付費用戶區域
免費試用
本周免費提供Cadence Design Systems Inc.頁面:
資料隱藏在後面: 。
這是一次性付款。沒有自動續訂。
我們接受:
短期活動比率(摘要)
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
換手率 | ||||||
存貨周轉率 | ||||||
應收賬款周轉率 | ||||||
應付賬款周轉率 | ||||||
營運資金周轉率 | ||||||
平均天數 | ||||||
庫存周轉天數 | ||||||
更多: 應收賬款周轉天數 | ||||||
作週期 | ||||||
少: 應付賬款周轉天數 | ||||||
現金換算週期 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
根據提供的財務資料,對坎德斯(Cadence Design Systems Inc.)在2020年至2024年間的流動性與營運效率趨勢進行分析如下:
- 存貨周轉率
- 此比率在2020年至2024年間呈現波動。2020年為4.02,之後於2021年下降至2.65,2022年略增至2.9,2023年再下滑至2.39,並於2024年回升至2.51。整體來看,存貨周轉效率較2020年有所下降,但在2024年略有回升,顯示存貨流轉速度未持續改善,呈現一定的波動性。
- 應收帳款周轉率
- 此比率在2020年至2024年間保持較高水平且趨於穩定。2020年為7.93,2021年上升至8.85,2022年下降至7.32,2023年小幅回升至8.36,2024年則略降至6.82。盡管有短期波動,但整體仍處於較高的範圍,代表公司在收款效率方面表現較佳,且未呈明顯惡化趨勢。
- 應付帳款周轉率
- 此指標於2022年至2024年間變化較大。2022年未提供數據,2023年為7.89,2024年大幅下降至4.77,而2025年(資料中的最後一期)大幅上升至116.56,顯示公司在應付帳款的管理策略上可能經歷重大調整,或是支付期限大幅延長或縮短,值得進一步了解背景細節以解讀該突變的原因。
- 營運資金周轉率
- 此比率在2020年為3.94,至2022年大幅提升至9.92,2023年進一步提升至10.61,但在2024年突然下降至1.75。此變化反映公司在2022年至2023年間,營運資金周轉效率顯著改善,但2024年出現急劇下降,可能由於營運資金管理策略轉變或資料異常所致。
- 庫存周轉天數
- 庫存天數由2020年的91天逐步增加,在2021年升至138天,2022年稍降為126天,2023年升至152天,2024年微降至145天。整體表現展示公司庫存持有時間延長,可能反映庫存積壓或存貨流轉速度放緩,但變動幅度有限,趨勢較為平穩。
- 應收帳款周轉天數
- 應收帳款天數較為波動。2020年為46天,2021年降至41天,2022年升至50天,2023年降回44天,2024年又升至54天,呈現周期性的波動,且整體呈現略微增加的趨勢,代表收款期限有所延長或客戶結構的變動。
- 作業週期
- 作業天數由137天逐步增加,2021年增至179天,2022年微減至176天,2023年升至196天,2024年稍微增加至199天,表明營運循環周期在逐步延長,可能反映公司在存貨週轉或收款過程中所面臨的挑戰或策略調整。
- 應付帳款周轉天數
- 2022年未提供數據,2023年為46天,2024年顯著增加至77天,而最終在2025年(2024年最後一期)回降至3天。這種劇烈變化可能代表公司支付策略的重大變動或外部條件的變化,尤其是最後出現極端數值,值得進一步調查其合理性與背景原因。
- 現金換算週期
- 此指標於2023年和2024年表現較高,為130天和119天,至2025年(資料最後期)升至196天。現金循環週期的延長通常是不利的,反映公司在運用現金方面的流動性或營運資金管理面臨挑戰,但同樣需考慮相關數據的完整性及異常因素。
換手率
平均天數比率
存貨周轉率
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入成本 | ||||||
庫存 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
存貨周轉率1 | ||||||
基準 | ||||||
存貨周轉率競爭 對手2 | ||||||
International Business Machines Corp. | ||||||
Microsoft Corp. | ||||||
Oracle Corp. | ||||||
Synopsys Inc. | ||||||
存貨周轉率扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
存貨周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
存貨周轉率 = 收入成本 ÷ 庫存
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據所提供的財務資料,Cadence Design Systems Inc.在2020年至2024年間呈現出以下趨勢與變化:
- 收入成本
- 公司在五年間的收入成本持續呈現上升趨勢,從2020年的約3.05億美元增加至2024年的約6.48億美元,累計成長約一倍多。此現象反映出公司規模的擴大以及營運規模的擴展,可能與公司業務的拓展或產品線的擴充相關。
- 庫存
- 庫存金額亦同步增加,從2020年的約7596萬美元增加至2024年的約2.58億美元,顯示公司庫存水平在成長過程中有明顯擴張。這可能對庫存管理形成一定壓力,但也可能反映出公司預備應對未來需求增加或擴大產能的策略。
