多变量信用风险判别模型是通过多个变量来评估借款人的信用风险。其优点包括：
综合性： 多变量模型可以综合考虑多个因素对信用风险的影响，能够更全面地评估借款人的信用状况，相较于单一变量模型更为准确。
稳定性： 多变量模型在一定程度上可以减少个别变量的影响，使模型更加稳定，避免了某些特定情况下单一变量模型的局限性。
有效性： 多变量模型可以有效地区分不同风险水平的借款人，提高信用评估的准确性和判别能力。
预测性： 多变量模型可以通过统计分析历史数据，建立预测模型，对未来的信用风险进行预测，帮助管理者做出更明智的决策。
然而，多变量信用风险判别模型也存在一些局限性：
数据需求高： 多变量模型需要大量的数据支持，包括各种类型的变量和足够的样本量，因此在数据获取方面存在一定的困难。
模型复杂性： 多变量模型相对于单一变量模型来说，模型结构更加复杂，需要更多的统计学知识和专业技能进行构建和解释。
过拟合风险： 多变量模型容易出现过拟合的情况，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上的预测效果较差，需要通过一些方法来避免过拟合。
解释性差： 多变量模型可能缺乏直观的解释性，难以清晰地说明各个变量对信用风险的具体影响程度，这可能会给管理者的决策带来一定的困扰。
为了克服多变量信用风险判别模型的局限性，可以采取以下方法：
合理选择变量： 在构建模型时，选择与信用风险密切相关的变量，避免过多无关的变量，以提高模型的预测能力。
样本数据清洗： 对数据进行清洗和预处理，排除异常值和缺失值，确保数据质量，提高模型的准确性。
模型评估与验证： 在建立模型后，进行模型的评估和验证，检验模型的预测效果，避免过拟合和欠拟合的问题。
结合专家经验： 在建立模型的过程中，可以结合专家的经验和领域知识，辅助模型构建和结果解释，提高模型的可信度和解释性。
综上所述，多变量信用风险判别模型具有综合性和预测性等优点，但也存在数据需求高、模型复杂性和解释性差等局限性，通过合理选择变量、数据清洗、模型评估与验证以及结合专家经验等方法可以提高模型的准确性和可信度。