在评估和监控资信评级模型的有效性和适用性时，可以采取以下方法：
数据准备：确保数据的准确性、完整性和一致性。对历史数据进行清洗、整理和标准化，确保数据质量高。
模型评估指标：选择合适的评估指标来衡量模型的准确性和稳定性，如准确率、召回率、F1值、ROC曲线下面积（AUC）等。
模型验证：采用交叉验证、留出法、自助法等方法验证模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合情况。
模型比较：将不同模型进行对比分析，选择最优的模型，可以通过AUC、KS值等指标进行比较。
监控模型稳定性：建立监控机制，定期监测模型在实际应用中的表现，及时发现模型漂移或失效的情况。
模型调整：根据监控结果，及时对模型进行调整和优化，保持模型的高准确性。
风险管理：建立风险管理体系，对模型可能存在的风险进行评估和控制，确保模型在实际应用中的安全性和稳定性。
案例分析：某银行使用资信评级模型对客户进行信用评估，通过监控发现模型的准确率逐渐下降。经过分析发现，是因为模型训练数据中存在异常值，导致模型失效。银行及时清理数据、重新训练模型，最终提高了模型的准确性和稳定性。