Data Patterns (India) Balance Sheet Health
Finanzielle Gesundheit Kriterienprüfungen 6/6
Data Patterns (India) hat ein Gesamteigenkapital von ₹13.5B und eine Gesamtverschuldung von ₹0.0, wodurch sich der Verschuldungsgrad auf 0% beläuft. Die Gesamtaktiva und Gesamtpassiva betragen ₹17.0B bzw. ₹3.5B. Data Patterns (India) Das EBIT des Unternehmens beträgt ₹2.1B, so dass der Zinsdeckungsgrad -7.6 beträgt. Das Unternehmen verfügt über Barmittel und kurzfristige Anlagen in Höhe von ₹5.6B.
Wichtige Informationen
0%
Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital
₹0
Verschuldung
| Zinsdeckungsgrad | -7.6x |
| Bargeld | ₹5.58b |
| Eigenkapital | ₹13.50b |
| Gesamtverbindlichkeiten | ₹3.52b |
| Gesamtvermögen | ₹17.02b |
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Apr 07Analyse der Finanzlage
Kurzfristige Verbindlichkeiten: DATAPATTNSDie kurzfristigen Aktiva des Unternehmens (₹13.7B) übersteigen seine kurzfristigen Passiva (₹3.1B).
Langfristige Verbindlichkeiten: DATAPATTNSDie kurzfristigen Vermögenswerte des Unternehmens (₹13.7B) übersteigen seine langfristigen Verbindlichkeiten (₹385.4M).
Geschichte und Analyse des Verhältnisses von Schulden zu Eigenkapital
Verschuldungsgrad: DATAPATTNS ist schuldenfrei.
Schulden abbauen: DATAPATTNS hat keine Schulden im Vergleich zu vor 5 Jahren, als das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital 42.1% betrug.
Schuldendeckung: DATAPATTNS hat keine Schulden und muss daher nicht durch den operativer Cashflow gedeckt werden.
Zinsdeckung: DATAPATTNS hat keine Schulden, daher ist die Deckung der Zinszahlungen kein Problem.
Bilanz
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Unternehmensanalyse und Finanzdaten Status
| Daten | Zuletzt aktualisiert (UTC-Zeit) |
|---|---|
| Unternehmensanalyse | 2025/01/20 13:49 |
| Aktienkurs zum Tagesende | 2025/01/20 00:00 |
| Gewinne | 2024/09/30 |
| Jährliche Einnahmen | 2024/03/31 |
Datenquellen
Die in unserer Unternehmensanalyse verwendeten Daten stammen von S&P Global Market Intelligence LLC. Die folgenden Daten werden in unserem Analysemodell verwendet, um diesen Bericht zu erstellen. Die Daten sind normalisiert, was zu einer Verzögerung bei der Verfügbarkeit der Quelle führen kann.
| Paket | Daten | Zeitrahmen | Beispiel US-Quelle * |
|---|---|---|---|
| Finanzdaten des Unternehmens | 10 Jahre |
| |
| Konsensschätzungen der Analysten | +3 Jahre |
|
|
| Marktpreise | 30 Jahre |
| |
| Eigentümerschaft | 10 Jahre |
| |
| Verwaltung | 10 Jahre |
| |
| Wichtige Entwicklungen | 10 Jahre |
|
* Beispiel für US-Wertpapiere, für nicht-US-amerikanische Wertpapiere werden gleichwertige Formulare und Quellen verwendet.
Sofern nicht anders angegeben, beziehen sich alle Finanzdaten auf einen Jahreszeitraum, werden aber vierteljährlich aktualisiert. Dies wird als Trailing Twelve Month (TTM) oder Last Twelve Month (LTM) Daten bezeichnet. Erfahren Sie hier mehr.
Analysemodell und Schneeflocke
Einzelheiten zum Analysemodell, das zur Erstellung dieses Berichts verwendet wurde, finden Sie auf unserer Github-Seite. Wir haben auch Anleitungen zur Verwendung unserer Berichte und Tutorials auf Youtube.
Erfahren Sie mehr über das Weltklasse-Team, das das Simply Wall St-Analysemodell entworfen und entwickelt hat.
Metriken für Industrie und Sektor
Unsere Branchen- und Sektionskennzahlen werden alle 6 Stunden von Simply Wall St berechnet. Details zu unserem Verfahren finden Sie auf .
Analysten-Quellen
Data Patterns (India) Limited wird von 10 Analysten beobachtet. 6 dieser Analysten hat die Umsatz- oder Gewinnschätzungen übermittelt, die als Grundlage für unseren Bericht dienen. Die von den Analysten übermittelten Daten werden im Laufe des Tages aktualisiert.
| Analyst | Einrichtung |
|---|---|
| Ravi Kumar Putta | Choice Equity Broking Private Limited |
| Kripashankar Maurya | Choice Equity Broking Private Limited |
| Renu Baid Pugalia | IIFL Research |