但是將CDO應用在房貸上時，就沒有了上述公司債的各種優點。首先，消費者房貸幾乎都是以房屋本身作為主要抵押品，而眾所皆知房價幾乎都是系統性地一起浮動，而且與總體經濟以及貨幣供給相關，換句話說，就算將不同區域的房貸綁在同一個CDO裡面，大概也無法享有太多風險分散。
房貸CDO除了抵押品本身相關係數很高，其貸款人的償付能力彼此的相關係數也很高。大部份貸款買房的都是受薪階級或者勞工階級，他們的薪水、收入乃至於工作的有無，與總體經濟有高度正相關——當總體經濟反轉時，幾乎所有產業的從業人員都會受影響，因此房貸CDO裡面利息支付的部分，也無法享有太多風險分散。
換句話說，在規劃房貸CDO的數學模型中，直覺上來說「相關係數」應該會是最重要的一項輸入，但在金融風暴之後幾年的追查和檢討中，大家才發現在泡沫高峰的那幾年裡各大投資銀行忙著賺手續費，對於相關係數的評估都因誘因扭曲而嚴重不足。
因此當次級信貸借款者開始違約時，遠高於模型預估的集體違約比例讓相關金融商品的價格快速下修，這樣的快速下修重挫了市場信心，進一步加速商品價格下滑，商品持有者開始瘋狂追求變現，整個華爾街因此出現機構法人等級的「擠兌」，導致流動性大幅下降，從而引爆了危機。
我們可以用同樣的透鏡來檢驗一下現在許多人批評的新創泡沫：這些新創的商業模式彼此之間的相關係數有多高？
我們先來看一下九十年代的達康泡沫。在那場泡沫中催生了相當多的網路新創，硬體和軟體都有，有許多公司只成立兩三年就在納斯達克掛牌公開上市，在公開市場募集資金追求進一步的成長。
如果仔細觀察一下當時的各種新創，我們會發現雖然有不少像Pet.com這種面對消費者的電子商務新創，但有更多是B2B的網路新創，他們提供正在高速成長中的網路基礎結構和軟體應用中各種新的解決方案，很多時候它們的客戶就是其他也在高速成長的新創。
換句話說，這些B2B網路新創的訂單和營收來源可能就是來自彼此，也就是來自風險資本家所灌入這些公司的資本。但根本上來說，這些價值鏈裡的B2B成分最終要由消費者買單才有意義——記得總體經濟學中，在量測GDP時，如果不是量測總體產出，就是量測總體消費，如果沒有進出口或國際資本移動之類的外部因素，總體產出必須要等於總體消費。
但在九十年代，網際網路的市場穿透率尚低，擁有個人電腦的也是消費者中的少數，因此大部分的B2B新創其實賣的是長遠的未來：短期來說也許另一間科技公司貨新創會支付我每一年的軟體或系統授權費，但它們的客戶或客戶的客戶可能要五年或十年後才會真正浮現。
