GitLab Dividendos y recompras
Dividendo controles de criterios 0/6
GitLab no tiene historial de pago de dividendo.
Información clave
n/a
Rentabilidad por dividendo
-0.4%
Rendimiento de la recompra
| Rendimiento total para el accionista | -0.4% |
| Rendimiento futuro de los dividendos | 0% |
| Crecimiento de los dividendos | n/a |
| Próxima fecha de pago de dividendos | n/a |
| Fecha ex dividendo | n/a |
| Dividendo por acción | n/a |
| Ratio de pago | n/a |
Últimas actualizaciones de dividendos y recompras
No hay actualizaciones
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Jan 06Estabilidad y crecimiento de los pagos
Obteniendo datos sobre dividendos
Dividendo estable: No hay datos suficientes para determinar si los dividendos por acción de GTLB han sido estables en el pasado.
Dividendo creciente: Datos insuficientes para determinar si los pagos de dividendos de GTLB han aumentado.
Rentabilidad por dividendo vs. Mercado
| Rentabilidad por dividendo de GitLab vs. Mercado |
|---|
| Segmento | Rentabilidad por dividendo |
|---|---|
| Empresa (GTLB) | n/a |
| Suelo de mercado 25% (US) | 1.4% |
| Techo de mercado 25% (US) | 4.5% |
| Media de la industria (Software) | 0.8% |
| Analista de previsiones (GTLB) (hasta 3 años) | 0% |
Dividendo destacado: No es posible evaluar la rentabilidad por dividendo de GTLB en comparación con el 25% inferior de los pagadores de dividendos, ya que la empresa no ha comunicado ningún pago reciente.
Alto dividendo: No es posible evaluar la rentabilidad por dividendo de GTLB en comparación con el 25% de los principales pagadores de dividendos, ya que la empresa no ha comunicado ningún pago reciente.
Pago de beneficios a los accionistas
Cobertura de los beneficios: No hay datos suficientes para calcular el ratio de pago de GTLB para determinar si sus pagos de dividendos están cubiertos por los beneficios.
Pago en efectivo a los accionistas
Cobertura de flujo de caja: No es posible calcular la sostenibilidad de los dividendos, ya que GTLB no ha comunicado ningún pago.
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 | 2024/12/31 12:08 |
| Precio de las acciones al final del día | 2024/12/31 00:00 |
| Beneficios | 2024/10/31 |
| Ingresos anuales | 2024/01/31 |
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 los valores estadounidenses, para los no estadounidenses 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). Obtenga más información aquí.
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 .
Fuentes analistas
GitLab Inc. está cubierta por 35 analistas. 28 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 |
|---|---|
| Shrenik Kothari | Baird |
| Ryan MacWilliams | Barclays |
| Koji Ikeda | BofA Global Research |