【摘要】文章提出两个改进的Ratio统计量来研究重尾AR(p)时间序列均值变点检验问题，在原假设下推导了统计量的渐近分布，且在备择假设下证明了其一致性。由于重尾指数未知且难以估计，因此结合Wild Bootstrap重抽样方法来确定渐近分布的临界值；在均值变点存在的情形下，给出了变点位置的一致估计量。数值模拟结果表明：统计量的临界值均不受重尾指数和自回归系数的影响，其经验水平和经验势均取得满意的效果；尤其在原假设下，积分型Ratio统计量的经验水平表现出更好的稳健性，而在备择假设下，最值型Ratio统计量则具备更好的显著性。最后，基于一组股票数据，从实际应用角度进一步阐明所提方法的有效性和可行性。