Apa itu Siklus Konversi Uang?
Siklus konversi kas, juga dikenal sebagai Siklus Operasi Bersih, mengukur waktu yang dibutuhkan perusahaan untuk mengubah inventaris dan input lainnya menjadi kas dan mempertimbangkan waktu yang diperlukan untuk menjual inventaris, waktu yang dibutuhkan untuk menagih piutang, dan waktu yang diperoleh perusahaan. membayar tagihannya
Kami memiliki bagan Amazon dan Ford tentang Siklus Konversi Tunai (CCC) pada bagan di atas. Dan dari bagan ini, jelas bahwa Siklus Uang Ford adalah 261 hari, sedangkan Siklus Tunai Amazon negatif! Perusahaan mana yang lebih baik? Apakah itu penting bagi perusahaan? Jika penting, bagaimana kita menghitungnya?
Jika Anda melihat istilah tersebut, Anda akan memahami bahwa itu ada hubungannya dengan mengubah uang tunai menjadi sesuatu yang lain dan berapa banyak waktu yang diperlukan untuk mengubah "sesuatu yang lain" menjadi uang tunai lagi. Secara sederhana, ini berarti berapa lama uang tunai diikat dalam persediaan sebelum persediaan dijual dan uang dikumpulkan dari pelanggan.
Pikirkan tentang contoh sederhana untuk memahami ini. Misalkan Anda pergi ke pasar dan membeli emas dan menyimpannya sampai Anda dapat menjualnya lagi di pasar dan menerima uang tunai. Waktu sejak Anda pergi ke pasar dan mengumpulkan emas hingga Anda menerima uang tunai untuk menjual emas lagi disebut siklus konversi tunai.
Ini adalah salah satu cara terbaik untuk memeriksa efisiensi penjualan perusahaan. Ini membantu perusahaan mengetahui seberapa cepat mereka dapat membeli, menjual, dan menerima uang tunai. Ini juga disebut siklus kas.
Rumus Siklus Konversi Uang Tunai
Mari kita lihat rumusnya, lalu kami akan menjelaskan rumusnya secara detail.
Rumus Siklus Konversi Tunai = Persediaan Hari Beredar (DIO) + Hari Beredar Penjualan (DSO) - Hari Hutang Beredar (DPO)
Sekarang mari kita pahami masing-masing.
DIO adalah singkatan dari Days Inventory Outstanding. Jika kita memecah persediaan hari yang beredar lebih lanjut, kita perlu membagi persediaan dengan biaya penjualan dan mengalikannya dengan 365 hari.
Hari Persediaan Beredar (DIO) = Persediaan / Biaya Penjualan * 365
Days Inventory Outstanding menandakan jumlah total hari yang dibutuhkan perusahaan untuk mengubah persediaan menjadi produk jadi dan menyelesaikan proses penjualan. (lihat juga Inventory Valuation)
Nanti di bagian contoh, kita akan mengambil DIO dan mengilustrasikannya dengan sebuah contoh.
DSO adalah singkatan dari Days Sales Outstanding. Bagaimana kita menghitungnya? Begini caranya. Ambil piutang. Bagilah dengan penjualan kredit bersih. Lalu kalikan dengan 365 hari.
Days Sales Outstanding (DSO) = Piutang Usaha / Penjualan Kredit Bersih * 365
Kita akan melihat contoh DSO di bagian contoh.
DPO adalah singkatan dari Days Payable Outstanding. Kita perlu menghitung Hutang Hari Hutang dengan memperhitungkan hutang, dan kemudian kita perlu membaginya dengan Biaya Penjualan dan kemudian mengalikannya dengan 365 hari.
Hari Penjualan Oustanding menandakan jumlah hari yang dibutuhkan untuk mengubah Piutang Usaha menjadi Uang Tunai. Anda dapat menganggap ini sebagai periode kredit yang diberikan kepada klien Anda.
