风险是一个非常宽泛、常用的词汇，在英语中，通常用risk表示。自20世纪以来，人们从不同的角度对风险进行了广泛的研究，由于对风险定义理解角度的不同，从而产生了风险的不同学说，因此，作为经济学、保险学、管理学、社会学等众多学科研究对象的风险，在经济学家、统计学家、决策理论家和保险学者等中间至今尚无一个适用于他们各个领域的一致公认的定义。归纳目前有关风险的数十种定义，可分成两大类：狭义风险与广义风险。按照狭义的观点，风险只是损失的不确定性。这种视风险为发生损失的不确定性，强调风险的不利后果，以告诫人们提高警惕并采取防范对策的观点当然是对的。但问题是，风险实际上是主观意愿、期望与客观事物实际发生之间的矛盾关系，也就是说人们的意愿、期望与客观事物的实际发生之间存在不确定性的关系。这种不确性既可能是损失的不确定性，也可能是不能如愿实现收益的不确定性，还可能是获得超出预期收益的可能性。因此，按照广义的观点，风险既是机会又是威胁，是机会与威胁的矛盾统一体。同时，对于不同的风险对象，在不同的环境、时间和条件下，威胁与机会之间的矛盾主导地位可以相互转化，只是两者的大小有所不同罢了。
正是风险蕴含的机会引诱人们从事各种活动，以求得到额外的报酬；而风险蕴含的威胁，则唤醒人们的警觉，设法回避、减轻、转移或分散。
综上所述，所谓风险是人们因对未来行为的决策及客观条件的不确定性而可能导致的结果与预定目标发生偏离的综合。
上述对风险的解释主要涉及到决策、不确定性、可能性、波动性(即对预定目标或期望的偏离)、损失等概念。下面将通过对这些概念与风险概念的关系的分析来进一步理解风险的内涵。
(1)风险与决策
风险是与人们的行为相联系的，这种行为既包括个人的行为，也包括群体或组织的行为。不与行为联系的风险只是一种危险。而行为受决策所左右，决策是行为的选择，行为是决策的执行，因此，风险与人们的决策有密切的关系。
(2)风险与不确定性
风险与不确定性是两个不完全相同而又密切相关的概念。一方面，不确定性是风险的基础。如果某一事件的后果是确定的，则风险就不存在。另一方面，风险并不等同于不确定性。风险应与损失相联系，而且通常可以以客观的概率进行测定；而不确定性并不意味着风险，不确定性是心理状态，凭主观的臆断进行测定。
在决策理论中，根据决策问题所处的条件的不同，可以分为确定型决策、不确定型决策两种。确定型决策是指一个方案只有一种确定的结果，而不确定型决策是指由于不可控制的因素，一个方案有可能出现几种不同的结果。不确定型决策可细分为风险型决策和不定型决策两种，二者的区别在于前者对各种可能结果有个“客观概率”作为依据，而后者没有。换言之，在风险型决策下，决策者所掌握的信息虽然不充分，但却能够事先知道事件最终呈现的可能状态，并且可以根据经验知识或历史数据比较准确地预知每种可能状态出现的可能性的大小，即知道整个事件发生的概率分布；在不定型决策下，决策者不能预知事件发生最终结果的可能状态以及相应的可能性大小即概率分布的所掌握的信息推断。
在实践中，某一事件处于风险状态还是处于不确定性状态并不是完全由事件本身的性质所决定的，有时很大程度上取决于决策者的认知能力和所拥有的信息量。随着决策者的认知能力的提高和所掌握信息的增多，决策者常常用“主观概率”来处理不定型决策问题，从而使不定型决策转化为风险型决策。因此，鉴于实践中区分这两种状态的困难以及两种状态转换的可能性，许多对风险的讨论并不严格区分风险和不确定性的差异，在一般情况下两者互换使用。
(3)风险与可能性
风险与可能性也是有必然联系的。可能性的数理统计表达方法是概率，可能性与概率在英文中都可以用probability一词来表达。可能性和概率是对不确定性进行的量化描述，是决策者对不确定性状态和风险进一步认知的结果。严格说来，概率所包含的未来事物的状态比风险或不确定性状态更广泛，它也包括不属于风险的确定性状态，即概率可以为零或者1,分别表示“不可能”和“必然”。
根据获取概率信息途径的不同，理论上一般将概率分为“客观概率”和“主观概率”。前者是从大量的历史数据或有关事件基本构成的分析数据推导出的事件发生的概率，因以客观数据为基础，故被称为“客观概率”。后者是在缺乏历史数据的情况下决策者从当时所掌握的有关信息、类似的经验数据，以及个人的理性分析和合理判断对事件发生的概率作出的主观估计，故称为“主观概率”。“主观概率”可以被视为对“客观概率”的近似，其准确性与客观性随着决策者所拥有的信息量，尤其是同类事件发生的历史数据的增加而增加。对于信用风险，由于历史数据明显缺乏，因而，“主观概率”在信用风险管理实践中有着更加重要的作用。
(4)风险与波动性
风险解释为结果对期望的偏离，实际上是用波动性来解释风险，认为风险表现为一种变量在未来发展的波动性。这种波动性首先是一种未来结果的不确定性，包含正反两种可能。结果与期望之间既存在负偏离，也一定存在正偏离。对于负偏离，偏离程度越大，意味着威胁越大；对于正偏离，偏离程度越大，则意味着机会越大。其次，这种波动性又是具有一些统计特性的频繁甚至连续变动，具有一定的可测性。衡量波动性的数理统计方法主要有变量的期望值与方差(或标准差)。其中，期望值表示变量波动变化的集中程度和平均水平，而方差则表示变量变化的分散程度，即风险水平。
(5)风险与损失
风险与损失有着密切的联系，损失是事件发生最终结果不利状态的代表。无论基于何种角度，风险的概念中都不能缺少损失的含义。否则，如果说未来结果不会造成任何损失或不会出现任何不利状态，无论事件的不确定性有多大或对期望值的偏离有多远，该事件都不会构成风险事件。
尽管风险与损失密切相关，但风险只是损失的可能，或说潜在的损失，并不等于损失本身。换言之，损失是一个事后概念，而风险是一个事前概念。在事件实际发生之前，风险就已经产生或存在，而损失并没有发生，只是潜在的可能性。一旦损失实际发生，风险就不存在了，因为不确定性已转化为确定性。
