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Teradyne Inc. (NASDAQ:TER)

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短期活动比率(摘要)

Teradyne Inc.、短期活动比率

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).


从整体趋势来看,多个核心财务比率反映了企业运营效率的变化。存货周转率经历波动,2019年到2021年期间持续提升,显示存货管理效率逐步改善,但2022年和2023年出现下降,尤其是2023年,存货周转率降至3.68,表明存货处理速度减慢,可能导致存货积压或管理效率下降。

应收账款周转率保持相对稳定,从2019年的6.33逐步提高到2021年的6.72,显示应收账款回收效率略有提升。但在2022年略有下降(6.42),而2023年基本持平(6.34),未呈明显改善,表明应收账款的管理在近期未发生显著变化。

应付账款周转率整体呈现上升趋势,从2019年的7.54提升至2020年的9.99,随后略有波动,到2023年下降至6.33,反映企业在支付供应商方面的周转速度逐渐放慢,可能与企业现金流管理或供应链策略调整有关。

营运资金周转率总体较为稳定,但2022年和2023年略有下降,尤其是2023年降至1.78,表明营运资金使用效率有所下降,可能影响企业的日常运营流动性。

库存周转天数和应收账款周转天数的变化值得注意。库存天数从2019年的75天下降到2021年的59天,但在2022年和2023年分别回升至92天和99天,显示库存管理效率在最新两年中明显变差。这与存货周转率下降相符,提示库存积压问题可能加剧,影响企业资金的周转速度。应收账款天数基本保持在58天,无明显趋势变化。

运行周期(即存货天数加应收账款天数减应付账款天数)在2019年至2021年逐步缩短,表明整体运营资本周转速度有所提高。但从2022年起,周期持续拉长,2023年达到157天,显示企业资金周转时间明显延长,可能影响整体盈利能力和资金流动性状况。

应付账款天数逐步增长,尤其在2023年增至58天,这表明企业支付供应商的时间延长,或是对供应链管理策略调整的一部分。现金周转周期显示一定的波动,2022年和2023年明显延长,分别为109天和99天,反映企业回收现金的速度减慢,现金流压力可能加大。

综上所述,企业在2019年至2021年间展现出相对稳健的运营效率提升,但近年来,随着存货周转天数的增加、营运周期的延长以及现金周转周期的上升,企业的运营效率出现一定的下滑。这可能受到供应链管理、存货管理策略或市场环境变化等多方面因素的影响。建议持续监控相关指标,优化存货和应付账款管理,以提高资金周转速度和整体运营效率。


离职率


平均天数比率


存货周转率

Teradyne Inc.、存货周转率计算,与基准测试的比较

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019年12月31日
部分财务数据 (以千美元计)
收入成本,不包括收购的无形资产摊销
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: 2023-12-31), 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).

1 2023 计算
存货周转率 = 收入成本,不包括收购的无形资产摊销 ÷ 存货,净额
= ÷ =

2 点击竞争对手名称查看计算结果。


从收入成本角度来看,公司的成本总额在2019年至2021年期间呈现持续增长的趋势,分别达到了955,136千美元、1,335,728千美元和1,496,225千美元,显示出较强的收入增长驱动成本的扩大。进入2022年,成本有所下降至1,287,894千美元,但2023年再次减少至1,139,550千美元,整体上呈现出波动性趋于下降的态势,可能反映出成本控制措施或盈利能力调整的影响。

存货方面,数据显示存货规模稳步上升,从2019年的196,691千美元增加到2021年的243,330千美元,至2022年达到了峰值325,019千美元,之后略微下降至2023年的309,974千美元。这一趋势暗示公司在扩展业务或优化库存管理方面的变化,可能与产品需求或存货策略的调整有关。

存货周转率的变化提供了关于公司存货管理效率的关键分析。2019年至2021年,存货周转率稳步提升,从4.86上升到6.15,表明企业在这一期间增强了存货管理效率,库存周转速度加快。然而,2022年和2023年,存货周转率分别降至3.96和3.68,显示出存货周转效率有所下降,可能是由于存货积压或销售速度减缓所致,这也与存货规模的变化相呼应。整体来看,公司在过去几年中经历了存货管理效率的变动,需关注未来存货周转率的改善情况以评估库存管理策略的执行效果。

综上所述,该公司在过去五年内经历了成本、存货规模和存货周转率的变化。成本总体呈增长趋势但近年来有所收敛,存货规模显著扩大后略有下降,而存货周转率则表现出由提升到下降的变化。这样的动态可能反映了公司在扩展规模与优化存货管理方面的调整,同时也提示未来需要关注存货管理效率的改善,以维持稳健的运营表现。


应收账款周转率

Teradyne Inc.、应收账款周转率计算,与基准测试的比较

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019年12月31日
部分财务数据 (以千美元计)
收入
应收账款,减去信用损失准备金
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: 2023-12-31), 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).

