본 연구는 모델 오분류 상황에서 오토 회귀 모델링 및 다음 토큰 예측 시 시퀀스 호라이즌(H)이 근사 및 추정 오류에 미치는 영향을 분석합니다. 공동 KL 발산 분석 결과, 헬링거 기반 분석과 달리 근사 오차는 호라이즌에 의존하지 않는다는 사실이 밝혀졌습니다. 정보 이론적 하한 경계를 통해 시퀀스 길이(H)에 따른 추정 오류의 최소값을 제시하며, 기존 연구 결과와 일관성을 확인했습니다.