DW计量经济学中的“DW”通常指的是“Durbin-Watson”统计量。Durbin-Watson统计量是用于检测时间序列数据中自相关性的统计量。在计量经济学中，自相关是指同一时间序列中不同时间点的观测值之间存在相关性的现象。
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具体来说，Durbin-Watson统计量是用来判断一个回归模型中的残差项是否存在一阶自相关的一种方法。这个统计量的取值范围通常在0到4之间：
当DW统计量接近2时，表明残差项不存在自相关。
当DW统计量小于2时，表明存在正的自相关。
当DW统计量大于2时，表明存在负的自相关。
Durbin-Watson统计量在应用时，可以用来帮助调整模型、选择合适的滞后项数，或者进行模型诊断，以确保回归分析的有效性和可靠性。
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