衡量新聞事件影響最重要的目的是確定到底什麼事件才能構成一個未預期的變化或新聞。在早期的宏觀經濟事件研究中,例如Frenkel ( 1981)和Edwards (1982)認爲,如果對所研究的宏觀經濟變量進行一步向前自迴歸預測,那麼樣本外誤差就構成了一個新聞。這種想法的基礎是,大部分經濟指標都是隨時間而緩慢變化的,因此過去幾個月或幾個季度所觀察到的趨勢是對下一個數據發佈日所公佈數值的最好預測。新聞,或者是新聞的未預期部分就是實際公佈的數值與自迴歸分析所得的預期值之間的差異,
有一些研究者,比如Eichenhaum和Evans ( 1993 ),還有Grilli和Roubi-ni ( 1993)曾經用自迴歸預測過中央銀行的決策,包括美聯儲的決策。同樣,這裏利用自迴歸來預測中央銀行行爲的主要理由是,中央銀行不能讓他們控制的經濟變動有過於劇烈的變化,太大的變化可能會導致大規模的市場混亂。相反,中央銀行會採取長期行動,逐漸地改變他們所控制的變量,比如利率和貨幣供應等,以引導經濟朝預期方向發展。