Некоторые преимущества критерия Дарбина-Уотсона:
- Позволяет выявлять ошибки и отклонения в изучаемых массивах данных. 1
- Даёт возможность выявить коинтеграцию между временными рядами. 1
- Часто применяется при анализе временных рядов и остатков регрессионных моделей для получения быстрого результата проверки. 3
Некоторые недостатки критерия Дарбина-Уотсона:
- Неприменим к моделям авторегрессии, а также к моделям с гетероскедастичностью условной дисперсии и GARCH-моделям. 25
- Не способен выявлять автокорреляцию второго и более высоких порядков. 25
- Даёт достоверные результаты только для больших выборок. 25
- Не подходит для моделей без свободного члена. 25
- Дисперсия коэффициентов растёт, если распределение отличается от нормального. 15