UNIVERZA V MARIBORU EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA

MARIBOR

DIPLOMSKO DELO

ANALIZA DEJAVNIKOV BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV HOLLYWOODSKIH STUDIJSKIH FILMOV

Kandidat: Gorazd Režonja Študent rednega študija Številka indeksa: 81602203 Program: univerzitetni Študijska smer: Splošna ekonomija Mentor: izr. prof. Jani Bekő Somentor: doc. dr. Timotej Jagrič

Maribor, junij 2007

2

PREDGOVOR Film zavzema v človekovem življenju pomembno vlogo, saj mu predstavlja zabavo, razvedrilo in tudi doživetje kulturnega dogodka. Po zaslugi filma lahko gledalec spoznava najbolj oddaljene dežele, njihove lepote, navade, običaje ljudi in njihovo kulturo. Film ni zgolj kulturni artifakt mimoidoče ere, temveč se konstantno razvija in prilagaja spreminjajočemu se okolju. Z izjemo večji športnih prireditev, kot so Superbowl1 ali World Series2, ni na letni ravni nobenega drugega medijskega dogodka v ZDA, ki bi pritegnil tolikšne množice kot premiera novega filma. Resnično izjemno je, da je lahko filmska industrija, tudi v svoji zreli dobi, še vedno osrednja atrakcija, ki omogoča ljudem razkošje ogleda filma po zmernih cenah ob različnih časih in v različnih okoljih. Film kot izdelek je edinstven, saj v svojem »življenjskem obdobju« prehaja skozi različne faze: v fazi nastajanja je zgolj storitev, nato otipljiv izdelek, v zadnji življenjski dobi, ko v imenu blagovne znamke žanje svoj uspeh ali neuspeh, pa zopet storitev. V času prvega predvajanja filma na ameriški nacionalni in mednarodni ravni, ko se istočasno pojavljajo številne pozitivne ali negativne kritike, imajo potrošniki možnost ocenitve filma zgolj na podlagi ogleda filma v kinodvoranah. Vsekakor je to samo prva faza v življenjskem ciklu filma. Po zaključitvi predvajanja v kinodvoranah postane film na razpolago potrošnikom na trgu DVD3-jev in videokaset, saj se transformira v otipljiv izdelek za nadaljnjo izposojo ali končno prodajo na filmskem trgu. Ko film nato prehaja skozi zaporedja prikazovalnih oken, nastopi na trgu zopet v obliki storitve. Z razvojem informacijske tehnologije so potrošniki sicer dosegli suverenost, ki jim daje svobodo pri izbiri okolja, iz katerega si lahko ogledajo film. Kljub temu pa tudi najnaprednejša tehnologija ni uspela uničiti tržne moči kinodvoran, ki ostajajo pomemben del ameriške kulture. Film kot izdelek filmske industrije se razlikuje od drugih sredstev množičnega obveščanja v pristopu oskrbe potrošniškega zadovoljstva z raznovrstnostjo filmske vsebine. Tako tudi v filmski industriji deluje zakon trga, ki je v bistvu interakcija med ponudbo in povpraševanjem. Potrošniki dosežejo največjo stopnjo kolektivne moči, ko njihovo efektivno povpraševanje povzroči dobičke za določene tipe proizvodov in odgovarjajoče gibanje redkih ekonomskih virov v smeri bolj zaželenih izdelkov. Efektivno povpraševanje usmerja ponudbo in potrošniška suverenost prevlada. Na trgu filma se filmski patroni nagibajo k proizvodnji filmov glede na blagajniške prihodke, ki jih le-ti prinašajo. Finančna iniciativa tako ustvari pogoje za naslednjo filmsko investicijo. Direktna povezava med potrošniki in producenti je nadalje zgoščena tudi s prikazovanjem filma v ostalih prikazovalnih oknih, kjer je vsak film na razpolago po individualni ceni.

1 Končnica ameriškega nogometa (NFL). 2 Končnica baseballa. 3 Angl. digital video disc.

3

Vseskozi je podobo modernega filma oblikovala peščica velikih hollywoodskih studiev (angl. majors), ki so pod okriljem MPAA4 prevzeli dominacijo v ameriški filmski industriji. MPAA trenutno tvori šest velikih hollywoodskih studiev (angl. big six): Buena Vista Pictures Distribution, Sony Pictures, Paramount Pictures, 20th Century Fox, Universal Studios in Warner Brothers. Ostra konkurenca med njimi je privedla do tega, da je film eden izmed najdonosnejših poslov v ameriškem gospodarstvu. Blagajniški prihodki predstavljajo glavno merilo uspeha hollywoodskih studijskih filmov. Z analizo le-teh pa je mogoče posredno odgovoriti na naslednja vprašanja: Kako lahko pojasnimo izjemne ekonomske dosežke ameriške filmske industrije? Kako so studii izkoristili potencial domačega videa in televizije in s tem multiplicirali svoje prihodke? Kateri so vzroki za dominacijo velikih hollywoodskih studiev v ameriški kinematografiji? Da bi dobil odgovore na zastavljena vprašanje, sem izbral analizo dejavnikov blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov za temo svojega diplomskega dela. Pri raziskavi sem se opiral na znanja pridobljena v času študija ekonomije na Ekonomsko-poslovni fakulteti Maribor, še posebej v okviru predmeta Ekonometrija pod vodstvom somentorja dr. Timotej Jagriča. Na tem mestu bi se rad zahvalil dr. Jagriču za njegove nasvete pri ekonometrični analizi. Posebna zahvala gre mentorju dr. Jani Bekőju za celovito recenzijo dela in njegove strokovne kritike ter nasvete, ki so pripomogli k nastanku tega diplomskega dela. Za podporo v času celotnega študija se zahvaljujem mojim najdražjim.

4 MPAA (angl. Motion Picture Association of America) je neprofitna organizacija vlade ZDA, katere namen je zaščita interesov ameriških filmskih studiev (MPAA 2007a).

4

KAZALO 1 UVOD............................................................................................................................ 6

1.1 Opredelitev področja in opis problema .................................................................6 1.2 Namen, cilji in osnovne trditve .............................................................................6 1.3 Predpostavke in omejitve raziskave ......................................................................7 1.4 Uporabljene metode raziskovanja .........................................................................8

2 RAZVOJ AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE......................................................... 9

2.1 Vzpon Hollywooda................................................................................................9 2.2 Zlata doba Hollywooda .......................................................................................10 2.3 Zaton studijskega sistema....................................................................................11 2.4 Post-klasična kinematografija ali novi Hollywood .............................................12 2.5 Vzpon domačega videa........................................................................................12

3 STRUKTURA AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE.............................................. 14

3.1 Distribucijski sektor.............................................................................................14 3.1.1 Koncentracija distribucijskega sektorja........................................................... 14 3.1.2 Vstopne pregrade............................................................................................. 16

3.1.2.1 Ekonomije obsega ................................................................................... 17 3.1.2.2 Vertikalno povezovanje........................................................................... 19 3.1.2.3 Konglomerati ........................................................................................... 20 3.1.2.4 Produktna diferenciacija .......................................................................... 22 3.1.2.5 Regulacija preko MPAA ......................................................................... 23

3.2 Produkcijski sektor ..............................................................................................24 3.3 Prikazovalni sektor .............................................................................................26

3.3.1 Karakteristike prikazovalnega sektorja ........................................................... 26 3.3.2 Koncentracija prikazovalnega sektorja............................................................ 30

4 IZDELAVA IN TRŽENJE FILMOV ......................................................................... 34

4.1 Postopek izdelave filma.......................................................................................34 4.2 Finančni viri.........................................................................................................35 4.3 Stroški studijskega filma .....................................................................................36 4.4 Trženje filmov .....................................................................................................40

4.4.1 Zaporedje prikazovalnih oken ......................................................................... 40 4.4.1.1 Trg domačega videa ................................................................................ 41 4.4.1.2 Ostali avdio-vizualni trgi ......................................................................... 44

4.4.2 Strategije filmskega predvajanja ..................................................................... 46 4.4.2.1 Pomen sezonskih vplivov ........................................................................ 47 4.4.2.2 MPAA ocene starostne sprejemljivosti filma.......................................... 49

4.4.3 Pospeševanje prodaje....................................................................................... 51 4.4.3.1 Vloga filmskih zvezd in koncept blagovne znamke................................ 51 4.4.3.2 Oglaševanje ............................................................................................. 52

5

5 ANALIZA FUNKCIJ BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV HOLLYWOODSKIH STUDIJSKIH FILMOV ...................................................................................................... 54

5.1 Uvodni pregled in predstavitev podatkov............................................................54 5.2 Ocena parametrov vzorčne linearne funkcije povprečnih prihodkov..................60 5.3 Ocena parametrov vzorčne dvojnologaritemske funkcije povprečnih

prihodkov.............................................................................................................61 5.4 Primerjava vrednosti determinacijskih koeficientov vzorčnih funkcij................62 5.5 Box-Coxov test ....................................................................................................63 5.6 Ramseyev Reset test ............................................................................................65 5.7 Multikolinearnost ................................................................................................68 5.8 Heteroskedastičnost .............................................................................................71

5.8.1 Parkov test ....................................................................................................... 72 5.8.2 Glejserjev test .................................................................................................. 73 5.8.3 Goldfeld-Quandtov test ................................................................................... 75 5.8.4 Breusch-Paganov test ...................................................................................... 76 5.8.5 Odprava heteroskedastičnosti .......................................................................... 77

5.9 Avtokorelacija .....................................................................................................79 5.10 Chowov test .........................................................................................................81 5.11 Uporaba nepravih spremenljivk...........................................................................83

6 SKLEPNE UGOTOVITVE......................................................................................... 85 POVZETEK ........................................................................................................................ 87 ABSTRACT ........................................................................................................................ 87 SEZNAM LITERATURE ................................................................................................... 88 SEZNAM VIROV ............................................................................................................... 91 SEZNAM TABEL............................................................................................................... 92 SEZNAM SLIK................................................................................................................... 93 PRILOGE ............................................................................................................................ 95

6

1 UVOD 1.1 Opredelitev področja in opis problema Ameriška filmska industrija predstavlja enega izmed vodilnih gospodarskih sektorjev na svetu. Njeno podobo so tekom 20. stoletja oblikovali veliki hollywoodski studii, ki dominirajo na področju filma tudi danes. Studii so vseskozi posredno ali neposredno obvladovali vse faze nastajanja filmov: produkcijo, distribucijo in prikazovanje. Ob pomoči državnih institucij, katerih namen je bil preko filmov izvažati ameriške dobrine in ameriški način življenja, so hollywoodski studii uspeli vzpostaviti visoke vstopne pregrade in s tem otežili vstop manjšim studiem (angl. minors) in neodvisnim producentom na trg. Film torej ni samo umetnost, temveč je tudi industrija in trgovina. Nastajanje filma, katerega predstava traja na filmskem platnu komaj dobro poldrugo uro, zahteva tedne in mesece vztrajnega dela, v katerem so udeleženi številni strokovnjaki: umetniški ustvarjalci, mojstri tehnike in številni drugi delavci. Za nastajanje filma pa so potrebna tudi ogromna denarna sredstva. Toda navkljub vsej ogromni tehniki, industrijskemu načinu izdelovanja filmov in filmski trgovini je film najprej in predvsem umetnost, ki pa sicer izgublja svoj pomen zaradi vedno bolj komercialne naravnanosti filmske industrije, katere gonilna sila je Hollywood. Hollywoodski studijski film je bil v preteklosti podvržen številnim sociološkim analizam, katerih namen je bil ugotoviti interakcijo med filmom in družbo. Toda film je več kot le zgolj kulturna determinanta. Kljub svoji specifičnosti je film izdelek kot vsak drug, ki pa pritegne ogromne množice in predstavlja enega izmed najpomembnejših izvoznih artiklov ameriškega gospodarstva. Poglavitno merilo komercialne uspešnosti hollywoodskih studijskih filmov je denar, ki ga obiskovalci pustijo v blagajnah kinodvoran. Studii so v skladu s standardi tržno uspešnih filmov večinoma brez umetniških ambicij razvili komercialno kinematografijo, kar pomeni, da celoten sistem produkcije, distribucije in prikazovanja deluje po načelih proizvodno-trgovske verige, ki vsem njenim členom zagotavlja primeren dobiček. Številne publikacije in televizijski programi v ZDA na tedenski ravni analizirajo izdane filme in njihov vpliv na blagajniške prihodke v domačih in tujih kinematografih. V zadnjih letih so se tako pojavile številne študije, ki se zanašajo na uporabo ekonometričnih tehnik. Namen teh je podati učinkovite modele, ki predvsem analizirajo vpliv različnih dejavnikov na blagajniške prihodke in omogočajo učinkovite napovedi. Determinante, ki vplivajo na blagajniške prihodke izdanih filmov, so eno izmed osrednjih vprašanj, s katerimi se danes ukvarjajo številni avtorji. 1.2 Namen, cilji in osnovne trditve Namen diplomskega dela je podati zgodovinski pregled razvoja ameriške filmske industrije in velikih hollywoodskih filmskih studiev, analizirati strukturo ameriške filmske industrije in predstaviti strategije studiev pri izdelovanju in trženju filmov ter s

7

pomočjo ekonometrične analize dokazati vpliv nekaterih najpomembnejših dejavnikov, ki krojijo gibanje blagajniških prihodkov. Cilji diplomskega dela so:

• z analizo distribucijskega, produkcijskega in prikazovalnega sektorja ameriške filmske industrije pokazati njihovo medsebojno prepletenost in vpliv velikih hollywoodskih filmskih studiev na trg filma v ZDA,

• s predstavitvijo metod izdelav in trženja filmov pokazati, da so veliki hollywoodski studii obrtno naravnani, kar pomeni, da si s pomočjo uveljavljenih konceptov in poslovnih praks zagotavljajo stalno rast blagajniških prihodkov,

• z ekonometrično analizo funkcij blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov po podatkih MPAA kvantificirati vpliv nekaterih determinant, ki določajo rast blagajniških prihodkov in dokazati, da je uvedba domačega videa prispevala k strukturnemu prelomu na trgu filma v ZDA.

V diplomskem delu navajamo dve osnovni trditvi. Prva osnovna trditev je, da je poglavitno merilo uspeha filma v ZDA višina blagajniških prihodkov, ki jih le-ta doseže v kinematografih. Dejstvo, da je v ameriški filmski industriji prisotna monopolistična konkurenca, kjer dominirajo veliki hollywoodski studii, je druga osnovna trditev. Studii so si namreč s svojimi tržnimi deleži uspeli zagotoviti močno tržno pozicijo. Ta jim omogoča, da s pomočjo uveljavljenih filmskih konceptov, poslovne prakse, prisotnosti številnih prikazovalnih oken, velikega domačega trga, pripravljenosti vlaganja ogromnih sredstev v filmske projekte dosegajo visoke blagajniške prihodke v ZDA in drugje po svetu. 1.3 Predpostavke in omejitve raziskave V empiričnem delu diplomskega dela smo predpostavili, da dobljeni modeli predstavljajo dober približek za celotno ameriško filmsko industrijo, saj smo operirali s podatki MPAA, katere člani ustvarijo povprečno 90 % vseh severnoameriških blagajniških prihodkov in so odgovorni za več kot polovico vseh filmskih projektov v ZDA. Naše modele smo ocenjevali po metodi navadnih najmanjših kvadratov. Omenjena metoda nam da najbolj učinkovite in nepristranske ocene regresijskih koeficientov le ob upoštevanju določenih predpostavk. Mi smo upoštevali predpostavko o homoskedastičnosti in predpostavki o neobstoju multikolinearnosti in avtokorelacije. Omejitve raziskave izhajajo iz dejstva, da v diplomskem delu proučujemo samo vpliv velikih hollywoodskih studiev na blagajniške prihodke, pri čemer pa nismo zajeli vpliva manjših studiev in neodvisnih produkcijskih hiš. Poleg tega smo v empiričnem delu blagajniške prihodke studijskih filmov definirali kot prihodke iz naslova prodanih kinovstopnic ter prihodke iz prodaje in izposoje domačega videa v ZDA, pri čemer pa zaradi pomanjkanja ustreznih podatkov nismo upoštevali prihodkov iz preostalega sekundarnega filmskega trga, tj. nacionalnih televizijskih mrež in njenih lokalnih podružnic ter plačniške televizije.

8

1.4 Uporabljene metode raziskovanja V diplomskem delu bomo izbrano temo obdelali z deskriptivnim in analitičnim pristopom. Opisovanje dejstev, procesov in pojavov na trgu filma v ZDA bomo izvedli s pomočjo deskriptivne metode, ki jo bomo podkrepili z metodo kompilacije, tj. s postopkom povzemanja opazovanj, spoznanj, stališč, sklepov in rezultatov drugih avtorjev. Metoda kompilacije bo tako pripomogla k oblikovanju novih, samostojnih sklepov glede vloge velikih hollywoodskih filmskih studiev v ameriški in svetovni kinematografiji ter njihovega vpliva na blagajniške prihodke. V okviru analitičega pristopa se bomo naslonili na uporabo ekonometričnih tehnik, pri čemer bomo izračunali ocene regresijskih koeficientov funkcij blagajniških prihodkov po metodi navadnih najmanjših kvadratov. Dobljena modela bomo primerjali z Box-Coxovim in Ramseyevim Reset testom. Izbrani model blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov bomo nadalje testirali, da bi ugotovili veljavnost predpostavk metode navadnih najmanjših kvadratov. Multikolinearnost bomo tako preverili s primerjavo kvadratov korelacijskih koeficientov posameznih pojasnjevalnih spremenljivk z determinacijskim koeficentom, s pomočjo t statistike ter z izračunom variančno-inflacijskih faktorjev. Veljavnost predpostavke o homoskedastičnosti bomo testirali s pomočjo Parkovega, Glejserjevega, Goldfeld-Quandtovega in Breusch-Paganovega testa. Prisotnost avtokorelacije bomo ugotavljali na podlagi Durbin-Watsonovega testa. V kolikor bomo odkrili prisotnost avtokorelacije, jo bomo odpravili s pomočjo metode generaliziranih diferenc 1. reda. Da bi ugotovili, ali je v našem modelu prišlo do podatkovnih prelomov odvisne spremenljivke, bomo uporabili Chowov test in neprave (angl. dummy) spremenljivke. Pri pisanju diplomskega dela se bomo opirali predvsem na strokovno literaturo tujih avtorjev in na internetne vire s področja obravnavane teme.

9

2 RAZVOJ AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE Ameriški film je imel vse od svojih začetkov globok vpliv na svetovno kinematografijo. Priznani angleški fotograf Eadweard Muybridge je zaslovel kot prvi, ki je leta 1878 z uporabo več fotografskih naprav ter t. i. zoopraktiskopa5 (angl. zoopraxiscope) uspel projicirati gibajoče se slike. Muybridgeva naprava je navdihnila številne iznajditelje, ki so pričeli iskati nove možnosti za projekcijo slik. V ZDA je leta 1888 Thomas Alva Edison s kinetoskopom6 (angl. kinetoscope) naredil korak naprej, saj je njegov patent zaradi širokega zanimanja javnosti in poslovnežev, ki so v filmu videli tržno nišo, spodbudil nadaljno iskanje novih tehnoloških alternativ. Prvo množično komercialno predvajanje filma s pomočjo kinetoskopa je potekalo leta 1894 v New Yorku in pomeni rojstvo ameriške filmske kulture (Baldwin 2001, 15). Skoraj vzporedno pa sta leta 1895 brata Lumiere v Franciji predstavila podobno napravo, ki je prav tako omogočala širše predvajanje filmov. Od tu naprej tečeta dve zgodbi, saj se tako v ZDA kot v Franciji začneta ločeno razvijati filmski industriji, ki sta vse do začetka druge svetovne vojne narekovali vsebino večine celovečernih filmov. Prva prikazovanja filmov v ZDA so potekala v gledališčih v sklopu plesnih, glasbenih ali komičnih predstav. Podjetniki so začeli potovati po vsej državi z namenom, da bi film pobliže predstavili javnosti. Prvi večji uspeh ameriške kinematografije predstavlja celovečerni nemi film iz leta 1903 "The Great Train Robbery", katerega je režiral Edwin S. Potter (Ames 1997, 67). New York je v začetku razvoja ameriške filmske industrije predstavljal center ameriške kinematografije. Prvi filmski studio Kaufman-Astoria v Queensu, enem izmed petih okrožij v mestu New York, je bil zgrajen v dobi nemega filma. Pod njegovim okriljem sta ustvarjala tudi slovita brata Marx. Toda kmalu se je zaradi ugodnih klimatskih in prostorskih pogojev v Kaliforniji Hollywood začel razvijat kot novo središče ameriške filmske industrije. 2.1 Vzpon Hollywooda Podjetje Biograph7 je leta 1910 poslalo režiserja D.W. Griffitha in njegovo igralsko zasedbo na zahodno obalo ZDA. Tam so začeli s snemanjem filma na praznem zemljišču 5 Zoopraktiskop je naprava, ki je omogočala prikazovanje gibajočih se slik in se smatra za prvi filmski projektor. Omogočal je projiciranje slik s pomočjo rotacijskega steklenega diska, na katerem so bili upodobljeni objekti gibanja kot silhuete. S hitro rotacijo diska je bilo tako mogoče projicirati gibanje (Haas 1976, 27) 6 Kinetoskop je naprava, ki je omogočala prikazovanje gibajočih se slik po principu filmskega projektorja. Naprava sprva sicer ni omogočala množične projekcije, temveč so si lahko posamezniki eden po eden v posebni kamrici kinetoskopa ogledali film skozi za to posebej prirejeno luknjico. Kinetoskop je pomenil prvi korak k standardni kinematografski projekciji, saj je bila iluzija gibanja ustvarjena s pomočjo kinetografa (angl. kinetograph), ki je omogočal rotacijo in osvetlitev traku na katerem so bile podobe in tako posledično prikazovanje filma. S tem, ko se je kinetograf leta 1893 popolnoma osamosvojil od kinetoskopa, so bili ustvarjeni pogoji za množično predvajanja filma (Baldwin 2001, 15). 7 American Mutoscope & Biograph Company je bilo prvo podjetje v ZDA, ki se je v celoti posvečalo zgolj produkciji in prikazovanju filmov. V slabih treh desetletjih delovanja, od leta 1895 do 1928, je izdalo več kot 2000 kratkih in 12 celovečernih filmov (Bowser 1990, 253).

10

v bližini centra Los Angelesa. Podjetje se je takrat odločilo, da bo začelo z iskanjem novih zemljišč v tem delu države, z namenom, da si razširijo filmsko kuliso. Ustalili so se nekaj milj severno od Los Angelesa, v Hollywoodu. Griffith je takrat posnel prvi film v zgodovini ameriške filmske industrije v Hollywoodu z naslovom "In Old California". Potem, ko se je razvedelo za izjemno ugodne klimatske in prostorske pogoje, ki jih je nudil ta del Kalifornije, so se številni filmski ustvarjalci odpravili na zahod. V Hollywoodu so kmalu zatem zrasli številni filmski studii, hollywoodski velikani. Filmske ustvarjalce je privlačilo predvsem milo podnebje, zanesljiva sončna svetloba in naravna scenografija, kar je omogočalo, da so se lahko filmi snemali tekom celega leta (Bowser 1990, 253). V zgodnjih letih 20. stoletja so se v Hollywood naselili številni Židi, ki so bili znani po svojih poslovnih veščinah in se začeli ukvarjati s prikazovanjem kratkih filmov, ki so se vrteli v nikelodenskih filmskih gledališčih (angl. nickelodeons). Gre za zgodnjo obliko kinodvoran, ki so svoje ime dobile po tem, da so lastniki zaračunavali standardno vstopnino petih centov (angl. nickel). V samo nekaj letih so ambiciozni poslovneži, kot so: Samuel Goldwyn, Carl Laemmle, Adolph Zukor, Louis B. Mayer ter bratje Warner (Harry, Albert, Samuel in Jack), postali vodje novo oblikovanih filmskih studiev ter kmalu prevzeli dominacijo v distribucijskem, produkcijskem in prikazovalnem sektorju ameriškega filma. S tem so postavili tudi pogoje za internacionalizacijo domače filmske industrije, saj so v njej pričeli delovati mnogi tuji filmski igralci in ostali filmski strokovnjaki, med drugim tudi številni evropski, ki so se bili zaradi posledic svetovnih vojn prisiljeni odseliti v Hollywood. Na vrhuncu svoje popularnosti, v poznih 40. letih 20. stoletja, so ameriški filmski studii na leto izdajali povprečno 400 filmov in pritegnili v kinematografe 90 milijonov Američanov (Bowser 1990, 254). 2.2 Zlata doba Hollywooda Med t. i. zlato dobo Hollywooda, ki je trajala od konca dobe nemega filma v poznih 20. letih do poznih 40. let 20. stoletja, so se filmi snemali z do takrat največjo vnemo. Filmsko formulo takratne dobe so predstavljali predvsem vesterni, komedije, mjuzikli in biografski filmi, na katerih so studii praviloma uporabljali vedno enake filmske kadre. Ponavadi ni bilo težo ugotoviti, kateri film je izdal kateri studio, posebej zaradi filmskih igralcev, ki so se stalno pojavljali v filmih studiev, s katerimi so redno sodelovali. Poleg tega je imel vsak studio svoj značilen slog in karakteristike snemanja filmov, na podlagi katerih je bila možna omenjena diferenciacija (Gabler 1988, 149). Takšna diferenciacija je lahko podlaga za ustvarjanje blagovne znamke studia, ki danes sicer ne obstaja, saj filmske zvezde bolj kot del večje celote izstopajo kot posamezniki. Studii so v tem obdobju služili denar v okviru t. i. studijskega sistema. Ta je povezoval produkcijo, distribucijo in prikazovanje filmov. Studijski sistem je studiem omogočal dvoje (Mordden 1988, 29):

• filmsko produkcijo na lastnih zemljiščih s kreativnim osebjem, ki je delalo za studio pod dolgoročnimi pogodbami in

• vertikalno integracijo preko lastništva nad distribucijo in filmskimi gledališči, kar je zagotavljajo dodatno prodajo filmov z manipuliranjem trga.

11

Odločitev vrhovnega sodišča leta 1948, glede filmskega studia Paramount, (t. i. dekret o Paramountu) je pomenila konec lastništva studiev nad kinematografi in s tem ekskluzivnih pravic, da predvajajo filme po lastnih željah. Prav tako je pomenila spremembo v načinu produkcije in distribucije filmov, saj so studii kršili protitrustovsko zakonodajo ZDA, ki je prepovedovala sklepanje določenih ekskluzivnih pogodb. Leta 1954 je bila razbita še zadnja izmed povezav med studiem in prikazovalcem in je pomenila konec dobe studijskega sistema ter s tem tudi konec zlate dobe Hollywooda (Schatz 1998, 91). V studijski sistem je bilo povezanih osem velikih hollywoodskih studiev. Od teh je bilo pet takšnih, ki so imeli popolni nadzor nad produkcijo, distribucijo in prikazovanjem filmov. Med t. i. pet velikih (angl. Big 5) so spadali: Fox, Loews Incorporated (starševsko podjetje studia Metro-Goldwyn-Meyer (MGM)), Paramount Pictures, RKO (Radio-Keith-Orpheum) in Warner Brothers. Universal Pictures in Columbia Pictures sta bila sicer podobno organizirana kot pet velikih, vendar je bilo njuno lastništvo nad filmskimi gledališči neznatno. V tem obdobju je imelo pomembno vlogo tudi podjetje United Artist, ki je imelo v lasti nekatere kinematografe in dostop do produkcijskih zmogljivosti v lasti ostalih studiev, vendar je delovalo zgolj kot podporni distributer izbranim neodvisnim producentom (Mordden 1988, 31). V zlati dobi filma je bilo posnetih ogromno filmov, ki so postavili merila tudi za v prihodnje. Prav tako ni bilo težnje po tem, da bi filmi postali večje mednarodne finančne uspešnice, saj so številni filmi, ki so jih imeli studii na razpolago, lahko zagotovili zadosten dobiček ob srednje velikem proračunu, dobrem scenariju in relativno neznanih filmskih igralcih. 2.3 Zaton studijskega sistema Studijski sistem in zlata doba Hollywooda sta prinesla na plan dve novosti (Fernett 1988, 150):

• novo zvezno protitrustovsko zakonodajo, ki je onemogočila ponovno vertikalno integracijo med studii in prikazovalci in

• pojav televizije. Rezultat protitrustovskega zakona je bil, da so se igralci in tehnično osebje postopoma odcepili od filmskih studiev, kar je privedlo do tega, da so imeli novi filmi popolnoma nove igralske zasedbe in ostalo kreativno osebje. To je sicer pomenilo izgubo tistih karakteristik, ki so naredili MGM, Paramount, Universal, Columbio, RKO in 20th Century Fox prepoznavne že ob samem ogledu filma. Število izdanih filmov in filmski proračuni so upadli, kar je prisililo filmsko industrijo v strateške spremembe. Kot protiutež televiziji so studii sedaj ciljali v izdajanje bolj spektakularnih in posledično bistveno dražjih filmov. Čeprav je televizija pomenila konkurenco filmskim studiem, se je njen vzpon v prihajajočih letih izkazal kot prednost za filme v številnih pogledih, saj so tudi studii izkoristili njen potencial kot sekundarni filmski trg in v sodelovanju z nacionalnimi televizijskimi mrežami in plačniško (kabelsko) televizijo nekajkrat uspeli povečati svoje prihodke.

12

2.4 Post-klasična kinematografija ali novi Hollywood Zaton studijskega sistema pomeni konec dolgega obdobja, za katerega se uporablja izraz klasična kinematografija. Trajala je vse od leta 1915, ko je izšel film "The Birth of the Nations" do leta 1960, ko se je s koncem studijskega sistema filmska industrija začela korenito spreminjati. Sledila je post-klasična kinematografija, za katero je značilen t. i. avterizem8, povečan vpliv tujejezičnih filmov in neodvisna produkcija (Bordwell idr. 1985, 213). Post-klasična kinematografija je izraz, ki se uporablja za opis metod, ki so spremenile način pripovedovanja zgodb, torej snemanja filmov v novem Hollywoodu. Filmi so pričeli dobivati zapletene konce zgodb, meja med antagonistom9 in protagonistom je postajala vse bolj nejasna. Scenaristi so prav tako začeli ustvarjati bolj kompleksne situacije. V nekaterih primerih je bila zgodba podana s strani antagonista, pri čimer so protagonisti ali junaki postali antagonisti. Lep primer tega je film "The Widowmaker", film o ruski podmornici v času hladne vojne, katere sovražnik ter hkrati antagonist v filmu so bile ZDA, kar je svojevrsten paradoks, v kolikor upoštevamo, da se ZDA v celotni zgodovini ameriškega filma ponavadi pojavljajo kot junak ali protagonist (Balio 1985, 54). Novi Hollywood je prinesel novo generacijo režiserjev, kot so: Francis Ford Coppola, George Lucas, Brian de Palma, Martin Scorsese in Steven Spielberg, ki so s pomočjo tehnologije in evolucije obstoječih žanrov razvili novo podobo filmov. Filmski uspešnici, kot sta "The Godfather" in "Star Wars", sta pripomogli k vzponu t. i. blockbusterja10, ki je poleg neodvisnega filma predstavljal eno izmed dveh kategorij filma post-klasične dobe. Studii so se tako skoraj povsem posvetili snemanju visoko proračunskih filmov, da bi dosegli visoke blagajniške prihodke samo z nekaj filmskimi uspešnicami. Spektakularna scenografija, zvezdniška moč in visoka produkcijska vrednost so postale nove karakteristike celovečernih filmov. Poleg tega so studii pričeli vlagati ogromna sredstva v oglaševanje filmov, da bi pritegnili čim večje občinstvo (Balio 1985, 61). 2.5 Vzpon domačega videa V 80. letih 20. stoletja je prišlo do še enega pomembnega razvojnega preloma v filmski industriji. Domači video je odprl povsem nove poslovne možnosti, saj so sedaj lahko tudi filmi, ki se sicer niso dobro obnesli v kinematografih, prinesli s pomočjo domačega videa zadovoljivo raven prihodka. Video je torej pripomogel upravičiti vedno rastoče filmske stroške ter filmski industriji ustvaril povsem nove poslovne priložnosti (Prince 2000, 196).

8 Avterizem se je začel uporabljati v filmski industriji ob koncu klasične dobe. Gre za to, da vsebina filma odraža povsem kreativno vizijo režiserja in pomeni konec uveljavljenih vzorcev ali klišejev (Miffin 2000, 24). 9 Antagonist je karakter ali skupina karakterjev, ki v filmih predstavlja nasprotje od dobrega proti kateremu se ponavadi bori junak filma ali protagonist (Kavčič in Vrdlovec 1999, 23) 10 Gre za celovečerni film ali gledališko predstavo z izjemno uspešno filmsko produkcijo (Barnes & Noble Film Glossary 2007).

13

Sprva ni bilo jasno, ali se bo domači video razvil do te mere, da bi postal novo orodje studiev pri doseganju dobička. Kot prvi je videorekorder ali VCR (angl. videocasette player) predstavil Sony leta 1975, ko še ni bilo gotovo, ali se bo obnesel v filmski industriji. Takrat namreč še ni bilo na voljo vnaprej posnetih filmov na videokasetah. Težava je bila tudi v tem, da je naprava, takrat imenovana Betamax, lahko posnela samo eno uro filma na kaseto z magnetnim trakom. Toda kmalu je konkurenca predstavila dveurno videokaseto, imenovano VHS (angl. video home system), ki jo je ponudil Sonyev tekmec Matsushita. Bitka za razvoj boljšega formata je povzročila zmedo in ovirala začetno rast trga videorekorderjev, kar je nakazovalo, da se bo z novo tehnologijo zgodilo podobno, kot se je to zgodilo z zgodnjimi napravami domačega videa, ki so doživele polom. To so bili npr. Electronic Video Recording System (EVR), ki ga je razvil dr. Peter Goldmark v laboratorijih CBS-a v poznih 60. letih, ali Catrivision (The Museum of Broadcast Communications 2007). S pojavom DVD tehnologije je filmska industrija pridobila dodatne ciljne trge. DVD enote so hitro postale dobičkonosne za studie, saj so omogočale prodajo dodatnih filmskih scen, podaljšanih filmskih verzij in raznih komentarjev o snemanju filma.

14

3 STRUKTURA AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE 3.1 Distribucijski sektor Distribucija je ena od treh vej kinematografije in posreduje med produkcijo ter eksploatacijo oziroma prikazovanjem filmov (Kavčič in Vrdlovec 1999, 143). V ZDA je distribucija zaznamovana z dejstvom, da so velike hollywoodske produkcijske hiše oziroma studii hkrati tudi distributerji. Dva zaporedna člena sta tako neločljivo povezana med seboj, distributerji pa opravljajo distribucijo tudi za neodvisne producente zunaj matične hiše. Od slednjih ali drugega distributerja pridobijo ali za določen čas odkupijo pravico za prikazovanje filma, distribucijske kopije pa nato oddajajo kinematografom bodisi za določen odstotek od prodanih vstopnic bodisi za vnaprej dogovorjen znesek. Poleg posojanja (angl. leasing) filmov kinodvoranam in nadzorovanja izposoje distributerji skrbijo tudi za oglaševalsko kampanjo in njen nadzor, zagotavljajo in nadzirajo publiciteto ter eksploatacijo pri promociji proizvoda. 3.1.1 Koncentracija distribucijskega sektorja V kolikor pogledamo tržne deleže11 v tabeli 1, ugotovimo, da vlada v distribucijskem sektorju izrazita koncentracija, saj samo peščica večjih distributerjev kontrolira tržišče. Z izjemo nekaterih sprememb, ki so se dogodile v teku 20. stoletja, je ista skupini narekovala prevlado v ameriški filmski industriji vse do danes. Če pogledamo CR412 61,6 % iz leta 2006 in Herfindahl-Hirschmannov indeks13, ki je istega leta znašal 1186,8, vidimo, da je distribucijski sektor vsaj zmerno koncentriran (tabela 1). Dva dejavnika, ki sta prispevala k temu, da je industrija še konkurenčna, sta relativna enakost med najmočnejšimi distributerji in dejstvo, da se lahko vodstvo na tej lestvici hitro spremeni že s samo enim uspešnim filmskim projektom katerega izmed distributerjev. Iz tabele 1 je tudi razvidno, da je distribucijski sektor podvržen nihanjem, kar kažejo spremembe tržnih deležev studiev v zadnjih sedmih letih. Kljub velikim negotovostim v filmski industriji, pa v distribucijskem sektorju obstajajo visoke vstopne pregrade, ki otežujejo vstop majhnim distributerjem, kot sta npr. New Line in Miramax, ki sta si sicer dokaj uspešno utrla pot na lestvico najuspešnejših, z namenom postati vplivnejši del hollywoodskega studijskega sistema. Tabela 1 tudi razkriva, da osem največjih distribucijskih podjetij obvladuje več kot 80 % celotnega ameriškega distribucijskega sektorja. HHI sicer v letih 2001, 2004 in 2005

11 Tržni delež je v poglavju 3.1 definiran kot relativni delež v celotnih prihodkih filmske industrije v ZDA iz naslova prodanih kinovstopnic. 12 CR4 (concentration ratio 4) dobimo, če seštejemo tržne deleže štirih najmočnejših podjetij v gospodarskem sektorju (Heather 2002, 41). 13 Herfindahl-Hirschmannov indeks (HHI) izračunamo po enačbi: H = ∑(Si/S)2. HHI uporabljajo ameriške oblasti pri odločanju v procesih stapljanja oziroma družitev podjetij, kjer bi takšna spojitev utegnila ogroziti javni interes. Gre predvsem za vprašanje, ali bi spojitev vplivala na takšno koncentracijo v sektorju, ki bi že imela škodljive učinke za potrošnike. Ena izmed osnov za odločanje je torej vpliv spojitve na HHI. Če je indeks med 0 in 1000, se tržišče obravnava kot nekoncentrirano, zato se spojitvi dveh podjetij ne oporeka. V intervalu med 1000 in 1800 se oporeka, če spojitev poveča indeks za več kot 100 točk, nad 1800 pa že za 50 točk (Heather 2002, 46).

15

kaže na nekoncentriranost sektorja, toda treba je opozoriti, da je do tega prišlo zaradi pomanjkanja podatkov o tržnih deležih nekaterih studiev. To je posledica prevzemov ali spojitev teh studiev z drugimi, ki pa jih v tabeli 1 nismo zajeli. TABELA 1: TRŽNI DELEŽI AMERIŠKIH FILMSKIH DISTRIBUTERJEV (V %) Podjetje 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Sony/Columbia 9,2 9,0 17,2 13,0 14,3 10,4 18,6 Buena Vista 15,5 10,9 13,0 16,5 12,4 10,4 16,2 Warner Bros. 11,9 15,1 11,7 12,8 12,9 15,6 11,6 20th Century Fox 9,5 10,6 10,1 8,4 9,9 15,3 15,2 Universal 14,1 11,7 9,5 11,6 9,5 11,4 8,9 Paramount 10,6 11,3 7,4 7,1 6,7 9,4 10,3 New Line 4,9 6,7 9,5 10,1 4,6 4,8 2,7 DreamWorks SKS 10,3 4,9 5,2 3,0 10,0 5,7 0,2 Miramax 4,8 7,5 2,7 4,4 3,9 2,1 0,5 MGM/UA 1,4 5,5 4,0 4,0 2,1 2,1 1,8 Lionsgate 0,4 0,7 0,8 0,6 3,2 3,2 3,6 Fox Searchlight 0,3 0,6 1,5 1,3 1,8 1,2 1,8 Newmarket 0,0 0,0 0,0 0,0 4,3 0,0 0,0 Dimension Films 1,5 0,0 1,4 3,1 0,2 2,1 0,0 USA Films 1,2 1,7 0,5 0,0 0,0 0,0 0,0 Sony Classics 0,4 1,7 0,2 0,4 0,4 0,7 0,7 IFC 0,0 0,0 2,6 0,2 0,1 0,1 0,0 Ostala 4,0 2,1 2,7 3,5 3,7 5,5 7,9 Skupaj 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100 CR4 52,1 49,0 52,0 53,9 49,6 51,7 61,6 CR8 86,0 82,8 83,6 82,5 80,3 83,0 87,1 HHI 1027,1 966,8 1001,2 1018,8 930,8 993,0 1186,8 Vir: Box Office Mojo (2007a). Distribucijski sektor je bil v 80. letih podvržen največjim spremembam. Z uspešnim vstopom podjetja TriStar, z okrepitvijo Disneya (danes Buena Vista) in s prisotnostjo nekaterih manjši filmskih studiev, kot so: Canon, DeLaurentis, New Line in Orion, se je zdelo, da je distribucijski sektor ujel pridih nove konkurenčnosti. Toda evforija je trajala le kratek čas, saj so slabi rezultati združitve med TriStarom in Columbio ter finančne težave manjših studiev prispevale k temu, da je njihova prisotnost na trgu slabela. Za povrh je Disney, ki si je želel razširiti svojo tržno moč, kmalu prevzel tudi Miramax. Podobna usoda je doletela tudi New Line, ki jo je skupaj z Castle Rockom, prevzelo podjetje Turner Broadcasting Systems in se kasneje, leta 1996, združilo v medijski konglomerat Time Warner. S tem, ko sta se Disney in Warner Brothers utrdila na vodilnih položajih v začetku 90. let, upoštevajoč njihove obetajoče produkcijske programe, je kazalo, da se bo že ustaljena tržna struktura nadaljevala. Proti koncu 90. let pa je vendarle prišlo do formacije novega studia DreamWorks pod vodstvom Stevena Spielberga, Jeffreya Katzenberga in Davida Geffena, ki je obetala finančno in kreativno okrepljeno skupino. Slednja je pripomogla k vzponu tudi drugih manjših studiev (npr. Lionsgate) (Litman 1998, 23-24). Leta 2005 je podjetje DreamWorks prevzelo podjetje Viacom, sicer starševsko podjetje filmskega studia Paramount (CNN 2005).

16

3.1.2 Vstopne pregrade Vstopne pregrade predstavljajo ovire pri vstopu podjetja v določen gospodarski sektor. Po Porterju (1998, 24) poznamo šest glavnih vstopnih pregrad:

1. Ekonomije obsega Ekonomije obsega odvrnejo kandidata od vstopa na trg s tem, da ga prisilijo proizvajati v večjem obsegu ali pa sprejeti stroškovno neučinkovitost lastne proizvodnje, saj lahko večja prodjetja proizvajajo po nižjih stroških kot pa manjša. Ekonomije obsega v proizvodnji, oglaševanju in storitvenih dejavnostih predstavljajo ključno vstopno pregrado.

2. Produktna diferenciacija

Prepoznavnost blagovne znamke je pomembna vstopna pregrada, ki prisili novince v porabo dodatnih sredstev za pridobitev zaupanja potrošnikov. Oglaševanje, poprodajne storitve in kakovost izdelka ali storitve so pomembni dejavniki vzpostavitve prepoznavne blagovne znamke.

3. Potreba po kapitalu

Dodatne investicije zahtevajo ogromne finančne vire in lahko s tem tvorijo vstopno pregrado, posebej če gre za investiranje nepovratnih sredstev v oglaševanje ali v raziskave in razvoj (R&R).

4. Stroškovne neučinkovitosti

Ne glede na velikost ekonomij obsega novincev so le-ti ponavadi stroškovno neučinkoviti v primerjavi z večjimi tekmeci v industriji. Ta stroškovna neučinkovitost lahko izhaja iz krivulje učenja, nezadostne tehnološke opremljenosti, omejenega dostopa do surovin, pomanjkanja državne podpore in nezadostnega lastništva nad nepremičninami.

5. Dostop do distribucijskih kanalov

Novinci si morajo ob vstopu na trg zagotoviti distribucijo svojih izdelkov ali storitev. Novi izdelek bo tako npr. moral nadomestiti stare na trgovinskih policah preko nižje cene, večjega oglaševanja ali intenzivnih prodajnih naporov. Obstoječi tekmeci imajo tovrstne zveze s prodajnimi kanali že vzpostavljene.

6. Državna regulacija

Vlada lahko novincem omeji, ali celo prepreči vstop na trg s kontrolo nad dodeljevanjem licenc (prisotnost lobijev) in z omejevanjem dostopa do surovin. Posredno pa lahko vlada prepreči vstop novincev s postavljanjem ekoloških standardov in varnostnih regulacij.

V nadaljevanju bomo prisotnost vstopnih pregrad v distribucijskem sektorju predstavili s pomočjo ekonomij obsega, produktne diferenciacije, regulacije MPAA in posredno s potrebo po kapitalu, s stroškovno neučinkovitostjo ter z dostopom do distribucijskih kanalov. Slednje tri bomo zajeli v okviru vertikalnih povezovanj in konglomeratov.

17

3.1.2.1 Ekonomije obsega Koncentriranost distribucijskega sektorja je mogoče pojasniti s prisotnostjo znatnih ekonomij obsega. Da lahko distributer organizira predvajanje filmov v več kot 38.000 severnoameriških kinodvoranah ter izkorišča potencial tujega trga, mora imeti široko razvejano omrežje delovanja. Da pa bi lahko zajel še sekundarni filmski trg, je poleg tega dodatno potrebno okrepiti birokratski aparat. Če se osredotočimo samo na ameriško tržišče, je potrebno omeniti, da ima večje distribucijsko podjetje nekje med 20 in 23 regionalnih uradov in kompetenten kader, ki lahko pokriva ožje področje. To je prva dimenzija ekonomij obsega. Potrebno je imeti tudi vrsto celovečernih filmov, ki izhajajo tekom celega leta, da lahko uradi nemoteno poslujejo. To je druga dimenzija ekonomij obsega velikih distribucijskih podjetij (Litman 1998, 24). V kolikor vzamemo podatke za obdobje 2004-2006 (tabela 2), vidimo, da je vsako izmed večjih distribucijskih podjetij izdalo v letu 2006 najmanj 9 celovečernih filmov (v kolikor v istem letu ne upoštevamo podjetja DreamWorks), najpogosteje pa so izdali med 13 in 34 filmov. Število izdanih filmov ne odgovarja vedno relativnemu uspehu distributerja. Universal ima v letu 2006 podobno število izdanih filmov kot distributer Lionsgate, vendar bistveno večji tržni delež. Leta 2004 je Lionsgate izdal celo več filmov, ne glede na to, da je njegov tržni delež manjši. Upoštevati je tudi treba, da imajo številni veliki filmski studii svoje delovanje razširjeno na različne tržne segmente (zabaviščni parki, medijske hiše, kabelska televizija itd.), tako da filmi predstavljajo le del njihovih prihodkov. Na drugi strani imamo manjše studie in neodvisno produkcijo, kjer vlagajo bistveno manj v produkcijo in oglaševanje filmov od velikih hollywoodskih studiev. Veliko bolj je za manjše studie in neodvisno produkcijo pomembna umetniška vrednost in kakovost filma, ki bi posledično lahko prinesla dobiček. Kakovost filmov, ki se odraža v blagajniških prihodkih, je prav tako pomemben parameter pri doseganju ekonomij obsega. V vsakem primeru je boljše zaposliti ljudi na manjšem številu dobrih projektov, kot pa zapravljati trud na filmih, ki se bodo vrteli samo nekaj tednov (Vogel 2004, 44). Pri analizi ekonomij obsega ameriške filmske industrije ne gre torej samo upoštevati števila izdanih filmov posameznih studiev, temveč tudi njihovo kakovost. Že en sam kakovostev in tržno dobro pozicioniran film lahko prinese studiu ali pa manjši neodvisni produkcijski hiši več blagajniških prihodkov kot pa ostali filmski projekti v enem letu. Tukaj se odpira nekoliko več manevrskega prostora za manjše studie in neodvisne producente, ki se lahko že z enim dobrim projektom zavihtijo na sam vrh. Kljub temu pa imajo seveda veliki hollywoodski studii prednost pred manjšimi studii in neodvisnimi producenti v tem, da razpolagajo z bistveno večjimi finančnimi in drugimi sredstvi, kar jim omogoča neprestano distribucijo filmov tekom celega leta. Ob zadostnem številu filmov, ki jih imajo veliki hollywoodski studii na razpolago, obstaja seveda večja verjetnost, da bodo nekateri izmed teh projetkov postali večje finančne uspešnice.

18

TABELA 2: TRŽNI DELEŽI IN ŠTEVILO IZDANIH FILMOV VEČJIH STUDIEV V LETIH 2004, 2005 IN 2006

Leto 2004 2005 2006

Podjetje Tržni delež v %

Število izdanih filmov

Tržni delež v %

Število izdanih filmov

Tržni delež v %

Število izdanih filmov

Sony/Columbia 14,3 24 10,4 27 18,6 34 20th Century Fox 9,9 18 15,3 21 15,2 28 Paramount 6,7 17 9,4 17 10,3 19 Universal 9,5 20 11,4 24 8,9 21 Warner Bros. 12,9 28 15,6 25 11,6 27 DreamWorks SKS 10,0 11 5,7 10 0,0 0 MGM/UA 2,1 19 2,1 10 1,8 13 Lionsgate 3,2 21 3,2 20 3,6 19 Miramax 3,9 20 2,1 17 0,5 9 Buena Vista 12,4 28 10,4 23 16,2 25 New Line 4,6 14 4,8 13 2,7 13 Drugi 10,5 85 9,6 57 10,4 94 Skupaj 100 305 100 264 100 302 Vir: Box Office Mojo (2007a). Poleg finančnih prednosti večjih studiev obstajajo tudi nekatere strateške nefinančne prednosti, s katerimi razpolagajo večji distributerji (npr. pri razporejanju časa, številu kreativnega kadra). To je še posebej pomembno v času množične produkcije, saj jim omogoča stalno snemanje filmskih projektov in tako še dodatno otežuje vstop novincev na trg (Litman 1998, 25). Kljub veliki stroškovni učinkovitosti mora biti na razpolago zadostno povpraševanje, ki bo opravičilo to ogromno podjetnost in omogočilo učinkovito uporabo kapacitet. Tu igrajo ideje, diferenciacija in managerske sposobnosti pomembno vlogo. Filmska industrija se razlikuje od drugih sektorjev v tem, da po koncu dolgega proizvodnega procesa ne ustvarijo ogromnih količin, zato so pravilne odločitve o snemanju določenega filmskega projekta še kako pomembne. Vsak film je namreč narejen posebej in ima zelo kratko življenjsko dobo, zato so samo redke priložnosti za ponovno uporabo kreativnih vložkov. Pravzaprav se v tej kreativni dimenziji film razlikuje tudi od televizijske serije. Uspešen studio potrebuje nenehen tok novih idej glede na to, da so proizvodi in potrošniki podvrženi stalnim spremembam. Proces izdelave filma traja povprečno dve leti, zato so vodilni v distribucijskem sektorju podvrženi tudi nenehni nevarnosti zamenjave, saj so pogosto osebno krivi za blagajniške polome (Izod 1988, 32). V kolikor razumemo ta ekonomska tveganja in dejstvo, da imajo večji filmski distributerji na razpolago številne tovrstne projekte v različnih fazah nastajanja v dveletnem ciklu, vidimo, da distributerji in njihovi korporativni partnerji delujejo konzervativno. Želijo torej minimizirati tveganje na vse možne načine. Odgovor je v najemu velikih filmskih zvezd, uveljavljenih režiserjev in scenaristov, ki so že v preteklosti prispevali k uspehu določenega filma, ali pa v zmanjšanju tveganja s koprodukcijo tujih investitorjev ali finančno podprtih neodvisnih producentov (Kindem 2000, 88). Ena izmed možnosti je tudi, da se posnamejo filmska nadaljevanja, ki zaradi podobne ideje, tematike in karakterjev, predstavljajo že uveljavljen koncept pri realizaciji blagajniškega uspeha. Kljub pojavu novih prikazovalnih oken, se tveganje visoko

19

proračunskih filmov ne zmanjša, saj so le-ti sedaj prisiljeni postati blagajniške uspešnice na obeh trgih, na primarnem in sekundarnem. Ne glede na to pa predstavljajo visoko proračunski filmi v celoti boljšo investicijo, saj je pri manj promoviranih filmih možnost za polom v vseh prikazovalnih oknih večja, kljub morebitni večji umetniški vrednosti samega filma. Ekonomije obsega tvori med drugim tudi velikost in kulturna raznolikost domačega trga. Prednost ameriškega trga filma je zagotovo velik in kulturno raznolik trg, ki ga povezuje splošna uporaba angleškega jezika. To privede do tega, da se lahko širše občinstvo identificira z vsebino filmov. Večje in kulturno raznoliko občinstvo bo generiralo večji prihodek, kar se bo seveda odražalo v večanju filmskih produkcijskih proračunov, saj so investitorji bolj optimistični glede povrnitve finančnih vložkov. 3.1.2.2 Vertikalno povezovanje Vertikalna integracija pomeni združevanje podjetij z namenom, da se poveča stopnja kontrole, ki jo ima neko podjetje nad proizvodnjo in distribucijo dobrin. Prednosti vertikalne integracije so ustvarjanje ekonomij obsega, povečanje konkurenčnosti, zmanjšanje nevarnosti morebitnih prevzemov ter večji nadzor celotne produkcijske verige (Porter 1998, 106). V ameriški filmski industriji se vertikalna integracija nanaša na spojitve med distributerji in prikazovalci. Kot prvo dajejo tovrstne spojitve distributerjem večjo kontrolo nad določanjem cen kinovstopnic za ogled filma. Kot drugo in najpomembnejše pa dovoljujejo, da večina blagajniškega zaslužka gre k distributerjem, ne da bi bilo potrebno skrbeti, da bi prikazovalni sektor zaslužil preveč (Pramaggiore in Wallis 2005, 379). Vertikalna integracija je tudi ena izmed možnosti, kako zmanjšati tveganje, ki ga nosi distributer. Dekret o Paramountu je sicer prepovedal povezovanje med distributerji in prikazovalci, toda sčasoma so se prvotna podjetja prodala ali pa spojila v večje konglomerate. Na trg so vstopila nova podjetja, ki niso bila predvidena v okviru izvirnega dekreta. Glede na stopnjo konkurence pa ministrstvo za pravosodje ni nasprotovalo ponovni integraciji Paramounta v 80. letih (Bowman in Blackstone 1999, 131). Če izvzamemo Disney, ki se je osredotočil na zabaviščne parke, 20th Century Fox, ki se je izognil lastništvu nad kinodvoranami v zameno za TV postaje ter oblikoval Fox Broadcasting Network, ali MGM-United Artist, ki se je ubadal s prevzemi in reorganizacijo, je večina hollywoodskih distribucijskih velikanov obdržala svojo prevlado v domačih in tujih kinematografih (Litman 1998, 36). Večina ključnih prevzemov se je zgodila v 80. letih. Leta 1986 je npr. MCA (danes Universal) z nakupom 50 % deleža v Cineplex-Odeon, ki je bilo takrat drugo največje kinematografsko podjetje v ZDA in s prevzemom Plitta in drugih srednje velikih kinematografskih podjetij, zraslo za več kot 1000 kinodvoran. V začetku 90. let je družina Bronfman prevzela nadzor nad podjetjem Cineplex-Odeon in nadaljevala s prodorom na severnoameriški trg s 1056 gledališči v ZDA ter s 575 gledališči v Kanadi.

20

Viacom, sicer starševsko podjetja Paramounta, s približno 368 kinodvoranami v ZDA in s 462 kinodvoranami v Kanadi, je bil med desetimi največjimi prikazovalci v Severni Ameriki. Svoj delež filmskih gledališč v ZDA je leta 1986 namreč prevzel od Mann Theathers, Festival Enterprises in Trans Lux ter trenutno deluje pod imenom Cinamerica. 462 filmskih gledališč v Kanadi pa je prevzel od Famous Players, ki je bila sicer ena največjih verig v državi. Viacom ima med drugim skupaj z MCA v lasti 76 dvoran v Evropi pod imenom »Cinema International Corporation« (Prince 2000, 171). Leta 1987 je Columbia Entertainment prejela polno lastništvo nad TriStarjem, vključno s 310 kinodvoranami (nekdanji kompleks Loew). Kasneje je Loewova podružnica prevzela še nekatere kinematografe v ZDA, s čimer je Columbia dobila dodatnih 317 kinodvoran in tako postala šesti največji kompleks kinematografov v Severni Ameriki. S 946 kinodvoranami je leta 1989 Columbio prevzel Sony. V drugi luči so prevzeme opravljali tudi manjši studii, kot je Canon, ki je v 80. letih prejšnjega stoletja kupil 525 kinodvoran v Evropi in nato leta 1986 prevzel še kompleks kinematografov Commonwealth s 432 dvoranami v Veliki Britaniji (Brown 1995, 80). Najbolj zanimiva je bila pozicija vodilnega v industriji, kompleksa kinematografov United Artists Theather. Ob tem, da so agresivno iskali partnerja in sprejeli nove konstrukcijske programe znotraj samih kinematografov, so bili nekaj časa pod kontrolo Tele-Communications, Inc. (TCI), vodilnega operaterja domače kabelske televizije v ZDA. TCI je leta 1988 kupil znaten delež video trgovin Blockbuster, danes vodilnega na sekundarnem trgu videokaset in DVD-jev, s takrat več kot 600 trgovinami v ZDA. Glede na prevlado nad večjim številom prikazovalnih oken in z delnim lastništvom omrežja Turner Broadcasting System (CNN, WTBS, TNT), Black Entertainment Network, Cable Value Network, Tempo in American Movie Classics (100 % delež) so mnogi verjeli, da so priča verižni vertikalni kontroli, o kateri niso sanjali niti zarotniki v Paramountu. Kljub temu se vso lastništvo TCI-ja ni materializiralo, saj je ameriški kongres prisilil TCI, da se odreče delu svojega premoženja. TCI se je tako odpovedal lastništvu video trgovin in kinematografov in svojo pozornost namenil kabelski televiziji (Bowman in Blackstone 1999, 133). 3.1.2.3 Konglomerati Distribucijski sektor deluje v okolju, kjer lahko tekmujejo le finančno najmočnejša podjetja. Zaradi strateških pozicij v vseh prikazovalnih oknih in zaradi pomembnosti izvoznega trga filma ter drugih informacijskih proizvodov, so veliki hollywoodski studii postali tarča večjih globalnih medijskih konglomeratov. Konglomerati so velika podjetja, ki so sestavljena iz več različnih divizij. Prednosti konglomeratov so lahko naslednje (Blair in Lanzillotti 1980, 50):

• Učinkovita alokacija kapitala. Nekatera manjša distribucijska in produkcijska podjetja (npr. New Line in Miramax) imajo veliko dobrih filmskih projetkov, vendar premalo sredstev, da bi jih v celoti realizirali. S povezovanjem z večjimi podjetji, ki sicer razpolagajo z dovolj sredstvi, vendar nimajo na vidiku potencialno uspešnih investicijskih projektov, bi lahko prišlo do učinkovite

21

alokacije kapitala starševskega podjetja v filmske projetke, od katerih bi v primeru uspeha imeli obe podjetji finančne koristi.

• Ustvarjanje sinergij na različnih ravneh. Če ima starševska korporacija svoje lastništvo tudi v drugih medijih, tako doma kot v tujini, lahko skuje lažjo pot za vstop na druga prikazovalna okna. Tudi ideje, ki se porodijo v eni podružnici korporacije, so lahko uporabljene nekje drugje. Uspešen roman ali TV program v enem delu podjetja se lahko prenese v drugi del, kjer se bolje izkoristi njegov potencial.

• Večja pogajalska moč. V kolikor bi imeli filmski studii zaledje velikega in uspešnega starševskega podjetja, bi jim to dalo določeno prednost pri pogajanjih z morebitnimi investitorji, saj lahko starševsko podjetje nastopa kot garant pri tovrstnih poslih.

S korporativnimi starši, kot so: Time Warner (Warner Brothers), Buena Vista (Disney), Seagrams (Universal), Sony (Columbia in TriStar) in News Corporation (Fox), ne primanjkuje špekulativnega kapitala za tovrstvna rizična podjetja. Toda presenetljivo je, da je večina od njih previdna pri načenjanju finančnega premoženja starševskih podjetij in se pri svojih poslih raje odločajo za tradicionalne podvige. To sicer ne pomeni, da ne tvegajo z visoko proračunskimi filmi. Pri tem najemajo za svoje projekte zvezdniško igralsko zasedbo, snemajo predloge popularnih zgodb ali nadaljevanj, ki so se izkazala kot uspešna že v preteklosti, da bi to tveganje kar se da zmanjšali (Pramaggiore in Wallis 2005, 383). Dejstvo, da se lahko distribucijski velikani zanesejo na sredstva starševskih korporacij pri produkciji ali nadaljnji širitvi, nadalje poveča vstopne pregrade v industriji ter širi konkurenčni razpon med velikimi hollywoodskimi in ostalimi manjšimi studii. Tabela 3 prikazuje pregled starševskih korporacij, njihov celotni prihodek in relativni delež prihodka filmske industrije v letu 2004. Columbia-Tristar in Universal zavzemajo le majhen delež vseh poslov starševskega podjetja. 20th Century Fox, Warner Brothers in Paramount so divizije večjih medijskih konglomeratov z letnimi prihodki v razponu od 7,3 do 16,1 milijarde USD. Distributerji v tej skupini prispevajo večji odstotek poslov starševskega podjetja, in sicer med 26,6 % in 31 %. Disney je bolj razvejano podjetje, s primarno zabaviščnimi parki, kljub temu pa je skoraj polovica vseh poslov namenjena filmski distribuciji. Zadnja skupina je sestavljena iz manjših studiev: Carolco, Goldwyn, Savoy in Orion. Te korporacije so znatno manjše od prvih dveh skupin z letnimi prihodki med 59,3 in 175,7 milijona USD. Glavnina oziroma celota njihovih prihodkov izhaja iz filmske distribucije.

22

TABELA 3: CELOTNI PRIHODKI STARŠEVSKIH PODJETIJ DISTRIBUTERJEV IN CELOTEN PRIHODEK DISTRIBUTERJEV IZ DISTRIBUCIJE FILMSKIH PROJEKTOV (V MIO USD) TER RELATIVNI DELEŽI DISTRIBUTERJA V CELOTNIH PRIHODKIH STARŠEVSKEGA PODJETJA (V %) Konglomerati/veliki hollywoodski studii

Prihodek starševskega podjetja (a) v mio USD

Prihodek distributerja (b) v mio USD

Delež distributerja (b/a) v %

Sony (Columbia + Tristar) 36249,7 3182,0 8,8 Walt Disney (Disney + Buena Vista) 10055,1 4793,3 47,7

Viacom (Paramount) 7363,2 2285,2 31,0 News Corporation (20th Century Fox) 7985,0 2126,0 26,6

Time Warner (Warner Brothers) 16188,0 5014,0 30,9

Matsushita (Universal) 64306,7 5696,7 8,9 Manjši studii Carolco 59,3 59,3 100,0 Goldwyn 108,8 68,5 62,9 Savoy 85,8 85,8 100,0 Orion 175,7 175,7 100,0 Vir: Vogel (2004, 66). 3.1.2.4 Produktna diferenciacija V ožjem smislu je produktna diferenciacija proces vzpostavitve razlik produkta od konkurence v očeh potrošnika. Uspešna produktna diferenciacija pa lahko v širšem smislu vodi do monopolistične konkurence ter je neskladna s pogoji popolne konkurence, kjer morajo biti izdelki popolni substituti (Kotler in Keller 2006, 315). Produktna diferenciacija je pomembna vstopna pregrada distribucijskega sektorja ameriške filmske industrije. Eno izmed največjih težav za novince pri uveljavljanju predstavlja ime in blagovna znamka večjih hollywoodskih distributerjev, ki so v poslu že več kot sedemdeset let. V dobi informacijske preobremenitve in preobilja izdanih filmov na letni ravni, imajo potrošniki težave pri izbiri. Informacija, da je film izdalo znano podjetje, daje potrošniku občutek udobja in tako pripomore k njegovi odločitvi. Dejavnik »biti prvi na prizorišču« zagotavlja ogromno tržno prednost podjetij v distribucijskem sektorju. Litman (1998, 33) izpostavlja, da tudi tip filma, znani režiser in igralska ekipa pripomorejo k odločitvi za ogled filma. V produktno diferenciacijo je vključena več kot samo zunanja podoba. Vsak film ima svojo oglaševalsko kampanjo, ki lahko vključuje tudi pojav filmskih zvezd na televiziji, filmske uvodnike, ki se vrtijo še pred filmsko premiero, tiskane in elektronske oglase, letake, panoje ter številna druga orodja, ki pospešujejo prodajo. Da bi pritegnili pozornost potrošnikov, morajo novinci v distribucijskem sektorju ravnati po načelu »dolar za dolar«, torej porabiti vsa dodatna sredstva, da odvrnejo potencialne potrošnike od njihovih konkurentov. To raven izdatkov pa je potrebno vzdrževati konstantno, film za filmom. Brez takšne finančne zaveze imajo novinci le malo možnosti, da preživijo na trgu (Litman 1998, 33).

23

TABELA 4: PRIMERJAVA TRŽNIH DELEŽEV, BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV IN ŠTEVILA IZDANIH FILMOV MED STUDII IN NEODVISNIMI PRODUCENTI V LETU 2004 Studii Tržni delež (v %) Blagajniški prihodki (v mio USD) Število izdanih filmovDreamWorks SKG 9,9 930,0 18 20th Century Fox 9,5 893,4 20 Universal 6,7 628,3 17 Paramount 4,6 430,2 14 New Line 4,3 406,7 8 Neodvisni producenti ThinkFilm 0,0 2,9 9 Magnolia 0,0 2,8 14 Wellspring 0,0 0,7 22 Regent Releasing 0,0 0,5 16 Strand 0,0 0,5 17 Vir: Box Office Mojo (2007a). V tabeli 4 smo naredili primerjavo med studii in neodvisnimi producenti, da bi ugotovili, ali prihaja do razlik med blagajniškimi prihodki zaradi produktne diferenciacije. Kot vidimo, so si izbrani studii in neodvisni producenti, ki v tem primeru sami skrbijo za distribucijo svojih filmov, med sabo primerljivi po številu izdanih filmov, a je prihodek studiev neprimerljivo višji. To se seveda odraža v večjem tržnem deležu studiev. Veliki hollywoodski studii imajo dolgo zgodovino in razpolagajo z večjimi proračunskimi sredstvi od manjših studiev in neodvisnih producentov, kar jim omogoča najem večjega števila filmskih zvezd, uveljavljenih režiserjev, scenaristov in ostalega priznanega tehnološkega ter kreativnega kadra. Na podlagi teh dejstev prihaja do produktne diferenciacije, saj imajo studijski filmi boljše možnosti uveljavitve pri domačem in tujem občinstvu. 3.1.2.5 Regulacija preko MPAA Ameriško filmsko združenje MPAA je neprofitna vladna organizacije ZDA. Združenje MPAA je bilo ustanovljeno leta 1922 na pobudo velikih hollywoodskih studiev, katerih namen je bila zaščita lastnih strateških interesov na trgu filma v ZDA. Kot je bilo že poudarjeno v uvodu diplomskega dela člani MPAA na letni ravni prispevajo v povprečju 90 % vseh severnoameriških blagajniških prihodkov. MPAA je leta 1968 uvedla sistem ocenjevanja filmov14 (angl. MPAA rating system), ki

je posledica zahteve domače javnosti in vlade po določeni meri cenzure in nadziranja vsebine filmov, da bi lahko omejili njihovo javno prikazovanje, če niso v skladu s političnimi ali kulturnimi normami oziroma določenimi interesi države pa tudi posameznih družbenih in verskih skupin. Sistem ocenjevanja filmov so uvedli leta 1968 kot alternativo Zvezni regulaciji filmov pod nadzorom vlade ZDA (De Vany in Walls 2000, 45). MPAA nastopa kot vstopna pregrada na trgu filma v smislu zvezne vladne regulacije, saj sestoji iz članov, ki imajo največji vpliv na ameriško filmsko industrijo. MPAA postavlja

14 MPAA ocene starostne sprejemljivosti predstavljajo starostne kriterije glede ogleda posameznega filma. Več o tem pišemo v poglavju 4.4.2.2.

