本文主要研究了如下带平均反射的超前倒向随机微分方程的确定性平解(Y,Z,K)的性质:其中增过程K是确定性的,平解是指要求解满足∫0T E[l(t,Yt)]dKt=0。本文第一部分包括前两章,主要介绍了这种新型倒向随机微分方程的具体形式及确定性平解的定义,我们也给出了需要的假设条件以及证明了几个先验估计。第二部分是第三章的内容,主要介绍了损失函数l为线性时,即l(t,y)=y-ut,解的存在唯一性。首先利用给出的假设(Hf)和条件(Hδ,ζ)-ii)我们可以证明解的唯一性,之后利用生成元不依赖y,z时存在唯一确定性平解的结论和压缩映射原理证明了带线性平均反射的超前倒向随机微分方程确定性平解的存在性。第三部分为第四章的内容,在前面三个章节的基础上,在这一章我们讨论了损失函数l为一般情况时确定性平解的存在唯一性。在非线性的情况下我们先构造如下算子:Lt:L2(FT)-→[0,∞),Xt→ inf{x≥ 0:[l(t,x+X)]>0},(?)t ∈[0,T],并且给出如下假设:(HL)算子Lt对范数是关于时间一致Lipschitz连续的,即存在常数C>0,使得|Lt(X)-Lt(Y)|≤CE[|X-Y|],0≤t≤T,X,Y ∈ L2(Ft).在此基础上利用生成元不依赖y,z时存在唯一确定性平解的结论和在从终端时刻开始分割得到的小区间上运用压缩映射原理,得出本文主要的结论,即带平均反射的倒向随机微分方程的确定性平解的存在唯一性。第四部分为第六章的内容,利用第四章类似的方法,得出带风险度量约束p(t,Yt)≤qt,0≤t≤T,下的超前倒向随机微分方程确定性平解的存在唯一性。