计量经济学是应用统计学、数学和经济学原理来分析经济现象的学科。在考试中，不同学生可能会遇到不同的难点，但以下几个部分通常被认为是较为复杂和挑战性的：

1.理论模型的设定与假设检验：计量经济学的研究往往基于一定的经济理论，因此，理解和构建符合研究目的的理论模型至关重要。此外，模型设定后需要对其假设进行检验，以确保模型的有效性和可靠性。这部分内容要求学生对经济学理论和统计假设检验有深入的理解。

2.多变量回归分析：多变量回归是计量经济学中的核心内容之一，它涉及到多个自变量与因变量的关系分析。正确地选择解释变量、处理多重共线性问题以及解释回归系数等都是学生在考试中可能遇到的难题。

3.时间序列分析：时间序列分析涉及对按时间顺序排列的数据进行分析，以揭示数据之间的动态关系。这部分内容要求学生掌握差分、平稳性、自相关、偏自相关等概念，并能够运用ARMA、VAR等模型进行实证分析。

4.面板数据分析：面板数据集结合了横截面和时间序列数据的特点，可以提供更丰富的信息。然而，面板数据的分析也更为复杂，需要考虑个体效应、时间效应以及可能的异方差等问题。

5.工具变量法与因果推断：在计量经济学中，识别因果关系是一个重要且具有挑战性的问题。工具变量法是一种常用的解决内生性问题的方法，但它要求找到合适的工具变量，并且需要对工具变量的相关性及外生性进行严格的检验。

6.非线性模型与离散选择模型：在实际的经济问题中，很多关系是非线性的。例如，消费函数可能是非线性的，或者某些经济决策是基于离散的选择（如购买或不购买某商品）。这些模型的分析比线性模型更为复杂，需要掌握更多的数学和统计知识。

7.高级话题：随着学习的深入，学生可能会接触到一些更高级的计量经济学话题，如广义矩估计（GMM）、断点回归设计（RDD）、合成控制法等。这些话题要求学生具备扎实的计量经济学基础和较强的数理分析能力。

综上所述，计量经济学考试的难点主要集中在理论模型的设定与检验、多变量回归分析、时间序列分析、面板数据分析、工具变量法、非线性模型与离散选择模型等方面。为了应对这些挑战，学生需要不断学习和实践，提高自己的经济学理论素养、数学和统计学技能，以及编程能力。