短期活动比率分析
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短期活动比率（摘要）
HP Inc.、短期活动比率（季度数据）
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
以下是对所提供数据的分析报告。
- 存货周转率
- 在2014年至2015年期间，存货周转率呈现下降趋势，从14.34降至12.12。随后，在2016年初显著上升至16.78，但随后迅速回落至8.75。此后，该比率在8到9之间波动，并在2019年略有上升至8.89。整体而言，该比率在观察期内波动较大，表明库存管理策略可能存在变化或受到外部因素影响。
- 应收账款周转率
- 应收账款周转率在2014年至2016年初呈现上升趋势，从8.31大幅增加至21.58。随后，该比率下降，并在2017年至2019年期间保持在10.84至14之间波动。这种变化可能反映了信用政策的调整或客户付款行为的变化。
- 应付账款周转率
- 应付账款周转率在2014年至2016年期间持续下降，从6.81降至3.53。此后，该比率略有回升，并在3.2至3.6之间波动。这种下降趋势可能表明公司在延长付款期限，从而改善了现金流。
- 营运资金周转率
- 营运资金周转率在2014年至2015年期间呈现上升趋势，从15.85增加至35.77。然而，在2016年急剧下降至10.77，之后数据缺失。该比率的显著波动表明营运资金管理方面可能存在重大变化。
- 库存周转天数
- 库存周转天数在2014年至2018年期间逐渐增加，从25天增加至50天。2019年略有下降至44天。库存周转天数的增加表明库存积压的可能性增加，可能需要重新评估库存管理策略。
- 应收账款周转天数
- 应收账款周转天数在2014年至2016年初呈现下降趋势，随后在2016年至2019年期间保持在26至34天之间波动。该比率的下降表明公司在缩短收款周期，从而改善了现金流。
- 运行周期
- 运行周期在2014年至2017年期间呈现上升趋势，从69天增加至81天。2018年和2019年略有下降至77天和75天。运行周期的增加表明公司完成一个销售周期所需的时间变长。
- 应付账款周转天数
- 应付账款周转天数在2014年至2016年期间持续增加，从54天增加至114天。此后，该比率略有下降，并在101至113天之间波动。应付账款周转天数的增加表明公司在延长付款期限，从而改善了现金流。
- 现金周转周期
- 现金周转周期在2014年至2016年期间持续缩短，从15天降至-30天。负值表明公司能够更快地将库存转化为现金，并及时支付供应商。此后，该比率在-36至-10天之间波动。现金周转周期是衡量公司运营效率的重要指标。
总体而言，数据显示公司在库存管理、应收账款管理和应付账款管理方面都经历了显著的变化。这些变化可能反映了公司战略的调整或外部市场环境的影响。需要进一步分析这些变化对公司盈利能力和现金流的影响。
离职率
平均天数比率
存货周转率
HP Inc.、存货周转率、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1月31日 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以百万计) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 收入成本 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 库存 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 短期活动比率 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 存货周转率1 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 基准 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 存货周转率竞争 对手2 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 计算
存货周转率 = (收入成本Q3 2019
+ 收入成本Q2 2019
+ 收入成本Q1 2019
+ 收入成本Q4 2018)
÷ 库存
= ( + + + )
÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 收入成本
- 数据显示，收入成本在2014年至2015年期间呈现波动下降趋势。2016年出现显著下降，随后在2017年和2018年逐步上升。2019年，收入成本再次出现小幅下降，但整体水平高于2016年初期。这种波动可能反映了生产成本、原材料价格或销售组合的变化。
- 库存
- 库存水平在2014年至2015年期间总体上呈上升趋势，并在2015年达到峰值。2016年，库存水平大幅下降，随后在2017年和2018年持续增长，并在2018年达到较高水平。2019年，库存水平略有下降。库存的波动可能与需求变化、供应链管理策略或产品生命周期有关。
- 存货周转率
- 存货周转率在2014年至2015年期间呈现下降趋势，表明库存销售速度减缓。2016年，存货周转率显著提高，这可能与库存水平的大幅下降有关。然而，从2016年后期到2018年，存货周转率再次下降，表明库存销售速度放缓。2019年，存货周转率略有回升，但仍低于2016年的水平。存货周转率的变化与库存管理效率和市场需求密切相关。值得注意的是，2016年存货周转率的显著提升可能与一次性的库存清理或促销活动有关。