Hari Hutang Beredar (DPO) = Hutang Usaha / Biaya Penjualan * 365
Sekarang Anda mungkin bertanya-tanya mengapa kami menambahkan DIO dan DSO serta mengurangi DPO. Inilah alasannya. Dalam kasus DIO dan DSO, perusahaan akan mendapatkan arus kas masuk, sedangkan dalam kasus DPO, perusahaan perlu membayar tunai.
Hari Hutang Oustanding adalah jangka waktu kredit yang Anda dapatkan dari pemasok Anda.
Interpretasi Siklus Konversi Uang
Rasio ini menjelaskan berapa banyak waktu yang dibutuhkan perusahaan untuk menerima uang tunai dari pelanggan setelah diinvestasikan untuk membeli persediaan. Saat persediaan dibeli, uang tunai tidak segera dibayarkan. Itu berarti pembelian dilakukan secara kredit, yang memberi perusahaan waktu untuk memasarkan inventarisnya kepada pelanggan. Selama waktu ini, perusahaan melakukan penjualan, tetapi belum menerima uang tunai.
Kemudian tibalah waktunya ketika perusahaan perlu membayar pembelian yang telah dilakukannya sebelumnya. Dan setelah beberapa waktu, perusahaan menerima uang tunai dari pelanggan pada tanggal jatuh tempo.
Mungkin kelihatannya agak membingungkan, tapi jika kita menggunakan tanggal, akan lebih mudah untuk dipahami. Mari kita mengatakan bahwa tanggal jatuh tempo untuk pembayaran untuk pembelian adalah 1 st April. Dan tanggal menerima uang tunai dari pelanggan adalah pada 15 th April. Artinya, Siklus Kas adalah selisih antara tanggal pembayaran dan hari penerimaan uang tunai. Dan ini dia, 14 hari.
Jika CCC lebih pendek, itu bagus untuk perusahaan; karena dengan demikian perusahaan dapat dengan cepat membeli, menjual, dan menerima uang tunai dari pelanggan dan sebaliknya.
Contoh Siklus Konversi Tunai
Pertama, kami akan mengambil 3 contoh untuk menggambarkan DIO, DSO, dan DPO. Dan kemudian, kami akan mengambil contoh terperinci untuk menggambarkan keseluruhan siklus konversi tunai.
Mari kita mulai.
Contoh Perhitungan Posisi Persediaan Hari-hari
Kami memiliki informasi berikut tentang Perusahaan A dan Perusahaan B.
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Inventaris | 10.000 | 5.000 |
| Biaya penjualan | 50.000 | 40.000 |
Kami telah diberi inventaris dan biaya penjualan untuk kedua perusahaan ini. Jadi kita akan menghitung Persediaan Hari Beredar dengan menggunakan rumus.
Untuk Perusahaan A, persediaannya $ 10.000, dan harga pokok penjualan $ 50.000. Dan kami berasumsi bahwa ada 365 hari dalam setahun.
Jadi, hari persediaan beredar (DIO) untuk Perusahaan A adalah -
10.000 / 50.000 * 365 = 73 hari
Untuk Perusahaan B, persediaannya adalah $ 5.000, dan harga pokok penjualan adalah $ 40.000. Dan kami berasumsi bahwa ada 365 hari dalam setahun.
Jadi, hari persediaan beredar (DIO) untuk Perusahaan B adalah -
5.000 / 40.000 * 365 = 45 hari
Jika kita membandingkan DIO dari kedua perusahaan tersebut, kita akan melihat bahwa Perusahaan B berada dalam posisi yang baik dalam hal mengonversi persediaannya menjadi uang tunai karena dapat mengubah persediaannya menjadi uang tunai lebih cepat daripada Perusahaan A.
Contoh Perhitungan Posisi Penjualan Hari
Kami memiliki informasi berikut tentang Perusahaan A dan Perusahaan B.
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Piutang | 8.000 | 10.000 |
| Penjualan Kredit Bersih | 50.000 | 40.000 |
Kami telah diberikan piutang dan penjualan kredit bersih untuk kedua perusahaan ini. Jadi kita akan menghitung Hari Penjualan Luar Biasa dengan menggunakan rumus.
