在风险理论中,一般用重尾分布来刻画因发生极端事件而导致的大额索赔,如地震、飓风、海啸等这类重大自然灾害.这类极端事件本身发生的概率很小并且具有突发性,不易预测,一旦发生,就会给保险公司造成巨大的经济损失,因此近几年来受到了学者及保险从业者的普遍关注.最近,对重尾保险风险模型的研究趋势之一是,在模型中引入多种相依结构,以使其与保险公司运营的实际更为符合.因此,本文主要研究了两类重尾风险模型中破产概率的渐近性态.本学位论文内容分为五章.第一章为引言部分,首先介绍了本文的研究背景,接着对重尾分布子族,索赔额或索赔时间间隔序列间相依结构以及索赔额与索赔时间间隔间的相依结构的定义做了介绍,然后讨论了连续时和离散时风险模型,并分别阐述了两类风险模型的当前研究现状及发展趋势.第二章考虑了非标准连续时更新风险模型中有限时破产概率的一致渐近性估计,在该风险模型中,我们考虑了一种非常具有研究价值的相依结构――步长相依结构,在索赔额分布分别属于两类重尾分布族下,讨论了有限时破产概率一致渐近结果的上下界,特别地,考虑本章主要结果的所有条件,即基于步长相依结构,索赔额服从一致变换尾分布,我们将得到简洁的一致渐近等价关系.第三章讨论了离散时风险模型中随机时破产概率的渐近性估计,在该风险模型中,假设净损失与随机折现因子分别满足不同的相依结构,且与随机破产时间两两独立,净损失分布与随机折现因子均服从控制变换尾分布,则在一些限制条件下,我们得到了随机时破产概率的渐近估计.特别地,如果随机破产事件是有限常数或者无穷大时,即对应了离散时风险模型中有限时或无限时的破产概率.第四章举了一个例子来具体化破产概率这一指标,以中国人民财产保险股份有限公司为例进行实证分析.第五章对本文的主要结果做了总结,并对下一步的研究进行了展望.