短期的な活動比率の分析
活動比率は、企業が売掛金の回収や在庫の管理など、日常業務をどれだけ効率的に遂行しているかを測定します。
短期活動比率(サマリー)
HP Inc.、短期活動率
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
- 在庫回転率
- 2013年から2018年にかけて在庫回転率は全体的に低下しており、特に2016年以降に顕著な減少が見られる。これは在庫の売れ行きの鈍化または在庫水準の増加を示唆している可能性がある。2017年と2018年には若干の回復傾向も見られるが、依然として2013年の水準より低い水準に留まっている。
- 売掛金回転率
- 売掛金回転率は、2013年の7.07から2018年の11.44にかけて一貫して改善している。これは、売掛金の回収効率が向上したことを示しており、信用管理の改善やキャッシュ回収の効率化が進んだ可能性がある。
- 買掛金回転率
- 買掛金回転率は、2013年の6.16から2018年の3.23へと減少しており、買掛金支払の遅延が増加している兆候と考えられる。これにより、支払条件の見直しや資金繰りの変化が影響している可能性がある。
- 運転資本回転率
- 2013年には23.19であった運転資本回転率は、2015年までに約10.77まで低下し、その後のデータが欠落しているため完全なトレンドは把握できないものの、2013年から2015年にかけて効率の低下が見られる。また、運転資本管理の改善余地が示唆される。
- 在庫のローテーション日数
- 在庫のローテーション日数は、2013年の26日から2018年の46日まで徐々に増加しており、在庫の回転速度が鈍化していることを反映している。これにより在庫積み増しやキャッシュコストの増加が懸念される。
- 売掛金のローテーション日数
- 売掛金のローテーション日数は短縮傾向にあり、2013年の52日から2018年の32日へと改善している。これも売掛金回転率の改善と整合し、取引先からの回収効率向上を示している。
- 運転サイクル
- 運転サイクルは2013年の78日から2018年の78日まで横ばいながら、期間中には一時的な変動も見られる。全体的には安定しているが、在庫と売掛金の動向の影響を受けている可能性がある。
- 買掛金のローテーション日数
- 買掛金のローテーション日数は、2013年の59日から2018年の113日へとほぼ倍増しており、支払期間の延長や支払い条件の緩和を示唆している。この傾向は、資金調達やキャッシュフロー管理の戦略に変化があった可能性を示す。
- キャッシュコンバージョンサイクル
- キャッシュコンバージョンサイクルは、2013年の19日に比べて2015年までに3日と短縮した後、2016年以降はマイナスの水準を示し続けている。これにより、営業活動から得られる現金が支払いに先行し、資金繰りの改善やキャッシュフローの効率化が進行していることが推察される。特に2016年以降のマイナス状態は、キャッシュ回収サイクルの短縮と資金繰りの改善を示唆している。
離職率
平均日数の比率
在庫回転率
HP Inc.、在庫回転率計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ (百万米ドル) | |||||||
| 収益コスト | 47,803) | 42,478) | 39,240) | 78,596) | 84,839) | 86,380) | |
| 在庫 | 6,062) | 5,786) | 4,484) | 6,485) | 6,415) | 6,046) | |
| 短期活動比率 | |||||||
| 在庫回転率1 | 7.89 | 7.34 | 8.75 | 12.12 | 13.23 | 14.29 | |
| ベンチマーク | |||||||
| 在庫回転率競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
在庫回転率 = 収益コスト ÷ 在庫
= 47,803 ÷ 6,062 = 7.89
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 収益コストの推移
- 2013年から2015年にかけて収益コストは減少傾向を示し、2013年には86,380百万米ドルから2015年には78,596百万米ドルへと低下している。一方、2016年以降は再び増加傾向に転じ、2016年には39,240百万米ドル、2017年には42,478百万米ドル、2018年には47,803百万米ドルへと上昇している。これにより、全体としては比較的低下した後に回復し、増加に転じていることがうかがえる。
- 在庫の変動
- 在庫は2013年に6,046百万米ドルであったが、その後増加傾向をたどり、2014年と2015年には6,415百万米ドルと6,485百万米ドルを記録した。2016年に一時的に減少して4,484百万米ドルに落ち込むが、その後は再び増加し、2017年に5,786百万米ドル、2018年に6,062百万米ドルとなっている。これは売上高や販売活動の変動に伴う在庫管理の調整を示している可能性がある。
- 在庫回転率の動向
