1 - Maria Fernanda Benite de Lucena e Mello Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo - FEA - FEA
2 - Guilherme de Farias Shiraishi Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo - FEA - Administração
3 - Daniel Reed Bergmann Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo - FEA - Departamento de Administração
Reumo
A indústria cinematográfica brasileira se encontra com uma tendência de crescimento; cada vez mais as pessoas vão ao cinema assistir a filmes tanto nacionais quanto internacionais que estão em cartaz (ANCINE, 2018) . Dada a sua dimensão no cenário econômico e tendência, é essencial compreender os elementos, fatores e particularidades que regem o funcionamento dessa indústria no país para melhor aproveitamento de seu potencial (PricewaterhouseCoopers Brasil,2019)
O objetivo geral desta pesquisa é estudar de modo exploratório os fatores que envolvem o mercado da indústria cinematográfica no Brasil através do entendimento de quais são as variáveis que influenciam o sucesso financeiro nos cinemas de um filme brasileiro. Para isso, propõe-se realizar um modelo de regressão linear múltipla sobre uma base de dados, elaborada pelos Autores, com 120 filmes brasileiros exibidos no país entre 2011 e 2018 por meio de uma replicação adaptada do modelo proposto em Selvaretnam e Yang (2015).
É viável a construção de uma regressão linear múltipla para a descrição de uma relação entre a receita de um filme e suas variáveis descritoras (SELVARETNAM E YANG, 2015). A receita é a variável dependente, ou seja, o medidor de sucesso financeiro para os filmes. As variáveis independentes importadas do modelo de Selvaretnam e Yang (2015) são Importância do Protagonista, Salas Ocupadas, Crítica, Distribuidora, Sequência, Orçamento, Classificação Indicativa, Gênero e Sazonalidade. Além dessas, foram adicionadas as variáveis: Patrocínio Governamental e Fatores de Mídias Digitais.
O método realizado para a regressão linear múltipla foi o do Mínimos Quadrados Ordinários. O mesmo utilizado em Selvaretnam e Yang (2015) e também por proporcionar a menor soma dos resíduos possível, de modo a ser o melhor estimador linear não viesado segundo Gujarati (2011). A coleta de dados ocorreu através do relatório “Listagem de Filmes Lançados” disponibilizado pelo Observatório Brasileiro do Cinema e Audiovisual da ANCINE (OCA/ANCINE), foram selecionados quinze filmes por ano, entre 2011 e 2018, de forma aleatória e estratificada pela receita.
O modelo de regressão final mostrou que Salas Ocupadas e Twitter explicam satisfatoriamente as variações do faturamento dos filmes brasileiros com um intervalo de 95% de confiança. Em comparação ao estudo de Selvaretnam e Yang (2015), esse retornou R² de 0,8982 enquanto que o presente estudo apresentou um R² de 0, 904068. Ou seja, os dois modelos se mostraram bons previsores da receita de um filme, mas o segundo obteve uma leve melhora preditora.
Entre as quinze variáveis propostas para o estudo, apenas duas mostraram uma relação significante com a receita para um intervalo de confiança de 95% no modelo de regressão proposto. Essas foram: Salas Ocupadas e Twitter. São, principalmente, essas variáveis, portanto, que os agentes da indústria cinematográfica nacional, como produtores, distribuidores e exibidores, devem ter em mente quando da realização de um filme.
ANCINE. Informe de mercado: Salas de Exibição - 2018. Relatório. 2018a. Disponível em: . Acesso em: 20 nov. 2019.PricewaterhouseCoopers Brasil (PwC). 19th Global Entertainment & Media Outlook 2018- 2022. Relatório. Disponível em: < https://www.pwc.com.br/pt/outlook-18.html>. Acesso em: 15 nov. 2019.SELVARETNAM, Geethanjali; YANG, Jen-Yuan. Factors affecting the financial success of motion pictures: what is the role of star power?. 2015.