- 存貨周轉率
- 儘管庫存總額持續上升,存貨周轉率卻呈現波動:2020年的4.02降低至2021年的2.65,隨後在2022年略微回升至2.9,但2023年再降至2.39,然後略微上升至2.51。整體而言,存貨周轉率在下降,表示公司存貨的周轉速度較2020年減慢,可能由於庫存積壓增加或銷售效率略有放緩。這些變化值得持續關注,以確保庫存管理的效益不受影響。
應收賬款周轉率
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入 | ||||||
應收賬款淨額 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
應收賬款周轉率1 | ||||||
基準 | ||||||
應收賬款周轉率競爭 對手2 | ||||||
Accenture PLC | ||||||
Adobe Inc. | ||||||
CrowdStrike Holdings Inc. | ||||||
Datadog Inc. | ||||||
Fair Isaac Corp. | ||||||
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. | ||||||
應收賬款周轉率扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
應收賬款周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
應收賬款周轉率 = 收入 ÷ 應收賬款淨額
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據所提供的財務數據,分析如下:
- 收入變動趨勢
- 由2020年至2024年間,Cadence Design Systems Inc.的收入呈現穩定且持續成長的趨勢。2020年收入約為2,682,891千美元,至2024年達到4,641,264千美元,五年內累計增長約73.3%。此一成長幅度反映公司在市場擴展或產品需求方面保持良好的增長動力。
- 應收帳款淨額趨勢
- 應收帳款淨額亦呈現逐年增加的趨勢,從2020年的338,487千美元逐步上升至2024年的680,460千美元。雖然反映公司營收擴增,但應收帳款的快速增加提示公司可能面臨較高的信貸風險或收款週期擴長的情況。此外,應收帳款的增加幅度較收入幅度為大,可能影響公司現金流管理。
- 應收帳款周轉率變化
- 應收帳款周轉率由2020年的7.93略微上升至2021年的8.85,顯示公司在該年度加強了收款效率。但隨後,2022年略降至7.32,表明收款速度有所放緩。2023年回升至8.36,顯示收款效率有所改善,但至2024年又下降至6.82,表明收款週期再次拉長。整體而言,公司應收帳款周轉率的波動反映出在不同年度收款管理的起伏,可能受到市場需求或信用政策調整的影響。
- 整體分析
- 公司收入持續增長,彰顯其市場份額的擴大或業務拓展的成功。然而,應收帳款的同步增加及其周轉率的波動提示公司在應收款管理方面仍面臨挑戰,可能需加強信用控制或催收策略,以維持穩定的現金流和營運資金效率。未來,若能改善應收帳款周轉速度,將有助於提升整體財務表現及資金運作的效率。
應付賬款周轉率
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入成本 | ||||||
貿易應付賬款 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
應付賬款周轉率1 | ||||||
基準 | ||||||
應付賬款周轉率競爭 對手2 | ||||||
Accenture PLC | ||||||
Adobe Inc. | ||||||
CrowdStrike Holdings Inc. | ||||||
Datadog Inc. | ||||||
Fair Isaac Corp. | ||||||
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. | ||||||
應付賬款周轉率扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
應付賬款周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
應付賬款周轉率 = 收入成本 ÷ 貿易應付賬款
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據所提供的財務數據,以下為詳細分析與趨勢評估:
- 收入成本
- 從2020年至2024年,收入成本呈現持續顯著上升趨勢。具體來看,2020年的收入成本約為三百零五萬美元,至2024年已經增加至六百四十七萬美元,約成長了兩倍多。此趨勢反映公司營收規模擴大,同時也可能暗示成本管理策略的變動,或是因為產量擴大而帶來的成本增加。整體來說,收入成本的上升幅度明顯大於同期營收的增長,值得進一步分析公司毛利率是否因此受到壓縮。
- 貿易應付賬款
- 在2021年前缺乏數據資訊,但2022年起開始出現,且數值逐年增加,至2023年達到91,194千美元,2024年回落至5,555千美元。貿易應付賬款的波動反映出公司可能在供應鏈管理或付款策略上經歷變化。特別是2024年的大幅下降,可能代表公司調整了付款條件或減少了應付賬款,進而影響短期流動負債狀況。
- 應付賬款周轉率
