DW（Durbin-Watson）检验是一种用于检查线性回归模型的残差中是否存在自相关性的统计检验。当DW统计量的值接近于2时，表示残差之间不存在线性相关性，而当值偏离2时，可能存在自相关性。
如果在对自相关进行AR修正后，DW检验仍然不通过（即DW统计量的值较大或较小），这可能有以下几个原因：
1. 未成功修正自相关：AR修正可能没有完全去除自相关。建议重新检查修正的过程，并确保正确地使用了合适的AR模型。
2. 模型规范不足：DW检验只能检测一阶自相关性，即残差之间的直接线性相关性。如果存在更高阶的自相关性（如二阶或更高阶），可能导致DW检验不通过。在这种情况下，可以尝试使用更复杂的模型（如ARMA、ARIMA）来处理自相关性。
3. 数据限制：小样本量或数据质量问题可能导致DW检验的结果不可靠。确保样本量足够大，并检查数据是否满足线性回归模型的假设。
4. 非线性相关性：DW检验只能检测线性相关性，无法检测非线性相关性。如果存在非线性相关性，可能需要探索使用其他方法或模型来处理。
在遇到DW检验不通过的情况下，建议综合考虑其他检验和经济理论，以确定是否存在自相关性，并采取相应的处理方法。可以尝试进行其他的自相关性检验，例如Ljung-Box检验或Breusch-Godfrey检验，以获得更全面的判断。此外，还可以进一步研究相关文献和咨询领域专家以获取更准确的解决方案。