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短期活動比率(摘要)
2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | 2017年12月31日 | ||
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換手率 | ||||||
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 | ||||||
應收賬款周轉天數 | ||||||
應付賬款周轉天數 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31).
- 應收賬款周轉率
- 整體呈現波動性較高,但在2019年明顯下降至3.66,顯示公司在該年度的應收賬款回收效率下降,但於2020年回升至5.98,之後在2021年略微下降至5.67,反映出公司在管理應收賬款方面的改善與調整。)
- 應付賬款周轉率
- 此指標由2017年的37.8逐步下降至2019年的13.54,顯示公司支付供應商的速度逐漸放慢,可能涉及資金管理策略上的變化。此後略有回升至2020年的17.88,並在2021年略降至13.71,整體呈現較低且波動的趨勢,反映公司在應付賬款付款策略上可能較為保守或有資金流動調整的考量。
- 營運資金周轉率
- 此比率呈現較大變動,於2017年高達153.95,但在2018年大幅降至27.21,隨後於2019年進一步下滑至7.72,顯示營運資金利用效率在2018年至2019年期間顯著下降,此後略有回升,2020年升至25.52,2021年進一步提升至28.22,表明公司逐步改善營運資金的運用效率,恢復較高的資金周轉速度。)
- 應收賬款周轉天數
- 以天數衡量,公司在2017年與2018年約為64-66天,但在2019年增至100天,顯示應收賬款回收時間延長,可能反映出收款效率降低或信用政策變化。2020年快速改善至61天,2021年再回升至64天,整體來看,除2019年的異常延長外,回籠速度大致維持穩定,顯示公司在收款管理方面的調整取得一定成效。
- 應付賬款周轉天數
- 公司在2017年約為10天,之後逐步增加,於2019年達到27天,之後在2020年縮短至20天,2021年再度擴展至27天,呈現一定的波動。這表明公司在支付供應商方面的策略在調整,可能在不同期間採取較為寬鬆或嚴格的付款政策,以平衡資金流或保持供應商關係。)
換手率
平均天數比率
應收賬款周轉率
2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | 2017年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (百萬美元) | ||||||
收入 | ||||||
貿易應收賬款,減去可疑賬款準備金 | ||||||
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. | ||||||
Cadence Design Systems 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: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31).
1 2021 計算
應收賬款周轉率 = 收入 ÷ 貿易應收賬款,減去可疑賬款準備金
= ÷ =
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,首先可以觀察到,Fiserv Inc. 的年度收入在五年期間呈現整體成長趨勢,從2017年的約5,696百萬美元逐步上升至2021年的約16,226百萬美元。特別是在2019年和2020年之間,收入大幅增加,顯示公司在相關期間有顯著的業務擴張或市場份額擴展。2020年收益的激增(近一倍以上)或許與公司策略調整或產業環境變化有關。
在應收賬款方面,資料顯示貿易應收賬款,減去可疑賬款準備金,在2017年至2021年間均呈現上升趨勢,從約997百萬美元增至約2,860百萬美元。該指標的增加反映出公司名義上的應收賬款基數擴大,或許與收入的成長相符。然而,應收賬款數量的攀升也可能指出逾期或潛在的壞帳風險有所增加,需進一步配合壞帳準備金資料來綜合評估。
- 應收賬款周轉率
- 此比率在五年期間內經歷波動,但整體維持在較為穩定的區間內。2017年和2018年略高於5.5,2019年下降至3.66,隨後在2020年大幅回升至5.98,並在2021年約為5.67。這顯示公司在2020年期間的應收賬款周轉率有顯著改善,可能是因為應收款的收回速度加快或信用政策調整。2021年略微回落,但仍維持在較高水平,代表公司在收款管理方面持續較為有效。韌性較高的應收賬款周轉率可能有助於改善現金流狀況,進一步支持收入增長。
綜合上述,資料顯示Fiserv Inc. 在該段期間內經歷了規模快速擴張,收入大幅提升,應收賬款總額也同步上升。應收賬款周轉率的變動提示公司在現金流管理方面有一定的波動,但整體維持較高水平,特別是在2020年中期。未來的關鍵在於公司能否在收入擴展的同時,有效控制應收帳款周轉速度,避免資金佔用過度或資產質量下降,從而維持良好的財務穩健性。
應付賬款周轉率
2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | 2017年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (百萬美元) | ||||||
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. | ||||||
Cadence Design Systems 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: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31).
1 2021 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。
在所分析的五個年度期間中,
- 收入成本
- 由2017年的30.24億美元逐步升高至2021年的81.28億美元,顯示公司整體營收規模在五年間持續擴大。此趨勢表明公司市場規模擴張,以及營運範圍的擴充,可能伴隨著銷售量或服務範圍的增加。然而,在2019年到2020年間,收入成本的增幅較為顯著(約5.32億美元),顯示此階段營運成本同步增加,可能由於擴張策略或成本上升所致。
- 貿易應付賬款
- 該項指標從2017年的8,000萬美元增加至2021年的5.93億美元,呈現逐年攀升的趨勢,與營收成本的增加相呼應。惟在2018年,貿易應付賬款較少為8,000萬美元,到了2019年則跳升至3.92億美元,顯示公司擴張期間或面臨供應鏈或付款條件的變化。其數值的持續上升可能反映公司持續擴展的營運規模或放寬信用條件等策略。
- 應付賬款周轉率
- 此比率由2017年的37.8下降至2021年的13.71,顯示公司在付付供應商的平均週轉時間有延長的趨勢。較高的周轉率代表較快的支付速度,而降低的比例則反映出公司可能採取了較寬鬆的付款期限或延長付款時間。這一變化可能由於公司策略調整或資金管理策略的改變,亦可能受到供應商信用條件改善或資金流動性的影響。
整體而言,該公司在所期間的財務資料顯示營收規模的持續擴大與相關成本的同步增加。儘管應付賬款的周轉速度有所放緩,可能影響短期支付壓力,但公司整體營運規模擴張的態勢仍然明顯。未來若能有效控制成本並管理應付賬款週轉,將有助於提升盈利能力與資金效率。
營運資金周轉率
2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | 2017年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (百萬美元) | ||||||
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. | ||||||
Cadence Design Systems 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: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31).
