DeepSpatial

DeepSpatial ROE

DeepSpatial (DSAI.CN) Az ROE (Return on Equity)-ja 2026. okt. 17. időpontjában 326,52 %. Az előző évben Az ROE (Return on Equity) -2183,42 % volt — -114,95%-os (magasabb) változás.

ROE

326,52 %

YoY

-114,95%

Utolsó frissítés:

2024-ben a(z) DeepSpatial saját tőkén belüli megtérülése (ROE) 326,52 % volt, ami -114,95%-kal magasabb a(z) -2183,42 % előző évi ROE-hoz képest.

Az DeepSpatial ROE története

  • 3 év

  • 10 éves

  • 25 év

  • Max

ROE
Dátum
ROE
2016. jan. 1.
25,27 CAD
2017. jan. 1.
37,50 CAD
2018. jan. 1.
136,01 CAD
2019. jan. 1.
-65,01 CAD
2021. jan. 1.
-104,03 CAD
2022. jan. 1.
-137,14 CAD
2023. jan. 1.
-2183,42 CAD
2024. jan. 1.
326,52 CAD
Az DeepSpatial ROE története
ÉVROEYoY
326,52 %-114,95%
-2183,42 %+1492,09%
-137,14 %+31,83%
-104,03 %+60,03%
-65,01 %-147,80%
136,01 %+262,68%
37,50 %+48,39%
25,27 %-91,00%
280,71 %—

Ezeket az adatokat az Eulerpool API-n keresztül

100 000 kérés/hó ingyen · nincs bankkártya

DeepSpatial Részvényelemzés

Mit csinál DeepSpatial? DeepSpatial Inc operates as a geospatial artificial intelligence company headquartered in Toronto, Ontario. The company went public on September 17, 2013. Its AI-driven platform helps organizations visualize data, suggest strategies, predict outcomes, and analyze results. Solutions include market development, supply chain optimization, inventory management, target market intelligence, and Agri-farm management. The company serves enterprises and government organizations, including Fortune 500 companies. DeepSpatial az Eulpool egyik legnépszerűbb vállalata.

ROE részleteiben

A DeepSpatial saját tőkére vetített megtérülésének (ROE) dekódolása

A DeepSpatial saját tőkére vetített megtérülése (ROE) egy alapvető mutatószám, amely a vállalat rentabilitását értékeli a saját tőkéhez viszonyítva. Az ROE, amelyet a nettó nyereség osztásával számítanak ki a részvényesek saját tőkéjére, szemlélteti, milyen hatékonyan képes a vállalat nyereséget generálni a részvényesek befektetéseiből. Egy magasabb ROE fokozott hatékonyságot és rentabilitást jelent.

Évről évre történő összehasonlítás

A DeepSpatial ROE-jének éves összehasonlítása segít követni a rentabilitási trendeket és a pénzügyi teljesítményt. Egy növekvő ROE növekedő rentabilitásra és értékteremtésre utal a részvényesek számára, míg egy csökkenő ROE a nyereségtermelési vagy a saját tőkemenedzsment problémáira hívhatja fel a figyelmet.

Hatások a befektetésekre

A DeepSpatial ROE-je létfontosságú a befektetők számára, akik a vállalat rentabilitását, hatékonyságát és befektetési vonzerejét értékelik. Egy erős ROE jelzi a vállalat képességét arra, hogy a tőkebefektetéseket nyereséggé konvertálja, ezáltal növelve vonzerejét a lehetséges és jelenlegi befektetők számára.

Az ROE-ingadozások értelmezése

A DeepSpatial ROE-jében bekövetkező változások a nettó nyereség, a saját tőke vagy mindkettő ingadozásából eredhetnek. Ezeket az ingadozásokat azért vizsgálják, hogy értékeljék a menedzsment hatékonyságát, a pénzügyi stratégiákat, valamint a kapcsolódó kockázatokat és lehetőségeket, továbbá hogy segítsék a befektetőket a megalapozott döntéshozatalban.

Gyakori kérdések a DeepSpatial részvénnyel kapcsolatban

DeepSpatial Az ROE (Return on Equity) értéke a(z) 2024. évben 326,52 %.

DeepSpatial Az ROE (Return on Equity)-ja -2183,42 % -ről 326,52 % -re változott, amely -114,95%-os változásnak felel meg. Az érték magasabb, mint az előző évben.

Az Eulpool-on megtalálható a Az ROE (Return on Equity) DeepSpatial-ének teljes történeti fejlődése 2006 óta – éves értékekkel, grafikonokkal és részletes elemzésekkel.

A jó érték az iparágtól, gazdasági ciklustól és vállalati stratégiától függ. Mindig hasonlítsa össze a vállalat historikus értékeivel és a versenytársak benchmarkjaival.

Hasonlítsa össze a mutatókat az iparági átlagokkal, mivel a normák jelentősen eltérnek. Például a kiskereskedelmi marzsok általában alacsonyabbak, mint a szoftver marzsok.

Ezeket az adatokat az Eulerpool API-n keresztül

100 000 kérés/hó ingyen · nincs bankkártya

Jövedelmezőség — DeepSpatial

Összes kulcsmutató — DeepSpatial