24

standarde (omejitve ogleda filmov glede na starost), s čimer onemogoča enakovredno konkurenco. Sistem ocenjevanja starostne sprejemljivosti sili neodvisne producente v snemanje filmov za samo določen segment prebivalstva. Ti so tako omejeni v svoji kreativni ustvarjalnosti, saj je vsebina filma njihov največji adut za vidnejši finančni uspeh. Da bi zajeli širši spekter občinstva so tako prisiljeni tekmovati s filmi velikih studiev, ki pa imajo dovolj finančnih in drugih sredstev za množično produkcijo tehnološko naprednih in na oko privlačnih ter uveljavljenih filmskih vsebin. 3.2 Produkcijski sektor Strukturo produkcijskega sektorja je težko analizirati zaradi pomanjkanja podatkov in dejstva, da je produkcija v večini primerov neločljivo povezana z distribucijo. V produkcijskem sektorju prevladuje močna konkurenca, kjer sicer ni večjih vstopnih pregrad. Filmska produkcija je izjemno zanimiv proces, saj gre za transformacijo zgodbe v gibajoče slike, ki si jih ogleda na milijone ljudi. V nekaterih primerih je produkcija hiter proces, v drugih primerih pa gre za postopek, ki lahko traja nekaj let. Leta 1995 se je uveljavljeni pisatelj Patrick O'Brian sestal s Charltonom Hestonom ter Samuelom Goldwynom Jr., da bi se dogovorili o snemanju filma po njegovi literarni predlogi. Ne glede na to, da je bilo njegovo literarno delo izjemno uspešno, je trajalo osem let preden je na velike zaslone prišel film "Master and Commander: The Far Side of the World" (Ravid 2004, 23). Produkcijski sektor je v ZDA sestavljen iz stotine manjših produkcijskih podjetij s samo nekaj zaposlenimi. Ta so zasidrana okoli večje filmske zvezde ali režiserja in vključujejo peščico scenaristov, režiserjev ter osebja, ki skrbi za finančne zadeve. Pogosto je produkcijsko podjetje ustanovljeno na podlagi enega filmskega projekta. Ko je enkrat zagotovljeno financiranje filma, se produkcijsko podjetje poveča za številne nove zaposlene, ki so bili najeti izključno za specifičen filmski projekt. Glede na to da scenaristi, režiserji in drugo kreativno ter tehnično osebje pripada večjemu hollywoodskemu sindikalnemu sistemu, je mogoče te ljudi najeti za čas, ki je potreben, da se filmski projekt zaključi. To odstrani potrebo po redni zaposlitvi tega osebja, kar prepreči, da bi prišlo do prezaposlitve v času, ko se filmi ne snemajo. Prav tako se lahko najamejo tudi pisarniški prostori in studii za snemanje. To seveda ne pomeni, da je produkcija celovečernega filma lahka naloga. Kreativne ideje in profesionalna kinematografija, ki privedejo do tega, da si gledalci ogledajo film, so pomembni elementi, ki vplivajo na uspeh filmskega projekta (Kindem 2000, 49). Sklenitev pogodbe, ki zagotovi začetek snemanja filma, zahteva ogromne poslovne in managerske sposobnosti producentov. Ugled produkcijskih podjetij pa je odvisen predvsem od finančnega (ali včasih tudi umetniškega) uspeha posameznega filma. Produkcijska hiša, ki se je v preteklosti soočala s finančnimi polomi, seveda ne bo pritegnila potencialnih investitorjev. Filmski projekt mora sicer združiti kreativno in poslovno osebje v neločljivo celoto, toda za uspeh samega filma je najpomembnejša izvirna ideja. Brez močnega koncepta, na katerega se je potrebno osredotočiti, lahko tudi že začeti filmski projekti ostanejo brez

25

potrebnih sredstev. To je pogosto razlog, zakaj so nekateri najuspešnejši neodvisni producenti svoje delo začeli kot scenaristi. Ti imajo vizijo, ki pa jo kot producenti uspejo pretvoriti v realnost. Najpomembneje pa je to, da so uspeli prepričati druge, da se jim pridružijo ter tako prevzamejo nase ogromno tveganje morebitne finančne izgube (Kindem 2000, 49). Tveganje in snemanje filma sta sinonima. Ameriški ekonomist Vogel (2004, 41) je zapisal, da je uspešna filmska produkcija zmaga upanja nad realnostjo. Da se lahko posamezen film prične snemati, je potrebno približno 60 milijonov USD negativnih stroškov15 ter še dodatnih 30 do 35 milijonov USD stroškov oglaševanja filma. Večina produkcijskih hiš teh sredstev nima na razpolago, zato morajo najti zunanje vire financiranja. To so lahko bančna posojila ali pa pomoč drugih investitorjev, ki so pripravljeni film finančno podpreti. V vsakem primeru je podpora večjega hollywoodskega distributerja nepogrešljiva pri doseganju takšne finančne zaveze. Tržni delež produkcijskega sektorja je težko opredeliti, saj zasluge za filmski uspeh ponavadi pobere distributer in ne producent. V kolikor pogledamo lestvico 40 najbolj uspešnih filmskih studiev v letih 2004, 2005 in 2006 (priloga 1, 2, 3), vidimo, da je 6 največjih hollywoodskih studiev obvladovalo v povprečju 74,1 % tržišča, pri čemer je tržni delež definiran kot relativni delež v celotnih blagajniških prihodkih ameriške filmske industrije iz naslova prodanih kinovstopnic. Na podlagi tega lahko sklepamo, da majhna produkcijska podjetja pri produkciji filmov težko preživijo brez finančnega zaledja večjih studiev. Že od začetka nastajanja filmov so veliki hollywoodski studii v glavnem imeli najmočnejšo pozicijo v produkcijski sferi preko njihovega notranjega produkcijskega sektorja (angl. in-house production). T. i. studijski zvezdniški sistem je bil zapleteno povezan v času zlate dobe Hollywooda, ko sta se distribucijski in prikazovalni sektor neločljivo prepletala. Z odstranitvijo teh vertikalnih povezav produkcijskega sektorja, ki je sledila po odločitvi glede Paramounta, so hollywoodski velikani naredili miselno revizijo o vlogi produkcije pod njihovim okriljem. Ne glede na to, da so se ti studii odrekli lastništvu nad produkcijskim sektorjem, je še vedno prevladovalo mnenje, da je vpliv na filmsko produkcijo potreben, da se zadrži vloga glavnih protagonistov v filmski industriji. Z odvzemom pravic do lastništva studijev nad kinematografi ter prihodom televizije je nastal novi koncept o vlogi produkcije v filmski industriji. Z izgubo filmskih gledališč so postali veliki hollywoodski studii bolj previdni glede svoje notranje produkcije. Očitno so si želeli zadržati močno pozicijo v tem sektorju, vendar so si obenem želeli zmanjšati tveganje in stroške na račun produkcijskega sektorja. Tako so najprej odstranili studijski zvezdniški sistem in preklopili na sistem najemanja kreativnega osebja glede na potrebe, namesto da jih zadržujejo z dolgoročnimi pogodbami. Obenem so studii preklopili na že prej omenjeno posojanje svojih poslopij neodvisnim producentom po pogodbah. Studii so na ta način postali spet posredno vpleteni v financiranje in produkcijo filma. Podoben

15 Negativni stroški so stroški predprodukcije, produkcije in postprodukcije. Ne vključujejo pa distribucijskih in oglaševalskih stroškov (Barnes & Noble Film Glossary 2007).

26

pristop v produkcijski sferi so izbrale tudi tri največje televizijske mreže (The big 3)16. Hollywoodski filmski velikani so tako zaradi svoje moči uspeli zadržati nadzor nad produkcijskim sektorjem, kljub temu da niso bili v celoti odgovorni za produkcijo filmov. Ta delni integracijski pristop je koristil tudi potrošnikom, ki so jim bile poleg že uveljavljenih studijskih konceptov predstavljene nove kreativne ideje (Litman 1998, 31). 3.3 Prikazovalni sektor17 3.3.1 Karakteristike prikazovalnega sektorja Kinematografi predstavljajo ključen dejavnik pri prepričevanju občinstva o dejanski kakovosti filma, saj bo to nadalje vplivalo na vrednost filma na sekundarnem filmskem trgu. Glavni razlog je ravno v odmevu, ki ga ustvarjajo veliki hollywoodski studii pred in po začetku predvajanja filma v kinematografih. Ta odmev je ustvarjen preko oglaševanja in pozornosti, ki jih mediji namenjajo blagajniškim prihodkom in ostalim filmskim statistikam (Daniels idr. 1998, 34). Ogled filma v kinematografih pomeni za potrošnike doživetje novega in drugačnega. Izboljšave v samih dvoranah in pojav multipleksov, ki ponujajo več udobja, izboljšano sliko in zvok ter ponudbo ostalih potrošnih dobrin, so prispevale h konstantno rastočim obiskom kinematografov v ZDA ter tudi drugod po svetu. Število kinodvoran18 v ZDA je z leti strmo naraščalo (slika 1). Leta 2005 je bilo približno 38.852 kinodvoran, kamor prištevamo tudi majhen del izginjajočih zunanjih (angl. drive-in) kinodvoran. Od leta 1980 pa do leta 2005 se je število kinodvoran povečalo v povprečju za 3,2 % (slika 1), medtem ko je za primerjavo prihodek od prodaje vstopnic na kinodvorano v istem obdobju rasel po povprečni letni stopnji 1,6 % (slika 2).

16 Gre za tri največje ameriške televizijske mreže ABC, CBS, NBC. 17 Ko govorimo o prikazovalnem sektorju imamo v mislih predvsem primarni trg filmske industrije, kinematografe, saj ti kljub uspešnemu prodoru domačega videa ali drugih avdio-vizualnih trgov še vedno predstavljajo glavno merilo uspeha na trgu filma v ZDA. Uspešno prikazovanje v kinematografih je tudi pogoj za uspeh v drugih prikazovalnih oknih. 18 Skupno število kinodvoran v ZDA zajema tako notranje kot zunanje kinodvorane.

27

SLIKA 1: RAST ŠTEVILA KINODVORAN OD LETA 1980 DO LETA 2005

05000

1000015000200002500030000350004000045000

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Leto

Štev

ilo k

inod

vora

n

Vir: MPA Market Statistics (2006). SLIKA 2: GIBANJE PRIHODKA NA KINODVORANO OD LETA 1980 DO LETA 2005

0

50

100

150

200

250

300

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

Leto

Doh

odek

/dvo

rano

Vir: MPA Market Statistics (2006). Število kinodvoran se je torej opazno povečalo, in sicer iz 17.590 v letu 1980 na 38.852 v letu 2005, medtem ko se je število kinematografov, torej lastnikov kinodvoran, zmanjšalo iz 7.421 v letu 2000 na 6.336 v letu 2005 (slika 3). Razlog je v tem, da so manjša mestna filmska gledališča začela propadati, ali pa so jih prevzeli večji prikazovalci ter tako obstoječe kinematografe preprosto pretvorili v multiplekse, ki nudijo širši spekter zabave. Število lokacij je zaradi odpiranja večjih kinocentrov tako drastično upadlo.

28

SLIKA 3: ŠTEVILO KINEMATOGRAFOV V ZDA OD LETA 1995 DO LETA 2005

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Leto

Štev

ilo k

inem

atog

rafo

v v

ZDA

Vir: MPA Market Statistics (2006). 38.852 kinodvoran je bilo v ZDA leta 2005 združenih v 6.336 kinematografov, ki se po velikosti delijo na naslednje komplekse (MPA Market Statistics 2006):

• kinematografi z eno dvorano, • minipleksi (od 2 do 7 dvoran), • multipleksi (od 8 do 15 dvoran), • megapleksi (16 ali več dvoran).

V letu 2005 je bilo v ZDA od skupnega števila 6.336 kinematografov 27 % takih z eno dvorano, 39 % minipleksov, 25 % multipleksov in 9 % megapleksov (MPA Market Statistics 2006). Naraščanje skupnega števila kinodvoran in predvsem naraščanje povprečnega števila kinodvoran na kinocenter vpliva na rast blagajniških prihodkov, saj distributerjem preko prikazovalcev omogoča pozicioniranje večjega števila filmov in možnih filmskih uspešnic na večjem številu platen hkrati, ki pa se lahko med drugim v kinodvoranah predvajajo tudi dalj časa. Dolgoročni uspeh prikazovalca je v veliki meri odvisen od njegove sposobnosti, da oceni in nadzoruje nepremičninske transakcije. Konkurenca pri iskanju primernih lokacij in prisotnost velikega števila kinematografov na relativno majhnem območju zmanjšuje prihodke prikazovalca. Da bi se dosegle ekonomije obsega, so se torej prikazovalci že od 60. let začeli združevati v večje komlekse (multiplekse), ki so locirani v neposredni bližini večjih nakupovalnih centrov. Stara dekadentna filmska gledališča v mestnih središčih so naletela na finančne težave zaradi naraščajočega predmestnega prebivalstva po drugi svetovni vojni, povečanega kriminala ter kroničnega pomanjkanja parkirnih prostorov. Podobni socialni pritiski so prispevali tudi k zapiranju zunanjih (angl. drive-

29

in) filmskih gledališč, ki so bila locirana na preveč dragocenih zemljiščih, ki so se uporabljala za predvajanje filmov ob samo določenih večernih urah (Vogel 2004, 97). Če vzamemo primer iz leta 1982 (slika 4), vidimo, da so med celotne prihodke iz naslova prodanih kinovstopnic večji kinematografi (megapleksi in multipleksi) prispevali 50 %, srednje veliki kinematografi (minipleksi) 33 % in manjši kinematografi z eno samo kinodvorano 17 % k celotnim prihodkom. SLIKA 4: ODSTOTEK KINODVORAN, RAZPOREJEN OD LEVE PROTI DESNI GLEDE NA PADAJOČI BLAGAJNIŠKI POTENCIAL, LETO 1982

20

33

50

67

8390

100

0

20

40

60

80

100

120

10 20 33 50 67 75 100

Ods

tote

k bl

agaj

nišk

ih p

reje

mko

v

Veliki kinematografi Srednji kinematografi Majhni kinematografi Vir: National Assosiation of Theater Owners Encyclopedia (2007). Če ima film dolgoročen potencial (možnost, da se daljši čas predvaja v kinematografih), potem je maksimalni prihodek R (angl. revenue) funkcija povprečne dolžine predvajana T (angl. time), števila prikazovanj na dan N (angl. number), povprečnega števila sedežev v kinodvorani A (angl. availability), števila kinodvoran S (angl. screens), povprečne cene kinovstopnice P (angl. price) ter t. i. MPAA ocene starostne sprejemljivosti filma. V koliko izključimo MPAA ocene in vzamemo, da je N = f(T), dobimo spodnjo enačbo (Vogel 2004, 100): R = N x S x P x A. Če predpostavimo, da je povprečna cena kinovstopnice 6 USD, povprečno število prikazovanj 4, povprečno število sedežev na kinodvorano 300, povprečno število kinodvoran v katerih se vrti film 500, potem znaša celoten dnevni prihodek filmske industrije 3,6 milijona USD na film, kar pomeni 25,2 milijona USD v enem tednu. Ta analiza je v interesu distributerjev, ki lahko na podlagi tega naredijo analizo donosnosti na primarnem filmskem trgu. Omenjene številke se nanašajo na finančni rezultat posameznega filma, toda podoben izračun je mogoče narediti za celoten sektor, kjer upoštevamo vse prikazovalce. V

30

kolikor bi torej upoštevali število vseh kinodvoran, ki je znašalo 38.852 v letu 2005, ugotovimo, da bi dnevni prihodek filmske industrije znašal 279 milijonov USD na dan oziroma 102 milijardi USD v tem letu. Če pogledamo dejanski prihodek iz naslova prodanih kinovstopnic v ZDA v letu 2005, in sicer 8,99 milijard USD, ugotovimo, da deluje prikazovalni sektor v ZDA krepko pod svojimi potencialnimi zmožnostmi, saj se filmi vrtijo tudi v času, ko mnogi preprosto nimajo časa, da bi si jih ogledali. Ob upoštevanju, da so celotni prihodki iz naslova prodanih kinovstopnic v letu 2005 znašali 8,99 milijarde USD, je bila teoretična zasedenost kapacitet samo 8,8 %. Ti izračuni sicer v praksi nimajo večjega pomena, saj glavnina pomembnejših filmov izide v času sezone (poletje, božični prazniki), ob upoštevanju, da je približno 12.000 kinodvoran primernih za premierno predvajanje filma (Vogel 2004, 102). Pomembno komponento tržne strategije filmske industrije predstavljajo datumi v času sezone, kjer je ključno, da prihodek doseže in preseže pričakovanja. V takšnem okolju imajo slabo promovirani filmi, tudi tisti z visoko umetniško vrednostjo, le malo časa, da si pridobijo želeno občinstvo, saj bodo kmalu vzeti iz »obtoka«19. Večina javnega tiska danes ocenjuje uspešnost posameznega filma na podlagi prihodkov, ki jih ta doseže v kinematografih. 3.3.2 Koncentracija prikazovalnega sektorja Da bi razumeli stopnjo koncentracije v prikazovalnem sektorju, je potrebno najprej razlikovati med nacionalnimi in lokalnimi trgi prikazovalcev. V ZDA pretežno prevladujejo večje verige prikazovalcev. Podobno kot v industriji hitre hrane, je verižno lastništvo razširjeno tudi med sredstvi množičnega obveščanja. Dnevi lastništva nad samo eno dvorano so preteklost, saj je verižno lastništvo prineslo številne prednosti v ameriški prikazovalni sektor, ki se kažejo v večji managerski učinkovitosti (oskrba s filmi ter razporejanje terminov), v boljšem oglaševanju in v nižjih marketinških stroških zaradi večjega števila kinodvoran (Litman 1998, 34). Tabela 520 prikazuje zmerno koncentracijo lastništva kinodvoran med leti 2002 in 2005, saj se CR4 giblje med 18,6 % in 20,74 %. Podatki o CR8 razkrivajo, da je 8 največjih kinematografov med leti 2002 in 2005 obvladovalo nekaj manj kot tretjino celotnega tržišča v ZDA. Po letu 1980 je v ZDA prišlo do izrazitejšega povečanja koncentracije v prikazovalnem sektorju, ko se je CR4 povečal za 8, CR8 pa za 15 točk, kar je posledica že prej navedenih združitev med distributerji in prikazovalci. V zadnjih letih je svoje

19 Pritiski, da se film dobro obnese v prvem tednu predvajanja, so se v zadnjih letih možno povečali. Vse skupaj se je začelo s filmom "Jaws" leta 1975, ki ji bil med prvimi deležen širokega oglaševanja in je bil simultano predvajan na nacionalni ravni v več kot 700 kinodvoranah. Filmi, ki danes v prvem tednu prinesejo manj kot 10 milijonov USD v ZDA, bodo verjetno kmalu vzeti iz obtoka. Ali obratno, film, katerega prihodki se v drugem tednu predvajanja zmanjšajo za manj kot 20 %, se smatra za potencialno blagajniško uspešnico. Lipmann (2002) omenja, da se je pričakovanih 20-25 % odstotkov prihodka doseženega v prvem tednu v zadnjih letih povečalo na okoli 33 %, torej na tretjino celotnega prihodka, ki ga film doseže doma. Med drugim opaža, da je vpliv sezone v 90. letih začel izgubljati na pomenu, zaradi razvoja sodobnih kinematografov in sofisticiranih oglaševalskih kampanj, ki zaposlujejo studie tekom celega leta. 20 Relativni tržni deleži v tabeli 5 so izračunani glede na število kinodvoran, ki jih imajo posamezna podjetja v lasti.

31

lastništvo povečal United Artist, ki je dobil dodatnih 400 kinodvoran, medtem ko je AMC ostal na približno enaki ravni. Pravo revolucijo sta v 90. letih naredila novinca Cinemark in Carmike, saj sta se zaradi prevzemov povzpela na vrh lestvice najmočnejših prikazovalcev v ZDA. National Amusement, Sony in Regal so prav tako naredili pomembne premike v prikazovalnem sektorju, medtem ko sta nekoč vodilna v industriji General Cinema in Cineplex Odeon-USA izgubila svojo moč. Ekspanzija prikazovalcev pa ni omejena samo na prevzeme. Tako je bilo na primer leta 1995 zgrajenih približno 4000 novih kinodvoran na mestnih obrobjih v bližini večjih nakupovalnih centrov (Litman 1998, 35). TABELA 5: KONCENTRACIJA NAJVEČJIH AMERIŠKIH KINEMATOGRAFOV MED LETI 2002 IN 2005 (ŠTEVILO KINODVORAN IN TRŽNI DELEŽI) Kinematografi 2002 2003 2004 2005 United Art. 2699 (7,65 %) 2312 (6,46 %) 2237 (6,11 %) 2295 (5,91 %) Carmike 813 (2,30 %) 1570 (4,39 %) 1735 (4,74 %) 2037 (5,24 %) AMC 1649 (4,67 %) 1628 (4,55 %) 1603 (6,75 %) 1632 (4,20 %) Cinemark 645 (1,82 %) 1059 (2,96 %) 1149 (3,14 %) 1224 (3,15 %) Gen. Cinema 1444 (4,09 %) 1355 (3,79 %) 1268 (2,88 %) 1202 (3,09 %) Cinpl. Odeon 1365 (3,87 %) 1039 (2,90 %) 1055 (2,88 %) 1056 (2,72 %) Loews-Sony 837 (2,37 %) 885 (2,47 %) 904 (2,47 %) 946 (2,43 %) Ntl. Amusement 625 (1,77 %) 780 (2,18 %) 840 (2,29 %) 870 (2,40 %) Regal 0 (0,00 %) 0 (0,00 %) 454 (1,24 %) 861 (2,22 %) Hoyt's 610 (1,73 %) 440 (1,23 %) 521 (1,42 %) 561 (1,44 %) Act III 486 (1,37 %) 544 (1,52 %) 568 (1,55 %) 575 (1,48 %) Cobb 261 (0,74 %) 410 (1,15 %) 507 (1,38 %) 575 (1,48 %) Ostala 23864 (67,64 %) 23763 (66,40 %) 23753 (64,91 %) 25018 (64,39 %) Število vseh dvoran 35280 (100 %) 35786 (100 %) 36594 (100 %) 38852 (100 %) CR4 20,28 % 19,19 % 20,74 % 18,60 % CR8 28,54 % 29,70 % 31,26 % 29,24 % Vir: National Assosiation of Theater Owners Encyclopedia (2007). Pri razlagi zgoraj navedenih podatkov se je treba zavedati, da vsa filmska gledališča niso enaka po velikosti in po tem koliko gledalcev pritegnejo. 500 kinodvoran tako ni vedno boljše od 250. Tisti kinematografi, ki premierno vrtijo najnovejše filme, so namreč večji zaslužkarji, kot pa tisti, ki jih vrtijo s časovnim zamikom. Ločitev med kinematografi, ki premierno vrtijo filme in kinematografi, ki vrtijo filme s časovnim zamikom, je narejena v nadaljevanju, na podlagi tipičnega lokalnega ameriškega trga. Napačno bi bilo preveriti koncentracijo prikazovalnega sektorja samo na nacionalnem trgu, tj. na celotnem trgu ZDA. Pomembno vprašanje, ki si ga moramo tukaj zastaviti je, ali je koncentracija večja na lokalni ali na nacionalni ravni? Vzemimo primer Detriota, ki predstavlja tipično urbano območje v ZDA. Če pogledamo tabelo 7, vidimo, da so si štiri večje verige prikazovalcev leta 2000 lastile 85,1 % od 261 kinematografov, ki premierno vrtijo filme v večjem metropolitanskem območju, kot je Detroit. Opaziti je znižanje CR4 v primerjavi z letom 1990, ko so si štiri večje verige prikazovalcev lastile vse kinematografe v regiji, ki premierno vrtijo najnovejše filme (tabela 6). AMC je sicer še vedno največja veriga kinematografov v Detroitu s 85 dvoranami, medtem ko je National Amusement drugi, s 65 dvoranami v letu 2000. Dva prikazovalca imata torej v lasti več kot polovico vseh kinodvoran na omenjenem območju. Vidimo tudi, da se je povprečno število dvoran na en kompleks v desetih letih povečalo s 5,48 na 7,05. Podatki

32

v obeh tabelah nakazujejo, kako se je v desetletju drastično spremenil vzorec lastništva v Detroitu. Nekoč močni General Cinema je zmanjšal svojo prisotnost, medtem ko je Star Cinemas, lokalni prikazovalec, povečal svojo lastništvo nad kinodvoranami ter postal tretji največji prikazovalec v Detroitu. TABELA 6: TRŽNA KONCENTRACIJA NA PRIKAZOVALNEM TRGU V DETROITU LETA 1990

Podjetje Lokalni rang

Nacionalni rang

Št. dvoran

Tržni delež (v %) Lokacije Št. dvoran /

lokacijo AMC 1 2 86 47,5 17 5,1 Ntl. Amusement 2 9 44 24,3 6 7,3 United Artist 3 1 26 14,4 5 5,2 General Cinema 4 3 25 13,8 5 5,0 Skupaj - - 181 100 33 5,5 CR4 100 % - Vir: National Assosiation of Theater Owners Encyclopedia (2007) TABELA 7: TRŽNA KONCENTRACIJA NA PRIKAZOVALNEM TRGU V DETROITU LETA 2000

Podjetje Lokalni rang

Nacionalni rang

Št. dvoran

Tržni delež (v %) Lokacije Št. dvorna /

lokacijo AMC 1 3 85 32,6 13 6,5 Ntl. Amusement 2 8 65 24,9 7 9,3 Star 3 42 43 16,5 6 7,2 United Artist 4 1 29 11,1 5 5,8 General Cinema 5 5 14 5,4 2 7,0 Drugi - - 25 9,5 4 6,3 Skupaj - - 261 100 37 7,1 CR4 85,1 % - Vir: National Assosiation of Theater Owners Encyclopedia (2007). Trg detroitskega metropolitanskega območja dobro zrcali lokalni ameriški trend. Večji prikazovalci imajo ponavadi svoje multiplekse locirane v predmestjih, v bližini večjih nakupovalnih centrov, medtem ko so manjši lokalni prikazovalci razporejeni po mestnih središčih ali pa so koncentrirani na t. i. zunanjem (angl. drive-in) prikazovalnem trgu. Trend v ZDA je gradnja večjih multipleksov z integracijo manjših neodvisnih samostojnih prikazovalcev. To je pomembna sprememba v primerjavi z letom 1920, ko so bili zgrajeni t. i. Deluxe kinematografi, kjer se je lastnik zanašal na dobiček po prikazu samo enega celovečernega filma. Drug pomemben fenomen na območju Detroita je bil postopen vzpon kinematografov s 36 dvoranami, ki ne predvajajo premierno celovečernih filmov, temveč s časovnim zamikom. Cinemark, četrta največja in najhitreje rastoča nacionalna veriga, je ključni igralec med temi kinematografi s 28 dvoranami na 4 različnih mestih (Litman 1998, 36). Da bi lahko videli razlike med temi večjimi urbanimi območji in manjšimi mestnimi regijami, vzemimo npr. Lansing v Michiganu, kjer je vsega 28 kinodvoran, ki premierno predvajajo filme, 12 kinodvoran, ki predvajajo filme s časovnim zamikom ter eno umetnostno gledališče. V tej regiji je tržni vodja AMC s 22 kinodvoranami, kjer premierno vrtijo filme na treh območjih. Edini konkurent je General Cinema s

33

preostalimi 6 kinodvoranami. National Amusement pa je s 12 kinodvoranami, kjer vrtijo filme z zamikom, monopolist v tej regiji (Litman 1998, 36). Potem, ko smo predstavili strukturo izbranih trgov prikazovalcev v ZDA, lahko vidimo, da preferirajo večji prikazovalci, večja mestna in predmestna območja, kot je Detroit, kjer je koncentracija prikazovalcev bolj razpršena kot pa v manjših mestnih regijah (Lansing, Michigan). V kolikor pa sedaj primerjamo koncentracijo štirih največjih prikazovalcev CR4 na nacionalnem trgu z izbranim večjim metropolitanskim območjem, pa lahko ugotovimo, da je koncentracija na nacionalni ravni bistveno manjša. Dejstvo je, da nobeden izmed prikazovalcev v ZDA nima v lasti dovolj kinodvoran, da bi lahko popolnoma dominiral v več različnih mestnih in predmestnih regijah.

34

4 IZDELAVA IN TRŽENJE FILMOV Čeprav pogosto gledamo na velike filmske studie kot na monotona podjetja, so pravzaprav ti istočasno vpleteni v štiri poslovne funkcije: produciranje, distribucijo, financiranje in trženje filmov. Vsaka izmed funkcij zahteva uporabo posebnih veščin, ki vključujejo zbiranje in investiranje denarja, določanje in zavarovanje produkcijskih stroškov ter planiranje in izvrševanje oglaševalske kampanje (Vogel 2004, 83). V nadaljevanju podajamo okvir, znotraj katerega se izvajajo omenjene funkcije. 4.1 Postopek izdelave filma Postopek izdelave filma se prične s tem, ko se ideja pretvori v scenarij. Ta potem prehaja različne faze, od osnutka, do idejne obravnave in do svoje končne oblike. Še preden pride do predstavitve osnutka ima literarni agent, ki je seznanjen z najnovejšimi romani ter njihovimi avtorji nalogo, da sklene kupčijo v imenu svoje stranke. Številni rokopisi ponavadi nimajo večjih možnosti za uspeh, čeprav so bili že predani v obdelavo studijskim uredniškim oddelkom. Toda s predstavitvijo izkušenega agenta, ki mora imeti prefinjen občutek in zaupanje v filmski uspeh avtorjevega literarnega dela, se lahko spremeni razpoloženje potencialnih, sicer neodvisnih ali pa studijsko povezanih producentov. Vse do te faze so prisotni izdatki, ki vključujejo stroške telefonskih klicev, morebitnih letalskih kart in siceršnje stroške porabljenega časa (Vogel 2004, 83-84). V kolikor bo scenarij pritegnil zanimanje potencialnih producentov (ali nekoga s potencialnim vplivom na producente), bo podpisana t. i. predkupna pogodba (angl. option agreement). Ta omogoča pravico do odkupa avtorskih pravic v prihodnosti. Opcije v pogodbi določajo fiksne roke izteka pogodbe in pogajalsko ceno. Literarni agenti po podpisu te pogodbe ponavadi dobijo 10 % vrednosti pogodbe. Če se producent odloči, da bo odkupil avtorske pravice, se sklene t. i. literarno-lastniška pogodba (angl. literary property agreeement), ki določa pravice avtorja in lastniško razmerje producenta do omenjenega dela. Ta pogodba se bo izoblikovala na podlagi finančnih sredstev, ki so producentu na razpolago (Vogel 2004, 84). V kolikor je producent povezan z enim izmed studiev, bo studio iz omenjene pogodbe dobil večino pravic, ki mu dovoljujejo, da v celoti izkoristi potencial filmskega projekta, kot so: snemanje nadaljevanj, televizijskih serij, vodenje oglaševalske kampanje itd. Takšna povezanost bo producenta v glavnem, če ne v celoti, razbremenila problemov financiranja, saj lahko studijska pogodba služi kot garant pri najemu bančnih posojil. Med drugim lahko tudi studio sam zagotovi zadostna finančna sredstva. Kot je ponavadi v praksi, pa bodo morali številni neodvisni producenti najti tudi druge vire financiranja. Odločitve pri zbiranju denarja za filmski projekt so ponavadi subjektivne, zato pogosto prihaja tudi do napak. Tako lahko pride do zavrnitve obetajočih projektov ali opustitve nekaterih že sprejetih. Tako so npr. izjemno uspešna nadaljevanja filmov "Star Wars" najprej odkupili številni studii, ki pa se filmskega projekta niso lotili, vse dokler nista Paramount in 20th Century Fox sklenila, da bosta filmski projekt finančno podprla in prevzela distribucijo. Film "Jaws" je bil skoraj prekinjen sredi produkcije zaradi prevelikih stroškov. Film "Home Alone" je prišel pod okrilje drugega studia po tem, ko

35

so se že začele priprave na snemanje. Scenarij filma "Back to the Future" pa so na začetku zavrnili tako rekoč vsi studii21 (King 1995). Da bi se zagotovila sredstva, mora biti vnaprej narejen vsebinski načrt filmskega projekta, znani morajo biti režiser, producenti, lokacija snemanja, igralska zasedba, ocenjen pa mora biti tudi proračun filma. Tukaj igrajo pomembno vlogo agenti za talente22, sicer ključni pri pridobitvi želenih filmskim igralcev, ki tvorijo kompatibilen človeški element pri uspehu posameznega projekta. V tabeli 8 navajamo štiri največje večdivizijske agencije za talente. Letni prihodki teh znašajo več milijonov USD. Število strank, ki jih te agencije zastopajo, se je leta 2002 gibalo med 1200 pri CAA in 2002 pri ICM (Lipmann 2002). TABELA 8: LETNI PRIHODKI IN ŠTEVILO AGENTOV ŠTIRIH NAJVEČJIH AGENCIJ ZA TALENTE V ZDA V LETU 2002

Prihodki v mio USD Število agentov The Creative Artists Agency (CAA) 250 184 The William Morris Agency 250 215 International Creative Management (ICM) 150 165 United Talent Agency 100 80

Vir: Lipmann (2002). Poleg v tabeli 8 navedenih obstajajo še številne majhne in visoko specializirane agencije, ki zahtevajo ponavadi manj kot standardnih 10 % od zaslužka filmskega igralca v posameznem filmskem projektu. Agenti torej opravljajo pomembno funkcijo s tem, da bistveno znižajo stroške iskanja ključnih komponent filmskega projekta in da oskrbujejo industrijo s svojo podatkovno bazo, in sicer z javnimi »govoricami«. Njihova primarna naloga pa je promovirati igralske talente in jih ponujati filmskim projektom (Lipmann 2002). 4.2 Finančni viri Gre za osnovni vložek, ki zagotavlja najem zaposlenih in tehnologije – dveh dejavnikov, ki izdelku dajeta vsebino. Produkcijo ameriških filmov financirajo velika mednarodna in multidejavnostna podjetja. Ključno vlogi pri zagotavljanju financ ima producent, ki deluje kot organizator pri produkciji filma, saj zbere denar, najame ljudi in tehnologijo, s čimer veliko prispeva k nastanku filma še pred začetkom samega snemanja. Producentova nadaljnja kariera pa je odvisna zgolj od tega, kako je film, katerega je produciral, zadovoljil apetite investitorjev (Rugelj 2002, 88).

21 Tudi drugi blagajniški hiti, kot so: "Driving Miss Daisy", "Gandhi", "Gosford Park", "My Big Fat Greek Weding", so imeli težave pri iskanju distributerjev. Veliko je tudi primerov, kjer so studii zavrnili sodelovanje pri določenem projektu. Tako npr. Sony ni želel sodelovati pri filmu "Independce Day", Fox se je odpovedal distribuciji filma "English Patient", sicer večkratnemu dobitniku oskarja. Universal pa je zapravil priložnost, da bi sodeloval pri filmskem projektu "Titanic", finančno najuspešnejšim filmom v zgodovini filmske industrije (Galloway 2003). 22 Agencije za talente za svoje storitve ponavadi zahtevajo 10 % celotnega igralčevega zaslužka (Lipmann 2002).

36

Viri financiranja filmov, s katerimi razpolaga producent, so v ZDA razdeljeni po naslednjih področjih (Vogel 1998, 88):

• Podjetniški sektor – ta vrsta financiranja izvira iz velikih podjetij, ki v produkciji filma vidijo zgolj zaslužek oziroma poslovno priložnost. Načeloma so to podjetja, ki se že ukvarjajo z razvedrilno dejavnostjo, kot denimo: večja distribucijska podjetja, agencije za talente, založniška podjetja itd. Nenazadnje pa se v projekte vključujejo tudi posamezne televizijske mreže in kabelske televizije.

• Posojilodajalci – v to skupino so vključene banke, zavarovalnice in ostali finančni posredniki. V ZDA so te institucije velik »igralec« v industriji zabave, v filmski industriji pa so se že v zgodovini pokazali kot nekakšen odrešitelj, saj so se v času večjih kriz vedno našle banke, ki so v industrijo »vbrizgale« sveži kapital.

