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短期活動比率(摘要)
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | ||
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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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
根據所提供的資料可見,Teradyne Inc. 在2019年至2023年間的主要財務周轉指標呈現出若干值得注意的趨勢。本分析將針對存貨周轉率、應收賬款周轉率、應付賬款周轉率及營運資金周轉率等比率指標,以及相關的天數指標進行說明與分析。
- 存貨周轉率
- 從2019年的4.86上升至2021年的6.15,顯示公司存貨周轉速度有所提升,反映存貨管理較為有效。然而,2022年和2023年分別降至3.96和3.68,較高週轉率減低,可能代表存貨積壓或存貨周轉放緩,導致存貨持有時間延長。
- 應收賬款周轉率
- 該指標在2019年至2023年間較為穩定,約在6.27至6.72之間,變動不大,表明公司在應收賬款管理方面保持一定的效率。值得注意的是,雖有微幅波動,但整體趨勢較為穩定,未見大幅度惡化或改善。
- 應付賬款周轉率
- 由2019年的7.54明顯上升至2020年和2021年的約9.8左右,表示公司在這段期間延長支付時間,以改善現金流。2022年度略有下降至9.22,但仍高於2019年水平。2023年下降至6.33,顯示應付賬款的週轉時間縮短,可能反映公司對供應商的付款策略出現改變或支付條件收緊。
- 營運資金周轉率
- 指標由2019年的2.05至2021年的高點2.09略有提升,表明營運資金的利用率較好。隨後在2022年和2023年則回跌至約1.78-1.82,暗示營運效率有所下降,可能由於營運資金管理策略的調整或營運環境的變動。
- 庫存周轉天數
- 由2019年的75天逐步下降至2021年的59天,顯示存貨週轉速度加快,營運效率提升。然而,2022年和2023年分別回升至92和99天,表示存貨持有時間延長,可能影響流動性與成本結構。
- 應收賬款周轉天數
- 在2019年至2023年間保持較為穩定,約在54至58天之間,未見明顯變化,反映公司在收款周期方面管理較為穩定且效率較高。
- 作週期
- 由2019年的約133天逐步增加至2023年的157天,顯示公司整體營運週期延長,可能受存貨持有天數增加或應收賬款收款時間拉長的影響,指公司營運面的資金周轉速度有所放緩。
- 應付賬款周轉天數
- 在2019年為48天,到2020年和2021年延長至約37天,表示公司延長支付期限,但至2023年增至58天,支付期縮短,可能反映支付策略的調整或與供應商協議的變化,對現金流與流動性產生一定影響。
- 現金換算週期
- 自2019年的85天逐步增加至2023年的99天,反映公司將經營活動的資金變現所需時間延長,或存貨、應收賬款增加而導致的流動資金回收速度慢化,提示現金流動性可能受到一定壓力。
整體而言,Teradyne Inc. 在分析期間經歷了存貨管理效率的波動與營運週期的延長。公司在存貨周轉及營運週期方面的變化,可能受到市場狀況、供應鏈管理策略調整或產業需求變動的影響。應付賬款周轉天數的變化顯示公司在支付策略上進行了調整,從延長到收緊,反映了對現金流管理的重視。未來持續關注流動資金周轉速度與營運週期的改善,將對公司整體財務健康與營運效益具有指標性意義。
換手率
平均天數比率
存貨周轉率
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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,不包括收購的無形資產攤銷 | ||||||
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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 計算
存貨周轉率 = 收入成本,不包括收購的無形資產攤銷 ÷ 存貨,淨額
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
- 收入成本
- 從2019年到2023年間,收入成本的趨勢呈現先上升後下降的變化。在2019年,收入成本較低,隨後於2020年及2021年顯著增加,達到高點,反映公司在此期間面臨較高的生產或採購成本。然而,自2022年起,收入成本開始下降,至2023年又出現進一步降低的趨勢,可能表示公司在控制成本或優化供應鏈方面取得改善。整體而言,收入成本波動較大,但2022年及2023年的降低值得關注,可能對獲利能力產生積極影響。
- 存貨,淨額
