面板数据经常会面临以下几个问题：
时间相关性：因为面板数据包括多个时间点和多个截面，所以需要考虑时间相关性，以便正确地识别变量之间的影响。时间相关性问题可能导致模型中出现长期相关性或虚假回归等情况。
纵向样本选择偏差：由于面板数据包括多个时间点的重复测验， 因此横截面随机采样的偏差可以通过跨时间固定效应模型来消除。然而，如果样本横截面被限制为固定组，那么这种选择偏差就可能成为一个问题。
结构性变化：经济体系中的结构性变化经常引起面板数据的问题，使得统计模型中的参数随时间发生变化。例如，一种政策改变可能会导致数据在斜率、截距和方差中发生变化，从而导致Y和X变量之间的滞后因果关系产生歪曲或随着时间的推移而消失。
缺失数据：由于整个面板数据集通常包括多个时间点和多个横截面，因此在任意单个时间点或横截面上可能会出现数据缺失。
序列相关性：面板数据中的序列相关性可能会影响统计模型的参数估计，例如，如果存在自回归误差，那么随机效应模型的估计值可能偏低，固定效应模型估计的方差可能是错误的。
这些问题都需要考虑到并加以解决，从而使得面板数据集能够产生可靠的结果和推论。