Ying Li International Real Estate Balance Sheet Health
Finanzielle Gesundheit Kriterienprüfungen 3/6
Ying Li International Real Estate hat ein Gesamteigenkapital von CN¥1.9B und eine Gesamtverschuldung von CN¥2.4B, wodurch sich der Verschuldungsgrad auf 126.9% beläuft. Die Gesamtaktiva und Gesamtpassiva betragen CN¥6.0B bzw. CN¥4.1B. Ying Li International Real Estate Das EBIT des Unternehmens beträgt CN¥39.5M, so dass der Zinsdeckungsgrad 0.3 beträgt. Das Unternehmen verfügt über Barmittel und kurzfristige Anlagen in Höhe von CN¥243.0M.
Wichtige Informationen
126.9%
Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital
CN¥2.39b
Verschuldung
| Zinsdeckungsgrad | 0.3x |
| Bargeld | CN¥242.97m |
| Eigenkapital | CN¥1.88b |
| Gesamtverbindlichkeiten | CN¥4.08b |
| Gesamtvermögen | CN¥5.97b |
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May 27Analyse der Finanzlage
Kurzfristige Verbindlichkeiten: 5DMDie kurzfristigen Aktiva des Unternehmens (CN¥1.6B) decken seine kurzfristigen Passiva (CN¥2.6B) nicht.
Langfristige Verbindlichkeiten: 5DMDie kurzfristigen Vermögenswerte des Unternehmens (CN¥1.6B) übersteigen seine langfristigen Verbindlichkeiten (CN¥1.5B).
Geschichte und Analyse des Verhältnisses von Schulden zu Eigenkapital
Verschuldungsgrad: 5DMDie Nettoverschuldung im Verhältnis zum Eigenkapital (114%) wird als hoch angesehen.
Schulden abbauen: 5DMDas Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital ist in den letzten 5 Jahren von 80.2% auf 126.9% gestiegen.
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: Obwohl 5DM unrentabel ist, verfügt es über eine ausreichende Cash-Runway für mehr als 3 Jahre, wenn es seinen derzeitigen positiven freier Cashflow beibehält.
Vorhersage Cash Runway: 5DM ist unrentabel, verfügt aber über eine ausreichende Liquiditätsreserve für mehr als drei Jahre, selbst wenn der freie Cashflow positiv ist und um 45.7% pro Jahr schrumpft.
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Unternehmensanalyse und Finanzdaten Status
| Daten | Zuletzt aktualisiert (UTC-Zeit) |
|---|---|
| Unternehmensanalyse | 2024/12/28 15:02 |
| Aktienkurs zum Tagesende | 2024/12/27 00:00 |
| Gewinne | 2024/06/30 |
| Jährliche Einnahmen | 2023/12/31 |
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 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
Ying Li International Real Estate Limited wird von 7 Analysten beobachtet. 0 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 |
|---|---|
| Paul Yong | DBS Vickers Research |
| Tata Goeyardi | IIFL Research |
| Qianqiao Wang | J.P. Morgan |