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这些模型结合了理论吸引力，实证表现和统计的简便性，这些都成为将因子DCC模型及它的诸多变形运用于实际日常风险管理的有力论据。目前似乎并没有出现任何妨碍将这种方法扩展用于多种资产，多重因素以及高维数系统中的情况。
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此种分析之后被扩展，以便用于估计相关系数敏感性衍生产品——如CDOs和其他资产抵押证券——的价值和风险。同样，期权组合的交易和避险以及离散交易均可在此框架中建模。金融部门在基于次级贷和其他资产上的衍生品投资组合上遭受了巨大的损失。这些金融产品对相关系数和波动率十分敏感。通过检验标准化合成CDOs的价格，学者研究了这些参数的敏感度，结果发现巨大风险的确与这些参数的改变联系紧密。
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金融市场非常复杂并且不断在演变。本书提出的模型拥有适应金融环境中无法预见变化的潜力，由此可以给出相关系数和波动率的动态图像。这些方法自然是短期方法，以预测不久后可能发生什么。风险管理当然必须设计长期的情况。十分便利的是，这些模型的因素变形版本允许我们将因子波动率的决定因素建模，这是长期波动率和相关系数的主要决定因素。
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本书希望，在运用这样可靠的模型后，投资者将可以获得只需承担他们所想要的风险的机会，并且将过多的风险留给不同偏好的其他投资者。
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的确，对所有投资者而言，金融理论的基础是风险和收益间的选择，而在这个极度复杂的金融世界中，这就要求不断变化的风险估计工具。
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预见相关性：风险管理新范例 参考文献
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预见相关性：风险管理新范例 出版说明
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经济学作为一门社会科学，本质是用来解释社会经济现象的一套逻辑体系，社会科学理论贡献的大小决定于被解释现象的重要性。因此，研究世界上最大、最强国家的经济现象，从而总结成理论的经济学家，也就容易被认为是世界级的经济学家。