多变量信用风险判别模型是一种常用的风险管理工具，它可以帮助机构评估借款人的信用风险水平。这种模型通常会考虑多个变量，包括但不限于借款人的个人信息、财务状况、借款历史等，通过对这些变量进行分析和建模，从而预测借款人未来的违约概率。
在不同行业和市场环境下，多变量信用风险判别模型的适用性会有所差异。一般来说，这种模型在银行、金融机构等传统信贷行业应用较为广泛，并且效果较好。因为这些行业的借款人信息相对较为完整，历史数据也较为可靠，模型的建立和验证相对容易。
然而，在一些新兴行业或者小型企业领域，多变量信用风险判别模型的适用性可能会受到一些。这些行业的借款人信息可能不够完整，历史数据也不够充分，导致模型的准确性和稳定性受到影响。此时，可以考虑通过增加一些其他的非传统数据源，比如社交媒体数据、消费行为数据等，来提升模型的预测能力。
另外，不同的市场环境也会对多变量信用风险判别模型的适用性产生影响。在经济繁荣时期，借款人的违约率相对较低，模型可能会出现过度拟合的情况；而在经济衰退时期，借款人的违约率上升，模型可能会失去预测能力。因此，在不同的市场环境下，需要及时调整模型的参数和变量，以保证其准确性和稳定性。
综上所述，多变量信用风险判别模型在不同行业和市场环境下的适用性是有的，需要根据具体情况进行调整和优化，以提高其预测能力和稳定性。