计量经济学中DW统计量是什么意思？在N多模型检验中，DW统计量的结果反映什么问题，求简单明了的解释

Durbin Watson 统计量用来检验残差一阶自相关 只能检验一阶不能检验高阶自相关

DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^2 / sum (eps_t)^2 约= 2(1 - r)

r表示相邻残差之间的相关系数

如果r = 0 也就是说近似于2的DW值表示残差不存在相关性

如果r > 0 也就是说接近0的DW值表示正相关

如果r < 0 也就是说接近4的DW值表示负相关

一般DW统计量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相关

d_l <DW < d_u 该检验不确定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相关

4 - d_u < DW < 4 - d_l 该检验不确定

DW > 4 - d_l 负相关

扩展资料：

自相关性产生的原因：

线性回归模型中随机误差项存在序列相关的原因很多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模型函数形式选择引起的。

1经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关

2经济行为的滞后性引起随机误差项自相关

3一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关

4模型设定误差引起随机误差项自相关

5观测数据处理引起随机误差项序列相关

自相关的后果：

线性相关模型的随机误差项存在自相关的情况下，用OLS（普通最小二乘法）进行参数估计，会造成以下几个方面的影响。

从高斯-马尔可夫定理的证明过程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS估计才具有最小方差性。当模型存在自相关性时，OLS估计仍然是无偏估计，但不再具有有效性。

这与存在异方差性时的情况一样，说明存在其他的参数估计方法，其估计误差小于OLS估计的误差；也就是说，对于存在自相关性的模型，应该改用其他方法估计模型中的参数。

1自相关不影响OLS估计量的线性和无偏性，但使之失去有效性

2自相关的系数估计量将有相当大的方差

3自相关系数的T检验不显著

4模型的预测功能失效

参考资料来源：

百度百科-自相关性