【DW统计量的含义】
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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 。
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