- 2022年尚無數據,但自2023年起顯著提高,從7.89躍升至4.77,2024年更是激增至116.56。此比率的變化展示了公司在應付賬款管理上的重大調整。2023年較低的周轉率代表公司可能較長時間內結清應付賬款,而2024年驚人的上升則暗示公司加快了付帳速度,或是採取了更為嚴格的財務策略。此類波動可能反映公司在財務策略上的優化或是特殊的一次性交易對比率產生了較大影響。
綜合而言,資料顯示公司營收及成本在五年間持續成長,並且在成本控制或營運效率方面經歷了較大變動。應付賬款管理上亦有明顯調整,反映出財務策略的轉變或經營環境的變化。未來應持續監測公司營收成長的可持續性與成本控制的效率,並關注應付款項管理策略對公司營運之影響。
營運資金周轉率
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
流動資產 | ||||||
少: 流動負債 | ||||||
營運資金 | ||||||
收入 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
營運資金周轉率1 | ||||||
基準 | ||||||
營運資金周轉率競爭 對手2 | ||||||
Accenture PLC | ||||||
Adobe Inc. | ||||||
CrowdStrike Holdings Inc. | ||||||
Datadog Inc. | ||||||
Fair Isaac Corp. | ||||||
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. | ||||||
營運資金周轉率扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
營運資金周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
營運資金周轉率 = 收入 ÷ 營運資金
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
- 營運資金:
- 從2020年至2024年間,營運資金呈現較為波動但整體呈現上升趨勢。在2022年之前,營運資金數值保持較穩定的增長,但在2022年達到高點後,2023年略有下降,然後在2024年出現劇烈上升,顯示公司在2024年獲得顯著的資金流動改善或資金管理策略轉變,可能為應對大規模投資或擴張提供更充裕的資金。
- 收入:
- 收入由2020年的2,682,891千美元逐年增長,至2024年達到4,641,264千美元,顯示公司持續擴大營收規模,年度增長穩健,反映出市場需求持續增加或公司業務規模擴張的成效,有助於公司未來的資金籌措與投資發展。
- 營運資金周轉率:
- 該比率在2020至2022年間持續攀升,2022年達到9.92,顯示公司在此期間資金運用效率有所提升。2023年略微增加到10.61,反映出較高的資金運用效率。然而,在2024年突降至1.75,顯示公司在該年度資金運作效率大幅放緩,可能因投資規模擴大、資金管理策略調整,或營運結構變動而導致效率降低。此變化值得進一步觀察,評估其對公司整體營運的影響。
庫存周轉天數
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 | ||||||
存貨周轉率 | ||||||
短期活動比率 (天數) | ||||||
庫存周轉天數1 | ||||||
基準 (天數) | ||||||
庫存周轉天數競爭 對手2 | ||||||
International Business Machines Corp. | ||||||
Microsoft Corp. | ||||||
Oracle Corp. | ||||||
Synopsys Inc. | ||||||
庫存周轉天數扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
庫存周轉天數工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
庫存周轉天數 = 365 ÷ 存貨周轉率
= 365 ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據提供的財務資料,供應鏈管理相關的效率指標顯示出一定程度的波動,值得進一步分析以理解其背後的動因與潛在影響。
- 存貨周轉率
- 該比率於2020年達到約4.02,隨後在2021年顯著下降至2.65,表示存貨周轉速度明顯放緩。然而,從2021年至2022年,存貨周轉率回升至約2.90,略高於2021年的水平,顯示一定程度的恢復。至2023年與2024年,該比率又有所下降,分別為2.39與2.51,反映出存貨管理效率再次降低,但2024年略高於2023年。整體而言,存貨周轉率在五年間經歷了較大波動,顯示公司存貨的流轉速度存在不穩定現象,可能受到市場需求變動或供應鏈調整的影響。
- 庫存周轉天數
- 與存貨周轉率成反比,庫存周轉天數在2020年為91天,翌年迅速增加至138天,顯示存貨周轉速度放慢,庫存持有時間延長。2022年,天數仍較高,約為126天,進一步反映出存貨管理的持續緩慢。然而,從2023年起,天數逐步增加至152天,為該期間最高點,顯示存貨持有時間大幅延長,可能影響流動資金效率。至2024年,天數略微下降至145天,顯示雖有改善,仍維持較長的庫存期間。這些變化表明,公司存貨的流動性較差,存貨庫存積壓的情況可能加大,影響營運效率。
