它有以下优点：首先，多元线性回归模型可以建立较为复杂的预测模型，通过引入多个自变量，可以更好地解释因变量的变化。
其次，该模型适用于连续型因变量的预测，比如房屋价格、销售额等。
第三，多元线性回归模型基于线性假设，可以通过检验各个自变量的系数的显著性来进行变量筛选，帮助我们找到对因变量影响较大的自变量。
然而，多元线性回归模型存在以下缺点：首先，模型的表现高度依赖于数据的质量和特征的选择，如果输入的数据质量较差或者特征选择不当，那么模型可能会产生不准确的预测结果。
其次，多元线性回归模型要求自变量之间不存在多重共线性，即自变量之间不能完全相关或近似相关，否则会导致模型不稳定，系数估计不准确。
第三，模型假设了因变量和自变量之间存在线性关系，而实际情况中，因变量和自变量之间可能存在非线性关系，导致模型的预测能力受限。
综上所述，多元线性回归模型的优点在于可以构建复杂的预测模型并解释因变量的变化，适用于连续型因变量的预测，并且可以进行变量筛选。
然而，该模型的缺点包括对数据质量和特征选择的依赖、对多重共线性的敏感性以及对线性关系的假设。
根据具体问题和数据特征，我们需要综合考虑这些优缺点，并选择合适的回归模型来进行预测分析。