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财产、厂房和设备披露
2017年12月31日 | 2016年12月31日 | 2015年12月31日 | 2014年12月31日 | 2013年12月31日 | |||||||
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土地和建筑物 | |||||||||||
家具 | |||||||||||
设备 | |||||||||||
计算机软件 | |||||||||||
租赁权改善 | |||||||||||
不动产和设备毛额 | |||||||||||
累计折旧 | |||||||||||
不动产及设备净额 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31).
以下是对一组年度财务数据的分析报告。
- 不动产及设备毛额
- 不动产及设备毛额在2013年至2016年期间呈现持续增长的趋势,从2750600千美元增长至3223000千美元。然而,2017年出现显著下降,降至1104100千美元。这表明可能发生了大规模的资产处置或重估。
- 累计折旧
- 累计折旧逐年增加,从2013年的-1091700千美元增加到2016年的-1949400千美元。2017年,累计折旧大幅减少至-552800千美元,这与不动产及设备毛额的下降相对应,可能与资产处置有关。
- 不动产及设备净额
- 不动产及设备净额在2013年至2015年期间呈现下降趋势,从1658900千美元下降至1273600千美元。2016年略有回升,但2017年大幅下降至551300千美元。净额的下降趋势与累计折旧的增加和不动产及设备毛额的波动有关。2017年的显著下降表明净资产价值大幅缩水。
- 土地和建筑物
- 土地和建筑物价值在2013年至2015年期间略有波动,从215800千美元下降至200000千美元,随后在2017年回升至195300千美元。整体变动幅度不大。
- 家具
- 家具价值相对稳定,在2013年至2017年期间保持在70400千美元至74500千美元之间,波动幅度较小。
- 设备
- 设备价值在2013年至2016年期间呈现增长趋势,从707500千美元增长至801400千美元。2017年大幅下降至543500千美元,这可能是导致不动产及设备毛额和净额大幅下降的主要原因。
- 计算机软件
- 计算机软件价值在2013年至2016年期间持续增长,从1582300千美元增长至1926000千美元。2017年的数据缺失,无法评估其后续变化。
- 租赁权改善
- 租赁权改善价值在2013年至2017年期间持续增长,从173400千美元增长至290800千美元,表明对租赁资产的投资不断增加。
总体而言,数据表明在2017年发生了重大的资产结构调整,可能包括资产处置或重估。设备价值的显著下降是导致整体不动产及设备净额下降的主要因素。计算机软件的2017年数据缺失,需要进一步补充以进行更全面的分析。
资产龄龄比率(摘要)
2017年12月31日 | 2016年12月31日 | 2015年12月31日 | 2014年12月31日 | 2013年12月31日 | ||
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平均年龄比例 | ||||||
预计总使用寿命 (以年为单位) | ||||||
预计年龄,自购买以来经过的时间 (以年为单位) | ||||||
预计剩余寿命 (以年为单位) |
根据报告: 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31).
以下是对一组年度财务数据的分析报告。
- 平均年龄比例
- 数据显示,平均年龄比例呈现显著的上升趋势。从2013年的39.69%增长到2015年的57.07%,随后在2016年达到60.48%的峰值。2017年出现回落,降至50.07%,但仍高于2013年的初始值。这一变化可能反映了用户群体的年龄结构变化,或者数据收集方法的调整。
- 预计总使用寿命
- 预计总使用寿命在2013年至2015年期间保持稳定在6年。2016年大幅增加至10年,随后在2017年回落至8年。这种波动可能与产品更新周期、技术进步或对未来使用模式的预期变化有关。需要进一步分析以确定导致这些变化的具体因素。
- 预计年龄,自购买以来经过的时间
- 从2013年的3年到2016年的6年,预计年龄呈现线性增长。2017年降至4年。这与预计总使用寿命的变化趋势相关,表明购买时间或使用模式可能发生了改变。需要结合其他数据进行更深入的分析。
- 预计剩余寿命
- 预计剩余寿命在2013年至2015年期间持续下降,从4年降至2年。2016年反弹至4年,2017年保持在4年。这一趋势与预计总使用寿命和预计年龄的变化相呼应,表明对未来使用寿命的评估在不断调整。剩余寿命的波动可能受到产品维护、升级以及用户使用习惯等因素的影响。
总体而言,这些数据表明在观察期间存在显著的变化。平均年龄比例的上升、预计总使用寿命的波动以及预计年龄和剩余寿命的动态变化,都值得进一步调查,以了解其背后的驱动因素和潜在影响。
平均年龄比例
2017年12月31日 | 2016年12月31日 | 2015年12月31日 | 2014年12月31日 | 2013年12月31日 | ||
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部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
累计折旧 | ||||||
不动产和设备毛额 | ||||||
资产龄化率 | ||||||
平均年龄比例1 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31).
