随机过程序列的极限理论既是现代概率极限定理的基本理论之一，也是随机过程理论的重要内容。本项目通过综合利用概率极限定理、随机过程和随机分析（半鞅）的有关理论，研究了较为复杂、较为一般的随机过程序列的收敛性，包括带跳的随机过程、因果过程、带重尾的过程等。通常，极限过程都是由某类随机过程驱动的随机积分。与此相关，也研究了由各类随机过程（Gauss过程、stable过程、Levy过程等）驱动的扩散模型中的漂移和扩散系数的估计和检验问题。不仅在很大程度上推广和（或）改进了已有的结果，在方法上也有很大创新。取得的成果不仅对概率理论同时也对数理统计理论有相当大的意义，而且也有很强的应用背景。此外我们在参数、半参数、非参数统计推断中的渐近理论和若干应用概率（如质量控制）课题做了一批有较大理论或实际意义的工作。