保险是经营风险的业务，因此风险分析技术作为非常重要的因素，对保险经营效益会产生很大的影响。机动车辆保险是财产保险的主要险种，它的一个特点是出险频率高。造成交通事故的原因包括人、车、路、环境四个方面。 道路交通事故风险分析的传统方法主要是基于大数定律的统计分析。但是在很多情况下，对某个区域中的某种交通事故，不可能采集到足够多的数据，我们面对的是小样本问题。本文引入了基于信息扩散理论的不完备信息优化处理方法，研究使用小样本来分析交通事故风险，并利用模糊区间信息矩阵对云南省河口县2001年1月至2005年3月的交通事故数据进行了处理。 论文研究工作主要结论如下： 1.本文首次较全面地研究了机动车辆保险业涉及的风险问题，得出对车辆保险费率厘定有显著影响的因素，认为各经营机动车辆的保险公司应按照各因素的风险水平，科学地划分保险标的的风险程度，细化产品类型的结论。 2.由于模糊信息优化处理技术能通过对事故数据的处理识别有关的因果关系，该项技术在保险业的风险分析工作中将会发挥重大作用。 3.对云南省河口县机动车辆风险分析表明，不同年龄段的驾驶员的风险水平不同，一般年龄越小，风险水平越高，但26岁到33岁这个年龄段的风险水平最高；驾龄不同，风险水平也不同，驾龄越高，风险水平越低。这个结果比线性回归的分析结果更准确，这表明用模糊信息优化处理技术来分析小样本情况下道路交通事故各因素的风险水平具有一定的优越性。