Untuk Perusahaan A, piutang usaha adalah $ 8.000, dan penjualan kredit bersih adalah $ 50.000. Dan kami berasumsi bahwa ada 365 hari dalam setahun.
Jadi, hari penjualan beredar (DSO) untuk Perusahaan A adalah -
8.000 / 50.000 * 365 = 58,4 hari
Untuk Perusahaan B, piutang usaha adalah $ 10.000, dan penjualan kredit bersih adalah $ 40.000. Dan kami berasumsi bahwa ada 365 hari dalam setahun.
Jadi, hari penjualan beredar (DSO) untuk Perusahaan B adalah -
10.000 / 40.000 * 365 = 91,25 hari
Jika kita membandingkan DSO dari kedua perusahaan tersebut, kita akan melihat bahwa Perusahaan A berada dalam posisi yang baik dalam hal mengkonversi piutang usahanya menjadi kas karena dapat mengubahnya menjadi kas lebih cepat daripada Perusahaan B.
Contoh Perhitungan Hutang Hari Hutang
Kami memiliki informasi berikut tentang Perusahaan A dan Perusahaan B.
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Hutang Akun | 11.000 | 9.000 |
| Biaya penjualan | 54.000 | 33.000 |
Kami telah diberi hutang akun dan biaya penjualan untuk kedua perusahaan tersebut. Jadi kita akan menghitung Hutang Hari Beredar dengan menggunakan rumus.
Untuk Perusahaan A, hutang akun adalah $ 11.000, dan harga pokok penjualan adalah $ 54.000. Dan kami berasumsi bahwa ada 365 hari dalam setahun.
Jadi, hari hutang terhutang (DPO) untuk Perusahaan A adalah -
11.000 / 54.000 * 365 = 74,35 hari
Untuk Perusahaan B, hutang akun adalah $ 9.000, dan harga pokok penjualan $ 33.000. Dan kami berasumsi bahwa ada 365 hari dalam setahun.
Jadi, hari hutang terhutang (DPO) untuk Perusahaan B adalah -
9.000 / 33.000 * 365 = 99,55 hari
Sekarang perusahaan mana yang memiliki DPO yang lebih baik? Ada dua hal yang perlu kita pertimbangkan di sini. Pertama, jika DPO lebih banyak, perusahaan memiliki lebih banyak uang tunai, tetapi jika Anda menyimpan uang untuk waktu yang lama, Anda mungkin kehilangan diskon. Kedua, jika DPO berkurang, Anda tidak akan memiliki lebih banyak arus kas bebas dan modal kerja; tetapi Anda akan dapat membayar kreditor Anda lebih cepat, yang akan membantu Anda membangun hubungan dan juga memanfaatkan diskon.
Jadi sekarang Anda bisa mengerti bahwa konsekuensi dari DPO sebenarnya tergantung pada situasi perusahaan tersebut.
Contoh Perhitungan Siklus Konversi Uang Tunai
Mari kita ambil contoh lengkap untuk mengetahui Siklus Uang.
Kami akan mengambil dua perusahaan, dan berikut adalah detailnya di bawah.
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Inventaris | 3000 | 5.000 |
| Penjualan Kredit Bersih | 40.000 | 50.000 |
| Piutang | 5.000 | 6.000 |
| Hutang Akun | 4.000 | 3.000 |
| Biaya penjualan | 54.000 | 33.000 |
Sekarang mari kita hitung masing-masing bagian untuk mengetahui Siklus Kas.
Pertama, mari kita cari tahu Inventaris Hari Posisi (DIO) untuk kedua perusahaan.
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Inventaris | 3.000 | 5.000 |
| Biaya penjualan | 54.000 | 33.000 |
Jadi Persediaan Hari Beredar (DIO) adalah -
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| DIO (Putus) | 3.000 / 54.000 * 365 | 5.000 / 33.000 * 365 |
| DIO | 20 hari (perkiraan) | 55 hari (perkiraan) |
Sekarang mari kita hitung Days Sales Outstanding (DSO).
