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短期活动比率(摘要)
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 离职率 | ||||||
| 存货周转率 | ||||||
| 应收账款周转率 | ||||||
| 应付账款周转率 | ||||||
| 营运资金周转率 | ||||||
| 平均天数 | ||||||
| 库存周转天数 | ||||||
| 更多: 应收账款周转天数 | ||||||
| 运行周期 | ||||||
| 少: 应付账款周转天数 | ||||||
| 现金周转周期 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
从整体来看, SolarEdge Technologies Inc. 的主要财务比率在五个年度之间呈现出一些明显的变化和趋势,反映出公司在营运效率、资产管理以及资金周转方面的演变过程。
- 存货周转率
- 存货周转率在2019年达到最高值5.54,显示出该时期存货管理最为高效。自此之后,比例逐步下降,至2022年降至3.11,表明存货周转速度放缓,存货积压可能有所增加,影响了库存管理的效率。
- 应收账款周转率
- 应收账款周转率在2020年达到峰值6.67,说明该年度应收账款收回速度较快。此后逐年下降至2022年的3.44,反映出应收账款回收效率下降,可能带来现金流压力以及应收账款的积累。
- 应付账款周转率
- 应付账款周转率在五年内相对稳定,整体维持在4.93至6.16的区间,未出现显著波动。这表明公司在应付账款的管理方面较为稳定,未遭遇明显的付款压力或谈判变动。
- 营运资金周转率
- 营运资金周转率在2019年达到2.87,为五年来最高,显示出良好的营运资金利用效率。随后则呈下降趋势,至2022年降至1.55,暗示公司在资金管理方面的利用效率有所减弱,可能由于营运周期延长或其他运营因素影响。
- 库存周转天数
- 库存周转天数在2018年为84天,随后逐年变化,2020年显著上升至121天,表示库存积压增加或存货周转变慢;此后虽有波动,但整体仍居较高水平,反映库存管理可能面临一定压力,影响资金占用效率。
- 应收账款周转天数
- 应收账款天数在2018年为68天,但至2022年已延长至106天。延长的应收账款期限可能暗示信用政策宽松、客户支付周期变长或收款效率降低,从而影响公司的现金流。
- 运营周期
- 运营周期逐年延长,从2018年的152天增加到2022年的223天,显示从存货到应收账款的整体周转时间变长。这一趋势可能反映出供应链或应收账款管理的效率下降,或市场环境的变化。
- 应付账款周转天数
- 应付账款天数稳中略有延长,从63天上升到74天,表明公司对供应商的付款周期有一定延长,可能为了缓解现金流压力或谈判获得更有利条款。
- 现金周转周期
- 现金周转周期显著增加,从2018年的89天增加至2022年的149天,意味着公司从支付供应商到收回销售款的整体时间延长。这可能对公司现金流和短期偿债能力产生一定压力。
综上所述,公司的多项营运效率指标在近年来表现出一定的趋势变缓,尤其是在应收账款和存货管理方面的改善空间。运营周期的延长和现金周转周期的增加提示管理层可能需关注资金管理和应收账款回收的优化,以改善公司整体的财务健康度和运营效率。
离职率
平均天数比率
存货周转率
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
| 收入成本 | ||||||
| 存货,净额 | ||||||
| 短期活动比率 | ||||||
| 存货周转率1 | ||||||
| 基准 | ||||||
| 存货周转率竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 存货周转率扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 存货周转率工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
存货周转率 = 收入成本 ÷ 存货,净额
= ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
从财务数据中可以观察到,公司的收入成本在五个年度中持续增长,特别是在2022年达到约2,265,631千美元,显示出公司营业规模不断扩大。然而,存货净额也呈现显著上升趋势,从2018年的141,519千美元增加到2022年的729,201千美元,反映出企业存货水平显著提高,可能与产能扩展或库存策略调整有关。
在存货周转率方面,数据显示,2019年达到最高值5.54,随后逐步下降至2022年的3.11。这意味着存货周转速度在后续年份有所放缓,可能指示库存管理变得较为审慎或存在库存积压的风险。虽然存货总额的增加可能促进收入增长,但存货周转率的下降提示库存管理效率的潜在压力,需关注未来的库存流动性和营运效率。
