这是常有的事 (当然建议你找到相关文献)，但也请看看 https://onlinelibrary.wiley.com/ ... 7f816B89o6UaHj7nDp8 。

谢谢黄老师！

黄老师好，请问能给出一两篇残差作为解释变量（自变量）的经济学文献作为例子吗？最近一直再找这方面文献作支撑，但好像会计学的论文偏多...经济学领域有这样做的文献吗？

差一点难倒我了，请看看：

谢谢黄老师的解答！

黄老师您好，想请教一下，在以残差值作为因变量的回归中，残差值的取值有正有负，是可以作为因变量放入回归中的是吗？以通过残差值衡量收入波动为例，当残差值小于0时视为收入向下波动，当残差值大于0时视为收入向上波动。感谢黄老师！

在Stata中实现这一操作可以通过以下几个步骤完成：

1. 首先估计你的第一个模型。比如这是一个线性回归模型，可以用`regress`命令来执行。

   ```stata
   regress y x1 x2
   ```

   这里假设`y`是因变量，而`x1`和`x2`是解释变量。

2. 然后预测第一个模型的残差。使用`predict`命令加上残差选项（residuals）来生成一个包含残差的新变量。我们将其命名为`resid`。

   ```stata
   predict resid, residuals
   ```

3. 将这个残差变量`resid`作为第二个模型的一个解释变量，再次进行回归分析。假设你的第二个模型也是线性回归，并且你想加入一个新的解释变量`x3`和之前计算出的残差变量`resid`。

   ```stata
   regress y x1 x2 x3 resid
   ```

这样，你就将第一个模型中的残差用作了第二个模型的一个额外解释变量。这种做法在某些统计分析中非常有用，尤其是当你要检验某个效应是否是通过其他中间变量起作用的时候（比如中介效应分析）。

请注意，在实际操作时，你可能需要根据自己的数据和具体研究问题来调整命令参数。

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