Hyperscale Data Résultats passés
Passé contrôle des critères 0/6
Les bénéfices de Hyperscale Data ont diminué à un taux annuel moyen de -44.8%, tandis que le secteur Industrials a vu ses bénéfices augmenter de en à 7% par an. Les revenus ont augmenté de en à un taux moyen de 40.4% par an.
Informations clés
-44.8%
Taux de croissance des bénéfices
97.7%
Taux de croissance du BPA
| Industrials Croissance de l'industrie | 47.2% |
| Taux de croissance des recettes | 40.4% |
| Rendement des fonds propres | -5,342.5% |
| Marge nette | -106.3% |
| Dernière mise à jour des bénéfices | 30 Sep 2024 |
Mises à jour récentes des performances passées
Pas de mise à jour
Recent updates
Ventilation des recettes et des dépenses
Comment Hyperscale Data gagne et dépense de l'argent. Sur la base des derniers bénéfices déclarés, sur une base LTM.
Historique des gains et des recettes
| Date | Recettes | Les revenus | Dépenses G+A | Dépenses de R&D |
|---|---|---|---|---|
| 30 Sep 24 | 139 | -148 | 80 | 9 |
| 30 Jun 24 | 151 | -140 | 87 | 5 |
| 31 Mar 24 | 173 | -165 | 98 | 6 |
| 31 Dec 23 | 156 | -217 | 111 | 7 |
| 30 Sep 23 | 135 | -245 | 102 | 4 |
| 30 Jun 23 | 136 | -232 | 101 | 4 |
| 31 Mar 23 | 116 | -196 | 101 | 4 |
| 31 Dec 22 | 118 | -176 | 90 | 3 |
| 30 Sep 22 | 95 | -83 | 81 | 2 |
| 30 Jun 22 | 20 | -118 | 71 | 2 |
| 31 Mar 22 | 72 | -54 | 58 | 2 |
| 31 Dec 21 | 52 | -23 | 44 | 2 |
| 30 Sep 21 | 52 | -9 | 33 | 2 |
| 30 Jun 21 | 88 | 17 | 23 | 2 |
| 31 Mar 21 | 32 | -27 | 17 | 2 |
| 31 Dec 20 | 24 | -30 | 14 | 2 |
| 30 Sep 20 | 23 | -33 | 14 | 2 |
| 30 Jun 20 | 23 | -27 | 15 | 2 |
| 31 Mar 20 | 22 | -29 | 15 | 2 |
| 31 Dec 19 | 22 | -31 | 17 | 2 |
| 30 Sep 19 | 22 | -32 | 21 | 2 |
| 30 Jun 19 | 25 | -30 | 23 | 2 |
| 31 Mar 19 | 28 | -33 | 24 | 2 |
| 31 Dec 18 | 27 | -32 | 23 | 1 |
| 30 Sep 18 | 24 | -27 | 18 | 1 |
| 30 Jun 18 | 19 | -21 | 15 | 1 |
| 31 Mar 18 | 14 | -16 | 11 | 1 |
| 31 Dec 17 | 10 | -11 | 9 | 1 |
| 30 Sep 17 | 9 | -6 | 7 | 1 |
| 30 Jun 17 | 7 | -4 | 5 | 1 |
| 31 Mar 17 | 8 | -2 | 4 | 1 |
| 31 Dec 16 | 8 | -1 | 3 | 1 |
| 30 Sep 16 | 8 | 0 | 3 | 1 |
| 30 Jun 16 | 7 | -1 | 3 | 1 |
| 31 Mar 16 | 8 | -1 | 3 | 1 |
| 31 Dec 15 | 8 | -1 | 3 | 1 |
| 30 Sep 15 | 8 | -1 | 3 | 1 |
| 30 Jun 15 | 8 | -1 | 3 | 1 |
| 31 Mar 15 | 9 | -1 | 3 | 1 |
| 31 Dec 14 | 9 | -1 | 3 | 1 |
| 30 Sep 14 | 9 | -1 | 3 | 1 |
| 30 Jun 14 | 9 | -1 | 3 | 1 |
| 31 Mar 14 | 9 | -1 | 3 | 1 |
| 31 Dec 13 | 9 | -1 | 3 | 1 |
Des revenus de qualité: GPUS n'est actuellement pas rentable.
Augmentation de la marge bénéficiaire: GPUS n'est actuellement pas rentable.
Analyse des flux de trésorerie disponibles par rapport aux bénéfices
Analyse de la croissance passée des bénéfices
Tendance des revenus: GPUS n'est pas rentable et les pertes ont augmenté au cours des 5 dernières années à un rythme de 44.8% par an.
Accélération de la croissance: Impossible de comparer la croissance des bénéfices de GPUS au cours de l'année écoulée à sa moyenne sur 5 ans car elle n'est actuellement pas rentable
Bénéfices par rapport au secteur d'activité: GPUS n'est pas rentable, ce qui rend difficile la comparaison de sa croissance des bénéfices de l'année écoulée avec celle du secteur Industrials ( 8.5% ).
Rendement des fonds propres
ROE élevé: GPUS a un retour sur capitaux propres négatif ( -5342.51% ), car il n'est actuellement pas rentable.
Rendement des actifs
Rendement des capitaux employés
Découvrir des entreprises performantes dans le passé
Analyse de l'entreprise et données financières
| Données | Dernière mise à jour (heure UTC) |
|---|---|
| Analyse de l'entreprise | 2024/12/20 07:04 |
| Cours de l'action en fin de journée | 2024/12/20 00:00 |
| Les revenus | 2024/09/30 |
| Revenus annuels | 2023/12/31 |
Sources de données
Les données utilisées dans notre analyse de l'entreprise proviennent de S&P Global Market Intelligence LLC. Les données suivantes sont utilisées dans notre modèle d'analyse pour générer ce rapport. Les données sont normalisées, ce qui peut entraîner un délai avant que la source ne soit disponible.
| Paquet | Données | Cadre temporel | Exemple de source américaine * |
|---|---|---|---|
| Finances de l'entreprise | 10 ans |
| |
| Estimations consensuelles des analystes | +3 ans |
|
|
| Prix du marché | 30 ans |
| |
| Propriété | 10 ans |
| |
| Gestion | 10 ans |
| |
| Principaux développements | 10 ans |
|
* exemple pour les titres américains, pour les titres non-américains des formulaires et sources réglementaires équivalents sont utilisés.
Sauf indication contraire, toutes les données financières sont basées sur une période annuelle mais mises à jour trimestriellement. C'est ce qu'on appelle les données des douze derniers mois (TTM) ou des douze derniers mois (LTM). Pour en savoir plus , cliquez ici.
Modèle d'analyse et flocon de neige
Les détails du modèle d'analyse utilisé pour générer ce rapport sont disponibles sur notre page Github. Nous avons également des guides sur la façon d'utiliser nos rapports et des tutoriels sur Youtube.
Découvrez l'équipe de classe mondiale qui a conçu et construit le modèle d'analyse Simply Wall St.
Indicateurs de l'industrie et du secteur
Nos indicateurs de secteur et de section sont calculés toutes les 6 heures par Simply Wall St. Les détails de notre processus sont disponibles sur .
Sources des analystes
Hyperscale Data, Inc. est couverte par 2 analystes. 0 de ces analystes ont soumis les estimations de revenus ou de bénéfices utilisées comme données d'entrée dans notre rapport. Les soumissions des analystes sont mises à jour tout au long de la journée.
| Analyste | Institution |
|---|---|
| Edward Woo | Ascendiant Capital Markets LLC |
| Paige Meyer | CFRA Equity Research |