2017 计算
1 平均年龄比例 = 100 × 累计折旧 ÷ 不动产和设备毛额
= 100 × ÷ =
以下是对一组年度财务数据的分析报告。
- 累计折旧
- 数据显示,累计折旧在2013年至2016年期间呈现持续增长的趋势。从2013年的109.17亿美元增长到2016年的194.94亿美元,增长幅度显著。然而,2017年累计折旧大幅下降至55.28亿美元,表明可能存在资产处置、减值或其他影响折旧计量的重大事件。
- 不动产和设备毛额
- 不动产和设备毛额在2013年至2016年期间也呈现增长趋势,但增速相对平缓。从2013年的275.06亿美元增长到2016年的322.3亿美元。与累计折旧类似,2017年该指标也出现显著下降,降至110.41亿美元,这与累计折旧的下降趋势相符,进一步暗示可能存在大规模的资产变动。
- 平均年龄比例
- 平均年龄比例在2013年至2016年期间持续上升,从39.69%增加到60.48%。这表明资产的平均使用年限在延长,可能意味着公司在较长时间内没有进行大规模的资产更新换代。然而,2017年平均年龄比例大幅下降至50.07%,这与不动产和设备毛额及累计折旧的下降趋势一致,可能反映了资产结构的重大变化,例如大量旧资产的处置,从而降低了整体平均年龄。
总体而言,数据显示在2017年出现了一个显著的转折点。不动产和设备毛额、累计折旧以及平均年龄比例均大幅下降,表明公司可能进行了大规模的资产处置、减值或重组。需要进一步分析相关信息,以确定这些变化背后的具体原因和潜在影响。
预计总使用寿命
2017年12月31日 | 2016年12月31日 | 2015年12月31日 | 2014年12月31日 | 2013年12月31日 | ||
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部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
不动产和设备毛额 | ||||||
折旧费用 | ||||||
资产龄化率 (以年为单位) | ||||||
预计总使用寿命1 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31).
2017 计算
1 预计总使用寿命 = 不动产和设备毛额 ÷ 折旧费用
= ÷ =
以下是对一组年度财务数据的分析报告。
- 不动产和设备毛额
- 不动产和设备毛额在2013年至2016年期间呈现持续增长的趋势。从2013年的275.06百万美元增长到2016年的322.3百万美元。然而,2017年出现了显著下降,降至110.41百万美元。这表明可能发生了大规模的资产处置、减值或会计处理变更。
- 折旧费用
- 折旧费用在2013年至2015年期间持续增加,从2013年的4.288亿美元增加到2015年的6.282亿美元。2016年折旧费用大幅下降至3.218亿美元,与不动产和设备毛额的增长趋势不符,可能与资产处置或折旧方法的调整有关。2017年进一步下降至1.346亿美元,与不动产和设备毛额的显著下降相呼应。
- 预计总使用寿命
- 预计总使用寿命在2013年至2015年期间从6年降至5年,表明对资产使用寿命的估计有所缩短。2016年大幅增加到10年,这可能反映了对新购入资产的评估,或者对现有资产剩余使用寿命的重新评估。2017年降至8年,表明对资产使用寿命的估计再次发生变化。预计总使用寿命的变化会直接影响折旧费用的计算。
总体而言,数据表明在2016年和2017年期间,资产组合发生了重大变化。不动产和设备毛额的显著下降以及折旧费用的相应减少,加上预计总使用寿命的波动,提示可能存在资产处置、减值、折旧方法调整或重大投资活动。需要进一步分析相关信息,以确定这些变化背后的具体原因和潜在影响。
预计年龄,自购买以来经过的时间
2017年12月31日 | 2016年12月31日 | 2015年12月31日 | 2014年12月31日 | 2013年12月31日 | ||
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部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
累计折旧 | ||||||
折旧费用 | ||||||
资产龄化率 (以年为单位) | ||||||
自购买以来经过的时间1 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31).
