1. 仅适用于一阶自回归模型：DW检验假设数据遵循一阶自回归模型，即只考虑相邻两个时间点之间的相关性。对于高阶自回归模型或其他非线性模型，DW检验无法提供有效的结果。
2. 对非线性相关性不敏感：DW检验主要关注数据的线性相关性，而忽视了可能存在的非线性关系。因此，如果时间序列数据存在非线性相关性，DW检验可能得出错误的结论。
3. 对样本容量和观测频率要求较高：DW检验的准确性要求样本容量足够大且观测频率足够高。对于样本容量较小或观测频率较低的情况，DW检验可能产生不可靠的结果。
4. 受限于特定模型的假设：DW检验假设数据服从特定的线性模型，如普通最小二乘回归模型。如果数据不符合这些假设，DW检验的结果可能失去准确性和可靠性。
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