- 存貨淨額於2019年到2022年間呈現逐年上升,顯示公司擴大存貨規模以應對增長需求或存貨管理策略的調整。到2023年,存貨水準略有下降,可能意味著公司在存貨管理上進行了調整,或是預期需求減緩。存貨的變化趨勢反映公司存貨策略的調整,同時也受到銷售和生產預測變化的影響。
- 存貨周轉率
- 存貨周轉率在2019年為4.86,之後逐年增加至2021年的6.15,顯示公司存貨管理較為高效,資產流動速度加快。然而,到了2022年及2023年,存貨周轉率分別下降至3.96與3.68,反映存貨周轉速度放緩,可能是因存貨積壓或銷售減緩所致。存貨周轉率的下降可能對公司短期資金運用產生壓力,亦可能反映市場需求的轉變或庫存策略的調整。
應收賬款周轉率
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019年12月31日 | ||
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選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
收入 | ||||||
應收賬款,減去信用損失準備金 | ||||||
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 | ||||||
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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 計算
應收賬款周轉率 = 收入 ÷ 應收賬款,減去信用損失準備金
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
綜合分析顯示,Teradyne Inc. 在2019年至2023年間的營收呈現出逐步增長的趨勢,從約2.29億美元增加至約2.70億美元。然而,在2022年達到高點後,2023年的營收有所下降,顯示公司近期面臨一定的市場挑戰或交付壓力。
應收帳款方面,數值亦顯示出從2019年的約362萬美元逐步增加至2021年的約551萬美元,反映出公司銷售擴張導致的應收帳款規模擴大。此後,應收帳款在2022年有所降低至約491萬美元,並在2023年進一步下降至約422萬美元,顯示公司在應收帳款管理上取得一定成效,減少了對現金回收的依賴和潛在的信貸風險。
應收帳款周轉率在觀察期間相對穩定,介於6.27至6.72之間。特別是在2021年達到最高值6.72後,彼時反映公司能較快將應收帳款轉換為現金。之後,該比率略有回落,但仍維持在較高水平,指示公司在收款效率方面保持一定的效率,並未出現大量未收回款項的情況。
總結來說,該公司營收整體呈現增長趨勢,但近年受到市場因素影響略有回落。應收帳款管理方面,較高的周轉率以及逐步降低的應收帳款餘額,顯示公司在營收增長的同時,亦能有效控制流動資產的品質與回收效率,維持較良好的財務流動性及營運效率。
應付賬款周轉率
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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,不包括收購的無形資產攤銷 | ||||||
應付帳款 | ||||||
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 | ||||||
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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 計算
應付賬款周轉率 = 收入成本,不包括收購的無形資產攤銷 ÷ 應付帳款
= ÷ =
2 按兩下 competitor name (競爭對手名稱) 以查看計算。
- 收入的變動趨勢
- 從2019年至2021年,公司的收入成本呈現顯著上升,分別由95,513.6千美元增加到149,622.5千美元,顯示銷售規模擴大或生產成本上升的趨勢。在2022年,收入成本有一定的回落至128,789.4千美元,但2023年又進一步下降至113,955千美元,顯示成本自2021年達到高峰後持續下降的趨勢。整體而言,儘管收入成本在2022年稍有回落,但2023年仍低於2020及之前的數值,可能反映成本控制改善或營運效率提升。
- 應付帳款變化
- 應付帳款自2019年起逐年增加,從126,617千美元增加至2023年的180,131千美元,反映公司負債管理或供應商支付策略的變動。雖然在2020年和2021年應付帳款略有增加,但2022年期間略有下降,至139,722千美元,但2023年則出現明顯升高,表明公司可能擴張了其供應商信用或推遲付款以維持營運資金效率。
- 應付賬款周轉率的變化
- 應付賬款周轉率自2019年以來,先後經歷波動,從7.54升高至2020年的9.99,之後略有下降至2021年的9.77,2022年進一步減少至9.22,表示公司在2020年提高了付款速度,縮短了支付周期,但自2022年起,支付週期逐漸延長,應付賬款週轉率下降至6.33,此舉可能顯示公司在延長對供應商的付款條件或保持更長的營運資金時間,以應對成本或現金流改善的需求。