总体来看,公司在收入和存货方面均实现增长,但存货周转率的下降提示存货管理效率的复杂变化。未来若能优化存货结构和流动性,有望进一步提升整体运营效率,为企业创造更稳健的财务表现。
应收账款周转率
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
| 收入 | ||||||
| 贸易应收账款,扣除备抵 | ||||||
| 短期活动比率 | ||||||
| 应收账款周转率1 | ||||||
| 基准 | ||||||
| 应收账款周转率竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 应收账款周转率扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 应收账款周转率工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
应收账款周转率 = 收入 ÷ 贸易应收账款,扣除备抵
= ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
根据所提供的年度财务数据,可以观察到该公司的收入在分析期间内呈现持续增长的趋势。从2018年的约937百万美元增长到2022年的超过3,110百万美元,累计增长显著。这反映出公司业务规模不断扩大,市场份额可能有所提升,或者产品/服务需求持续旺盛。
在贸易应收账款方面,数据显示从2018年的约174百万美元增加到2022年的905百万美元,期间波动较大。尤其是在2022年,应收账款出现大幅增长,可能表明公司在客户赊账规模的扩大,或销售规模加快导致应收账款应势上升。这一趋势值得关注,因为应收账款的增长可能会影响公司的现金流管理。
应收账款周转率作为衡量应收账款变现速度的指标,2018年达到5.4,之后逐步下降到2022年的3.44。这一行为显示公司在销售增长的同时,应收账款回收速度有所放缓。这可能反映了客户信用政策的变化、客户支付习惯的调整,或在追收应收账款方面遇到一定挑战。较低的应收账款周转率可能会导致现金流压力加大,影响公司短期的资金流动性。
综上所述,公司的收入表现出强劲的增长态势,但应收账款规模的快速扩张和应收账款周转率的减少值得关注。这表明尽管销售持续增长,但在应收账款管理方面可能面临一定风险,企业应密切监控客户信用状况及收款效率,以维护健康的财务结构和稳定的现金流。
应付账款周转率
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
| 收入成本 | ||||||
| 贸易应付账款净额 | ||||||
| 短期活动比率 | ||||||
| 应付账款周转率1 | ||||||
| 基准 | ||||||
| 应付账款周转率竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 应付账款周转率扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 应付账款周转率工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
应付账款周转率 = 收入成本 ÷ 贸易应付账款净额
= ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
从收入成本的变化趋势来看,公司在报告期内显示出持续增长的迹象。2018年至2022年,收入成本逐年递增,从618,001千美元增加至2,265,631千美元。这一趋势表明公司业务规模不断扩大,销售和生产规模显著扩大,尽管增长速度可能受到不同年份的市场环境和企业运营策略变化的影响。
关于贸易应付账款净额,其数值亦呈上升趋势,从107,079千美元增长到459,831千美元。这显示公司在应付账款方面的负债水平逐步上升,可能反映了公司在扩展业务的同时,采取了较为宽松的支付策略或延长了供应商付款期限,以优化现金流管理。此外,较高的应付账款余额也提示公司有一定的供应链合作稳定性和议价能力增强的迹象。
应付账款周转率方面,从2018年的5.77略升至2020年的6.16,表明公司在这段时间内较为高效地利用应付账款进行周转。然而,从2021年开始,周转率有所下降至5.29,2022年进一步降至4.93,这意味着公司管理应付账款的效率有所减缓。可能的原因包括支付策略的调整、供应链条件变化或企业流动性管理的改变。这一变化值得密切关注,因为较低的应付账款周转率可能带来现金流管理的压力,亦可能影响供应商关系和采购条件。
总体而言,公司在报告期内表现出稳健的规模扩张态势,收入成本持续增长反映活跃的市场需求。同时,应付账款的增加和应付账款周转率的下降提示企业在财务管理方面面临一定的压力,需关注其供应链管理和现金流状况。未来的监测应重点关注应付账款管理效率的改善,以确保企业财务稳健与持续增长的平衡。
