随着经济全球化的深入发展与信息的高速交流,人们对于风险有了更深入的认知,如何挑选保险公司购买何种保险成了人们谈论的普遍问题,也因此保险公司在最近几年蓬勃发展。保险公司作为盈利机构,一方面要保障顾客的风险,另一方面还要进行盈利,而这仅仅靠收取保费是远远不够的。因此,保险公司还需要结合经济市场来思考如何选择合适的投资策略来提高公司的盈利能力。而对于经济市场而言,马氏调节的金融保险模型相对于经典的金融保险模型更能与现实中的金融保险数据相适应,即马氏调节的金融市场模型对现实金融数据的适合程度明显优于其他一些比较常用金融市场模型。在风险理论中,马氏调节的风险模型有这样一个优点;保险公司可以随外界环境如天气,经济,政府政策的改变而调节自身的保险政策。而对于寻找最优投资策略,保险公司的主要问题是如何将保险公司的期望效用财富最大化或者破产概率最小化。基于上面的背景及马氏调节模型在金融保险中越来越重要的地位,本文在马氏环境下研究一家保险公司在指数效用函数与对数效用函数下的最优投资策略问题。为了更加贴合在实际中的风险模型,本文由′0)过程来刻画保险公司的风险过程,以终端财富期望效用函数最大化为标准,保险公司通过控制售卖保单的数量管理自身风险。本文是在马氏环境下构建一个不完备的经济市场模型,所以本文通过构建乘积空间建立一族马氏调制测度变换解决经济市场模型中的马氏性,通过运用最小最大鞅测度方法解决经济市场模型中的不完备性,最终导出了保险公司在两种效用函数下的最优投资策略的显式解。