各位大神好，本人在做空间回归模型的时候遇到了些问题，求各位指点迷津。
以空间滞后模型的个体效应为例，程序如下。
具体遇到的问题有：1、LR检验显示错误 2、LM检验有的不显著 3、有些变量的系数与预期相反
还请各位不吝赐教，在此先谢谢各位了


T=4;
N=25;
W=normw(W1);
y=A(:,[3]);
x=A(:,[4:20]);

info.lflag=0;
info.model=1;
info.fe=0;
results=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);
vnames=strvcat('教育投资','对子女的期望','调整后家庭纯收入','受教育年限','个人收入','子女性别','城乡分类','家庭中学历最高性别','户口类型','国有/集体企业','民办企业','其他类型企业','职业其他','事业单位','私营企业/个体工商','职业为自己/自家干活','外商港澳台投资','ZF部门党政机关');
prt_spnew(results,vnames,1)；

blagre=[results.beta(2:end);results.rho]; % exclude constant
covblagre=results.cov(2:end,2:end);
%LM检验和稳健的LM检验
% Print out effects estimates
LMsarsem_panel(results,W,y,x);
blagfe=[results.beta;results.rho];
covblagfe=results.cov;
% LR-test for joint significance spatial fixed effects
logliklagfe=results.lik;
info.model=1;
results=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);
logliklag=results.lik;
LR=-2*(logliklag-logliklagfe);
dof=N;
probability=1-chis_prb(LR,dof);
% Note: probability > 0.05 implies rejection of spatial fixed effects
fprintf(1,'LR-test joint significance spatial fixed effects, degrees of freedom and probability = %9.4f,%6d,%9.4f \n',LR,dof,probability);
% Hausman test FE versus RE of model + spatially lagged dependent variable
covblagfe= covblagfe(1:17,1:17)
blagfe=blagfe(1:17,:)
hausman=(blagfe-blagre)'*inv(covblagre-covblagfe)*(blagfe-blagre);
dof=length(blagfe);
probability=1-chis_prb(abs(hausman),dof);
% Note: probability > 0.05 implies rejection of random effects model in favor of fixed effects model
fprintf(1,'Hausman test-statistic, degrees of freedom and probability = %9.4f,%6d,%9.4f \n',hausman,dof,probability);



%运行结果

Pooled model with spatial error autocorrelation and spatial fixed effects
Dependent Variable =       教育投资      
R-squared       =    0.7305   
corr-squared    =    0.4389   
sigma^2         =    0.0096   
log-likelihood  =        100.10764  
Nobs,Nvar,#FE   =    100,    17,    42  
# iterations    =     14     
min and max rho =   -0.9900,   0.9900
total time in secs =    1.2800
time for optimiz   =    0.5700
time for lndet     =    0.0570
time for t-stats   =    0.0660
No lndet approximation used
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability
对子女的期望             0.228279         0.738370         0.460289
调整后家庭纯收入           1.517292         4.004764         0.000062
受教育年限              0.164816         0.954345         0.339909
个人收入               0.195996         0.879214         0.379285
子女性别               0.128975         0.908650         0.363535
城乡分类               0.079042         0.773469         0.439245
家庭中学历最高性别         -0.084279        -0.751456         0.452378
户口类型              -0.129711        -0.944824         0.344749
国有/集体企业           -0.746339        -2.012652         0.044151
民办企业              -0.630928        -0.844520         0.398379
其他类型企业            -0.651729        -1.576001         0.115026
职业其他              -0.398841        -0.674792         0.499808
事业单位              -0.075951        -0.185438         0.852886
私营企业/个体工商         -0.382527        -1.330488         0.183358
职业为自己/自家干活        -0.511331        -1.568177         0.116840
外商港澳台投资            0.506747         1.008832         0.313055
ZF部门党政机关          -0.164558        -0.318135         0.750382
spat.aut.          0.440971         4.335554         0.000015

LM test no spatial lag, probability          =   23.8529,    0.000
robust LM test no spatial lag, probability   =    4.1537,    0.042
LM test no spatial error, probability        =   20.8152,    0.000
robust LM test no spatial error, probability =    1.1159,    0.291
LR-test joint significance spatial fixed effects, degrees of freedom and probability =       NaN,    25,      NaN