1 2023 计算
应收账款周转率 = 收入 ÷ 应收账款,减去信用损失准备金
= ÷ =

2 点击竞争对手名称查看计算结果。


分析显示,该公司在2019年至2023年期间的收入呈现波动趋势。具体来看,收入在2020年出现显著增长,比2019年增长约36.2%,达到31.2亿美金。此后,收入在2021年达到峰值,约37.0亿美金,较2020年增长约18.4%。然而,到了2022年,收入出现下降,降至约31.55亿美金,较2021年减少约14.7%。2023年则继续下降至约26.76亿美金,比2022年减少约15.2%。

应收账款同样反映出收入变化的影响,从2019年的约3.62亿美金增长到2020年的约4.98亿美金,2019至2020年增长约37.7%。在2021年达到最高点约5.51亿美金,年度增长继续,但2022年应收账款下降至4.91亿美金,表明收款压力减缓。2023年,应收账款继续减少至约4.22亿美金,降幅约14%。

应收账款周转率在2019年至2023年间基本保持相对稳定,略有波动,但整体在6.27至6.72的范围内。这表明公司在不同年份的应收账款管理效率较为稳定,能够持续实现一定的收款速度,较好地保持了流动性管理的平衡。

综上所述,公司在2019年至2021年期间实现了收入的持续增长,但从2022年起,收入开始下降,显示市场或公司整体业务面临一定压力。应收账款的变化与收入变化同步,但管理效率相对稳定。在未来,关注收入恢复与应收账款管理将是改善财务状况的关键点。}


应付账款周转率

Teradyne Inc.、应付账款周转率计算,与基准测试的比较

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2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019年12月31日
部分财务数据 (以千美元计)
收入成本,不包括收购的无形资产摊销
应付帐款
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: 2023-12-31), 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).

1 2023 计算
应付账款周转率 = 收入成本,不包括收购的无形资产摊销 ÷ 应付帐款
= ÷ =

2 点击竞争对手名称查看计算结果。


根据提供的数据,可以观察到公司在2019年至2023年期间的财务表现趋势和变化特征。据收入成本(不包括收购的无形资产摊销)来看,企业的成本整体呈上升趋势,从2019年的约955万美元增长至2022年的约1287万美元,2023年则有所下降至约1140万美元。这表明在此期间,公司的业务规模不断扩大,导致成本增加,然而2023年成本出现一定的回落,可能受到市场调整或成本控制等因素的影响。

关于应付账款,用量(以千美元计)自2019年的约127万美元逐步增加至2023年的约180万美元,显示出公司在应付账款的金额上逐年增长。尽管如此,应付账款的周转率呈现明显的波动,2019年为7.54,2020年升至9.99,2021年略微下降至9.77,2022年继续略降至9.22,直到2023年大幅下滑至6.33。应付账款周转率的下降意味着公司在2023年可能延长了支付账款的时间周期,或是在资金管理策略上进行了调整,这可能影响其现金流状况和供应链关系。

总体来看,公司在报告期内收入成本持续增长,业务规模扩大,但2023年成本的回落提示可能存在盈利压力或市场环境的变化。应付账款的持续增加与支付周期的缩短(尤其是2023年的明显下降)之间存在一定的矛盾,值得进一步关注公司是否采取了不同的财务策略,以优化流动性和供应链管理。未来的发展需要关注企业成本控制及应付账款管理的变化对其财务健康和运营效率的潜在影响。


营运资金周转率

Teradyne Inc.、营运资金周转率计算,与基准测试的比较

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2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).

