证券分析师是资本市场中负责信息加工和生产的主要中介，大数据、云计算等信息技术在金融领域的应用极大地强化了他们信息挖掘和价值发现的功能。证券分析师对目标企业的预测行为向市场传达了重要信息，对外部投资者的决策具有重要影响。本文利用A股上市公司2005-2016年的分析师盈利预测数据对分析师的预测行为进行了实证检验。为了跳出过度关注分析师预测内容的局限，探究分析师预测行为中的不可观测信息，本文推导出了适合中国证券市场的“分析师异常关注度”计算模型，然后多层次检验了分析师异常关注效应的预测能力，并在检验过程中探究了分析师在寻找和锁定有潜在价值的目标企业过程中，进行资源分配的两种途径，最后得到如下结论：
　　（1）公司基本面和股价表现相关六大特征因子——公司规模、动量因子、总资产收益率、换手率、账面市值比和股价波动率都对分析师预测行为的可预期部分具有很强的解释力。基于此计算的异常关注度指标很好的反映了分析师预测行为中的不可观测信息。
　　（2）本文构建了基于价值投资的皮式选股指标(Piotroski, 2000)即FSCORE得分来度量公司绩效表现，发现分析师异常关注越高的企业总体上FSCORE得分越高，而且在随后的财务报告中会有持续的、更优的经营绩效表现。分析师异常关注度对市场价格中未体现的企业预期绩效变动具有显著的预测能力。
　　（3）本文从五个角度探索了分析师异常关注和企业预期收益的关系，首先根据分析师异常关注度指标构造高-低投资组合，发现组合存在显著的超额收益，并能持续5期以上；在控制了Fama五因子、盈余公告效应、收益率短期反转效应、机构持股变动所产生的价格压力等市场扰动因素后，异常关注指标对预期收益率依然具有显著的预测效应。分析师异常关注指标与分析师盈余内容（预测标准差和平均每股收益）存在一定协同效应，前者对企业预期收益率有显著积极的指示作用，而后者反之。最后，本文引入证券投资基金的减持行为作为市场价格的外生性冲击，发现基金持股比例下降越多，随后的分析师异常关注增幅也就越大，即分析师会在公司受到外生低估压力时增加额外的关注，部分解释了分析师异常关注度的收益预测能力。分析师异常关注度指标在不同期限、样本和行业的检验中都表现出稳健的收益预测能力，在资本市场收益预测机制中的应用是比较复杂的，因为它不仅对企业绩效表现具有预测作用，也会受到外生冲击影响。本文的研究有助于加深了解分析师的预测能力，为研究市场参与者行为和股票预期收益的关系创新了视角，也能为投资者决策、信息中介行为判断提供新的分析思路。