使用软件检验DW值（Durbin-Watson值）的步骤如下：

准备数据

确保你的数据是时间序列数据，包含一系列连续的时间点和相应的数据值。

计算DW指数

使用公式 `DW = sum （eps_t - eps_{t-1}）^2 / sum （eps_t）^2` 计算，其中 `eps_t` 是残差项。

确定DW取值范围

DW值在0到4之间，接近0表示正自相关，接近4表示负自相关，接近2表示无自相关。

选择合适的软件

可以使用Excel、R语言等软件进行DW检验。

执行DW检验

Excel：

1. 计算残差项 `eps_t`。

2. 使用公式 `DW = sum （eps_t - eps_{t-1}）^2 / sum （eps_t）^2` 计算DW值。

3. 根据计算出的DW值与临界值比较，判断是否存在自相关性。

R语言：

安装并加载 `lmtest` 包：`install.packages（"lmtest"）` 和 `library（lmtest）`。

使用函数 `dwtest（fm1）` 进行DW检验，其中 `fm1` 是你的回归模型。

解释结果

根据计算出的DW值与临界值比较，判断是否存在自相关性。

如果DW值接近2，通常表示不存在自相关性；如果DW值小于2，可能表明存在正自相关性；如果DW值大于2，可能表明存在负自相关性。

建议

数据预处理：确保时间序列数据没有缺失值或异常值，这可能会影响DW检验的准确性。

模型选择：如果DW值偏离2，可能需要对自变量进行处理，如增加样本量或重新选择模型。

多重共线性：检查并处理多重共线性问题，这可能会影响回归模型的准确性和DW检验的结果。

通过以上步骤，你可以使用软件检验DW值，从而判断时间序列数据是否存在自相关性。