iPhone的毛利率接近60%

TurleyMuller在其最新的报告中详细分析了iPhone的高毛利率,估计其毛利率接近60%,即使面临各种利润压力,Apple仍能保持整体利润率的稳定。

iPhone的毛利率接近60%

原文在此
Turley Muller一年多来一直坚称华尔街大大低估了iPhone对Apple利润的影响。

Muller, 前华尔街房贷交易分析员,目前失业,一直在他的博客Financial Alchemist中追踪Apple的表现。他对Apple营收的分析往往使华尔街的分析汗颜。在过去的4个季度中,他对Apple每股红利(EPS)的预期和实际值的偏差分别为4美分,2美分,1美分和0美分(华尔街对Apple这四个季度的EPS的预期和实际值的偏差分别为15美分,40美分,24美分和18美分)。

实际上,我们最近对所有分析员的分析报告做了对比,发现Muller的预测7项中有4四项比其他所有分析员的预测更接近实际结果——包括棘手的非通用会计准则收入和利润。
本周三Muller发布了他的第三个关于iPhone利润率的详细的报告,分析结果令人吃惊。基本观点是:Apple的iPhone的毛利润率如此之高(Muller估计高达58.4%)以至于可以弥补该公司其它产品线的降价,而不会对该公司总体利润率有显著影响。
“这是引人注目的”,Muller说,“考虑到所有能降低利润的因素——有些来自公司内部,有些则来自公司外部,Apple即将于9月份结束的第四财季的毛利率保守估计仍能达到令人称羡的34%。” Muller列举了一些影响利润的因素:
  • (Apple)变革整个笔记本产品线;
  • 降低整个笔记本产品线的价格或者提升笔记本性能;
  • 恢复校园促销活动(Mac打折并且iPod touch免费增加8G存储容量);
  • 营收组合中低端商务支出转向较低利润的Mac,也影响到了Mac Pro产品线;
  • 部件价格上涨,商品和电力价格上涨。
Apple组合了不同种的iPhone的当前和长远的营收——每种iPhone都有自己的毛利率,保证了iPhone的利润稳定增长,从而弥补了以上所有因素造成的总利润下降。
iPhone的这种营收组合很难解释。Muller给出了一个摘要——请点击 这里。不过最显而易见的信息就是就像Muller的表格中所指出的,尽管8G版iPhone 3G的价格降到了$99,当前iPhone营销的的毛利润仍然相当高。

Muller's iPhone margins spreadsheet
Pct Sales:销售量所占百分比
Subsidy:运营商补贴
ASP:美国售价
Components:部件成本
IP Royalties:知识产权费用
Ship,Pack,Cable:运输,组装和连线费用
COGS:销售成本
Gross Profit:毛利润
Gross Margin:毛利率

[本人评论]:Ship, Pack和Cable的成本只有10美元,而这些工作是谁做的呢?。就算再加上外壳的塑料也是买的,电路板也是焊的,对于一部iPhone,Apple花在身上的钱不超过20美元——这已经是“中国制造”所能达到的最高水平了。相对于一部iPhone销售价格的400~500美元而言,这能算什么呢?通过这个案例,更加深刻的了解了教授所说的中国企业6+1整合的必要性。
出于对本案例感兴趣,特翻译过来与大家共享;译文如有错误,欢迎批评指正!
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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