随着现代经济的快速发展和我国财务分析体系的完善,对企业的短期偿债能力进行科学的评价分析变得越来越重要。短期偿债就是指利用企业流动资产来偿还到期的短期债务。企业在经营过程中,不能盲目追求企业盈利能力而忽略企业的经营偿债问题,更不能累积过多流动资产而造成闲置资金,使得企业的发展空间没有得到足够的利用。企业应当在保证短期的流动资金足以偿还日常债务的前提下,寻求更好的发展。在这样的情形下,对企业做出短期偿债能力的正确评价,为企业管理者、投资者或其余相关者做出正确决策提供依据就显得尤为重要了。本文主要基于现有的短期偿债能力常用指标,进一步分析影响企业短期偿债的其他财务指标,从经济理论的角度为短期偿债能力综合评价体系的构建提供理论支撑。对收集到的包含多个行业共306家上市公司样本数据进行因子分析,并计算综合得分,利用短期偿债体现的资产流动性和K均值聚类方法将综合得分划分为五大类。分析各类型下企业的短期偿债能力表现得出:充盈类企业处于最优状态,而危机类企业的短期偿债能力最弱,应尽快采取措施以保证企业的正常运营,其他三类企业的短期偿债能力处于两者之间,且大部分（约41%）企业处于均衡状态。通过特殊企业（ST公司）短期偿债的表现情况和企业不同资产流动状况下财务能力表现性对分类结果的科学性和合理性进行验证。最后将因子分析和聚类分析得到的分类情况作为标签,利用BP神经网络和支持向量机等机器学习方法构建综合评价分类模型,对各分类情况进行分析对比,最终发现BP神经网络对各分类情况分类准确率较高,测试样本准确率达到91.304%,各类型准确率均能达到85%以上,分类效果显著。因此选择BP神经网络与因子分析模型结合,共同组成最优评价模型,综合评价上市公司短期偿债能力。