多变量信用风险判别模型是通过统计学方法和机器学习算法，利用大量的数据来建立预测模型，从而评估借款人的信用风险。相比于主观判断和规则模型，多变量信用风险判别模型有以下优势和劣势：
优势：
客观性强：多变量信用风险判别模型是基于数据和算法建立的，不受个人主观情绪和偏见的影响，可以提供客观、准确的风险评估结果。高效性：多变量模型可以处理大量的数据，能够在短时间内完成信用评估，提高了工作效率。预测准确度高：多变量模型可以考虑多个因素对风险的影响，能够更全面、准确地评估借款人的信用状况，提高了预测准确度。可迭代性强：多变量模型可以通过不断的训练和调整，不断提升模型的准确性和适用性，适应市场和环境的变化。劣势：
数据需求高：多变量信用风险判别模型需要大量的历史数据进行训练和验证，如果数据不完整或不准确，会影响模型的准确性。模型复杂度高：多变量模型通常比较复杂，需要专业的技术人员进行建模和维护，对人力和技术要求较高。解释性差：某些复杂的多变量模型可能难以解释其背后的决策逻辑，不利于管理者和客户理解和接受。过度拟合风险：在建立多变量模型时，可能会出现过度拟合的情况，导致模型在训练数据上表现良好，但在实际应用中泛化能力较差。针对这些劣势，可以采取以下方法来提高多变量信用风险判别模型的效果：
加强数据质量管理，确保数据的完整性、准确性和时效性。在模型建立过程中，采用特征选择和降维等方法，简化模型结构，提高模型的解释性和泛化能力。定期对模型进行评估和验证，及时调整和优化模型，保持模型的准确性和适用性。结合专家经验和规则模型，将主观判断和专业知识融入到多变量模型中，提高模型的准确性和可信度。