1980年以后，全球金融市场进入快速发展时期，在证券市场规模急剧扩张中，很快出现了一系列违反有效市场假说的现象，这些现象被人们称之为“市场异象”。这些市场异象对市场的影响巨大，使其迅速进入人们的视野，但是人们很快发现无法用传统的金融学理论对其进行有效的解释。大量的关于市场异象的解说理论应运而生，行为金融学从中脱颖而出，对市场异象进行了有效的诠释。而我国市场近年来，由于全球经济一体化效应的逐步加深、市场规模的急剧扩张以及散户投资者的大量涌入，市场非理性程度更加严重，愈发偏离了有效市场假说的理论前提。如此，我国市场随之产生了大量的市场异象，如市盈率过高、规模效应和账面市值比效应等，在这样的经济环境下，对市场异象的研究是我国建立更完善、更高效的证券市场不可避免的一环，如此，行为金融学说在我国的发展和运用具有了非同一般的意义。　　通过文献研究可知确认性偏差引起的过度乐观和反应不足等非理性行为广泛存在于市场中，而这些行为恰恰是市场异象产生的根源。在对这些异象的大量研究中，Greenblatt和 Tobias（2010）发现“质量异象”是西方市场有所记载的最强烈的市场异象之一，根据“质量异象”所构建的交易策略的夏普比率远高于基于其他市场异象所构建的策略。在最近的学术研究中， Bouchaud等（2015）将分析师的反应不足行为与市场异象的关系进行了研究，他们在文章中构造了一个关于“粘性”期望的简单模型，模型预测如果市场参与者对未来利润的期望更新很慢，那么就会出现“质量异象”现象。他们通过该模型研究发现分析师对公司质量信息的反应不足会引起“质量异象”，并且迟滞越是持久，异象也越强烈。而根据 Dowen（1989）以及 Abarbanell和Bemard（1992）对美国市场对分析师的研究发现，分析师主要存在过度乐观和反应不足等两种主要行为偏差。　　“质量异象”是由于投资者对公司质量信息反应不足所造成的市场异象，其主要市场表现形式为投资者往往对质量较低的公司持有更为乐观的预期，而对质量较高的公司却相对悲观。而引起这一市场异象的主要原因在于投资者在交易决策过程中由于过度自信或过度乐观等心理因素所引起的对公司质量信息反应不足这一行为偏差，因此验证观测检验对象存在过度乐观和反应不足等行为偏差是本文的一个重要前提。此外，需要选取度量公司质量信息的“质量因子”，对公司的优劣做出判断。最后我们需要量化投资者由于上述非理性行为所产生的预测偏差，考察这些预测偏差的特征与数值是否与公司“质量因子”有显著关联，用以检验“质量异象”。　　对“质量异象”检验，我们要经过测算投资者基于企业特征信息的期望偏差、变量数据标准化处理以及直接检验模型与分离检验模型的构造等步骤。对投资者预测偏差的准确度量，要求数据的明确性、稳定性和可靠性，因此我们以国内证券分析师为切入点，使用其2013-2016年对股价的预测数据进行研究，并针对所得数据采用规范分析和实证分析相结合的研究方法进行研究。在规范分析方面，我们将梳理行为金融学与分析师预测偏差的相关研究文献，通过研究引起分析师预测偏差的非理性行为，重点研究其与“质量异象”的因果关系与关联程度。在实证分析方面，本文首先通过描述性统计，观察分析师预测偏差的状态和特征。然后在Bouchaud等（2015）所设计的检验分析师对公司盈利预测是否存在迟滞性模型的基础上，做了微小变动，将盈利预测变动为股价预测，检验分析师在股价预测时的反应迟滞。最后，对“质量异象”检验模型进行回归，并通过逐步加入控制变量的方式对检验结果进行详细分析。　　本文在“质量异象”检验模型构建上，分别构建了直接检验模型与分离回归检验模型。