to collect payments from their customers. Construction sector firms grant their
customers the longest period in which to pay – more than 145 days. Next come mining
sector firms, with a number of days accounts receivable of 116 days. Inventory is
stored longest in agriculture, while stocks are stored least in the transport and public
services sector. In relation to the number of days accounts payable, retailers (56 days)
followed by wholesalers (77 days) pay their suppliers earliest. Firms are much slower
in the construction and mining sectors, taking more than 140 days on average to pay
their suppliers. However, as has been mentioned, these firms also grant their own
customers the most time to pay them. Considering all the average periods together, it
can be seen that the cash conversion cycle is negative in only one sector – that of
transport and public services. This is explained by the short storage times that are
common in this sector. In this respect, agricultural and manufacturing firms take the
longest time to generate cash (95 and 96 days, respectively), and hence need the most
resources to finance their operational funding requirements.
Table II offers descriptive statistics about the variables used for the sample as a
whole. These are generally small firms, with mean assets of more than e6 million; their
return on assets is around 8 percent; their number of days accounts receivable is
around 96 days; and their number of days accounts payable is very similar: around 97
days. Together with this, the sample firms have seen their sales grow by almost 13
percent annually on average, and 24.74 percent of their liabilities is taken up by debt. In
the period analyzed (1996-2002) the GDP has grown at an average rate of 3.66 percent
in Spain.
Table III shows the correlation matrix for the variables defined in the previous
section. There is a significant negative correlation between the return on assets and the
number of days accounts receivable, days of inventory and days accounts payable. In
the same way, the correlation with the cash conversion cycle is negative and
significant. This demonstrates that paying suppliers and collecting payments from
customers earlier, and keeping products in stock less time, are all associated with an
increase in the firm’s profitability. Considering the three periods jointly, the negative
correlation obtained indicates that shortening the cash conversion cycle is associated
Variable Obs. Mean SD Median 10th perc. 90th perc.
ROA 38464 0.0792 0.0834 0.0678 0.0041 0.1768
AR 38464 96.8299 55.7682 96.2962 22.0945 165.2533
INV 38452 77.2140 70.0499 59.3042 6.8692 166.6171
AP 38371 97.8090 57.3568 93.8075 24.5344 174.9668
CCC 38371 76.3117 90.6413 64.7704 219.6907 190.2017
ASSETS 38464 6955.1090 4461.3940 13308 2718.5 5541
SGROW 32674 0.1299 0.3105 0.0862 20.0928 0.3492
DEBT 35237 0.2474 0.1839 0.2306 0.0098 0.5021
GDPGR 38464 0.0366 0.0075 0.0420 0.0240 0.0430
Notes: ROA – measure return on assets; AR – number of days accounts receivable; INV – number of
days of inventory; AP – number of days accounts payable; CCC – cash conversion cycle; ASSETS –
value of assets in thousand euros; SGROW – sales growth, DEBT – financial debt level; GDPGR –
annual GDP growth
Results (
Thai) 2:
[Copy]Copied!
ในการเก็บรวบรวมการชำระเงินจากลูกค้าของพวกเขา บริษัท ภาคการก่อสร้างของพวกเขามอบให้
กับลูกค้าในช่วงเวลาที่ยาวที่สุดในการที่จะจ่าย - มากกว่า 145 วัน มาต่อไปการทำเหมืองแร่
บริษัท ภาคที่มีจำนวนวันที่ลูกหนี้ 116 วัน สินค้าคงคลัง
ที่เก็บไว้ที่ยาวที่สุดในภาคเกษตรขณะที่หุ้นจะถูกเก็บไว้อย่างน้อยในการขนส่งสาธารณะและ
ภาคบริการ ในความสัมพันธ์กับจำนวนวันที่เจ้าหนี้, ร้านค้าปลีก (56 วัน)
ตามด้วยการค้าส่ง (77 วัน) จ่ายซัพพลายเออร์ของพวกเขาที่เก่าแก่ที่สุด บริษัท มีมากช้า
ในการก่อสร้างและภาคการทำเหมืองแร่การกว่า 140 วันโดยเฉลี่ยที่จะจ่าย
ซัพพลายเออร์ของพวกเขา อย่างไรก็ตามในขณะที่ได้รับการกล่าวถึง บริษัท เหล่านี้ยังให้สิทธิ์ของตัวเอง
ของลูกค้ามากที่สุดเวลาที่จะจ่ายเงินให้พวกเขา พิจารณาทุกงวดเฉลี่ยกันก็
จะเห็นได้ว่าวงจรเงินสดเป็นลบในเพียงหนึ่งภาค - ที่ของ
การขนส่งและการบริการสาธารณะ นี้จะอธิบายโดยการจัดเก็บข้อมูลระยะสั้นครั้งที่มี
ร่วมกันในภาคนี้ ในการนี้ทางการเกษตรและ บริษัท ผลิตใช้
เวลานานในการสร้างกระแสเงินสด (95 และ 96 วันตามลำดับ) และด้วยเหตุนี้ต้องการมากที่สุด
เพื่อเป็นเงินทุนทรัพยากรความต้องการเงินทุนในการดำเนินงานของพวกเขา.
