伴随着我国证券市场的发展，我国证券分析师团队也在不断壮大。与此同时，分析师对于资本市场的影响也逐步深化。作为资本市场的信息中介，分析师通过电话会议、公司调研等方式直接与上市公司管理层对话，可以获取上市公司未公开披露的重要时效信息，然后结合财务报表等公开信息，发布关于个股的研究报告，承担投资者与上市公司之间的信息桥梁。分析师不仅为投资者的投资决策提供专业性建议，而且对上市公司的经营发展起到监督作用。但已有研究表明，分析师是有限理性和情绪化的。外部环境如公司信息披露环境、监管制度以及市场情绪等都会对其行为产生影响，同时分析师出于自身发展的考虑，也存在动机迎合投资者的非理性情绪，撰写非理性研究报告。所以构建分析师情感倾向指标，探究其与股票回报率之间的关系具有现实意义。
　　传统的资产定价理论认为股票价格等于上市公司未来现金流的折现值，所以资本成本的下降与未来现金流的增加均会引起股票价格的上涨。一方面，分析师通过发布个股的研究报告可以缓解投资者与上市公司之间的信息不对称程度和增加股票的可视性。已有研究表明随着信息不对称程度的降低，投资者对流动性风险的敏感性会显著减弱。同时随着股票可视性的增加，可以提升投资者对股票的认知水平，分散股票的特质风险。不论是流动性风险敏感性的减弱还是股票特质风险的分散，均可以使资本成本下降，引起股价上升。另一方面，分析师通过传递时效信息，帮助投资者监督上市公司管理层的决策，可以发挥外部治理作用，增加公司未来的现金流，进而引起股价上涨。所以基于研报市场反应的视角，探究分析师情感倾向与股票回报率之间的关系同时具有理论意义。
　　本文以沪深300指数成分股作为个股样本选取区间，为排除会计制度与指数调整的影响，剔除成分股内的金融股、ST股以及在样本收集期间被指数剔除又重新纳入的股票，获得本次研究的个股样本，并收集2009-2017年期间分析师发布的个股样本研报作为文本分析样本。以研报文本的情感词汇作为特征词，通过文本分析法构建分析师情感倾向的代理变量。与现有研究中采用分析师人数、分析师评级等分析师情感倾向的代理变量相比，以分析师发布的个股研报作为样本，运用文本分析法构建的分析师情感倾向代理变量更能准确反映分析师的情感倾向与情感强弱程度。
　　将年度平均分析师情感值作为分析师情感倾向指标，年度分析师发布的个股研报数量作为分析师关注度指标，年日均个股涨跌幅作为被解释变量，年日均市值、换手率、成交量、成交额作为控制变量，建立年度数据双向固定效应模型，探究分析师情感倾向与股票回报率之间的关系，并将时间区间细分至半年度，利用半年度数据对模型结果进行稳健性检验。结果显示分析师情感倾向具有不对称效应，即分析师更倾向于发布乐观的研报观点。同时分析师情感倾向与股票回报率之间呈现显著的正向关系，即分析师在研报中更多地使用积极的情感词汇会引起股价的显著上涨，且与分析师关注度相比，分析师情感倾向与股票回报率之间的关系更具有稳健性。