卖方分析师受雇于证券经纪公司,从事上市公司收益增长及股票投资价值的分析及预测工作,并撰写分析师研究报告。卖方分析师股票预测是分析师对上市公司价值及股票市场价格的综合判断,对提高证券公司声誉、引导投资者价值投资、促进股票市场信息传播有重要意义,同时也是分析师自身价值的体现。大数据时代的海量信息给卖方分析师信息处理带来了巨大挑战,上市公司跨行业经营对卖方分析师的专业知识与行业经验提出了更高的要求。在复杂多变的信息环境及市场条件下,证券公司不断扩大分析师储备,团队合作的现象在卖方分析师股票预测中也越来越普遍。股票市场中的分析师在组织内部组建团队,通过团队协作完成股票预测任务;在组织外部,与同时研究同一公司的分析师构成群体,具有相同的预测目标。与分析师个人相比,分析师团队与分析师群体具有明显的结构特征及网络性质。这些特征是否会影响卖方分析师股票预测的质量,是证券公司、分析师、投资者共同关注的问题。如何利用这些特征提升卖方分析师股票预测的质量具有重要的理论价值与实践意义。因此,本文以中国股票市场中的卖方分析师股票推荐评级为研究对象,从分析师团队和分析师群体两个角度出发,围绕卖方分析师团队特征及群体特征对股票预测质量的影响进行如下探究。首先,本文从团队视角出发,研究了卖方分析师团队特征对股票预测质量的影响。一方面,本文结合分析师人口统计特征,对分析师团队规模及关系型多样性进行测量,探索了卖方分析师团队的结构特征对股票预测质量的影响。实证研究结果表明:随着分析师团队规模的增加,其发布的股票预测质量先上升后下降。对团队关系型多样性的分析结果表明,当分析师团队成员的性别或教育水平呈现较大多样性时,分析师团队在股票预测方面的表现较差。另一方面,本文基于分析师履历信息对分析师团队内部的网络特征进行更细致的刻画,对团队内部网络特征在卖方分析师股票预测中的价值进行验证。分析结果表明:在分析师团队内部,基于分析师工作履历构建起来的职业关联关系有助于提升分析师团队的股票预测质量;对这种关联关系的进一步研究发现,分析师之间的职业关联关系在团队内形成职业关系网络,网络密度越大,分析师团队发布的股票预测质量越高。然而,团队中的关系强度将会削弱职业关系网络密度对分析师股票预测质量的积极影响。随后,本文将研究视角扩大至组织外部,从群体视角出发,研究了卖方分析师群体特征对群体股票预测质量的影响。本文将股票市场中所有卖方分析师发布的股票推荐评级根据发布日期及股票代码进行分组聚合处理,形成分析师群体股票预测。结合分析师履历信息,对分析师群体的规模、独立性、多样性进行度量,进而探究分析师群体特征对群体股票预测质量的作用。研究结果表明:分析师群体规模与群体意见多样性正向调节分析师群体股票预测与股票未来超额收益之间的关系;另一方面,随着分析师群体中职业关系网络的密度增大,导致分析师群体独立性下降,从而负向调节分析师群体股票预测与股票未来超额收益之间的关系。本文以分析师团队及分析师群体为研究视角,基于卖方分析师股票推荐评级数据,采用计量经济学研究方法及机器学习方法,研究了预测主体结构特征与网络特征对分析师股票预测质量的影响。从团队层面和群体层面丰富了关于分析师预测行为的研究;填补了关于分析师团队特征与群体特征的研究空白;同时,拓展了团队模型相关理论、社会资本理论及群体智慧理论的适用边界;为分析师行为研究提供了新的视角。本文的研究成果在实践方面同样具有重要意义。本文的结论为证券公司优化分析师配置、提升竞争力提供意见参考;为投资者甄别有价值信息,优化投资策略提供指导意见;为提升分析师股票预测价值、促进股票市场信息传播、加快价值发现过程做出贡献。