道通科技 应付账款周转天数 : 74.29 (2024年3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。

道通科技应付账款周转天数(Days Payable)的相关内容及计算方法如下:

应付账款周转天数又称平均付现期,用于衡量公司需要多长时间付清供应商的欠款,属于公司经营能力分析范畴。
截至2024年3月, 道通科技 过去一季度应付账款周转天数 为 74.29。

道通科技应付账款周转天数或其相关指标的历史排名和行业排名结果如下所示:

在过去十年内, 道通科技应付账款周转天数
最小值:50.05  中位数:92.01  最大值:135.6
当前值:81.65
汽车和配件内的 607 家公司中
道通科技应付账款周转天数 排名低于同行业 52.55% 的公司。
当前值:81.65  行业中位数:86.41

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道通科技 应付账款周转天数 (688208 应付账款周转天数) 历史数据

道通科技 应付账款周转天数的历史年度,季度/半年度走势如下:
道通科技 应付账款周转天数 年度数据
日期 2013-12 2014-12 2016-12 2017-12 2018-12 2019-12 2020-12 2021-12 2022-12 2023-12
应付账款周转天数 135.60 88.58 74.52 90.43 93.58 81.49 108.20 113.50 99.96 50.05
道通科技 应付账款周转天数 季度数据
日期 2021-12 2022-03 2022-06 2022-09 2022-12 2023-03 2023-06 2023-09 2023-12 2024-03
应付账款周转天数 158.04 123.17 107.73 111.28 59.71 84.00 96.76 104.93 53.12 74.29
* 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。

汽车配件(三级行业)中,道通科技 应付账款周转天数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轴代表应付账款周转天数数值;点越大,公司市值越大。

道通科技 应付账款周转天数 (688208 应付账款周转天数) 分布区间

汽车和配件(二级行业)和周期性消费(一级行业)中,道通科技 应付账款周转天数的分布区间如下:
* x轴代表应付账款周转天数数值,y轴代表落入该应付账款周转天数区间的公司数量;红色柱状图代表道通科技的应付账款周转天数所在的区间。

道通科技 应付账款周转天数 (688208 应付账款周转天数) 计算方法

应付账款周转天数又称平均付现期,用于衡量公司需要多长时间付清供应商的欠款,属于公司经营能力分析范畴。应付账款周转天数的增加可能表明该公司延迟付款给供应商。
截至2023年12月道通科技过去一年的应付账款周转天数为:
应付账款周转天数
= 平均 年度 应付票据及应付账款 / 年度 营业成本 * 年度 天数
= (期初 年度 应付票据及应付账款 + 期末 年度 应付票据及应付账款 / 期数 / 年度 营业成本 * 年度 天数
= (197.96 + 204.25) / 2 / 1467 * 365
= 50.05
截至2024年3月道通科技 过去一季度应付账款周转天数为:
应付账款周转天数
= 平均 季度 应付票据及应付账款 / 季度 营业成本 * 季度 天数
= (期初 季度 应付票据及应付账款 + 期末 季度 应付票据及应付账款 / 期数 / 季度 营业成本 * 季度 天数
= (204.25 + 404.06) / 2 / 374 * 365 / 4
= 74.29
* 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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道通科技 (688208) 公司简介

一级行业:周期性消费
二级行业:汽车和配件
公司网站:www.auteltech.cn
公司地址:广东省深圳市南山区西丽街道松坪山社区高新北六道36号彩虹科技大楼二层
公司简介:公司专注于汽车智能诊断、检测分析系统及汽车电子零部件的研发、生产、销售和服务,产品主销美国、德国、英国、澳大利亚等50多个国家和地区,是全球领先的汽车智能诊断、检测和TPMS(胎压监测系统)产品及服务综合方案提供商之一。公司在全球汽车智能诊断、检测领域深耕十多年,通过紧密跟踪汽车发展趋势和持续进行产品创新,目前已构建了包括汽车综合诊断产品、针对汽车胎压监测系统的TPMS系列和针对汽车智能辅助驾驶系统的ADAS系列在内的三大产品线。从汽车综合诊断产品开始,公司持续迭代、推出纵向与横向产品,先后发展出TPMS系列、ADAS系列等专业化产品,并延伸出智能化的汽车电子零部件(如胎压传感器)的业务,同时基于多年积累的诊断维修数据与案例,开始提供一体化的智能维修云服务。