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短期活動比率(摘要)
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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換手率 | ||||||
存貨周轉率 | ||||||
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更多: 應收賬款周轉天數 | ||||||
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現金換算週期 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
- 存貨周轉率
- 該指標於2018年至2022年間呈現較大波動。2018年較高的4.37略微升高至2019年的5.54,顯示存貨在這段期間內轉換的速度較快。然而,2020年則顯著下降至3.01,表明存貨周轉變緩,接著在2021年略為回升至3.51,隨後2022年稍降至3.11。整體趨勢或反映產品庫存管理或市場需求的波動。
- 應收賬款周轉率
- 由2018年的5.4減少至2019年的4.78,但2020年迅速升至6.67,達到最高點,之後逐年下降到2021年的4.3,並在2022年進一步下降至3.44。此趨勢表現出公司在2020年較有效率的收款管理,而後因可能的收款拖延或信用政策調整,導致回收效率下降。
- 應付賬款周轉率
- 該比率整體相對穩定,略有上升趨勢。從2018年的5.77逐步增加至2020年的6.16,之後略有下降但仍維持較高水準至2022年的4.93。此表明公司在付款給供應商方面的週轉效率較為穩定,可能反映出良好的支付政策。
- 營運資金周轉率
- 由於2020年明顯下降,2020年的值為1.14,較前幾年明顯降低,表示公司在此年度中營運資金的使用效率較低,可能因市場環境或營運策略調整所致。2021年回升至1.66,但2022年略降至1.55,整體水平偏低,提示資金運用效率不甚理想。
- 庫存周轉天數
- 此指標呈現較大波動。2018年為84天,2020年迅速上升至121天,顯示存貨在庫時間增加,可能因供應鏈問題或庫存管理策略調整。2021年略降至104天,但2022年再升至117天,持續反映存貨周轉較慢的狀況。
- 應收賬款周轉天數
- 從2018年的68天升高至2022年的106天,整體呈上升趨勢,表明公司收款周期逐漸延長,可能因信用政策收嚴或客戶付款習慣的變化,具有風險管理層面之需關注的訊號。
- 作週期
- 從2018年的152天逐步上升至2022年的223天,顯示公司從貨款到現金的整個營運週期明顯延長,可能影響資金流動性,值得關注公司資金回收和流動資金管理策略的調整需求。
- 應付賬款周轉天數
- 持續上升,從63天增加至74天,表明公司延長付款期限,可能反映出談判能力的提升或資金壓力增加,以延緩支付供應商的時間來改善現金流狀況。
- 現金換算週期
- 由2018年的89天逐步增加至2022年的149天,反映出公司將營運資金轉換為現金的時間逐年延長,可能的原因包括收款拖延或存貨周轉時間增加,整體來看,現金週轉率的延長可能會對公司流動性產生壓力。
換手率
平均天數比率
存貨周轉率
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入成本 | ||||||
存貨,淨額 | ||||||
短期活動比率 | ||||||
存貨周轉率1 | ||||||
基準 | ||||||
存貨周轉率競爭 對手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. | ||||||
存貨周轉率扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
存貨周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 計算
存貨周轉率 = 收入成本 ÷ 存貨,淨額
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
根據所提供的財務資料,SolarEdge Technologies Inc.在2018年至2022年間呈現出若干值得注意的趨勢。首先,收入成本持續增加,從2018年的約6.18億美元逐步上升至2022年的約22.66億美元,顯示公司營收規模擴張。此一增長趨勢反映公司在市場上的擴展或業務擴張策略獲得一定成效。
在存貨方面,公司的淨額亦呈顯著上升,從2018年的約1.42億美元增加至2022年的約7.29億美元。存貨的快速累積可能暗示公司在存貨管理或銷售策略方面經歷了調整,亦或是因為產能擴增而須存放較多存貨以應付市場需求的變化。
存貨周轉率方面,則表現出一定程度的波動。2018年為4.37,之後在2019年增至5.54,顯示存貨轉化為銷售的效率提升。然而,自2020年以來,存貨周轉率逐步下降,2020年為3.01,之後分別為2021年的3.51,2022年的3.11。存貨周轉率的降低可能反映出庫存積壓情況增加,或是營收增長速度未能完全趕上存貨的累積,這可能會影響公司的營運效率與資金運用。
綜合來看,該公司在這段期間內經歷了顯著的規模擴張,同時伴隨存貨積累,提高了營收規模,但同時存貨周轉速度放緩也提示管理層需關注存貨管理的效率,以避免因庫存積壓而產生的資金壓迫或效率降低的問題。未來的觀察點應包括公司是否能夠提升存貨周轉率,以匹配營收成長,並維持良好的營運資金效率。
應收賬款周轉率
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入 | ||||||
貿易應收賬款,扣除備抵 | ||||||