2017 计算
1 自购买以来经过的时间 = 累计折旧 ÷ 折旧费用
= ÷ =
以下是对一组年度财务数据的分析报告。
- 累计折旧
- 数据显示,累计折旧在2013年至2016年期间呈现显著增长趋势。从2013年的109.17亿美元增长到2016年的194.94亿美元。然而,2017年累计折旧大幅下降至55.28亿美元。这种下降可能表明资产处置、减值或会计政策的重大变化。
- 折旧费用
- 折旧费用在2013年至2015年期间持续增加,从4.288亿美元增至6.282亿美元。2016年,折旧费用大幅下降至3.218亿美元,并在2017年进一步下降至1.346亿美元。折旧费用的下降与累计折旧的下降趋势相符,可能反映了可折旧资产基础的减少。
- 预计年龄
- 在2013年至2015年期间,预计年龄保持稳定在3年。2016年,预计年龄增加到6年,随后在2017年降至4年。预计年龄的变化可能与资产的更新换代周期、资产处置策略或折旧方法的调整有关。2016年显著增加的预计年龄可能意味着公司保留了更长时间的资产,或者对现有资产的剩余使用寿命进行了重新评估。
总体而言,数据显示在2016年和2017年期间发生了显著变化。累计折旧和折旧费用均大幅下降,而预计年龄也经历了波动。这些变化可能表明公司在资产管理和会计处理方面发生了重大调整。进一步的分析需要结合其他财务数据和公司运营情况,才能更全面地理解这些趋势背后的原因。
预计剩余寿命
2017年12月31日 | 2016年12月31日 | 2015年12月31日 | 2014年12月31日 | 2013年12月31日 | ||
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部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
不动产及设备净额 | ||||||
折旧费用 | ||||||
资产龄化率 (以年为单位) | ||||||
预计剩余寿命1 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31).
2017 计算
1 预计剩余寿命 = 不动产及设备净额 ÷ 折旧费用
= ÷ =
以下是对一组年度财务数据的分析报告。
- 不动产及设备净额
- 不动产及设备净额在2013年至2017年期间呈现显著下降趋势。从2013年的165.89亿千美元开始,净额逐步减少至2017年的5.513亿千美元。2013年至2015年的降幅较为明显,随后2016年降幅放缓,2017年再次出现较大降幅。这可能表明公司在减少固定资产投资,或进行了大规模的资产处置,亦或是资产折旧速度加快。
- 折旧费用
- 折旧费用在2013年至2016年期间波动较大。2014年和2015年,折旧费用均有所增加,分别达到4.894亿千美元和6.282亿千美元。2016年折旧费用大幅下降至3.218亿千美元,随后在2017年进一步下降至1.346亿千美元。折旧费用的波动可能与不动产及设备净额的变化以及预计剩余寿命的调整有关。
- 预计剩余寿命
- 预计剩余寿命在观察期内呈现波动。从2013年的4年开始,2014年降至3年,2015年进一步降至2年。2016年意外回升至4年,2017年维持在4年。预计剩余寿命的变动直接影响折旧费用的计算,因此其波动性需要结合折旧费用进行综合分析。预计剩余寿命的调整可能反映了对资产使用情况和技术更新的评估。
总体而言,不动产及设备净额的持续下降与折旧费用的波动以及预计剩余寿命的变化之间存在关联。需要进一步分析这些变化背后的具体原因,例如资产处置、投资策略、技术更新以及会计政策的调整,才能更全面地理解财务状况。