本文主要研究了受控分枝过程后代均值的加权条件最小二乘估计以及过程规范化后的收敛速率和极限随机变量加权矩的有限性，其具体内容如下:　　第一章绪论.介绍了受控分枝过程产生的背景及其研究现状;给出了经典受控分枝过程、变化环境和随机环境中受控分枝过程的定义及相关记号;列出了本文的主要结果.　　第二章上临界受控分枝过程后代均值估计.对上临界受控分枝过程中后代均值m进行了估计.先是构造了后代均值m的加权条件最小二乘估计(m)n，而后证明了估计量(m)n趋于m的强一致性及(m)n-m的渐近正态性.　　第三章受控分枝过程极限随机变量加权矩的有限性.讨论了过程规范化后极限随机变量W的p阶矩和形如EWαl(W)的加权矩有限性问题.首先给出了经典受控分枝过程中W的p阶矩和加权矩存在的充分条件，然后通过特定的假设，将结果推广到了变化环境和随机环境的情形.　　第四章随机环境中受控分枝过程的收敛速率.考虑在平稳遍历环境下，随机环境中受控分枝过程规范化后Wn收敛到极限随机变量W的收敛速率.