- 在庫回転率は2013年の14.29から2015年に11.12へ低下し、その後2016年には8.75とさらに改善の程度を示す低い水準に落ち込んでいる。2017年には7.34と一段と低下し、2018年には7.89に回復している。これらの変動は在庫の効率的な回転や販売速度の変化を反映しており、特に2016年から2017年にかけての低下は在庫管理の効率低下や販売ペースの遅れを示していた可能性が考えられる。しかし、2018年に若干の改善がみられ、在庫回転の効率化が進んだことが示唆される。
売掛金回転率
HP Inc.、売掛金回転率計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ (百万米ドル) | |||||||
| 純収益 | 58,472) | 52,056) | 48,238) | 103,355) | 111,454) | 112,298) | |
| 売掛金、純額 | 5,113) | 4,414) | 4,114) | 13,363) | 13,832) | 15,876) | |
| 短期活動比率 | |||||||
| 売掛金回転率1 | 11.44 | 11.79 | 11.73 | 7.73 | 8.06 | 7.07 | |
| ベンチマーク | |||||||
| 売掛金回転率競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
売掛金回転率 = 純収益 ÷ 売掛金、純額
= 58,472 ÷ 5,113 = 11.44
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 純収益の推移
- 2013年から2015年まで純収益は比較的安定して推移しており、2014年には若干の減少を示したが、2015年にはやや回復している。2016年以降は著しい減少傾向が見られ、2017年と2018年にはそれ以前の水準を大きく下回っている。特に2016年の純収益は半減に近い規模で落ち込んでいることから、事業環境の変化や市場の低迷などが影響している可能性が示唆される。
- 売掛金の動向
- 売掛金は2013年から2015年にかけては緩やかに減少し続けていたが、2016年以降は増加に転じている。2016年以降の売掛金の増加は、売上高の縮小に伴う資金回収の遅れや、信用管理の変化を示す可能性がある。特に2016年以降の売掛金は、2014年に比べて約三倍に増加していることがわかる。
- 売掛金回転率の推移
- 売掛金回転率は2013年から2015年にかけて比較的安定し、7.07から7.73までやや上昇している。その後、2016年に大きく上昇し、11.73に達している。これは売掛金の回収効率が向上したことを示す一方、2017年と2018年にはやや低下し、2014年の水準付近に戻っている。回転率の変動は、売掛金の管理状況や売上構造の変化を反映していると考えられる。
- 総合的な考察
- 2013年から2015年までの間は、収益は安定しており、売掛金の回転も良好であったが、2016年以降には収益の著しい減少とともに売掛金の増加が見られる。これにより、収益の落ち込みと資金回収の効率低下が同時に観察できる。売掛金回転率の一時的な上昇は、売掛金の早期回収に成功したことを示すものの、その後の低下により管理の効果が一部鈍化した可能性がある。これらの傾向から、収益の回復と資金管理の改善が今後の課題であると考えられる。
買掛金回転率
HP Inc.、買掛金回転率計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ (百万米ドル) | |||||||
| 収益コスト | 47,803) | 42,478) | 39,240) | 78,596) | 84,839) | 86,380) | |
| 買掛金 | 14,816) | 13,279) | 11,103) | 15,956) | 15,903) | 14,019) | |
| 短期活動比率 | |||||||
| 買掛金回転率1 | 3.23 | 3.20 | 3.53 | 4.93 | 5.33 | 6.16 | |
| ベンチマーク | |||||||
| 買掛金回転率競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
買掛金回転率 = 収益コスト ÷ 買掛金
= 47,803 ÷ 14,816 = 3.23
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 収益コストの推移:
- 2013年から2018年までの期間において、収益コストは全体的に変動しているが、2013年には比較的高水準（約86,380百万米ドル）であった。その後、2014年から2016年にかけて減少傾向を示し、2016年には最も低い水準（約39,240百万米ドル）を記録した。しかし、2017年および2018年には再び増加傾向にあり、2018年には約47,803百万米ドルとなった。この動きは、売上原価またはコスト構造の変動を反映している可能性があり、コスト削減とそれに伴う回復の兆しが見られる。
- 買掛金の推移:
- 買掛金は2013年の約14,019百万米ドルから2018年には約14,816百万米ドルへと若干増加している。この期間の変動は限られており、大きな増減は見られないが、細かな増減を通じて、取引先との支払い条件や仕入れ取引の変化を示唆している可能性がある。