1 2021 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。
從資料中可以觀察到,菲爾斯公司(Fiserv Inc.)的營運資金在五年間呈現明顯波動。2017年時,營運資金為37百萬美元,經過一年後激增至1,319百萬美元,然後在2019年達到最高點為582百萬美元,再其次略有下降,至2020年為575百萬美元。整體趨勢顯示營運資金在此期間經歷了較大的變動,可能受到公司策略調整、資金管理或外部經濟環境變化的影響。
收入部分,顯示穩定的持續成長趨勢。從2017年的5,696百萬美元逐年增加,到2021年達到16,226百萬美元,期間呈現穩定且顯著的成長,反映公司在市場中的擴展與營收能力的提升。此一趨勢在整體經濟背景下,表明公司營運狀況良好,市場需求持續擴大。
營運資金周轉率在2017年為153.95,之後在2018年急劇下降至27.21,顯示資金利用效率在短期內大幅降低。此後,又逐步回升至2021年的28.22,雖然較2017年大幅降低,但在過去幾年中逐漸向較穩定水平靠攏。這可能反映公司在資金布局或營運策略上的調整,以適應變動的營運需求和資金運用效率。周轉率的變動提示公司在資金管理方面經歷了挑戰與調整,但近年來趨勢較為穩定,顯示調整已有一定成效。
綜合分析,雖然營運資金的絕對值有較大波動,但公司整體營收持續穩定成長,營運資金周轉率也逐步趨於穩定,顯示公司在資金運用與營收成長方面呈現積極狀況。未來,持續觀察營運資金的變化及資金運用效率將有助於更深入理解公司財務健康狀況與管理效能。
應收賬款周轉天數
2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | 2017年12月31日 | ||
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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. | ||||||
Cadence Design Systems 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: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31).
1 2021 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。
根據提供的數據,對Fiserv Inc.的應收賬款周轉率和應收賬款周轉天數進行分析,可以歸納出以下幾點觀察結果:
- 應收賬款周轉率的變化趨勢
-
從2017年至2019年,應收賬款周轉率呈現下降趨勢,由5.71降低至3.66,顯示公司在此期間的賬款回收效率有所下降。之後在2020年,應收賬款周轉率迅速回升至5.98,超過2017年的水平,並在2021年略微下降至5.67,仍保持較高的回收效率。
這一走勢表明,2020年的提升可能受到公司加強賬款管理或改善信用政策的影響,而之後的 slight decline 可能反映市場或客戶結構的變化,但整體而言,周轉率仍處於較高水平,表明公司在近期擁有較好的應收賬款回收能力。
- 應收賬款周轉天數的變化趨勢
-
應收賬款周轉天數與周轉率成反向變動。2017年至2019年,天數由64天逐漸上升至100天,表明公司在2019年期間收回賬款的時間長度有所增加,可能反映信用政策變嚴或客戶支付的延遲情況。然而,2020年天數大幅下降至61天,再次接近2017年前的水平,顯示回收周期的顯著縮短。而2021年天數維持在64天,仍保持較短的回收時間。
此趨勢暗示公司在2020年采取措施改善收款效率,有效減少了應收賬款的回收時間,從而提升資金運用效率。整體來說,應收賬款的回收周期在最後幾年顯著改善,反映出公司提高資金流動性和運營效率的努力。
綜合分析,Fiser Inc.在近期具有較高的應收賬款回收效率,並且在2020年經歷了一次明顯的改善,可能是由於其改善信用政策或收款策略所致。整體來看,公司的應收賬款管理能力較為穩定,但過去的波動提醒需持續監控客戶信用風險和收款流程,以維持優良的資金周轉效率。
應付賬款周轉天數
2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | 2017年12月31日 | ||
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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. | ||||||
Cadence Design Systems 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: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31).
1 2021 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。
- 應付賬款周轉率
- 從2017年至2018年,應付賬款周轉率出現明顯下降,從37.8降低至24.17,顯示公司在應付賬款的結算速度減慢。此後,該比率進一步下降至2019年的13.54,反映出更為寬鬆的付款周期。然而,2020年略有回升至17.88,但在2021年再次降至13.71,整體趨勢呈現波動下降的狀態,顯示公司在管理應付賬款的速度方面逐步放緩,可能與整體營運策略或資金管理政策的調整有關。
- 應付賬款周轉天數
- 該指標於2017年為10天,隨後逐步增加,2018年升至15天,2019年更延長至27天,顯示公司延長了付款時間。2020年此數略有下降至20天,但2021年再次回升至27天,與應付賬款周轉率的變動趨勢一致。整體來看,應付賬款的平均支付天數逐漸拉長,反映出公司在經營資金的運用上更偏向延長付款期限,可能用以改善短期資金流或應對市場變化。兩個比率之間的反向變化也合理印證了應付賬款周轉率的變動,呈現出一個管理策略上的調整循環。