目前，对一维Lundberg-Cramér经典风险模型的讨论与研究已经相当广泛和深入了.但由于保险公司经营规模的不断扩大，险种类型的增多，并随着保险与再保险产品的日趋复杂，用经典风险模型及其它推广的单一险种风险模型来研究保险公司的经营过程存在着局限性，因而需要建立多险种的风险模型.另外随机干扰也是风险模型需要考虑的另一因素.本文将分别建立三个不同的多险种风险模型，并研究它们的破产问题. 第一个模型考虑用更一般的Cox过程来描述保费的收入次数与理赔次数，并引入随机干扰项，建立了带干扰的多险种Cox风险模型，得到了破产概率的Lundberg不等式，并对Cox过程的特殊情形(即Poisson过程)得到了破产概率的表达式和Feller表示. 第二个模型考虑负风险和模型(其中最典型的是寿险年金保险)，建立了带干扰的含两个负风险和类的模型，先讨论类之间的相关性对年金率计算的影响，然后将类之间相关与独立时两种情形的破产概率进行比较，并对“理赔量”(这里理赔意味着收入)均为指数变量的情形给出数值结果. 最后考虑二维风险模型，定义了三种破产时刻及相应的三种有限时间破产概率.对其中前两种破产概率利用一维风险模型中所获得的结论与方法，得到了其有限时间破产概率的Erlang近似值及上界，给出若干实例并与计算机模拟结果作出比较，说明了该近似方法的有效性；对第三种破产概率得到了其所满足的微积分方程和Laplace变换的表达式. 总之，以上三个不同的多险种风险模型是从三个不同的方面对一维经典风险模型进行的推广，而这将更符合现代保险市场的实际情形与要求，对它们破产问题的研究将为保险公司的经营管理提供更有价值的参考.