营运资金周转率
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以千美元计) | ||||||
| 流动资产 | ||||||
| 少: 流动负债 | ||||||
| 营运资金 | ||||||
| 收入 | ||||||
| 短期活动比率 | ||||||
| 营运资金周转率1 | ||||||
| 基准 | ||||||
| 营运资金周转率竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 营运资金周转率扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 营运资金周转率工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
营运资金周转率 = 收入 ÷ 营运资金
= ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
从提供的年度财务数据可以观察到,该公司整体财务表现呈现出一定的增长趋势。首先,收入方面,2018年至2022年期间,收入持续增长,从约9.37亿美元增长到3.11亿美元,展现了稳健的扩张态势,尤其是在2020年之后,增长幅度明显加快,显示出公司在市场中的竞争力增强和业务规模扩大。
营运资金方面,也经历了显著的增长,从2018年的约4.52亿美元增加至2022年的近2.01亿美元。这一趋势表明公司在扩大业务规模的同时,保持了较为充裕的营运资金,有助于支撑其持续扩张和应对运营中可能出现的资金需求。
然而,营运资金周转率在观察期内有所波动。2018年达到2.07,随后在2019年提升至2.87,显示出资产利用效率的提高。但在2020年,营运资金周转率骤降至1.14,标志着资产利用效率大幅下降,可能受到市场环境变化或公司运营调整的影响。随后,周转率逐步回升至2021年的1.66,但在2022年略微下降至1.55,表明公司在资产利用效率方面仍存在一定的波动,需要关注其持续改善的空间。
综上所述,财务数据显示公司具有持续增长的潜力,但在运营效率方面存在一定的压力和波动。未来,持续改善资产利用效率,合理管理营运资金,将对公司实现更高的盈利水平和财务稳定性起到关键作用。这些趋势与公司的扩展战略相辅相成,反映出其在快速增长的同时,也须关注优化运营管理以支持长期可持续发展。
库存周转天数
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 | ||||||
| 存货周转率 | ||||||
| 短期活动比率 (天数) | ||||||
| 库存周转天数1 | ||||||
| 基准 (天数) | ||||||
| 库存周转天数竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 库存周转天数扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 库存周转天数工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
库存周转天数 = 365 ÷ 存货周转率
= 365 ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
根据提供的财务数据分析,存货周转率在五个年度中呈现波动趋势。2018年到2019年期间,存货周转率由4.37上升至5.54,显示出公司在该段时期内提高了存货的周转效率。然而,从2019年到2020年,存货周转率显著下降至3.01,表明存货可能出现积压或销售速度减缓。随后在2021年略有回升至3.51,但2022年再次下降至3.11,显示出存货管理效率的整体下降趋势持续存在。
库存周转天数的变动与存货周转率呈现反向关系。2018年至2019年,库存周转天数由84天减少至66天,反映出存货周转速度加快,与存货周转率升高相一致。2020年,库存周转天数急剧上升至121天,表明存货周转变缓,与存货周转率的下降同步,为企业库存压力增大提供了潜在原因。接下来在2021年,库存周转天数略有减少至104天,显示出存货管理有所改善,但仍高于2018年水平;而2022年天数再次增加至117天,表明存货周转效率在整体上仍未得到根本改善,企业的库存周转周期明显延长。
总体而言,企业的存货管理在2018年至2019年期间表现良好,效率较高,但自2020年以来,存货周转率持续下降而库存周转天数持续上升,显示出存货流转速度减慢,存货积压问题可能加剧。这一趋势或许反映出市场需求减缓或供应链管理方面的挑战。建议企业关注存货管理措施,优化供应链,以改善存货周转效率和库存周转天数,从而提升整体运营效率和财务表现。
应收账款周转天数
