в качестве индикатора ожидаемого дохода на первой неделе, для последующих недель используется процедура экспоненциального сглаживания, в которой ожидаемое значение на прошлой неделе обновляется с учетом ошибки предсказания. В случае, когда рассматриваются иностранные рынки, модель дополняется лаговой переменной, учитывающей разницу во времени выхода на рынок по сравнению с американским. Полученные результаты показывают, что существует несколько переменных, непосредственно влияющих на доход. Доказано также соответствующее влияние распределения экранов, так называемой росписи.
Для всех без исключения рассматриваемых рынков количество экранов (прокатных копий) является определяющим фактором, в свою очередь, ожидаемые доходы – главный фактор, определяющий количество экранов. Элберс и Элиашберг также показывают, что реклама выступает главным предиктором и для количества экранов, и для кассовой выручки лишь на премьерной неделе, тогда как сарафанное радио – на последующих неделях. Другое предположение заключается в наличии обратной связи между внутренним и внешним рынком: если прокатчики задерживают релиз картины на одном рынке по сравнению с другим, теряется эффект сарафанного радио.
Де Вани и Уолс (De Vany, Walls, 2004) широко изучают динамику спроса при помощи статистических распределений доходов и возможность их прикладного применения для киноиндустрии. Также они исследуют эффект информационного каскада, вызываемого сарафанным радио, применительно к конкретному фильму (De Vany, Walls, 1996). Используя выборку из 300 фильмов, выпущенных в 1985—1986 и входивших в топ-50 по версии журнала Variety, они уподобляют эффект информационного каскада бозе-эйнштейновской модели физики, где информационная обратная связь имеет потенциал для генерации экстремальных значений кассовых сборов «хитов» и «провалов». Модель Де Вани и Уолса доказывает, что распределение дохода развивается рекурсивно во время жизненного цикла фильма в кинотеатрах в условиях стохастической конкуренции. Получающиеся распределения имеют более тяжелые хвосты, чем у лог-нормального распределения, что, кроме всего прочего, нарушает точную форму закона Парето, подразумевая автокоррелированную модель роста доходов, и интерпретируется авторами ими как «возрастающая отдача информации».