Provavelmente o número mais comum de dias a pagar pendentes (DPO) é de 30, com a grande maioria dos dias padrão utilizados pelas empresas para DPO em algum lugar no intervalo entre 30 e 45. > DPO representa o período de tempo que uma empresa geralmente leva para pagar as faturas dos credores comerciais. Uma vez que os 30 dias líquidos são o termo mais comumente especificado nas faturas enviadas pelos fornecedores, faz sentido que este seja também o prazo que as empresas geralmente adotam para pagamento de faturas. No entanto, a política padrão de pagamento de faturamento pode variar de empresa para empresa. Os termos de pagamento padrão variam de acordo com as indústrias. Uma empresa pode estabelecer uma política de pagamento das faturas antes da data de vencimento para obter descontos oferecidos para pagamento antecipado ou para melhorar sua classificação de crédito com os fornecedores. Uma empresa pode optar por estabelecer diferentes condições de pagamento para credores individuais, por exemplo, pagando os credores que a empresa considera mais importantes dentro de 15 dias, enquanto aguarda 45 a 60 dias para pagar faturas de credores menores.
O que é a etiqueta da indústria para o número de dias a pagar em circulação (DPO)?
Lê sobre o que constitui um limiar admissível para dias a pagar pendentes, e por que credores e devedores geralmente têm preferências diferentes.
Quando os analistas usam dias a pagar pendentes (DPO) nas avaliações de suas empresas?
Descobre as circunstâncias que podem levar os comerciantes ou analistas a analisar particularmente os números de dias da empresa a pagar em circulação (DPO).
Eu continuo ouvindo sobre as médias móveis de 50 dias, 100 dias e 200 dias. O que eles significam, como eles diferem uns dos outros e o que os faz agir como suporte ou resistência?
Se você está usando a média móvel de 50 dias, 100 dias ou 200 dias, o método de cálculo ea maneira como a média móvel é interpretada permanecem iguais. Uma média móvel é simplesmente uma média aritmética de um certo número de pontos de dados.