• Investitorji ameriške filmske industrije – poleg raznih zasebnih in javnih skladov pa v to skupino spadajo tudi mali delničarji. V preteklosti so namreč produkcijske družbe financirale svoje filme tudi z izdajo delnic. Ta oblika financiranja je zelo redka in predvsem negotova, saj mali delničarji raje vlagajo v druge, sicer manj donosne, a tudi manj tvegane vrednostne papirje.

Film v ZDA deluje kot tržni produkt in glede na to, da so fiksni stroški visoki in s tem tveganje večje, je pot do kapitala razumljivo težka. Tu pa svojo vlogo odigrajo producenti, ki iščejo druge možne vire financiranja. Ob že naštetih finančnih kanalih, pa v zadnjem desetletju filme množično financirajo tudi različne korporacije, ki s filmom tržijo svoj lasten izdelek23. 4.3 Stroški studijskega filma Celotne stroške studijskega filma sestavljajo negativni stroški (angl. negative costs), stroški oglaševanja (angl. advertising costs) in stroški za izdelavo filmskih kopij (angl. print costs). Pri tem velja, da povprečni stroški oglaševanja in kopiranja zavzemajo približno tretjino povprečnih celotnih stroškov, ostalo pa so negativni stroški (tabela 9). Med negativnimi stroški pa je približno dve tretjini produkcijskih stroškov (angl. production budget), ki vključujejo plačila igralcev in filmske ekipe, stroške predprodukcije in postprodukcije ter izdatke, namenjene sami produkciji končnega filmskega negativa. V preostalo tretjino negativnih stroškov so všteti splošni stroški studia (angl. studio overhead), odkupi pravic, stroški udeležencev pri prihodku (angl. participations) idr. (Kawin 1992, 315). V kolikor pogledamo tabelo 9, vidimo, da so povprečni negativni stroški (pri tem izključimo udeležbo pri dobičku (angl. gross participation), studijske stroške (angl. studio overhead) in obresti (angl. capitalization interest)) za studijske filme v obdobju 1980–2005 povprečno letno zrasli za 3,88 %, najvišjo rast pa so beležili povprečni stroški oglaševanja, 5,38 % letno rast.

23 Izdelek podjetja v filmu praviloma uporablja glavni igralec. Dober primer je film "Goldeneye", za katerega naj bi BMW za umestitev športnega modela Z3 v film plačal 1 milijon USD (Renko 2000, 5).

37

TABELA 9: STRUKTURA STROŠKOV FILMSKEGA USTVARJANJA V ZDA V OBDOBJU 1980-2005

Povprečni stroški na film (v mio USD) Leto

Število izdanih filmov

(MPAA) Negativni

stroški Stroški

oglaševanja Stroški filmskih

kopij

Povprečni celotni stroški

1980 161 22,28 8,30 1,90 32,48 1981 173 24,28 7,52 1,93 33,73 1982 173 23,88 8,30 1,82 34,00 1983 190 23,33 8,24 1,96 33,53 1984 167 27,07 10,15 2,44 39,66 1985 153 30,49 9,44 2,18 42,11 1986 139 31,18 9,62 2,14 42,94 1987 129 34,56 11,86 2,41 48,83 1988 160 29,88 11,72 2,31 43,91 1989 169 37,01 11,03 2,21 50,25 1990 169 40,50 15,24 2,54 58,28 1991 164 37,43 14,91 2,44 54,78 1992 150 40,23 16,01 2,78 59,02 1993 161 40,41 16,35 2,57 59,33 1994 183 45,20 18,32 2,90 66,42 1995 234 46,65 19,74 3,08 69,47 1996 240 49,54 21,41 3,24 74,19 1997 253 64,98 23,36 3,65 91,99 1998 235 63,14 26,48 3,95 93,57 1999 218 60,37 25,09 3,63 89,09 2000 197 62,15 27,22 3,74 93,11 2001 196 52,60 30,11 4,08 86,79 2002 225 63,83 29,64 3,58 97,05 2003 198 67,72 36,94 3,71 108,37 2004 199 64,51 31,64 3,62 99,77 2005 194 60,00 32,40 3,80 96,20

Letna

stopnja rasti 3,88 % 5,38 % 2,80 % 4,26 %

Vir: MPA Market Statistics (2006). Iz tabele 9 tudi razberemo, da je bilo pri povprečnih negativnih in povprečnih oglaševalskih stroških rekordno leto 2003, ko so ti znašali 67,72 milijona24 oziroma 36,94 milijona USD. Umiritev negativnih stroškov v zadnjih letih je posledica smotrnosti studiev pri razporejanju stroškov, zlasti z boljšo tehnologijo in konkurenco na področju posebnih učinkov. Kot glavne komponente negativnih stroškov Moore (2000, 72) navaja:

• nakup avtorskih pravic: koncept, knjiga, scenarij, • predprodukcija: nadaljnji razvoj scenarija, priprava zakulisja, izbira ekipe,

kostumografija, iskanje snemalne lokacije, proračun, • glavna produkcija:

- stroški nad linijo: igralci, režiserji, producenti, scenaristi, - stroški pod linijo: zvočna ekipa, garderoba, tehnična ekipa, delavci,

24 Za primerjavo vzemimo povprečne stroške produkcije leta 1940, ki so znašali okoli 400 tisoč USD, ali v času Velike gospodarske krize leta 1932, ko so znašali okoli 100 tisoč USD (Brown 1995, 37).

38

• postprodukcija: montaža, uglasbitev, napisi ter zasluge, podnapisi, posebni efekti, zvočna obdelava.

Ocena je, da znaša delež stroškov delovne sile približno 20 % do 30 % celotnih stroškov nad linijo ter 30 % do 40 % stroškov pod linijo. Stroški pod linijo so se v 90. letih podvojili v primerjavi z desetletjem prej, in sicer so v povprečju znašali 200 tisoč USD na dan. Ponavadi pa znašajo med 11 % in 15 % celotnega filmskega proračuna (Moore 2000, 72). Za vsak film morajo biti garderoba in gledališki rekviziti posebej narejeni, poiskana mora biti lokacija in zanjo podpisana pogodba, scenografija ter urniki potovanj morajo biti vnaprej načrtovani. V kolikor eden izmed teh elementov ne bi bil usklajen (v kolikor je treba npr. zaradi slabega vremena snemanje preložiti), bodo stroški skokovito narasli. Za take primere se je potrebno vnaprej zaščiti s t. i. dopolnilnimi zavarovalnimi obveznicami, iz katerih pripada upnikom (investitorjem) opcija, da v takem primeru dajo še več finančnih sredstev producentom ter tako povečajo nadzor nad filmom, katerega snemanje lahko nato dokončajo, ali pa v celoti opustijo filmski projekt in tako zmanjšajo nadaljnje tveganje25. Posledično bi prišlo tudi po povečanja stroškov v postprodukciji26. V splošnem velja, da nižji kot bo proračun filma, višji bodo stroški pod linijo in obratno. Studii se pri snemanju filmskih projetkov poslužujejo različnih načinov, ki bi utegnili zmanjšati negativne stroške (Daniels idr. 1998, 108).

Izogibanje snemanju nočnih scen Snemanje v nočnih urah zahteva močno in drago razsvetljavo. Poleg tega so v tem delu dneva tudi tarife filmske ekipe višje. Film "Brooken Arrow" je zmanjšal stroške za 1 milijon USD s tem, ko so iz scenarija izvzeli nočne scene.

Izgogibanje snemanju filmov na znanih in komercialno privlačnih lokacijah

Snemanje prizora na mostu Golden Gate v San Franciscu za film "Interview with the Vampire" je produkcijsko hišo Warner Brothers stalo približno 500.000 USD, saj je bilo potrebno ustaviti celoten promet. V kolikor bi premaknili lokacijo npr. na bližnji most San Francisco-Oakland Bay, bi prihranili več sto tisoč USD. Producenti nižjecenovnih celovečernih filmov se izogibaju plačilu lokacijske tarife, tako da se odločajo za snemanje filmov v predmestnih in drugih komercialno manj atraktivnih lokacijah.

Snemanje akcijskih prizorov v mestnih središčih ob nedeljah, v jutranjih urah

25 Tako se lahko prepreči velika finančna izguba v primeru naravne katastrofe in se zavaruje filmske upnike (studie ali banke). Te obveznice ponavadi izdajajo posebna zavarovalna podjetja. Tovrstne pogodbe so bile ponavadi ocenjene na 6 % celotnega proračuna filma. Kljub temu pa tveganje niha v odvisnosti od lokacije snemanja in preteklih izkušenj režiserjev in producentov. V praksi prihaja tudi do tega, da posojilodajalci ne bodo dali na razpolago svojih finančnih sredstev, v kolikor ta opcija ne bi bila dorečena. Da se sklene pogodba o najemu posojila, morajo neodvisni producenti vedno prejeti dopolnilne obveznice skupaj s podpisom distribucijskega podjetja, da se tako smatrajo za verodostojne. Dopolnilne zavarovalne obveznice garantirajo zaščito upnikov, saj jim te zagotavljajo ali poplačilo ali pa dokončanje snemanja filma (Moore 2000, 78). 26 Računovodska klasifikacija stroškov pod linijo se sicer nanaša tudi na predprodukcijo in postprodukcijo (Moore 2000, 72).

39

V kolikor želijo producenti posneti akcijski prizor z vozili na cesti, je smiselno snemanje prestaviti na jutranje ure ob nedeljah, saj je takrat prometa v mestnih središčih najmanj, kar se pozna na lokacijskih tarifah.

Najem neuveljavljenih filmskih igralcev

To je tudi eden izmed načinov, kako se izogniti visokim produkcijskim stroškom. Pri tem je seveda treba upoštevati, da že uveljavljeni filmski igralci lahko dajo filmom določeno komercialno težo.

Udeležba filmske zvezdniške zasedbe v deležu dobička namesto direktnega

izplačila V zameno za visoke honorarje igralcem ali režiserjem, se producenti z njimi raje dogovorijo o udeležbi v filmskem dobičku. To lahko bistveno skrči produkcijske stroške. Slabost tega je, da bi potencialni investitorji prejeli manj, saj bi se dobiček razdelil, kar bi jih lahko odvrnilo od morebitne naložbe v film. Režiser uspešne trilogije "Lord of the Rings" Peter Jackson, ki je sicer nanesla okrog milijardo USD po vsem svetu, se je s studiem New Line Cinema namesto direktnega plačila dogovoril za udeležbo v dobičku vseh treh filmov.

Izogibanje najemu kadra, ki pripada sindikalni organizaciji

Možen način, kako se izogniti visokim stroškom dela, je uporaba filmske ekipe, ki ne pripada nobeni sindikalni organizaciji27. Veliki studii v Hollywoodu imajo sicer v glavnem že prej sklenjene pogodbe s sindikati, kar jim otežuje selitev snemanja na lokacije, kjer bi lahko uporabili neodvisen filmski kader.

Ponavadi so sindikati in njihovi člani deležni t. i. rezidualnega plačila, torej deleža iz prihodka filma v ostalih prikazovalnih oknih, ne glede na to, ali je bila produkcija filma uspešna ali ne. Sindikati filmske industrije v ZDA se o pogodbenih določilih pogajajo s pogajalsko organizacijo Alliance of Motion Picture and Television Producers (AMPTP)28. Eden izmed načinov, kako se izogniti sindikalnim pritiskom je, da se film posname na področju izven Hollywooda, kjer ni sindikatov ali pa so ti bolj prilagodljivi. Neodvisni producenti se omenjenega pogosto lotijo z namenom, da se znižajo stroški pod linijo, ki so lahko bistveno višji zaradi sindikalnih pritiskov29. Studii se včasih poslužujejo tudi uporabe 20. člena pogodbene odločbe IATSE (International Alliance of Theatrical and Stage Employees), ki

27 Večji sindikati v Hollywoodu so (Vogel 2004, 92): American Federation of Television and Radio Artists (AFTRA), Directors Guild of America, International Alliance of Theatrical and Stage Employees (IATSE), Producers Guild of America, Screen Actors Guild (SAG), Writers Guild of America. 28 Na tem mestu lahko omenimo, da so pritiski sindikatov na delodajalce v veliki meri privedli tudi do brezposelnosti v filmski industriji. Stopnje brezposelnosti v Hollywoodu so bile vseskozi kronično visoke; ciklično nihajo s spremembami v začetni stopnji produkcije, so se pa s pojavom novih medijev nekoliko znižale (McDougal 2005). 29 McDougal (2005) podpira dejstvo, da bi ob odsotnosti sindikatov in delavskih omejitev lahko bil filmski kapital bolj razpršen, stroški bi se zmanjšali, filmski ustvarjalci pa ne bi selili svoje produkcije v oddaljene lokacije, kjer so stroški delovne sile bistveno nižji. Delovna neučinkovitost prav tako napihuje stroške kapitala, saj povečuje tveganje izgube investitorjev. Na dolgi rok bi utegnili visoki stroški kapitala privesti do zmanjšanja zaposlitvenih priložnosti zaradi manjšega števila filmskih projektov.

40

dovoljuje financiranje nizkoproračunskih nesindikalnih filmov in televizijskih serij, v kolikor studio nima kreativnega nadzora nad njihovo produkcijo.

Snemanje filma izven ZDA

Številni hollywoodski filmi, katerih prizori v filmu naj bi bili locirani v ameriških mestih, so dejansko posneti v Kanadi, na Češkem, v Avstraliji, v Novi Zelandiji itd., kjer so stroški delovne sile nižji. Poleg tega lahko na ta način producenti izkoriščajo številne davčne olajšave države, v kateri je film posnet, saj je v interesu vlad, da dodatno stimulirajo razvoj filma in televizije v posamezni regiji.

4.4 Trženje filmov Trženje filma je eden ključnih dejavnikov, ki vpliva na komercialno uspešnost filma. S pozicioniranjem filma mora studio doseči maksimalno zavest med ciljnim občinstvom, vsakemu filmu posebej pa je treba tudi določiti ključne elemente, ki imajo velik trženjski potencial. To so izstopajoče vsebinske in tehnične značilnosti filma, igralska in ustvarjalska zasedba, prejete nagrade in tudi dosežen sloves o realiziranih blagajniških prihodkih filma. 4.4.1 Zaporedje prikazovalnih oken Ko je film enkrat v postprodukciji, stopita v ospredje distribucija in oglaševanje. Zaporedni distribucijski vzorci so določeni po načelu cenovne diskriminacije30. Film se najprej predvaja na trgu, ki generira največji mejni prihodek v najmanjšem možnem času. Sledi predvajanje po stopničastem zaporedju vse do trga, ki prinese najmanjši prihodek na enoto časa. Filmi se torej najprej predvajajo na primarnem trgu, ki ga predstavljajo kinematografi, nato pa sledi predvajanje na sekundarnem trgu, kamor uvrščamo domači video, plačniško televizijo, nacionalne televizijske mreže in lokalne televizijske programe. Ker je količina kapitala vložena v filmski projekt vse večja in s tem tudi pritiski po hitrejšem povratku vloženih sredstev, se trend nagiba k postopnemu zgodnejšemu predvajanju v vseh prikazovalnih oknih. Slika 5 nam kaže čas predvajanja na posameznem trgu, pri čemer si sledijo posamezna prikazovalna okna po vrsti s časovnim zamikom.

30 Z razširjenostjo mreže plačilo na ogled (angl. pay-per-view) so dobili distributerji potencial, da generirajo več milijonov USD prihodkov v samo eni noči prikazovanja njihovih najpomembnejših filmov. Povprečne cene bi presegale televizijsko naročnino. Toda celotni prihodek je zaradi tega lahko prizadet, saj bi tako prikazovalna okna na dnu verige zmanjšala svoje zanimanje za nakup predvajalskih pravic celovečernih filmov. Upoštevati je tudi treba, da sedaj, ko so filmi npr. na razpolago široki množici naročnikov plačniške televizije, nacionalna televizijska omrežja zmanjšajo zanimanje za nakup predvajalskih pravic, saj so po predvajalskem zaporedju za kabelsko televizijo. Iz tega razloga so se televizijske mreže začele bolj zanimati za produkcijo filmov, narejenih izključno za televizijo, ki so sicer cenejši, a pogosto pritegnejo veliko število gledalcev, ki nimajo časa, da bi si celovečerne filme ogledali v kinematografih (Owen in Wildman 1992, 30).

41

SLIKA 5: ČAS PREDVAJANJA V POSAMEZNIH OKNIH (V MESECIH)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Lokalna televizijska mreža

Nacionalna televizijska mreža

Tuja televizija

Plačniška televizija

Svetovni video trg

Plačilo na ogled

Tuji kinatografi

Domači kinematografi

Vir: Vogel (2004, 94). Z razvojem tehnologij prihaja do prerazporeditve zaporedja prikazovalnih oken31, kar vodi do sprememb strategij pri maksimizaciji prihodka in pri cenovni diskriminaciji. Internetno piratstvo32 je tako omogočilo, da so filmi na razpolago še preden se predvajajo v kinematografih. Celotna filmska industrija se zanaša na previdno načrtovano predvajanje filmov v prej omenjenem zaporedju. Zaradi piratstva pa so v določeni fazi tega procesa kasneje oškodovani vsi preostali trgi. V letu 2005 so v ZDA veliki hollywoodski studii zaradi internetnega piratstva utrpeli škodo v višini 2,3 milijarde USD (MPA & L.E.K. 2006). 4.4.1.1 Trg domačega videa Vse do 80. let so bili filmski ustvarjalci obremenjeni zgolj s tem, kako plasirati lastne filmske izdelke za kinematografe. Z letom 1987 pa so domači distributerji generirali več prihodka iz prodaje domačega videa (7,06 milijarde USD) kot pa iz naslova prodanih kinovstopnic (4,2 milijarde USD). Domači video je tako spremenil strukturo filmskega trženja ter oglaševalske strategije, ki so jih vse dotlej uporabljali veliki hollywoodski studii. Z začetkom prodaje filmov v video formatu (leto 1987) se je pospešena prodaja videorekorderjev nadaljevala vse do leta 1990. Po letu 1990 se je rast prodaje videorekorderjev umirila ter v letu 2004 zaradi širše priljubljenosti DVD-jev začela

31 Leta 1980 je 20th Century Fox poskusil z nenavadno prerazporeditvijo, saj so prikazali film "Break Away" najprej na osnovni televizijski mreži in šele nato na kabelski televiziji. Fox je celo načrtoval, da bi simultano izvedli predvajanje filma v kinematografih ter izposojo in prodajo videokaset. Kljub poskusom pa so ostali kinematografi še vedno glavni vir doseganja najvišjega mejnega prihodka. Poleg tega je ponavadi potrebno, da se film najprej predvaja v kinematografih, da se tako pritegne zanimanje na sekundarnem filmskem trgu (Owen in Wildman 1992, 31). 32 Piratstvo je že v letu 2003 doseglo fazo, ko je bila večina filmov na razpolage že pred predvajanjem v kinematografih. Filmska industrija še ni našla načina kako se pravočasno odzvati na to vsiljeno spremembo zaporedja prikazovalnih oken (Lymann 2001).

42

padati (slika 6). Samo v šestih letih se je tako prodaja DVD predvajalnikov približala številu prodanih videorekorderjev in še naprej raste. SLIKA 6: GIBANJE ŠTEVILA PRODANIH VIDEOREKORDERJEV (VCR) IN DVD PREDVAJALNIKOV (DVDP) V ZDA (V MIO ENOT)

0

20

40

60

80

100

12019

80

1985

1990

1995

1997

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Leto

Štev

ilo p

roda

nih

vide

orek

orde

rjev

in

DVD

pre

dvaj

alni

kov

(v m

io e

not)

VCRDVDP

Vir: MPA Market Statistics (2006). Kot rezultat tehnološkega razvoja je postal predposneti software posel, ki letno prinese okoli 30 milijard USD prihodka. Dve tretjini tega izhaja iz izposoje filmov. Obenem je treba tudi upoštevati, da je približno 30 % do 40 % vseh produkcijskih stroškov pokritih s prihodki domačega videa, zato se distributerji in filmski ustvarjalci zavedejo pomena, ki ga ima oglaševanje domačega videa (Chaney 2005). Celotni prihodki iz prodaje in izposoje DVD in VHS so se v obdobju 1989-1994 v ZDA gibali na ravni 15 milijard USD. Po letu 1994 so se prihodki zaradi prodaje filmov v formatu DVD, ki je zaradi svoje ergonomičnosti postal izredno popularen na ameriškem trgu, povečali na 20 milijard ter v letu 2003 presegli mejo 30 milijard USD (slika 7).

43

SLIKA 7: KUMULATIVNI PRIHODEK AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE IZ PRODAJE IN IZPOSOJE DVD IN VHS OD LETA 1987 DO LETA 2004 (V MIO USD)

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

Leto

Cel

otni

prih

odki

iz p

roda

je in

izpo

soje

D

VD +

VH

S (v

mio

USD

)

Vir: Alexander & Associates (2007a; 2007b). Določanje cen predstavlja najpomembnejši segment domačega videa. Distributerji imajo na razpolago dve možnosti, in sicer postaviti nizko ceno za izposojo videa (angl. video store rental market), ali postaviti nižjo ceno na prodajnem trgu (angl. sell-through (consumer) market). Odločitev, ali agresivneje oglaševati prodajo ali izposojo enot domačega videa, bo padla glede na dohodek, ki ga je mogoče doseči pri izbiri ene ali druge možnosti. V primeru nekaterih standardnih uspešnic, kot so npr. Disneyevi filmi, se studii ponavadi odločajo za povečanje prodaje enot. V večini primerov pa gre za alternativno možnost, tj., da postavijo višje cene prodajnih enot, s čimer pospešujejo izposojo videa in povečajo prihodek iz tega naslova. Distributer bo iz začetne prodaje enot videotekam prejel približno 63 % maloprodajne cene33, vendar ni več deležen prihodka iz nadaljnje izposoje enot, torej kaset ali DVD-jev34. Zaradi visokih stroškov oglaševanja mora distributer prodati približno 7- do 8-krat več enot namenjenih za nadaljnjo prodajo, da bi se odločitev finančno obrestovala (Squire 2004, 207). Omenjene variacije delitve dohodka iz prodaje ali izposoje izhajajo iz tradicionalnih dogovorov, ki so se sicer sprva nanašali zgolj na videokasete in so jih na široko sprejeli številni studii ter večji prodajalci. Uvedba DVD-jev je imela sredi 90. let velik vpliv na ameriško filmsko industrijo. Ker so znašali stroški proizvodnje DVD-jev približno 1 USD na enoto, se je profit za enoto

33 Distributerji, ki so pravzaprav glavni »založniki« filmov domačega videa, ponavadi prodajajo svoje enote s 37 % popustom predlagane maloprodajne cene (Squire 2004, 205). Kot je opazil avtor, izhaja to iz formule »30 + 10«, pri čemer da distributer prodajalcu na drobno (videoteke, trgovine) 30 % popusta, medtem ko ostanek (v našem primeru 7 %) predstavljajo stroški posrednikov med prodajalci in distributerji (prodaja na veliko). Distributerjem tako po prodaji ostane 63 % maloprodajne cene. 34 To izhaja iz doktrine o prvi prodaji. Kljub temu pa lahko prihaja do posebnih dogovorov med distributerji in prodajalci, kjer distributerjem pripada delež vsake opravljene izposoje.

44

prodaje skoraj podvojil, zato so studii po vzoru glasbene industrije pričeli s pospeševanjem prodaje filmskih DVD-jev.35. 4.4.1.2 Ostali avdio-vizualni trgi Med ostale trge, ki prav tako predstavljajo potencialni zaslužek za filmske studie, spadajo nacionalna televizijska mreža in njene lokalne podružnice ter plačniška televizija. Po absorpcijski moči se ti tržni segmenti z leti krepijo, a so na lestvici prikazovalnih oken sekundarnega filmskega trga še vedno za trgom domačega videa. Nacionalne televizijske mreže36 in njihove lokalne podružnice so bila prva izmed vseh prikazovalnih oken sekundarnega filmskega trga, na katerih si je bilo mogoče ogledati filme potem, ko so se ti prenehali predvajati v ameriških in tujih kinematografih. Veliki hollywoodski studii so uvedbo nove tehnologije sprva bojkotirali, z namenom, da zaščitijo svoj položaj, ki so ga imeli na kinematografskem trgu. Kljub temu so studii kmalu uvideli prednosti televizije, tako nacionalnih televizijskih mrež kot tudi njenih lokalnih podružnic, saj jim je omogočila ponovno predvajanje filmov tudi potem, ko je bil njihov potencial na primarnem filmskem trgu že izčrpan (Owen in Wildman 1992, 42). Sredi 50. leti 20. stoletja so postali večji hollywoodski distributerji glavni dobavitelji televizijskih serij in celovečernih filmov za nacionalne televizijske mreže ter njihove lokalne podružnice. Distributerji, kot so Universal, Paramount in Warner Brothers, so bili odgovorni za več kot 40 % njihove programske vsebine. Same nacionalne televizijske mreže so se ukvarjale s produkcijo novic, športnih dogodkov in informativnih oddaj. Za preostali delež programske vsebine so skrbele neodvisne produkcijske hiše, ki so televizijskim mrežam redno dostavljale t. i. programski paket televizijskih serij. S povečevanjem t. i. notranje produkcije so studii izgubili del svoje moči37 (Owen idr. 1974, 55). Nacionalne televizijske mreže prinašajo večjim distributerjem še vedno precejšnji dobiček, saj se televizije sodelovanju z njimi v celoti ne bodo odpovedale zaradi želje po raznolikosti svojega programa. Že vnaprej znana kakovost hollywoodskih studijskih filmov daje distributerjem določene prednosti pri pogajanjih z nacionalnimi televizijskimi mrežami. Studii imajo večjo pogajalsko moč tudi zaradi svojega položaja v filmski industriji v primerjavi z neodvisnimi producenti televizijskih serij, ki jim televizija sicer predstavlja glaven vir prihodkov.

35 Prihodek studia iz prodaje v letu 1998 je znašal 9 USD na enoto kasete ter 12,5 USD za enoto DVD-ja. Stroški proizvodnje videokaset so znašali 1,75 USD na enoto ter 1 USD za enoto proizvodnje DVD-ja. Film "Spider-Man" je s prodajo DVD enot zaslužil približno 190 milijonov USD v prvem tednu ponudbe, od tega je okoli 160 milijonov pripadlo distributerju (Squire 2004, 208). 36 V ZDA se to nanaša na 4 večja nacionalna omrežja, in sicer: na ABC, na CBS, na NBC in na Fox. 37 Cene studijski filmov so bile vseskozi dva do trikrat višje od primerljivih filmov neodvisnih producentov. Zaradi visokega povpraševanja po studijskih filmih v letu 1961 so bila nacionalna televizijska omrežja pripravljena plačati 100.000 USD za dvakratno predvajanje studijskega filma. Do leta 1967 so ti stroški narasli na 800.000 USD. Kljub povečanju notranje produkcije v 70. letih, so se stroški predvajanja studijskih filmov v 80. letih povečali na 2 milijona USD za enkratno predvajanje filma ter trenutno znašajo okoli 4 milijone USD (Owen in Wildman 1992, 43).

45

Slika 8 kaže rast števila naročnikov osnovne kabelske televizije (sem sodijo nacionalne televizijske mreže in njihove lokalne podružnice) v obdobju 1980-2001. Po letu 2001 se je število naročnikov osnovnega kabelske televizije ustalilo na ravni 70 milijonov. SLIKA 8: GIBANJE ŠTEVILA GOSPODINJSTEV Z OSNOVNIM KABELSKIM PRIKLJUČKOM V ZDA V OBDOBJU 1980-2005 (V MIO)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1980

1985

1990

1995

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Leto

Štev

ilo g

ospo

dinj

stev

v Z

DA

z

osno

vnim

kab

elsk

im p

riklju

čkom

(v

mio

)

Vir: MPA Market Statistics (2006). Namen plačniške televizije je bil ustreči preferencam potrošnikov v zameno za plačilo mesečne naročnine. Nacionalne televizijske mreže so proti koncu 60. let uvedbi plačniške televizije nasprotovale z argumentom, da bi potrošniki zaradi njene uvedbe morali začeti plačevati za ogled športnih ter ostalih zabavnih prireditev, ki so bile vse dotlej zastonj na nacionalnih televizijskih mrežah, saj je bil namen plačniške televizije odkupiti pravice za prenos le-teh. Poleg tega plačniška televizija zaradi slabšega signala, ki je potekal preko visokih ultra frekvenčnih valov, naj ne bi bila dosegljiva vsem. Nacionalne televizijske mreže so se tako pritožile na FCC38. Po dolgotrajnih sodnih postopkih je bila plačniška televizija omejena na predvajanje tistih programskih vsebin, ki se niso predvajale na nacionalnih televizijskih mrežah. Prepovedano pa je bilo istočasno predvajanje podobnih vsebin. Ob tem pa je plačniška televizija dobila pravico predvajanja studijskih filmov takoj po koncu predvajanja filmov v kinematografih, s čimer se je povzpela pred nacionalno televizijsko omrežje na sekundarnem trgu filmske industrije v ZDA (Collette in Litman 1996). Število gospodinjstev, ki imajo poleg osnovne kabelske televizije še naročnino na plačniško televizijo, se je povečevalo vse do leta 2003, ko je doseglo vrh pri 40 milijonih gospodinjstev in nato začelo padati (slika 9).

38 Federal Communication Comission (slov. Zvezna komisija odgovorna za komunikacije) je neodvisna vladna komisija ZDA odgovorna za regulacijo nevladnih radijskih in televizijskih medijev (FCC 2007).

46

SLIKA 9: GIBANJE ŠTEVILA GOSPODINJSTEV S PLAČNIŠKO TELEVIZIJO V ZDA V OBDOBJU 1985-2005 (V MIO)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

1985

1990

1995

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Leto

Štev

ilo g

ospo

dinj

stev

v Z

DA

z

prik

ljučk

om p

lačn

iške

tele

vizi

je (v

mio

)

Vir: MPA Market Statistics (2006). 4.4.2 Strategije filmskega predvajanja Ogromen produkcijski proračun, naraščajoči stroški eksternega financiranja in potreba po čim večjih izdatkih za oglaševanje so prisilili distributerje k temu, da izdajajo večje število filmov v čim krajšem času in pri tem upoštevajo tudi tveganja, ki jih nosi prikazovalec. Pričakovan razpon občinstva nato vpliva na oglaševalske strategije, katerih namen je, da se doseže čim večji prihodek v najkrajšem času.39 Včasih bodo studii izdali film tudi zadnji teden v letu v nekaj kinematografih v New Yorku in Los Angelesu z namenom, da se bo še kvalificiral za oskarje in nato začeli z množičnim predvajanjem šele po podeliti nagrad (Sherman 1990, 71). Studii se odločajo za simultano predvajanje na nacionalni ravni v začetku poletja, kjer bi sezonski faktor prispeval k dodatnemu zaslužku. Predvajanje filma na zgolj regionalni ravni pride v upoštev v primeru, da se film ne bi dobro obnesel na nacionalni ravni. Da bi se zaščitili interesi prikazovalcev, so bili sprejeti zakoni,40 ki prepovedujejo izpolnitev pogodbe med distributerjem in prikazovalcem, v kolikor slednji ne bi dobil možnosti za predhodno oceno filma, ki ga bodo predvajali. Ti zakoni so trenutno v veljavi v 23. zveznih državah in so rezultat pritožb prikazovalcev, da so jih veliki hollywoodski studii silili k plačilu velikih vsot denarja v zameno za prihodnji odkup pravic predvajanja filma, ne da bi si ga predhodno ogledali. Distributerji so bili tako prisiljeni, da predvajajo film za prikazovalca še preden pride do sklenitve pogodbe. Kljub temu pa si mnogi prikazovalci želijo zagotoviti pravico do predvajanja določenih filmov,

39 Želja po zagotovitvi dobička je privedla do tega, da se studii zanašajo na že prej uveljavljene filmske koncepte in se lotevajo snemanja nadaljevanj z namenom, da se ustvari filmska blagovna znamka, kot so: "James Bond", "Harry Potter", "Lords of the Rings". Nadaljevanja so sicer v preteklosti prinesla ponavadi okoli 65 % prihodkov prvega filma, toda na primeru omenjenih filmov je prihodek nadaljevanja celo presegel prihodek prvega filma (Lymann 2001). 40 Angl. anti-blind-bidding laws.

47

še preden si jih je sploh mogoče ogledati, da si zagotovijo želene urnike predvajanj filmov (čas med božičem in novim letom). V takem primeru bodo prikazovalci ponudili distributerjem visoke nepovratne zneske, da si zagotovijo pravico do predvajanja (Vogel 2004, 100). Pri oblikovanju oglaševalske kampanje imajo distributerji v mislih ciljno občinstvo, katerega želijo pritegniti k ogledu filma. Distributerji bodo zato želeli skleniti pogodbe z demografsko primernimi filmskimi gledališči, pri čemer morajo upoštevat, ali so ti kinematografi še na razpolago zaradi morebiti že prej sklenjenih pogodb z drugimi distributerji. To dosežejo tako, da analizirajo, kako so se podobni filmi prej obnesli na vsaki izmed potencialnih lokacij in z razvojem strategij, ki bi omogočile najboljšo marketinško kombinacijo za novo posneti film. Včasih načrt predvideva začetno predvajanje na samo nekaterih manjših lokalnih trgih, v drugih primerih pa vključuje simultano predvajanje na nacionalni ravni (Tromberg 1980, 153). Kljub naštetim dejstvom, pa v resnici prihaja do tega, da nekateri prikazovalci, v glavnem v večjih mestih, konsistentno predvajajo filme samo nekaterih distributerjev. To izhaja iz dolgoletnega medsebojnega sodelovanja med distributerjem in prikazovalcem (praksa izhaja še izpred časa uveljavitve dekreta o Paramountu), kjer se pogodbe sklepajo na podlagi medsebojnih pogajanj in nakazujejo na t. i. prakso delitve produkta (angl. product-splitting) ali na prakso fiksnega predvajanja (angl. block-booking). Praksa delitve produkta se pojavi takrat, ko se številna gledališča na določenem območju sporazumejo, da se ne bodo istočasno agresivno pogajala za določen film, predvsem z namenom izvajanja pritiskov na distributerja, ki bi tako posledično ponudil prikazovanje filma po ugodnejših cenovnih pogojih. Vsak prikazovalec tako dobi na omenjenem teritoriju v smislu rotacije priložnost, da si zagotovi pravice predvajanja pomembnejšega filma za relativno nižje plačilo najema. Praksa fiksnega predvajanja pa se pojavi takrat, ko prikazovalec sprejme ponudbo distributerja o filmskem kontingentu, v katerem bo prikazovalec predvajal tudi tiste filme, ki so sicer manj popularni (Vogel 2004, 101). 4.4.2.1 Pomen sezonskih vplivov Pomembno komponento pri izbiri strategije predvajanja filmov predstavlja tudi letni čas. Kot vidimo na sliki 10, se smatrajo predvsem poletje in pomembnejši prazniki v letu za obdobja, ko imajo potrošniki (posebej otroci in šolarji) na razpolago več časa in zato množično obiskujejo kinematografe. Prednosti imajo tisti distributerji, ki imajo v tem času »na zalogi« več filmov in jih lahko simultano predvajajo po vsej državi ter tako v celoti izkoristijo sezonski čas. Med največjimi studii je v času sezone konkurenca seveda najostrejša. Ob upoštevanju tega je pravilna izbira urnika za predvajanje filmov ena izmed najpomembnejših odločitev (slika 10).

