当模型的拟合度过高时，可能会出现过过拟合（Overfitting）现象。模型在训练数据上表现得非常好，但在新的数据上可能表现不佳。过拟合可能是因为模型包含了过多的变量，或者变量之间存在复杂的关系，导致模型对训练数据中的噪声和随机波动进行了拟合。

虽然DW值、共线性和显著性看起来没有问题，但还是需要仔细检查每个变量的系数和意义，在实际经济或业务背景下变量合理。检查变量之间是否存在理论上的因果关系，系数的符号是否符合预期。
将数据分为训练集和测试集，重新拟合模型并在测试集上进行预测。如果模型在测试集上的表现明显下降，可能存在过拟合问题。可用交叉验证（如k-fold交叉验证）评估模型的泛化能力，在不同的数据子集上多次训练和测试模型，数据分割和交叉验证检查模型的合理性。

逐步回归本身是一种变量选择方法，但可能仍然包含了一些不必要的变量。考虑简化模型  可试试手动减少一些变量，观察模型拟合度和预测能力的变化。根据业务知识和理论基础，去除一些相关性较弱或解释性不强的变量。
检查数据的独立性和同分布假设，数据的独立性、同分布性等数据满足回归分析的基本假设，如果数据存在自相关性或异方差性，可能会影响模型的可靠性。可以通过绘制残差图等方法来检查这些假设是否成立。