88

5

Sarah Jessica Parker

15

0

48

0

2

6,7

129

6

Julia Roberts

16

0

45

1

1

7,2

96

7

Charlize Theron

18

0

37

2

3

7,2

108

8

Angelina Jolie

20

1

38

0

3

7,1

68

9

Nicolas Cage

23,5

1

49

1

0

7,0

44

10

Sandra Bullock

25

0

48

0

1

7,2

98

11

Brad Pitt

25

1

49

1

4

7,7

24

12

Tom Hanks

26

1

56

3

2

7,7

48

13

Taylor Lautner

26,5

1

21

1

3

6,1

58

14

Robert Pattinson

26,5

1

27

2

6

6,4

33

15

Mark Wahlberg

27

1

42

1

3

7,2

40

16

Russell Crowe

28

1

49

2

0

7,7

103

17

Sacha Baron Cohen

30

1

41

3

1

7,3

143

18

Johnny Depp

30

1

50

1

3

7,5

7

19

Will Smith

30

1

44

1

2

7,6

59

20

Ben Stiller

33

1

47

3

3

7,0

119

21

Cameron Diaz

34

0

40

3

1

7,0

126

22

Kristen Stewart

34,5

0

23

3

5

6,8

10

23

Dwayne Johnson

36

1

41

3

2

6,8

103

24

Leonardo DiCaprio

37

1

38

1

1

7,7

22

25

Adam Sandler

37

1

46

2

6

6,9

56

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Анализ и выявление значимых факторов, влияющих на объект. Построение эконометрической модели затрат предприятия для обоснований принимаемых решений. Исследование трендов временных рядов. Оценка главных параметров качества эконометрической модели.

    курсовая работа [821,1 K], добавлен 21.11.2013

  • Статистическое изучение и прогнозирование основных показателей финансового состояния Республики Башкортостан за 2001-2011 гг. Корреляционно-регрессионный анализ факторов, потенциально влияющих на уровень среднедушевых денежных доходов населения региона.

    курсовая работа [164,7 K], добавлен 27.06.2012

  • Сущность корреляционно-регрессионного анализа и экономико-математической модели. Обеспечение объема и случайного состава выборки. Измерение степени тесноты связи между переменными. Составление уравнений регрессии, их экономико-статистический анализ.

    курсовая работа [440,3 K], добавлен 27.07.2015

  • Объемы валового внутреннего продукта и национального дохода. Тенденции развития отраслей экономики. Состояние финансовых и товарных рынков. Производственные показатели предприятия. Понятия корреляции и регрессии. Корреляционно-регрессионный анализ.

    курсовая работа [214,8 K], добавлен 21.01.2011

  • Сущность регрессионного анализа и применение его в эконометрике. Инструментарий эконометрического исследования в области мультиколлинеарности, методы ее устранения. Исследование на мультиколлинеарность факторов, влияющих на экономические процессы.

    курсовая работа [711,5 K], добавлен 15.02.2017

  • Методика отбора факторов, влияющих на выходной показатель в статистике. Выравнивание динамических рядов. Показатели анализа ряда динамики. Множественное уравнение регрессии. Проверка адекватности регрессионной модели. Осуществление прогнозных расчетов.

    курсовая работа [2,0 M], добавлен 23.01.2012

  • Факторы успеха кинокартин: результаты зарубежных исследований. Эконометрическая оценка детерминант успеха фильма. Регрессионный анализ. Тестирование качества параметров модели. Оценка предпочтений российского зрителя. Анализ дескриптивной статистики.

    дипломная работа [2,8 M], добавлен 01.10.2016

  • Организационно-экономическая характеристика исследуемого хозяйства. Изучение изменения себестоимости производства озимых зерновых в динамике за исследуемый период. Корреляционно-регрессионный анализ влияния отдельных факторов на себестоимость зерна.

    курсовая работа [128,3 K], добавлен 06.09.2015

  • Статистический анализ в Excel. Очистка информации от засорения, проверка закона распределения, корреляционный и регрессионный анализ двумерной и трехмерной модели. Математическая модель и решение задачи оптимального управления экономическим процессом.

    контрольная работа [447,2 K], добавлен 04.11.2009

  • Получение функции отклика показателя качества Y2 и формирование выборки объемом 15 и более 60. Зависимость выбранного Y от одного из факторов Х. Дисперсионный анализ и планирование эксперимента. Проведение корреляционного и регрессионного анализа.

    курсовая работа [827,2 K], добавлен 19.06.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.