现实世界中的许多决策问题往往伴随着不确定性，随之形成风险决策问题。什么是风险？风险与不确定性有何联系？如何度量不确定环境下的风险？这些问题既基本又重要。探讨不确定环境下的风险度量和风险管理具有重要的理论意义及应用价值。国内外众多学者在风险分析和风险管理领域进行了大量的研究工作。关于风险研究的众多专著和专业期刊如雨后春笋般不断涌现。现行的风险分析理论与方法概括起来主要有三大体系：概率风险分析、模糊风险分析、模糊随机风险分析。然而，在实际中更多的系统既不是随机系统也不是模糊系统，现有的理论方法不再适用于这类更复杂的不确定系统的风险分析与风险管理。不确定理论是处理不确定性的一套新的公理化数学体系，是定量研究不确定环境下风险分析理论和方法的新型工具。本报告主要介绍基于不确定理论的风险理论和方法。主要内容是借助不确定理论这门新型的数学分支，首先提出一些风险度量的定义和性质，讨论基于直觉和理性分析的风险度量比较准则，其次建立基于不确定规划的一系列风险极小化模型，继而设计将99方法、遗传算法、不确定模拟、神经网络集成一体的求解风险模型的混合智能算法，最后举例说明介绍这种风险优化建模和求解方法在不确定环境下的投资组合风险分析等实际问题中的应用。