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Piutang | 5.000 | 6.000 |
| Penjualan Kredit Bersih | 40.000 | 50.000 |
Jadi Days Sales Outstanding (DIO) adalah -
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| DSO (Putus) | 5.000 / 40.000 * 365 | 6.000 / 50.000 * 365 |
| DSO | 46 hari (perkiraan) | 44 hari (perkiraan) |
Sekarang mari kita hitung bagian terakhir sebelum menghitung Siklus Kas, dan itu adalah Hari Hutang Beredar (DPO).
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| Hutang Akun | 4.000 | 3.000 |
| Biaya penjualan | 54.000 | 33.000 |
Jadi Days Payables Outstanding (DPO) adalah -
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| DPO (Putus) | 4.000 / 54.000 * 365 | 3.000 / 33.000 * 365 |
| DPO | 27 hari (perkiraan) | 33 hari (perkiraan) |
Sekarang, mari kita cari tahu Siklus Kas untuk kedua perusahaan tersebut.
| Dalam US $ | Perusahaan A | Perusahaan B |
| DIO | 20 hari | 55 hari |
| DSO | 46 hari | 44 hari |
| DPO | 27 hari | 33 hari |
| CCC (Putus) | 20 + 46-27 | 55 + 44-33 |
| Siklus Konversi Uang Tunai | 39 hari | 66 hari |
Kami sekarang memiliki siklus kas untuk kedua perusahaan. Dan jika kita membayangkan bahwa perusahaan-perusahaan ini berasal dari industri yang sama dan jika hal-hal lain tetap konstan, maka sebagai perbandingan, Perusahaan A memiliki pengendalian yang lebih baik pada siklus kas mereka daripada Perusahaan B.
Sebagai catatan, Anda harus ingat bahwa saat Anda menambahkan DIO dan DSO, ini disebut siklus operasi. Dan setelah dikurangi DPO, Anda mungkin menemukan Siklus Uang negatif. Siklus Kas Negatif berarti perusahaan dibayar oleh pelanggan jauh sebelum mereka membayar pemasok mereka.
Siklus Uang Apple (Negatif)
Mari kita lihat Siklus Uang Apple. Kami mencatat bahwa siklus kas Apple adalah Negatif.
sumber: ycharts
- Apple Days Inventory Oustanding ~ 6 hari. Apple memiliki portofolio produk yang efisien, dan produsen kontrak efisiennya mengirimkan produk dengan cepat.
- Apple Days Sales Oustanding ~ 50 hari. Apple memiliki jaringan toko ritel yang padat, di mana sebagian besar mereka dibayar dengan Uang Tunai atau Kartu Kredit.
- Apple Days Payable Oustanding adalah ~ 101 hari. Karena pesanan besar ke pemasok, Apple dapat menegosiasikan persyaratan kredit yang lebih baik.
- Formula Siklus Uang Apel = 50 hari + 6 hari - 101 hari ~ -45 hari (Negatif)
Contoh Siklus Kas Negatif
Seperti Apple, ada banyak perusahaan yang memiliki siklus kas negatif. Di bawah ini adalah daftar perusahaan teratas dengan Siklus Kas Negatif.
| S. Tidak | Nama | Siklus Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | China Mobile | (653,90) | 231.209 |
| 2 | British American Tobacco | (107,20) | 116.104 |
| 3 | AstraZeneca | (674,84) | 70.638 |
| 4 | Sumber Daya EOG | (217,86) | 58.188 |
| 5 | Telefonica | (217,51) | 48.060 |
| 6 | TransCanada | (260.07) | 41.412 |
| 7 | jeruk | (106,46) | 41.311 |
| 8 | Minyak Anadarko | (246.41) | 39.347 |
| 9 | BT Group | (754,76) | 38.570 |
| 10 | China Telecom Corp. | (392,12) | 38.556 |
| 11 | Sumber Daya Alam Pionir | (113,37) | 31.201 |
| 12 | WPP | (1.501,56) | 30.728 |
| 13 | Telekomunikasi Indonesia | (142,18) | 29.213 |
| 14 | China Unicom | (768,24) | 28.593 |
| 15 | Incyte | (294,33) | 22.670 |
| 16 | Telecom Italia | (194,34) | 19.087 |
| 17 | Sumber Daya Kontinental | (577.48) | 17.964 |
| 18 | Energi Mulia | (234.43) | 17.377 |
| 19 | Telecom Italia | (194,34) | 15.520 |
| 20 | Minyak Marathon | (137,49) | 14.597 |
sumber: ycharts
- WPP memiliki siklus kas - 4 tahun.