總結而言,2019年至2024年間,該公司在存貨周轉方面經歷了較大的波動,存貨周轉率下降與庫存周轉天數增加相互配合,顯示存貨效率水平較低且不穩定。這可能反映出供應鏈管理上的挑戰,或是市場需求預測不精確。此外,存貨周轉的惡化也可能帶來資金占用增加、營運成本上升等壓力,建議進一步審視存貨管理策略與供應鏈效率以改善整體營運表現。
應收賬款周轉天數
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 | ||||||
應收賬款周轉率 | ||||||
短期活動比率 (天數) | ||||||
應收賬款周轉天數1 | ||||||
基準 (天數) | ||||||
應收賬款周轉天數競爭 對手2 | ||||||
Accenture PLC | ||||||
Adobe Inc. | ||||||
CrowdStrike Holdings Inc. | ||||||
Datadog Inc. | ||||||
Fair Isaac Corp. | ||||||
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. | ||||||
應收賬款周轉天數扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
應收賬款周轉天數工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
應收賬款周轉天數 = 365 ÷ 應收賬款周轉率
= 365 ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據提供的資料,分析顯示 Cadence Design Systems Inc. 在過去五年的財務狀況中,應收賬款周轉率經歷了較為波動的變化。2020年及2021年,該比率較高,分別為7.93與8.85,顯示公司收款效率較為良好。然而,自2022年起,比例逐漸降低至7.32,並在2024年進一步下降至6.82,表明收款速度有所放緩,可能影響資金流動性。
與此同時,應收賬款周轉天數與周轉率呈反向變化。2020年為46天,2021年則縮短至41天,表示收款速度有所提升。然而,到2022年天數增加至50天,反映收款期延長,並在2023年稍微回落至44天,但2024年又擴展至54天,進一步證明收款時間延長或收款效率下降的趨勢。這一變化可能對公司的短期流動性和現金流產生壓力。
總體來看,雖然短期內公司曾展現較快的收款週轉,但近日趨勢顯示收款效率的惡化。持續的收款天數增加與周轉率降低,提示公司可能面臨一些收款管理上的挑戰或市場環境變化,值得進一步關注其原因並制定相應的應對策略。
作週期
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 | ||||||
庫存周轉天數 | ||||||
應收賬款周轉天數 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
作週期1 | ||||||
基準 | ||||||
作週期競爭 對手2 | ||||||
International Business Machines Corp. | ||||||
Microsoft Corp. | ||||||
Oracle Corp. | ||||||
Synopsys Inc. | ||||||
作週期扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
作週期工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
作週期 = 庫存周轉天數 + 應收賬款周轉天數
= + =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據提供的數據,對Cadence Design Systems Inc.的財務指標進行分析,發現以下主要趨勢與變化:
- 庫存周轉天數
- 此項指標呈現持續上升的趨勢,從2020年的91天逐步增加,至2024年的145天。期間內,庫存周轉天數在2021年達到最高的138天,顯示存貨周轉速度在波動中逐漸放緩。該趨勢可能反映出庫存管理效率降低,或原材料與產品積壓增加,可能對流動性及存貨成本產生負面影響。
- 應收賬款周轉天數
- 此項指標亦展現出一定的波動,但整體趨勢較為平穩,從2020年的46天略微減少至2021年的41天,隨後逐步升高,至2024年的54天。增加趨勢或暗示收款效率減弱,應收賬款回收時間延長,可能影響公司的現金流及營運資金管理。
- 作業週期
- 作業週期持續成長,從2020年的137天增至2024年的199天,變化幅度較大。這代表企業從原料採購開始到完成最終產品銷售的整個流程時間逐漸拉長,可能由於生產流程延長、供應鏈問題或存貨積壓所致。作業週期的拉長可能會影響公司的整體營運效率,並增加營運資金的需求。
應付賬款周轉天數
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 | ||||||
應付賬款周轉率 | ||||||
短期活動比率 (天數) | ||||||
應付賬款周轉天數1 | ||||||
基準 (天數) | ||||||
應付賬款周轉天數競爭 對手2 | ||||||
Accenture PLC | ||||||
Adobe Inc. | ||||||
CrowdStrike Holdings Inc. | ||||||
Datadog Inc. | ||||||
Fair Isaac Corp. | ||||||
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. | ||||||
