在不同国家和地区，多变量信用风险判别模型的普适性受到一些因素的影响，主要包括以下几点：
数据可获性：不同国家和地区的金融市场发展水平、数据收集方式和数据质量可能存在差异，对于构建信用风险模型来说，数据的可获性是一个关键因素。一些国家和地区可能存在数据获取困难、数据不完整等问题，这会影响模型的准确性和预测能力。
经济环境：不同国家和地区的经济环境、金融体系、法律法规等存在差异，这些因素会对信用风险模型的构建和应用产生影响。例如，一些国家可能存在较高的金融风险、政治风险等，这些因素需要在模型中进行考虑。
模型适应性：多变量信用风险判别模型需要根据不同国家和地区的特点进行调整和优化，以提高准确性和预测能力。例如，模型中的变量选择、权重设置等可能需要根据具体情况进行调整，以适应不同的市场环境。
虽然多变量信用风险判别模型在不同国家和地区可能存在一定的局限性，但可以通过以下方法增加其普适性：
多样化数据来源：尽可能从不同的渠道获取数据，包括公开数据、第三方数据等，以提高数据的全面性和准确性。
定制化模型：根据不同国家和地区的特点，定制化信用风险模型，包括变量的选择、权重的设置等，以提高模型的适应性和预测能力。
持续优化：定期对模型进行评估和优化，及时调整模型参数，以适应不断变化的市场环境和风险情况。
综合来看，多变量信用风险判别模型在不同国家和地区具有一定的普适性，但需要根据具体情况进行调整和优化，以提高其准确性和预测能力。