- 綜合分析
- 整體而言,公司的收入成本於2019年至2023年間顯現出波動下降的趨勢,特別是在2022年和2023年有所顯著降低,暗示成本控制或營運效率的提升。同時,應付帳款總額的增加與應付賬款周轉率的下降共同反映出公司在支付策略上逐步偏向延長付款期限,可能為優化營運資金或應對更緊張的財務狀態。在未來的趨勢下,若公司能持續改善成本結構並謹慎管理應付帳款周轉,將有助於提升盈利能力和資金運作的彈性。>
營運資金周轉率
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 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。
經分析Teradyne Inc.於2019年至2023年間的財務資料,呈現以下趨勢與觀察:
- 營運資金
- 營運資金自2019年的約11.20億美元逐步增加至2021年的約17.71億美元,顯示公司在此期間積累較多的營運資金,但在2022年略有下降,至2023年略低於往年水準。此變動可能反映公司運營資金的調整或資金配置策略的變化,尤在2022年和2023年之間,營運資金總額呈現出一定波動。
- 收入
- 公司收入由2019年的約22.95億美元穩步擴增至2021年的約37.03億美元,展現出公司在此段期間的銷售成長。然而,自2021年達到高點後,收入於2022年下降至約31.55億美元,並在2023年進一步下降至約26.76億美元,顯示公司收入在近期呈現下滑的趨勢,可能受到市場需求變化、產業競爭或其他經營因素的影響。
- 營運資金周轉率
- 營運資金周轉率在2019年為2.05,隨後逐年略有波動,2020年降至1.82,2021年回升至2.09,並於2022年保持在2.09,然而2023年再次下降至1.78,表明公司利用營運資金產生收入的效率在2023年有所降低。此趨勢與收入的下降相呼應,暗示營運資金的運用效率受到了挑戰,可能需重點關注運營策略的調整與資金管理效能。
整體而言,Teradyne Inc.在2019至2021年間經歷營運資金的擴張與營收的成長,但在2022年起,收入及營運資金周轉率都呈現下滑的跡象。這樣的變化反映出公司在近期面臨營運壓力或市場變動,未來需密切追蹤營運資金運用效率的改善及銷售表現的回穩情況,以維持企業的經營健康與成長潛力。
庫存周轉天數
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 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2019年至2021年,存貨周轉率逐步上升,分別由4.86提升至6.15,顯示公司在此期間存貨轉換為銷售的效率有一定的改善。然而,於2022年明顯下降至3.96,進一步在2023年進一步下降至3.68,呈現出存貨周轉效率逐漸降低的趨勢。這一變化可能反映公司在近期面對庫存管理策略調整、需求變動或市場供應鏈狀況的變化。
- 庫存周轉天數
- 庫存周轉天數反映存貨轉換為銷售所需的平均天數,與存貨周轉率呈反比。數據顯示,該數值在2019年為75天,隨著存貨周轉率的提升,2019年至2021年間天數逐步降低,分別為75、61及59天。然而,進入2022年後,庫存周轉天數顯著增加至92天,並在2023年進一步攀升至99天,表明存貨轉換為銷售所需時間延長。此一變化呼應存貨周轉率的下降,指示公司在近期持有較多存貨或存貨銷售速度放緩。
應收賬款周轉天數
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 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。
- 應收帳款週轉率
- 整體趨勢呈現較為穩定的波動,於2019年至2023年間略有起伏。2019年和2020年之間,數值微幅下降,從6.33降至6.27,反映出公司在於這段期間,應收帳款的週轉速度略有放緩。2021年,應收帳款週轉率上升至6.72,顯示公司收款效率有所改善。然後在2022年略微回落至6.42,再至2023年持續小幅下降至6.34,顯示週轉率維持於較為接近的水平之上,變化有限但呈現微弱的波動。
- 應收帳款週轉天數
- 該指標反映公司平均收款的天數,與應收帳款週轉率呈反向關係。從數據可見,2019年與2020年的週轉天數均為58天,代表公司平均需要58天來回收應收帳款。2021年,該數值降低至54天,顯示收款效率提升。2022年天數回升至57天,稍微延長,但仍維持在較短的範圍內,2023年又回到58天,回到2019年同期的水平。整體來看,公司在應收帳款管理方面的表現較為穩定,週轉天數的變動並不大,但在2021年曾有明顯改進。
綜合上述數據,可得出的結論為,Teradyne Inc.在分析期間內,應收帳款周轉率保持穩定並有輕微改善的趨勢,反映出公司在收款效率方面整體保持良好狀態。應收帳款週轉天數亦展現出較高的一致性,2021年的短暫改善表明公司在該年度可能進行了收款流程的優化,然而,數據的波動範圍較小,整體來看其資金回收效率較為穩健。未來若能持續維持或進一步改善這些指標,將有助於提高公司營運資金的流動性與財務穩定性。
