r - 空間計量経済学モデルでの p.values の計算: summary() と texreg() の間に矛盾があるのはなぜですか?

Question

空間自己回帰項 rho と空間誤差項 lambda の両方を含むいくつかの空間計量モデルを推定しています。結果を伝えようとして、使用しているモデルをtexreg受け入れるパッケージを使用していました。ただし、同じである rho パラメーターと lambda パラメーターの p 値を出力しているsacsarlmことに気付きました。モデル オブジェクトのスロットで見つかった p 値を返しているようです。texregTexregmodel@LR1$p.value

パラメーター rho と lambda は大きさが異なり、標準誤差も異なるため、同等の p 値を持つべきではありません。モデル オブジェクトで summary を呼び出すと、一意の p 値が得られますが、str(model)呼び出しで各要素を調べても、モデル オブジェクト内のどこにそれらの値が格納されているかを把握できません。

私の質問は 2 つあります。

1. これは texreg (および screenreg など) 関数のエラーであると考えるのは正しいですか、それとも私の解釈に誤りがありますか?
2. 正しい p 値を計算するには、またはモデル オブジェクトでそれを見つけるにはどうすればよいですか (texreg の新しい抽出関数を作成していて、正しい値を見つける必要があります)。

以下は、問題を示す最小限の例です。

library(spdep)
library(texreg)
set.seed(42)
W.ran <- matrix(rbinom(100*100, 1, .3),nrow=100)
X <- rnorm(100)
Y <- .2 * X + rnorm(100) + .9*(W.ran %*% X)

W.test <- mat2listw(W.ran)
model <- sacsarlm(Y~X, type = "sacmixed",
                listw=W.test, zero.policy=TRUE)
summary(model)

Call:sacsarlm(formula = Y ~ X, listw = W.test, type = "sacmixed", 
    zero.policy = TRUE)

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-2.379283 -0.750922  0.036044  0.675951  2.577148 

Type: sacmixed 
Coefficients: (asymptotic standard errors) 
                   Estimate  Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)      0.91037455  0.65700059  1.3857   0.1659
X               -0.00076362  0.10330510 -0.0074   0.9941
lag.(Intercept) -0.03193863  0.02310075 -1.3826   0.1668
lag.X            0.89764491  0.02231353 40.2287   <2e-16

Rho: -0.0028541
Asymptotic standard error: 0.0059647
    z-value: -0.47849, p-value: 0.6323
Lambda: -0.020578
Asymptotic standard error: 0.020057
    z-value: -1.026, p-value: 0.3049

LR test value: 288.74, p-value: < 2.22e-16

Log likelihood: -145.4423 for sacmixed model
ML residual variance (sigma squared): 1.0851, (sigma: 1.0417)
Number of observations: 100 
Number of parameters estimated: 7 
AIC: 304.88, (AIC for lm: 585.63)

screenreg(model)

=================================
                      Model 1    
---------------------------------
(Intercept)              0.91    
                        (0.66)   
X                       -0.00    
                        (0.10)   
lag.(Intercept)         -0.03    
                        (0.02)   
lag.X                    0.90 ***
                        (0.02)   
---------------------------------
Num. obs.              100       
Parameters               7       
AIC (Linear model)     585.63    
AIC (Spatial model)    304.88    
Log Likelihood        -145.44    
Wald test: statistic     1.05    
Wald test: p-value       0.90    
Lambda: statistic       -0.02    
Lambda: p-value          0.00    
Rho: statistic          -0.00    
Rho: p-value             0.00    
=================================
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05

明らかに、この例では、Rho と Lambda の p 値が異なり、どちらもゼロではないため、texreg 出力に問題があります。なぜこれが発生しているのか、または正しいp値を取得する場所についての助けをいただければ幸いです!