相比欧美发达国家,当前我国家庭在资产配置上面临储蓄率过高、房产投资过度和金融市场参与不足等问题。根据当前欧美发达国家家庭资产配置结构现状可以预见:随着我国城镇化进一步发展,我国家庭资产配置结构将会发生巨大变化,即未来家庭可能会把可投资资产向金融资产集中,并且风险金融资产在可投资资产中的占比会有较大幅度的上升。因此,对我国家庭风险金融资产投资参与进行预测和影响因素分析具有重大意义。本文的主要内容为:基于2015年的中国综合社会调查数据,首先完成了变量筛选和数据预处理。然后,分别用logistic回归、决策树、支持向量机和随机森林模型对参与风险金融资产投资的家庭进行建模和预测,根据预测结果寻找最佳预测模型。最后,结合随机森林模型和决策树模型对影响家庭参与风险金融资产投资的因素进行了分析。研究结果表明,影响我国家庭参与风险金融资产投资较大的因素有:个人的受教育程度、互联网使用情况、个人2014年总收入、家庭是否有小汽车、家庭2014年总收入、工作性质、父母的受教育程度、子女数量。该研究成果可为金融机构进行客户开发和政府部门制定金融政策提供一定的启发和帮助。