predict后面加或不加option选项xb，生成的都是线性拟合值（linear prediction），跟残差项没半点关系。你用predict u或者predict e，得到了两个模型的拟合值，区别仅仅在于一个名字叫u，一个名字叫e。
要想求残差项，其实你再往下走一步就可以了：残差项等于被解释变量减去模型的拟合值，而拟合值已经有了，被解释变量的数据也是有的（BTD）。这种做法对于截面数据和面板数据下求残差项都是适用的。
除了这种两步走的手动计算以外，结合特定的option选项，predict也是能够直接得到残差项的。比如，在截面数据中，OLS回归之后运行：
predict newvar，residuals
就可以了。其中，newvar为生成的残差项名字，option选项residuals可以简写为resid。要注意的是，在面板数据中加residuals得到残差项的做法是行不通的，软件会报错option not allowed。
固定效应回归之后运行：
predict newvar，ue
便可以直接得到残差项。你可以把这个结果与两步走手动计算的结果进行比较，完全一致。