48

SLIKA 10: OBISK AMERIŠKIH KINEMATOGRAFOV V TEKU ENEGA LETA

Vir: Sherman (1990, 73). Shugan in Swait (2002) sta preučevala vpliv sezone, kjer sta vzela pod drobnogled 52 filmov v ZDA z najvišjimi prihodki iz naslova prodanih kinovstopnic v letu 1998. Upoštevala sta, da se teden začne v petek, ko je obisk kinematografov običajno največji in konča v četrtek. Tedne sta razdelila na praznične in ostale. Pri prazničnih tednih sta upoštevala teden novega leta, spominskega dneva, dneva neodvisnosti, dneva zahvalnosti in božične praznike. V letu 1998 je povprečen neprazničen teden prinesel 167 milijonov USD prihodkov na film, povprečen prazničen teden pa 255 milijonov USD prihodkov na film. Avtorja sta uporabila neprave spremenljivke za vseh pet praznikov in dodatno nepravo spremenljivko za poletni čas, da bi tako ugotovila variacije tedenskih prihodkov. Pri tem sta dobila naslednji regresijski model: BOw

41 = 157,421 + 80,793*HOLIDAYw

42 + 34,012*SUMMERw43 + ew

t: (1,977) (16,315) (2,924) N = 52 R2 = 0,335. Kot vidimo, doda poletje približno 34 milijonov USD k pričakovanemu celotnemu zaslužku posameznega filma na teden (v kolikor ga primerjamo s prazničnimi ter ostalimi neprazničnimi tedni). Praznični teden doda približno 80,8 milijona USD k celotnemu zaslužku posameznega filma, v kolikor ga primerjamo z neprazničnimi tedni. Avtorja sta v nadaljevanju analizirala povezavo med tedenskim zaslužkom za 52 filmov in ocenjeno vsoto proračunov za omenjene filme (BUDGETSUM). Distributerji namreč zelo redko izdajo potencialne visoko proračunske uspešnice v času po sezoni, saj bi to lahko pomenilo potencialno izgubo.

41 Odvisna spremenljivka: povprečni tedenski blagajniški prejemki (BOX-OFFICE). 42 Pojasnjevalna (neprava) spremenljivka: praznični teden 43 Pojasnjevalna (neprava) spremenljivka: poletni teden.

49

BOw = 112,768 + 0,203*BUDGETSUMw + 0,165*BUDGETSUMw-1 + (2,084) (13,941) (6,802) + 62,961*HOLIDAYw + 25,379*SUMMERw + ew (2,983) (5,122) N = 52 R2 = 0,482. Vključitev stroškovne komponente proračuna izboljša razlagalno moč funkcije, saj se R2 poveča na 0,482, zmanjša pa se prihodkovni učinek praznikov in poletnega časa. Ocene regresijskih koeficientov so v obeh modelih statistično značilne. 4.4.2.2 MPAA ocene starostne sprejemljivosti filma Glede na starostno sprejemljivost filmov je nastalo pet ocen, ki jih navaja tabela 10. TABELA 10: OCENE ZA STAROSTNO SPREJEMLJIVOST FILMA PO KRITERIJIH MPAA

Oznaka ocene Opis G (General) Film je sprejemljiv za vse gledalce PG (Parent Guidance) Mlajšim od 17 let se priporoča spremstvo staršev PG-13 Priporoča starostno mejo trinajstih let R (Restricted) Ogled mlajšim od 17 let je dovoljen le v spremstvu staršev NC-17 ali X Prepovedan ogled vsem mlajšim od 17 let

Vir: MPAA (2007a). Slika 11 prikazuje delež vseh filmov članov MPAA v letu 2005 glede na MPAA ocene starostne sprejemljivosti. Podatki kažejo, da je bilo 48 % filmov takih, kjer se priporoča starostna meja trinajstih let, 24 % filmov, pri katerih se priporoča spremstvo staršev, 6 % filmov je bilo sprejemljivih za vse gledalce in 21 % filmov, katerih ogled je mlajšim od 17 let dovoljen le v spremstvu staršev. Približno 1 % vseh izdanih filmov v ZDA je bilo brez MPAA ocen. Opisani razrez je skoraj identičen tistemu iz leta 2002 (slika 12). SLIKA 11: DELEŽ VSEH FILMOV V ZDA V LETU 2005 GLEDE NA MPAA OCENE STAROSTNE SPREJEMLJIVOSTI

6%

24%

48%

21%

0%

1%

GPGPG-13RNC-17Neocenjeni filmi

Vir: Box Office Mojo (2007b).

50

SLIKA 12: DELEŽ VSEH FILMOV V ZDA V LETU 2002 GLEDE NA MPAA OCENE STAROSTNE SPREJEMLJIVOSTI

5%

22%

49%

22%

0%

2%

GPGPG-13RNC-17Neocenjeni filmi

Vir: Box Office Mojo (2007b). Iz slike 13 vidimo, da doseženi prihodki filmske industrije med letoma 2002 in 2005 sovpadajo z relativnim deležem izdanih filmov ob upoštevanju MPAA ocene v obeh letih. SLIKA 13: PRIHODKI FILMSKE INDUSTRIJE V OBDOBJU 2002-2005 V MIO USD GLEDE NA MPAA OCENE STAROSTNE SPREJEMLJIVOSTI

0500

100015002000250030003500400045005000

G PG

PG-1

3 R

NC

-17

Neo

cenj

eni

film

i

MPAA ocena sprejemljivosti

Prih

odek

v m

io U

SD

2002200320042005

Vir: Box Office Mojo (2007b). Ocena MPAA v ZDA postavlja prikazovalcem omejitve glede dovoljenega vstopa v kinodvorane in prodaje kinovstopnic, zato je pomemben dejavnik pri določanju starostne meje obiskovalcev. S tem neposredno oblikuje širino ciljnega občinstva in tako vpliva na višino doseženih blagajniških prihodkov. Tabela 11 prikazuje starostno strukturo gledalcev v ZDA, ki so obiskovali kino v obdobju med 2001 in 2005. Med obiskovalci ameriških kinematografov je največ starih med 30 in 39 let, vsaj 80 % vseh obiskovalcev pa je starejših od 20 let.

51

TABELA 11: DELEŽ KINO OBISKOVALCEV V ZDA GLEDE NA RAZLIČNE STAROSTNE RAZREDE V OBDOBJU 2001-2005 (V %) Starost v letih 2001 2002 2003 2004 2005 12-15 10 12 10 11 11 16-20 17 16 17 16 17 21-24 11 10 12 12 10 25-29 12 9 11 9 9 30-39 18 19 17 19 18 40-49 14 17 15 14 16 50-59 10 9 8 11 10 60+ 8 8 10 8 9 Skupaj 100 100 100 100 100 12 - 17 17 18 15 18 20 20+ 83 82 85 82 80 Vir: MPA Market Statistics (2006). Litman in Kohl (1989) sta na podlagi svojega modela ugotovila, da MPAA ocene starostne sprejemljivosti negativno vplivajo na dobiček filmov v ZDA. Ocena njunega koeficienta sicer ni bila statistično značilna. Ravid (1999) pa je s pomočjo logaritemske funkcije blagajniških prihodkov ugotovil, da MPAA ocene pozitivno vplivajo na blagajniške prihodke, pri čemer so regresijski koeficienti pri ocenah G in PG statistično značilni ter statistično neznačilni pri ocenah PG-13 in R (glej poglavje 5.1). 4.4.3 Pospeševanje prodaje Politika pospeševanja prodaje se je z upoštevanjem filmskih karakterjev in konceptov (posebej takšnih, ki se dobro obnesejo pri snemanju nadaljevanj) začela v 70. letih s filmov "Jaws" in "Star Wars". Studii so od takrat razvili sofisticirane tržne strategije za akcijski in otroški žanr, kjer imajo možnost licenciranja filmov v glasbi, v knjigah, v stripih, v interaktivnih multimedijih (video igrah), v restavracijah hitre hrane in v otroških igračah. Pri pospeševanju prodaje se studii poslužujejo dveh uveljavljenih prijemov: najema večjih filmskih zvezd in agresivnega oglaševanja. 4.4.3.1 Vloga filmskih zvezd in koncept blagovne znamke Blagovna znamka predstavlja pomembno determinanto za dolgoročen uspeh novega produkta. Pomeni ugled, ki zagotavlja kredibilnost novega izdelka. Ta kredibilnost je ključna za začetno prodajo in za nadaljnji uspeh izdelka (Day idr. 1997, 385). V filmski industriji je blagovna znamka vidno odsotna iz produkcijskega in distribucijskega sektorja. Z nekaterimi izjemami, kot so filmi podjetij Pixar ali Disney, večina filmov v očeh občinstva ne uspe povezati svoje vsebine s studiem. Kaj torej predstavlja tisto, kar izdvoji film s studiem in tako ustvari blagovno znamko v zavesti potrošnika? Odgovor je slovita zvezdniška igralska zasedba.

52

Glede na to, da predstavljajo večino obiskovalcev kinematografov mlajši ljudje, sloves režiserja ni toliko pomemben. Bolj pomembna je moč filmskih zvezd. Gledalci namreč asociirajo filmske zvezde z različnimi filmskimi atributi – žanri (npr. akcija, romantična komedija idr.). Sama prisotnost določenega filmskega igralca ali igralke omogoči potrošnikom, da klasificirajo film v svoji zavesti, ali da se poistovetijo z likom filmskega zvezdnika. Še več; visoko izplačilo posamezni filmski zvezdi ali morebitna udeležba v dobičku filma lahko da določenemu filmu tisto meri kredibilnosti, da si ga bodo potrošniki želeli ogledati. Ne glede na vpliv, ki ga imajo filmski igralci na pospeševanje prodaje filma, pa seveda le-ti ne morejo biti popolni substitut blagovne znamke. Kot prvo imajo filmske zvezde praviloma majhen vpliv na vsebinsko vrednost filma in na njegovo montažo. Da bi bila blagovna znamka kredibilna, mora imeti podjetje zadostne vire, da konstantno izdaja visoko kakovostne filme, ki bi jih nato potrošniki lahko povezali z imenom podjetja/studia. Glede ne to, da filmske zvezde in režiserji delajo ponavadi za različne studie pri različnih filmskih projektih z različnimi proračuni, je seveda izjemno težko zagotavljati stabilno raven kakovosti posameznih filmov. Drugi razlog, zakaj filmske zvezde ne morejo predstavljati popolnega substituta blagovne znamke je v tem, da te zaradi pogodbenih določil niso pripravljene odreči svoje podpore studiu v primeru, da je film neuspešen. V primeru neuspeha bi potrošniki torej želeli videti, da se filmske zvezde javno odrečejo svoji nadaljnji podpori filmskemu projektu. Zaradi vnaprej sklenjenih pogodb torej ni možnosti, da bi v primeru neuspeha igralci odrekli svojo podporo že posnetemu filmu. Filmske zvezde tako ne morejo osebno garantirati za uspeh posameznega projekta. Igralci se sicer po lastni presoji lahko odrečejo sodelovanju v določenem filmu, vendar je dejansko težko oceniti, kako se bo posamezen film obnesel (Bergen idr. 1996). V poglavju 5.1 navajamo dve študiji, kje so avtorji (Litman in Kohl (1989) ter Ravid (1999)) med drugim pod drobnogled vzeli tudi vpliv filmskih zvezd na dobiček in blagajniške prihodke filmske industrije v ZDA. V obeh primerih prisotnost filmskih zvezd pozitivno vpliva na dobiček in na blagajniške prihodke, vendar ocena regresijskih koeficientov ni statistično značilna. 4.4.3.2 Oglaševanje Distributerji se ponavadi še pred koncem snemanja odločajo o oglaševalski strategiji. V letu 2005 so znašali oglaševalski stroški 32,35 milijona USD na film, ponavadi pa rastejo sorazmerno s produkcijskimi stroški. Visoko proračunski filmi so namreč prisiljeni zajeti širše občinstvo, kar prispeva k rasti oglaševalskih stroškov. Pri promociji filmov studii uprabljajo naslednje oglaševalske kanale (Lukk 1997, 63):

• Televizija in radio: - filmski napovedniki, - vrtenje oglaševalski spotov sredi popularnih televizijskih serij, - popularne televizijske oddaje, posvečene izključno filmom.

• Internet: - izdelava spletnih strani filma,

53

- spletni marketing preko elektronske pošte in spletnih portalov. • Tisk:

- tiskani oglasi v časopisih, revijah in knjigah, - kombinirana promocija filma in njegove literarne predloge, - posebne stripovske izdaje idr.

• Osebna promocija: - javni nastopi igralcev, režiserjev in producentov na televiziji, radiu in v

tisku z namenom promocije filma. • Oglaševanje v kinematografih:

- razširjeni filmski napovedniki pred pričetkom filma. Sodeč po ocenah MPA (slika 14) so se studii v največji meri posluževali oglaševanja preko nacionalega televizijskega omrežja (23 %). Sledi kategorija ostalo (22 %), kamor uvrščamo osebne promocije in oglaševanje v kinematografih. Med druge medije (22 %) prištevamo oglaševanje preko plačniške (kabelske) televizije, radia, revij, posterjev idr. SLIKA 14: STRUKTURA STROŠKOV, PORABLJENIH ZA OGLAŠEVANJE V ZDA V LETU 2005 (V %)

13%

23%

13%3%4%

22%

22% ČasopisiTelevizijsko omrežjeTelevizijski spotiInternetNapovednikiDrugi medijiOstalo

Vir: MPA Market Statistics (2006). Vse od leta 2000 naprej je v ZDA za oglaševanje filmov na letni ravni porabljenih več kot 5 milijard USD. Z dobrim oglaševanjem je mogoče doseči želeno raven blagajniških prihodkov že v prvem vikendu predvajanja tudi pri slabše pozicioniranih filmih (Squire 2004, 181).

54

5 ANALIZA FUNKCIJ BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV HOLLYWOODSKIH STUDIJSKIH FILMOV

5.1 Uvodni pregled in predstavitev podatkov V pričujočem poglavju bomo poskušali dokazati vpliv nekaterih spremenljivk na gibanje blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov po podatkih MPAA s pomočjo ekonometrične analize. Preden pričnemo z ocenjevanjem, predstavljamo še rezultate podobnih predhodnih ekonometričnih študij blagajniških prihodkov na primeru ameriške filmske industrije in opišemo podatkovne nize, s katerimi smo operirali tekom naše analize. Ravid (1999) je v svoji študiji analiziral vzorec 200 filmov iz zgodnjih 90. let (tabela 12). Poleg domačih prihodkov iz naslova prodanih kinovstopnic in trga videa je upošteval tudi prihodke istih filmov na evropskem trgu. Avtor je kot pojasnjevalne spremenljivke upošteval filmski proračun (LNBUDGET), oskarje (AWARDS), neuveljavljene in uveljavljene filmske igralce (UNKNOWN in NEXT), MPAA ocene starostne sprejemljivosti filmov (G, PG, PG-13, R), pozitivne in negativne filmske kritike (INDEX1, INDEX4), datum izdaje (RELEASE) ter filmska nadaljevanja (SEQUEL). V svoji analizi je avtor upošteval dve odvisni spremenljivki, in sicer logaritem blagajniških prihodkov (ln(Total Revenues)) ter stopnjo donosa (Rate of Return), ki je v tem primeru definirana kot količnik med prihodki in proračunom posameznega v vzorec zajetega filma. V tabeli 12 so prikazane ocene regresijskih koeficientov in v oklepajih vrednosti t statistik. TABELA 12: REZULTATI REGRESIJSKE ANALIZE PO RAVIDU Pojasnjevalne spremenljivke Logaritem celotnih prihodkov Stopnja donosa CONSTANT -1,664 (-2,8) -0,762 (-0,53) LNBUDGET 1,144 (10,62) 0,137 (0,52) AWARD -0,114 (-0,45) 0,192 (0,315) UNKNOWN 0,064 (0,22) 0,000 (0,00) NEXT 0,099 (0,43) 0,100 (0,14) G 1,506 (2,49) 4,521 (3,10) PG 1,295 (2,70) 3,362 (2,90) PG13 0,608 (1,31) 1,022 (0,91) R 0,615 (1,38) 1,060 (0,99) INDEX1 0,369 (1,01) 1,000 (1,13) INDEX4 0,029 (2,63) 0,030 (1,10) RELEASE 0,066 (0,13) 0,132 (0,11) SEQUEL 0,828 (2,54) 1,330 (1,69) Pop. R2 0,675 0,165 Vir: Ravid (1999). V kolikor vzamemo logaritem prihodkov kot odvisno spremenljivko, je multipla regresijska analiza pokazala, da proračun statistično značilno vpliva na prihodke filmske industrije. Do preobrata je prišlo v primeru, ko je avtor kot odvisno spremenljivko upošteval stopnjo donosa. V tem primeru proračun nima vpliva na dobiček filmske industrije in lahko celo pripelje do izgub. Na podlagi popravljenega R2 lahko vidimo, da ima boljšo razlagalno moč model z logaritmom celotnih prihodkov kot odvisno spremenljivko.

55

Litman in Kohl (1989) sta v 80. letih analizirala vpliv različnih determinant na dobiček filmske industrije (tabela 13). Pri tem sta upoštevala vzorec 150 najbolj donosnih filmov v letu 1985. Kot odvisno spremenljivko sta vzela dobiček, ki je v tem primeru definiran kot razlika med blagajniškimi prihodki iz naslova prodanih kinovstopnic v ZDA in negativnimi stroški. V svojem modelu sta preverjala vpliv naslednjih pojasnjevalnih spremenljivk: stroški (COST), kritike (REVIEWS), število kinodvoran (SCREENS), filmske zvezde (STAR), nagrade oskarji (OSCAR), poletje (SUMMER), MPAA ocene starostne sprejemljivosti (MPAA) in božične praznike (CHRISTMAS). TABELA 13: REZULTATI REGRESIJSKE ANALIZE PO LITMANU IN KOHLU

Pojasnjevalne spremenljivke Regresijski koeficienti COST -10,728** REVIEWS 59,448** SCREEN 0,046** STAR 30,919 OSCAR 179,515** SUMMER 77,067** MPAA -1,651 CHRISTMAS 139,583** CONSTANT 305,349** R2 = 0,413 Pop. R2 = 0,384 *p < 0,05, **p < 0,01

Vir: Litman in Kohl (1989) Če pogledamo vpliv stroškovne komponente in vpliv števila kinodvoran na dobiček ameriške filmske industrije, vidimo, da sta obe statistično značilno različni od 0 (tabela 13). Stroški na dobiček filmov v ZDA vplivajo negativno, kinodvorane pa pozitivno. V diplomskem delu smo s pomočjo regresijske analize ocenili linearno in dvojnologaritemsko funkcijo povprečnih prihodkov hollywoodskih studijskih filmov v obdobju 1965-2005, da bi ugotovili značilnost vpliva različnih determinant na rast povprečnih blagajniških prihodkov. Vsi podatki, ki smo jih uporabili, so bili izraženi v stalnih cenah iz leta 2005. Kot odvisno spremenljivko smo uporabili povprečne prihodke hollywoodskih studijskih filmov, ARt

44. Podatki, zajeti v tej seriji, predstavljajo prihodke izdanih filmov pod okriljem MPAA. Pri tem gre za prihodke iz naslova prodanih kinovstopnic in prihodke iz prodaje in izposoje domačega videa v ZDA. Da bi dobili povprečne vrednosti odvisne spremenljivke smo vsoto celotnih prihodkov iz naslova prodanih kinovstopnic in celotnih prihodkov iz prodaje ter izposoje domačega videa (VHS + DVD) delili s številom letno izdanih filmov v okviru MPAA. Podobno smo preračunali tudi relevantne pojasnjevalne spremenljivke. Serija povprečnih prihodkov kaže dva pomembnejša preloma (slika 15). Do prvega pomembnejšega preloma je prišlo v letu 1977, kjer so povprečni prihodki ameriške filmske industrije poskočili iz 52 milijonov na 69 milijonov USD ter se v letu 1979 vrnili na raven 54 milijonov USD. Po dokončnem zatonu studijskega sistema v letu 1954 je v ameriški filmski industriji začelo prihajati do prestrukturiranja. Kot smo že omenili v začetku diplomskega dela, je bilo v zlati dobi ameriškega hollywoodskega filma posnetih

44 Average revenue (slov. povprečni prihodek).

56

veliko število filmskih projektov. Filmi, ki so jih imeli studii na razpolago, so zagotovili zadosten dobiček ob že srednje velikem proračunu, dobrem scenariju ter relativno neznanih filmskih igralcih. Zaradi prestrukturiranja so studii bili prisiljeni opustiti delež svoje naveze s produkcijskim sektorjem ter se odreči lastništvu nad kinematografi. Hkrati je v tem času prišlo do uvedbe televizije, ki je v začetku predstavljala konkurenco studiem. Število izdanih studijskih filmov je upadlo. Na sliki 15 je mogoče videti konstantno padanje števila izdanih studijskih filmov pod okriljem MPAA, ki je doseglo svoje dno ravno v letu 1977. Kljub temu je 110 filmov v letu 1977 prineslo več prihodkov na film kot 210 filmov v letu 1965. V letu 1979 povprečni prihodki zopet padejo, kar lahko pripišemo t. i. kreativni recesiji v Hollywoodu in vstopu novih distribucijskih podjetij na trg (Canon, DeLaurentis, New Line in Orion). Distribucijski sektor je ujel pridih nove konkurenčnosti, kar se kaže v rasti števila izdanih filmov. Kljub temu pa zaradi manjšega števila finančno uspešnih studijskih filmov, v tem obdobju povprečni prihodki niso dosegli ravni iz leta 1977 in 1978. Prihodki iz domačega videa se pojavijo z letom 1987, kar ustvari drugi podatkovni prelom, saj pride do skoka v celotnih in posledično tudi v povprečnih prihodkih hollywoodskih studijskih filmov. Z uvedbo domačega videa je povprečni prihodek studiev dosegel raven iz 1977. in 1978. leta ter še naprej rasel. VHS in DVD sta odprla povsem nove možnosti, saj sta omogočila ogled filma iz domačega okolja ter prispevala k temu, da so se tudi povprečni filmi obnesli nadpovprečno dobro. SLIKA 15: GIBANJE CELOTNIH IN POVPREČNIH BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV TER ŠTEVILA IZDANIH FILMOV HOLLYWOODSKIH STUDIJSKIH FILMOV V OBDOBJU 1965-2005 POD OKRILJEM MPAA

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1965

1968

1971

1974

1977

1980

1983

1986

1989

1992

1995

1998

2001

2004

Leto

Celotni prihodek po MPAA(v 100 mio USD)

Povprečni prihodek poMPAA (v mio USD)

Število izdanih filmov poMPAA (v 10 enotah)

Vir: MPA Market Statistics (2006). Celotni prihodki studijskih filmov so bili stabilni vse do uvedbe domačega videa v letu 1987. Do ponovnega skoka v celotnih prihodkih je prišlo po letu 1994 s prodajo DVD enot. Za našo analizo nas bo zanimal samo povprečni prihodek, da bi lahko dokazali,

57

kateri dejavniki so značilni za rast blagajniških prihodkov v vzorec zajetega povprečnega filma ter posledično za rast filmske industrije ZDA kot celote. V naših modelih smo analizirali vpliv distribucijskih podjetij s pomočjo povprečnih negativnih in povprečnih oglaševalskih stroškov, ki predstavljata pomembni komponenti pri doseganju blagajniških prihodkov. Vpliv prikazovalnega sektorja smo zajeli s pomočjo števila kinodvoran na film. Kljub temu da je po letu 1986 prišlo do skoka v povprečnih blagajniških prihodkih na račun videa, tvorijo kinematografi še vedno ključni člen pri doseganju blagajniških prihodkov, saj predstavljajo odskočno promocijsko desko za nadaljnji uspeh filma na sekundarnem trgu. Da bi ugotovili, kakšen vpliv imajo potrošniki na blagajniške prihodke, smo za četrto pojasnjevalno spremenljivko vzeli serijo razpoložljiv dohodek na prebivalca ZDA. Z vidika potrošnikov bi morda bilo smiselno preveriti vpliv povprečnih cen kinovstopnic, vendar čistih podatkov o le-teh nismo imeli na razpolago. Tako smo pri naši analizi izhajali iz naslednjih pojasnjevalnih spremenljivk:

• povprečni negativi stroški ANCt45 (v mio USD),

• povprečni oglaševalski stroški AACt46 (v mio USD),

• povprečno število kinodvoran ANSt47 in

• razpoložljiv dohodek na prebivalca ADIt48 (v tisoč USD).

Serije podatkov o blagajniških prihodkih, o negativnih in oglaševalskih stroških ter o številu kinodvoran v ZDA smo dobili na spletni strani MPAA v okviru njihove letne publikacije MPA Market Statistics. Serije podatkov o povprečnem razpoložljivem dohodku na prebivalca v ZDA pa smo dobili na spletni strani Urada za ekonomsko analizo ZDA. Kompleten seznam podatkovnih serij, ki so bili uporabljeni pri ocenjevanju funkcij, je podan v prilogi 4. V celoten vzorec je zajetih 7311 hollywoodskih studijskih filmov. Funkcije smo ocenjevali po metodi navadnih najmanjših kvadratov, pri čemer smo uporabili programski paket Soritec-Sampler. Ta metoda minimalizira vsoto kvadratov ostankov, tj. vsoto razlik med ocenjenimi in dejanskimi vrednostmi odvisne spremenljivke. Na podlagi pridobljenih ocen funkcij smo le-te analizirali s statističnega in vsebinskega vidika. Statistični vidik analize v prvi vrsti predstavlja preverjanje statistične značilnosti regresijskih koeficientov ter modela kot celote. Tako smo pri vsaki izmed ocenjenih funkcij prihodkov podali vrednosti t statistike in točne stopnje značilnosti (p), s katero zavrnemo domnevo o ničelni vrednosti parcialnega regresijskega koeficienta ter tudi vrednost F statistike (Pfajfar 1998, 45). Za ugotavljanje primernosti regresijskega modela smo pri vsaki izmed ocen podali tudi vrednost standardne napake ocene regresije (Se) ter vrednost popravljenega determinacijskega koeficienta R2. Standardna napaka ocene regresije je koren variance iz regresijskega modela izračunanih napak, ob upoštevanju ustreznih stopenj prostosti, popravljeni determinacijski koeficient pa predstavlja delež variance odvisne spremenljivke, ki je pojasnjena z linearnim ali dvojnologaritemskim regresijskim 45 Average negative costs (slov. povprečni negativni stroški). 46 Average advertising costs (slov. povprečni oglaševalski stroški). 47 Average number of screens (slov. povprečno število kinodvoran. 48 Average disposable income (slov. povprečni razpoložljiv dohodek).

58

modelom in je popravljen za stopnje prostosti. To pomeni, da upošteva razlike v številu pojasnjevalnih spremenljivk v posameznih enačbah. Omenjena metoda najmanjših kvadratov da najbolj učinkovite in nepristranske ocene regresijskih koeficientov le ob določenih predpostavkah. Mi bomo za potrebe naše analize preverili predpostavke o neobstoju multikolinearnosti, heteroskedastičnosti in avtokorelacije (Pfajfar 1998, 46). Vsi izračuni so podani v prilogah. Da bi poenostavili obdelavo podatkov v programu Soritec Sampler, smo za odvisno spremenljivko uporabili izraz PRIHODKI (ARt), za izbrane pojasnjevalne spremenljvke pa izraze NEGATIVNI (ANCt), OGLASEVANJE (AACt), KINO (ANSt) in DOHODEK (ADIt). Za nazoren prikaz odvisnosti med povprečnimi prihodki in pojasnjevalnimi spremenljivkami smo uporabili razsevne grafikone. Iz slike 16 vidimo, da obstaja šibka pozitivna zveza med povprečnimi negativnimi stroški in povprečnimi prihodki. Omenjena relacija bi sicer lahko bila tudi negativna, saj visok filmski proračun ni vedno ključ za blagajniški uspeh. SLIKA 16: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE ODVISNOST POVPREČNIH PRIHODKOV (V MIO USD) OD POVPREČNIH NEGATIVNIH STROŠKOV (V MIO USD) V OBDOBJU 1965-2005

0

20

40

60

80

100

120

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Povprečni negativni stroški (v mio USD)

Povp

rečn

i prih

odki

(v m

io U

SD)

Vir: MPA Market Statistics (2006). Na sliki 17 lahko opazimo pozitivno zvezo med spremenljivkama; oglaševanje je pomemben studijski tržni element. Gleda na večjo zgoščenost razsevnih točk, ki jih dobimo, v kolikor koreliramo povprečne oglaševalske stroške in povprečne prihodke, lahko pričakujemo, da bo imelo oglaševanje večji učinek na prihodke.

59

SLIKA 17: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE ODVISNOST POVPREČNIH PRIHODKOV (V MIO USD) OD POVPREČNIH OGLAŠEVALSKIH STROŠKOV (V MIO USD) V OBDOBJU 1965-2005

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Povprečni oglaševalski stroški (v mio USD)

Povp

rečn

i prih

odki

(v m

io U

SD)

Vir: MPA Market Statistics (2006). Iz slike 18 ugotavljamo možno pozitivno povezavo med povprečnim številom kinodvoran in povprečnim prihodkom. Sklepamo lahko, da je prikazovalni sektor z večanjem števila dvoran tekom let močno prispeval k rasti blagajniških prihodkov. SLIKA 18: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE VPLIV POVPREČNEGA ŠTEVILA KINODVORAN NA POVPREČNI PRIHODEK V OBDOBJU 1965-2005

0

20

40

60

80

100

120

0 50 100 150 200 250

Povprečno število kino dvoran

Povp

rečn

i prih

odek

(v m

io U

SD)

Vir: MPA Market Statistics (2006). Tudi slika 19 nam kaže strmo pozitivno zvezo med razpoložljivim dohodkom na posameznega prebivalca ZDA in povprečnim prihodkom hollywoodskih studijskih filmov.

60

SLIKA 19: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE ODVISNOST MED POVPREČNIM RAZPOLOŽLJIVIM DOHODKOM (V TISOČ USD) TER POVPREČNIM PRIHODKOM AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE (V MIO USD) V OBDOBJU 1965-2005

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10 15 20 25 30 35

Povprečni razpoložljiv dohodek (v tisoč USD)

Povp

rečn

i prih

odek

(v m

io U

SD)

Vir: MPA Market Statistics (2006). V izhodišču smo definirali dva populacijska regresijska modela:

linearna funkcija: ARt = β0 + β1*ANCt + β2*AACt + β3*ANSt + β4*ADIt + ut,

dvojnologaritemska funkcija: ln(ARt) = ln(β0) + β1*ln(ANCt) + β2*ln(AACt) + β3*ln(ANSt) + β4*ln(ADIt) + ut.

Za vsako posamezno izbrano funkcijo bomo podali pojasnila vrednosti regresijskih koeficientov, njihovo statistično značilnost ter parametre splošne spremenljivosti in zanesljivosti regresijskega modela. Celoten postopek posameznih izračunov je prikazan v prilogah. 5.2 Ocena parametrov vzorčne linearne funkcije povprečnih prihodkov Najprej smo podali specifikacijo vzorčnega modela: ÂRt = b0 + b1*ANCt+ b2*AACt + b3*ANSt + b4*ADIt. Po opravljenem izračunu regresijskih koeficientov, njihovih statističnih značilnosti in parametrov splošne sprejemljivosti ter zanesljivosti (priloga 5) smo dobili oceno vzorčne linearne funkcije povprečnih prihodkov: ÂRt = 13,968 - 0,571*ANCt + 2,076*AACt + 0,228*ANSt + 0,455*ADIt t: (2,198) (-2,307) (3,921) (3,892) (0,371) p: (0,034) (0,027) (0,001) (0,001) (0,713) n = 41 R2 = 0,910 R2(pop.) = 0,900 Se = 6,774 F(4, 36) = 91,410.

