title: Managerial decision making in the US motion pictures theatrical distribution industry: Demand uncertainty and real options analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bukhvalov, Alexander V.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vorobyev, Roman
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Воробьев, Р.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2014-03-23T18:54:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2014-03-23T18:54:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2011
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/913
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The master thesis is dedicated to decision making algorithm for the distributors of motion pictures at the post-release period, when a movie’s premiere took place and new data became available in order to predict the box office revenue with a higher accuracy than traditional models can do. Two elements of the model are artificial neural network and real option analysis. The former is developed to generate an accurate forecast, while the latter employs this result on a final stage of decision making: whether a certain movie is worth to be supported with additional marketing budget spending or not. A big sample of movies was drawn to design the neural network capable of making credible predictions and working with new patterns of data. On the other hand, a simple valuation model of real option of delayed exit was prepared to make it understandable for the industry practitioners and easy-to-use in real life circumstances.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: English
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.publisher
metadata.value: Master in International Business, Graduate School of Management, Saint Petersburg State University
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: real option analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: motion pictures distribution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: box office revenue predictions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реальные опционы
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозные сборы в кинотеатрах
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кинопрокатная идустрия
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Managerial decision making in the US motion pictures theatrical distribution industry: Demand uncertainty and real options analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Управленческие решения в кинопрокатной индустрии США: исследование неопределенности спроса и применение реальных опционов
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.type
metadata.value: Thesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.description.altabstract
metadata.value: Магистерская диссертация посвящена проблемам построения алгоритма принятия решений для кинопрокатчиков в период после премьеры кинофильма. Новые данные полученные в этом периоде позволяют повысить точность прогноза итоговых сборов кинофильма. Предложенная модель состоит из двух компонетов: нейронной сети и анализа реального опциона. Нейронная сеть генерирует прогноз используемый для анализа реального опциона: следует ли продолжать маркетинговую поддержку кинофильма или нет. Большая выборка фильмов позволила создать нейронную сеть, способную осуществлять точные прогнозы, так и работать с совершенно новыми данными. С другой стороны простая модель оценки реального опциона отложенного выхода была описана с максимальной простотой для использования на практике, в условиях реальной бизнес ситуации.
metadata.lang: en_GB
resources.filename: Vorobyev_Advisor's Reference.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/913/1/Vorobyev_Advisor%27s%20Reference.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 731,02 kB
resources.filename: Vorobyev_Referee's Review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/913/2/Vorobyev_Referee%27s%20Review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 516,15 kB