证券分析师对促进资源合理配置,提高经济发展速度与质量起着重要的作用。对于处于转型期且潜力巨大的中国资本市场,中国证券分析师这一相对年轻行业的存在与健康发展是极其重要的。证券分析师通过对金融市场上筹资的企业进行全方位深入的解剖、分析,形成自己对此公司的预测信息后,将这些信息有偿的转让给证券投资者。分析师基于所追踪公司过往的业绩水平与对公司未来盈利能力两方面考量做出上市公司的预测。基于此,本文参考Coibion和Gorodnichenko（2012,2015）的理论研究估量上市公司过往业绩水平在分析师做出盈利预测时考量的占比加权系数,该占比加权系数被称为分析师预测粘性系数。通过简单的线性回归方法,本文分别从分析师层面与公司层面对分析师预测粘性系数的影响因素作出研究,进而根据分析师预测粘性系数高低,分组构建投资组合验证依据分析师预测粘性系数构建投资组合的方式可以获取超额收益率的假设,最后,本文运用Fama-Mac Beth回归方法探究分析师预测粘性系数对股票收益率的预测力。本文最终得出如下结论:（1）从整体层面上看,中国证券分析师的粘性预期系数数值约等于0.095,即公司过往盈利信息在中国整体证券分析师做出预期时的占比加权为9.5%。（2）从分析师层面看,学历越高的分析师越少参考公司过往的信息作为预测依据;越有经验的分析师越少参考公司过往的盈利信息做出盈利预测;追踪公司越多的分析师越少参考公司过往信息做出预测;排名越高的分析师,越少基于过往的信息做出预测。（3）从公司层面角度看,分析师对公司盈利预测结果越不稳定,分析师预测粘性系数下降。这说明了分析师预测粘性系数是基于分析师对公司过去信息做出决定的权重的事实。由于追踪公司的分析师预测波动性上升,这说明分析师对该公司的预期波动较大,分析师对该公司的预期更少基于过去的信息。而市值、公司盈利波动率对分析师预测粘性系数影响不显著（4）运用构建投资组合分组回归的方法,基于分析师预测粘性系数构建投资组合可以获取超额收益率。参考风险补偿的相关论述,本文认为,分析师对某一只股票的预测粘性代表着分析师对该股票的偏好,因而分析师预测粘性高的股票在一定程度上代表着投资者对该股票有着更加稳定的预期。在面对系统性风险时,由于高粘性公司面对冲击时基本面有着改变,此类公司对投资者而言有着更高的风险,为弥补该风险投资者必然要求更高的收益率,进而基于分析师预测粘性系数构建投资组合可以获取更高的超额收益率。（5）运用Fama-MacBeth回归的方法,检验分析师预测粘性系数对股票收益率的预测力,最终发现,从整体上看,分析师预测粘性系数对股票未来收益率没有显著的预测力。但依据行业对公司加以分组回归后,本文发现,分析师预测粘性系数对金融类公司、商业类公司的股票收益率有比较明显的预测力,这可能是由于证券分析师对商业、金融业公司的信息源更为丰富导致的。