一把伞在多数小雨天都够用，不代表暴雨重来时也撑得住。风险预测也一样：一个标称覆盖大多数结果的预测区间，长期平均覆盖率看似合格，仍可能在高波动时期频繁失手。Han 与 Lin 研究了这种落差：只保留近期误差的 FIFO（先进先出）记忆，会不断删掉最旧记录；若市场平静很久，上一次压力期留下的误差就可能被清空。
作者固定了预测模型、误差计算、更新规则和记忆容量，只改变系统保留哪些历史误差。在 ETF 开发面板和固定股票面板中，他们称，近期记忆的总体覆盖率接近目标，但在高波动状态下明显不足。保留罕见状态旧记录的 Rare replay，则比近期记忆及两种匹配对照取得更低的高 VIX 区间评分；差异在压力状态刚刚重返时最大，随后缩小。区间评分同时衡量覆盖与宽度，越低通常代表取舍更好。
警报很实用：校准——模型声称的概率与实际频率是否一致——不能只看所有时期混在一起的平均数，还要按市场状态拆开检查。论文原文节选未披露这些差异的具体数值，因此目前能确认的是方向，不能判断幅度是否足以改变实务决策。