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 | ||||||
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. | ||||||
應收賬款周轉率扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
應收賬款周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 計算
應收賬款周轉率 = 收入 ÷ 貿易應收賬款,扣除備抵
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
綜合分析SolarEdge Technologies Inc.近五年的主要財務指標,可以觀察到以下幾點趨勢與變化:
- 營收成長
- 從2018年至2022年,公司營收持續成長,呈現穩健且顯著的擴張態勢。2018年營收為九億三千七百萬美元,至2022年已突破三十一億一千萬美元,累計成長超過兩倍,反映公司在市場佔有率與銷售規模上持續擴大,顯示業務規模的強勁增長。
- 應收帳款變化
- 貿易應收帳款有明顯增加,從2018年的約1.74億美元,逐步攀升至2022年的9.05億美元。此一趨勢可能反映公司營收快速成長伴隨應收帳款規模的相應擴大。值得注意的是,應收帳款的增長需與營收成長同步考量,以避免資金周轉壓力過大或壞帳風險上升。
- 應收帳款周轉率
- 應收帳款周轉率展現出一定的波動,從2018年的5.4降低至2022年的3.44。儘管營收持續上升,但該比率卻在逐年下降,可能表示公司在收款效率上出現壓力,應收帳款的回收時間可能 扩長,或是信用政策有所調整。這需要進一步分析應收帳款的具體壞帳狀況與收款管理策略,來評估其對於現金流的潛在影響。
應付賬款周轉率
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入成本 | ||||||
貿易應付賬款淨額 | ||||||
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 | ||||||
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. | ||||||
應付賬款周轉率扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
應付賬款周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 計算
應付賬款周轉率 = 收入成本 ÷ 貿易應付賬款淨額
= ÷ =
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,SolarEdge Technologies Inc. 在2018年至2022年間呈現出以下趨勢與觀察:
- 收入成本趨勢
- 公司之收入成本在此期間顯示持續上升的趨勢,從2018年的約618,001千美元增加到2022年的約2,265,631千美元。此一成長幅度顯著,反映出公司營收規模大幅擴展,並可能與市場擴張或業務規模擴展相關。
- 貿易應付帳款淨額
- 貿易應付帳款淨額也呈現持續增加的趨勢,從2018年的約107,079千美元增至2022年的約459,831千美元,顯示公司在供應鏈管理或採購活動中可能進行擴張或延長付款期限,進而影響短期負債結構。
- 應付帳款周轉率
- 應付帳款周轉率在2018年至2020年之間較為穩定,皆約在5.77至6.16的範圍內,顯示公司付款給供應商的速度保持穩定。自2021年起,該比率逐步下降,2022年降至約4.93,可能反映公司延長付款期限,或採取較為寬鬆的應付帳款管理策略。
綜合分析,SolarEdge Technologies Inc. 在此期間展現出營收規模的顯著擴張,伴隨著應付帳款的增加與應付帳款周轉率的下降,顯示公司在擴展營運的同時,可能調整了其供應鏈及財務管理策略以支援長期成長。儘管應付帳款周轉率有所下降,但仍維持在較為合理的水準,顯示公司在支付策略與資金運用方面具備一定的彈性與平衡能力。
營運資金周轉率
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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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 | ||||||
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. | ||||||
營運資金周轉率扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
營運資金周轉率工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 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。
根據提供的財務數據,對SolarEdge Technologies Inc.的營運資金與收入以及營運資金周轉率的趨勢進行分析,得出以下摘要:
- 營運資金
- 在2018年至2022年間,營運資金持續增加,從約452,395千美元增長至約2,009,941千美元,顯示公司在此期間積累了較多的流動資源,以支撑其營運。特別是在2020年,營運資金經歷了一次顯著的躍升,從前一年的496,049千美元增加超過兩倍,可能反映公司在該年度實現了盈利成長或資產結構的改善。此趨勢表明公司在長期內持續擴充營運資源,但也提示公司需要持續監控營運資金的運用效率與資金循環狀況。
- 收入
