杜宾-瓦特森统计量

杜宾-瓦特森统计量（Durbin–Watson statistic），主要可用以检测回归分析中的残差项是否存在自我相关。 

若et 是t 时段的残差，那么检验的统计量为： 

检验自相关是否在α显著性水平下为正，则将检验统计量d与关键值（dL,α 和 dU,α）相比较： 
 如果d <= dL,α ，误差项自相关为正 
 如果d >= dU,α ，不拒绝，无自相关
 如果dL,α < d < dU,α ，则检验结果无法确认 

检验自相关是否在α显著性水平下为负，则将检验统计量（4 - d）与关键值（dL,α 和 dU,α）相比较： 
 如果(4 - d) <= dL,α ，误差项自相关为负
 如果(4 - d) >= dU,α ，不拒绝，无自相关
 如果dL,α < (4 - d) < dU,α ，则检验结果无法确认 
 
关键值dL,α和dU,α随着显著性水平α以及样本数目的变化而变化。

杜宾h-统计量 
这个统计量对于ARMA模型是有偏的，所以自相关被低估了。但是对于大的样本，可以很容易计算出无偏误的正态分布的h-统计量：
，滞后因变量回归系数的估计方差须满足。

杜宾-瓦特森面板数据检验 
对于面板数据，统计量可以增广为：

参考 
 Durbin, J., and Watson, G. S., "Testing for Serial Correlation in Least Squares Regression, I." Biometrika 37 (1950): 409-428.
 Durbin, J., and Watson, G. S., "Testing for Serial Correlation in Least Squares Regression, II." Biometrika 38 (1951): 159-179.
 Gujarati, Damodar N. (1995): Basic Econometrics, 3. ed., New York et al.: McGraw-Hill, 1995, page 605f.
 Verbeek, Marno (2004): A Guide to Modern Econometrics, 2. ed., Chichester: John Wiley & Sons, 2004, Seite 102f.
 Bhargava, A./Franzini, L./Narendranathan, W. (1982): Serial Correlation and the Fixed Effects Models, in: Review of Economic Studies, Vol. 49 Iss. 158, 1982, page 533-549.

时间序列