이 섹션에서는 일반적으로 전문 애널리스트들의 컨센서스 추정치를 기반으로
매출 및 이익 성장 전망을 제시하여 투자자들이 회사의 수익 창출 능력을
이해하도록 돕습니다. 그러나 Radient Technologies는 과거 데이터가 충분하지 않고
애널리스트 예측도 없어, 과거 데이터를 단순히 외삽하거나 애널리스트
전망을 사용하여 향후 이익을 신뢰할 수 있게 계산할 수 없습니다.
Simply Wall St가 다루는 기업 중 97%는 과거 재무 데이터를 보유하고 있기 때문에,
이는 상당히 드문 상황입니다.
이익 및 매출 성장 예측
TSXV:RTI.H - 애널리스트 향후 추정치 및 과거 재무 데이터 (CAD Millions)
날짜
매출
이익
자유현금흐름
영업현금흐름
평균 애널리스트 수
12/31/2022
3
-11
-1
0
N/A
9/30/2022
4
-13
-1
0
N/A
6/30/2022
3
-12
-1
0
N/A
3/31/2022
4
-13
-2
0
N/A
12/31/2021
4
-29
-1
-1
N/A
9/30/2021
4
-37
-3
-4
N/A
6/30/2021
3
-39
-4
-4
N/A
3/31/2021
2
-42
-7
-7
N/A
12/31/2020
8
-39
-11
-10
N/A
9/30/2020
17
-33
-14
-11
N/A
6/30/2020
18
-36
-33
-25
N/A
3/31/2020
18
-37
-38
-27
N/A
12/31/2019
13
-26
-42
-29
N/A
9/30/2019
1
-34
-44
-29
N/A
6/30/2019
0
-31
-31
-19
N/A
3/31/2019
0
-28
-28
-15
N/A
12/31/2018
0
-23
-24
-13
N/A
9/30/2018
0
-14
-19
-11
N/A
6/30/2018
0
-12
-14
-9
N/A
3/31/2018
0
-14
-10
-8
N/A
12/31/2017
0
-12
-8
-7
N/A
9/30/2017
0
-10
-7
-7
N/A
6/30/2017
0
-9
-6
-6
N/A
3/31/2017
0
-4
-5
-5
N/A
12/31/2016
0
-4
-4
-4
N/A
9/30/2016
1
-3
N/A
-2
N/A
6/30/2016
1
-4
N/A
-1
N/A
3/31/2016
1
-4
N/A
-2
N/A
12/31/2015
1
-11
N/A
-2
N/A
9/30/2015
0
-11
N/A
-2
N/A
6/30/2015
0
-12
N/A
-3
N/A
3/31/2015
0
-14
N/A
-6
N/A
12/31/2014
0
-8
N/A
-6
N/A
9/30/2014
0
-9
N/A
-6
N/A
6/30/2014
0
-8
N/A
-4
N/A
3/31/2014
0
-5
N/A
-3
N/A
12/31/2013
0
-5
N/A
-3
N/A
애널리스트 향후 성장 전망
수입 대 저축률: RTI.H 의 예상 수익 증가율이 절약률(2.1%)보다 높은지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
수익 vs 시장: RTI.H 의 수익이 Canadian 시장보다 빠르게 성장할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
고성장 수익: RTI.H 의 수익이 향후 3년 동안 상당히 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
수익 대 시장: RTI.H 의 수익이 Canadian 시장보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
고성장 매출: RTI.H 의 수익이 연간 20%보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
주당순이익 성장 예측
향후 자기자본이익률
미래 ROE: RTI.H의 자본 수익률이 3년 후 높을 것으로 예상되는지 판단하기에 데이터가 부족합니다.
성장 기업 찾아보기
7D
1Y
7D
1Y
7D
1Y
기업 분석 및 재무 데이터 상태
데이터
최종 업데이트 (UTC 시간)
기업 분석
2024/07/30 15:19
종가
2024/07/26 00:00
수익
2022/12/31
연간 수익
2022/03/31
데이터 소스
당사의 기업 분석에 사용되는 데이터는 S&P Global Market Intelligence LLC에서 제공됩니다. 아래 데이터는 이 보고서를 생성하기 위해 분석 모델에서 사용됩니다. 데이터는 정규화되므로 소스가 제공된 후 지연이 발생할 수 있습니다.