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 | ||||||
| 应收账款周转率 | ||||||
| 短期活动比率 (天数) | ||||||
| 应收账款周转天数1 | ||||||
| 基准 (天数) | ||||||
| 应收账款周转天数竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 应收账款周转天数扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 应收账款周转天数工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
应收账款周转天数 = 365 ÷ 应收账款周转率
= 365 ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
从提供的数据可以观察到,2018年至2022年期间,应收账款周转率呈现出较为明显的波动趋势。具体而言,在2018年,应收账款周转率为5.4,随后在2019年稍微下降至4.78,2020年则有所上升,达到了6.67,显示出企业在2020年期间较快的应收账款回收速度。然而,进入2021年和2022年后,应收账款周转率持续下降,分别降至4.3和3.44,表明企业应收账款回收效率逐步减缓。
应收账款周转天数的变化趋势则与周转率相反。数值方面,2018年为68天,2019年为76天,显示回收期有所延长。2020年,应收账款平均回收期缩短至55天,反映出收款效率的改善。然而,2021年和2022年应收账款回收天数分别增加至85天和106天,显示回收周期逐年延长,可能受到市场环境变化或客户结构调整等因素的影响,导致应收账款回收效率明显减弱。
总体而言,该企业在2020年期间曾实现较高的应收账款周转率和较短的回收天数,表现出较强的账款管理能力。但随后两年则显示出账款回收效率的明显下降,可能引发现金流紧张的担忧。管理层应关注应收账款的加速回收措施,以改善资金周转和整体财务健康状态。
运行周期
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 | ||||||
| 库存周转天数 | ||||||
| 应收账款周转天数 | ||||||
| 短期活动比率 | ||||||
| 运行周期1 | ||||||
| 基准 | ||||||
| 运行周期竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 运行周期扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 运行周期工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
运行周期 = 库存周转天数 + 应收账款周转天数
= + =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
根据提供的财务数据,可以观察到几项关键指标在过去五年内的变化趋势。首先,库存周转天数在2018年至2019年有所改善,由84天降低至66天,显示存货管理效率有所提升。然而,之后的年份中库存周转天数呈现上升趋势,分别达到2020年的121天、2021年的104天以及2022年的117天,表明存货管理的效率有所减弱,存货平均周转速度变慢。
其次,应收账款周转天数在2018年为68天,2019年略升至76天,之后逐年下降至2020年的55天,表现出收款速度的改善。然而,2021年和2022年应收账款天数再次上升,分别达到85天和106天,反映出在近期,客户的账款回收周期延长,可能影响公司流动性和现金流状况。
最后,运行周期(库存天数加应收账款天数)整体表现出逐步增加的趋势。从2018年的152天上升到2022年的223天,显示整个运营周期在逐渐延长。这意味着从存货采购到收回款项的整体时间跨度加大,可能暗示供应链管理的效率下降或应收账款回收存在拖延。
总体看来,尽管在某些年份存货管理有所改善,但整体趋势显示库存和应收账款的周期延长,导致运营周期不断增加。这可能对企业的资金占用和流动性构成压力,建议关注供应链和应收账款管理的优化措施,以改善整体运营效率和财务状况。
应付账款周转天数
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 | ||||||
| 应付账款周转率 | ||||||
| 短期活动比率 (天数) | ||||||
| 应付账款周转天数1 | ||||||
| 基准 (天数) | ||||||
| 应付账款周转天数竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 应付账款周转天数扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 应付账款周转天数工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
