证券分析师作为资本市场上重要的信息中介和专业研究人员,他们的公司研究报告具有一定的投资参考价值。我们将证券分析师投资评级作为分析师报告的代理变量,研究分析师投资评级是否对公司未来市场收益具有预测能力,能否为投资者带来投资参考价值。我们的假定是证券分析师的投资评级决定是由公司特征信息和分析师对公司未来业绩及回报的预期信息驱动导致的;当资源受限的分析师决定如何分配他们的时间和精力时,他们会对表现更好的公司有强烈的偏好;受资源限制的分析师倾向于报告具有优秀前景的公司,因为他们倾向于具有更高估值的公司,更大交易量的公司,更容易预测的收益以及希望分享正面消息。我们使用wind数据库的分析师综合评级数据和中证800指数股票的多项财务数据作为实证基础数据,样本期间从2009年9月年到2018年7月。首先我们利用wind数据库综合评级和分析师人数创新性的构建了证券分析师投资评级这一指标,然后基于可观察的公司特征将分析师投资评级分为预期部分和异常部分。我们认为异常部分是由分析师对公司未来预期回报驱动的,并提出了一个基于公司特征的模型。该异常部分是用分析师投资评级对四个分析师在进行评级时必然会考虑的4个公司特征(公司同期规模、公司滞后12个月的成交量、公司滞后12月的累积收益率、公司滞后12个月月度收益率标准差)进行回归之后得出的残差,分解出的异常部分在本文中被命名为异常分析师投资评级(ATOT)。在得出模型结果并按照异常分析师投资评级对公司特征进行描述性统计之后,基于本文的一个假定,即分析师是在预测公司未来财务报告基本业绩的情况下对公司进行评级。对异常分析师投资评级和公司未来业绩预测关系进行了检验,发现异常分析师投资评级对公司未来的业绩具有持续的预测能力。最后重点研究了异常分析师投资评级对财务表现的预测能力是否能衍生在预测收益上,我们建立了一个简单的对冲组合投资策略来进行研究,在没有考虑交易费用的情况下,策略的收益远远大于中证800指数的基准收益。我们证明了异常分析师投资评级对公司收益具有预测作用,并且预测具有可持续性。同时在控制每个投资组合的标准月度资产定价因素后,检验异常分析师投资评级和公司未来收益之间的关系。综上所述,我们对证券分析师投资评级的投资参考价值进行了分析,得出了肯定的结论。但是我们研究的核心是异常部分,仅仅使用原始的分析师投资评级达不到预期的效果。异常投资评级包含了证券分析师较为准确的预测信息,有助于投资者进行投资。我们的研究有助于我们理解分析师作为信息中介的角色,表明分析师根据公司预期收益分配异常投资评级的范围。通过一个简单的基于公司特征的模型,揭示了嵌入在分析师投资评级中的预期收益信息,这一模型代表了对公司收益和投资具有强大预测能力的模型。从方法上讲,我们的研究展示了资本市场环境下的分析师报告代理变量反映了预期收益。