Sous-titre: Etude sur les facteurs influençant la réussite des films, basée sur les sorties de l’année 2014 (France)

Dans le cadre de mes études, je suis amené à faire ce que l'on appelle communément de l'économétrie. C'est à dire d'essayer de comprendre quelles sont les différentes variables en expliquant une autre, et dans quelle mesure. Une partie de l'examen consistait à rédiger un note de synthèse sur un sujet de notre choix. Evidemment comme tout était envisageable j'ai décidé de me pencher sur le cinéma. D'un point de vue économique certes, mais ça reste du ciné, nan ?

Ce dossier ayant été désormais évalué, je vous le retranscris ici.

RESUME

A travers ce papier nous nous pencherons donc sur les diverses clés qui pourrait expliquer qu’un film soit rentable ou non. Pour se faire nous étudierons les 297 films sortis en France au cours de l’année 2014, nous permettant ainsi de nous concentrer sur les métrages ayant fini leur exploitation en salle.

Nous essaierons ainsi de voir si une « recette miracle » en ressort, ou si les schémas de succès sont plutôt aléatoires.

DONNEES

Afin d’estimer le succès ou non d’un film, nous utiliserons son score au box-office exprimé en dollars 2014, tel que donné par le site JP-Box. Nous tenterons d’expliquer ces résultats à travers diverses variables, qui semblent a priori avoir un impact.

Dans un premier temps, le budget (exprimé en dollars 2014 pour une cohérence des données, certaines de ces données seront cependant des estimations). Puis la durée du film, exprimé en minutes. Ensuite nous situerons le film dans l’année par rapport à son mois de sortie, ceux-ci étant réputés engendrer des comportements de consommation différents. Nous verrons également quels rôles jouent les notes du site Allociné (Presse, et Spectateurs), celui-ci pouvant être considéré comme le plus prescripteur au niveau du grand public. Dans un même ordre d’esprit nous nous pencherons sur la question des récompenses (obtenues et nominations) des cérémonies nationales, et de certains festivals.

Nous finirons en classant notre panel en deux catégories distinctes, les films français, et ceux ne l’étant pas, avec dans l’idée sous-jacente une différence issue de « l’exception culturelle » française, qui engendre un système de production n’étant pas le même que ceux des autres pays producteurs, et donc des habitudes différentes vis-à-vis de ces films.

Pour cela nous utiliserons les 255 films de l’année 2014 dont nous disposons de toutes les informations. Nous sortons donc 42 films de l’analyse parmi ceux recensés cette année-là.

RESULTAT GLOBAL

Dans un premier temps, nous effectuons une régression linéaire complète basée sur notre panel de 255 observations,  dont nous disposons de l’information complète. Nous obtenons un R² de 0.26, néanmoins, la régression est bonne dans son ensemble à 5%, 1%, et 0.1%.

Le modèle ainsi obtenu s’écrit

Box-Office = 0.119*Budget - 41.672*Durée + 76.726*Mois + 237.694*Presse + 2901.568*Spectateurs + 46.638*Prix + 4935.944*Français - 6752.235

Nous ne souffrons ici d’aucune multicolinéarité, notre VIF (Variance Inflation Factor) le plus important étant à 1.533 (durée), de plus la règle de Klein* est respectée. En revanche nous constatons qu’hormis les coefficients de budget et spectateurs, ils comprennent tous 0 dans leur intervalle de confiance à 95%. Nous devrons donc sélectionner les variables les plus à même d’avoir une influence réelle.

[Règle de Klein: Si le carré du coefficient de corrélation entre 2 variable est proche, ou supérieur au R² alors on peut suspecter une multicolinéarité, NDR]

RESULTATS INTERMEDIAIRES

Dans un but de comparer des observations similaires nous décidons de scinder notre échantillon. Nous créons de fait trois nouvelles bases de données. L’une ne considérant que les œuvres non-françaises, une ne considérant que les françaises, et enfin la dernière considérant les œuvres françaises corrigées des « locomotives » qui ayant un comportement erratique peuvent avoir une influence trop exagérée par rapport à leur nombre réduit (3 œuvres).

Concernant les œuvres non-françaises, nous nous retrouvons avec un échantillon de 150 observations, et le R² ainsi calculé est de 0.57, avec une régression bonne dans son ensemble à 5%, 1%, et 0.1%. Cependant, une nouvelle fois notre modèle comprend des coefficients ayant 0 dans leur intervalle de confiance. Ici seul le budget n’est pas concerné ([0.095 : 0.133]).

Les films français, au nombre de 105, donnent pour leur part un R² de 0.233, et là encore, seul le coefficient associé au budget n’inclus pas la valeur nulle dans son intervalle de confiance.

Si l’on exclut désormais, les valeurs absurdes que peuvent représenter les « locomotives » alors notre panel de désormais 102 films rend un R² de 0.402, et un modèle où là encore seul le coefficient du budget ne possède pas 0 dans son intervalle de confiance à 95%. Néanmoins, notre régression est bonne dans son ensemble à 0.01%.

Parmi tous ces résultats obtenus, et toutes les variables utilisées, nous ne tombons jamais dans un cas de multicolinéarité, qui aurait pu être attendu, par exemple entre la durée et le budget.

RESULTAT FINAL

Pour obtenir un modèle le plus réaliste, et le plus efficient possible, nous décidons d’appliquer de la sélection de variable en backward à notre première régression.

Ce faisant nous obtenons le modèle suivant

Box-Office = 0.114*Budget + 2932.926*Spectateurs + 5264.884*Français ou non - 9894.152

                   (0.014)            (877.515)                    (1280.034)

                    ***                 ***                             ***

 Avec R² = 0.258 (***)

Ce modèle prend en considération toutes les valeurs pour lesquelles nous disposons de l’information complète (n=255). Comme nous l’avons fait précédemment pour les œuvres françaises nous pouvons voir quel est l’impact du retrait des valeurs « absurdes ». Dans ce cas, nous retirons 5 données de notre panel.

Nous obtenons alors le modèle

Box-Office = 0.103*Budget + 1766.271*Spectateurs + 2998.658*Français ou non - 5709.465

                   (0.007)              (451.33)                      (663.181)

                    ***                  ***                             ***

Avec R² = 0.484 (***)

CONCLUSION

Au vu des résultats ainsi trouvés, nous pouvons constater que le budget d’un film aura une influence sur son succès. Ceci pouvant peut-être s’expliquer par l’effort de communication poussé accordé à ces dits films, afin qu’ils atteignent leur seuil de rentabilité.

Nous constatons également que les spectateurs sont plus prescripteurs que la presse. Le bouche à oreille reste donc la meilleure publicité.

Des exceptions peuvent exister, le cinéma étant certes un business, il demeure un art, et par là, ne respecte pas toujours les règles que l’on pourrait lui trouver. De plus nous constatons que ces irrégularités concernent en plus grand nombre les œuvres françaises.

ANNEXES

BASE DE DONNEES

Avec

fond vert: les films que je suis allé voir en salle

Et

fond orange: les films que j'ai vu hors séance

SOURCES

Recettes, budget, durée, nationalité : http://www.jpbox-office.com/

Notes, budget, mois, nationalité : http://www.allocine.fr/

Toutes régressions effectuées avec XLSTAT