1 2023 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。


根据提供的数据,可以观察到公司的财务状况在五年期间呈现出一定的变化趋势。首先,营运资金总体上呈现出波动,2020年达到高点后略有下降,2023年略低于2020年的水平,但仍高于2019年。具体而言,营运资金从2019年的1,119,855千美元增加到2020年的1,714,563千美元,随后在2021年和2022年略有减少,但在2023年保持接近2020年的水平。这表明公司在流动资金管理方面经历了一定的调整,但整体维持了较高的营运资金水平。

收入方面,数据显示连续上升的趋势,从2019年的2,294,965千美元增长至2021年的3,702,881千美元,显示出良好的增长动力。然而,在2022年出现了下降,降至3,155,045千美元,且在2023年进一步下降至2,676,298千美元。这可能表明在近期公司面临一定的市场调整或竞争压力,导致收入出现下滑。

营运资金周转率作为反映公司流动资金使用效率的指标,波动较为明显。其值从2019年的2.05下降至2020年的1.82,随后在2021年短暂回升至2.09,并在2022年保持稳定。但在2023年,营运资金周转率下降至1.78,显示出资金的利用效率有所降低。这可能部分受到收入下降的影响,或是公司在营运资金管理策略上的调整所致。

总体来看,公司在前两年通过增加营运资金应对业务增长,但在2022年开始出现收入和资金效率的波动,2023年的数据显示一定程度的放缓或调整。未来,关注营运资金管理和收入增长的持续性,将是评估公司财务表现的重要方面。公司需持续优化营运资金使用效率,以应对潜在的市场变化和保持盈利能力。


库存周转天数

Teradyne Inc.、库存周转天数计算,与基准测试的比较

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2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).

1 2023 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。


从存货周转率的变化趋势来看,公司整体的存货管理效率在2019年至2021年间有所提升。具体而言,存货周转率由4.86上升至6.15,说明公司在此期间加快了存货的周转速度,存货的流动性增强。然而,进入2022年和2023年后,存货周转率出现下降,分别降至3.96和3.68,反映出存货周转速度减缓,可能存在库存积压或存货管理效率下降的问题。

库存周转天数与存货周转率呈现逆相关的趋势。2019年,该指标为75天,表现出较为合理的库存管理水平。随后,2020年和2021年,库存周转天数显著缩短,分别为61天和59天,表明公司库存周转效率得到优化,存货持有时间缩短。然而,2022年和2023年,库存周转天数分别增加到92天和99天,表明存货持有时间延长,库存管理面临一定的挑战,可能由供应链中断、需求减缓或库存策略调整引起。

总体来看,公司在2019年至2021年期间表现出较好的存货流动性管理,随着时间进入2022年及之后,存货管理效率有所下滑,库存周期延长。这一变化可能影响公司的营运资金效果和整体库存成本,需关注库存策略调整与供应链效率的改善措施,以实现更合理的库存水平和改善流动性。


应收账款周转天数

Teradyne Inc.、应收账款周转天数计算,与基准测试的比较

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).

1 2023 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。


根据提供的财务数据,可以观察到应收账款周转率在2019年至2023年期间相对稳定,整体未出现显著波动。具体而言,2019年到2020年,周转率略有下降,从6.33降至6.27,随后在2021年略有回升至6.72,表明应收账款的回收效率在2021年有所改善,但整体变化幅度较小。2022年再次略微下降至6.42,2023年则维持在6.34的水平,显示公司应收账款的管理效率基本保持稳定。

应收账款周转天数方面,数据基本保持在58天左右,2019年和2020年均为58天,2021年略降至54天,显示回收周期缩短,效率有所提升。2022年又回升至57天,2023年回到58天,反映出公司应收账款回收的时间波动较小,整体维持在一个较为稳定的水平,没有出现明显恶化或改善的趋势。

总体来看,该公司的应收账款管理在所观察的五年期间较为稳健,虽有偶发的轻微变动,但未出现明显的趋势性变化,表明其信用政策和收账流程较为稳定,风险控制较为有效。未来若能持续维持甚至优化这一水平,有助于确保企业现金流的稳定性及财务状况的健康发展。


运行周期

Teradyne Inc.、运行周期计算,与基准测试的比较

天数

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).