- 公司收入在五年期間呈現穩定上升趨勢,從約937,237千美元逐步攀升至約3,110,279千美元。這反映出公司營收的持續增長,可能受益於市場拓展、產品銷售增加或營運規模擴大。2020年之後,收入漸趨平穩,但仍維持在較高水平,展現出較為穩定的營收增長能力。
- 營運資金周轉率
- 營運資金周轉率在2018年達到2.07,隨後在2019年上升至2.87,顯示資金運用效率提高。然而,2020年出現明顯滑落,降至1.14,可能由於營運資金擴張速度超過收入增長,或營運效率暫時降低。之後,該比率逐步回升至2021年的1.66,表明公司逐步改善資金運用效率,但在2022年略有下降至1.55,顯示公司仍在調整營運資金的運用策略。整體而言,營運資金周轉率的變動反映公司在資金管理上的挑戰與調整,尤其中2020年出現的顯著下降值得關注。
庫存周轉天數
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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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 | ||||||
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. | ||||||
庫存周轉天數扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
庫存周轉天數工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 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。
- 存貨周轉率
- 從2018年到2022年的數據顯示,存貨周轉率在2018年達到高點4.37,之後出現波動並逐步下降至2022年的3.11。2019年略有提升至5.54,表明存貨轉換較為快速,但此後逐年下降,可能反映存貨管理效率的變化或銷售策略調整。存貨周轉率的下降趨勢表明公司在存貨轉換方面變得較為緩慢,可能因為存貨積壓或市場需求變化。
- 庫存周轉天數
- 庫存周轉天數由2018年的84天逐步縮短到2019年的66天,代表存貨周轉更為快速。然而,進入2020年後,天數大幅增加至121天,顯示存貨周轉速度下降,存貨持有時間延長。此後,天數逐年遞減至2021年的104天,再次延長至2022年的117天。這種波動反映公司在存貨管理上存在一定的不穩定性,可能受到市場需求變化或生產策略調整的影響。整體來看,存貨周轉天數在較長期間內呈現波動,並未展現持續改善的趨勢。
應收賬款周轉天數
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018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 | ||||||
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. | ||||||
應收賬款周轉天數扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
應收賬款周轉天數工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 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。
- 應收賬款周轉率
- 該比率在2018年至2020年間呈現出升高趨勢,顯示公司對應收賬款的收款效率持續改善,從5.4提升至6.67。然而,2021年和2022年則出現明顯下降,分別降至4.3和3.44,反映出收款效率有所惡化。這可能表明公司面臨收款速度放緩或信用政策放寬的情況,進而影響流動資產的回收速度。
- 應收賬款周轉天數
- 與周轉率相反,應收賬款周轉天數在2018年到2020年間呈現波動,2018年68天、2019年76天、2020年55天,2020年為最低點,預示公司在該年度內的應收賬款回收較為迅速。然後,在2021年和2022年,該天數分別增加至85天和106天,顯示回收周期延長,資金回流速度減慢,反映潛在的資金管理問題或收款困難。
作週期
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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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 | ||||||
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. | ||||||
作週期扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
作週期工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 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。
根據所提供的數據,對SolarEdge Technologies Inc.的財務運作指標進行分析,得出以下幾點觀察與分析:
- 庫存周轉天數
- 該指標呈現波動趨勢,從2018年的84天逐步降低至2019年的66天,但在2020年快速升高至121天,之後又逐步回落,至2022年達到117天。此變化顯示,公司在庫存管理方面經歷了調整,尤其在2020年庫存持有時間顯著增加,可能反映了庫存積壓或供應鏈調整的情況,之後趨於穩定或較高水平。
- 應收帳款周轉天數
