萤石网络 应收账款周转天数 : 60.69 (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。

萤石网络应收账款周转天数(Days Sales Outstanding)的相关内容及计算方法如下:

应收账款周转天数是指企业从销售商品,取得收款权到真正收回款项,转化为现金所需的时间,属于公司经营能力分析的范畴。
截至2024年3月, 萤石网络 过去一季度应收账款周转天数 为 60.69。

萤石网络应收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, 萤石网络应收账款周转天数
最小值:52.55  中位数:59.98  最大值:62.43
当前值:56.87
硬件内的 1507 家公司中
萤石网络应收账款周转天数 排名高于同行业 74.98% 的公司。
当前值:56.87  行业中位数:82.35

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萤石网络 应收账款周转天数 (688475 应收账款周转天数) 历史数据

萤石网络 应收账款周转天数的历史年度,季度/半年度走势如下:
萤石网络 应收账款周转天数 年度数据
日期 2018-12 2019-12 2020-12 2021-12 2022-12 2023-12
应收账款周转天数 60.50 52.55 61.63 58.95 62.43 59.45
萤石网络 应收账款周转天数 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
应收账款周转天数 59.53 66.73 56.41 56.81 53.27 60.61 55.47 57.08 56.29 60.69
* 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。

消费类电子产品(三级行业)中,萤石网络 应收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轴代表应收账款周转天数数值;点越大,公司市值越大。

萤石网络 应收账款周转天数 (688475 应收账款周转天数) 分布区间

硬件(二级行业)和科技(一级行业)中,萤石网络 应收账款周转天数的分布区间如下:
* x轴代表应收账款周转天数数值,y轴代表落入该应收账款周转天数区间的公司数量;红色柱状图代表萤石网络的应收账款周转天数所在的区间。

萤石网络 应收账款周转天数 (688475 应收账款周转天数) 计算方法

应收账款周转天数是指企业从销售商品,取得收款权到真正收回款项,转化为现金所需的时间,属于公司经营能力分析的范畴。应收账款周转天数短一般说明公司流动性好,偿债能力及现金周转能力强。
截至2023年12月萤石网络过去一年的应收账款周转天数为:
应收账款周转天数
= 平均 年度 应收账款 / 年度 营业收入 * 年度 天数
= (期初 年度 应收账款 + 期末 年度 应收账款 / 期数 / 年度 营业收入 * 年度 天数
= (716.30 + 860.35) / 2 / 4840 * 365
= 59.45
截至2024年3月萤石网络 过去一季度应收账款周转天数为:
应收账款周转天数
= 平均 季度 应收账款 / 季度 营业收入 * 季度 天数
= (期初 季度 应收账款 + 期末 季度 应收账款 / 期数 / 季度 营业收入 * 季度 天数
= (860.35 + 784.93) / 2 / 1237 * 365 / 4
= 60.69
* 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。

萤石网络 应收账款周转天数 (688475 应收账款周转天数) 解释说明

对于零售商而言,当我们在比较应收账款周转天数时,比较前几年同期的数值尤为重要。

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萤石网络 (688475) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:硬件
公司网站:www.ys7.com;www.ezviz.com
公司地址:浙江省杭州市滨江区启智街630号
公司简介:公司致力于成为可信赖的智能家居服务商及物联网云平台提供商。面向智能家居场景下的消费者用户,发行人坚持以视觉交互为主的智能家居产品为基础,通过多元化的增值服务和开放式AI算法服务切实赋能用户的智慧生活;针对行业客户,发行人聚焦于自身擅长的视觉技术,依托物联网云平台,通过开放云平台服务帮助客户完成智能化转型,或协助客户开发面向复杂场景的解决方案。2020年度,本公司各类智能硬件销量突破1,300万台,在智能家居摄像机、智能猫眼、智能门锁等智能家居产品的细分领域均处于市场领先地位。自成立以来,本公司始终坚持独立自主进行技术创新,自主掌握核心科技,快速响应用户需求,形成了体系成熟、屡经验证的技术研发管理体系,在云平台构建技术、视音频AI技术、产品智能化技术等领域均有坚实的技术积累。公司在云平台构建技术、视音频AI算法技术、产品智能化技术等领域,已取得了一系列科研成果。