DW统计量的含义

DW统计量是用来检验残差一阶自相关最常用的方法，只能检验一阶不能检验高阶自相关。适用条件：随机项存在一阶序列相关；解释变量与随机项不相关，即不存在异方差；适用于小样本。

因为自相关系数ρ的值介于-1和1之间，所以0≤DW≤4并且DW＝O＝＞ρ＝1，即存在正自相关；DW＝4＜＝＞ρ＝－1，即存在负自相关性；DW＝2＜＝＞ρ＝0，即不存在（一阶）自相关性。

因此，当DW值显著的接近于O或4时，则存在自相关性，而接近于2时，则不存在（一阶）自相关性。这样只要知道DW统计量的概率分布，在给定的显著水平下，根据临界值的位置就可以对原假设H0进行检验。

如果计量经济模型经检验存在自相关性,首先应分析模型是否遗漏了重要的解释变量，其次是模型的函数形式是否适当。如果还不能解决问题，则可通过广义差分变换、迭代法和广义最小二乘法等方法来消除其不利影响。