- China Mobile memiliki siklus kas -1,8 tahun.
- BT Group memiliki Rasio siklus kas -2,07 tahun.
Siklus Konversi Kas Aaron - Meningkat
Sebelumnya, kami melihat contoh WPP yang memiliki siklus kas -4 tahun. Sekarang mari kita ambil contoh Siklus Konversi Tunai Aaron yang mendekati 1107 hari ~ 3 tahun! Mengapa demikian?
sumber: ycharts
Aaron terlibat dalam penjualan dan kepemilikan sewa serta ritel khusus furnitur, elektronik konsumen, peralatan rumah tangga, dan aksesori. Karena memegang sejumlah besar persediaan, Aaron's Days Inventory Oustanding terus meningkat selama bertahun-tahun. Karena tidak ada banyak perubahan dalam Penjualan Hari Harun Oustanding atau Hutang Hari Oustanding, siklus konversi kasnya meniru tren Hari Penarikan Persediaan.
- Aaron Days Inventory Oustanding ~ 1089 hari;
- Aaron Days Sales Oustanding ~ 17,60 hari.
- Aaron Days Payable Oustanding adalah ~ 0 hari.
- Aaron Cash Cycle = 1089 hari + 17,60 hari - 0 hari ~ 1,107 hari (Cash Conversion Cycle)
Contoh Industri Maskapai Penerbangan
Di bawah ini adalah Rasio Siklus Tunai dari beberapa perusahaan Maskapai Penerbangan AS.
| S. Tidak | Nama | Siklus Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | Maskapai Penerbangan Delta | (17,22) | 35207 |
| 2 | Maskapai penerbangan Southwest | (36,41) | 32553 |
| 3 | United Continental | (20,12) | 23181 |
| 4 | American Airlines Group | 5.74 | 22423 |
| 5 | Ryanair Holdings | (16.73) | 21488 |
| 6 | Alaska Air Group | 13.80 | 11599 |
| 7 | Gol Intelligent Airlines | (33,54) | 10466 |
| 8 | China Eastern Airlines | 5.75 | 7338 |
| 9 | JetBlue Airways | (17.90) | 6313 |
| 10 | China Southern Airlines | 16.80 | 5551 |
| Rata-rata | (9,98) |
sumber: ycharts
Kami mencatat yang berikut -
- Rasio konversi kas rata-rata perusahaan Maskapai Penerbangan adalah -9,98 hari (negatif). Secara keseluruhan, perusahaan penerbangan mengumpulkan piutangnya jauh sebelum mereka diminta untuk membayar hutangnya.
- South Western Airline memiliki konversi tunai -36,41 hari (konversi tunai negatif)
- China Southern Airlines, bagaimanapun, memiliki siklus konversi tunai 16,80 hari (di atas rata-rata sektor). Ini berarti China Southern Airlines tidak mengelola siklus kasnya dengan baik.
