她會怎麼做演講？
米嘉拿出一張白紙，刷刷在上面寫了一個公式。
(pr[ta〈1， tb〈1〉=φ(φr1(fa(1))，φr1(fb(1))，γ)〉
劉東看見這麼個公式，頓時就心虛了，完全看不懂啊，偷偷瞥了眼張科長和孟萬，發現他們也一臉疑『惑』，顯然不懂，這才鬆了一口氣，“你這瞎寫什麼！就是你編出來的廣告牌價格公式嗎？”
“不是，這是高斯聯結相依函式，這個公式對世界的傷害，只有e=c平方可以比。”米嘉說。
“高斯……什麼？”張科長問。
“高斯聯結相依函式。”米嘉說，“這是次級貸款的定價公式。”
“次級貸款……次貸？”張科長總算是連線上了熟悉的世界。
“所謂的次級貸款，就是違約可能『性』比較大的貸款，主要是房貸。在這一公式出來前，華爾街幾乎沒有對住宅擔保貸款進行投資。華爾街的投資喜歡“風險”，這是因為風險大，賺取高收益的機率也就提高。相反他們最不喜歡‘不確定『性』’。可是從住宅擔保貸款情況來看，特定的房價何時會下降、借款的人何時失業導致無法償還債務等難以預測，因此不確定『性』也就很大，所以沒法子進行投資。”米嘉說，“這一個公式出來以後，次貸有了價格，不確定『性』消失，就可以進行大規模投資了。次貸市場規模在2000年只有2750億美元左右，而2006年市場規模達47萬億美元。”
劉東張了張嘴想說什麼，沒說出口，萬億美元級別的數字讓他下意識的感受到了自己的渺小，不敢胡說八道。
“次貸的價格和廣告牌的價格有很多相似之處，房貸你不知道什麼時候會違約，廣告牌你也不知道要怎麼體現對客戶的提升。從正常的方向研究，是很難研究出來的。只能走捷徑，這裡的捷徑，就是相關『性』。”米嘉說。
“相關『性』？”張科長問。
“舉一個簡單的例子，我們假設一下，劉老闆是做生意的，他週轉不靈，向張科長借款五十萬，那麼張科長應不應該借錢給他呢？這裡面要研究的問題可就多了。”米嘉說，“相關『性』研究就是透過研究劉老闆的同行，比如有個關老闆，一個張老闆，一個曹老闆，一個孫老闆，都是做財務公司的，關老闆要是破產了，劉老闆會不會受牽連，張老闆獲得了國家資助，劉老闆會不會也獲得國家資助？曹老闆成了行業領袖，劉老闆會受什麼影響？孫老闆娶了年輕老婆了，對劉老闆又有什麼啟示？”
“娶老婆？娶老婆應該和借錢沒關聯吧？”張科長說。
“對，孫老闆結婚離婚，對劉老闆沒有影響，在這件事情上相關『性』就是0。關老闆破產了，說明行業環境可能在惡化，當然也有可能只是關老闆自己經營不善，所以這裡的相關『性』就是50，張老闆獲得了國家資助，如果這個資助是普遍『性』的，那劉老闆也很可能獲得國家資助，這裡的相關『性』就是80，曹老闆成了行業領袖，劉老闆就不可能成為行業領袖，這裡的相關『性』就是-1。”米嘉說。
“我好像有些明白了，但又好像沒明白。”張科長說。
“這裡的相關『性』研究，很難。”米嘉說，“你要一個人把財務公司這一行方方面面都調查清楚，從而推斷出劉老闆破產的機率有多少，還不起錢的機率有多少，需要大量的精力和時間。”
“所以呢？”張科長又糊塗了。
“所以要走捷徑。”米嘉說，“我們可以把劉老闆的貸款打個包，變成一個理財產品，然後考察這個理財產品的長期價格走勢，就知道劉老闆的違約機率有多少。”
“啊？這是為什麼？”張科長問。
“因為市場是理『性』的，誰會買劉老闆的理財產品呢？當然是對財務公司這一行有了解的人，知道劉老闆經營情況的人，他們的共同作用下，透過比較劉老闆理財產品的歷史資料，對劉老闆的經營情況就可以有一個很好的評估。”米嘉說，“要了解清楚財務公司這一行的情況，瞭解清楚劉老闆經營所有的相關『性』，對個人來說很困難，對整個市場來說是透明的。來了一個壞訊息，價格下跌，來了一個好訊息，價格上升。又來一個壞訊息，又來一個好訊息……所有的好訊息和壞訊息加起來，就可以角力出一個合理的市場價格。”