61

Dobili smo vzorčni model funkcije prihodkov, kjer znaša avtonomna komponenta 13,968. Ta ni odvisna od pojasnjevalnih spremenljivk ter je statistično značilno različna od 0 (p = 0,034), kar pomeni, da pri dani stopnji značilnosti preizkusa ne moremo trditi, da je koeficient enak 0. Koeficient b1 predstavlja vpliv povprečnih negativnih stroškov na povprečne prihodke. V našem primeru smo dobili negativno oceno povprečnih negativnih stroškov -0,571. To pomeni, da bi se povprečni prihodek zmanjšal za 517.000 USD ob povečanju povprečnih negativnih stroškov za 1 milijon USD. Iz prakse vemo, da visok produkcijski proračun ne predstavlja gotovega filmskega uspeha. Izdelava filmov predstavlja negotovo okolje, katerega del je visoko tveganje, ki ga nosijo filmski ustvarjalci. Ocena je statistično značilna (p = 0,027). Brez vpliva ostalih determinant bodo v vzorcu zajeti filmi izkazovali izgubo. Ob povečanju oglaševalskih stroškov za 1 milijon USD se realni prihodki na film povečajo za 2.076.000 USD, v kolikor držimo ostale spremenljivke konstantne. Ocena b2 je statistično značilno različna od 0 (p = 0,001). Da bi preverili vpliv prikazovalnega sektorja, smo kot tretjo pojasnjevalno spremenljivko vzeli povprečno število kinodvoran ANS. Ocenjeni regresijski koeficient je statistično značilno različen od 0 (p = 0,001) in kaže, da bo vsaka dodatno zgrajena kinodvorana na letni ravni prispevala 228.000 USD k blagajniškim prihodkom studijskega filma. Vpliv, ki ga imajo na povprečne prihodke potrošniki, smo preverili s povprečnim razpoložljivim dohodkom. Ocena koeficienta b4 ni statistično značilno različna od 0, kar pomeni, da višina povprečnega dohodka statistično ne predstavlja pomembnega merila pri odločitvi o ogledu filmov. Popravljeni determinacijski koeficient pove, da je 90 odstotkov variance povprečnih prihodkov pojasnjeno z linearno odvisnostjo povprečnih prihodkov od v funkcijo vključenih pojasnjevalnih spremenljivk. 5.3 Ocena parametrov vzorčne dvojnologaritemske funkcije povprečnih

prihodkov Specifikacija vzorčnega modela je naslednja: ln(ÂRt) = lnb0 + b1*ln(ANCt) + b2*ln(AACt) + b3*ln(ANSt) + b4*ln(ADIt). Izračun regresijskih koeficientov, statističnih značilnosti in parametrov splošne sprejemljivosti ter zanesljivosti je podan v prilogi 5. Na podlagi teh smo dobili naslednjo oceno vzorčne dvojnologaritemske funkcije povprečnih prihodkov:

62

ln(ÂRt) = 1,271 –0,228*ln(ANCt) + 0,237*ln(AACt) + 0,376*ln(ANSt) + 0,427*ln(ADIt) t: (1,849) (-1,537) (1,590) (2,481) (1,020) p: (0,073) (0,133) (0,121) (0,018) (0,315) n = 41 R2 = 0,859 R2(pop.) = 0,843 Se = 0,138 F(4, 35) = 53,140. Avtonomna komponenta dvojnologaritemske funkcije je 1,271 in je statistično značilno različna od 0 (p = 0,073) pri dani stopnji značilnosti preizkusa. V primeru dvojnologaritemske funkcije predstavljajo parcialni regresijski koeficienti posamezne elastičnosti. Prvi parcialni koeficient b1 je statistično neznačilen (p = 0,133) ter nam pove, da bi se ob povečanju povprečnih negativnih stroškov za 1 % povprečni prihodki zmanjšali za 0,228 %, ob predpostavki, da ostanejo ostale pojasnjevalne spremenljivke konstantne. Koeficient elastičnosti b2 nam pove za koliko % se poveča povprečni prihodek, če se povečajo oglaševalski stroški za posamezni studijski film za 1 %. V tem primeru bi se povprečni prihodek povečal za 0,237 %. Predpostavka je, da držimo ostale spremenljivke konstantne. Tudi ta ocena je statistično neznačilno različna od 0 (p = 0,121). Če vzamemo vpliv povprečnega števila kinodvoran, smo dobili koeficient elastičnosti b3, ki nam pove, za koliko % bi se povečal povprečni dohodek ob povečanju povprečnega števila kinodvoran za 1 %. Ta ocena je statistično značilna (p = 0,018). Vpliv povprečnega razpoložljivega dohodka je statično neznačilen in znaša 0,427. Vrednost popravljenega determinacijskega koeficienta na primeru dvojnologaritemske funkcije nam pove, da je 84,3 % variance logaritma povprečnih prihodkov pojasnjeno z odvisnostjo v funkcijo vključenih logaritmov pojasnjevalnih spremenljivk. Analizo obeh vzorčnih funkcij bomo v nadaljevanju opravljali brez četrte pojasnjevalne spremenljivke, torej vpliva povprečnega razpoložljivega dohodka na prebivalca, saj se je spremenljivka v obeh primerih izkazala sta statistično neznačilno, na podlagi česar lahko sklepamo, da razpoložljiv dohodek prebivalcev ne vpliva na prihodek studijskih filmov. Da bi dobili odgovor na to, katera izmed obeh funkcij je primernejša za ocenjevanje povprečnih prihodkov hollywoodskih studijskih filmov, smo v nadaljevanju izvedli ustrezne teste. 5.4 Primerjava vrednosti determinacijskih koeficientov vzorčnih funkcij Determinacijski koeficient je najbolj pogosto uporabljena splošna mera primerljivosti oziroma zanesljivosti regresijskega modela. Je mera, ki odraža, kako dobro se ocenjeni regresijski model prilega vzorčnim podatkom (Pfajfar 1995, 84). Večja kot je vrednost ocene regresijskega koeficienta, boljša je njegova razlagalna moč. Če pa se zgodi, da so odvisne spremenljivke v različnih funkcijah različno definirane (v našem primeru ÂRt in ln(ÂRt)), pa determinacijskih koeficientov med seboj ne moremo primerjati. V tem primeru moramo izračunati kvadrat korelacijskega koeficienta med dejanskimi in z regresijskim modelom ocenjenimi vrednostmi odvisne spremenljivke. Ta problem se da

63

rešiti na več načinov. V diplomskem delu smo izbrali način, s katerim smo antilogaritmirali ocene logaritmirane odvisne spremenljivke, dobljene na podlagi vzorčne dvojnologaritemske funkcije in izračunali korelacijski koeficient med njimi in dejanskimi vrednostmi odvisne spremenljivke (priloga 6):

• transformirani determinacijski koeficient dvojnologaritemske funkcije povprečnih prihodkov na film: R 2

ll = 0,825, • determinacijski koeficient linearne funkcije povprečnih prihodkov na film: R 2

l = 0,910.

Če naredimo primerjavo: |R 2

l | > |R 2ll |,

|0,910| > |0,825|, ugotovimo, da ima linearna funkcija povprečnih prihodkov boljšo razlagalno moč od dvojnologaritemske funkcije. Preverimo še njegovo statistično značilnost pri α = 0,05:

F = )()1(

)1(

22

knR

kR

−−

−,

F = )541(

)9104,01()15(

9104,0−

−−

= 91,446.

H0: 0β = 1β = 2β = 3β = 0,

H1: 0β ≠ 0 ∨ 1β ≠ 0 ∨ 2β ≠ 0 ∨ 3β ≠ 0,

Fc(4,36) = 2,61. |F| > |Fc|, |91,446| > |2,61|. R2 je statistično značilno različen od 0, kar pomeni, da je v skladu s teorijo. Ker s pomočjo F statistike preverjamo primernost regresijskega modela kot celote, lahko s tem izračunom samo potrdimo njegovo primernost za ocenjevanje. 5.5 Box-Coxov test V predhodni točki smo dobili najvišji determinacijski koeficient vzorčne linearne funkcije povprečnih prihodkov, vendar pa je z vidika statistične teorije dobljena višja vrednost le naključna. Zato se postavlja vprašanje, ali je razlika med ocenjenimi koeficienti sploh statistično značilna. Pri tem si pomagamo s Box-Coxovim testom, ki se

64

uporablja izključno za primerjavo linearne in dvojnologaritemske funkcije. Tega lahko izvajamo v orginalni ali nekoliko modificirani obliki (Jagrič 2005, 40). Ker so sklepi identični smo izbrali izvedbo testa na podlagi t. i. originalnega postopka in z njim primerjali vzorčno linearno in vzorčno dvojnologaritemsko funkcijo povprečnih prihodkov (glej priloga 6):

l= ⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛ll

G

l NVKy

NVKn ln2

,

NVK l = 1651,97, NVK ll = 0,667,

Gy = 56,624, l = 77,463. Postavimo ničelno domnevo: H0 = modela sta enakovredna, H1 = modela nista enakovredna. Ničelno domnevo smo preverili s pomočjo χ 2 razdelitve: χ 2 = 7,879 pri stopnji prostosti 1 in stopnji značilnosti preizkusa α = 0,005. |l| > |χ 2 |, |77,463| > |7,879|. Izračunana vrednost 77,463 je večja od kritične 7,879 pri stopnji značilnosti preizkusa α=0,005, zato zavrnemo upoštevano ničelno domnevo in sklepamo, da modela nista enakovredna. Da bi ugotovili, kateri je primernejši po metodi Box-Cox, smo preverili naslednje: NVKl / Gy = 29,175, NVKll = 0,667. |NVKl / Gy | > |NVKll|, |29,175| > |0,667|. Na podlagi primerjave z Box-Coxovim testom ugotavljamo, da je primernejši drugi vzorčni model dvojnologaritemske funkcije.

65

5.6 Ramseyev Reset test Ramseyev Reset test (priloga 6) je namenjen preverjanju ustreznosti specifikacije vzorčnega regresijskega modela. O neustrezni specifikaciji le-tega govorimo, ko pride do izpustitve pomembne spremenljivke, vključitve nepotrebne (nepomembne) spremenljivke v model, uporabe napačne funkcijske oblike oziroma, ko pride do napake pri merjenju spremenljivk. Reset test49 poteka v 4 korakih50:

1. Ocenimo osnovna regresijska modela, katerih pravilnost specifikacije želimo preveriti:

y = b1+b2x2+ ...+bkxk+e

• vzorčna linearna funkcija povprečnih prihodkov:

ÂRt = 15,713 – 0,511*ANCt + 2,208*AACt + 0,242*ANSt

t: (3,717) (-2,759) (5,711) (5,368) p: (0,001 (0,009) (0,000) (0,000)

n = 41 R2 = 0,910 R2(pop.) = 0,903 Se = 6,695 F(3, 37) = 124,742,

• vzorčna dvojnologaritemska funkcija povprečnih prihodkov:

ln(ÂRt) = 1,370 – 0,097*ln(ANCt) + 0,327*ln(AACt) + 0,460*ln(ANSt) t: (2,509) (-1,064) (3,513) (3,349)

p: (0,017) (0,294) (0,002) (0,002)

n = 41 R2 = 0,862 R2(pop.) = 0,851 Se = 0,138 F(3, 37) = 76,994.

2. Proučevane vzorčne regresijske modele razširimo z vključitvijo nove pojasnjevalne spremenljivke, katere vlogo odigra kvadrat, kub ali celo višja potenca ocenjene odvisne spremenljivke. Mi bomo kot novo pojasnjevalno spremenljivko vključili kvadrat ocenjene odvisne spremenljivke:

y = b1+b2x2+ ...+bkxk+bk+1ŷ2+ e

• vzorčna linearna funkcija povprečnih prihodkov:

ÂRt = 15,958 – 0,486*ANCt + 2,111*AACt + 0,236*ANSt+ 0,00025*ÂR2

t t: (3,168) (-1,489) (1,886) (3,039) (0,093) p: (0,004) (0,145) (0,067) (0,005) (0,927)

n = 41 R2 = 0,910 R2(pop.) = 0,900 se = 6,786 F(4, 36) = 91,051,

49 Glej priloga 5. 50 Povzeto po Pfajfar (1998).

66

• vzorčna dvojnologaritemska funkcija povprečnih prihodkov:

ln(ÂRt) = 16,578 – 0,728*ln(ANCt) + 2,140*ln(AACt) + 3,089*ln(ANSt) - t: (4,072) (-3,932) (4,379) (4,358)

p: (0,001) (0,001) (0,001) (0,001) - 10.790*ln(ÂR2

t) (-3,761) (0,001)

n = 41 R2 = 0,901 R2(pop.) = 0,889 se = 0,118 F(4, 36) = 81,793.

3. Postavimo ničelno domnevo, da nova spremenljivka v modelu ni statistično značilno različna od 0 pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05.

H0 = βk, H1 ≠ βk ter preverimo smiselnost širjenja regresijskega modela:

│t (bk+1)│> │t c│

oziroma

( ) .

)/()1()/(

))(,(2

22

knmCNN

ONoN FknR

kkRRF −⟩−−−−

=

• Vzorčna linearna funkcija povprečnih prihodkov:

H0 = βk, H1 ≠ βk, α = 0,05,

Fl = 0,008, Fc(1,36) = 4,08. Ugotovimo, da je: |Fl| < |Fc(1,36)|, |0,008|< |4,08|,

kar pomeni, da H0 ne zavrnemo, torej lahko trdimo, da pri danih stopnjah prostosti in stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05 ni smiselna širitev modela z

67

novimi spremenljivkami. Naš vzorčni model je torej ustrezno specificiran, kar lahko vidimo na podlagi grafikona (slika 20), v katerem prikažemo ostanke vzorčnega regresijskega modela (e) v odvisnosti od ocene odvisne spremenljivke (yfit). Ta ne kaže nobene funkcijske oblike, zato lahko sklepamo, da v vzorčni model ni smiselno vključiti več pojasnjevalnih spremenljivk.

SLIKA 20: GRAFIKON, KI KAŠE RAZPRŠENOST OSTANKOV VZORČNEGA REGRESIJSKEGA MODELA (E) V ODVISNOSTI OD OCENE ODVISNE SPREMENLJIVKE POVPREČNIH PRIHODKOV LINEARNE FUNKCIJE

• Vzorčna dvojnologaritemska funkcija povprečnih prihodkov:

H0 = βk, H1 ≠ βk, α = 0,05,

Fll = 14,168, Fc(1,36) = 4,08. Ugotovimo, da je: |Fl| > |Fc(1,36)|, |14,168| > |4,08|,

kar pomeni, da H0 zavrnemo, torej lahko trdimo, da bi pri danih stopnjah prostosti in stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05 bilo smiselno razširiti model z novimi spremenljivkami. Grafikon (slika 21) nam kaže linearno funkcijsko obliko ostankov regresijskega modela (e), v kolikor ne upoštevamo nekaj osamelcev. Iz tega lahko prav tako sklepamo, da obstoječi model ni ustrezno specificiran.

68

SLIKA 21: GRAFIKON, KI KAŠE RAZPRŠENOST OSTANKOV VZORČNEGA REGRESIJSKEGA MODELA (E) V ODVISNOSTI OD OCENE ODVISNE SPREMENLJIVKE POVPREČNIH PRIHODKOV DVOJNOLOGARITEMSKE FUNKCIJE

Po opravljenih testih ugotavljamo, da ima vzorčna linearna funkcija povprečnih prihodkov boljšo razlagalno moč in je ustrezneje specificirana. Na podlagi primerjave z Box-Coxovim testom pa vidimo, da je primernejša vzorčna dvojnologaritemska funkcija. Ocenjujemo, da je torej v celoti ustreznejši vzorčni linearni model, zato bomo vzorčni dvojnologaritemski model v nadaljevanju izločili iz analize. 5.7 Multikolinearnost Kadar velja za predpostavko metode najmanjših kvadratov λ1x1 + λ2x2 + … + λjxj + … + λkxk = 0, takrat v modelu, ki ga ocenjujemo med pojasnjevalnimi spremenljivkami, ni prisotna mutikolinearnost (Pfajfar 2001, 56). V kolikor pa enačba ni enaka 0, imamo opravka s popolno multikolienarnostjo, pri čemer ni mogoče ločiti vplivov posameznih pojasnjevalnih spremenljivk na odvisno. Teorija ločuje med popolno in nepopolno multiokolinearnostjo. Popolna multikolinearnost pomeni, da je mogoče gibanje ene pojasnjevalne spremenljivke natančno opredeliti z drugo pojasnjevalno spremenljivko (Studenmund 2001, 244). Če je v modelu prisotna popolna multikolinearnost, to pomeni, da je matrika (X'X) singularna. Iz tega sledi, da je rang matrike manjši od števila pojasnjevalnih spremenljivk (ρ(X'X)<k), zato imamo v matriki manj enačb, kot je pojasnjevalnih spremenljivk. Posledica je, da ne moremo izračunati inverza te matrike, ki je potreben za izračun vektorja regresijskih koeficientov. Njihovo standardne napake pa so neskončno velike (Gujarati 2001, 322). Nepopolna multikolinearnost je v praksi precej bolj razširjena. Gre za problem, ko so pojasnjevalne spremenljivke »bolj« ali »manj« povezane med sabo:

λ1x1 + λ2x2 + … + λjxj + … + λkxk + v = 0,

pri čemer v predstavlja naključno oziroma stohastično spremenljivko.

69

Problemi, ki jih povzroča multikolinearnost, so naslednji (Pfajfar 1998, 57): • Večja kot je multikolinearnost, večja je varianca ocen posameznega regresijskega

koeficienta (var(bj)). Povečajo se tudi kovariance v variančno-kovariančni matriki. Posledično pa se zmanjšajo vrednosti t statistik in vedno težje zavračamo ničelne domneve o vrednosti regresijskih koeficientov.

• Zaradi večje var(bj) se razširi interval zaupanja in slabša je njegova napovedna moč (bj – tα/2*se(bj) ≤ βj ≥ bj +tα/2*se(bj)).

• V primeru močne multikolinearnosti postanejo ocene regresijskih koeficientov in njihove standardne napake močno občutljive na spreminjanje specifikacije modela oziroma na spremembe v pojasnjevalnih spremenljivkah.

• Zaradi multikolinearnosti niso bistveno prizadete vrednosti determinacijskega koeficienta. Pogosto imamo visoke vrednosti R2, toda t statistike pri več pojasnjevalnih spremenljivkah so statistično neznačilno različne od 0.

Multikolinearnost v našem modelu linearne funkcije povprečnega prihodka smo preverili z naslednjimi pristopi (priloga 7):

1. Če pogledamo naš vzorčni linearni model:

ÂRt = 15,713 – 0,511*ANCt + 2,208*AACt + 0,242*ANSt t: (3,717) (-2,759) (5,711) (5,368) p: (0,001) (0,009) (0,000) (0,000)

n = 41 R2 = 0,910 R2(pop.) = 0,903

vidimo, da je vrednost determinacijskega koeficienta sorazmerno visoka. Ocene regresijskih koeficientov so prav tako statistično značilne pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05, na podlagi česar lahko sklepamo, da v našem modelu ni prisotna vidnejša multikolinearnost.

2. Multikolienarnost je mogoče ugotoviti tudi tako, da primerjamo korelacijske

koeficiente z determinacijskim koeficientom. Pri tem uporabimo korelacijsko matriko, ki smo jo dobili po naših izračunih:

r11 r12 r13 r21 r22 r23 r31 r32 r33

1,000 0,953 0,7790,953 1,000 0,8020,779 0,802 1,000

V kolikor sedaj primerjamo posamezne kvadrate korelacijskih koeficientov z determinacijskim koeficientom: 0,909 < 0,910, 0,607 < 0,910,

70

0,644 < 0,910, vidimo, da v modelu ni prisotne multikolinearnosti.

3. Preverjali smo tudi, ali so ocene parcialnih korelacijskih koeficientov med

pojasnjevalnimi spremenljivkami značilno različne od 0. Preverbo smo izvedli s pomočjo t statistike:

t(α/2=0,025,36) = 2,021. t1 = 396,977, t2 = 75,318, t3 = 85,660.

Vidimo, da so vse tri vrednosti t statistike večje od kritične vrednosti, kar pomeni, da so ocene parcialnih korelacijskih koeficientov med pojasnjevalnima spremenljivkama statistično značilno različne od nič. Na podlagi t statistike sklepamo, da v modelu ni prisotna multikolinearnost.

4. Kot zadnji korak smo izračunali variančno-inflacijski faktor, ki nam pove, ali je potrebno ukrepati v primeru multikolinearnosti. Variančno inflacijski faktor je metoda, s katero ugotavljamo, kako močna je multikolinearnost. To ugotovimo z obsegom, s katerim je posamezna pojasnjevalna spremenljivka pojasnjena z ostalimi pojasnjevalnimi spremenljivkami v regresijski enačbi. Vsaka spremenljivka ima svoj lastni variančno-inflacijski faktor. VIF nam daje oceno, kako močno je multikolinearnost povečala varianco posamezne ocenjene pojasnjevalne spremenljivke v posamezni pomožni regresiji. Visoka vrednost VIF nam pove, da je multikolinearnost zvišala ocenjeno varianco pojasnjevalne spremenljivke. V kolikor bi vrednosti le-tega presegale kritično vrednost (VIF = 10), bi bilo ukrepanje potrebno. V našem primeru velja:

VIF1 = 10,959,

VIF2 = 2,544, VIF3 = 2,809. Tako je samo prva spremenljivka, to je ocena povprečnih negativnih stroškov, večja od kritične vrednosti. Ker sta preostali oceni krepko pod to mejo, pomeni, da multikolinearnost ni tako moteča, da bi bilo potrebno ukrepati.

71

5.8 Heteroskedastičnost Heteroskedastičnost je pojav, kjer se s spreminjanjem vrednosti pojasnjevalnih spremenljivk spreminja tudi porazdelitev slučajne spremenljivke. Varianca slučajne spremenljivke je torej odvisna od vrednosti pojasnjevalnih spremenljivk. Ena izmed predpostavk metode navadnih najmanjših kvadratov je homoskedastičnost oziroma predpostavka o tem, da je varianca slučajne spremenljivke povsod enaka, oziroma da za različne vrednosti pojasnjevalnih spremenljivk varianca slučajne spremenljivke ne spreminja (Pfajfar 1998, 53). To lahko zapišemo kot:

V primeru heteroskedastičnosti pa se s spreminjanjem vrednosti pojasnjevalnih spremenljivk spreminja tudi varianca slučajne spremenljivke. Z drugimi besedami: kadar je v modelu prisotna heteroskedastičnost, varianca slučajne spremenljivke ni več konstantna (Pfajfar 1998, 53):

Posledice prisotnosti heteroskedastičnosti v modelu so naslednje: standardne napake ocen regresijskih koeficientov postanejo nepravilne, s tem pa tudi t in F statistike, intervali zaupanja postanejo preširoki, kar pomeni, da vedno težje zavračamo hipoteze o statistični značilnosti parcialnih regresijskih koeficientov in modela kot celote (Pfajfar 1998, 54). Najprej smo naredili grafično analizo, kjer prikažemo gibanje varianc napak v odvistnosti od posameznih pojasnjevalnih spremenljivk. V kolikor bo kateri izmed grafikonov kazal določeno funkcijsko obliko, lahko sklepamo, da je v modelu prisotna heteroskedastičnost. SLIKA 22: GIBANJE VARIANCE SLUČAJNIH NAPAK V ODVISNOSTI OD POVPREČNIH NEGATIVNIH STROŠKOV

72

SLIKA 23: GIBANJE VARIANCE SLUČAJNIH NAPAK V ODVISTNOSTI OD POVPREČNIH OGLAŠEVALSKIH STROŠKOV

SLIKA 24: GIBANJE VARIANCE SLUČAJNIH NAPAK V ODVISNOSTI OD POVPREČNEGA ŠTEVILA KINODVORAN

Na podlagi razsevnih grafikonov (glej slika 22, 23, 24) lahko vidimo, da povprečni negativni in povprečni oglaševalski stroški ne kažejo na prisotnost heteroskedastičnosti, saj oba grafikona ne kažeta na nobeno funkcijsko obliko. Varianca napak v odvisnosti od povprečnega števila kinematografov nakazuje na linearno zvezo. V nadaljevanju smo izvedli ustrezne teste, da bi ugotovili, ali je heteroskedastičnost dejansko prisotna. 5.8.1 Parkov test Parkov test predpostavlja (Gujarati 1995, 377): var(ui) = E(ui

2) = σi2 = σ2xji

2. Ker ne vemo, katera pojasnjevalna spremenljivka povzroča heteroskedastičnost, moramo preveriti vsako posebej (to je tudi slabost Parkovega testa):

73

H0: γ = 0, H1: γ ≠ 0. lnei

2 = lnσ2 + γlnxi + vi, lnei

2 = g1 + g2lnxi + vi*.

O prisotnosti heteroskedastičnosti se odločimo na osnovi statistično značilne razlike ocenjenega regresijskega koeficienta g2 od vrednosti 0. Postavimo hipotezo: H0: γ = 0, H1: γ ≠ 0. V kolikor je: t(g2) > tc(n-2) zavrnemo H0, torej lahko trdimo, da je v modelu prisotna heteroskedastičnost pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05. Ocenili smo pomožne regresijske funkcije in dobili naslednje rezultate (priloga 8): lnei

2 = 1,744 + 0,250*ln(ANCt) t: (0,766) (0,372) p: (0,448) (0,712) lnei

2 = 2,515 + 0,026 *ln(AACt) t: (1,795) (0,046) p: (0,080) (0,964) lnei

2 = - 0,516 + 0,645*ln(ANSt) t: (-0,088) (0,528) p: (0,930) (0,601) V našem primeru je tc(n-2) = 1,641, torej lahko pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05 trdimo, da v modelu ni prisotne heteroskedastičnosti za nobeno pojasnjevalno spremenljivko. 5.8.2 Glejserjev test Test smo izvedli v treh korakih:

1. Glejserjev test predpostavlja štiri oblike heteroskedastičnosti (Gujarati 1995, 379). Izmed teh smo izbrali naslednjo:

• │ui│ = β1 + β2xi + vi za vse pojasnjevalne spremenljivke

74

Varianca slučajne napake u je:

• Var(ui) = E(ui)2 = σi2 = σ2xi

2.

2. Postavimo ničelno in alternativno domnevo:

H0: β2 = 0, H1: β2 ≠ 0. V kolikor je t(b2) > tc(n-2) zavrnemo H0, kar pomeni, da je v modelu prisotna heteroskedastičnost.

3. Izračunamo ei in ocenimo spodnjo specifikacijo modela glede na izbrano pojasnjevalno spremenljivko:

│êt│ = b1 + b2xt.

V našem primeru smo dobili naslednje rezultate (priloga 8).

• Za povprečne negativne stroške:

│êt│ = b1 + b2*ANCt

│êt│ = 4,683 + 0,020*ANCt t: (4,186) (0,672)

p: (0,001) (0,506)

• Za povprečne oglaševalske stroške:

│êt│ = b1 + b2*AACt

│ê│ = 5,296 + 0,003*AAC t: (5,382) (0,050) p: (0,000) (0,960)

• Za povprečno število kinodvoran:

│êt│ = b1 + b2*ANSt

│ê│ = 2,566 + 0,022*ANSt t: (1,398) (1,579) p: (0,170) (0,123)

Vrednosti t statistik pri vseh treh pojasnjevalnih spremenljivkah je manjša od kritične vrednosti t (tc(n-2) = 1,684) pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05, kar pomeni, da ne zavrnemo H0. Heteroskedastičnost tako po Glejserjevem testu ni prisotna pri nobeni pojasnjevalni spremenljivki.

75

5.8.3 Goldfeld-Quandtov test Goldfeld–Quandtov test predpostavlja, da je varianca slučajne napake enaka kvadratu pojasnjevalne spremenljivke xi (Gujarati 1995, 365-358): Var(ui) = E(ui)2 = σi

2 = σ2xi2.

Test poteka po naslednjih korakih:

1. Opazovanja uredimo od najmanjše do največje vrednosti pojasnjevalne spremenljivke, za katero domnevamo, da povzroča heteroskedastičnost.

2. V sredini urejenih opazovanj izpustimo približno 1/3 opazovanj, preostala pa

razdelimo v dve skupini, in sicer:

221cnnn −

== , s c smo označili število izločenih opazovanj.

V našem primeru smo pri pojasnjevalnih spremenljivkah vzeli 14 najmanjših in največjih vrednosti in izločili 13 vmesnih vrednosti.

3. Ocenimo regresijska modela in izpišemo NVK za n1 in n2 (priloga 8).

Za pojasnjevalno spremenljivko povprečni negativni stroški velja: NVK1 = 1479,440, NVK2 = 2293,890. Za pojasnjevalno spremenljivko povprečni oglaševalski stroški velja:

NVK1 = 341,393, NVK2 = 798,319. Za pojasnjevalno spremenljivko število kinodvorna na film velja:

NVK1 = 269,089, NVK2 = 2281,810.

4. Postavimo ničelno domnevo:

H0: σ1

2 = σ22,

H1: σ1

2 ≠ σ22.

5. Preverimo heteroskedastičnost:

76

)/()/(

11

22

knNVKknNVK

−−

=λ

Glede na spremenljivko povprečni negativni stroški: λ = 1,551. Glede na spremenljivko povprečni oglaševalski stroški: λ = 2,338. Glede na spremenljivko število kinodvoran na film: λ = 8,480. Če je λ(GQ) > F((n2-k),(n1-k)), potem ničelno hipotezo zavrnemo. V tem primeru lahko trdimo, da je prisotna heteroskedastičnost. Kritična vrednosti F((n2-k),(n1-k)) = 2,85 je manjša samo od λ = 8,480. H0 zavržemo pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05. Trdimo, da je heteroskedastičnost prisotna samo pri pojasnjevalni spremeljivki število kinodvoran na film.

5.8.4 Breusch-Paganov test Z Breusch-Paganovim testom lahko prvič preverjamo heteroskedastičnost po več spremenljivkah hkrati. Ta test predpostavlja, da je varianca (u) linearno odvisna od ene ali več pojasnjevalnih spremenljivk (Gujarati 1995, 381): ....221

2mimii xx ααασ +++=

Breusch-Paganov test izvedemo po naslednjih korakih (priloga 8):

1. Ocenimo proučevani vzorčni regresijski model in izračunamo njegove ostanke ter njihovo varianco:

ÂRt = 15,713 – 0,511*ANCt + 2,208*AACt + 0,242*ANSt NVK = 1658,29 σ2 = 40,446.

2. Ocenimo pomožno regresijo:

p = -1,034 + 0,072*ANCt – 0,203*AACt + 0,019*ANSt

NVK = 44,614 R2 = 0,268.

3. Izračunamo pojasnjeno vsoto kvadratov (PVK) v pomožni regresiji:

PVK = 16,326.

77

4. Postavimo ničelno domnevo pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05:

H0: α2 = α3 = 0,

H1: vsaj ena α ni enaka 0.

5. Preverimo, ali je heteroskedastičnost prisotna:

2PVK

=θ = 8,163.

Heteroskedastičnost je prisotna v kolikor je θ > 2

cχ . V tem primeru zavrnemo H0 pri dani stopnji značilnosti preizkusa. Ker za naše izračune velja:

θ > 2

cχ ,

8,163 > 7,378

zavrnemo H0, kar pomeni, da je v modelu kot celoti prisotna rahla heteroskedastičnost, ki jo povzroča tretja pojasnjevalna spremenljivka, to je število kinodvoran na film. To smo dokazali tudi na podlagi razsevnega grafikona (slika 24) in Goldfeld-Quandtovega testa.

5.8.5 Odprava heteroskedastičnosti Do učinkovitih ocen regresijskih koeficientov ocenjevanega modela smo prišli z uporabo metode GNK (generalizirani najmanjši kvadrati), in sicer z njeno TNK (tehtani najmanjši kvadrati) različico. Uteži smo tako določili na podlagi ocenjenih vrednosti standardnega odklona slučajne spremenljivke (Jagrič 2005, 69-71).

ii ss =2 Najprej smo ocenili prvi pomožni regresijski model z odvisno spremenljivko 2

ie (priloga 8):

iimmiii vxxes ++++== ααα ...22122

ttt

2 ANS*0,785 AAC*8,219 - ANC*2,898 -41,833ˆ ++= iie ,

nato smo ocenili drugi pomožni regresijski model z odvisno spremenljivko 2

2

i

i

se (priloga

8):

78

ii

i

i

i vsx

se

++=2

2212

2

αα

ii

i sse

=2

2

ttt2

2

ANS*0,133 AAC* 5,936 -ANC*3,129 0,065ˆ

++= ii

i

se .

Spremenljivke smo nato transformirali, in sicer na tak način, da smo jih delili z dobljenimi ocenami standardnih odklonov slučajne spremenljivke.

isTD 1

= .

Po opravljeni transformaciji smo dobili naslednji regresijski model (priloga 8): ÂRt

* = 2,479 – 0,898*ANCt + 2,696*AACt + 0,377*ANSt t: (1,345) (-4,528) (6,718) (13,856) p: (0,187) (0,000) (0,000) (0,000) n = 41 R2 = 0,992 R2(pop.) = 0,991. Vidimo, da so vse ocene pojasnjevalnih spremenljivk statistično značilno različne od 0. Prav tako se je izboljšala razlagalna moč transformiranega modela, saj se je R2 v primerjavi s osnovnim modelom povečal. Preveriti je še potrebno, ali smo s transformacijo odpravili heteroskedastičnost, ki smo jo odkrili z Breusch-Paganovim testom. Še enkrat izvedemo Breusch-Paganov test po naslednjih korakih (priloga 8):

1. Ocenimo transformirani vzorčni regresijski model in izračunamo njegove ostanke ter njihovo varianco:

ÂRt

* = 2,479 – 0,898*ANCt + 2,696*AACt + 0,377*ANSt NVK = 808,292 σ2 = 19,714.

2. Ocenimo pomožno regresijo:

p = - 0,030 + 0,114*ANCt – 0,266*AACt + 0,012*ANSt

NVK = 76,619 R2 = 0,117.

79

3. Izračunamo pojasnjeno vsoto kvadratov (PVK) v pomožni regresiji:

PVK = 10,103.

4. Postavimo ničelno domnevo pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05:

H0: α2 = α3 = 0,

H1: vsaj ena α ni enaka 0.

5. Preverimo, ali je heteroskedastičnost prisotna:

2PVK

=θ = 5,052.

Heteroskedastičnost je prisotna v kolikor je θ > 2

cχ , saj v tem primeru zavrnemo H0 pri dani stopnji značilnosti preizkusa. Pri transformiranem modelu velja:

θ < 2

cχ ;

5,052 < 7,378.

H0 torej ne zavrnemo, kar pomeni, da v modelu ni prisotna heteroskedastičnost. Heteroskedastičnost smo tako odpravili in dobili učinkovite ocene regresijskih koeficientov transformiranega modela.

5.9 Avtokorelacija Da bi lahko potrdili veljavnost v začetku ocenjene linearne funkcije povprečnih prihodkov, smo morali v nadaljevanju preveriti še prisotnost avtokorelacije. V kolikor bomo potrdili prisotnost avtokorelacijo, jo bomo odpravili s pomočjo metode generaliziranih diferenc 1. reda. Vrednost Durbin-Watsonovega testa (DW), ki se uporablja za ugotavljanje avtokorelacije v regresijskih modelih kaže, da je v modelu prisotna pozitivna avtokorelacija (priloga 9): d(Durbin-Watson) = 1,029 n = 41 k' = 3 α = 0,05 Meje so:

• dL = 1,338, • dU = 1,659.

80

Na podlagi razpredelnice imamo lahko naslednje trditve:

ničelna domneva odločitev če velja: ni pozitivne avtokorelacije zavrnemo 0 < d < dL ni pozitivne avtokorelacije ni odločitve dL ≤ d ≤ dU ni negativne avtokorelacije zavrnemo 4 – dL < d < 4 ni negativne avtokorelacije ni odločitve 4 – dU ≤ d ≤ 4 – dL ni avtokorelacije ne zavrnemo dU < d < 4 –dU

Avtokorelacijo lahko odpravimo tako, da izračunamo oceno vrednosti avtokorelacijskega koeficienta iz Durbin-Watsonove »d statistike«. Na podlagi te ocene pa izpeljemo model generalizirane diference 1. reda. Tako najprej izračunamo oceno avtokorelacijskega koeficienta (priloga 9): d ≡ 2*(1 – ρ') → ρ' = 1 – d/2 = 0,485.

