琳的眉毛又挑了一下，眼里闪过一丝惊讶。

“英语理解六百？可以啊，这分数在国际学生里算很高的了，你的英语逻辑和词汇肯定很扎实。”

“够用。”

林安说，把猪肉送进嘴里。

凯特琳靠在椅背上，双手交叉放在胸前，看着林安吃了一会儿。

“我有个问题一直想找人问。”

她说。

“你说。”

“我在公共政策课上读到一篇关于次级抵押贷款证券化的文章，里面提到一个概念叫“高斯连结函数”，说这个东西是导致2008年金融危机的原因之一。

我查了很多资料，还是没搞明白它到底是什么。”

她顿了顿。

“你能不能给我讲一下？”

莫拉莱斯叉起一块猪肉，放慢了咀嚼的速度……这个话题他更听不懂了，但他想要努力记得林安博士的话，或许以后派得上用场。

林安放下叉子，拿起餐巾纸擦了擦嘴角，他目光微抬，望向凯特琳的头顶，那里有一条长弹幕正在刷新。

“高斯连结函数。”

他说。

“简单来说，它是一个数学工具，用来衡量不同资产之间的违约相关性。”

他看着凯特琳。

“假设你有两个贷款，一个在佛罗里达，一个在加州，佛罗里达的贷款违约了，加州的贷款违约的概率有多大？

这两个事件不是独立的，因为它们都受同一个宏观经济因素的影响……如房价、失业率、利率。”

高斯连结函数的作用，就是把每个贷款的违约时间映射到一个标准正态分布上，然后用一个相关性矩阵把它们连在一起。

这个模型在计算上很高效，但它有一个致命的缺陷……它低估了极端情况下的相关性。

在正常市场里，它看起来没问题，但一旦市场崩溃，所有相关性同时趋向于1，模型就彻底失效了。”

凯特琳听得很认真。

“那为什么大家还用？”

“因为方便。”

林安说。

“而且用这个模型的人拿奖金，不用这个模型的人失业，金融危机之前，没有人会因为用了行业标准模型而被开除。”

凯特琳点了点头，若有所思。

“那如果换一个模型呢？有没有更好的？”

“有。”

林安说。

“比如t连结函数，它对尾部依赖的刻画更准确，但计算成本高，参数估计不稳定，而且它不能让你在excel里按几个键就出结果。”

他顿了顿。

“华尔街不喜欢太麻烦的东西。”

凯特琳笑了。

“你说话很直接。”

“数学很直接。”

林安说。

“它不会因为你想赚钱就改变答案。”

凯特琳看着他，眼睛里多了一些东西。

“那我再问你一个。”

她说。

“布莱克-舒尔斯模型里，波动率微笑是怎么来的？”

这个问题一出口，莫拉莱斯停下了叉子，看了看凯特琳，又

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