多变量信用风险判别模型是衡量借款人信用风险的重要工具，其构建过程中需要考虑多个变量。常用的变量包括但不限于以下几种：
个人信息：包括性别、年龄、婚姻状况、教育水平等。经济状况：包括收入稳定性、职业稳定性、资产负债情况等。信用记录：包括过去的信用历史、信用报告中的逾期记录、还款记录等。贷款信息：包括贷款用途、贷款金额、贷款期限等。行为特征：包括消费行为、还款习惯、稳定性等。市场环境：包括宏观经济环境、行业发展趋势等。这些变量可以通过统计分析、机器学习等方法进行权重分配和模型构建，从而对借款人的信用风险进行较为准确的评估和预测。管理者在使用多变量信用风险判别模型时，需要根据实际情况选择合适的变量，并持续监测和优化模型，以提高信用风险管理的效果。
举例说明：比如在银行借款业务中，银行可以通过建立多变量信用风险判别模型来评估借款人的信用状况，从而决定是否给予贷款以及贷款额度和利率。通过分析借款人的个人信息、经济状况、信用记录等多个方面的变量，银行可以更准确地评估借款人的信用风险，降低不良贷款的风险，提高贷款的准确性和效率。