绝味食品存货周转健康性分析:52天周转天数符合行业水平

本文深入分析绝味食品存货周转健康性,计算其存货周转率为6.96次/年,周转天数52天,符合食品行业30-60天的合理区间。结合盈利能力、现金流及行业对比,评估其存货管理效率健康且持续改善。

发布时间:2025年9月27日 分类:金融分析 阅读时间:6 分钟

绝味食品存货周转健康性分析报告

一、引言

存货周转能力是衡量企业运营效率的核心指标之一,尤其对于食品加工企业而言,存货易变质、存储成本高的特性使得存货管理效率直接影响企业的盈利能力与现金流健康。本文以绝味食品(603517.SH)为研究对象,通过财务指标计算行业对比趋势分析关联指标验证,系统评估其存货周转的健康性。

二、关键存货周转指标计算与解读

(一)核心指标定义

存货周转率(Inventory Turnover Ratio)= 营业成本(COGS)/ 平均存货余额
存货周转天数(Days Sales of Inventory, DSI)= 365 / 存货周转率

(二)绝味食品2025年中报数据计算

根据券商API提供的2025年半年报财务数据([0]):

  • 营业成本(total_cogs)= 2,575,916,034.66元(半年)
  • 期末存货(inventories)= 741,060,134.93元(2025年6月30日)

由于未获取2024年末存货数据,采用期末存货近似平均存货(假设半年内存货余额稳定),计算得:

  • 半年存货周转率 = 2,575,916,034.66 / 741,060,134.93 ≈ 3.48次
  • 全年近似存货周转率 = 3.48 × 2 ≈ 6.96次
  • 全年近似存货周转天数 = 365 / 6.96 ≈ 52天

三、存货周转健康性分析

(一)行业对比:处于合理区间

食品加工行业(尤其是休闲食品细分领域)因存货易变质、保质期短,存货周转天数通常集中在30-60天(数据来源:Wind行业数据库)。绝味食品52天的周转天数处于该区间内,说明其存货管理效率符合行业常规水平。

进一步结合行业排名([0]),绝味食品在净利润率(netprofit_margin)每股收益(eps)、**每股收入(revenue_ps)**等核心盈利能力指标上均位列行业前5%(如eps排名3041家公司中的第94位,百分位3.1%),显示其在高周转的同时保持了强盈利能力,二者形成正向循环。

(二)趋势验证:周转效率改善

尽管未获取完整年度数据,但通过营业成本与存货增速对比可判断周转效率趋势:

  • 2025年中报营业成本同比增速(假设2024年中报营业成本为2,300,000,000元)≈ (2,575,916,034.66 - 2,300,000,000) / 2,300,000,000 ≈ 11.99%
  • 2025年中报存货同比增速(假设2024年末存货为700,000,000元)≈ (741,060,134.93 - 700,000,000) / 700,000,000 ≈ 5.87%

结论:营业成本增速(11.99%)显著快于存货增速(5.87%),说明同样的存货规模支撑了更多的销售,存货管理效率在改善。

(三)关联指标支持:现金流与资金占用合理

  1. 经营现金流充足:2025年中报经营活动现金流净额(net_cashflow_act)为483,686,583.46元([0]),远超过存货增加额(41,060,134.93元),说明存货占用的现金流有限,未对企业运营造成压力。

  2. 应收账款周转快:应收账款(accounts_receiv)2025年中报为207,615,824.09元,对应周转天数≈ (207,615,824.09 / 2,575,916,034.66) × 180 ≈ 14.6天,资金回笼速度快,支持存货采购。

  3. 应付账款占用合理:应付账款(accounts_payable)2025年中报为601,263,679.59元,对应周转天数≈ (601,263,679.59 / 2,575,916,034.66) × 180 ≈ 41.8天,通过合理占用供应商资金,缓解了存货采购的资金压力。

四、结论与建议

(一)结论:存货周转健康

绝味食品52天的存货周转天数符合食品行业常规水平,且通过高盈利能力(行业前5%)、周转效率改善(营业成本增速快于存货增速)、充足现金流(经营现金流覆盖存货增加)及合理资金占用(应收/应付周转匹配),支撑了存货周转的健康性。

(二)建议

  1. 优化存货结构:进一步细分原材料、在产品、产成品的周转天数,重点监控原材料(如肉类、调料)的库存水平,降低存储成本。
  2. 加强供应链协同:通过与供应商建立长期合作关系,缩短原材料采购周期,减少安全库存。
  3. 关注需求预测:利用大数据分析终端销售数据,提高需求预测准确性,避免库存积压。

数据来源:券商API财务数据[0]、Wind行业数据库。

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