第一步:分析数据的稳定性

按照正常程序，武汉面板数据分析模型在回归前需要对数据的稳定性进行检验。一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，这些序列之间不一定存在直接的相关性。

平稳性的真正含义是，当一个时间序列去除了常数均值（可以看作是截距）和时间趋势后，剩下的序列均值为零，方差为零，即白噪声。因此，单位根检验有三种测试模式:趋势和截距，只有截距和以上均不存在。

第二步:协整检验或模型修正

案例1:如果根据单位根检验的结果发现变量顺序相同，则可以进行协整检验。

案例2:如果发现顺序相同的变量不是基于单位根检验的结果,也就是说,一些面板数据序列是稳定和序列是不稳定,原始序列的协整检验和直接回归不能进行。我们可以在保持变量经济显著性的前提下，对模型进行修正，以消除数据不稳定性对回归的不好影响。例如，如果对某些序列进行微分，基于时频的绝对数据就会变成时频下的变化数据或增长率数据。此时，研究转向了一种新的模式，但我们要确保该模式具有经济意义。

第三步:面板模型选择与回归

武汉面板数据分析模型的选择通常有三种形式:

一种是混合回归模型。若不同个体间时间无显著差异;在截面上，不同截面之间没有显著差异，可以直接混合面板数据，采用普通最小二乘（OLS）估计参数。一种是固定效应回归模型。一是随机效应回归模型。