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Greenthesis Dividendos y recompras
Dividendo controles de criterios 2/6
Greenthesis es una empresa que paga dividendos con una rentabilidad actual de 1.3% que está bien cubierta por los beneficios.
Información clave
1.3%
Rentabilidad por dividendo
n/a
Rendimiento de la recompra
| Rendimiento total para el accionista | n/a |
| Rendimiento futuro de los dividendos | 2.3% |
| Crecimiento de los dividendos | 22.8% |
| Próxima fecha de pago de dividendos | n/a |
| Fecha ex dividendo | n/a |
| Dividendo por acción | €0.0299 |
| Ratio de pago | 30% |
Últimas actualizaciones de dividendos y recompras
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Nov 23Estabilidad y crecimiento de los pagos
Obteniendo datos sobre dividendos
Dividendo estable: GTH lleva pagando dividendos menos de 10 años y durante este tiempo los pagos han sido volátiles.
Dividendo creciente: El pago de dividendos de GTH ha aumentado, pero la empresa sólo ha pagado dividendos durante 5 años.
Rentabilidad por dividendo vs. Mercado
| Rentabilidad por dividendo de Greenthesis vs. Mercado |
|---|
| Segmento | Rentabilidad por dividendo |
|---|---|
| Empresa (GTH) | 1.3% |
| Suelo de mercado 25% (IT) | 1.9% |
| Techo de mercado 25% (IT) | 5.5% |
| Media de la industria (Commercial Services) | 49.7% |
| Analista de previsiones (GTH) (hasta 3 años) | 2.3% |
Dividendo destacado: El dividendo de GTH(1.3%) no es notable en comparación con el 25% inferior de pagadores de dividendos del mercado Italian (1.88%).
Alto dividendo: El (1.3%) del dividendo de GTH es bajo en comparación con el 25% de los principales pagadores de dividendos del mercado Italian (5.46%).
Pago de beneficios a los accionistas
Cobertura de los beneficios: Con su razonablemente bajo ratio de pago (29.9%), los pagos de dividendos de GTH están bien cubiertos por los beneficios.
Pago en efectivo a los accionistas
Cobertura de flujo de caja: Con su razonable ratio de pago en efectivo (55.3%), los pagos de dividendos de GTH están cubiertos por los flujos de caja.
Descubre empresas que pagan buenos dividendos
Análisis de la empresa y estado de los datos financieros
| Datos | Última actualización (huso horario UTC) |
|---|---|
| Análisis de la empresa | 2024/09/23 17:20 |
| Precio de las acciones al final del día | 2024/09/23 00:00 |
| Beneficios | 2023/12/31 |
| Ingresos anuales | 2023/12/31 |
Fuentes de datos
Los datos utilizados en nuestro análisis de empresas proceden de S&P Global Market Intelligence LLC. Los siguientes datos se utilizan en nuestro modelo de análisis para generar este informe. Los datos están normalizados, lo que puede introducir un retraso desde que la fuente está disponible.
| Paquete | Datos | Marco temporal | Ejemplo Fuente EE.UU. * |
|---|---|---|---|
| Finanzas de la empresa | 10 años |
| |
| Estimaciones del consenso de analistas | +3 años |
|
|
| Precios de mercado | 30 años |
| |
| Propiedad | 10 años |
| |
| Gestión | 10 años |
| |
| Principales avances | 10 años |
|
* Ejemplo para valores de EE.UU., para no EE.UU. se utilizan formularios y fuentes normativas equivalentes.
A menos que se especifique lo contrario, todos los datos financieros se basan en un periodo anual, pero se actualizan trimestralmente. Esto se conoce como datos de los últimos doce meses (TTM) o de los últimos doce meses (LTM). Más información.
Modelo de análisis y copo de nieve
Los detalles del modelo de análisis utilizado para generar este informe están disponibles en nuestra página de Github, también tenemos guías sobre cómo utilizar nuestros informes y tutoriales en Youtube.
Conozca al equipo de talla mundial que diseñó y construyó el modelo de análisis Simply Wall St.
Métricas industriales y sectoriales
Simply Wall St calcula cada 6 horas nuestras métricas sectoriales y de sección. Los detalles de nuestro proceso están disponibles en Github.
Fuentes analistas
Greenthesis S.p.A. está cubierta por 1 analistas. 1 de esos analistas presentaron las estimaciones de ingresos o ganancias utilizadas como datos para nuestro informe. Las estimaciones de los analistas se actualizan a lo largo del día.
| Analista | Institución |
|---|---|
| Fabrizio Spagna | Axia Financial Research |