financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/25875671-2024-28-1-188-203finance-2690Research ArticleИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКАINVESTMENT POlICYОпределение инвестиционного успеха и его факторов для российского кино в прокате с помощью машинного обученияDetermination of Investment Success and its Factors for Russian Cinema at the Box Office Using Machine Learninghttps://orcid.org/0000-0002-1069-1648ДождиковА. В.DozhdikovA. V.

Антон Валентинович Дождиков — кандидат политических наук, аналитик данных, ведущий специалист

Москва

Anton V. Dozhdikov — Cand. Sci. (Polit.), Data Analyst, Data Analyst, Leading Specialist

Moscow

antondnn@yandex.ruГосударственный университет управленияРоссияState University of ManagementRussian Federation202401032024281188203Copyright © Дождиков А.В., 20242024Дождиков А.В.Dozhdikov A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/2690

Объект исследования — исторические данные проката российского кинематографа. Цель исследования состоит в определении возможности прогнозирования кассовых сборов кинопроекта на раннем этапе производства фильмов, что особенно актуально с учетом ухода иностранных дистрибьютеров с рынка. Анализ проведен по всей совокупности (N = 1400) российских национальных фильмов, вышедших в прокат с начала 2004 по апрель 2022 г. Данные вводятся в научный оборот впервые. В исследовании использовались методы оценки кинопроектов на основе исторической доходности и классификации фильмов по жанрам, режиссерам, сценаристам. В результате эксперимента на 7 моделях машинного обучения и нейросети достигнута точность (accuracy) 0,96 и показатель ROC_AUC = 0,98. Сделаны выводы о направлениях совершенствования методов прогнозирования, сформулированы выводы об ограничениях предлагаемого подхода. С учетом высокой волатильности индивидуального финансового результата кинопроекта сделаны рекомендации по «портфельному» принципу инвестирования, открывающему перспективы долгового и долевого финансирования кинематографа с использованием рыночных финансовых инструментов, эмиссии облигаций и акций производителями и дистрибьютерами.

Historical data of the box office of Russian cinema is the object of research. The purpose  of  the  study  is  to determine the possibility of forecasting the cash fees of  the  film  project  at  an  early stage  in  the  production  of films, which is especially important due to withdrawal of foreign distributors from the Russian market. The analysis was carried out on data for the entire population (N = 1400) of Russian national films that were released from the beginning of 2004 to April 2022. These data are introduced into scientific circulation for the first time. The study used methods of evaluation of film projects based on historical profitability and classification of films by genres, directors, screenwriters. The result of the experiment on 7 machine learning and neural network models achieved an accuracy of 0.96 and ROC (AUC) = 0.98. The article provides conclusions about the directions for improving forecasting methods and conclusions about the limitations of the proposed approach. Taking into account the high volatility of the individual financial result of a film project, recommendations were made by the “portfolio” principle of investment, which opens the prospects of debt and equity financing of cinema using market financial instruments, issuance of bonds and shares by producers and distributors.

