面板數據也被稱作時間序列與截面混合數據。是截面上個體在不同時點重復觀測數據。面板數據分析就是根據面板數據進行分析得出相應對于時間以及重復概率的結論。由于觀測值相對增多，可以增加估計量的抽樣精度，對于固定效應回歸模型能得到參數一致估量值，同時面板數據建模比單截面數據建模可以獲得更多的動態信息。因此在很多時候，我們更傾向于使用面板數據分析。那應該如何進行面板數據分析呢？

面板數據分析主要分為三個步驟：

一、分析數據的平穩性即單位根檢驗

面板數據模型在回歸前需檢驗數據的平穩性。為了避免偽回歸，確保估計結果的有效性，我們必須對各面板序列的平穩性進行檢驗。而檢驗數據平穩性最常用的辦法就是單位根檢驗。首先，我們可以先對面板序列繪制時序圖，以粗略觀測時序圖中由各個觀測值描出代表變量的折線是否含有趨勢項和（或）截距項，從而為進一步的單位根檢驗的檢驗模式做準備。單位根檢驗一般是先從水平（level）序列開始檢驗起，如果存在單位根，則對該序列進行一階差分后繼續檢驗，若仍存在單位根，則進行二階甚至高階差分后檢驗，直至序列平穩為止。

二、協整檢驗或模型修正

協整檢驗是考察變量間長期均衡關系的方法。所謂的協整是指若兩個或多個非平穩的變量序列，其某個線性組合后的序列呈平穩性。此時我們稱這些變量序列間有協整關系存在。因此協整的要求或前提是同階單整。

三、面板模型的選擇與回歸

面板數據模型一般有三種形式可以選擇：混合估計模型、固定效應模型、隨機效應模型。在面板數據模型形式的選擇方法上，我們經常采用F檢驗決定選用混合模型還是固定效應模型，然后用Hausman檢驗確定應該建立隨機效應模型還是固定效應模型。在回歸的時候，權數可以選擇按截面加權的方式，對于橫截面個數大于時序個數的情況更應如此，表示允許不同的截面存在異方差現象

總結

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