作週期
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 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。
綜合上述財務資料,可以觀察到幾個主要趨勢與變化。首先,庫存周轉天數在2019年至2021年間呈現逐步下降趨勢,從75天降至59天,顯示公司存貨管理在此段期間較為有效率。然而,進入2022年後,庫存周轉天數大幅增加至92天,並在2023年進一步 rise 至99天,反映存貨轉銷速度放緩,可能表示庫存積壓或市場需求減緩的現象。 其次,應收帳款周轉天數較為穩定,於2019年至2023年間變動幅度不大,基本維持在54至58天之間。這暗示公司在應收款管理上保持較為一致的信用政策與收款效率,未顯示顯著的改善或惡化。 最後,作週期方面,數據呈現持續上升的趨勢,從133天增加至157天。此一趨勢意味著公司整體的營運週期在延長,可能反映出存貨周轉與應收帳款的放緩,導致產生成本佔用資金時間的延長。作為一個整體指標,作週期的延長可能暗示資金回籠速度放慢或營運效率有所下降。
- 庫存周轉天數
- 由2019年的75天下降至2021年的59天,顯示存貨管理較為高效。然後於2022年後急劇攀升,2023年達到99天,暗示存貨轉銷速度大幅放緩,可能影響流動比率及資金流動性。
- 應收帳款周轉天數
- 大致維持在54至58天之間,變動較小。此穩定表明公司對客戶信用政策較一致,收款效率未受到明顯影響,應收帳款管理較為穩健。
- 作週期
- 由133天逐步增加至157天,反映公司營運週期延長,與存貨與應收帳款的變化趨勢相呼應,可能造成資金佔用時間延長,對營運資金管理產生一定挑戰。
應付賬款周轉天數
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 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。
根據所提供的財務資料,termination Inc.的應付賬款周轉率在2019年至2023年間經歷了明顯的變化。<\/p>
- 應付賬款周轉率
- 整體趨勢顯示,從2019年的7.54增加至2020年的9.99,顯示公司在2020年加快了支付供應商的頻率,得以更快地清償應付賬款。然而,之後的數據顯示,周轉率於2021年微幅下降到9.77,並於2022年進一步下降至9.22,代表公司在該年度支付速度略有放慢。2023年則顯著下降至6.33,反映支付供應商的週轉次數大為減少,可能暗示公司支付策略調整或財務狀況的變化。<\/p>
- 應付賬款周轉天數
- 此指標直接反映公司平均支付供應商的天數,與應付賬款周轉率呈反向關係。從數據來看,2019年應付賬款周轉天數為48天,逐漸優化到2020年和2021年的37天,顯示公司在這段時間內較快完成支付流程。2022年略微延長至40天,但2023年則大幅增加至58天,這與2023年周轉率的降低相呼應。升高的天數時長可能表示公司支付策略的轉變,或資金流緊張所致,亦可能反映與供應商的支付協議調整。<\/p>
綜合上述觀點,可以觀察到,2019年至2022年間,公司支付速度趨於較快,顯示較為積極的資金運用或較佳的財務狀況。然而,2023年出現明顯放慢的趨勢,可能代表公司面臨現金流壓力或策略轉變,藉由延長支付時間來緩解流動資金壓力。未來需要進一步了解公司內部財務政策或外部經濟環境的變動,才能作出更確切的判斷。
現金換算週期
2023年12月31日 | 2022年12月31日 | 2021年12月31日 | 2020年12月31日 | 2019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: 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), 10-K (報告日期: 2019-12-31).
1 2023 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。
整體來看,從2019年至2023年的財務數據中,Teradyne Inc.的庫存周轉天數呈現上升趨勢,由75天逐步增加至99天,顯示公司在存貨管理方面的效率可能有所下降,庫存積壓的情況可能逐年加劇。
應收賬款周轉天數較為穩定,整體維持在54天至58天之間,顯示公司在收款流程方面較為穩定,未見明顯改善或惡化的明顯跡象。
應付賬款周轉天數呈現出不同的變化趨勢,從2019年的48天逐步降低至2021年的37天,之後又逐步回升,至2023年的58天。這可能反映出公司在應付賬款的支付策略上存在一定的調整,或是與供應商的議價和信用條件改變有關。
現金換算週期則由2019年的85天逐步縮短至2021年的76天,但在2022年飆升至109天,2023年稍微下降至99天,整體呈現較大的波動。此指標的變動可能指向公司現金流管理策略的調整,或在特定年份存在較長的資金周轉時間。