1704435753
44倍
1704435754
1704435755
Δ 池
1704435756
1704435757
5项抵押贷款中2项违约为输，
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1704435759
其他情况为赢
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1704435761
1704435762
1704435763
2.1%
1704435764
1704435765
1704435766
1704435767
5.0%
1704435768
1704435769
2.3倍
1704435770
1704435771
ε 池
1704435772
1704435773
5项抵押贷款都不违约为赢，
1704435774
1704435775
其他情况为输
1704435776
1704435777
1704435778
1704435779
20.4%
1704435780
1704435781
1704435782
1704435783
5.0%
1704435784
1704435785
0.2倍
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1704435787
1704435788
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上述两种假设哪一种更行之有效，要看经济发展的状况。如果经济和房地产市场运转良好，则第一种假设（即5项贷款之间各自独立、互不相干）更合理。之所以会不时地发生违约情况，只是因为运气不佳：有人花了一大笔医疗费，或者有人失业了。但某一个人的违约行为与其他人的违约行为没有多少关系。
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假设情况并非如此，而是存在某种共同的因素将这些房屋所有者的命运紧紧地联系在一起。例如，严重的房地产泡沫导致房价暴涨80%，基本住房条件却没有任何的实际改善。现在你的麻烦来了：如果一个借款人违约了，剩下的几位借款人很可能也会出现同样的问题，那么你输掉赌局的可能性就会渐次提高。
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美国在2007年年初经历了第二种假设中提到的状况（本章后半部分将会对房地产泡沫进行一个简短分析），但评级机构却将赌注押在了第一种假设中提到的那些基本上没有什么关联的风险上。尽管在房地产泡沫破灭之前的很长一段时间里，很多专家、学者已经意识到第一种假设的缺陷，有些评级公司的内部人士也对这些缺陷进行了揭秘，但那些评级公司却没有对这些缺陷做出充分解释。
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举个例子来说，穆迪国际曾专门拿出一段时间对其预测模式进行临时调整，将3A 级证券的潜在违约率提高了50%。这一改变似乎十分谨慎，但提高的50%真能弥补这一假设本身的漏洞吗？
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若评级机构预测中发生的错误本身是线性的、可运算的，事情也许就好办得多了。但举债经营（即贷款投资）常常会使预测中的错误的复杂性增加很多倍，也存在引发呈几何倍数增长的非线性错误的可能性。穆迪公司对违约率所做出的50%的调整，就好比是只涂了层防晒霜就告诉大家这样可以防核辐射一样，根本不足以应对这一严重的问题。这不仅意味着评级机构对违约风险的估计可能比实际违约率低很多，误差远不止50%，而且极有可能是500%乃至5000%。实际上，抵押贷款的违约率要比评级公司宣称的高出近200倍，这就意味着它们的预测模式偏离实际数据的概率高达20000%。
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从更广泛的意义上讲，评级公司的问题在于，它们无法区分风险和不确定性的不同，或者它们对两者间的差别根本就不关心。
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“风险”一词由经济学家弗兰克·H·奈特于1921年第一次明确提出，我们可以为其定价。举个例子来说，玩德州扑克时，若对方“顺子”中缺一张牌，你就赢了，出现这种情况的精确概率为1/11，这就叫风险。打牌时碰到邪门的“愤输牌”会很不愉快，但至少知道这种冤枉牌出现的概率，可以提前想好应对策略。从长远来看，当你的对手对差牌出现的概率的估计严重不足时，你就可以大赢特赢了。
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