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Automatic Data Processing Inc. (NASDAQ:ADP)

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長期活動比率分析
季度數據

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長期活動比率(摘要)

Automatic Data Processing Inc.、長期活動比率(季度數據)

Microsoft Excel
2022年3月31日 2021年12月31日 2021年9月30日 2021年6月30日 2021年3月31日 2020年12月31日 2020年9月30日 2020年6月30日 2020年3月31日 2019年12月31日 2019年9月30日 2019年6月30日 2019年3月31日 2018年12月31日 2018年9月30日 2018年6月30日 2018年3月31日 2017年12月31日 2017年9月30日 2017年6月30日 2017年3月31日 2016年12月31日 2016年9月30日
固定資產凈周轉率
固定資產淨周轉比率 (包括經營租賃、使用權資產)
總資產周轉率
股東權益周轉率

根據報告: 10-Q (報告日期: 2022-03-31), 10-Q (報告日期: 2021-12-31), 10-Q (報告日期: 2021-09-30), 10-K (報告日期: 2021-06-30), 10-Q (報告日期: 2021-03-31), 10-Q (報告日期: 2020-12-31), 10-Q (報告日期: 2020-09-30), 10-K (報告日期: 2020-06-30), 10-Q (報告日期: 2020-03-31), 10-Q (報告日期: 2019-12-31), 10-Q (報告日期: 2019-09-30), 10-K (報告日期: 2019-06-30), 10-Q (報告日期: 2019-03-31), 10-Q (報告日期: 2018-12-31), 10-Q (報告日期: 2018-09-30), 10-K (報告日期: 2018-06-30), 10-Q (報告日期: 2018-03-31), 10-Q (報告日期: 2017-12-31), 10-Q (報告日期: 2017-09-30), 10-K (報告日期: 2017-06-30), 10-Q (報告日期: 2017-03-31), 10-Q (報告日期: 2016-12-31), 10-Q (報告日期: 2016-09-30).


從提供的數據中,可以觀察到多個財務比率在不同期間的變化趨勢。

固定資產凈周轉率
該比率在整個觀察期內呈現顯著的上升趨勢。從2016年9月30日的16.93,逐步增加至2022年3月31日的24.76。這表明該實體利用固定資產產生收入的能力不斷提高。上升趨勢在2020年加速,可能反映了效率提升或投資策略的調整。
固定資產淨周轉比率(包括經營租賃、使用權資產)
此比率在2016年至2019年的趨勢與上述固定資產凈周轉率相似,呈現上升趨勢。然而,2019年9月30日之後,該比率明顯下降,並在較低的水平波動。這可能與租賃會計準則的變更或經營租賃和使用權資產的增加有關,導致分母增大,從而降低了比率。
總資產周轉率
總資產周轉率的變化相對較小,且波動較大。在觀察期內,該比率在0.22至0.38之間波動。雖然在某些時期有小幅上升,但整體趨勢不明顯。2020年和2022年的比率相對較低,可能表明資產利用效率有所下降。
股東權益周轉率
股東權益周轉率在2016年至2018年呈現波動上升的趨勢,從2.79增加到3.84。2019年後,該比率有所下降,但在2021年再次回升至3.84。整體而言,該比率在2.51至3.85之間波動,表明該實體利用股東權益產生收入的能力相對穩定,但存在一定的波動性。

總體而言,數據顯示固定資產的利用效率在不斷提高,而總資產和股東權益的周轉率則呈現較為複雜的變化模式。需要進一步分析相關財務數據,才能更深入地了解這些趨勢背後的原因。


固定資產凈周轉率

Automatic Data Processing Inc.、固定資產凈周轉率、計算 (季度數據)

Microsoft Excel
2022年3月31日 2021年12月31日 2021年9月30日 2021年6月30日 2021年3月31日 2020年12月31日 2020年9月30日 2020年6月30日 2020年3月31日 2019年12月31日 2019年9月30日 2019年6月30日 2019年3月31日 2018年12月31日 2018年9月30日 2018年6月30日 2018年3月31日 2017年12月31日 2017年9月30日 2017年6月30日 2017年3月31日 2016年12月31日 2016年9月30日
選定的財務數據 (以千美元計)
收入
財產、廠房和設備 淨額
長期活動率
固定資產凈周轉率1
基準
固定資產凈周轉率競爭 對手2
Accenture PLC
Adobe Inc.
AppLovin Corp.
Cadence Design Systems Inc.
CrowdStrike Holdings Inc.
Datadog Inc.
International Business Machines Corp.
Intuit Inc.
Microsoft Corp.
Oracle Corp.
Palantir Technologies Inc.
Palo Alto Networks Inc.
Salesforce Inc.
ServiceNow Inc.
Synopsys Inc.
Workday Inc.