总体而言，数据显示在所观察的时期内，各项财务指标都呈现出一定的波动性。收入成本和库存水平的变化趋势相互关联，而存货周转率则反映了库存管理效率和市场需求的变化。进一步分析需要结合其他财务数据和行业背景信息，以更全面地了解其潜在原因和影响。
应收账款周转率
HP Inc.、应收账款周转率、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1月31日 | ||||||||
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| 部分财务数据 (以百万计) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 净收入 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 应收账款净额 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 短期活动比率 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 应收账款周转率1 | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| 应收账款周转率竞争 对手2 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 计算
应收账款周转率 = (净收入Q3 2019
+ 净收入Q2 2019
+ 净收入Q1 2019
+ 净收入Q4 2018)
÷ 应收账款净额
= ( + + + )
÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
以下是对财务数据的分析报告。
- 净收入
- 数据显示，净收入在2014年至2016年初经历了一个显著的下降趋势。从2014年1月31日的28154百万美元，下降至2016年1月31日的12246百万美元。随后，净收入在2016年下半年至2017年呈现出复苏迹象，并在2017年10月31日达到13927百万美元。2018年和2019年，净收入保持在相对稳定的水平，在14000百万美元至15400百万美元之间波动。整体而言，净收入在报告期内经历了先下降后稳定，并伴随一定波动的情况。
- 应收账款净额
- 应收账款净额在2014年至2016年初呈现出相对稳定的状态，并在2016年1月31日达到峰值4114百万美元。此后，应收账款净额有所下降，但在2018年和2019年再次呈现上升趋势，并在2019年7月31日达到5414百万美元。总体来看，应收账款净额呈现出波动上升的趋势。
- 应收账款周转率
- 应收账款周转率在2014年至2016年初呈现下降趋势，从2014年1月31日的8.31下降至2016年1月31日的21.58。随后，该比率在2016年4月30日达到峰值19.28，之后逐渐下降，并在2019年7月31日达到10.84。值得注意的是，2016年1月31日的数值明显偏高，可能需要进一步调查以确认数据准确性或是否存在特殊情况。整体而言，应收账款周转率呈现出先下降后波动，并最终下降的趋势。周转率的下降可能表明应收账款回收速度减慢，或者应收账款的规模增长速度超过了净收入的增长速度。
综合来看，净收入的下降与应收账款净额的上升以及应收账款周转率的下降之间可能存在关联。需要进一步分析其他财务指标和业务数据，以更全面地了解这些趋势背后的原因。
应付账款周转率
HP Inc.、应付账款周转率、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1月31日 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以百万计) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 收入成本 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 计算
应付账款周转率 = (收入成本Q3 2019
+ 收入成本Q2 2019
+ 收入成本Q1 2019
+ 收入成本Q4 2018)
÷ 应付帐款
= ( + + + )
÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 收入成本
- 收入成本在观察期内呈现波动趋势。2014年初至2014年末，收入成本总体上略有上升。2015年，收入成本呈现下降趋势，并在2016年初达到最低点。随后，收入成本在2016年下半年至2017年末持续增长。2018年，收入成本保持相对稳定，并在2019年略有波动，但总体上维持在较高水平。值得注意的是，2016年初的收入成本显著低于之前各期，可能反映了成本控制措施或业务结构调整。
- 应付帐款
- 应付帐款在2014年至2015年期间持续增加，表明供应商信贷的增加或付款条件的延长。2016年初，应付帐款大幅下降，与收入成本的下降趋势相符。此后，应付帐款逐渐增加，并在2018年达到峰值。2019年，应付帐款略有下降，但仍维持在较高水平。应付帐款的波动可能受到采购策略、供应商关系以及现金流管理的影响。
- 应付账款周转率