- 買掛金回転率の推移:
- 買掛金回転率は2013年の6.16から2018年に3.23へと減少している。これは、買掛金の支払い期間が相対的に長くなったことを示しており、企業の資金効率や支払い条件の変化を反映していると考えられる。この減少傾向は、企業が一定の資金繰りを行いながら仕入れ支払の条件を緩和した可能性を示唆している。
運転資本回転率
HP Inc.、運転資本回転率計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ (百万米ドル) | |||||||
| 流動資産 | 21,387) | 22,318) | 18,468) | 51,787) | 50,145) | 50,364) | |
| レス： 流動負債 | 25,131) | 22,412) | 18,808) | 42,191) | 43,735) | 45,521) | |
| 運転資本 | (3,744) | (94) | (340) | 9,596) | 6,410) | 4,843) | |
| 純収益 | 58,472) | 52,056) | 48,238) | 103,355) | 111,454) | 112,298) | |
| 短期活動比率 | |||||||
| 運転資本回転率1 | — | — | — | 10.77 | 17.39 | 23.19 | |
| ベンチマーク | |||||||
| 運転資本回転率競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
運転資本回転率 = 純収益 ÷ 運転資本
= 58,472 ÷ -3,744 = —
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 運転資本の推移について
- 2013年から2015年にかけて運転資本は増加傾向を示し、2013年には4,843百万米ドルから2015年には9,596百万米ドルに増加しています。しかし、2016年以降は急激に減少し、2016年にはマイナスの-340百万米ドルを記録し、その後も2017年と2018年にそれぞれ-94百万米ドル、-3,744百万米ドルへと大きく低下しています。この動きは、運転資本の管理や運用において大きな変動があったことを示唆しており、資金繰りや流動性の面での課題を抱えている可能性があると考えられる。
- 純収益の変動分析
- 純収益は2013年の112,298百万米ドルから2015年まで減少し、2015年の103,355百万米ドルを底に、2016年には48238百万米ドルと著しく落ち込みました。その後、2017年の52,056百万米ドルと2018年の58,472百万米ドルで徐々に回復しています。2016年の収益低迷は、外部市場の変化や内部経営戦略の見直しに起因している可能性が考えられる。一方で、2017年以降は回復傾向にあり、売上高の安定または成長の兆しが見られる。
- 運転資本回転率の動向
- 運転資本回転率は2013年の23.19から2014年には17.39に低下し、2015年には10.77とさらに下落しています。これらの値の低下は、資本の効率性が相対的に低下していることを示している。特に、運転資本の大幅な変動とあわせて考慮すると、資産の活用効率や資金管理に課題があった可能性が示唆される。ただし、2016年以降のデータは欠落しており、その後の動向については明らかでないため、継続的な分析が必要となる。
在庫のローテーション日数
HP Inc.、在庫のローテーションの日数計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ | |||||||
| 在庫回転率 | 7.89 | 7.34 | 8.75 | 12.12 | 13.23 | 14.29 | |
| 短期活動比率 (日数) | |||||||
| 在庫のローテーション日数1 | 46 | 50 | 42 | 30 | 28 | 26 | |
| ベンチマーク (日数) | |||||||
| 在庫のローテーション日数競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
在庫のローテーション日数 = 365 ÷ 在庫回転率
= 365 ÷ 7.89 = 46
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 在庫回転率の推移について
- 2013年から2018年にかけて在庫回転率は全体として低下傾向を示している。具体的には、2013年の14.29から2018年には7.89に減少しており、約45％の減少率となっている。これは、在庫の販売や回収に要する時間が長くなっていることを示唆しており、在庫管理や販売戦略の見直しが必要となる可能性があることを示唆している。
- 在庫のローテーション日数の変化について
- 在庫のローテーション日数は、2013年の26日から2018年には46日に増加しており、約77％の増加を記録している。この増加は、在庫の保持期間が延びていることを意味し、在庫回転率の低下と連動して、商品在庫の効率的な管理に課題が存在している可能性があることを示している。特に、2016年以降は増加ペースが鈍化しているものの、依然として長期化傾向にある。