根據報告: 10-Q (報告日期: 2022-03-31), 10-Q (報告日期: 2021-12-31), 10-Q (報告日期: 2021-09-30), 10-K (報告日期: 2021-06-30), 10-Q (報告日期: 2021-03-31), 10-Q (報告日期: 2020-12-31), 10-Q (報告日期: 2020-09-30), 10-K (報告日期: 2020-06-30), 10-Q (報告日期: 2020-03-31), 10-Q (報告日期: 2019-12-31), 10-Q (報告日期: 2019-09-30), 10-K (報告日期: 2019-06-30), 10-Q (報告日期: 2019-03-31), 10-Q (報告日期: 2018-12-31), 10-Q (報告日期: 2018-09-30), 10-K (報告日期: 2018-06-30), 10-Q (報告日期: 2018-03-31), 10-Q (報告日期: 2017-12-31), 10-Q (報告日期: 2017-09-30), 10-K (報告日期: 2017-06-30), 10-Q (報告日期: 2017-03-31), 10-Q (報告日期: 2016-12-31), 10-Q (報告日期: 2016-09-30).

1 Q3 2022 計算
固定資產凈周轉率 = (收入Q3 2022 + 收入Q2 2022 + 收入Q1 2022 + 收入Q4 2021) ÷ 財產、廠房和設備 淨額
= ( + + + ) ÷ =

2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。


從提供的數據中,可以觀察到收入呈現波動增長趨勢。在2016年9月30日至2016年12月31日期間,收入略有增加。2017年3月31日達到一個峰值,隨後在2017年6月30日略有下降,但在2017年9月30日和2017年12月31日再次回升。此後,收入持續增長,並在2019年12月31日達到一個新的高點。2020年3月31日出現明顯下降,但隨後在2020年12月31日有所恢復。2021年繼續增長,並在2021年12月31日達到最高水平,2022年3月31日略有下降。

財產、廠房和設備 淨額
財產、廠房和設備 淨額在2016年9月30日至2018年9月30日期間呈現緩慢增長趨勢,隨後開始下降。2019年9月30日略有回升,但之後持續下降,直至2020年12月31日。2021年3月31日略有回升,但隨後又呈現下降趨勢,並在2022年3月31日達到最低點。

固定資產凈周轉率則呈現持續上升的趨勢。從2016年9月30日的16.93到2022年3月31日的24.76,該比率顯著提高。這表明公司在利用其固定資產產生收入方面變得更加高效。雖然收入有波動,但固定資產凈周轉率的持續上升表明公司能夠更有效地利用其資產基礎。

固定資產凈周轉率
該比率的增長可能源於多種因素,包括提高資產利用率、優化生產流程或更有效地管理資產。

總體而言,數據顯示收入增長,但伴隨著固定資產的減少。固定資產凈周轉率的提高表明公司在資產管理方面取得了進展,即使在資產規模縮減的情況下,仍能保持或提高收入產出能力。


固定資產淨周轉比率 (包括經營租賃、使用權資產)

Automatic Data Processing Inc.、固定資產凈周轉率(含經營租賃、使用權資產)、計算 (季度數據)

Microsoft Excel
2022年3月31日 2021年12月31日 2021年9月30日 2021年6月30日 2021年3月31日 2020年12月31日 2020年9月30日 2020年6月30日 2020年3月31日 2019年12月31日 2019年9月30日 2019年6月30日 2019年3月31日 2018年12月31日 2018年9月30日 2018年6月30日 2018年3月31日 2017年12月31日 2017年9月30日 2017年6月30日 2017年3月31日 2016年12月31日 2016年9月30日
選定的財務數據 (以千美元計)
收入
 
