应收账款异常增长风险分析
Unlock More Features
Login to access AI-powered analysis, deep research reports and more advanced features

About us: Ginlix AI is the AI Investment Copilot powered by real data, bridging advanced AI with professional financial databases to provide verifiable, truth-based answers. Please use the chat box below to ask any financial question.
很抱歉,经过多轮搜索,我无法在公开资料中找到名为"
- 该公司可能尚未上市或规模较小,没有公开的财务数据
- 公司名称可能有不同的表述方式
- 数据源尚未收录该公司信息
虽然无法获取新富科技的具体数据,但我可以为您详细分析**应收账款异常增长(+112.78%)**的潜在风险:
| 风险类型 | 具体表现 | 潜在后果 |
|---|---|---|
收入质量风险 |
应收账款增速远超收入增速 | 收入"虚增",实际现金流未到账 |
坏账风险 |
账龄延长、回款困难 | 可能需计提大额减值准备 |
经营效率风险 |
资金被客户占用 | 影响公司流动性和运营能力 |
财务造假风险 |
关联方交易或虚构收入 | 需警惕"做大收入"的可能 |
- 若DSO显著延长,说明回款能力恶化
- 计算公式:DSO = (应收账款÷收入)×365
- 若比例超过30%-40%,需警惕收入质量
- 占比持续上升表明销售政策过于激进
- 覆盖率低于10%说明风险准备不足
- 突然大幅计提说明前期风险识别失败
应收账款增长 > 收入增长 + 50% = 高风险信号
应收账款增长 > 收入增长 + 100% = 极高风险信号
应收账款周转天数 > 90天 = 警戒区域
应收账款周转天数 > 120天 = 高风险区域
如果您需要更具体的分析,请提供以下信息:
- 股票代码(如:600xxx、000xxx、300xxx)
- 完整公司名称(可能包含"科技"二字的不同公司)
- 所属行业(便于对比行业平均应收账款水平)
- 具体财务期间(如2024年年报、2025年Q3)
有了具体信息后,我可以为您进行:
- ✅ 详细的财务指标分析
- ✅ 与同行业公司的对比分析
- ✅ 历史趋势分析
- ✅ 估值影响评估
由于未能找到"新富科技"的具体公司信息,本分析基于通用财务分析方法论。如需深入分析,请提供更多公司识别信息。
恒智能公司信息查询结果
客户集中度风险评估框架
Insights are generated using AI models and historical data for informational purposes only. They do not constitute investment advice or recommendations. Past performance is not indicative of future results.
About us: Ginlix AI is the AI Investment Copilot powered by real data, bridging advanced AI with professional financial databases to provide verifiable, truth-based answers. Please use the chat box below to ask any financial question.