1.模型一：Logistic回归模型.本文首先对城镇家庭风险性金融资产是否持有产生影响的因素的作用程度以及显著性进行实证分析和检验.持有风险性金融资产的为“1”,而未持有风险性金融资产的为“0”.在借鉴同类文献结论和研究成果的基础上,假设城镇家庭风险性金融资产持有受到家庭财富,户主的性别,年龄,受教育程度,婚姻状况以及职业,劳动收入,房产投资,投资偏好,投资预期等因素的共同作用,即Y等于φ（x1,x2,等xi）+ε.Y表示的是城镇家庭风险性金融资产的选择行为,xi是影响家庭风险性金融资产选择的影响因素,ε为随即干扰项.由于在实证当中,我们遇到的被解释变量为虚拟变量,而非连续性变量,因此传统的多元回归模型并不适用,无法进行合理的假设检验.所以,本文选用Logistic回归模型来进行实证研究.Logistic回归模型是对二元因变量的概率建模,即当因变量是一个二元变量,只取0与1两个值时,因变量取1的概率p就是要研究的对象.这里我们假设家庭参与投资风险性金融产品的概率为P,P的取值范围在0-1之间,将P做logit变换,可以得到Logistic回归模型：Logit（P）等于β0+β1F+β2I+β3S+∑β4iAi+∑β5iEi+β6M+β7SE+ β8RI+β9IP+β10IE然后,通过极大似然估计的迭代方法,可以找到系数的“最可能”的估计,并采用Wald检验对参数进行检验,当Wald值大者（或Sig值小者,小于0.05）显著性高.