在信用分析中，常见的回归模型包括逻辑回归模型、线性回归模型和决策树回归模型。
逻辑回归模型：逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的回归分析方法。逻辑回归模型可以用来预测一个二分类变量的概率，通常是0或1。在信用评分领域，逻辑回归模型常用于预测借款人违约的概率。
线性回归模型：线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系。在信用分析中，线性回归模型可以用来预测信用评分或者评估信用风险。通过线性回归模型，可以找出影响信用评分的主要变量，并进行风险评估。
决策树回归模型：决策树是一种树状模型，用于对实例进行分类或者预测。在信用分析中，决策树回归模型可以帮助确定不同变量对信用评分的影响程度，帮助管理者做出更好的决策。
除了以上三种回归模型外，还有其他一些回归模型可以用于信用分析，如支持向量机回归、随机森林回归等。选择合适的回归模型需要根据具体的问题和数据情况来决定，通常需要进行模型比较和评估，以确定最适合的模型。
在实际应用中，管理者可以通过构建不同的回归模型来预测借款人的信用风险，从而制定更有效的风险管理策略。通过监测模型的预测准确率和稳定性，管理者可以不断优化信用评估系统，提高借款人信用风险的预测能力。