- 应付账款周转率在2014年至2016年初呈现下降趋势，表明公司支付应付账款的速度变慢。2016年初，周转率出现显著上升，可能与应付账款的快速减少有关。此后，周转率在较低水平波动，表明公司维持了相对稳定的付款周期。2019年，周转率略有上升，但整体仍低于2014年的水平。周转率的下降可能意味着公司利用了更长的付款期限来优化现金流，但也可能反映了与供应商关系的潜在问题。
总体而言，数据显示收入成本和应付帐款之间存在一定的相关性。收入成本的下降通常伴随着应付帐款的减少，反之亦然。应付账款周转率的变化反映了公司在管理供应商付款方面的策略调整。需要进一步分析其他财务指标，才能更全面地评估公司的财务状况和经营绩效。
营运资金周转率
HP Inc.、营运资金周转率、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1月31日 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (以百万计) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 流动资产 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 少： 流动负债 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 营运资金 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 净收入 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 计算
营运资金周转率 = (净收入Q3 2019
+ 净收入Q2 2019
+ 净收入Q1 2019
+ 净收入Q4 2018)
÷ 营运资金
= ( + + + )
÷ =
2 点击竞争对手名称查看计算结果。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 营运资金
- 数据显示，营运资金在2014年初至2016年初期间呈现波动下降趋势。从2014年1月31日的7073百万美元，下降至2016年1月31日的-1606百万美元。随后，在2016年4月30日略有回升，但之后持续下降，并在2018年10月31日达到最低点-3744百万美元。2019年，营运资金进一步下降，至-5263百万美元，并在年末略有回升至-4896百万美元。整体而言，营运资金呈现显著的负向趋势，表明流动资产覆盖短期负债的能力逐渐减弱。
- 净收入
- 净收入在2014年至2017年期间相对稳定，维持在25000百万美元至28000百万美元之间，期间有小幅波动。2018年，净收入开始呈现增长趋势，从2018年1月31日的14517百万美元增长至2018年10月31日的15366百万美元。2019年，净收入继续增长，并在2019年7月31日达到最高点14603百万美元，但年末略有下降至14036百万美元。总体而言，净收入在前期保持稳定，后期呈现增长趋势。
- 营运资金周转率
- 营运资金周转率在2014年至2015年期间呈现上升趋势，从2014年1月31日的15.85上升至2015年10月31日的10.77。2015年7月31日达到峰值35.77，随后大幅下降。后续数据缺失，无法评估该比率的长期趋势。前期周转率的波动可能与营运资金的变动以及销售额的变化有关。
综合来看，营运资金的持续下降与净收入的相对稳定或增长形成对比。营运资金周转率的波动可能反映了营运效率的变化。营运资金的负向趋势值得关注，可能需要进一步分析以确定其根本原因和潜在影响。
库存周转天数
HP Inc.、库存周转天数、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 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。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 存货周转率
- 数据显示，存货周转率在2014年至2015年期间呈现下降趋势。从2014年1月31日的14.34下降至2015年10月31日的12.12。随后，在2016年1月31日显著上升至16.78，但随后又回落至2016年10月31日的8.75。此后，存货周转率在8到17之间波动。2017年持续下降，至2017年10月31日的7.34达到最低点。2018年和2019年，存货周转率呈现小幅波动，但整体维持在7到9之间。整体来看，该指标波动较大，缺乏明显的长期趋势。
- 库存周转天数
- 库存周转天数与存货周转率呈反向关系。在2014年至2015年期间，库存周转天数从25天逐渐增加至30天。2016年1月31日显著下降至22天，但随后迅速增加，至2016年10月31日的42天。此后，库存周转天数持续增加，在2017年10月31日达到最高点50天。2018年和2019年，库存周转天数有所下降，但整体维持在41到48天之间。该指标的波动与存货周转率的波动相对应，表明库存管理策略或市场需求可能发生了变化。
- 整体趋势
- 从整体趋势来看，2016年似乎是一个转折点。在这一年，存货周转率和库存周转天数都发生了显著变化。这可能与公司战略调整、市场环境变化或产品组合的改变有关。2017年，指标表现持续疲软，随后在2018年和2019年有所改善，但并未恢复到2014-2015年的水平。需要进一步分析其他财务数据和外部因素，才能更准确地判断这些变化的原因。
应收账款周转天数
HP Inc.、应收账款周转天数、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 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。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 应收账款周转率