Po opravljeni transformaciji dobimo vzorčni linearni regresijski model, primeren za ocenjevanje povprečnih prihodkov hollywoodskih studijskih filmov. tÂRt = 8,233 – 0,291*tANCt + 1,783*tAACt + 0,230*tANSt t: (2,546) (-1,473) (4,170) (3,911) p: (0,015) (0,149) (0,001) (0,001) n = 40 R2 = 0,802 R2(pop.) = 0,786 se = 5,794 F(3, 36) = 48,714 DW = 1,638 S transformacijo prvotnega regresijskega modela smo odpravili avtokorelacijo, saj DW sedaj pade v interval 1,338 < d < 1,659 (dl < d < dU). V tem intervalu ni odločitve glede ničelne domneve o neprisotnosti avtokorelacije. Dobljeni rezultat je sicer na meji, kjer ne zavrnemo ničelne domneve o neobstoju avtokorelacije, kar pomeni, da lahko trdimo, da transformirani model drži. Primerjajoč ocenjeno vzorčno linearno funkcijo povprečnih prihodkov iz poglavja 5.6 ugotavljamo, da smo po opravljeni transformaciji dobili spremembo vrednosti regresijskih koeficientov in njihovih statističnih značilnosti. Avtonomna komponenta se je zmanjšala na 8,233 in je statistično značilna (p = 0,015). Prvi regresijski koeficient b1 znaša sedaj – 0,291. Ob vseh drugih nespremenjenih pogojih se bodo povprečni prihodki ob povečanju povprečnih negativnih stroškov za 1 milijon USD, zmanjšali za 291.000 USD. Ta ocena ni statistično značilna (p = 0,149). Ocena regresijskega koeficienta b2 je statistično značilno različna od 0 (p = 0,001). V kolikor se bodo povprečni oglaševalski stroški povečali za 1 milijon USD, bo prišlo do povečanja povprečnih prihodkov za 1.783.000 USD ob predpostavki, da držimo ostale spremenljivke konstantne. Po izvedeni transformaciji se je vrednost regresijskega koeficienta b3 znižala na 0,230, a je prav tako statistično značilno različna od 0 (p = 0,001).

81

Pojasnjevalna moč ocenjene funkcije se je po opravljeni transformaciji znižala. Popravljeni determinacijski koeficient kaže, da je 78,6 % variance povprečnih prihodkov pojasnjene z linearno odvisnostjo povprečnih prihodkov od v funkcijo vključenih pojasnjevalnih spremenljivk. 5.10 Chowov test Kot je bilo poudarjeno v poglavju 5.1, je vstop domačega videa po letu 1986 zaznamoval prihodkovna gibanja na filmskem trgu ZDA. Da bi ugotovili, ali je to dejansko prispevalo k strukturni spremembi v filmskem sektorju, bomo na primeru ocenjene linearne funkcije povprečnih prihodkov izvedli Chowov test. Gre za ekonometrični test, s katerim preverimo, ali so koeficienti dveh linearnih regresij pri različnih podatkih med seboj enaki. Razširjen je pri analizi časovnih vrst za preverjanje prisotnosti strukturnega preloma v gospodarstvu (Gujarati 2004, 345). Obdobje med leti 1965 in 2005 bomo razdelili na dve podobdobji, in sicer na obdobje 1965-1986 in na obdobje 1987-2005, saj predstavlja leto 1987 leto vstopa domačega videa na trg ameriškega filma. Najprej predpostavimo, da imamo naslednji populacijski model (Chow 1960): y = a + bx1 + cx2 + u. Le-tega razdelimo nato v dve skupini, in sicer: y = a1 + b1x1 + c1x2 + u ter y = a2 + b2x1 + c2x2 + u. S testom preverimo, ali je a1 = a2, b1 = b2 in c1 = c2. NVK je nepojasnjena vsota kvadratov pri kombiniciji podatkov, ki jih bomo uporabili. NVK1 je nepojasnjena vsota kvadratov prve skupine, NVK2 pa nepojasnjena vsota kvadratov druge skupine. N1 in N2 sta števili opazovanj pri obeh skupinah, k pa je število parametrov proučevane linearne funkcije. Preverjamo naslednjo enačbo: F = ((NVK – (NVK1 – NVK2)/k)/((NVK1 – NVK2)/(N1 + N2 – 2k). Chowov test sledi distribuciji F statistike s stopnjami prostosti: k ter N1 + N2 – 2k. Rezultati analize so v prilogi 10 in si sledijo v treh korakih:

1. Najprej smo ocenili vzorčni regresijski model za celotno obdobje (1965-2005) ter nepojasnjeno vsoto kvadratov odklonov NVK.

82

ÂRt = 15,713 – 0,511*ANCt + 2,208*AACt + 0,242*ANSt t: (3,717) (-2,759) (5,711) (5,368) p: (0,001) (0,009) (0,000) (0,000)

n = 41 NVK = 1658,290

2. Nato smo ocenili vzorčni regresijski model prvega obdobje (1965-1986) ter

nepojasnjeno vsoto kvadratov odklonov NVK1.

ÂRt = 20,272 – 1,227*ANCt + 0,510*AACt + 0,422*ANSt t: (6,073) (-6,515) (0,667) (6,045) p: (0,000) (0,000) (0,513) (0,000)

n = 22 NVK1 = 293,845.

3. Vzorčni regresijski model drugega obdobja (1987-2005) in nepojasnjena vsota kvadratov odklonov NVK2.

ÂRt = 37,858 – 0,756*ANCt + 2,302*AACt + 0,179*ANSt

t: (2,515) (-2,171) (3,824) (2,195) p: (0,024) (0,046) (0,002) (0,044)

n = 19 NVK1 = 637,882.

4. Nakar smo izračunali ustrezno F statistiko ter preverili naslednjo domnevo pri stopnji značilnost preizkusa α = 0,05:

H0: 0β = γ0 , 1β = γ1 , 2β = γ2,

H1: 0β ≠ γ0 ∨ 1β ≠ γ1 ∨ 2β ≠ γ2,

F = 4,342,

Fc(3,35) = 2,84,

|F| > | Fc(3,35)|,

|4,342| > |2,84|. Ničelno domnevo zavrnemo, torej pri stopnji značilnosti preizkusa α = 0,05 ne moremo trditi, da so si koeficienti med seboj enaki. Ugotavljamo, da je uvedba domačega videa generirala pomembne spremembe v ameriški filmski industriji.

83

5.11 Uporaba nepravih spremenljivk Da bi natančno ugotovili, kje so se strukturne spremembe z uvedbo videa v ameriško filmsko industrijo dejansko dogodile, smo naredili analizo s pomočjo uporabe nepravih ali dummy spremenljivk. Oblika vzorčne funkcije, ki smo jo prvotno vzeli pod drobnogled, je naslednja: ÂRt = 15,713 – 0,511*ANCt + 2,208*AACt + 0,242*ANSt t: (3,717) (-2,759) (5,711) (5,368) p: (0,001) (0,009) (0,000) (0,000) n = 41 R2 = 0,910 R2(pop.) = 0,903 Se = 6,695 F(3, 37) = 124,742 Kot smo že ugotovili na podlagi Chowovega testa, je v letu 1987 zaradi uvedbe videa prišlo do strukturnega preloma v povprečnih prihodkih hollywoodskih studijskih filmov. Da bi ugotovili, kje je prišlo do preloma, smo vpeljali naslednje neprave spremenljivke: D = 1, če upoštevamo obdobje od leta 1987 do 2005, D = 0, če upoštevamo obdobje od leta 1965 do 1986. Naša vzorčna funkcija bi z uvedbo nepravih spremenljivk imela naslednjo obliko: ÂRt = (β0 + D) + (β1*ANCt + D*β1*ANCt)+ (β2*AACt +D*β2*AACt)+ (β3*ANSt + + D*β3*ANSt). Na podlagi izračunov (priloga 11) smo dobili naslednje rezultate: ÂRt = (20,272 + 17,585) + (-1,227*ANCt + 0,471*ANCt)+ (0,510*AACt + t: (4,618) (1,350) (-4,954) (1,250) (0,507) p: (0,001) (0,186) (0,000) (0,220) (0,615) + 1,792*AACt) + (0,422*ANSt – 0,243*ANSt) (1,602) (4,597) (-2,148) (0,119) (0,001) (0,039) n = 41 R2 = 0,949 R2(pop.) = 0,939 Se = 5,314 F(7, 33) = 88,539. Kot vidimo smo z vključitvijo nepravih spremenljivk dobili nov vzorčni model, v katerem je statistično značilna sprememba pri povprečnem številu kinematografov, ANS. V kolikor sedaj torej upoštevamo samo nepravo spremenljivko pri tretji pojasnjevalni spremenljivki (povprečno število kinematografov ANS), dobimo naslednji vzorčni regresijski model (priloga 11):

84

ÂRt = 24,438 – 0,761*ANCt + 2,227*AACt + (0,185*ANSt + 0,088*ANSt) t: (5,460) (-4,282) (6,568) (4,339) (3,478) p: (0,000) (0,001) (0,000) (0,001) (0,002) n = 41 R2 = 0,933 R2(pop.) = 0,925 Se = 5,872 F(4, 36) = 124,647. Vidimo, da se je model z uvedbo nepravih spremenljivk izboljšal. V primerjavi z osnovnim vzorčnim linearnim modelom sta se vrednosti regresijskih koeficientov b1 in b2 absolutno povečali. Vpliv povprečnih negativnih stroškov je negativen, kar pomeni, da v kolikor se povprečni negativni stroški povečajo za 1 milijon USD, se bodo povprečni prihodki zmanjšali za 761.000 USD. Ocena je statistično značilno različna od 0 (p = 0,001). Povečanje oglaševalskih stroškov za 1 milijon USD na drugi strani pa bo privedlo do povečanja povprečnih prihodkov za 2.227.000 USD. Tudi ta ocena je statistično značilna (p = 0,000). Vpliv kinematografov na blagajniške prihodke se je z uvedbo domačega videa povečal, in sicer skupno na 0,273. Kinematografi tako pomembno vplivajo na trg domačega videa v ZDA, saj je ponavadi uspeh filma v kinematografih tudi pogoj za uspešno plasiranje filma kot izdelka na sekundarnem filmskem trgu, kjer predstavlja domači video glavni vir blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov.

85

6 SKLEPNE UGOTOVITVE Osnovni namen diplomskega je bil podrobno proučiti in analizirali dejavnike blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov. Poznavanje vseh karakteristik tega sektorja nas je privedlo do spoznanja, da je ameriška filmska industrija, kjer prevladujejo veliki hollywoodski studii, najprej in predvsem obrtna dejavnost. Njen cilj je s pomočjo uveljavljenih konceptov, poslovne prakse in notranje strukture doseganje željenih blagajniških prihodkov. Sprva smo podrobno analizirali strukturo ameriške filmske industrije, in sicer distribucijo, produkcijo in prikazovanje. Ugotovili smo, da v vseh treh segmentih prihaja do koncentracije večjih vertikalno povezanih podjetij. V distribuciji in produkciji imajo glavno vlogo veliki hollywoodski studii, ki so uspeli vzpostaviti visoke vstopne pregrade in tako majhnim studiem in neodvisnim producentom praktično onemogočili uspešno delovanje zaradi visokih vložkov in s tem povezanega tveganja. Zaledje medijskih konglomeratov in dolgotrajna prisotnost na trgu filma sta studiem omogočila učinkovito premagovanje finančnih tveganj. Prikazovalni sektor, ki je bil vse do zatona studijskega sistema v letu 1954 neločljiv del hollywoodskih studiev, je danes v lasti večjih kinematografskih verig. Večji kinematografi so kmalu ugotovili, da gradnja velikih kinocentrov prinaša dodatne finančne koristi, saj so t. i. multipleksi omogočili predvajanje več filmov hkrati in s tem prispevali k povečanju blagajniških prihodkov celotne filmske industrije. Uveljavljena poslovna praksa, velik domači trg, učinkovita prodajna politika, intenzivno vlaganje sredstev v produkcijo in oglaševanje filmov ter prisotnost ostalih prikazovalnih oken (domači video, nacionalne televizijske mreže, plačniška televizija) so dodatni dejavniki blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov. Empiričen del diplomskega dela tvori ekonometrična analiza funkcij blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov. Naša ekonometrična analiza sloni na letnih časovnih serijah za obdobje 1965–2005. S pomočjo izračunanih regresijskih koeficientov smo podali model linearne funkcije in model dvojnologaritemske funkcije blagajniških prihodkov. Da bi zajeli tako vpliv studiev, prikazovalcev in potrošnikov na rast blagajniških prihodkov, smo uporabili štiri pojasnjevalne spremenljivke: povprečne negativne stroške, povprečne oglaševalske stroške, povprečno število kinodvoran ter povprečni razpoložljivi dohodek v ZDA. Oba modela sta nakazovala statistično značilnost prvih treh pojasnjevalnih spremenljivk - povprečnih negativnih in povprečnih oglaševalskih stroškov ter povprečnega števila kinodvoran. Četrta pojasnjevalna spremenljivka (vpliv povprečnega razpoložljivega dohodka na povprečne blagajniške prihodke) se je izkazala za statistično neznačilno, kar nas je privedlo do tega, da smo jo izločili iz naših modelov. Po nadaljnjih statističnih testih smo prišli do ugotovitve, da je za ocenjevanje primernejša specifikacija linearne funkcije. Na podlagi te je bilo mogoče ugotoviti negativen vpliv povprečnih negativnih stroškov in pozitiven vpliv povprečnih oglaševalskih stroškov ter povprečnega števila kinodvoran na blagajniške prihodke. Da bi preverili veljavnost našega modela smo testirali še heteroskedastičnost, multikolinearnost in avtokorelacijo. Odkrili smo prisotnost blažje multikolinearnosti in heteroskedastičnosti. Ker prisotnost multikolinearnosti ni problematična, je nismo odpravljali. Heteroskedastičnost, ki se je pojavila pri tretji pojasnjevalni spremenljivki, smo odpravili s pomočjo metode tehtanih najmanjših kvadratov. V modelu prisotno

86

avtokorelacijo pa smo odpravili s pomočjo generaliziranih diferenc 1. reda. Pri gibanju povprečnih prihodkov hollywoodskih studijskih filmov smo v opazovanem obdobju ugotovili, da je prišlo do dveh večjih podatkovnih prelomov. Prvi je bil posledica prestrukturiranja filmske industrije v 70. letih, drugi pa posledica uvedbe domačega videa. S pomočjo Chowovega testa in uporabe nepravih spremenljivk smo dokazali, da je v filmski industriji prišlo do pomembnega strukturnega preloma zaradi uvedbe domačega videa, kar je rezultiralo v povišanju blagajniških prihodkov.

87

POVZETEK Filmska industrija predstavlja enega izmed najpomembnejših sektorjev ameriškega gospodarstva. Trg filma v ZDA obvladujejo veliki hollywoodski studii, ki na letni ravni prinašajo glavnino vseh ameriških blagajniških prihodkov. Hollywoodski velikani so pri svojem delovanju usmerjeni v komercialno kinematografijo, kar pomeni, da delujejo po načelih proizvodno-trgovske verige, ki vsem njenim členom zagotavlja primeren dobiček. S pomočjo uveljavljenih filmskih konceptov, poslovnih praks, prisotnosti številnih prikazovalnih oken, intenzivnega vlaganja v produkcijo in v oglaševanje filmov ter velikega domačega trga so si studii uspeli zagotoviti močno tržno pozicijo na domačem in tujem trgu filma. V diplomskem delu gre za analizo dejavnikov, ki določajo rast blagajniških prihodkov hollywoodskih studijskih filmov. Za boljše razumevanje proučevane problematike podajamo teoretična izhodišča, kjer prikažemo delovanje velikih hollywoodskih filmskih studiev ter njihov vpliv na celotno ameriško filmsko industrijo. Jedro raziskave predstavlja ekonometrična analiza, kjer ocenjujemo vpliv izbranih determinant na blagajniške prihodke hollywoodskih studijskih filmov, ki smo jih definirali kot prihodke iz prodaje kinovstopnic in prihodke iz prodaje ter izposoje domačega videa. Ključne besede: filmska industrija, ZDA, Hollywood, filmski studii, MPAA, blagajniški prihodki, kinematografi, domači video, regresijska analiza. ABSTRACT Film industry is one of the most important economic sectors in the USA. Movie market is controled by major Hollywood film studios. A major film studio is a movie production and distribution company that releases a substantial number of films annually and consistently commands a significant share of box-office revenues in a given market. In the North American, Western, and global markets, the major film studios, often simply known as the majors, are commonly regarded as the six diversified media conglomerates whose various movie production and distribution subsidiaries command approximately 90 percent of the north american box office. The following paper is an extensive analysis of factors that determine box-office revenues of the Hollywood major film studios. The core of the research paper is a regression analysis that we conducted by operating with MPAA data. By using regression analysis we were able to evaluate the empirical effect of the key determinants on the box-office revenues of the Hollywood major film studios. Key words: film industry, USA, Hollywood, major film studios, MPAA, box-office revenues, movie theaters, home video, regression analysis.

88

SEZNAM LITERATURE

1. Ames, Christopher. 1997. Movies about the Movies: Hollywood Reflected. University of Kentucky Press.

2. Baldwin, Neil. 2001. Edison: Inventing the Century. Chicago: University of Chicago Press.

3. Balio, Tino. 1985. The American Film Industry. Madison: University of Wisconsin Press.

4. Bergen, Mark, Shantanu Dutta, in Steven M. Shugan. 1996. Branded Variants: A Retail Perspective. Journal of Marketing Research 33 (1): 9-19.

5. Blair, Roger D., in Robert F. Lanzillotti. 1980. Conglomerate Corporation. Greenwood Press.

6. Bordwell, David, Janet Staiger, in Thompson Kristin. 1985. The Classical Hollywood Cinema. New York: Columbia University Press.

7. Bowser, Eileen. 1990. The Transformation of Cinema 1907–1915. Berkeley: University of California Press.

8. Brown, Gene. 1995. Movie Time: A Chronology of Hollywood and the Movie Industry. New York: Macmillan.

9. Bowman, Erwin A, in Gary W Blackstone. 1999. Vertical Integration in Motion Pictures. Philadelphia: Temple University Press.

10. Chaney, Jen. 2005. Parting Words For VHS Tapes, Soon to Be Gone With the Rewind. The Washington Post (28.8.2005): No.1.

11. Chow, Gregory C. 1960. Tests of Equality Between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions. Econometrica 28(3): 591-605.

12. Collette, Larry, in Barry Litman. 1996. The Peculiar Economics of new Broadcast Network Entry: The Case of United Paramount and Warner Bros. Journal of Media Economics 10(4): 3-22.

13. Day, George S., David Reibstein, in Robert E. Gunther. 1997. Wharton on Dynamic Competitive Strategy. Pennysylvania: John Wiley & Sons, Inc.

14. Daniels, Bill, David Leedy, in Steven D. Skills. 1998. Movie Money. Understanding Hollywood's (Creative) Accounting Practices. Los Angeles, CA: Silman-James Press.

15. De Vany, Arthur, in David W. Walls. 2000. Does Hollywood make to many R-rated Movies? Risk, Stohastic Dominance and Illusion of Expectation. Irvine: University of California.

16. Fernett, Gene. 1988. American Film Studios: An Historical Encyclopedia. McFarland: Jefferson Press.

17. Gabler, Neal. 1988. An Empire of their Own: How the Jews Invented Hollywood. New York: Crown Publishers.

18. Galloway, Steven. 2003. Where the Money Went. Hollywood Reporter (20.5.2003).

19. Gujarati, Damor N. 2002. Basic Econometrics. Singapore: MacGraw-Hill. 20. Haas, Robert Bartlett. 1976. Muybridge: Man in Motion. University of California

Press. 21. Heather, Ken. 2002. The Economics of Industries and Firms. Edinburgh:

Pearsons Education Limited. 22. Izod, John. 1988. Hollywood and the Box Office. New York: Columbia University

Press.

89

23. Jagrič, Timotej. 2005. Ekonometrija. Zapiski iz predavanj in vaj. Maribor: Ekonomsko-poslovna fakulteta.

24. Kavčič, Bojan, in Zdenko Vrdlovec. 1999. Filmski leksikon. Ljubljana: Modrijan. 25. Kawin, Bruce F. 1992. How Movies Work. Los Angeles: University of California

Press. 26. Kindem, Gorham. 2000. The International Movie Industry. Carbondale: Southern

Illinois Press. 27. King, Thomas R. 2002. No Longer Bit Player, Animators Draw Fame as

Hollywood Stars. New York: Wall Street Journal (06.10.1995): A1. 28. Kotler, Philip, in Kevin Lane Keller. 2006. Marketing Management. New Jersey:

Prentice Hall. 29. Lipmann, John. 2002. In Sequel-Crazy Hollywood, Studios Couldn't Resist "t3".

New York: Wall Street Journal (12.08.2002): A1. 30. Litman, Barry Russell in Samuel Kohl. 1989. Predicting Financial Success of

Motion Pictures. Journal of Media Economics 7(2): 35-50. 31. Litman, Barry Russell. 1998. The Motion Picture-Mega Industry. Boston: Allyn

and Bacon. 32. Lymann, Rick. 2001. Movie Marketing Wizardry. New York: New York Times

(11.01.2001): E1. 33. Lukk, Tiiu. 1997. Movie Marketing: Opening the Picture and giving It Legs.

Silman-James Press. 34. McDougal, Dennis. 2005. For Hollywood Writers, a Whiff of Unclaimed Foregin

Gold. New York: New York Times (23.05.2005), E3. 35. Miffin, Houghton. 2000. The American Heritage Dictionary of the English

Language. New York: Bartleby Press. 36. Mordden, Ethan. 1988. The Hollywood Studios: House Style in the Golden Age of

the Movies. New York: Alfred A. Knopf. 37. Moore, Shuyler M. 2000. The Biz: The Basic Business, Legal and Financial

Aspects of the Film Industry. Silman-James Press. 38. Orwall, Barry, in John Lipmann. 1999. Hollywood, Chastened by High Costs,

Finds a New Theme: Cheap. New York: Wall Street Journal (25.02.1999): A1 39. Owen, Bruce M., in Steven Wildman. 1992. Video Economics. Boston: Harvard

Universtiy Press. 40. Owen, Bruce M., Jack H. Beebe, in Willard G. Manning. 1974. Television

Economics. Lexington: Lexington Books. 41. Pfajfar, Lovrenc. 1998. Ekonometrija 1. del. Ljubljana: Ekonomska fakulteta. 42. Porter, Michael. 1998. Competitive Strategy. A Harvard Business Review Book. 43. Pramaggiore, Maria, in Tom Wallis. 2005. Film: A Critical Introduction. London:

Laurence King Publishing Ltd. 44. Prince, Stephen. 2000. A New Pot of Gold : Hollywood under the Electronic

Rainbow, 1980-1989 (=History of the American Cinema, vol. 10). New York: Scribner.

45. Ravid, Abraham S. 1999. Information, Blockbuters and Stars. Journal of Economic Business 72(4): 463-492.

46. Ravid, Abraham S. 2004. Are they all Crazy, or Just Risk Averse? Some Movis Puzzles and Possible Solutions,« in The Economics of Art and Culture. Amsterdam: Elsevier.

90

47. Renko, Erik. 2000. Umestitev izdelkov v celovečerni film. Diplomsko delo. Ljubljana: Ekonomska fakulteta.

48. Rugelj, Samo. 2002. Evropski film, večno nihanje med umetnostjo, zabavo in poslom. Ljubljana: Modra premiera.

49. Schatz, Thomas. 1998. The Genius of the System: Hollywood Filmmaking in the Studio Era. London: Faber and Faber.

50. Sherman, Eric. 1990. Selling your Film. Los Angeles: Acrobat Books. 51. Shugan, Steven, in James Swait. 2002. Using Intent Measures to Forecast Motion

Picture Succes. University of Florida Press. 52. Squire, Jason E. 2004. The Movie Business Book. New York: Simon and

Schuster. 53. Studenmund A. H. 2001. Using Econometrics: A Practical Guide 4th Edition.

Boston: Addition Wesley Longman, Inc. 54. Tromberg, Sheldon. 1980. Making Money Making Movies. New York: New

Viewpoints/Vision Books. 55. Vogel, Harold L. 2004. Entertainment Industry Economics: A Guide for

Financial Analysis. Cambridge, New York: Cambridge University Press.

91

SEZNAM VIROV

1. Alexander & Associates. 2007a. Home Video Purchase Market. [Online]. Avaliable: http://www.alexassoc.com/video/videoflash/purchasemarket.shtml [21.04.2007].

2. Alexander & Associates. 2007b. Home Video Rental Market. [Online]. Avaliable: http://www.alexassoc.com/video/videoflash/rentalmarket.shtml [21.04.2007].

3. Barnes & Noble Film Glossary. 2007. [Online]. Avaliable: http://video.barnesandnoble.com/search/glossary.asp [27.05.2007].

4. Bureau of Economic Analysis. 2007. [Online]. Avaliable: http://www.bea.gov/national/index.htm#personal [22.03.2007].

5. Box Office Mojo. 2007a. [Online]. Avaliable: http://www.boxofficemojo.com/studio/ [15.03.2007].

6. Box Office Mojo. 2007b. [Online]. Avaliable: http://www.boxofficemojo.com/MPAA/ [15.03.2007].

7. CNN. 2005. [Online]. Avaliable: http://money.cnn.com/2005/12/11/news/fortune500/viacom_dreamworks.reut/index.htm/ [16.6.2007].

8. MPA & L.E.K. 2006. The Cost of Movie Piracy. [Online]. Avaliable: http://www.mpaa.org/2002/2002/The_Cost_of_Movie_Piracy.pdf / [03.06.2007].

9. Motion Picture Association of America. 2006. MPA Market Statistics. [Online]. Avaliable: http://www.mpaa.org/useconomicreview/2002/2002_MPA_Market_Statistics.pdf [15.12.2006].

10. Motion Picture Association of America. 2007a. [Online]. Avaliable: www.mpaa.org [15.04.2007].

11. Motion Picture Association of America. 2007b. [Online]. Avaliable: http://www.mpaa.org/FilmRatings.asp [15.04.2007].

12. National Assosiation of Theater Owners Encyclopedia. 2007. Theatre Counts. [Online]. Avaliable: http://www.natoonline.org/theatrecounts/ [12.04.2007].

13. The Federal Communications Commission. 2007. [Online]. Avaliable: http://www.fcc.gov/ [07.06.2007].

14. The Museum of Broadcast Communications. 2007. Home Video. [Online]. Avaliable: http://www.museum.tv/archives/etv/B/htmlB/betamaxcase/betamaxcase.htm/ [17.04.2007].

92

SEZNAM TABEL TABELA 1: TRŽNI DELEŽI AMERIŠKIH FILMSKIH DISTRIBUTERJEV (V %)... 15 TABELA 2: TRŽNI DELEŽI IN ŠTEVILO IZDANIH FILMOV VEČJIH STUDIEV V

LETIH 2004, 2005 IN 2006 ..................................................................................... 18 TABELA 3: CELOTNI PRIHODKI STARŠEVSKIH PODJETIJ DISTRIBUTERJEV

IN CELOTEN PRIHODEK DISTRIBUTERJEV IZ DISTRIBUCIJE FILMSKIH PROJEKTOV (V MIO USD) TER RELATIVNI DELEŽI DISTRIBUTERJA V CELOTNIH PRIHODKIH STARŠEVSKEGA PODJETJA (V %) ........................ 22

TABELA 4: PRIMERJAVA TRŽNIH DELEŽEV, BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV IN ŠTEVILA IZDANIH FILMOV MED STUDII IN NEODVISNIMI PRODUCENTI V LETU 2004 ........................................................................................................... 23

TABELA 5: KONCENTRACIJA NAJVEČJIH AMERIŠKIH KINEMATOGRAFOV MED LETI 2002 IN 2005 (ŠTEVILO KINODVORAN IN TRŽNI DELEŽI) ....... 31

TABELA 6: TRŽNA KONCENTRACIJA NA PRIKAZOVALNEM TRGU V DETROITU LETA 1990.......................................................................................... 32

TABELA 7: TRŽNA KONCENTRACIJA NA PRIKAZOVALNEM TRGU V DETROITU LETA 2000.......................................................................................... 32

TABELA 8: LETNI PRIHODKI IN ŠTEVILO AGENTOV ŠTIRIH NAJVEČJIH AGENCIJ ZA TALENTE V ZDA V LETU 2002................................................... 35

TABELA 9: STRUKTURA STROŠKOV FILMSKEGA USTVARJANJA V ZDA V OBDOBJU 1980-2005 ............................................................................................. 37

TABELA 10: OCENE ZA STAROSTNO SPREJEMLJIVOST FILMA PO KRITERIJIH MPAA....................................................................................................................... 49

TABELA 11: DELEŽ KINO OBISKOVALCEV V ZDA GLEDE NA RAZLIČNE STAROSTNE RAZREDE V OBDOBJU 2001-2005 (V %) ................................... 51

TABELA 12: REZULTATI REGRESIJSKE ANALIZE PO RAVIDU ......................... 54 TABELA 13: REZULTATI REGRESIJSKE ANALIZE PO LITMANU IN KOHLU .. 55

93

SEZNAM SLIK SLIKA 1: RAST ŠTEVILA KINODVORAN OD LETA 1980 DO LETA 2005 ........... 27 SLIKA 2: GIBANJE PRIHODKA NA KINODVORANO OD LETA 1980 DO LETA

2005 .......................................................................................................................... 27 SLIKA 3: ŠTEVILO KINEMATOGRAFOV V ZDA OD LETA 1995 DO LETA 200528 SLIKA 4: ODSTOTEK KINODVORAN, RAZPOREJEN OD LEVE PROTI DESNI

GLEDE NA PADAJOČI BLAGAJNIŠKI POTENCIAL, LETO 1982 .................. 29 SLIKA 5: ČAS PREDVAJANJA V POSAMEZNIH OKNIH (V MESECIH) ............... 41 SLIKA 6: GIBANJE ŠTEVILA PRODANIH VIDEOREKORDERJEV (VCR) IN DVD

PREDVAJALNIKOV (DVDP) V ZDA (V MIO ENOT)........................................ 42 SLIKA 7: KUMULATIVNI PRIHODEK AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE IZ

PRODAJE IN IZPOSOJE DVD IN VHS OD LETA 1987 DO LETA 2004 (V MIO USD)......................................................................................................................... 43

SLIKA 8: GIBANJE ŠTEVILA GOSPODINJSTEV Z OSNOVNIM KABELSKIM PRIKLJUČKOM V ZDA V OBDOBJU 1980-2005 (V MIO) ................................ 45

SLIKA 9: GIBANJE ŠTEVILA GOSPODINJSTEV S PLAČNIŠKO TELEVIZIJO V ZDA V OBDOBJU 1985-2005 (V MIO)................................................................. 46

SLIKA 10: OBISK AMERIŠKIH KINEMATOGRAFOV V TEKU ENEGA LETA.... 48 SLIKA 11: DELEŽ VSEH FILMOV V ZDA V LETU 2005 GLEDE NA MPAA

OCENE STAROSTNE SPREJEMLJIVOSTI ......................................................... 49 SLIKA 12: DELEŽ VSEH FILMOV V ZDA V LETU 2002 GLEDE NA MPAA

OCENE STAROSTNE SPREJEMLJIVOSTI ......................................................... 50 SLIKA 13: PRIHODKI FILMSKE INDUSTRIJE V OBDOBJU 2002-2005 V MIO USD

GLEDE NA MPAA OCENE STAROSTNE SPREJEMLJIVOSTI ........................ 50 SLIKA 14: STRUKTURA STROŠKOV, PORABLJENIH ZA OGLAŠEVANJE V ZDA

V LETU 2005 (V %) ................................................................................................ 53 SLIKA 15: GIBANJE CELOTNIH IN POVPREČNIH BLAGAJNIŠKIH PRIHODKOV

TER ŠTEVILA IZDANIH FILMOV HOLLYWOODSKIH STUDIJSKIH FILMOV V OBDOBJU 1965-2005 POD OKRILJEM MPAA ............................................... 56

SLIKA 16: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE ODVISNOST POVPREČNIH PRIHODKOV (V MIO USD) OD POVPREČNIH NEGATIVNIH STROŠKOV (V MIO USD) V OBDOBJU 1965-2005 ...................................................................... 58

SLIKA 17: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE ODVISNOST POVPREČNIH PRIHODKOV (V MIO USD) OD POVPREČNIH OGLAŠEVALSKIH STROŠKOV (V MIO USD) V OBDOBJU 1965-2005 ........................................... 59

SLIKA 18: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE VPLIV POVPREČNEGA ŠTEVILA KINODVORAN NA POVPREČNI PRIHODEK V OBDOBJU 1965-2005 .......... 59

SLIKA 19: RAZSEVNI GRAFIKON, KI KAŽE ODVISNOST MED POVPREČNIM RAZPOLOŽLJIVIM DOHODKOM (V TISOČ USD) TER POVPREČNIM PRIHODKOM AMERIŠKE FILMSKE INDUSTRIJE (V MIO USD) V OBDOBJU 1965-2005................................................................................................................. 60

SLIKA 20: GRAFIKON, KI KAŠE RAZPRŠENOST OSTANKOV VZORČNEGA REGRESIJSKEGA MODELA (E) V ODVISNOSTI OD OCENE ODVISNE SPREMENLJIVKE POVPREČNIH PRIHODKOV LINEARNE FUNKCIJE....... 67

SLIKA 21: GRAFIKON, KI KAŠE RAZPRŠENOST OSTANKOV VZORČNEGA REGRESIJSKEGA MODELA (E) V ODVISNOSTI OD OCENE ODVISNE

94

SPREMENLJIVKE POVPREČNIH PRIHODKOV DVOJNOLOGARITEMSKE FUNKCIJE ............................................................................................................... 68

SLIKA 22: GIBANJE VARIANCE SLUČAJNIH NAPAK V ODVISNOSTI OD POVPREČNIH NEGATIVNIH STROŠKOV ......................................................... 71

SLIKA 23: GIBANJE VARIANCE SLUČAJNIH NAPAK V ODVISTNOSTI OD POVPREČNIH OGLAŠEVALSKIH STROŠKOV................................................. 72

SLIKA 24: GIBANJE VARIANCE SLUČAJNIH NAPAK V ODVISNOSTI OD POVPREČNEGA ŠTEVILA KINODVORAN ....................................................... 72

95

PRILOGE PRILOGA 1 LESTIVA 40 NAJUSPEŠNEJŠIH FILMSKIH STUDIEV ALI PRODUKCIJSKIH HIŠ V LETU 2004 V ZDA

Zaporedna številka Filmski studii/produkcijske hiše Tržni delež51 (v

%) Celoten prihodek

(v mio USD) Število filmov

1 Sony / Columbia 14,3 1337,6 24 2 Warner Bros. 12,9 1214,2 28 3 Buena Vista 12,4 1159,1 28 4 DreamWorks SKG 10,0 937,1 11 5 20th Century Fox 9,9 930,0 18 6 Universal 9,5 893,4 20 7 Paramount 6,7 628,3 17 8 New Line 4,6 430,2 14 9 Newmarket 4,3 406,7 8

10 Miramax 3,9 368,2 20 11 Lionsgate 3,2 302,1 21 12 MGM/UA 2,1 198,9 19 13 Fox Searchlight 1,8 172,9 11 14 Focus Features 1,0 94,5 7 15 Sony Classics 0,4 41,0 29 16 Rogue Pictures 0,3 30,6 2 17 Dimension Films 0,2 20,8 4 18 Giant Screen Films 0,2 16,6 2 19 Imax 0,2 15,0 7 20 IDP 0,2 14,6 11 21 Alliance 0,2 14,1 10 22 Warner Independent 0,1 12,1 6 23 Magnolia 0,1 10,5 10 24 Fine Line 0,1 10,1 5 26 SK Films 0,1 9,7 1 27 Triumph 0,1 9,2 1 28 IFC 0,1 8,2 10 29 ThinkFilm 0,1 7,0 13 30 Christal Films 0,1 6,4 8 31 Paramount Classics 0,1 6,3 10 32 Televisa Cine 0,0 4,2 1 33 Yash Raj 0,0 4,0 4 34 Mulberry Square 0,0 3,8 1 35 Eros 0,0 3,3 8 36 New Yorker 0,0 2,9 9 37 Wellspring 0,0 2,8 14 38 Film Foundry 0,0 2,7 1 39 N Wave 0,0 2,6 3 40 Odeon 0,0 2,6 3

Vir: Box Office Mojo (2007a).

