本文的目的是探讨如何将财务大数据和机器学习方法应用于建模和了解金融产品。我们专注于住宅抵押支持的证券RESMB，这是2008年美国金融危机的核心。这些证券包含在招股说明书中，并具有复杂的瀑布回报结构。多个金融机构形成了创建招股说明书的供应链。为了建模该供应链，我们使用无监督的概率方法，尤其是动态主题模型（DTM），以提取一组特征（主题），以反映沿链条沿线的社区形成和时间演化。然后，我们通过一系列日益全面的模型来洞悉RESMBS证券的性能以及供应链的影响。首先，安全级别的模型直接确定了影响其性能的RESMBS证券的显着特征。然后，我们将模型扩展到包括招股说明书级别的特征，并证明招股说明书的组成很重要。我们的模型还表明，与招股说明书和证券产生有关的供应链沿线的社区对绩效有影响。我们是第一个表明与在次级危机中发挥关键作用的金融机构密切相关的有毒社区可以增加RESMBS证券失败的风险。