在学习《计量经济学》这门课程时，课后习题是检验和巩固所学知识的重要环节。本书由庞皓主编，是许多高校经济类专业的指定教材之一。为了帮助大家更好地理解和掌握书中的知识点，下面将对部分章节的课后习题进行详细解答。

第一章 导论

1. 什么是计量经济学？它与其他学科有何区别？

答：计量经济学是一门结合经济学理论、数学方法与统计学技术来分析经济现象及其规律的学科。与一般经济学相比，它更注重实证研究；与数学相比，它关注实际问题而非纯理论推导；与统计学相比，则强调因果关系而非仅仅描述性分析。

第二章 经典单方程计量经济学模型

2. 在建立回归模型时如何选择解释变量？

答：选择解释变量时应遵循以下原则：

（1）理论相关性：变量必须与被解释变量存在合理的经济逻辑联系；

(2) 数据可获得性：确保有足够的样本数据支持估计；

(3) 多重共线性检验：避免解释变量之间高度相关导致估计结果不稳定；

(4) 模型简洁性：尽量减少不必要的复杂度。

第三章 多元线性回归模型

3. 当出现异方差性时该如何处理？

答：当检测到存在异方差性时，可以采取以下措施：

（1）加权最小二乘法（WLS），给每个观测赋予不同权重以消除异方差影响；

(2) 对数变换，通过取对数的方式使数据分布更加均匀；

(3) 使用稳健标准误，即不对原有估计量做调整，而是修正其标准误。

第四章 时间序列计量经济学模型

4. ARIMA模型适用于哪些类型的时间序列数据？

答：ARIMA模型适合于非平稳且具有明显趋势或季节性的连续时间序列数据。具体来说，这类数据通常表现为长期趋势变化、周期性波动以及随机误差成分共同作用的结果。通过对原始数据进行差分运算使其趋于平稳后，再利用自回归积分移动平均组合形式构建预测模型。

第五章 面板数据计量经济学模型

5. 固定效应模型与随机效应模型有什么区别？

答：固定效应模型假设个体之间的差异主要来源于不可观测但固定的特征，而随机效应模型则认为这些差异来自随机扰动项。两者的关键区别在于估计方法的不同——前者采用组内估计量，后者则基于混合OLS估计并考虑了跨组间变异。

以上仅为部分内容展示，更多详细解答请参考完整版资料。希望上述信息能够对你有所帮助！如果还有其他疑问，欢迎随时提问交流。