应付账款周转天数 = 365 ÷ 应付账款周转率
= 365 ÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
根据提供的数据,公司的应付账款周转率由2018年的5.77逐步上升至2020年的6.16,显示公司在此期间提高了支付供应商的效率,增强了与供应链的资金管理能力。然而,2021年应付账款周转率下降至5.29,随后在2022年进一步下降至4.93,表明公司在最近两个财年中支付供应商的频率有所减缓,可能反映出资金压力或采购策略的调整。
对应的应付账款周转天数方面,从2018年的63天逐步减少至2020年的最短59天,表明公司在此期间加快了付款速度。进入2021年后,应付账款天数显著上升至69天,并在2022年持续增长至74天,延长了平均付款时间。这一趋势可能意味着公司在最近两个财年中推迟了应付账款的支付,或者是在供应链管理上采取了不同的策略,以保留现金流或应对外部压力。
整体来看,公司在2018年至2020年间表现出更为积极的应付账款管理,随后的两个年度中则表现出支付周期的延长。这些变化反映了公司资产负债管理策略的调整,以及可能受到宏观经济环境或行业特定因素的影响。未来持续观察该指标的趋势,将有助于评估公司供应链管理的稳定性与财务健康状况。
现金周转周期
| 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 | ||||||
| 库存周转天数 | ||||||
| 应收账款周转天数 | ||||||
| 应付账款周转天数 | ||||||
| 短期活动比率 | ||||||
| 现金周转周期1 | ||||||
| 基准 | ||||||
| 现金周转周期竞争 对手2 | ||||||
| Advanced Micro Devices Inc. | ||||||
| Analog Devices Inc. | ||||||
| Applied Materials Inc. | ||||||
| Broadcom Inc. | ||||||
| Intel Corp. | ||||||
| KLA Corp. | ||||||
| Lam Research Corp. | ||||||
| Micron Technology Inc. | ||||||
| NVIDIA Corp. | ||||||
| Qualcomm Inc. | ||||||
| Texas Instruments Inc. | ||||||
| 现金周转周期扇形 | ||||||
| 半导体和半导体设备 | ||||||
| 现金周转周期工业 | ||||||
| 信息技术 | ||||||
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31).
1 2022 计算
现金周转周期 = 库存周转天数 + 应收账款周转天数 – 应付账款周转天数
= + – =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
从整体趋势来看,企业的库存周转天数在观察期间呈现出较大的波动。具体而言,库存周转天数在2018年为84天,随后在2019年下降至66天,显示出库存管理的效率有所改善。然而,到了2020年,库存周转天数急剧上升至121天,表明库存周转速度减慢,可能受到市场需求变化或库存积压的影响。在随后的2021年和2022年,库存周转天数略有下降,但仍维持在104天和117天的较高水平,显示库存管理仍面临一定压力。
应收账款周转天数整体呈现波动趋势。2018年为68天,2019年略有上升至76天,随后在2020年改善至55天,显示应收账款回收效率提高。之后,应收账款天数逐步增加,到2021年和2022年分别升至85天和106天,表明账款回收周期延长,可能反映出收款策略的变化或客户信用条件的放宽,从而影响了现金流的回收速度。
应付账款周转天数在整个期间保持相对稳定,波动范围在59至74天之间。2018年为63天,到2022年上升至74天。较为平稳的应付账款天数可能表明企业在供应商付款方面保持较为一致的策略,没有出现明显的紧缩或延长支付期限,维持了良好的供应链关系。
现金周转周期在分析期间显示出明显增长的趋势。从2018年的89天逐步上升到2022年的149天。此增长表明企业为应对资金流动性压力,延长了现金的周转时间。这可能由于企业增加了库存和应收账款的管理时间,也反映出企业可能在流动性管理方面面临一定困难或采取了积极的财务策略,以保持运营资金的稳定。
综上所述,企业在库存管理和现金流管理方面面临一定挑战,库存周转和现金周期的延长表明管理效率有所下降。而应收账款天数的增加可能进一步影响企业的流动性。稳定的应付账款天数显示供应链关系较为稳固,但整体财务运营或许需要进一步优化,以改善现金周转速度和整体财务健康状况。