针对时间序列的时变方差，利用Ratio统计研究了均值变化点的检验。基于Cavaliere提出的广义中心极限定理，证明了原始假设下统计量的渐近分布是广义维纳过程函数，并得到了替代假设下统计量的一致性。为了消除方差波动性对统计量检验的影响，提出了时变方差估计函数，以提高其诊断效能。数值模拟的仿真结果表明，基于估计函数的Ratio统计不仅能很好地控制经验水平，而且不会产生水平畸变，而且能极大地提高经验潜力。最后，通过一组数据进一步验证了所提出的均值变点检验方法的有效性和可行性。