不好意思，传媒娱乐行业真的没有“口红效应”
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幸运的是，通过 BoxOfficeMojo，我们可以获得连续的美国电影行业季度数据。一旦换用季度数据，电影票房收入与 GDP、可支配收入等宏观指标的线性关系就消失了—— R-Square 从 0.95 左右骤降到 0.01 左右，已经丧失了任何说服力；P-Value 大幅上升，统计显著性全部不成立。无论使用当期指标，还是滞后一期或领先一期，结论都是类似的。也就是说，以季度为单位计算，美国电影行业是非周期性的。 然而，我们仍然无法认为 " 口红效应 " 存在：所谓 " 口红效应 "，是指在经济下行阶段，消费者会在电影等娱乐领域投入更多开支，也就是 " 反周期性 "；我们基于季度数据的统计分析，只能导出 " 非周期性 "，而不是 " 反周期性 "。如果投资者只想寻找一个与宏观经济指标 " 不相关 " 或 " 相关性很弱 " 的行业，他们的选择很多，也不必依赖电影行业。
在使用上述代理变量之后，我们的结论是：以季度为单位计算，美国游戏行业的营业收入与 GDP、可支配收入等宏观经济指标不存在线性关系，统计显著性几乎不存在。这与我们对美国电影行业得出的结论类似，只有一个例外——社会平均小时工资。 我们的统计分析显示：美国游戏行业季度收入与社会平均小时工资存在线性关系，P-Value 仅为 0.02，达到了统计显著水平。不幸的是，R-Square 仅有 0.1 左右，也就是说，游戏行业收入的变化只有 10% 是由平均小时工资的变化决定的。这似乎符合常识：每当平均时薪提高，消费者就有更多的钱买游戏，但是只会把其中一小部分真的拿来买游戏。
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美国游戏行业的季度数据很难寻找，常见第三方数据库的连续性和权威性都不足。因此，我们只能使用四家大型上市游戏公司的季度收入数据：动视暴雪、EA、Take-Two 和 Zynga；其中，动视暴雪和 EA 的收入规模明显较大。必须承认，使用上述四家公司的数据并不严谨，因为它们均有大量收入来自美国之外的地区，还必须考虑会计政策的差异。不过，这已经是我们所能想象的最可靠的季度数据代理变量了。
透过数据，研究案例：娱乐行业的周期性到底是怎么回事？