在本篇论文中,我们主要研究了带无界生成元的一般情形的平均场超前倒向随机微分方程,此时方程的系数不仅依赖于解和解的超前项,也依赖于它们的联合分布。我们的研究内容分为三部分。首先,在第三章中,我们考虑了如下超前倒向随机微分方程:其中s+δ（s）,s+ζ（s）≤T+K。对任意的s∈[0,T],g（s,ω,y,z,ξ,η）:Ω ×Rm ×Rm×d × L2（Fr,Rm）×L2（Fr,Rm×d）→L2（Fs,Rm）,r,r∈[s,T+K]。在随机 Lipschitz假设下,我们证得了上述方程存在唯一解,其中随机Lipschitz系数为无界过程。进一步,当g（s,·,·,·）不依赖于Zs+ζ（s）时,我们还给出了相应的比较定理和严格比较定理。此外,我们利用Picard迭代方法证明了如下一般情形的平均场超前倒向随机微分方程存在唯一解:进一步,当生成元g（s,·,·,·,.）仅依赖于分布P（Ys,Ys+δ（s））并且不依赖于Zs+ζ（s）时,我们也证明了相关的比较定理和严格比较定理。值得一提的是,当生成元关于Ys+δ（s）和PYs+δ（s）非增时,比较定理可能不成立,为此,我们给出了一个反例来解释说明。此外,我们还得到了超前倒向随机微分方程和一般情形的平均场超前倒向随机微分方程的解估计,该估计在证明第四章和第五章的结论时发挥了重要的作用。最后,通过带延迟的随机微分方程与超前倒向随机微分方程的对偶关系,我们利用平均场超前倒向随机微分方程的相关结论求解了一个线性二次的平均场最优控制问题。在第二部分（第四章）中,我们将随机Lipschitz条件推广到了连续和随机线性增长假设。值得注意的是,该随机线性增长系数可以是无界的随机过程。为此,我们首先通过构造上卷积序列定义了新的逼近函数,然后利用该函数证明了平均场超前倒向随机微分方程存在最大解。然而,定理的证明基于第一部分的比较定理,因此,在这一部分我们考虑的是如下方程:最后,在第五章中,通过带停时的超前倒向随机微分方程定义了一类新的（g,δ）-期望,我们利用其性质证明了超前倒向随机微分方程的逆比较定理成立。此外,我们也将该结果推到了一般情形的平均场超前倒向随机微分方程。