Les conséquences de l'imprécision dans l'estimation des paramètres d'un modèle ont déjà été abordées ici à plusieurs reprises, que ce soit dans un cadre général, ou dans le cadre plus spécifique de la construction de lois d'expérience.
Une récente étude d'A. Kamega propose une méthode pour quantifier le risque systématique associé dans le cadre de la construction de tables de mortalité d'expérience obtenues par positionnement par rapport à une référence externe.
En s'appuyant sur une méthode de rééchantillonnage des taux bruts, un algorithme opérationnel est proposé. Cette approche devrait être particulièrement utile dans le cadre de la construction de tables d'expérience prospectives, pour lesquelles le risque d'estimation est significatif, compte tenu du faible volume de données disposnible dans les portefeuilles.