財產、廠房和設備 淨額
經營租賃使用權資產
不動產、廠房及設備凈額(包括經營租賃、使用權資產)
長期活動率
固定資產淨周轉比率 (包括經營租賃、使用權資產)1
基準
固定資產淨周轉比率 (包括經營租賃、使用權資產)競爭 對手2
Accenture PLC
Adobe Inc.
CrowdStrike Holdings Inc.
Datadog Inc.
International Business Machines Corp.
Intuit Inc.
Microsoft Corp.
Palantir Technologies Inc.
Palo Alto Networks Inc.
Salesforce Inc.
ServiceNow Inc.
Synopsys Inc.
Workday Inc.

根據報告: 10-Q (報告日期: 2022-03-31), 10-Q (報告日期: 2021-12-31), 10-Q (報告日期: 2021-09-30), 10-K (報告日期: 2021-06-30), 10-Q (報告日期: 2021-03-31), 10-Q (報告日期: 2020-12-31), 10-Q (報告日期: 2020-09-30), 10-K (報告日期: 2020-06-30), 10-Q (報告日期: 2020-03-31), 10-Q (報告日期: 2019-12-31), 10-Q (報告日期: 2019-09-30), 10-K (報告日期: 2019-06-30), 10-Q (報告日期: 2019-03-31), 10-Q (報告日期: 2018-12-31), 10-Q (報告日期: 2018-09-30), 10-K (報告日期: 2018-06-30), 10-Q (報告日期: 2018-03-31), 10-Q (報告日期: 2017-12-31), 10-Q (報告日期: 2017-09-30), 10-K (報告日期: 2017-06-30), 10-Q (報告日期: 2017-03-31), 10-Q (報告日期: 2016-12-31), 10-Q (報告日期: 2016-09-30).

1 Q3 2022 計算
固定資產淨周轉比率 (包括經營租賃、使用權資產) = (收入Q3 2022 + 收入Q2 2022 + 收入Q1 2022 + 收入Q4 2021) ÷ 不動產、廠房及設備凈額(包括經營租賃、使用權資產)
= ( + + + ) ÷ =

2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。


從提供的數據中,可以觀察到收入在一段時間內呈現波動增長的趨勢。從2016年9月30日的2916900千美元,到2022年3月31日的4513000千美元,總體上呈現上升趨勢,但期間存在季度性的波動。例如,在2017年6月30日,收入有所下降,但在之後的季度又恢復增長。2020年3月31日收入下降,但隨後迅速反彈。

收入
收入在2019年9月30日達到一個相對較高的水平,隨後在2020年第一季度有所下降,但在2020年第二季度開始顯著增長,並在2021年和2022年持續保持較高的水平。

不動產、廠房及設備凈額(包括經營租賃、使用權資產)在2017年9月30日達到一個峰值,之後經歷了一段時間的下降,並在2018年12月31日達到最低點。然而,從2019年3月31日開始,該數值大幅增加,並在2019年6月30日達到最高點。隨後,該數值再次下降,並在2022年3月31日達到1096000千美元。

不動產、廠房及設備凈額
該數值在2019年經歷了顯著的增長,可能反映了對固定資產的投資。隨後,該數值有所下降,可能與資產折舊或處置有關。

固定資產淨周轉比率(包括經營租賃、使用權資產)在2016年至2018年期間相對穩定,在15.67到18.55之間波動。2019年3月31日,該比率大幅下降至11.29,隨後在2019年6月30日到2022年3月31日期間逐步上升,並在2022年3月31日達到14.7。

固定資產淨周轉比率
該比率的下降可能表明固定資產的使用效率降低,或者收入增長速度慢於固定資產的增長速度。隨後的上升可能表明固定資產的使用效率得到改善,或者收入增長速度快於固定資產的增長速度。

總體而言,數據顯示收入呈現增長趨勢,但存在季度性波動。固定資產凈額在一段時間內經歷了增長和下降,而固定資產淨周轉比率則反映了固定資產的使用效率變化。


總資產周轉率

Automatic Data Processing Inc.、總資產周轉率、計算 (季度數據)

