【摘要】针对强混合重尾序列结构变点的检测问题，为避免因序列重尾性导致最小二乘估计产生偏差，文章提出了基于M估计的比值型检验统计量，用于检测重尾序列位置结构变点。在一般约束条件下证明了原假设下统计量的极限分布是布朗运动的泛函，并得到备择假设下的一致性。针对因序列相依性导致的经验水平扭曲现象，采用Block Bootstrap抽样方法获得了更为准确的临界值，有效提高了检验功效。数值模拟结果显示，在Block Bootstrap抽样方法下基于M估计的比值型检验在强混合重尾序列结构变点检测中能较好地控制经验水平，经验势也较合理。最后，通过一组汇率数据验证了所提检验方法的可行性。