Vamos ver se posso ajudar.
Se tratando de regressão linear e do MQO, os modelos são gerados com base em algumas suposições, uma delas é normalidade dos resíduos. Normalmente não se observa a distribuição graficamente, só aplica algum teste de normalidade para verificação.
Nesse caso, quando a distribuição dos resíduos não for normal, é um indicativo de problema no modelo, como heterocedasticidade e/ou autocorrelação serial. Problemas estes que invalidam o modelo.
A questão de ser simétrico, é simplesmente pelo motivo da distribuição normal ser simétrica.
Em caso de problemas com a normalidade dos resíduos, você teria que investigar o motivo e corrigir. Exemplo: Se o problema for por motivo de autocorrelação no tempo, pode ser adicionado um processo autorregressivo na modelagem na tentativa de correção, mas sem garantias de êxito.
Espero ter ajudado.