武汉面板数据分析又称时间序列和截面混合数据，是指截面上不同时间点的个体的重复观测数据。武汉面板数据分析是对面板数据进行分析，从而知道对应的时间和重复概率的结论。由于观测值的相对增加，可以提高估计量的抽样精度。对于固定效应回归模型，可以得到一致的参数估计。同时，武汉面板数据分析建模比单节数据建模能获得更多的动态信息。

武汉面板数据分析主要分为三个步骤:

1、分析数据的平稳性采用单位根检验

面板数据模型在回归之前需要对数据的稳定性进行检验。为了避免伪回归，保证估计结果的有效性，必须检验每个面板序列的平稳性。首先，我们可以对面板序列画一个序列图，粗略观察代表变量的折线是否包含序列图中每个观测值的趋势项和/或截距项，为进一步进行单位根检验的检验模式做准备。单位根测试通常从级别序列开始。如果存在单位根，则在一阶差分后继续检验。

2、协整检验或模型修正

协整检验是研究变量之间长期均衡关系的一种方法。所谓协整是指如果两个或两个以上的非平稳变量序列，线性组合后的序列是平稳的。

3、面板模型的选择与回归

武汉面板数据分析模型一般有分为三种:随机效应模型、固定效应模型以及混合估计模型。在回归中，权重可以通过截面来加权，特别是当截面的个数大于时间序列的个数时，这意味着不同的截面存在异方差。