资信评级模型在处理不同时间段的数据和变化趋势时，通常会采取以下方法：
数据分析：首先，需要对不同时间段的数据进行详细的分析，包括对公司财务数据、市场环境、行业趋势等方面进行比较和评估，找出数据之间的关联性和趋势变化。
考虑时间因素：在建立评级模型时，需要考虑时间因素对数据的影响，比如考虑季节性变化、周期性变化等因素，以更准确地评估公司的信用风险。
动态调整模型：评级模型需要具备一定的灵活性，能够根据不同时间段数据的变化趋势进行动态调整，及时反映公司的最新情况和风险水平。可以通过引入权重调整、变量更新等方法来实现模型的动态性。
建立时间序列模型：可以考虑建立时间序列模型来分析不同时间段数据的变化趋势，如ARIMA模型、指数平滑模型等，以预测未来的信用风险情况。
制定风险管理策略：基于不同时间段数据的分析和模型预测结果，制定相应的风险管理策略，包括资产配置、贷款审批、信用额度控制等，以降低公司面临的信用风险。
案例说明：某银行在建立企业信用评级模型时，考虑到不同时间段的数据变化趋势，采用了时间序列模型对历史数据进行分析和预测，结合市场环境和行业趋势，及时调整评级模型参数，有效降低了信用风险暴露。