投资者与分析师间存在信息不对称，在分析师竞争愈发激烈的情况下，为了了解证券分析师的专业能力，投资者（尤其是中小投资者）只能通过分析师的声誉来判断。然而，以分析师声誉作为分析师专业能力的代理变量，是基于分析师声誉机制的建立以分析师的预测能力为基础的假设之上的，但此假设是否成立往往受到质疑。

2．1．2．1 海外分析师声誉

海外学者针对分析师声誉的研究成果选择了包括Institutional Investor All-American Research Team的成员分析师（下称“全美明星分析师”）、受媒体关注程度较高的名人分析师、《华尔街日报》评选的明星分析师等作为声誉代理变量，探讨了声誉对于分析师预测的影响、对于投资者投资决策的影响以及声誉机制的台理性等。相关研究归纳如表2-1所示。

表2-1　海外分析师声誉研究成果概览

最早研究分析师声誉的可追溯到Stickel（1992）。Stickel（1992）指出，“全美明星分析师”提供的盈余预测相对更频繁、更准确。即将成为“全美明星分析师”的一般分析师较之于其他分析师会更为频繁地发布预测报告，“全美明星分析师”在失去这一称号之前，往往会发布比其他明星分析师误差更大的预测。因此，“全美明星分析师”这一声誉具有一定的信息含量，对于“全美明星分析师”支付更高的工资无可厚非。Stickel（1992）作为分析师声誉领域研究方面较早的文献，其在研究方法和变量选择上具有不可避免的缺陷，如采用预测值与实际值间差值的绝对值作为预测误差衡量分析师盈余预测准确度，忽略了不同股票盈余预测间难度的差异，比较不同分析师群体间差异主要以配对样本t检验为主，并未考虑大量控制变量对于预测准确度的影响，使得研究结论的可信度大幅降低。Gleason和Lee（2003）指出，与没有名气但预测相对准确的分析师相比，“全美明星分析师” 调整预测的速度更快、更彻底。Leone和Wu（2007）针对“全美明星分析师” 的研究则相对系统与严谨，以1991—2000年“全美明星分析师”评选的结果为样本，他们的研究发现，分析师的表现与其被授予“全美明星分析师” 头衔间存在正相关关系，而分析师之所以能够当选为“全美明星分析师”，应当归因于能力而非运气，因为分析师在当选“全美明星分析师”后，其表现依然超乎寻常，且在当选之前他们就被其他分析师当做“意见领袖”。Leone和Wu（2007）在研究过程中考虑了大量控制变量，然而对于“全美明星分析师”和一般分析师间的差异比较采取对于回归系数直接相减的形式进行比较，且仅考虑首次被评为“全美明星分析师”的样本，可能存在样本选择性偏差的问题。

Bagnoli等（2008）考察Reg-FD对于“全美明星分析师”竞争力的影响。以分析师排名的变化率作为“全美明星分析师”竞争优势的代理变量，Reg-FD实施后，“全美明星分析师”排名的变化更为剧烈，但该排名的变化率在Reg-FD颁布的几年后趋于政策颁布前的变化率，且新晋“全美明星分析师”更关注表现而不是与机构投资者的私下交流。Fang和Yasuda（2014）的研究显示，依照“全美明星分析师”的买入卖出建议构造投资组台，与听从一般分析师的投资建议相比，每月可获得高达0.6%的风险调整收益（利用CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型三种方法进行调整），即使仅根据“全美明星分析师”的买入建议进行投资，也能获得高达0.3%的月度风险调整收益，“全美明星分析师”的表现在其当选前后均相对出色，在Reg-FD法则颁布后也依旧如此，“全美明星分析师”并非浪得虚名。

除了考察“全美明星分析师”与普通分析师的差异外，Bonner等（2007）重点关注名人分析师（那些受到媒体关注的分析师），发现那些分析师的媒体关注度越高，投资者对其发布的预测修正反应越剧烈，Emery和Li（2009）关注了《华尔街日报》（The Wall Street Journal，WSJ）评选出的明星分析师，对于分析师的评级预测与盈余预测的检验显示，决定排名的因素主要与分析师的名气有关，分析师评选可能只是名气的比拼。个人和机构的声誉整体来说能够带来更高质量的预测（Fang and Yasuda，2009），市场对于不同声誉的分析师的预测及预测修正反应程度也有所区分（Loh and Stulz，2009；Ertimur et al.，2012），不同声誉的分析师得到的薪酬回报也不同（Groysberg et al.，2011）。

2．1．2．2　国内分析师声誉(www.daowen.com)

国外学者对于“全美明星分析师”的研究与关注不仅证明分析师声誉问题已经受到学界的重视，而且为国内学者探讨分析师声誉机制提供了思路和研究方法。在中国，受到投资者和研究者最多关注的分析师声誉机制非“新财富”最佳分析师评选莫属，相关研究主要集中于“新财富”最佳分析师（明星分析师）与一般分析师的区别和差异上。相关研究成果概览见表2-2。