Microsoft Excel
2022年3月31日 2021年12月31日 2021年9月30日 2021年6月30日 2021年3月31日 2020年12月31日 2020年9月30日 2020年6月30日 2020年3月31日 2019年12月31日 2019年9月30日 2019年6月30日 2019年3月31日 2018年12月31日 2018年9月30日 2018年6月30日 2018年3月31日 2017年12月31日 2017年9月30日 2017年6月30日 2017年3月31日 2016年12月31日 2016年9月30日
選定的財務數據 (以千美元計)
收入
總資產
長期活動率
總資產周轉率1
基準
總資產周轉率競爭 對手2
Accenture PLC
Adobe Inc.
AppLovin Corp.
Cadence Design Systems Inc.
CrowdStrike Holdings Inc.
Datadog Inc.
International Business Machines Corp.
Intuit Inc.
Microsoft Corp.
Oracle Corp.
Palantir Technologies Inc.
Palo Alto Networks Inc.
Salesforce Inc.
ServiceNow Inc.
Synopsys Inc.
Workday Inc.

根據報告: 10-Q (報告日期: 2022-03-31), 10-Q (報告日期: 2021-12-31), 10-Q (報告日期: 2021-09-30), 10-K (報告日期: 2021-06-30), 10-Q (報告日期: 2021-03-31), 10-Q (報告日期: 2020-12-31), 10-Q (報告日期: 2020-09-30), 10-K (報告日期: 2020-06-30), 10-Q (報告日期: 2020-03-31), 10-Q (報告日期: 2019-12-31), 10-Q (報告日期: 2019-09-30), 10-K (報告日期: 2019-06-30), 10-Q (報告日期: 2019-03-31), 10-Q (報告日期: 2018-12-31), 10-Q (報告日期: 2018-09-30), 10-K (報告日期: 2018-06-30), 10-Q (報告日期: 2018-03-31), 10-Q (報告日期: 2017-12-31), 10-Q (報告日期: 2017-09-30), 10-K (報告日期: 2017-06-30), 10-Q (報告日期: 2017-03-31), 10-Q (報告日期: 2016-12-31), 10-Q (報告日期: 2016-09-30).

1 Q3 2022 計算
總資產周轉率 = (收入Q3 2022 + 收入Q2 2022 + 收入Q1 2022 + 收入Q4 2021) ÷ 總資產
= ( + + + ) ÷ =

2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。


從提供的數據中,可以觀察到收入呈現波動增長趨勢。在2016年9月30日至2019年12月31日期間,收入經歷了多次增減,但總體而言呈現上升趨勢。2020年3月31日後,收入增長速度加快,並在2021年12月31日達到峰值,隨後略有下降,但在2022年3月31日再次回升。

收入
收入在2016年9月30日為2916900千美元,至2022年3月31日增長至4513000千美元。儘管期間存在季度波動,但長期趨勢表明收入持續增長。

總資產的變化也呈現一定的模式。在2016年9月30日至2018年12月31日期間,總資產經歷了顯著增長,隨後在2019年3月31日略有下降,但在2019年9月30日再次回升。2020年3月31日後,總資產的增長速度加快,並在2022年3月31日達到最高點。

總資產
總資產從2016年9月30日的34337400千美元增長至2022年3月31日的72068100千美元。總資產的增長幅度明顯,表明公司規模的擴大。

總資產周轉率則呈現較為複雜的變化。在觀察期內,該比率波動較大,沒有明顯的長期趨勢。在某些季度,周轉率較高,表明資產利用效率較好;而在其他季度,周轉率較低,可能表明資產利用效率有待提高。

總資產周轉率
總資產周轉率在0.22至0.38之間波動。2016年9月30日的0.35,到2022年3月31日的0.22,顯示資產利用效率可能受到收入增長和資產規模擴大的綜合影響。

總體而言,數據顯示公司收入和總資產均呈現增長趨勢,但總資產周轉率的波動表明資產利用效率可能需要進一步關注。


股東權益周轉率

Automatic Data Processing Inc.、股東權益周轉率、計算 (季度數據)

