慶雲3年（706年）に彫られたとされる法起寺塔露盤銘に「上宮太子聖徳皇」とあることについて、大山説では露盤銘が暦仁一年（1238年）頃に顕真が著した『聖徳太子伝私記』にしか見出せないことなどから偽作とする。但し、大橋一章の研究では、嘉禄三年（1227年）に四天王寺東僧坊の中明が著した『太子伝古今目録抄（四天王寺本）』には「法起寺塔露盤銘云上宮太子聖徳皇壬午年二月廿二日崩云云」と記されている。また直木孝次郎は『万葉集』と飛鳥・平城京跡の出土木簡における用例の検討から「露盤銘の全文については筆写上の誤りを含めて疑問点はあるであろうが、『聖徳皇』は鎌倉時代の偽作ではない」と述べている。また「日本書紀が成立する14年前に作られた法起寺の塔露盤銘には聖徳皇という言葉があり、書紀で聖徳太子を創作したとする点は疑問。露銘板を偽作とする大山氏の説は推測に頼る所が多く、論証不十分。」と批判している。
道後湯岡碑（伊予湯岡碑文）についてはこれまで推古天皇四年に建てたものとされてきた（牧野謙次郎,1938年）。大山は、道後湯岡碑銘文における法興6年という年号について、法興は日本書紀に現れない年号（逸年号、私年号）であり、法隆寺釈迦三尊像光背銘文にも記されていると指摘している。また大山は仙覚『万葉集註釈』（文永年間（1264年-1275年）頃）と『釈日本紀』（文永11年-正安3年頃（1274年-1301年頃））の引用（伊予国風土記逸文）が初出であるとして、鎌倉時代に捏造されたものとする。一方、荊木美行は伊予国風土記逸文を風土記（和銅6年（713年）官命で編纂）の一部としている。
法隆寺釈迦三尊像光背銘文について、大山説が援用する福山敏男説では後世の追刻ではないかとする。一方、1979年に志水正司は「信用してよいとするのが今日の大方の形勢」とする。
天寿国繍帳について大山は天皇号、和風諡号などから推古朝成立を否定している。また、金沢英之は天寿国繍帳の銘文に現れる干支が日本では持統4年（690年）に採用された儀鳳暦（麟徳暦）のものであるとして、制作時期を690年以降とする。一方、大橋一章は図中の服制など、幾つかの理由から推古朝のものとしている。義江明子は1989年に天寿国繍帳の銘文を推古朝成立とみてよいとする。石田尚豊は技法などから8世紀につくるのは不可能とする。
『上宮聖徳法王帝説』巻頭に記述されている聖徳太子の系譜について、家永三郎は『おそくとも大宝（701-704年）までは下らぬ時期に成立した』として、記紀成立よりも古い資料によるとしている。
大山説は藤原不比等と長屋王の意向を受けて、僧道慈（在唐17年の後、718年に帰国した）が創作したとする。しかし、森博達は「推古紀」を含む日本書紀巻22は中国音による表記の巻（渡来唐人の述作）α群ではなく、日本音の表記の巻（日本人新羅留学僧らの述作）β群に属するとする。「推古紀」は漢字、漢文の意味及び用法の誤用が多く、「推古紀」の作者を17年の間唐で学んだ道慈とする大山説には批判がある。森博達は文武天皇朝（697年-707年）に文章博士の山田史御方がβ群の述作を開始したとする。
自己回帰モデルの予測性能は、クロス・バリデーションが行われるならば、推定の後に即座に評価できる。この方法においては、最初の方の利用可能なデータはパラメーターの推定の為に用いられ、データセットにおける後の方のデータはアウトオブサンプルのテストとして残しておく。他には、パラメーター推定が行われた後にしばらくしたあと、より多くのデータが利用可能になり予測性能を新しいデータを使うことで評価できる。どちらのケースも、評価可能な予測性能には2つの側面がある。1期先予測の性能と n 期先予測の性能である。1期先予測の性能について、推定パラメーターは予測を行った期以前の全ての期における X の観測値と共に自己回帰方程式が用いられ、方程式の出力は1期先予測となる。この手続きはアウトオブサンプルの観測値についての予測を得るために用いられる。n 期先予測の質を評価する為には、予測を得るために前の節での予測手続きが用いられる。予測値のセットと対応する様々な期間の X の本当の値のセットが与えられたとして一般的な評価のテクニックは平均二乗予測誤差を用いることである。他の尺度もまた用いられる。ここで測定された予測の正しさをどのように解釈するのかという問題が持ち上がる。例えば平均二乗予測誤差が"高い"（悪い）もしくは"低い"（良い）とはどういう事なのだろうか。比較の上で二つのポイントがある。第一に他のモデルの仮定もしくは推定手法の下で推定された代替モデルの予測の正しさは比較目的に使用できる。第二にアウトオブサンプルの正確さの尺度は十分に前のデータを用いることが出来るならば、つまり最初の p 個のデータポイントを落として p 期以前のデータを使わないならば（パラメーター推定に用いられた）インサンプルのデータポイントでの同じ尺度と比較できる。モデルはインサンプルのデータポイントに出来るだけ適合するように特定化されて推定されるので、普通はアウトオブサンプルの予測性能はインサンプルの予測性能より悪い。しかし予測の質がアウトオブサンプルで（正確には定義できないが）"そう悪くない"のであれば、予測値は十分なパフォーマンスを見せていると言える。