應付賬款周轉天數扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
應付賬款周轉天數工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
應付賬款周轉天數 = 365 ÷ 應付賬款周轉率
= 365 ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據提供的財務資料,對於Cadence Design Systems Inc.在應付帳款周轉率和應付帳款周轉天數的趨勢進行如下分析:
- 應付帳款周轉率
- 在2020年未提供數據,於2021年至2022年期間呈現較為平穩的變化,未提供具體數值,而在2023年明顯提升至7.89,顯示公司在此期間內應付帳款的週轉速度增加,可能反映出公司加快了支付速度或調整了與供應商的付款條件。到了2024年,此數值劇烈上升至116.56,代表公司應付帳款周轉率顯著加快,進一步表示公司在這段期間內極大地縮短了付款週期,可能是由於資金管理策略的改變或行業環境的影響。
- 應付帳款周轉天數
- 該指標在2020年未提供數據,至2021年記為46天,呈現較為穩定的業務支付周期。2022年數據缺失,但在2023年增加到77天,顯示公司付款週期明顯延長,可能代表公司在此期間內與供應商的談判策略或支付條件有所變化。2024年則大幅縮短至3天,這與應付帳款周轉率的激增一致,表明公司在短時間內大幅收緊了付款節奏,幾乎是立即清償應付帳款,進一步支持了公司加快支付速率的趨勢,反映出資金流管理的劇烈調整或策略轉變。
綜合上述觀察,Cadence Design Systems Inc.於2023年至2024年間,其應付帳款周轉率大幅提升,與應付帳款周轉天數的顯著縮短同步出現。這一轉變可能代表公司在資金流管理方面采取了積極措施,以縮短營運資金的周轉周期,提高資金使用效率,或反映了行業經營環境的變化與企業策略的調整。此種趨勢若持續,可能對公司資金成本與供應商關係產生深遠影響,值得進一步觀察整體經營績效與合作條件的變化情形。
現金換算週期
2024年12月31日 | 2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | ||
---|---|---|---|---|---|---|
選定的財務數據 | ||||||
庫存周轉天數 | ||||||
應收賬款周轉天數 | ||||||
應付賬款周轉天數 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
現金換算週期1 | ||||||
基準 | ||||||
現金換算週期競爭 對手2 | ||||||
International Business Machines Corp. | ||||||
Microsoft Corp. | ||||||
Oracle Corp. | ||||||
Synopsys Inc. | ||||||
現金換算週期扇形 | ||||||
軟體與服務 | ||||||
現金換算週期工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 2024 計算
現金換算週期 = 庫存周轉天數 + 應收賬款周轉天數 – 應付賬款周轉天數
= + – =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
從資料中可以觀察到,Cadence Design Systems Inc.在2020年至2024年間的主要營運週期指標呈現出一定的變動趨勢。
- 庫存周轉天數
- 該指標於2020年為91天,顯示公司管理庫存的效率較為穩定。2021年顯著增加至138天,反映出庫存積壓或庫存管理效率下降。隨後逐年略作調整,2022年略降至126天,但2023年又進一步提升至152天,2024年維持在145天左右。整體來看,庫存周轉天數呈現上升趨勢,表明庫存周轉速度減慢,可能導致資金佔用增加,管理效率有所下降。
- 應收賬款周轉天數
- 該指標在2020年至2022年間較為穩定,分別為46天、41天與50天,顯示公司收款週期較為穩定且較短,財務風險較低。2023年略微改善至44天,但在2024年升高至54天,反映出應收賬款回收速度變慢,或收款策略可能出現挑戰,導致應收款回收週期延長。
- 應付賬款周轉天數
- 此指標未於2020年及2021年提供資料。在2022年為46天,表示公司在該年度的付款周期較為中等。2023年明顯延長至77天,表明公司延遲付款以改善現金流或談判支付條款,可能增加供應商信用風險。2024年則大幅縮短至僅3天,這種異常變化可能為資料錄入或計算上的異常,需進一步驗證其合理性。
- 現金換算週期
- 此指標在2022年未有資料,2023年為130天,顯示公司將現金轉換為營運資金的週期較長,反映出資金運用的壓力或營運週期較長。2024年縮短至119天,但仍高於2022年之前的水平,指出資金流動性較為緊張,可能影響公司日常營運的資金調度。
綜合上述數據,Cadence Design Systems Inc.的庫存管理似乎逐漸變得較為緩慢,應收帳款回收略有延長,並且在應付帳款和現金週轉時間方面出現較大波動。這些趨勢可能反映出營運效率的波動或資金管理策略的調整。特別是應付帳款天數的劇烈變動提示公司在支付策略上存在較大調整,可能旨在優化現金流,但同時也須關注潛在的供應商信用風險。總體而言,公司營運週期在此期間逐步拉長,可能對資金周轉和流動性構成壓力,需持續監控相關變化以維持營運穩定性。