在近些年来,零膨胀数据的研究已经越来越受到理论研究和数据应用的工作者的重视。在众多领域如农业、经济学和公共卫生等,都会存在大量的计数数据。研究人员常常为了分析这类数据利用传统常用的离散分布建立模型,如泊松分布、二项分布、负二项分布等。但是,并非所有的数据都能够适用普通的模型,实际生活中的计数数据经常会出现取值为“0”的数据超过传统常用模型的适用范围的现象,这就是零膨胀的现象。很明显,如果还继续运用传统的模型已经不能够科学准确的进行预测和研究。因此,我们必须研究刻画出新的模型进行更加符合实际数据的分析,从而进行更深层次的研究与应用。本文首先给出了有关于零膨胀泊松分布的产生原因以及一些有关的知识内容,并且详细地介绍了零膨胀泊松分布的形式。作为预备知识,对零膨胀泊松分布的特征及性质做出了简要介绍,为后文的应用作准备。在接下来的部分中,考虑在实际问题中计数数据可能存在取值为“0”的数据过多的情况,我们把零膨胀泊松分布引入到保险精算中风险理论部分的短期个体风险模型中去,通过考虑每个投保个体的索赔变量是零膨胀泊松分布的短期个体风险模型的情况,对总的索赔S的分布规律进行研究,并且对短期个体风险模型的性质进行讨论。