Kuinka korkea on HL Science Co:n Return on Assets (ROA) tänä vuonna?
HL Science Co:n Return on Assets (ROA) on tänä vuonna −0,01 undefined.
HL Science Co pääoman tuotto (ROA) on keskeinen indikaattori, joka mittaa yrityksen kannattavuutta suhteessa sen kokonaisvarallisuuteen. Se lasketaan jakamalla nettotulos kokonaisvarallisuudella. Korkeampi ROA osoittaa varallisuuden tehokasta käyttöä voiton tuottamiseksi ja heijastaa johtamisen tehokkuutta ja taloudellista terveyttä.
HL Science Co ROA:n vertailu vuodesta toiseen tarjoaa näkemyksiä operatiiviseen tehokkuuteen ja trendeihin yrityksen varallisuuden käytössä. Nouseva ROA osoittaa parantunutta varallisuuden tehokkuutta ja kannattavuutta, kun taas laskeva ROA voi viitata operatiivisiin tai taloudellisiin haasteisiin.
Sijoittajat pitävät HL Science Co ROA:ta ratkaisevana mittarina arvioitaessa yrityksen kannattavuutta ja tehokkuutta. Korkeampi ROA tarkoittaa, että yritys käyttää varallisuuttaan tehokkaasti voiton tuottamiseen, mikä tekee siitä potentiaalisesti houkuttelevan sijoituskohteen.
HL Science Co ROA:n vaihtelut voidaan jäljittää nettotuloksen muutoksiin, varallisuuden hankintaan tai operatiiviseen tehokkuuteen. Näiden vaihteluiden analysointi auttaa arvioimaan yrityksen taloudellista suorituskykyä, johtamisen tehokkuutta ja strategista rahoitusasemointia.
HL Science Co:n Return on Assets (ROA) on tänä vuonna −0,01 undefined.
HL Science Co:n ROA on muuttunut edelliseen vuoteen verrattuna −188,75% .
Korkea ROA on HL Science Co sijoittajille hyödyllinen, koska se viittaa siihen, että yritys käyttää varojaan tehokkaasti ja tuottaa hyvää voittoa.
Alhainen ROA voi olla HL Science Co sijoittajille epäedullinen, koska se viittaa siihen, että yritys käyttää hyödyntään omaisuuttaan tehottomasti ja saattaa saada aikaan pienempiä voittoja.
ROA:n nousu HL Science Co voi olla indikaattori omaisuuserien käytön tehostumisesta ja korkeammasta kannattavuudesta.
ROA:n lasku HL Science Co voi olla merkki varojen käytön tehokkuuden heikkenemisestä ja pienemmästä kannattavuudesta.
Jotkut tekijät, jotka voivat vaikuttaa HL Science Co:n ROA:han, ovat muun muassa liikevaihto, operatiiviset kulut, varallisuusrakenne ja toimialan keskiarvo.
HL Science Co:n ROA on sijoittajille tärkeä, koska se on indikaattori yrityksen kannattavuudesta ja sen tehokkuudesta käyttää varojaan. Se antaa sijoittajille tietoa siitä, kuinka hyvin yritys käyttää varojaan voittojen tuottamiseen.
ROA:n parantamiseksi HL Science Co voi muun muassa toteuttaa toimenpiteitä kuten kustannussäästöjä, liikevaihdon kasvattamista, varallisuuserän rakenteen optimointia ja liiketoiminnan hajauttamista. On tärkeää, että yritys suorittaa perusteellisen tarkastelun taloudellisesta tilanteestaan, jotta se voi määrittää parhaat strategiset toimenpiteet ROA:n parantamiseksi.
Viimeisen 12 kuukauden aikana HL Science Co maksoi osinkoa 400,00 KRW edestä. Tämä vastaa noin 3,20 % osinkotuottoa. Seuraavan 12 kuukauden aikana HL Science Co maksanee ennusteiden mukaan 0 KRW osingon.
HL Science Co:n tämänhetkinen osinkotuotto on 3,20 %.
HL Science Co maksaa osinkoa neljännesvuosittain. Osingot jaetaan kuukausina tammikuu, tammikuu, tammikuu, tammikuu.
HL Science Co maksoi osinkoa joka vuosi viimeisten 0 vuoden aikana.
Seuraavalle 12 kuukaudelle odotetaan 0 KRW suuruisia osinkoja. Tämä vastaa 0 % osinkotuottoa.
HL Science Co kuuluu sektoriin 'Defensiivinen kulutus'.
Saadaksesi viimeisimmän HL Science Co osingon 8.4.2022, jonka suuruus on 400 KRW, sinun oli oltava omistanut osakkeen ennen ex-päivää, joka oli 29.12.2021.
Viimeisin osinko maksettiin 8.4.2022.
Vuonna 2023 HL Science Co maksoi 400 KRW osinkoina.
HL Science Co:n osingot maksetaan KRWssa.
Meidän osakeanalyysimme HL Science Co Liikevaihto-osakkeesta sisältää tärkeitä taloudellisia tunnuslukuja, kuten liikevaihdon, voiton, P/E-luvun, P/S-luvun, EBIT:n sekä tietoja osingosta. Lisäksi tarkastelemme asioita kuten osakkeet, markkina-arvo, velat, oma pääoma ja vastuut HL Science Co Liikevaihto:n yhteydessä. Jos etsit yksityiskohtaisempaa tietoa näistä aiheista, tarjoamme alisivuillamme kattavia analyysejä: