【求助】中断时间序列自相关性及DW值问题

中断时间序列分析，模型原始DW值为1.45，提示存在显著自相关。所以应用Prais–Winsten法进行广义最小二乘法估计，转换后的DW值有所提高（1.71）但仍不足1.8。当我在prais命令的基础上选用Cochrane–Orcutt模型，即【prais y time intervention post, corc】的时候，转换后的DW值升高至2.09，符合DW值≈2（1.8~2.2）这样一个标准。但不太明白后者的原理，这种情况下我可以直接采用后一种处理方式吗？？？求助学友们！
命令1（prais y time intervention post）得出的DW值：
Durbin–Watson statistic (original)    = 1.452004
Durbin–Watson statistic (transformed) = 1.709305
命令2（prais y time intervention post, corc）得出的DW值：
Durbin–Watson statistic (original)    = 1.452004
Durbin–Watson statistic (transformed) = 2.089411

但不太明白后者的原理，是哪个后者？具体说一下，哪里不明白，是DW为什么是2作为标准？