“不是，这是高斯联结相依函数，这个公式对世界的伤害，只有e=c平方可以比。”米嘉说。
“高斯……什么？”张科长问。
“高斯联结相依函数。”米嘉说，“这是次级贷款的定价公式。”
“次级贷款……次贷？”张科长总算是连接上了熟悉的世界。
“所谓的次级贷款，就是违约可能『性』比较大的贷款，主要是房贷。在这一公式出来前，华尔街几乎没有对住宅担保贷款进行投资。华尔街的投资喜欢“风险”，这是因为风险大，赚取高收益的几率也就提高。相反他们最不喜欢‘不确定『性』’。可是从住宅担保贷款情况来看，特定的房价何时会下降、借款的人何时失业导致无法偿还债务等难以预测，因此不确定『性』也就很大，所以没法子进行投资。”米嘉说，“这一个公式出来以后，次贷有了价格，不确定『性』消失，就可以进行大规模投资了。次贷市场规模在2000年只有2750亿美元左右，而2006年市场规模达47万亿美元。”
刘东张了张嘴想说什么，没说出口，万亿美元级别的数字让他下意识的感受到了自己的渺小，不敢胡说八道。
“次贷的价格和广告牌的价格有很多相似之处，房贷你不知道什么时候会违约，广告牌你也不知道要怎么体现对客户的提升。从正常的方向研究，是很难研究出来的。只能走捷径，这里的捷径，就是相关『性』。”米嘉说。
“相关『性』？”张科长问。
“举一个简单的例子，我们假设一下，刘老板是做生意的，他周转不灵，向张科长借款五十万，那么张科长应不应该借钱给他呢？这里面要研究的问题可就多了。”米嘉说，“相关『性』研究就是通过研究刘老板的同行，比如有个关老板，一个张老板，一个曹老板，一个孙老板，都是做财务公司的，关老板要是破产了，刘老板会不会受牵连，张老板获得了国家资助，刘老板会不会也获得国家资助？曹老板成了行业领袖，刘老板会受什么影响？孙老板娶了年轻老婆了，对刘老板又有什么启示？”
“娶老婆？娶老婆应该和借钱没关联吧？”张科长说。
“对，孙老板结婚离婚，对刘老板没有影响，在这件事情上相关『性』就是0。关老板破产了，说明行业环境可能在恶化，当然也有可能只是关老板自己经营不善，所以这里的相关『性』就是50，张老板获得了国家资助，如果这个资助是普遍『性』的，那刘老板也很可能获得国家资助，这里的相关『性』就是80，曹老板成了行业领袖，刘老板就不可能成为行业领袖，这里的相关『性』就是-1。”米嘉说。
“我好像有些明白了，但又好像没明白。”张科长说。
“这里的相关『性』研究，很难。”米嘉说，“你要一个人把财务公司这一行方方面面都调查清楚，从而推断出刘老板破产的概率有多少，还不起钱的概率有多少，需要大量的精力和时间。”
“所以呢？”张科长又糊涂了。
“所以要走捷径。”米嘉说，“我们可以把刘老板的贷款打个包，变成一个理财产品，然后考察这个理财产品的长期价格走势，就知道刘老板的违约几率有多少。”
“啊？这是为什么？”张科长问。
“因为市场是理『性』的，谁会买刘老板的理财产品呢？当然是对财务公司这一行有了解的人，知道刘老板经营情况的人，他们的共同作用下，通过比较刘老板理财产品的历史数据，对刘老板的经营情况就可以有一个很好的评估。”米嘉说，“要了解清楚财务公司这一行的情况，了解清楚刘老板经营所有的相关『性』，对个人来说很困难，对整个市场来说是透明的。来了一个坏消息，价格下跌，来了一个好消息，价格上升。又来一个坏消息，又来一个好消息……所有的好消息和坏消息加起来，就可以角力出一个合理的市场价格。”
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