信用风险组合模型是用来评估一个公司或者个人整体信用风险水平的模型。常见的方法和技术包括：
基于传统财务指标的模型：这种模型基于财务报表中的指标，如偿债能力、盈利能力、运营效率等，来评估信用风险。常用的指标包括财务比率、现金流量分析等。
基于市场数据的模型：这种模型使用市场数据，如股价波动、债券收益率等，来评估信用风险。市场数据可以反映投资者对于该公司信用状况的看法。
基于定量分析的模型：这种模型使用统计和数学工具，如回归分析、概率模型等，来评估信用风险。通过对历史数据进行分析，可以预测未来的信用风险。
基于主观判断的模型：这种模型将专家的主观判断和经验纳入评估过程中，通过专家讨论、问卷调查等方式来评估信用风险。
基于机器学习的模型：这种模型利用机器学习算法，如神经网络、决策树等，来建立信用风险预测模型。通过大量数据的学习，可以更准确地预测信用风险。
在实际应用中，可以结合多种方法和技术，建立综合的信用风险组合模型，以提高评估的准确性和全面性。同时，要根据具体情况选择合适的模型，并定期进行更新和验证，以确保模型的有效性和稳定性。
举例来说，一个银行可以结合基于市场数据的模型和基于定量分析的模型，来评估客户的信用风险。通过监测市场数据和分析客户的财务数据，银行可以更好地了解客户的信用状况，从而制定相应的信贷和风险管理策略。