- 数据显示，应收账款周转率在2014年至2015年期间相对稳定，大致在7.73到8.96之间波动。2016年1月31日出现显著提升，达到21.58，随后几个季度有所回落，但仍保持在11.73到19.28之间。此后，周转率在2017年至2019年期间呈现出相对平稳的状态，维持在10.84到14之间。整体而言，周转率在2016年初经历了一个峰值，之后趋于稳定。
- 应收账款周转天数
- 应收账款周转天数与周转率呈现反向关系。在2014年至2015年期间，周转天数在31到47天之间波动。2016年1月31日，周转天数大幅下降至17天，与周转率的峰值相对应。随后，周转天数逐渐增加，在2016年10月31日达到31天。2017年至2019年期间，周转天数维持在26到34天之间，波动相对较小。整体趋势显示，周转天数在2016年初显著缩短，之后逐渐延长，并在后期保持相对稳定。
- 整体趋势
- 从整体趋势来看，数据表明在2016年初，收款效率显著提高，随后逐渐恢复到较为稳定的水平。周转率的峰值和周转天数的低谷同时出现，表明收款速度的加快。在2016年之后，收款效率保持相对稳定，周转率和周转天数的变化幅度均较小。这可能反映了公司在收款政策或客户信用管理方面发生的变化，或者受到宏观经济环境的影响。
运行周期
HP Inc.、运行周期、计算（季度数据）
天数
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 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。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 库存周转天数
- 数据显示，库存周转天数在2014年相对稳定，维持在25至28天之间。2015年略有波动，但整体保持在30天以下。2016年1月出现显著下降至22天，随后逐渐上升至42天。2017年和2018年，该指标持续上升，并在2018年达到峰值50天。2019年，库存周转天数有所回落，但仍高于2016年初的水平，维持在41至48天之间。总体而言，库存周转天数呈现先稳定后上升，近期略有回落的趋势，表明库存管理效率在不同时期存在变化。
- 应收账款周转天数
- 应收账款周转天数在2014年和2015年上半年波动较大，大致在41至47天之间。2016年1月出现大幅下降至17天，随后逐渐上升至31天。2017年至2019年，该指标保持在相对较高的水平，在26至34天之间波动。整体来看，应收账款周转天数经历了先下降后上升的趋势，表明收款效率在不同时期有所差异，且近期的收款周期相对较长。
- 运行周期
- 运行周期在2014年和2015年上半年相对稳定，在69至77天之间。2016年1月出现显著下降至39天，随后逐渐上升至73天。2017年和2018年，运行周期持续上升，并在2018年达到峰值81天。2019年，运行周期略有回落，但仍高于2015年的水平，维持在75至78天之间。运行周期是库存周转天数和应收账款周转天数的总和，其变化趋势与两个指标的变化趋势一致，表明整体运营效率在不同时期存在波动。
- 总体趋势
- 整体而言，数据显示2016年初运营效率有所提升，但随后逐渐下降，并在2018年达到相对较低的水平。2019年，运营效率略有改善，但仍未恢复到2015年的水平。这些变化可能与市场环境、销售策略、信用政策以及库存管理等因素有关。进一步分析这些因素，有助于更深入地了解运营效率的变化原因。
应付账款周转天数
HP Inc.、应付账款周转天数、计算（季度数据）
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1 Q3 2019 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。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 应付账款周转率
- 数据显示，应付账款周转率在2014年1月31日至2015年10月31日期间呈现下降趋势，从6.81降至4.93。随后，该比率在2016年1月31日显著上升至7.52，但之后再次下降，并在2016年10月31日达到3.53的低点。此后，该比率在3.2至3.6之间波动，未呈现明显的上升或下降趋势。整体而言，该比率在观察期内波动较大，但后期趋于稳定在较低水平。
- 应付账款周转天数
- 应付账款周转天数与应付账款周转率呈反向关系。数据显示，该天数在2014年1月31日至2015年10月31日期间呈上升趋势，从54天增加至74天。2016年1月31日，该天数大幅下降至49天，随后迅速上升，并在2016年10月31日达到103天的高点。此后，该天数在100天至114天之间波动，并在2019年7月31日稳定在112天。总体而言，该天数在观察期内波动较大，后期维持在较高的水平，表明支付账款的速度有所减缓。
- 整体趋势
- 从整体趋势来看，数据显示在2016年初出现了一个显著的转折点。在此之前，应付账款周转率下降，应付账款周转天数上升。2016年初的快速变化可能与公司运营策略或外部环境的改变有关。之后，两个指标都趋于波动，但应付账款周转天数维持在相对较高的水平，表明公司在管理应付账款方面可能采取了更为谨慎的态度，或者供应商的付款条件发生了变化。
现金周转周期
HP Inc.、现金周转周期、计算（季度数据）
天数