売掛金のローテーション日数
HP Inc.、売掛金のローテーション日数計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ | |||||||
| 売掛金回転率 | 11.44 | 11.79 | 11.73 | 7.73 | 8.06 | 7.07 | |
| 短期活動比率 (日数) | |||||||
| 売掛金のローテーション日数1 | 32 | 31 | 31 | 47 | 45 | 52 | |
| ベンチマーク (日数) | |||||||
| 売掛金のローテーション日数競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
売掛金のローテーション日数 = 365 ÷ 売掛金回転率
= 365 ÷ 11.44 = 32
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 売掛金回転率の推移
- 分析期間を通じて、売掛金回転率は全体的に上昇傾向にある。これは、企業が売掛金の回収効率を改善し始めたことを示唆している。特に2016年以降、回転率が著しく向上しており、効率化が進んだことが読み取れる。
- 売掛金のローテーション日数の変動
- 売掛金の回収にかかる日数は、2013年の52日から2016年には最も短い31日に改善され、その後若干の増加をみせている。これは、企業の売掛金回収期間が短縮されたことでキャッシュフローの改善に寄与している可能性を示している。一方で、最近の数値はやや増加しており、一定の管理が必要と考えられる。
- 総合的な評価
- これらの指標は、企業が売掛金の管理を積極的に改善し、キャッシュサイクルの効率化を追求していることを示している。特に、売掛金回転率の向上とローテーション日数の短縮は、資金流動性の向上に寄与していると推測できる。一方、短期間の変動も見られるため、今後も継続的な管理と改善が必要であると考えられる。
運転サイクル
HP Inc.、運転サイクル計算、ベンチマークとの比較
日数
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ | |||||||
| 在庫のローテーション日数 | 46 | 50 | 42 | 30 | 28 | 26 | |
| 売掛金のローテーション日数 | 32 | 31 | 31 | 47 | 45 | 52 | |
| 短期活動比率 | |||||||
| 運転サイクル1 | 78 | 81 | 73 | 77 | 73 | 78 | |
| ベンチマーク | |||||||
| 運転サイクル競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
運転サイクル = 在庫のローテーション日数 + 売掛金のローテーション日数
= 46 + 32 = 78
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 在庫のローテーション日数
- 2013年から2018年にかけて、在庫のローテーション日数は増加傾向にある。特に2016年には42日となり、その後2017年に50日にピークを迎えたが、2018年にはやや減少して46日となった。この動きは、在庫の回転効率の変動を反映しており、在庫管理の改善や市場の需要変動に起因している可能性がある。
- 売掛金のローテーション日数
- 売掛金の回転日数は2013年の52日から2018年の32日にかけて一貫して短縮している。特に2014年には45日へ減少し、その後継続的に短くなっている。この動きは、売掛金の回収効率の向上を示しており、信用管理の改善やキャッシュフローの改善に寄与していることが推測される。
- 運転サイクル
- 運転サイクルは2013年の78日から2018年の78日にほぼ横ばい状態を維持している。これは、在庫回転と売掛金回収の日数変動の結果と考えられ、総合的な運転資本の運用期間に大きな変化は見られないが、細かな調整が行われている可能性が示唆される。
買掛金のローテーション日数
HP Inc.、買掛金のローテーション日数計算、ベンチマークとの比較
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ | |||||||
| 買掛金回転率 | 3.23 | 3.20 | 3.53 | 4.93 | 5.33 | 6.16 | |
| 短期活動比率 (日数) | |||||||
| 買掛金のローテーション日数1 | 113 | 114 | 103 | 74 | 68 | 59 | |
| ベンチマーク (日数) | |||||||
| 買掛金のローテーション日数競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
買掛金のローテーション日数 = 365 ÷ 買掛金回転率
= 365 ÷ 3.23 = 113
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 買掛金回転率の推移