инвестиции в кинематографинвестиционный консалтингпортфельное инвестированиемашинное обучениенациональный кинематограф Российской Федерациинейронные сетинаука о данныхМинистерство культуры Российской ФедерацииФонд Киноinvestment in cinemainvestment consultingportfolio investmentmachine learningnational cinema of the Russian Federationneural networksdata scienceMinistry of Culture of the Russian FederationCinema FundReferencesЛомакин Н.И., Вималаратхне К., Ботиров Г. AI-модель для прогнозирования доли просроченных кредитов в кредитных портфелях коммерческих банков. Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2022;(2):32–37. DOI: 10.47581/2022/IE.2.60.06Lomakin N.I., Vimalarathne K., Botirov G. AI-model for forecasting the share of overdue loans in loan portfolio of commercial banks. Innovatsionnaya ekonomika: perspektivy razvitiya i sovershenstvovaniya = Innovation Economy: Prospects for Development and Improvement. 2022;(2):32–37. (In Russ.). DOI: 10.47581/2022/IE.2.60.06Коклев П.С. Оценка стоимости компании с использованием методов машинного обучения. Финансы: теория и практика. 2022;26(5):132–148. DOI: 10.26794/2587–5671–2022–26–5–132–148Koklev P.S. Business valuation with machine learning. Finance: Theory and Practice. 2022;26(5):132–148. DOI: 10.26794/2587–5671–2022–26–5–132–148Неврединов А.Р. Инструментальный метод машинного обучения для прогнозирования банкротства компаний. Финансы и кредит. 2021;27(9):2118–2138. DOI: 10.24891/fc.27.9.2118Nevredinov A.R. The instrumental machine learning methods for corporate bankruptcy prediction. Finansy i kredit = Finance and Credit. 2021;27(9):2118–2138. (In Russ.). DOI: 10.24891/fc.27.9.2118Виноградов А.С. Использование машинного обучения в финансовом прогнозировании в банках. Актуальные вопросы современной экономики. 2022;(5):705–710.Vinogradov A.S. Usage of machine learning in financial forecasting in banks. Aktual’nye voprosy sovremennoi ekonomiki = Topical Issues of the Modern Economy. 2022;(5):705–710. (In Russ.).Молчанова Н.П. Финансирование кинематографии как высокорискового вида деятельности. Вестник ВГИК. 2018;(2):108–121.Molchanova N. P. Financing cinema production as a high-risk activity. Vestnik VGIK = VGIK Bulletin. 2018;(2):108–121. (In Russ.).Безуглова М.Н., Рудская Е.Н., Битадзе Д.Г. Влияние COVID 19 на сферу международного туризма и индустрии развлечений — кино, музеи, театры. Вектор экономики. 2020;(6):20.Bezuglova M.N., Rudskaya E.N., Bitadze D.G. The impact of COVID 19 on international tourism and the entertainment industry — movies, museums, and theaters. Vektor ekonomiki. 2020;(6):20. (In Russ.).Сокуренко К.В., Маглинова Т.Г. Особенности развития рынка киноиндустрии в Китае. Казанский экономический вестник. 2021;(1):37–41.Sokurenko K.V., Maglinova T.G. Peculiarities of market development of the film industry in China. Kazanskii ekonomicheskii vestnik = Kazan Economic Bulletin. 2021;(1):37–41. (In Russ.).Браилова О.В., Горчакова В.Г., Криволуцкий Ю.В. и др. Продюсерство. Экономико-математические методы и модели. М.: Юнити-Дана; 2015. 319 с.Brailova O.V., Gorchakova V.G., Krivolutskii Yu.V. et al. Producing. Economic and mathematical methods and models. Moscow: Unity-Dana; 2015. 319 p. (In Russ.).Ноакк Н.В., Неволин И.В., Татарников А.С. Методика прогнозирования выручки от проката кинофильмов. Дайджест-финансы. 2013;(2):33–40.Noakk N.V., Nevolin I.V., Tatarnikov A.S. Methodology for forecasting revenue from film rentals. Daidzhestfinansy = Digest Finance. 2013;(2):33–40. (In Russ.).Сапелко С.Н., Антонова В.Г. Специфика затрат на продвижение аудиовизуального произведения. Петербургский экономический журнал. 2021;(1):110–114. DOI: 10.24411/2307–5368–2020–10062Sapelko S. N., Antonova V. G. Expenditure on the promotion of audiovisual content. Peterburgskii ekonomicheskii zhurnal = Saint-Petersburg Economic Journal. 2021;(1):110–114. (In Russ.). DOI: 10.24411/2307–5368–2020–10062Будылина Е.А. Статистический анализ рентабельности жанров в кинематографе. Теория и практика проектного образования. 2018;(2):24–29.Budylina E.A. Statistical analysis of the profitability of genres in cinema. Teoriya i praktika proektnogo obrazovaniya = Theory and Practice of Project Education. 2018;(2) 24–29. (In Russ.).Ясницкий Л.Н., Медведева Е.Ю., Белобородова Н.О. Методика нейросетевого прогнозирования кассовых сборов кинофильмов. Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017;10(4):449–463. DOI: 10.24891/fa.10.4.449Yasnitskii L.N., Medvedeva E. Yu., Beloborodova N.O. The method of neural network forecasting of box-office grosses of movies. Finansovaya analitika: problemy i resheniya = Financial Analytics: Science and Experience. 2017;10(4):449–463. (In Russ.). DOI: 10.24891/fa.10.4.449Дубровин В.Л., Комиссаров С.Н. Консервативный поворот прокатного российского кино — шаг к восстановлению ценностного континуума? (на примере лидеров российского проката 2015–2020 гг.) Гуманитарий Юга России. 