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This paper advances the ongoing discussion of methods for predicting movie box office revenues with two contributions to the methodology and an out-of-sample test of the model. The first innovation is the development of a two-stage model using publicly available pre-release indicators to predict (1) initial week and (2) subsequent run box office revenues. To incorporate the experience-good nature of movies, the second stage is estimated by incorporating a proxy variable for box office success during the first week relative to predicted first week success. The second contribution is an empirical test of De Vany and Walls’ (J Econ Dyn Control 28:1035–1057, 2004) finding that the distribution of movie revenues has “heavy tails” and follows a non-Gaussian stable distribution with infinite variance. We estimate the two-stage model of a movie’s box office success on all general release movies in 1 year with both the Gaussian and stable distribution with heavy tails and infinite variance and find no evidence for the stable distribution in either stage of the estimation. This two-stage model is validated by comparing all general release movies in 3 future years (out-of-sample data) to the model’s predictions.  相似文献   
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Goal-based scenarios (GBSs) have become a mainstay of Andersen Consulting’s 900 million dollar efforts to train its employees. Utilizing a theoretical framework based upon social constructivist theory, we create classroom learning environments that use theatrical elements to simulate real-world client engagements. The suspension of disbelief, however, is one factor that can be detrimental to human learning in immersive simulations. This paper describes one of our school designs, constructs a theoretical framework to support our approach, examines some of the factors associated with the suspension of disbelief, and makes recommendations for enhancing the authenticity of goal-based scenarios.  相似文献   
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