특정 연도에 세수결손이 있으면 대체로 2~3년간 연속적으로 발생하는데, 추계오차가 크게 발생한 경우 동일한 관행 때문에 다음연도에도 같은 오류를 일으킬 가능성이 증가한다. 다음연도의 세입전망을 실시하는 시기는 당 해의 세수오차 발생원인을 파악하기 전이어서, 추계오차 간에 시계열 상관성이 존재하기 때문이다. 또한 최근처럼 경기변동성이 커질 경우 회귀방정식의 정확도에 한계가 있어 세입증가율을 잘못 추정하게 되기도 한다.
특정 연도의 세수결손은 당해 연도 뿐만 아니라 그 이후연도의 세수결손으로 이어지는 경향이 있다. 아래 그림은 연도별 세수오차 추이를 나타낸다. 이에 따르면 세수결손은 대체로 2~3년간 연속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. Pew-Rockefeller Institute의 분석에 따르면 특정 연도의 세수결손은 그 다음해의 세수결손으로 이어지는 경향성이 있다(Errors follow errors). Rudolph Penne 역시 Federal Revenue Forecasting(2008)에서 특정 연도에 세수추계 오차가 지나치게 크게 발생한 경우 그 다음해에도 동일한 방향으로 세수오차가 발생할 가능성이 매우 높아, 추계오차 간에는 시계열 상관성이 존재함(Serial Correlation of Forecast Errors)을 지적하였다. 그는 추계오차간의 시계열 상관성이 존재하는 원인으로 다음연도의 세입 추계과정에서 체계적 오류가 발생할가능성을 지적하였다. 즉 예산당국이 다음연도의 세입전망을 실시하는 시기는 당해 연도인데, 이 시기에는 당해연도에 세수오차가 발생한 원인이 무엇인지 파악하기 전으로, 동일한 추계방식과 관행으로 다음연도 세입예산을 편성함에 따라 동일한 오류를 발생시킬 가능성이 증대한다는 것이다. 무엇보다 차년 예산의 기초(base)가 되는 당해연도 결손규모를 정확히 가늠하기 어렵기 때문에 과소 또는 과대추계된 base를 사용할 경우 다음연도에도 동일한 방향의 오류가 나타날 가능성이 높아진다. 또한 전통적인 회귀방정식의 한계 역시 문제점으로 지적된다. 회귀방정식은 경기 순환구조에서 세수증가율을 정확히 포착하는 데 한계가 있는데, 이는 회귀방정식이 평균을 상회 또는 하회하는 특이치들이 평균수준으로 빠르게 회귀함을 가정하는 데 따른 것이다. 그러나 최근과 같이 경기변동성이 커진 상황에서 평균적인 세수 탄성치가 1이라 하더라도 이러한 평균 개념에 입각하여 세수 전망을 할 경우 세입증가율을 오도할 가능성이 커질 수밖에 없다.