Contoh Industri Pakaian Jadi
Di bawah ini adalah Konversi Tunai dari beberapa perusahaan Pakaian Teratas.
| S. Tidak | Nama | Siklus Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | Perusahaan TJX | 25.9 | 49.199 |
| 2 | Luxottica Group | 26.1 | 26.019 |
| 3 | Toko Ross | 20.5 | 25.996 |
| 4 | Merek L. | 31.1 | 17.037 |
| 5 | Celah | 33.1 | 9.162 |
| 6 | Lululemon Athletica | 83.7 | 9.101 |
| 7 | Urban Outfitters | 41.2 | 3.059 |
| 8 | American Eagle Outfitters | 25.4 | 2.726 |
| 9 | Tempat Anak-anak | 47.3 | 1.767 |
| 10 | FAS Chico | 32.4 | 1.726 |
| Rata-rata | 36.7 |
sumber: ycharts
Kami mencatat yang berikut -
- Rasio konversi kas rata-rata perusahaan Pakaian adalah 36,67 hari .
- Lululemon Athletica memiliki siklus konversi tunai 83,68 hari (jauh di atas rata-rata industri).
- Ross Stores, bagaimanapun, memiliki konversi tunai selama 20,46 hari (di bawah rata-rata industri). Artinya Ross Stores jauh lebih baik dalam mengelola inventarisnya, mengubah piutang menjadi uang tunai, dan mungkin juga mendapatkan periode kredit yang baik dari pemasok bahan bakunya.
Minuman - Industri Minuman Ringan
Di bawah ini adalah Siklus Kas dari beberapa perusahaan Minuman Ringan Teratas.
| S. Tidak | Nama | Siklus Konversi Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | Coca-Cola | 45.73 | 179.160 |
| 2 | PepsiCo | 5.92 | 150.747 |
| 3 | Minuman Monster | 59.83 | 24.346 |
| 4 | Grup Dr Pepper Snapple | 25.34 | 16.850 |
| 5 | Embotelladora Andina | 9.07 | 3.498 |
| 6 | Minuman Nasional | 30.37 | 2.467 |
| 7 | Cott | 41.70 | 1.481 |
| 8 | Air Primo | 8.18 | 391 |
| 9 | Reed | 29.30 | 57 |
| 10 | Es Teh Long Island | 48.56 | 29 |
| Rata-rata | 30.40 |
sumber: ycharts
Kami mencatat yang berikut -
- Rasio konversi kas rata-rata perusahaan Minuman Ringan adalah 30,40 hari.
- Monster Beverage memiliki konversi tunai 59,83 hari (jauh di atas rata-rata industri).
- Namun, Primo Water memiliki siklus konversi tunai 8,18 hari (di bawah rata-rata industri).
Industri Minyak & Gas E&P
Di bawah ini adalah Siklus Kas dari beberapa perusahaan Minyak & Gas E&P Teratas.
| S. Tidak | Nama | Siklus Konversi Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | ConocoPhillips | (14.9) | 62.484 |
| 2 | Sumber Daya EOG | (217,9) | 58.188 |
| 3 | CNOOC | (44.1) | 56.140 |
| 4 | Minyak Bumi Barat | (96,7) | 52.867 |
| 5 | Minyak Anadarko | (246,4) | 39.347 |
| 6 | Kanada Alami | 57.9 | 33.808 |
| 7 | Sumber Daya Alam Pionir | (113,4) | 31.201 |
| 8 | Apache | 33.8 | 22.629 |
| 9 | Sumber Daya Kontinental | (577,5) | 17.964 |
| 10 | Energi Mulia | (234,4) | 17.377 |
| Rata-rata | (145,4) |
sumber: ycharts
Kami mencatat yang berikut -
- Rasio konversi kas rata-rata perusahaan Minyak & Gas E&P adalah -145,36 hari (siklus kas negatif) .
- Canadian Natural memiliki siklus konversi tunai 57,90 hari (jauh di atas rata-rata industri).
- Continental Resources, bagaimanapun, memiliki siklus kas -577 hari (di bawah rata-rata industri).
