概率极限理论是概率论和数理统计等学科的理论基础，在统计学中拥有非常重要的地位.而精确渐近性是概率极限理论中的一个重要的研究课题，精确渐近性概念的提出,极大的拓宽了概率极限理论的研究范围.对于精确渐近性研究中的经典独立随机变量序列部分，已经取得了很完善的发展.虽然独立性的假设在一些情况下是合理的，但要让所有样本都符合独立是不可能的，所以研究相依序列的精确渐近性是很有意义的.　　本论文以相依序列的基本性质、基本不等式以及极限理论研究的方法为基础，做了以下几个方面的研究：　　首先，研究了NA序列的精确渐近性.通过NA序列的中心极限定理和一些NA序列的概率不等式，利用研究精确渐近性的方法和手段,得到了NA序列的重对数律矩收敛的精确渐近性，推广了独立序列相应的结果.　　其次，本文研究了ψ-混和序列的精确渐近性.通过ψ-混和序列的中心极限定理和ψ-混和序列的矩不等式以及概率不等式，结合移动平均过程的性质和特点，得到了ψ-混和移动平均过程完全矩收敛的精确渐近性和ψ-混合序列移动平均过程的完全矩收敛率，分别推广了相应的结论.　　最后，本文研究了p-混合序列的精确渐近性.利用p-混合随机变量的矩不等式和中心极限定理，得到了一类p-混合随机变量序列部分和以及部分和的最大值重对数律矩收敛的精确渐近性.