ตารางที่สองมีสถิติเชิงพรรณนาเกี่ยวกับตัวแปรที่ใช้สำหรับตัวอย่างเช่น
ทั้ง เหล่านี้เป็น บริษัท ขนาดเล็กโดยทั่วไปมีสินทรัพย์เฉลี่ยมากกว่า e6 ล้าน ของพวกเขา
ผลตอบแทนต่อสินทรัพย์อยู่ที่ประมาณร้อยละ 8; จำนวนของพวกเขาในวันที่ลูกหนี้เป็น
รอบ 96 วัน และจำนวนของพวกเขาในวันที่ต้องชำระบัญชีจะคล้ายกันมาก: รอบ 97
วัน พร้อมกับนี้ บริษัท ได้เห็นตัวอย่างการขายของพวกเขาเติบโตขึ้นเกือบ 13
เปอร์เซ็นต์ต่อปีโดยเฉลี่ยและร้อยละ 24.74 ของหนี้สินของพวกเขาจะนำขึ้นมาจากหนี้ ใน
ช่วงระยะเวลาการวิเคราะห์ (1996-2002) ของจีดีพีมีการเติบโตในอัตราเฉลี่ยร้อยละ 3.66
ในประเทศสเปน.
ตารางที่สามแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เมทริกซ์สำหรับตัวแปรที่กำหนดไว้ในก่อนหน้านี้
ส่วน มีความสัมพันธ์ทางลบอย่างมีนัยสำคัญระหว่างผลตอบแทนต่อสินทรัพย์และเป็น
จำนวนบัญชีลูกหนี้วันวันของสินค้าคงคลังและวันที่เจ้าหนี้ ใน
ทำนองเดียวกับความสัมพันธ์กับวงจรเงินสดเป็นลบและ
มีนัยสำคัญ นี้แสดงให้เห็นว่าการจ่ายซัพพลายเออร์และการจัดเก็บภาษีการชำระเงินจาก
ลูกค้าก่อนหน้านี้และการเก็บรักษาสินค้าในสต็อกเวลาน้อยทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับ
การเพิ่มขึ้นในการทำกำไรของ บริษัท พิจารณาสามช่วงเวลาร่วมกันในเชิงลบ
ความสัมพันธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าการลดวงจรเงินสดมีความเกี่ยวข้อง
ตัวแปร Obs Mean SD เฉลี่ย 10 PERC PERC 90.
ROA 38,464 0.0792 0.0834 0.0678 0.0041 0.1768
AR 38,464 96.8299 55.7682 96.2962 22.0945 165.2533
INV 38,452 77.2140 70.0499 59.3042 6.8692 166.6171
AP 38,371 97.8090 57.3568 93.8075 24.5344 174.9668
CCC 38,371 76.3117 90.6413 64.7704 219.6907 190.2017
สินทรัพย์ 38464 6955,1090 4461,3940 13308 2718,5 5541
SGROW 32,674 0.1299 0.3105 0.0862 20.0928 0.3492
หนี้ 35,237 0.2474 0.1839 0.2306 0.0098 0.5021
GDPGR 38,464 0.0366 0.0075 0.0420 0.0240 0.0430
หมายเหตุ: ROA - ผลตอบแทนต่อสินทรัพย์วัด; AR - จำนวนวันลูกหนี้; INV - จำนวน
วันของสินค้าคงคลัง AP - จำนวนวันเจ้าหนี้; CCC - วงจรเงินสด; สินทรัพย์ -
มูลค่าของสินทรัพย์พันยูโร SGROW - เติบโตของยอดขายหนี้ - ระดับหนี้ทางการเงิน GDPGR -
การเติบโตของ GDP ประจำปี
Being translated, please wait..