2020;9(3):216–231. DOI: 10.18522/2227–8656.2020.3.16Dubrovin V.L., Komissarov S.N. A conservative turn of Russian distributing films — a step towards restoration of the value continuum? (illustrated by best-selling pictures of the Russian film distribution, 2015–2020). Gumanitarii Yuga Rossii = Humanitarians of the South of Russia. 2020;9(3):216–231. DOI: 10.18522/2227–8656.2020.3.16Гарафутдинов Р. В. Применение моделей с длинной памятью для прогнозирования доходности при формировании инвестиционных портфелей. Прикладная математика и вопросы управления. 2021;(2):171–191. DOI: 10.15593/2499–9873/2021.2.10Garafutdinov R. V. Application of the long-memory models for returns forecasting in the formation of investment portfolios. Prikladnaya matematika i voprosy upravleniya = Applied Mathematics and Control Sciences. 2021;(2):171–191. (In Russ.). DOI: 10.15593/2499–9873/2021.2.10Туманов А.И. Социально-политические особенности и перспективы становления российского кинематографа в призме отечественного и мирового опыта киноиндустрии. Наука. Культура. Общество. 2022;28(3):137–151. DOI: 10.19181/nko.2022.28.3.10Tumanov A. I. Socio-political features and prospects for the development of Russian movie industry through the prism of the history of Soviet cinema and international film industry experience. Nauka. Kul’tura. Obshchestvo. 2022;28(3):137–151. (In Russ.). DOI: 10.19181/nko.2022.28.3.10Колобова Е.Ю. Система государственной поддержки кинематографии как условие развития рыночной среды кинозрелищных услуг. Петербургский экономический журнал. 2017;(3):140–154.Kolobova E. Yu. The state support system of cinematography as a condition for the market environment development for cinematographic services. Peterburgskii ekonomicheskii zhurnal = Saint-Petersburg Economic Journal. 2017;(3):140–154. (In Russ.).Рудомазин А.М. К вопросу о необходимости реформирования программы государственного финансирования российского кинопроизводства. Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2021;11(8–1):14–21. DOI: 10.34670/AR.2021.72.63.002Rudomazin A. M. On the question of the need to reform the program for public funding of Russian film production. Ekonomika: vchera, segodnya, zavtra = Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 2021;11(8– 1):14–21. (In Russ.). DOI: 10.34670/AR.2021.72.63.002Конягина М.Н., Дудкина К.А., Липчик А.М. Инновации против стереотипов в экономике креативной индустрии. Естественно-гуманитарные исследования. 2022;(42):132–136.Koniagina M. N., Dudkina K. A., Lipchik A. M., Innovation versus stereotypes in the creative industry economy. Estestvenno-gumanitarnye issledovaniya = Natural Humanitarian Studies. 2022;(42):132–136. (In Russ.).Шакун А.В. Киноиндустрия России на современном этапе: к диалогу рынка и государственных систем регулирования. Тенденции развития науки и образования. 2021;(71–3):142–146. DOI: 10.18411/lj-03–2021–114Shakun A. V. The fi lm industry of Russia at the present stage: Towards a dialogue between the market and state regulatory systems. Tendentsii razvitiya nauki i obrazovaniya. 2021;(71–3):142–146. (In Russ.). DOI: 10.18411/lj-03–2021–114Новикова О.С. Концептуальные основы финансовой устойчивости кинематографической сферы в Российской Федерации с учетом опыта зарубежных стран. Russian Economic Bulletin. 2021;4(1):244–248.Novikova O. S. Conceptual foundations of the fi nancial sustainability of the fi lm industry in the Russian Federation, taking into account the experience of foreign countries. Russian Economic Bulletin. 2021;4(1):244– 248. (In Russ.).Климова В.В., Шайхутдинова Д.Р. Особенности финансирования кинопроизводства. Вестник Сургутского государственного университета. 2018;(1):39–46.Klimova V. V., Shaikhutdinova D. R. Features of fi lm industry fi nancing. Vestnik Surgutskogo gosudarstvennogo universiteta = Surgut State University Journal. 2018;(1):39–46. (In Russ.).Будилов В.М., Громова Е.А., Ртищева Т.В. Международное совместное кинопроизводство в Российской Федерации: сущность, классификация и государственное регулирование. Петербургский экономический журнал. 2018;(2):21–29.Budilov V. M., Gromova E. A., Rtishcheva T. V. International film co-production in Russia: Essence, classifi cation and state regulation. Peterburgskii ekonomicheskii zhurnal = Saint-Petersburg Economic Journal. 2018;(2):21–29. (In Russ.).Косинова М.И. Совершенствование системы международной копродукции (на примере Фонда кино). Сервис plus. 2019;13(1):36–45. DOI: 10.24411/2413–693X-2019–10105Kosinova M. I. Improving the system of international co-production (on the example of the Cinema Foundation of Russia). Servis plus = Service Plus. 2019;13(1):36–45. (In Russ.). DOI: 10.24411/2413–693X-2019–10105

The authors declare that there are no conflicts of interest present.