本文针对现有的用于线性过程中方差变点的比率检验存在势过低的问题,提出一种新的检验统计量。同时研究了该统计量在原假设下的渐近分布以及备择假设下的渐近性质。此外提出一种新的变点估计方法,建立了该变点估计方法的收敛性和收敛速度。蒙特卡罗模拟表明了该统计量对中等规模的样本量具有比原统计量更好的经验水平和更高的势,文中所提出的估计方法也具有一致性。我们利用太阳黑子数进行了实例说明。接着运用比率统计量来检验长记忆线性过程中的方差变点问题,分别在均值已知和均值未知的情形下,得到了原假设下的渐近分布和备择假设下的一致性。此外还对变点进行了估计,建立了该变点估计方法的收敛性和收敛速度。模拟结果表明在方差由大变小时,与原统计量相比,该统计量具有显著的优势。最后,我们提供一个有关上证指数的金融实例。