從宏觀上看,風險結構是指保險公司整體業(yè)務中各個險種的比例, 如果賠付率低、效益好的險種保費量占較大的份額, 則該公司的風險結構為好, 反之為差；

從微觀上看,風險結構指的是具體險種的業(yè)務，如果保險公司某一險種從不同的保額區(qū)間來看, 賠付率低、效益好的區(qū)間業(yè)務保費量占較大的比例, 則該險種的風險結構為好, 反之為差。

風險結構即風險之間的相互關系，主要有兩類：獨立、相依。保險中涉及到多個風險時往往假定它們是相互獨立的，如聚合風險模型中確定總理賠量分布的Panjer遞歸和DePeril遞歸都是基于個體風險之間的獨立性假設的，再如壽險中的多重生命模型，傳統(tǒng)的精算數(shù)學教科書中都假定所涉及到的被保險人的剩余壽命是相互獨立的，獨立性假設可以帶來很大的方便．因為有了這一假設，大數(shù)定律和中心極限定理才有了應用的前提．從而保險公司可以通過風險集來有效地管理風險．獨立性假設的另一個優(yōu)點是，只要給出個體風險的統(tǒng)計資料(邊際分布)，風險組合的統(tǒng)計資料聯(lián)合分布)就可以容易地得到，這給實際工作中的數(shù)學處理帶來了極大的方便．然而，在現(xiàn)實中的許多保險問題中，風險之間還存在較強的相依性，忽略這種相關性顯得不是很確切，下面就舉凡個這樣的例子：

(1)在財產(chǎn)保險中，同一地區(qū)中地震或洪水風險組合中的個體風險之間是相關的，因為個體索賠額的隨機性是基于同一地地震或洪水的發(fā)生和嚴重程度的；在干熱的夏天，所有木屋更大程度逸暴露予火災風險；如果在某地區(qū)或組織中所承保風險的密度過大，則巨災如冰雹、爆炸、地震、流行病等，可導致保險人理賠的累積；

(2)作為一個金融例子，考慮債券組合，單個債券的違約風險可能條件獨立于給定的市場條件，但是基本市場環(huán)境(如利率)緩相似方式影響市場上靜所有債券；

(3)在人壽保險中，有足夠的例證表明夫妻壽命會是正相關的，有一些因素可以解釋夫妻壽命的這種“同命鳥”式的關系；一般屬于同一社會階層，有相同的生活方式，生活環(huán)境一樣等，并且一般來說，配偶死亡后，另一方的死亡率會上升；

(4)人壽保險中的另一個例子是退休基金，它提供供職于同一公司的人的退休金，這些人在同一環(huán)境下工作，乘相同電梯，明顯地這些人的死亡是相關的，至少在某一程度上是這樣的．在上面一系列的例子中，獨立性假設被觸動了，從而不適合用來描述涉及到的隨機變量之間的關系。

從上面的介紹可以看出，在處理保險中的許多問題是，獨立性假設并不準確，因就研究相依風險之間的結構是必要的，并已取得一系列成果，對正確理解問題有一定的現(xiàn)實意義，但對正相依情形下風險模型的研究是目前精算學研究的熱點之一。

最簡單的古典風險模型具有以下特點：

• 不涉及投資過程，只描述保險公司保費收入和理賠過程：
• 保費收入過程與理賠額的隨機變量是相互獨立的；
• 每單位時間收到的保險費是一個常數(shù)；
• 只考慮單一的險種．

許多學者在古典風險模型的基礎上，做出了一系列符合保險公司經(jīng)營現(xiàn)實的推廣。常見的推廣有以下幾類：

第一類：

將理賠到達過程攉廣力更新過程、廣義復合Poisson 過程、Cox 過程、Gamma過程和逆高斯過程等等．利用該模型，可以顧及到因季節(jié)或政治等因素所引起的理賠計數(shù)過程中其強度不是常數(shù)的性質(zhì)。

第二類：

將保費到達過程推廣為Poisson過程、Cox過程、更新過程等．同時，保費收入率不爵是一成不變的常數(shù)，麗是更貼近實際情況的隨機變量．

第三類：

引入剩率和投資因素，考慮擴散過程等對盈余過程的干擾，或者考慮支付紅利情形，從而使得風險模型更接近保險公司的實際運作．

第四類：

將連續(xù)時間情形的各種風險模型平行推廣到離散時間情形．

第五類：

即各個風險之間存在一定關系?，F(xiàn)實情況是保險人擁有的都是關予單個風險數(shù)據(jù)，即邊際分布的信息，而沒有關于風險之聞的相關信息的數(shù)據(jù)，即聯(lián)合分布的信 息，這就使得相依風險的數(shù)學處理少有規(guī)律可循．