| 2019年7月31日 | 2019年4月30日 | 2019年1月31日 | 2018年10月31日 | 2018年7月31日 | 2018年4月30日 | 2018年1月31日 | 2017年10月31日 | 2017年7月31日 | 2017年4月30日 | 2017年1月31日 | 2016年10月31日 | 2016年7月31日 | 2016年4月30日 | 2016年1月31日 | 2015年10月31日 | 2015年7月31日 | 2015年4月30日 | 2015年1月31日 | 2014年10月31日 | 2014年7月31日 | 2014年4月30日 | 2014年1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 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Apple Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Arista Networks Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Cisco Systems Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Dell Technologies Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Super Micro Computer Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||
根据报告： 10-Q (报告日期： 2019-07-31), 10-Q (报告日期： 2019-04-30), 10-Q (报告日期： 2019-01-31), 10-K (报告日期： 2018-10-31), 10-Q (报告日期： 2018-07-31), 10-Q (报告日期： 2018-04-30), 10-Q (报告日期： 2018-01-31), 10-K (报告日期： 2017-10-31), 10-Q (报告日期： 2017-07-31), 10-Q (报告日期： 2017-04-30), 10-Q (报告日期： 2017-01-31), 10-K (报告日期： 2016-10-31), 10-Q (报告日期： 2016-07-31), 10-Q (报告日期： 2016-04-30), 10-Q (报告日期： 2016-01-31), 10-K (报告日期： 2015-10-31), 10-Q (报告日期： 2015-07-31), 10-Q (报告日期： 2015-04-30), 10-Q (报告日期： 2015-01-31), 10-K (报告日期： 2014-10-31), 10-Q (报告日期： 2014-07-31), 10-Q (报告日期： 2014-04-30), 10-Q (报告日期： 2014-01-31).
1
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。
以下是对所提供数据的分析报告。
- 库存周转天数
- 在观察期内，库存周转天数呈现波动趋势。2014年1月31日至2015年10月31日期间，该指标相对稳定，在25至30天之间。2016年1月31日显著下降至22天，随后在2016年全年呈现上升趋势，至2016年10月31日达到42天。2017年和2018年，该指标持续上升，并在2018年10月31日达到峰值50天。2019年，该指标有所回落，但仍维持在41至48天之间。整体而言，后期库存周转天数明显高于早期水平，可能反映出库存管理策略的变化或市场需求的影响。
- 应收账款周转天数
- 应收账款周转天数在观察期内也呈现波动。2014年1月31日至2015年10月31日期间，该指标在41至47天之间波动。2016年1月31日大幅下降至17天，随后逐渐上升，至2016年10月31日达到31天。2017年和2018年，该指标维持在30至34天之间，相对稳定。2019年，该指标略有波动，在32至34天之间。总体来看，该指标在后期呈现出高于早期水平的趋势，可能与销售政策或客户信用管理有关。
- 应付账款周转天数
- 应付账款周转天数在观察期内呈现持续上升的趋势。2014年1月31日至2015年10月31日期间，该指标从54天增加至74天。2016年1月31日下降至49天，但随后迅速上升，至2016年10月31日达到103天。2017年和2018年，该指标持续上升，并在2018年10月31日达到114天。2019年，该指标略有波动，在105至113天之间。该指标的持续上升可能表明供应商信用政策的变化或公司现金流管理策略的调整。
- 现金周转周期
- 现金周转周期在观察期内经历了显著的变化。2014年1月31日至2015年10月31日期间，该指标为正值，且逐渐下降，从15天降至3天。2016年1月31日转为负值，并持续下降，至2016年10月31日达到-30天。2017年和2018年，该指标维持在负值，并在2018年10月31日达到-33天。2019年，该指标略有波动，在-30至-36天之间。现金周转周期由正转负，且持续保持负值，表明公司在现金管理方面表现良好，能够更快地将库存转化为现金，并有效利用供应商的信用期限。
总体而言，数据表明公司在库存管理、应收账款管理和应付账款管理方面都发生了变化。现金周转周期由正转负，表明公司现金流管理能力有所提升。需要进一步分析这些变化背后的原因，以及它们对公司整体财务状况的影响。