1 2023 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。


在所分析的年度财务数据中,库存周转天数显示出明显的增长趋势。从2019年的75天逐步上升至2023年的99天,反映出公司库存周转效率逐渐降低,存货在库存中的持有时间延长。这可能表明公司在存货管理方面面临一定的挑战,或市场需求波动导致存货积压增加。

应收账款周转天数保持相对稳定,整体在54至58天之间波动。2021年达到最低值54天,但在2022年和2023年略有回升至57-58天。这表明公司在应收账款管理方面相对稳定,回款效率未出现显著恶化,但也未显著改善,可能暗示在应收账款催收上存在一定的持续压力。

运行周期方面,整体呈现上升趋势,从2019年的133天逐步增加到2023年的157天。这意味着公司业务中的从采购到最终销售的整体周期变长,可能受存货积压和应收账款回收周期延长的影响。尤其是在2022年和2023年,运行周期的显著增加值得关注,表明公司运营效率略有下降,可能面临供应链或市场需求变化带来的挑战。

总体而言,公司在存货管理和运营周期方面表现出一定的下降趋势,库存周转和运行周期的延长提示运营效率有所降低。这些变动可能对公司的流动性和盈利能力产生一定的不利影响,建议进一步关注其供应链管理和市场策略的调整,以优化运营效率和改善财务状况。同时,应收账款管理保持稳定是一个积极信号,但仍需持续优化回款流程以提升整体资金利用效率。


应付账款周转天数

Teradyne Inc.、应付账款周转天数计算,与基准测试的比较

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).

1 2023 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。


根据所提供的财务数据,可以观察到公司应付账款周转率在分析期间内经历了显著的变化。

应付账款周转率:
从2019年的7.54上升至2020年的9.99,表明公司在这一年加快了支付供应商的速度,提升了应付账款的周转效率。随后,周转率略有下降至2021年的9.77,但仍保持在较高水平。2022年进一步下降至9.22,反映出应付账款周转速度放缓。到2023年,周转率下降至6.33,显示公司在支付供应商方面的效率明显减弱,与前几年的水平相比有显著下降。这一趋势可能受到公司付款政策调整、供应链管理变化或财务状况变化的影响。
应付账款周转天数:
此指标显示公司平均需要多少天来支付其应付账款。2019年为48天,2020年缩短至37天,表明支付速度加快。2021年维持在37天,基本保持稳定。而在2022年,天数略微增加至40天,暗示支付周期略有延长。到了2023年,应付账款周转天数大幅增加至58天,意味着公司在支付供应商方面变得更为缓慢。这一增加可能是公司资金管理策略的调整,或是应对现金流压力的结果,值得进一步关注其对供应链合作的潜在影响。

总体而言,数据反映了公司应付账款管理在不同年份的波动。早期几年内,应付账款周转效率较高,但在2023年出现了明显的放缓,周转天数的延长提示公司可能在现金流管理或财务政策方面发生了变化。这些变化可能影响供应商关系和经营效率,建议结合公司其他财务指标进行进一步分析,以全面评估其财务健康状况和运营策略的调整。


现金周转周期

Teradyne Inc.、现金周转周期计算,与基准测试的比较

天数

Microsoft Excel
2023年12月31日 2022年12月31日 2021年12月31日 2020年12月31日 2019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: 2023-12-31), 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).

1 2023 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。


根据所提供的年度财务数据,可以观察到公司在存货管理和应收账款方面呈现出相对稳定的趋势。存货周转天数从2019年的75天逐步下降至2021年的59天,显示库存周转加快,存货管理效率有所提高。然而,2022年后该指标显著上升至92天,至2023年进一步延长至99天,表明存货的周转速度减慢,可能反映库存积压或销售放缓的问题出现。

应收账款周转天数总体保持稳定,略微波动在54至58天之间。这表明公司在应收账款管理方面保持较为一致的效率,无明显改善或恶化趋势。这样的稳定性对现金流的可预测性具有一定保障,但同时也提示应持续关注应收账款的回收效率以防止潜在的风险。

应付账款周转天数显示出明显的上升趋势,从2019年的48天逐步增加至2023年的58天。特别是2023年,较前几年显著延长,说明公司在对供应商的支付方面变得更加宽松,可能在延迟付款的同时影响与供应商的关系,或反映了公司在资金管理方面的策略调整。

现金周转周期则表现出较大的波动。自2019年的85天下降至2021年的76天后,2022年爆增至109天,2023年略降至99天。这一趋势表明,公司在2022年面临较长的现金周转周期,可能受到存货积压、应收账款回收期延长或应付账款延长等共同影响。现金周转周期的延长可能会对公司的流动性和资金成本带来压力,但2023年的略微改善显示了一定的缓解迹象。

总体来看,公司的存货周转效率在近期出现下滑,应收账款管理保持稳定,而应付账款和现金周转周期的延长可能反映了公司采取的融资或资金管理策略。建议持续关注存货和现金周期的变化,评估潜在的财务风险以及供应链和客户信用管理的效果,以优化资金周转和流动性管理策略。