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新思科技 存货周转天数 : 98.18 (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。
新思科技存货周转天数（Days Inventory）的相关内容及计算方法如下：
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。通过企业一定时期（通常为1年）内营业成本与平均存货之间的比例关系计算得到。周转天数越少，说明存货变现的速度越快。存货占用资金时间越短，存货管理工作的效率越高。
截至2024年1月， 新思科技 过去一季度 的 存货周转天数 为 98.18。
新思科技存货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， 新思科技的存货周转天数
最小值：34.53 中位数：75.65 最大值：89.23
当前值：84.6
★ ★ ★ ★ ★
在软件内的 619 家公司中
新思科技的存货周转天数 排名低于同行业 61.87% 的公司。
当前值：84.6 行业中位数：51.01
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新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 历史数据
新思科技 存货周转天数的历史年度，季度/半年度走势如下：
| 新思科技 存货周转天数 年度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 2014-10 | 2015-10 | 2016-10 | 2017-10 | 2018-10 | 2019-10 | 2020-10 | 2021-10 | 2022-10 | 2023-10 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 存货周转天数 | - | - | - | 34.53 | 45.70 | 63.97 | 76.67 | 89.23 | 75.65 | 80.26 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 新思科技 存货周转天数 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 存货周转天数 | 91.38 | 78.46 | 76.96 | 72.90 | 69.66 | 69.44 | 73.07 | 80.01 | 83.52 | 98.18 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
* 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。
新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 行业比较
在软件基础构架（三级行业）中，新思科技 存货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轴代表存货周转天数数值；点越大，公司市值越大。
新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 分布区间
在软件（二级行业）和科技（一级行业）中，新思科技 存货周转天数的分布区间如下：
* x轴代表存货周转天数数值，y轴代表落入该存货周转天数区间的公司数量；红色柱状图代表新思科技的存货周转天数所在的区间。
新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 计算方法
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2023年10月，新思科技过去一年的存货周转天数为：
| 存货周转天数 | |||||||||
| = | 平均 年度 存货 | / | 年度 营业成本 | * | 年度 天数 | ||||
| = | （期初 年度 存货 | + | 期末 年度 存货 ） | / | 期数 | / | 年度 营业成本 | * | 年度 天数 |
| = | （211.93 | + | 325.59） | / | 2 | / | 1222 | * | 365 |
| = | 80.26 |
截至2024年1月，新思科技 过去一季度 的存货周转天数为：
| 存货周转天数 | |||||||||
| = | 平均 季度 存货 | / | 季度 营业成本 | * | 季度 天数 | ||||
| = | （期初 季度 存货 | + | 期末 季度 存货 ） | / | 期数 | / | 季度 营业成本 | * | 季度 天数 |
| = | （325.59 | + | 382.73） | / | 2 | / | 329 | * | 365 / 4 |
| = | 98.18 |
* 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。
新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 解释说明
存货周转天数的增加可能表明公司的销售放缓。
1. 存货周转率 衡量公司一年内库存周转的速度。
2. 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。
* 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。
新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 注意事项
许多公司的业务都是季节性的。比较上一年同期而不是上一季度的存货周转天数更有意义。
新思科技 存货周转天数 （SNPS 存货周转天数） 相关词条
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新思科技 （SNPS） 公司简介
一级行业：科技
二级行业：软件
公司网站：https://www.synopsys.com
公司地址：690 East Middlefield Road, Mountain View, CA, USA, 94043
公司简介：Synopsys成立于1986年12月（1987年之前称为最佳解决方案），是电子设计自动化软件的市场领导者。EDA用于自动化集成电路或大型芯片系统的设计和验证。该公司提供端到端的EDA产品工作流程。此外，该公司还提供广泛的设计知识产权和领先的软件完整性工具，帮助客户开发安全、高质量的代码。从历史上看，半导体公司一直依赖该公司的工具，但随着物联网、人工智能、自动驾驶汽车和云计算的发展，已经转向其他非传统 “系统” 用户（对芯片设计感兴趣的非半导体公司）。
二级行业：软件
公司网站：https://www.synopsys.com
公司地址：690 East Middlefield Road, Mountain View, CA, USA, 94043
公司简介：Synopsys成立于1986年12月（1987年之前称为最佳解决方案），是电子设计自动化软件的市场领导者。EDA用于自动化集成电路或大型芯片系统的设计和验证。该公司提供端到端的EDA产品工作流程。此外，该公司还提供广泛的设计知识产权和领先的软件完整性工具，帮助客户开发安全、高质量的代码。从历史上看，半导体公司一直依赖该公司的工具，但随着物联网、人工智能、自动驾驶汽车和云计算的发展，已经转向其他非传统 “系统” 用户（对芯片设计感兴趣的非半导体公司）。