Microsoft Excel
2022年3月31日 2021年12月31日 2021年9月30日 2021年6月30日 2021年3月31日 2020年12月31日 2020年9月30日 2020年6月30日 2020年3月31日 2019年12月31日 2019年9月30日 2019年6月30日 2019年3月31日 2018年12月31日 2018年9月30日 2018年6月30日 2018年3月31日 2017年12月31日 2017年9月30日 2017年6月30日 2017年3月31日 2016年12月31日 2016年9月30日
選定的財務數據 (以千美元計)
收入
股東權益
長期活動率
股東權益周轉率1
基準
股東權益周轉率競爭 對手2
Accenture PLC
Adobe Inc.
AppLovin Corp.
Cadence Design Systems Inc.
CrowdStrike Holdings Inc.
Datadog Inc.
International Business Machines Corp.
Intuit Inc.
Microsoft Corp.
Oracle Corp.
Palantir Technologies Inc.
Palo Alto Networks Inc.
Salesforce Inc.
ServiceNow Inc.
Synopsys Inc.
Workday Inc.

根據報告: 10-Q (報告日期: 2022-03-31), 10-Q (報告日期: 2021-12-31), 10-Q (報告日期: 2021-09-30), 10-K (報告日期: 2021-06-30), 10-Q (報告日期: 2021-03-31), 10-Q (報告日期: 2020-12-31), 10-Q (報告日期: 2020-09-30), 10-K (報告日期: 2020-06-30), 10-Q (報告日期: 2020-03-31), 10-Q (報告日期: 2019-12-31), 10-Q (報告日期: 2019-09-30), 10-K (報告日期: 2019-06-30), 10-Q (報告日期: 2019-03-31), 10-Q (報告日期: 2018-12-31), 10-Q (報告日期: 2018-09-30), 10-K (報告日期: 2018-06-30), 10-Q (報告日期: 2018-03-31), 10-Q (報告日期: 2017-12-31), 10-Q (報告日期: 2017-09-30), 10-K (報告日期: 2017-06-30), 10-Q (報告日期: 2017-03-31), 10-Q (報告日期: 2016-12-31), 10-Q (報告日期: 2016-09-30).

1 Q3 2022 計算
股東權益周轉率 = (收入Q3 2022 + 收入Q2 2022 + 收入Q1 2022 + 收入Q4 2021) ÷ 股東權益
= ( + + + ) ÷ =

2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。


從提供的數據中,可以觀察到收入呈現波動增長趨勢。在2016年9月30日至2019年12月31日期間,收入經歷了多次增減,但總體而言呈現上升趨勢。2020年3月31日出現顯著下降,隨後在2020年12月31日有所回升,並在2021年持續增長,最終在2022年3月31日達到最高點。

收入
收入在2016年9月30日為2916900千美元,至2022年3月31日增長至4513000千美元。儘管期間存在季度波動,但長期趨勢表明收入持續增長。值得注意的是,2020年第一季度收入出現較大降幅,可能受到外部因素影響。

股東權益的變化相對平穩,但同樣存在波動。在2016年9月30日至2018年12月31日期間,股東權益經歷了先降後升的過程。2019年股東權益持續增長,並在2020年和2021年保持相對穩定,但在2022年3月31日顯著下降。

股東權益
股東權益在2016年9月30日為4250100千美元,至2022年3月31日降至4192900千美元。雖然整體變化不大,但2022年3月31日的下降值得關注,可能需要進一步分析原因。

股東權益周轉率呈現較為複雜的變化模式。在2016年至2018年期間,該比率在2.79到3.85之間波動。2019年至2021年,該比率相對穩定,在2.58到3.11之間。2022年3月31日,股東權益周轉率達到3.84,為觀察期內最高值。

股東權益周轉率
股東權益周轉率的波動可能反映了公司利用股東權益產生收入的效率變化。2022年3月31日的顯著上升表明公司在該季度更有效地利用了股東權益。

總體而言,數據顯示收入呈現增長趨勢,但股東權益的變化相對平穩,且在2022年3月31日出現下降。股東權益周轉率的波動表明公司利用股東權益產生收入的效率存在變化。這些趨勢和變化可能需要進一步分析,以了解其背後的具體原因和潛在影響。