A. 计量经济学中，对数回归模型会出现多重共线性吗
多重共线性和模抄型没有直接的袭关系。
多重共线性，主要源自于你自己的数据。也就是你的 自变量 之间的关系。
如果出现多重共线性，你需要去重新审查一下即自己收集的数据，看看是不是不小心把一些数据收集重复或者构建新变量的时候，不小心做了线性的变化。
B. 计量经济学中用了对数变换模型,是不是就不用white 检验了
那可不是的哦，运用了对数变换模型，只是为了解决函数设定问题，或者只是为了将取值较大的变量转化为取值较小的新对数变量，而与标准误没有太多的关系。因此，为了回归的稳健型，还是需要怀特检验的哦。
C. 计量经济学中的单对数模型和多对数模型是怎么一回事
多对数模型的解释变量与应变量都是对数形式，它的斜率系数可以衡量应变量Y关于解释变量X的弹性。。也就是当X每变动百分之一时，应变量Y的均值变动的百分比、、、、
D. 请问计量经济学的科克伦-奥克特迭代法在EVIEWS多元回归对数模型里怎么用我总是出不来结果求帮助，如图
这与你具体数据有关，时间太短了
E. 计量经济学中为什么要对变量取对数，差分以及对数差分
多对数模型的解释变量与应变量都是对数形式,它的斜率系数可以衡量应变量Y关于解释变量X的弹性.也就是当X每变动百分之一时,应变量Y的均值变动的百分比、、、、
F. 计量经济学中简单线性模型、对数模型、半对数模型的含义 多元线性回归回归方程的显著性检验（单个系数与联
简单线性：等式两边都不取对数
对数：等式两边都取对数
半对数：等式一边取对数
显著性检验：单个系数t检验，联合显著性F检验
G. 计量经济学中为什么要对变量取对数，差分以及对数差分
使数据更加平稳，或者满足一些基本条件
H. 计量经济学中会用到1st diff，% change，log和log diff处理原始数据，他们的区别是什么谢谢！
1st 是一阶差分吧，为了让数据平稳。
LOG取对数应该有两个原因：
1是因为这专一变换，使得求出来的属参数很好解释。计量经常是时间序列或者面板数据，都有时间的变化，把变量看成是时间的函数，对时间求导（记得对数的求导公式吗？）后，a、b就变成了弹性，如果两边都取对数的话a、b就是自变量变化1个百分点引起因变量变化的百分数，这样避免了计量单位的变化，更好解释；如果一边取对数的话就变成半弹性，一边是一个绝对值单位，另一边是百分数。例如楼主列举的问题中如果两边都取对数，因变量是GDP的对数，计量结果得出a＝－2，这个a就是人口变化1％的话，GDP反方向变动－2％；如果因变量直接就是GDP增长率，那就不要取对数了，－2就是人口变化1％，GDP增长率下降2％。具体怎么取看研究的问题；
2减小异方差的问题。取对数以后，数值的变化范围大大缩小，如果原始数据存在异方差的话，取对数后这种情况将缩小很多，甚至不用专门处理了，可以简化分析。
% change应该也有类似效果
I. 计量经济学中为什么要对变量取对数，差分以及对数差分
因为复一般做回归分析，会用到制线性回归，如果不取对数或其他形式，你的自变量不能和因变量有线性关系，那么你的分析模型就是不完全合适的。并且有时候取对数或其他形式是因为，原来的数据不服从随机正态分布，但是可能它的log形式服从随机正态分布。
J. 计量经济学分析题。
1:ln(y)=3.73+0.39ln(x1)+0.57ln(x2)
2:根据回归结果（表2)p值可知两个自变量在5%显著水平上都是统计显著的，同时也内是符合经济理论的容，汽车产量和建筑业产值的增长率变化与机电行业销售额增长率变化成正向关系。
3。通过比较表1和表2，将选择双对数模型（常弹性模型），原因;1 使用对数形式通常比使用水平值更接近经典线性回归模型的假定。2取对数通常会缩小变量的取值范围，在某些情况下是相当可观的，这就使得估计值对因变量或自变量的一场观测不那么敏感，而且取对数形式，使得任何一个自变量系数具有百分点变化的解释
通过表2不难看出，措施b的效果更明显，建筑业产值每增加1个百分点，会使机电行业销售额提高57个百分点，而措施a 只有39个百分点