- 此指標在2018年到2020年間較為穩定,分別為68天、76天和55天,但從2021年開始逐步上升,到2022年已達106天。這表明公司在收款效率方面出現惡化,應收帳款的周轉時間延長,可能受到銷售策略調整或客戶信用管理變動的影響,暗示營運資金的集中度增加,可能影響資金流動性。
- 作週期
- 作週期(生產循環週期)呈逐步延長的趨勢,從2018年的152天逐年增加,直到2022年達到223天。這反映出製造或生產流程的周期變長,可能受供應鏈延遲、生產效率下降或新產品開發期延長等因素影響。整體而言,延長的作週期可能對公司的營運效率產生壓力。
綜合上述觀察,SolarEdge在過去五年內的運營指標呈現出庫存和作業週期延長的趨勢,同時應收帳款的回收天數亦有明顯增加。這些變化暗示公司在庫存管理、應收帳款以及生產流程方面面臨一定的挑戰,可能影響整體營運效率與資金流動性,需持續監控及調整策略以改善效率和資金運用狀況。
應付賬款周轉天數
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018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 | ||||||
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. | ||||||
應付賬款周轉天數扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
應付賬款周轉天數工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 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
- 在2018年至2020年間,應付賬款周轉率呈現穩步上升的趨勢,分別達到5.77、6.02和6.16,顯示公司對供應商的支付速度相對較快,對流動資金的管理較為緊湊。然而,自2021年起,應付賬款周轉率出現下降,分別降至5.29和4.93,表明公司支付供應商的頻率有所減少,可能因為供應鏈管理策略調整或資金安排的變化。總體而言,此項指標的變動反映公司在不同年度的支付策略或供應商條款的可能調整。
- 應付賬款周轉天數
- 與周轉率負相關,應付賬款周轉天數從2018年的63天降低至2020年的59天,顯示公司在這一期間支付供應商的時間較短。然而,從2021年起,周轉天數逐步增加,達到69天,並在2022年擴展到74天。這種延長支付時間可能反映公司在資金管理上的策略調整,或者為了延長支付期限以改善流動性。此外,周轉天數的增加也與周轉率下降的趨勢一致,暗示公司在應付帳款管理方面出現了較為寬鬆的變化。
現金換算週期
2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | 2018年12月31日 | ||
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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 | ||||||
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. | ||||||
現金換算週期扇形 | ||||||
半導體和半導體設備 | ||||||
現金換算週期工業 | ||||||
資訊技術 |
根據報告: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31), 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 2022 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。
根據所提供的財務資料,對SolarEdge Technologies Inc.在不同年度的營運周轉效率進行分析,可以觀察到若干趨勢與變化。以下將全面闡述各項指標的變動情況與可能的意涵。
- 庫存周轉天數
- 該指標從2018年的84天下降至2019年的66天,表明公司存貨管理在該年度較為高效。然而,2019年後,庫存周轉天數逐漸回升,於2020年攀升至121天,顯示存貨積壓情況增加,可能由於庫存調整或產品需求變動所致。2021年和2022年,雖然略有下降,仍然維持較高水平(104天及117天),反映存貨管理在近期面臨挑戰,可能影響資金運用效率。
- 應收賬款周轉天數
- 此指標於2018年為68天,至2019年微幅上升至76天,顯示收款速度略有放緩。2020年則下降至55天,展現收款效率改善,但隨後在2021年回升至85天,2022年進一步增加至106天,意味著公司收款週期逐年延長,可能反映收款管理趨緩或帳款壓力的增加,對現金流產生壓力。
- 應付賬款周轉天數
- 該數據較為穩定,自2018年的63天至2022年的74天,整體表現呈現較為穩定或略有上升的趨勢。較長的支付期限可能反映公司採取較為寬鬆的供應商付款策略,協助維持資金流動,但也需留意可能對與供應商的合作關係與信用條件產生的影響。
- 現金換算週期
- 該指標由2018年的89天逐步上升至2022年的149天,呈現持續延長的趨勢。此變化意味著公司從貨款取得到現金回籠的整體周期在擴大,可能由於存貨積壓、應收帳款延長或其他營運因子所致。此情況可能對公司流動性和資金安排造成一定壓力,需持續監控相關變數以確保營運效率。
總結來說,SolarEdge Technologies Inc.在分析期間內呈現出營運效率的波動特徵。庫存周轉天數與應收帳款周轉天數的上升,尤其是後者的持續延長,指示資金回籠速度變慢,可能影響公司的短期流動性。儘管應付帳款周轉天數變化不大,但長期的現金換算週期擴大,加上存貨與應收應付的異動,提示公司在營運管理上可能面臨挑戰。建議持續監控這些指標,並針對營運流程進行優化,以改善資金周轉和企業整體的財務健康狀況。