英伟达 存货/收入 : 0.23 (2024年1月 最新)

* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

英伟达存货/收入(Inventory-to-Revenue)的相关内容及计算方法如下:

存货/收入衡量了公司管理其库存水平的能力。它测量公司当前拥有的库存以支持当前的收入的比率。 截至2024年1月, 英伟达 过去一季度存货/收入 为 0.23。
存货周转天数 是指企业从取得存货开始,至消耗、销售为止所经历的天数。周转天数越少,存货管理的效率越高。 截至2024年1月, 英伟达 过去一季度 存货周转天数 为 86.41。
存货周转率 衡量公司一年内库存周转的速度。 截至2024年1月, 英伟达 过去一季度 存货周转率 为 1.06。

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英伟达 存货/收入 (NVDA 存货/收入) 历史数据

英伟达 存货/收入的历史年度,季度/半年度走势如下:
英伟达 存货/收入 年度数据
日期 2015-01 2016-01 2017-01 2018-01 2019-01 2020-01 2021-01 2022-01 2023-01 2024-01
存货/收入 0.09 0.09 0.09 0.08 0.10 0.12 0.08 0.08 0.14 0.09
英伟达 存货/收入 季度数据
日期 2021-10 2022-01 2022-04 2022-07 2022-10 2023-01 2023-04 2023-07 2023-10 2024-01
存货/收入 0.31 0.32 0.35 0.53 0.70 0.79 0.68 0.33 0.25 0.23
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

半导体(三级行业)中,英伟达 存货/收入与其他类似公司的比较如下:
* 选自同一行业,市值最接近的公司;x轴代表市值,y轴代表存货/收入数值;点越大,公司市值越大。

英伟达 存货/收入 (NVDA 存货/收入) 分布区间

半导体(二级行业)和科技(一级行业)中,英伟达 存货/收入的分布区间如下:
* x轴代表存货/收入数值,y轴代表落入该存货/收入区间的公司数量;红色柱状图代表英伟达的存货/收入所在的区间。

英伟达 存货/收入 (NVDA 存货/收入) 计算方法

存货/收入衡量了公司管理其库存水平的能力。它测量公司当前拥有的库存以支持当前的收入的比率。
截至2024年1月英伟达过去一年的存货/收入为:
存货/收入
= 平均 年度 存货 / 年度 营业收入
= (期初 年度 存货 + 期末 年度 存货 / 期数 / 年度 营业收入
= (5159.00 + 5282.00) / 2 / 60922
= 0.09
截至2024年1月英伟达 过去一季度存货/收入为:
存货/收入
= 平均 季度 存货 / 季度 营业收入
= (期初 季度 存货 + 期末 季度 存货 / 期数 / 季度 营业收入
= (4779.00 + 5282.00) / 2 / 5312
= 0.23
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

英伟达 存货/收入 (NVDA 存货/收入) 解释说明

如果存货/收入比率季度值相比上一季度有所增加,则表明发生了以下情况之一:
a.存货投资的增长比收入增长快
b.收入下降
无论是由哪种情况引起的问题,存货/收入比率的增加都可能预示着即将到来的现金流问题。
同样,如果存货/收入比率季度值相比上一季度有所下降,则表明发生了以下情况之一:
a.库存投资相对于收入在减少.
b.收入在增加.
无论是由哪种情况引起存货/收入比率的下降,都表明企业的存货和现金流活动受到了有效管理。
1. 存货周转天数 是指企业从取得存货开始,至消耗、销售为止所经历的天数。
截至2024年1月英伟达 过去一季度 存货周转天数 为:
存货周转天数 = 平均 季度 存货 / 季度 营业成本 * 季度 天数
= 5030.50 / 5312 * 365 / 4
= 86.41
2. 存货周转率 衡量公司一年内库存周转的速度。
截至2024年1月英伟达 过去一季度 存货周转率 为:
存货周转率 = 季度 营业成本 / 平均 季度 存货
= 5312 / 5030.50
= 1.06
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

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英伟达 (NVDA) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:半导体
公司网站:https://www.nvidia.com
公司地址:2788 San Tomas Expressway, Santa Clara, CA, USA, 95051
公司简介:Nvidia是独立显卡处理器的顶级设计师,可增强计算平台的体验。该公司的芯片用于各种终端市场,包括用于游戏、数据中心和汽车信息娱乐系统的高端PC。近年来,该公司已将重点从传统的PC图形应用程序(例如游戏)扩展到更复杂和有利的机会,包括利用该公司图形处理单元的高性能功能的人工智能和自动驾驶。