Expert.ai Balance Sheet Health
Finanzielle Gesundheit Kriterienprüfungen 4/6
Expert.ai hat ein Gesamteigenkapital von €31.9M und eine Gesamtverschuldung von €0.0, was einen Verschuldungsgrad von 0% ergibt. Die Gesamtaktiva und Gesamtpassiva betragen €53.6M bzw. €21.7M.
Wichtige Informationen
0%
Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital
€0
Verschuldung
| Zinsdeckungsgrad | n/a |
| Bargeld | €1.70m |
| Eigenkapital | €31.88m |
| Gesamtverbindlichkeiten | €21.75m |
| Gesamtvermögen | €53.63m |
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Dec 02Analyse der Finanzlage
Kurzfristige Verbindlichkeiten: EXAIDie kurzfristigen Aktiva des Unternehmens (€22.3M) übersteigen seine kurzfristigen Passiva (€12.9M).
Langfristige Verbindlichkeiten: EXAIDie kurzfristigen Vermögenswerte des Unternehmens (€22.3M) übersteigen seine langfristigen Verbindlichkeiten (€8.8M).
Geschichte und Analyse des Verhältnisses von Schulden zu Eigenkapital
Verschuldungsgrad: EXAI ist schuldenfrei.
Schulden abbauen: EXAI hat keine Schulden im Vergleich zu vor 5 Jahren, als das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital 117.1% betrug.
Bilanz
Liquiditätsreserve-Analyse
Bei Unternehmen, die in der Vergangenheit im Durchschnitt Verluste gemacht haben, wird geprüft, ob sie über einen Liquiditätsvorlauf von mindestens einem Jahr verfügen.
Stabile Start- und Landebahn für Bargeld: EXAI hat auf der Grundlage seines derzeitigen freier Cashflows weniger als ein Jahr Liquiditätsspielraum.
Vorhersage Cash Runway: Unzureichende Daten, um festzustellen, ob EXAI über genügend Cash Runway verfügt, wenn sein freier Cashflow auf der Grundlage historischer Raten weiter wächst oder schrumpft.
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Unternehmensanalyse und Finanzdaten Status
| Daten | Zuletzt aktualisiert (UTC-Zeit) |
|---|---|
| Unternehmensanalyse | 2025/04/25 07:45 |
| Aktienkurs zum Tagesende | 2025/04/25 00:00 |
| Gewinne | 2024/12/31 |
| Jährliche Einnahmen | 2024/12/31 |
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 regulatorische 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 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 Github.
Analysten-Quellen
Expert.ai S.p.A. wird von 7 Analysten beobachtet. 1 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 |
|---|---|
| Katherine Thompson | Edison Investment Research |
| Daniele Alibrandi | Stifel, Equities Research |
| Pierre Buon | TPICAP Midcap |