51 Tržni deleži so v prilogah 1, 2 in 3 definirani kot relativni deleži v celotnih prihodkih filmske industrije v ZDA iz naslova prodanih kinovstopnic.

96

PRILOGA 2 LESTIVA 40 NAJUSPEŠNEJŠIH FILMSKIH STUDIEV ALI PRODUKCIJSKIH HIŠ V LETU 2005 V ZDA

Zaporedna številka Filmski studii/produkcijske hiše Tržni delež v (%) Celoten prihodek

(v mio USD) Število filmov

1 Warner Bros. 15,6 1377,1 25 2 20th Century Fox 15,3 1353,9 21 3 Universal 11,4 1010,2 24 4 Buena Vista 10,4 921,5 23 5 Sony / Columbia 10,4 917,8 27 6 Paramount 9,4 832,2 17 7 DreamWorks SKG 5,7 501,8 10 8 New Line 4,8 420,5 13 9 Lionsgate 3,2 284,0 20

10 Dimension Films 2,1 185,1 7 11 Miramax 2,1 183,7 17 12 MGM/UA 2,1 181,5 10 13 Warner Independent 1,3 114,5 7 14 Focus Features 1,2 104,5 8 15 Fox Searchlight 1,2 102,1 11 16 Sony Classics 0,7 63,9 30 17 Rogue Pictures 0,6 54,6 3 18 Weinstein Company 0,5 46,9 6 19 Paramount Classics 0,4 32,5 8 20 IMAX 0,2 18,9 8 21 IDP 0,2 17,6 10 22 ThinkFilm 0,2 14,0 17 23 N Wave 0,1 9,3 4 24 Magnolia 0,1 9,2 8 25 Newmarket 0,1 7,5 6 26 IFC 0,1 7,3 13 27 Eros 0,1 5,4 13 28 Yash Raj 0,0 4,3 6 29 Giant Screen Films 0,0 4,1 2 30 Fine Line 0,0 4,0 5 31 Shadow Dist. 0,0 3,4 6 32 Aloha Releasing 0,0 3,0 1 33 Slowhand Cinema 0,0 2,9 6 34 Wellspring 0,0 2,8 17 35 SK Films 0,0 2,7 1 36 Picturehouse 0,0 2,7 4 37 UTV Communications 0,0 2,5 6 38 Excel 0,0 2,4 2 39 Mongrel Media 0,0 2,3 1 40 Vineyard Distribution 0,0 1,9 1

Vir: Box Office Mojo (2007a).

97

PRILOGA 3 LESTIVA 40 NAJUSPEŠNEJŠIH FILMSKIH STUDIEV ALI PRODUKCIJSKIH HIŠ V LETU 2006 V ZDA

Zaporedna številka Filmski studii/produkcijske hiše Tržni delež (v %) Celoten prihodek

(v mio USD) Število filmov

1 Sony / Columbia 18,6 1710,9 34 2 Buena Vista 16,2 1492,6 25 3 20th Century Fox 15,2 13984 28 4 Warner Bros. 11,6 1065,8 27 5 Paramount 10,3 947,3 19 6 Universal 8,9 815,2 21 7 Lionsgate 3,6 331,4 19 8 New Line 2,7 251,5 13 9 Weinstein Company 2,5 226,5 15

10 MGM/UA 1,8 166,8 13 11 Fox Searchlight 1,8 165,7 16 12 Focus Features 1,3 118,5 9 13 Rogue Pictures 0,7 65,4 4 14 Sony Classics 0,7 60,4 24 15 Miramax 0,5 45,9 9 16 Yari Film Group 0,4 41,2 4 17 Warner Independent 0,3 27,5 10 18 Paramount Classics 0,3 26,9 4 19 Picturehouse 0,3 23,9 7 20 DreamWorks SKG 0,2 23,0 3 21 Freestyle Releasing 0,2 20,0 9 22 Paramount Vantage 0,2 19,8 1 23 Alliance 0,2 18,0 8 24 IDP 0,2 15,2 14 25 IMAX 0,2 14,5 6 26 8X Entertainment 0,1 13,4 1 27 Rocky Mountain Pictures 0,1 12,1 6 28 Magnolia 0,1 10,8 17 29 ThinkFilm 0,1 10,7 25 30 Yash Raj 0,1 8,3 4 31 IFC 0,1 6,9 30 32 N Wave 0,1 6,4 4 33 UTV Communications 0,1 5,5 7 34 Eros 0,0 4,4 9 35 Wingate Distribution 0,0 3,1 1 36 First Look 0,0 2,7 5 37 AdLabs 0,0 2,6 4 38 Romar Entertainment 0,0 2,4 1 39 Rainbow Films 0,0 2,0 4 40 Cineville 0,0 1,6 1

Vir: Box Office Mojo (2007a).

98

PRILOGA 4 SERIJE PODATKOV HOLLYWOODSKIH STUDIJSKIH FILMOV MED LETI 1965 IN 2005 V STALNIH CENAH IZ LETA 2005.

Leto Povprečni prihodki (v mio USD)

Povprečni negativni

stroški (v mio USD)

Povprečni ogleševalski

stroški (v mio USD)

Povprečno število

kinodvoran

Povprečni razpoložljiv dohodek (v tisoč USD)

Število izdanih filmov

1965 30,76 12,40 4,96 61,07 7,45 210 1966 35,53 12,66 3,01 71,44 7,87 181 1967 32,62 14,62 2,92 65,33 8,11 199 1968 36,71 13,47 3,93 67,30 8,57 196 1969 37,63 15,96 3,19 73,66 8,89 183 1970 38,88 13,59 3,02 74,32 9,10 185 1971 35,57 12,06 4,34 76,80 9,44 183 1972 38,32 12,15 4,21 74,76 10,02 193 1973 41,13 12,32 5,28 88,47 10,51 163 1974 48,79 11,49 7,92 93,01 10,43 155 1975 55,64 11,25 7,99 108,91 10,67 138 1976 52,54 14,42 8,92 119,04 11,26 133 1977 69,49 18,05 9,67 145,83 11,74 110 1978 69,45 17,07 9,29 142,55 12,25 114 1979 54,99 23,94 8,61 122,47 12,55 138 1980 40,46 22,28 8,30 109,25 12,52 161 1981 36,83 24,28 7,52 104,28 12,69 173 1982 40,39 23,88 8,30 104,16 12,87 173 1983 38,87 23,33 8,24 99,39 13,61 190 1984 45,37 27,07 10,15 120,96 14,33 167 1985 44,48 30,49 9,44 138,22 15,08 153 1986 48,43 31,18 9,62 163,78 15,69 139 1987 75,40 34,56 11,86 182,60 16,21 129 1988 71,73 29,88 11,72 145,21 16,87 160 1989 70,71 37,01 11,03 136,88 17,34 169 1990 67,87 40,50 15,24 140,17 17,70 169 1991 65,71 37,43 14,91 149,82 17,73 164 1992 74,58 40,23 16,01 167,37 18,31 150 1993 68,58 40,41 16,35 159,86 18,92 161 1994 60,78 45,20 18,32 145,28 19,63 183 1995 71,69 46,65 19,74 118,82 20,16 234 1996 72,02 49,54 21,41 123,71 20,85 240 1997 64,65 64,98 23,36 125,06 21,63 253 1998 70,44 63,14 26,48 145,47 22,72 235 1999 74,64 60,37 25,09 170,57 23,88 218 2000 84,97 62,15 27,22 189,83 25,34 197 2001 93,25 52,60 30,11 187,57 25,63 196 2002 91,70 63,83 29,64 156,80 26,34 225 2003 108,59 67,72 36,94 180,74 27,06 198 2004 105,50 64,51 31,64 183,89 28,11 199 2005 103,73 60,00 32,40 200,27 29,09 194

Vir: MPA Market Statistics (2006).

99

PRILOGA 5 OCENA VZORČNE LINEARNE FUNKCIJE POVPREČNIH PRIHODKOV 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino dohodek REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 13.9681 6.35529 2.19788 0.034 NEGATIVNI -0.571271 0.247666 -2.30662 0.027 OGLASEVANJE 2.07554 0.529318 3.92116 0.001 KINO 0.227980 0.585765E-01 3.89201 0.001 DOHODEK 0.454992 1.22581 0.371178 0.713 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9104 (adj)= 0.9004 Sum of Sq. Resid. = 1651.97 Std. Error of Reg.= 6.77407 Log(likelihood) = -133.948 Durbin-Watson = 1.02376 Schwarz Criterion = -143.231 F ( 4, 36) = 91.4105 Akaike Criterion = -138.948 Significance = 0.000000 OCENA VZORČNE DVOJNOLOGARITEMSKE FUNKCIJE POVPREČNIH PRIHODKOV 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> on autolog 4> regress log(prihodki) log(negativni) log(oglasevanje) log(kino) log(dohodek)

100

REGRESS : dependent variable is LN(PRIHODKI) Using 2-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 1.27117 0.687489 1.84901 0.073 LN(NEGATIVNI) -0.228093 0.148355 -1.53748 0.133 LN(OGLASEVANJE) 0.237312 0.149280 1.58971 0.121 LN(KINO) 0.376203 0.151634 2.48100 0.018 LN(DOHODEK) 0.427370 0.418822 1.02041 0.315 Equation Summary No. of Observations = 40 R2= 0.8586 (adj)= 0.8425 Sum of Sq. Resid. = 0.666698 Std. Error of Reg.= 0.138016 Log(likelihood) = 25.1284 Durbin-Watson = 0.71222 Schwarz Criterion = 15.9062 F ( 4, 35) = 53.1400 Akaike Criterion = 20.1284 Significance = 0.000000

101

PRILOGA 6 PRIMERJAVA VZORČNIH MODELOV NA PODLAGI VREDNOSTI DETERMINACIJSKIH KOEFICIENTOV 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> on autolog 4> regress log(prihodki) log(negativni) log(oglasevanje) log(kino) log(dohodek) REGRESS : dependent variable is LN(PRIHODKI) Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 1.15135 0.562499 2.04684 0.048 LN(NEGATIVNI) -0.242698 0.138968 -1.74642 0.089 LN(OGLASEVANJE) 0.212272 0.124179 1.70940 0.096 LN(KINO) 0.386640 0.146016 2.64792 0.012 LN(DOHODEK) 0.492742 0.357824 1.37705 0.177 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.8688 (adj)= 0.8543 Sum of Sq. Resid. = 0.668545 Std. Error of Reg.= 0.136274 Log(likelihood) = 26.2061 Durbin-Watson = 0.75446 Schwarz Criterion = 16.9222 F ( 4, 36) = 59.6184 Akaike Criterion = 21.2061 Significance = 0.000000 5> recover y0 yfit 6> ay0=exp(y0) 7> cor r1 y0 prihodki 8> print r1 Constant R1 = 0.908284 9> r12=r1**2 10> print r12 R12

102

1 0.824979 BOX-COXOV TEST 11> nvkl=1651.97 12> nvkll=0.666698 13> mean as log(prihodki) 14> set gs=exp(as) 15> print gs Constant GS = 56.6238 RAMSEYEV ALI RESET TEST - za linearno funkcijo povprečnih prihodkov: 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000

103

4> recover e resid 5> recover y0 yfit 6> scatter e y0 6> y02=y0**2 7> regress prihodki negativni oglasevanje kino y02 REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.9582 5.03741 3.16795 0.004 NEGATIVNI -0.486476 0.326611 -1.48947 0.145 OGLASEVANJE 2.11082 1.11921 1.88599 0.067 KINO 0.235839 0.775904E-01 3.03954 0.005 Y02 0.253277E-03 0.273510E-02 0.926025E-01 0.927 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9001 Sum of Sq. Resid. = 1657.90 Std. Error of Reg.= 6.78621 Log(likelihood) = -134.021 Durbin-Watson = 1.03224 Schwarz Criterion = -143.305 F ( 4, 36) = 91.0515 Akaike Criterion = -139.021 Significance = 0.000000 - za dvojnologaritemsko funkcijo povprečnih prihodkov: 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> on autolog 4> regress log(prihodki) log(negativni) log(oglasevanje) log(kino) REGRESS : dependent variable is LN(PRIHODKI) Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 1.37029 0.546058 2.50941 0.017

104

LN(NEGATIVNI) -0.968855E-01 0.910840E-01 -1.06369 0.294 LN(OGLASEVANJE) 0.327114 0.931157E-01 3.51298 0.002 LN(KINO) 0.460406 0.137471 3.34911 0.002 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.8619 (adj)= 0.8507 Sum of Sq. Resid. = 0.703760 Std. Error of Reg.= 0.137915 Log(likelihood) = 25.1538 Durbin-Watson = 0.73107 Schwarz Criterion = 17.7266 F ( 3, 37) = 76.9941 Akaike Criterion = 21.1538 Significance = 0.000000 5> recover e resid 6> recover y0 yfit 7> scatter e y0 7> y02=y0**2 8> regress log(prihodki) log(negativni) log(oglasevanje) log(kino) log(y02) REGRESS : dependent variable is LN(PRIHODKI) Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 16.5779 4.07095 4.07224 0.001 LN(NEGATIVNI) -0.728013 0.185165 -3.93170 0.001 LN(OGLASEVANJE) 2.14044 0.488768 4.37925 0.001 LN(KINO) 3.08866 0.708783 4.35770 0.001 LN(Y02) -10.7901 2.86919 -3.76069 0.001 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9009 (adj)= 0.8899 Sum of Sq. Resid. = 0.505264 Std. Error of Reg.= 0.118470 Log(likelihood) = 31.9466 Durbin-Watson = 0.98637 Schwarz Criterion = 22.6626 F ( 4, 36) = 81.7931 Akaike Criterion = 26.9466 Significance = 0.000000

105

PRILOGA 7 MULTIKOLINEARNOST 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> correl negativni oglasevanje kino Correlation Matrix NEGATIVN OGLASEVA I NJE KINO NEGATIVNI 1.00000 0.953283 0.779065 OGLASEVANJE 0.953283 1.00000 0.802497 KINO 0.779065 0.802497 1.00000 5> r12=0.953283 6> r13=0.779065

106

7> r23=0.802497 8> r122=r12**2 9> r132=r13**2 10> r232=r23**2 11> print r122 R122

1 0.908748 12> print r132 R132

1 0.606942 13> print r232 R232

1 0.644001 14> t1=(r12*(41-3)**1/2)/((1-r122)**1/2) 15> t2=(r13*(41-3)**1/2)/((1-r132)**1/2) 16> t3=(r23*(41-3)**1/2)/((1-r232)**1/2) 17> print t1 T1

1 396.977 18> print t2 T2

1 75.3184 19> print t3 T3

1 85.6601

107

20> vif1 = 1/(1-r122) 21> vif2 = 1/(1-r132) 22> vif3 = 1/(1-r232) 23> print vif1 VIF1

1 10.9587 24> print vif2 VIF2

1 2.54416 25> print vif3 VIF3

1 2.80900

108

PRILOGA 8 HETEROSKEDASTIČNOST 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 Parkov test 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI

109

Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> recover e resid 5> e2=e**2 6> le2=log(e2) 7> lnegativni=log(negativni) 8> loglasevanje=log(oglasevanje) 9> lkino=log(kino) 10> regress le2 lnegativni REGRESS : dependent variable is LE2 Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 1.74365 2.27664 0.765887 0.448 LNEGATIVNI 0.250435 0.673309 0.371947 0.712 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.0035 (adj)= -0.0220 Sum of Sq. Resid. = 265.309 Std. Error of Reg.= 2.60821 Log(likelihood) = -96.4566 Durbin-Watson = 1.78516 Schwarz Criterion = -100.170 F ( 1, 39) = 0.138344 Akaike Criterion = -98.4566 Significance = 0.711946 11> regress le2 loglasevanje

110

REGRESS : dependent variable is LE2 Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 2.51564 1.40111 1.79546 0.080 LOGLASEVANJE 0.256501E-01 0.562359 0.456117E-01 0.964 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.0001 (adj)= -0.0256 Sum of Sq. Resid. = 266.235 Std. Error of Reg.= 2.61277 Log(likelihood) = -96.5281 Durbin-Watson = 1.77981 Schwarz Criterion = -100.242 F ( 1, 39) = 0.208042E-02 Akaike Criterion = -98.5281 Significance = 0.963853 12> regress le2 lkino REGRESS : dependent variable is LE2 Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST -0.515878 5.87467 -0.878141E-01 0.930 LKINO 0.644642 1.22160 0.527704 0.601 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.0071 (adj)= -0.0184 Sum of Sq. Resid. = 264.362 Std. Error of Reg.= 2.60356 Log(likelihood) = -96.3833 Durbin-Watson = 1.78971 Schwarz Criterion = -100.097 F ( 1, 39) = 0.278472 Akaike Criterion = -98.3833 Significance = 0.600694 Glejserjev test 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet ***

111

3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> recover e resid 5> abse=abs(e) 6> regress abse negativni REGRESS : dependent variable is ABSE Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 4.68291 1.11884 4.18552 0.001 NEGATIVNI 0.197437E-01 0.293912E-01 0.671755 0.506 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.0114 (adj)= -0.0139 Sum of Sq. Resid. = 484.773 Std. Error of Reg.= 3.52563 Log(likelihood) = -108.814 Durbin-Watson = 1.17395 Schwarz Criterion = -112.527 F ( 1, 39) = 0.451255 Akaike Criterion = -110.814 Significance = 0.505700

112

7> regress abse oglasevanje REGRESS : dependent variable is ABSE Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 5.29617 0.984056 5.38198 0.000 OGLASEVANJE 0.295909E-02 0.586866E-01 0.504219E-01 0.960 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.0001 (adj)= -0.0256 Sum of Sq. Resid. = 490.350 Std. Error of Reg.= 3.54585 Log(likelihood) = -109.048 Durbin-Watson = 1.15208 Schwarz Criterion = -112.762 F ( 1, 39) = 0.254236E-02 Akaike Criterion = -111.048 Significance = 0.960044 8> regress abse kino REGRESS : dependent variable is ABSE Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 2.56577 1.83598 1.39750 0.170 KINO 0.217059E-01 0.137509E-01 1.57851 0.123 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.0601 (adj)= 0.0360 Sum of Sq. Resid. = 460.933 Std. Error of Reg.= 3.43785 Log(likelihood) = -107.780 Durbin-Watson = 1.25358 Schwarz Criterion = -111.494 F ( 1, 39) = 2.49169 Akaike Criterion = -109.780 Significance = 0.122527

113

Goldfeld-Quandtov test - za pojasnjevalno spremenljivko povprečni negativni stroški: 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> sort negativni prihodki 5> use 1 14 6> set n1=14 7> regress prihodki negativni REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-14 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST -1.63444 20.2549 -0.806939E-01 0.937

114

NEGATIVNI 3.37290 1.46472 2.30276 0.040 Equation Summary No. of Observations = 14 R2= 0.3065 (adj)= 0.2487 Sum of Sq. Resid. = 1479.44 Std. Error of Reg.= 11.1034 Log(likelihood) = -52.4876 Durbin-Watson = 1.19904 Schwarz Criterion = -55.1267 F ( 1, 12) = 5.30271 Akaike Criterion = -54.4876 Significance = 0.039997 8> recover nvk1 ssr 9> print nvk1 Constant NVK1 = 1479.44 10> use 28 41 11> set n2=14 12> regress prihodki negativni REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 28-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 26.1906 22.4428 1.16699 0.266 NEGATIVNI 0.987379 0.396508 2.49019 0.028 Equation Summary No. of Observations = 14 R2= 0.3407 (adj)= 0.2858 Sum of Sq. Resid. = 2293.89 Std. Error of Reg.= 13.8260 Log(likelihood) = -55.5578 Durbin-Watson = 2.51152 Schwarz Criterion = -58.1968 F ( 1, 12) = 6.20103 Akaike Criterion = -57.5578 Significance = 0.028422 13> recover nvk2 ssr 14> print nvk2 Constant NVK2 = 2293.89 15> set lambda=(nvk2/(n2-3))/(nvk1/(n1-3)) 16> print lambda Constant LAMBDA = 1.55051

115

- za pojasnjevalno spremenljivko povprečni oglaševalski stroški: 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> sort oglasevanje prihodki 5> use 1 14 6> set n1=14 7> regres prihodki oglasevanje REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-14 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 29.9066 3.91021 7.64834 0.000 OGLASEVANJE 1.72447 0.681218 2.53146 0.026

116

Equation Summary No. of Observations = 14 R2= 0.3481 (adj)= 0.2938 Sum of Sq. Resid. = 341.393 Std. Error of Reg.= 5.33380 Log(likelihood) = -42.2230 Durbin-Watson = 2.06137 Schwarz Criterion = -44.8620 F ( 1, 12) = 6.40828 Akaike Criterion = -44.2230 Significance = 0.026349 8> recover nvk1 ssr 8> print nvk1 Constant NVK1 = 341.393 10> use 28 41 11> set n2=14 12> regress prihodki oglasevanje REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 28-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 26.7223 9.17140 2.91365 0.013 OGLASEVANJE 2.17361 0.351611 6.18187 0.000 Equation Summary No. of Observations = 14 R2= 0.7610 (adj)= 0.7411 Sum of Sq. Resid. = 798.319 Std. Error of Reg.= 8.15638 Log(likelihood) = -48.1693 Durbin-Watson = 0.97101 Schwarz Criterion = -50.8083 F ( 1, 12) = 38.2155 Akaike Criterion = -50.1693 Significance = 0.000047 13> recover nvk2 ssr 14> print nvk2 Constant NVK2 = 798.319 15> set lambda=(nvk2/(n2-3))/(nvk1/(n1-3)) 16> print lambda Constant LAMBDA = 2.33842

117

- za pojasnjevalno spremenljivko število kinodvoran: 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> sort kino prihodki 5> use 1 14 6> set n1=14 7> regress prihodki kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-14 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 16.4400 6.85071 2.39975 0.034 KINO 0.273029 0.810555E-01 3.36843 0.006

118

Equation Summary No. of Observations = 14 R2= 0.4860 (adj)= 0.4432 Sum of Sq. Resid. = 269.089 Std. Error of Reg.= 4.73541 Log(likelihood) = -40.5570 Durbin-Watson = 1.99445 Schwarz Criterion = -43.1961 F ( 1, 12) = 11.3463 Akaike Criterion = -42.5570 Significance = 0.005586 8> recover nvk1 ssr 9> print nvk1 Constant NVK1 = 269.089 10> use 28 41 11> set n2=14 12> regress prihodki kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 28-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST -29.3783 37.3163 -0.787278 0.446 KINO 0.648515 0.218033 2.97439 0.012 Equation Summary No. of Observations = 14 R2= 0.4244 (adj)= 0.3764 Sum of Sq. Resid. = 2281.81 Std. Error of Reg.= 13.7895 Log(likelihood) = -55.5208 Durbin-Watson = 2.39308 Schwarz Criterion = -58.1599 F ( 1, 12) = 8.84699 Akaike Criterion = -57.5208 Significance = 0.011606 13> recover nvk2 ssr 14> print nvk2 Constant NVK2 = 2281.81 15> set lambda=(nvk2/(n2-3))/(nvk1/(n1-3)) 16> print lambda Constant LAMBDA = 8.47974

119

Breusch–Paganov test 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> recover nvk1 ssr 5> print nvk1 Constant NVK1 = 1658.29 6> recover e resid 7> e2=e**2 8> mean pve e2 9> print pve Constant PVE = 40.4461 10> p=e2/pve 11> regress p negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is P

120

Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST -1.03430 0.693314 -1.49182 0.144 NEGATIVNI 0.716403E-01 0.303963E-01 2.35687 0.024 OGLASEVANJE -0.203219 0.634107E-01 -3.20481 0.003 KINO 0.194006E-01 0.738378E-02 2.62746 0.013 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.2679 (adj)= 0.2085 Sum of Sq. Resid. = 44.6138 Std. Error of Reg.= 1.09808 Log(likelihood) = -59.9082 Durbin-Watson = 1.81182 Schwarz Criterion = -67.3353 F ( 3, 37) = 4.51259 Akaike Criterion = -63.9082 Significance = 0.008537 12> recover nvk2 ssr 13> print nvk2 Constant NVK2 = 44.6138 14> recover rs rsq 15> set r2=0.2679 16> set pvk=nvk2/(1-r2)-nvk2 17> print pvk Constant PVK = 16.3257 18> set theta=pvk/2 19> print theta Constant THETA = 8.16285 Odprava heteroskedastičnosti use 1 1 useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino

121

REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> recover e resid 5> e2=e**2 6> regress e2 negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is E2 Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST -41.8333 28.0418 -1.49182 0.144 NEGATIVNI 2.89757 1.22941 2.35687 0.024 OGLASEVANJE -8.21943 2.56472 -3.20481 0.003 KINO 0.784679 0.298645 2.62746 0.013 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.2679 (adj)= 0.2085 Sum of Sq. Resid. = 72983.2 Std. Error of Reg.= 44.4130 Log(likelihood) = -211.607 Durbin-Watson = 1.81182 Schwarz Criterion = -219.034 F ( 3, 37) = 4.51259 Akaike Criterion = -215.607 Significance = 0.008537 7> recover s2 yfit 8> e2s=e2/s2

122

9> negativnis=negativni/s2 10> oglasevanjes=oglasevanje/s2 11> kinos=kino/s2 12> regress e2s negativnis oglasevanjes kinos REGRESS : dependent variable is E2S Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 0.653902E-01 0.209927 0.311490 0.757 NEGATIVNIS 3.12947 0.304137 10.2897 0.000 OGLASEVANJES -5.93565 0.692955 -8.56571 0.000 KINOS 0.132756 0.324062E-01 4.09662 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.8001 (adj)= 0.7839 Sum of Sq. Resid. = 48.2542 Std. Error of Reg.= 1.14200 Log(likelihood) = -61.5161 Durbin-Watson = 1.81948 Schwarz Criterion = -68.9433 F ( 3, 37) = 49.3623 Akaike Criterion = -65.5161 Significance = 0.000000 13> recover ls2 yfit 14> s2=exp(ls2) 15> s=sqrt(s2) 16> td=1/s 17> prihodkitd=prihodki*td 18> negativnitd=negativni*td 19> oglasevanjetd=oglasevanje*td 20> kinotd=kino*td 21> regress prihodkitd negativnitd oglasevanjetd kinotd REGRESS : dependent variable is PRIHODKITD Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 2.47948 1.84363 1.34489 0.187 NEGATIVNITD -0.898335 0.198380 -4.52836 0.000 OGLASEVANJETD 2.69648 0.401398 6.71770 0.000 KINOTD 0.377181 0.272218E-01 13.8559 0.000 Equation Summary

123

No. of Observations = 41 R2= 0.9916 (adj)= 0.9909 Sum of Sq. Resid. = 808.292 Std. Error of Reg.= 4.67394 Log(likelihood) = -119.294 Durbin-Watson = 1.03525 Schwarz Criterion = -126.721 F ( 3, 37) = 1454.29 Akaike Criterion = -123.294 Significance = 0.000000 22> recover nvk1 ssr 23> print nvk1 Constant NVK1 = 808.292 24> recover e resid 25> e2=e**2 26> mean pve e2 27> print pve Constant PVE = 19.7144 28> p=e2/pve 29> regress p negativnitd oglasevanjetd kinotd REGRESS : dependent variable is P Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST -0.304544E-01 0.567621 -0.536527E-01 0.958 NEGATIVNITD 0.114395 0.610777E-01 1.87294 0.069 OGLASEVANJETD -0.265753 0.123584 -2.15039 0.038 KINOTD 0.124685E-01 0.838110E-02 1.48769 0.145 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.1165 (adj)= 0.0449 Sum of Sq. Resid. = 76.6193 Std. Error of Reg.= 1.43902 Log(likelihood) = -70.9947 Durbin-Watson = 2.04113 Schwarz Criterion = -78.4218 F ( 3, 37) = 1.62616 Akaike Criterion = -74.9947 Significance = 0.199866 30> recover nvk2 ssr 31> print nvk2 Constant NVK2 = 76.6193 32> recover rs rsq

124

33> set r2=0.1165 34> set pvk=nvk2/(1-r2)-nvk2 35> print pvk Constant PVK = 10.1032 36> set theta=pvk/2 37> print theta Constant THETA = 5.05158

125

PRILOGA 9 AVTOKORELACIJA 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> recover dw dw 5> set ro=1-dw/2 6> print ro Constant RO = 0.485286 7> use 2 41 8> tprihodki=prihodki-ro*prihodki(-1) 9> tnegativni=negativni-ro*negativni(-1) 10> toglasevanje=oglasevanje-ro*oglasevanje(-1) 11> tkino=kino-ro*kino(-1) 12> regress tprihodki tnegativni toglasevanje tkino REGRESS : dependent variable is TPRIHODKI

126

Using 2-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 8.23334 3.23389 2.54596 0.015 TNEGATIVNI -0.290981 0.197550 -1.47295 0.149 TOGLASEVANJE 1.78264 0.427533 4.16960 0.001 TKINO 0.230356 0.589030E-01 3.91077 0.001 Equation Summary No. of Observations = 40 R2= 0.8024 (adj)= 0.7859 Sum of Sq. Resid. = 1208.47 Std. Error of Reg.= 5.79385 Log(likelihood) = -124.922 Durbin-Watson = 1.63792 Schwarz Criterion = -132.300 F ( 3, 36) = 48.7137 Akaike Criterion = -128.922 Significance = 0.000000

127

PRILOGA 10 CHOWOV TEST 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 15.7129 4.22693 3.71734 0.001 NEGATIVNI -0.511218 0.185318 -2.75861 0.009 OGLASEVANJE 2.20790 0.386597 5.71111 0.000 KINO 0.241650 0.450168E-01 5.36800 0.000 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9100 (adj)= 0.9027 Sum of Sq. Resid. = 1658.29 Std. Error of Reg.= 6.69467 Log(likelihood) = -134.026 Durbin-Watson = 1.02943 Schwarz Criterion = -141.453 F ( 3, 37) = 124.742 Akaike Criterion = -138.026 Significance = 0.000000 4> recover nvk ssr 5> use 1 22 6> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-22 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 20.2724 3.33814 6.07295 0.000 NEGATIVNI -1.22694 0.188317 -6.51526 0.000 OGLASEVANJE 0.510022 0.764461 0.667165 0.513

128

KINO 0.422138 0.698295E-01 6.04527 0.000 Equation Summary No. of Observations = 22 R2= 0.8766 (adj)= 0.8561 Sum of Sq. Resid. = 293.845 Std. Error of Reg.= 4.04038 Log(likelihood) = -59.7287 Durbin-Watson = 1.34518 Schwarz Criterion = -65.9108 F ( 3, 18) = 42.6280 Akaike Criterion = -63.7287 Significance = 0.000000 7> recover nvk1 ssr 8> use 23 41 9> regress prihodki negativni oglasevanje kino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 23-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 37.8576 15.0505 2.51537 0.024 NEGATIVNI -0.756201 0.348281 -2.17123 0.046 OGLASEVANJE 2.30218 0.602047 3.82392 0.002 KINO 0.178754 0.814523E-01 2.19459 0.044 Equation Summary No. of Observations = 19 R2= 0.8358 (adj)= 0.8029 Sum of Sq. Resid. = 637.882 Std. Error of Reg.= 6.52116 Log(likelihood) = -60.3401 Durbin-Watson = 1.37044 Schwarz Criterion = -66.2290 F ( 3, 15) = 25.4438 Akaike Criterion = -64.3401 Significance = 0.000004 10> recover nvk2 ssr 11> set n1=22 12> set n2=19 13> f=((nvk-nvk1-nvk2)/3)/((nvk1+nvk)/(n1+n2-6)) 14> print f F

23 4.34221

129

PRILOGA 11 UPORABA NEPRAVIH (ANGL. DUMMY) SPREMENLJIVK 1> use 1 1 2> useadd 0 40 3> !*** series prihodki entered from spreadsheet *** 3> !*** series negativni entered from spreadsheet *** 3> !*** series oglasevanje entered from spreadsheet *** 3> !*** series kino entered from spreadsheet *** 3> !*** series dohodek entered from spreadsheet *** 3> !*** series d1 entered from spreadsheet *** 3> dnegativni=d1*negativni 4> doglasevanje=d1*oglasevanje 5> dkino=d1*kino 6> regress prihodki d1 negativni dnegativni oglasevanje doglasevanje kino dkino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41 Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 20.2724 4.39005 4.61780 0.001 D1 17.5852 13.0256 1.35005 0.186 NEGATIVNI -1.22694 0.247659 -4.95413 0.000 DNEGATIVNI 0.470735 0.376657 1.24977 0.220 OGLASEVANJE 0.510022 1.00536 0.507305 0.615 DOGLASEVANJE 1.79216 1.11866 1.60206 0.119 KINO 0.422138 0.918340E-01 4.59675 0.001 DKINO -0.243383 0.113306 -2.14801 0.039 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9494 (adj)= 0.9387 Sum of Sq. Resid. = 931.727 Std. Error of Reg.= 5.31358 Log(likelihood) = -122.208 Durbin-Watson = 1.50090 Schwarz Criterion = -137.062 F ( 7, 33) = 88.5393 Akaike Criterion = -130.208 Significance = 0.000000 7> regress prihodki negativni oglasevanje kino dkino REGRESS : dependent variable is PRIHODKI Using 1-41

130

Variable Coefficient Std Err T-stat Signf ^CONST 24.4367 4.47591 5.45960 0.000 NEGATIVNI -0.760704 0.177657 -4.28188 0.001 OGLASEVANJE 2.22745 0.339116 6.56841 0.000 KINO 0.185211 0.426865E-01 4.33886 0.001 DKINO 0.882536E-01 0.253716E-01 3.47844 0.002 Equation Summary No. of Observations = 41 R2= 0.9327 (adj)= 0.9252 Sum of Sq. Resid. = 1241.14 Std. Error of Reg.= 5.87165 Log(likelihood) = -128.086 Durbin-Watson = 1.31983 Schwarz Criterion = -137.370 F ( 4, 36) = 124.647 Akaike Criterion = -133.086 Significance = 0.000000