表2-2　国内“新财富”最佳分析师与一般分析师差异研究成果概览

既有文献表明，明星分析师与一般分析师至少在评级有效性（王宇熹等，2012；李勇等，2015）、调整评级的价值性（肖萌，2015；伊志宏和江轩宇，2015）以及盈余预测能力（李丽青，2012；冯体一等，2013）等方面存在差异。王宇熹等（2012）利用2003—2009年分析师的评级预测数据，采用上榜“新财富”作为分析师声誉的代理变量，检验分析师声誉与荐股的短期价值、中长期价值。结果表明，从短期来看，较之于一般分析师，“新财富”最佳分析师的评级预测并不能给投资者带来更多的收益；而从中长期来看，利用CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型计算出的组台收益率均显示，来自声誉较差的证券公司的“新财富”最佳分析师的“买入/增持”评级价值高于其他分析师，而来自声誉较好的证券公司的“新财富”最佳分析师的“减持/卖出”评级价值高于其他分析师。故从某种意义上来说，明星分析师与一般分析师的预测能力存在差异。李勇等（2015）采用2003—2011年分析师的评级预测数据，同样利用CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型调整组台收益率，检验显示，与一般分析师相比，“新财富”最佳分析师能够为投资者带来更高的收益，且两者间的差异并不能完全归咎于运气和内幕消息，“新财富”最佳分析师的确存在非同寻常的专业能力。肖萌（2015）运用2004—2013年分析师的评级样本，采用Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型调整组台收益率，考察分析师月度范围内公司一致评级和行业一致评级调整的回报情况，发现来自声誉较好的证券公司的“新财富”最佳分析师评级上调至“优”的投资组台并不能带来显著为正的投资回报，而其评级下调至“差”的投资组台的确会带来显著为负的投资收益。伊志宏和江轩宇（2015）指出，明星分析师较之于一般分析师会进行更频繁的评级调整，说明明星分析师在评级调整上花费相对更多的精力、更为专注，继而能够挖掘出更多公司层面的特质信息，为投资者带来更多的超额收益，但这种超额收益具有短期性（汪弘等，2013）。李丽青（2012）、冯体一等（2013）则通过分析师的盈余预测准确度观测“新财富”最佳分析师和一般分析师间的能力差异，结果表明，“新财富”最佳分析师的盈余预测误差小于一般分析师。

除了考察“新财富”最佳分析师与一般分析师的区别和差异外，部分学者指出了现存声誉机制存在的问题和影响。邱世远（2008）、游家兴等（2013）通过建立声誉博弈模型，指出分析师为了提高自身声誉往往会发布迎台投资者先验信念的报告，声誉越差的分析师讨好投资者的倾向越强，明星分析师反而能够保持一定的独立性。吴超鹏等（2013）以2004—2009年中国证券分析师发布的研究报告作为样本进行检验，结果表明，在中国证券分析师难以保持独立性，即使是明星分析师也难以幸免。

2．1．2．3　分析师声誉文献评价

相关国内文献主要呈现出如下两个特征：其一，将更多关注度集中于分析师的评级预测数据上，并且评价分析师的能力时主要采用经CAPM、Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型调整的组台收益率，方法同质性较高；其二，对于“新财富”最佳分析师是否具有超越普通分析师的专业能力，在考虑分析师所在证券公司的影响下，研究结论不尽相同，然而，相关文献至少都证明了“新财富”最佳分析师与一般分析师在预测能力上具有差异性。尽管相关文献在方法和研究结论上都颇具参考价值，但仍有值得推敲的部分。在对于分析师评级预测的检验上，相关文献针对投资组台持有期的选择均未给出足够的说明解释，而在投资者实际参考研究报告时，持有期选择是无法回避的问题。在衡量证券分析师盈余预测准确度时，李丽青（2012）沿用Stickel（1992）的做法，采用预测值与实际值间差值的绝对值作为预测误差，未考虑不同股票间预测难度的差异。同时，分析师发布报告具有先后顺序，而上述文献均未考虑该因素，因此得出的“新财富”最佳分析师具有比一般分析师更强的预测能力的结论可能有失偏颇。

针对国内文献研究中存在的不足，本书研究将从如下几个方面予以拓展：（1）在考察分析师盈余预测偏差时尽量考虑预测难度差异，以增强不同公司、不同分析师间预测的可比性。（2）构造相关变量衡量分析师发布报告的先后顺序，以期对于分析师预测能力作出更为客观的评价。（3）进一步挖掘分析师声誉机制形成的台理性与缺陷，度量竞争激烈程度对于声誉机制有效性的影响。