Industri Semikonduktor
Di bawah ini adalah Siklus Kas dari beberapa perusahaan Semikonduktor Teratas.
| S. Tidak | Nama | Siklus Konversi Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | Intel | 78.3 | 173.068 |
| 2 | Semikonduktor Taiwan | 58.7 | 160.610 |
| 3 | Broadcom | 53.4 | 82.254 |
| 4 | Qualcomm | 30.7 | 78.254 |
| 5 | Instrumen Texas | 129.7 | 76.193 |
| 6 | NVIDIA | 60.1 | 61.651 |
| 7 | Semikonduktor NXP | 64.4 | 33.166 |
| 8 | Perangkat Analog | 116.5 | 23.273 |
| 9 | Solusi Skyworks | 89.6 | 16.920 |
| 10 | Teknologi Linear | 129.0 | 15.241 |
| Rata-rata | 81.0 |
sumber: ycharts
Kami mencatat yang berikut -
- Rasio konversi kas rata-rata perusahaan Semikonduktor adalah 81 hari.
- Texas Instruments memiliki siklus kas 129,74 hari (jauh di atas rata-rata industri).
- Qualcomm, bagaimanapun, memiliki siklus kas 30,74 hari (di bawah rata-rata industri).
Industri Baja - Siklus Uang
Di bawah ini adalah Siklus Kas dari beberapa perusahaan Baja Teratas.
| S. Tidak | Nama | Siklus Tunai (hari) | Kapitalisasi Pasar ($ juta) |
| 1 | ArcelorMittal | 24.4 | 24.211 |
| 2 | Tenaris | 204.1 | 20.742 |
| 3 | POSCO | 105.6 | 20.294 |
| 4 | Nucor | 75.8 | 18.265 |
| 5 | Dinamika Baja | 81.5 | 8.258 |
| 6 | Gerdau | 98.1 | 6.881 |
| 7 | Ketergantungan Baja & Aluminium | 111.5 | 5.919 |
| 8 | Baja Amerika Serikat | 43.5 | 5.826 |
| 9 | Companhia Siderurgica | 112.7 | 4.967 |
| 10 | Ternium | 102.3 | 4.523 |
| Rata-rata | 95.9 |
sumber: ycharts
- Rasio konversi kas rata-rata perusahaan Baja adalah 95,9 hari. Kami mencatat yang berikut -
- Tenaris memiliki siklus kas 204,05 hari (jauh di atas rata-rata industri).
- Namun, ArcelorMittal memiliki siklus konversi tunai 24,41 hari (di bawah rata-rata industri).
Batasan
Sekalipun siklus kas sangat berguna untuk mengetahui seberapa cepat atau lambat perusahaan dapat mengubah persediaan menjadi uang tunai, ada beberapa batasan yang perlu kita perhatikan.
- Bagaimanapun, perhitungan Siklus Konversi Tunai bergantung pada banyak variabel. Jika salah satu variabel dihitung salah, itu akan mempengaruhi Siklus Kas secara keseluruhan dan dapat mempengaruhi keputusan perusahaan.
- Perhitungan DIO, DSO, dan DPO dilakukan setelah mengurus semuanya. Jadi, kemungkinan untuk menggunakan informasi yang akurat agak suram.
- Untuk menghasilkan Siklus Konversi Kas, satu perusahaan dapat menggunakan beberapa metode penilaian persediaan. Jika perusahaan mengubah metode penilaian persediaannya, CCC berubah secara otomatis.
Video Siklus Konversi Uang Tunai
posting terkait
- Formula Siklus Operasi
- Rasio DSCR
- Dasar-dasar pemodelan keuangan
Dalam analisis akhir
Pada akhirnya, sekarang Anda tahu cara menghitung CCC. Namun, ada satu hal yang harus Anda ingat. Siklus konversi tunai tidak boleh dilihat secara terpisah. Seseorang harus melakukan Analisis Rasio untuk sepenuhnya memahami dasar-dasar perusahaan. Hanya dengan begitu Anda dapat melihat secara holistik. Hal penting lainnya yang perlu diperhatikan tentang Siklus Kas adalah bahwa ia harus dibandingkan dengan Rata-rata Industri. Dengan perbandingan ini, kita akan mengetahui seberapa baik kinerja perusahaan terhadap perusahaan sejenis dan apakah menonjol atau tidak.
