在计量经济学和统计分析中，Durbin-Watson（DW）检验是一种常用的方法，用于检测回归模型中的一阶自相关性。然而，在某些情况下，DW检验可能会失效，例如当模型包含滞后因变量、存在高阶自相关或样本量较小时。为了确保模型的有效性和可靠性，研究人员需要了解DW检验失效的原因，并掌握相应的替代方法。本文将探讨DW检验失效的常见情形，分析其局限性，并介绍可行的替代检验方法（如Breusch-Godfrey检验、Ljung-Box检验等）以及模型修正策略（如引入AR项或采用广义最小二乘法），以帮助研究者更准确地诊断和处理自相关问题。