- 2013年から2018年にかけて、買掛金回転率は全体的に低下傾向にある。具体的には、2013年の6.16から2018年には3.23に減少しており、企業の仕入れ傾向または支払条件の変化を示唆している可能性がある。回転率の低下は、買掛金の支払い期間が長くなっていることを反映していると考えられる。
- 買掛金のローテーション日数の変化
- 買掛金の支払日数は2013年から2018年にかけて連続して増加している。2013年の59日から2014年には68日と増加し、その後も74日、103日、114日と推移した後、2018年には113日に若干減少しているが、依然として長期化傾向にある。これにより、取引先への支払期間が長くなり、資金繰りの観点から見れば、短期的な流動性に対する圧迫が考えられる。
- 総合的な分析
- これらの指標の動向からは、買掛金の支払条件が緩和または支払い遅延が拡大している傾向が見て取れる。回転率の低下と支払日数の増大は、企業の資金管理や取引関係の変化、あるいは取引条件の交渉状況に起因している可能性がある。これらの変動が財務の流動性や運転資本管理にどのような影響をもたらしているかを、他の財務指標と合わせて詳細に検討する必要がある。
キャッシュコンバージョンサイクル
HP Inc.、現金換算サイクル計算、ベンチマークとの比較
日数
| 2018/10/31 | 2017/10/31 | 2016/10/31 | 2015/10/31 | 2014/10/31 | 2013/10/31 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 選択した財務データ | |||||||
| 在庫のローテーション日数 | 46 | 50 | 42 | 30 | 28 | 26 | |
| 売掛金のローテーション日数 | 32 | 31 | 31 | 47 | 45 | 52 | |
| 買掛金のローテーション日数 | 113 | 114 | 103 | 74 | 68 | 59 | |
| 短期活動比率 | |||||||
| キャッシュコンバージョンサイクル1 | -35 | -33 | -30 | 3 | 5 | 19 | |
| ベンチマーク | |||||||
| キャッシュコンバージョンサイクル競合 他社2 | |||||||
| Apple Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Arista Networks Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Cisco Systems Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Dell Technologies Inc. | — | — | — | — | — | — | |
| Super Micro Computer Inc. | — | — | — | — | — | — | |
レポートに基づく: 10-K (報告日: 2018-10-31), 10-K (報告日: 2017-10-31), 10-K (報告日: 2016-10-31), 10-K (報告日: 2015-10-31), 10-K (報告日: 2014-10-31), 10-K (報告日: 2013-10-31).
1 2018 計算
キャッシュコンバージョンサイクル = 在庫のローテーション日数 + 売掛金のローテーション日数 – 買掛金のローテーション日数
= 46 + 32 – 113 = -35
2 競合企業の名前をクリックすると、計算が表示されます。
- 在庫のローテーション日数
- 2013年から2018年にかけて、在庫のローテーション日数は一貫して増加傾向にある。特に2016年以降は、50日台へと大きく上昇しており、在庫の滞留期間が長くなる傾向が確認される。これにより、在庫管理に何らかの効率低下または戦略的な在庫保持の増加が示唆される。
- 売掛金のローテーション日数
- 売掛金の回収期間は、2013年から2014年にかけて減少し、その後は比較的安定している。特に、2013年には52日だったものが、2014年には45日に短縮され、その後の年でもおおむね30日から32日の間で推移している。これは、売掛金回収の効率化が一定程度進んでいることを示す一方、極端な短縮や変動は見られない。
- 買掛金のローテーション日数
- 買掛金の支払期間は、2013年の59日から徐々に長期化し、2017年と2018年には114日および113日に達している。これにより、仕入先への支払期間が延長されていることが窺われ、現金の支出期間の延長策が採用された可能性が示唆される。
- キャッシュコンバージョンサイクル
- キャッシュコンバージョンサイクルは、2013年の19日から2014年以降一時的に短縮し、2015年には3日にまで縮まった。しかし、その後2016年から2018年にかけて負の値を示し、2016年には-30日、2018年には-35日と、現金の回収と支払いのタイミングに大きな変化が見られる。特に負のサイクルは、売掛金の回収期間より買掛金の支払期間が長いことを意味し、キャッシュフローの改善や資金効率化の取り組みを反映している可能性が高い。