在回归变量的选取上，要求“质量因子”（即解释变量）能够代表企业经营业绩，同时控制变量在经济意义上能够对分析师预测偏差产生影响，因此选取经营性现金流作为“质量因子”、股价波动率与账面市值比指作为控制变量。本论文共分为五章，第一章为绪论，介绍本文研究背景、研究意义、研究内容、研究方法以及本文创新点。第二章为文献综述，对“质量异象”进行了诠释，然后对分析师的行为偏差与“质量异象”之间的关系进行了讨论，继而对可能引起分析师此种行为偏差的行为金融学理论进行了梳理，最后对当前研究进行了简要评述。第三章为研究设计，详细阐述了研究对象的选取以及分析师行为偏差假定、分析师对企业特定信息预测偏差的测量、解释变量与控制变量的选取以及“质量异象”检验等模型的构建，最后对本章进行了简要小结。　　第四章主要为“质量异象”检验的实证分析。本文主要使用2013-2016年国内分析师股价预测数据进行研究，我们根据分析师预测期限的长短，将所得数据分为短期和长期两组，我们基于两组数据的研究过程如下：（1）对两组数据进行了描述性统计，检验分析师预测是否存在过度自信。（2）对分析师预测的迟滞性现象进行检验。（2）豪斯曼检验，确定使用固定效应模型对数据进行回归处理。（3）将短期预测数据进数据分别用“质量异象”检验模型进行固定效应回归，并根据回归结果检验“质量异象”的存在。（4）短期数据进行分离回归，分别观测分析师直接预测值和股票实际收益率与自变量的回归结果，分析验证产生“质量异象”的具体原因。（5）使用长期数据重复上述步骤，研究分析师在长期预测时是否会产生同样现象。　　本文得到的研究结论如下：（1）描述性统计发现，从分析师对标的股票的预测偏差分析，分析师预测偏差的平均值和中位数都为显著的正数，说明分析师预测具有过度乐观的行为偏差。（2）通过反应不足检验模型，分析师在进行预测时切实存在对信息的反应迟滞。（3）通过分析师预测偏差与“质量因子”的直接回归，发现分析师在进行短期预测时会出现“质量异象”，且不受股价波动率与账面市值等控制变量影响。（4）通过短期数据的分离回归发现，“质量因子”确实是企业质量的正向预测指标，且分析师预测收益率与“质量因子”不显著负相关，说明分析师预测时对企业“质量因子”反应不足或者直接给出了负的权重。即可说明短期内“质量异象”的产生是由于分析师预测时对“质量因子”的忽视和反应不足。（5）对长期数据的回归结果分析发现，分析师在进行长期预测时不存在“质量异象”。　　本文的创新之处主要有以下几点：（1）国内对行为金融学的研究尚不成熟，并且对市场异象的研究，尤其是对其中的“质量异象”的研究几乎还是空白，所以本文的在所研究的领域上是较为新颖的。（2）本文主要选取国内市场中的证券分析师作为研究对象，由于目前国内少有学者使用分析师数据对行为金融乃至市场异象进行研究，因此，本文在数据选取方面具有一定的新意。（3）本文选取经营性现金流作为公司“质量因子”，发现了投资者对这一具体指标的行为偏差，会导致“质量异象”的产生，并且我们对所产生的“质量异象”的程度做出了具体的量化，这为投资者在做出投资决策时提供了新的参考。因此，本文在研究意义上对现有研究有新的价值。　　本文还存在一些明显的不足之处，比如：（1）数据样本量较少。由于分析师行业兴起较晚，因此数据在时间上跨度较短。而且实际工作中，部分分析师很少或者不进行预测工作。此外，分析师由于大量的工作时间并不会进行对标的公司的盈利预测，因此其更新报告的速度较慢。综上，本文存在的数据样本较少的缺陷（2）分析模型较为简单。本文的分析模型构架较为简单，虽然在文献和理论准备上查阅了大量的资料，但是由于国内对“质量异象”之一市场异象的研究较少，可借鉴的理论模型也较为稀少，同时受限于自身能力，本文在模型构建上稍显不足。