风险理论和定价理论是保险理论研究中的两个核心问题,20世纪50年代以后风险测度理论有了较快发展。随着对风险认识的加深,逐渐提出了如方差、下偏矩、VaR以致当今流行的一致性风险度量如CVaR等多种模型;风险理论的这些成果对保险定价理论的发展和完善起到了重要的作用。近年来,将信息熵引入到风险理论当中已成为研究热点,熵优化原理在社会、自然科学中的广泛应用也吸引了众多学者的目光。论文首先对风险的概念进行了研究,确立了风险的内涵包括损失的大小、损失的概率以及损失的不确定性。以此为基础,将信息熵引入到风险度量理论当中,用以度量损失的不确定性,提出了下偏矩-信息熵风险度量模型。从实际应用的角度出发,对连续系统的信息熵提出了改进,得到了非负的熵度量系统,完善了下偏矩-信息熵风险度量模型,并论证了新模型的优越性。将下偏矩-信息熵风险度量引入到保险定价理论当中,给出了新的保险定价原理—期望-上偏矩-信息熵定价原理,对比分析了新模型的特点,并就原理存在的一些不足提出了解决办法。将熵优化原理应用于死亡率分布的估计,探讨利用熵优化原理构建目标分布的具体步骤、存在的问题及解决办法。实际计算表明信息熵优化方法简洁直观,利用它进行死亡率修匀计算简单、客观性强,并且具有良好的稳定性。