DW计量经济学通常指的是“Durbin-Watson统计量”（Durbin-Watson statistic），它是一种用于检测时间序列数据中自相关性的统计量。自相关性是指同一时间序列的过去值与当前值之间存在相关性，这在时间序列分析中是一个重要的问题。
Durbin-Watson统计量取值范围在0到4之间，其值接近2时表示没有自相关性，而接近0或4时则表示存在较强的正自相关性或负自相关性。具体来说：
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当DW统计量接近4时，表示可能存在正自相关性，即当前观测值比之前的观测值更倾向于大。
当DW统计量接近0时，表示可能存在负自相关性，即当前观测值比之前的观测值更倾向于小。
在回归分析中，如果模型存在自相关性，可能会影响参数估计的效率和统计显著性。因此，Durbin-Watson统计量是诊断时间序列回归模型中自相关性的一个重要工具。
在实际应用中，通过计算Durbin-Watson统计量，研究人员可以决定是否需要采取一些措施来处理自相关问题，比如使用差分、自回归模型或者广义最小二乘法（GLS）等方法来修正模型。
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