在金融市场中,证券分析师通常扮演信息搜集、加工和生产的重要角色,他们不仅充当了上市公司与投资者之间的关键纽带,而且减缓了市场的信息不对称状况。在如今这个信息爆炸的时代,分析师们利用更加先进的技术手段和分析方法,使得这一群体的行为对市场的影响力越来越大。分析师通过撰写研究报告向市场传达自己的观点,对投资者的决策行为影响重大。在此背景下,研究分析师覆盖和预测的有效性不仅可以丰富相关理论研究,而且对于市场各方参与者也有着重大的现实意义。本文利用2005-2021年的分析师报告数据,实证检验了分析师异常覆盖对股票收益率的预测作用。利用一个简单的基于公司基本面固定特征和股票表现特征的模型将分析师覆盖分解为异常部分和可预期部分。然后通过实证分析检验了分析师异常覆盖对股票横截面收益的预测作用。在此基础上,本文探究了该预测作用得以实现,可能是因为分析师有能力发掘未来价值成长更好的公司以及能够辨别当前错误定价的股票,最后得到的结论如下:第一,本文通过分组分析和回归分析的方法,验证了分析师异常覆盖对股票横截面收益的预测作用。无论是以市值加权平均还是算数平均的方法,依据分析师异常覆盖所构建的对冲投资组合在持有期1-6个月,组合的月度收益率均显著为正。在此基础上,本文控制了Fama-French三因子,据此指标构建的对冲投资组合仍然可以取得显著为正的超额月收益率。根据两种方法所得出的实证结果均证明了分析师异常覆盖能够对股票横截面收益有显著的预测作用。在稳健性检验中,从不同数据要求和子样本选择两种情况入手,检验了研究结论对不同数据要求、统计时间窗口以及子样本的敏感性,证明了本文结论在三种不同情况下都是稳健和一致的。第二,本文探究了分析师异常覆盖预测作用得以实现的两种机制和途径。通过实证检验,本文发现分析师异常覆盖与公司未来价值增长、当前股票错误定价均有显著关系,证明了分析师会利用自己的专业技能和平台资源,更多地主动覆盖未来更具有价值成长的公司以及当前股价被低估的公司,改善了市场资源错配的情况,加强了市场的有效性。本文构造了适合中国证券市场的分析师异常覆盖,证实了分析师异常覆盖的预测作用,探索了分析师异常覆盖预测作用得以实现的路径和机制,丰富了股票预期回报相关的研究文献,为深入认识分析师覆盖行为提供了一定的借鉴意义,也为投资者参与市场决策提供了新的思路。