이 섹션에서는 일반적으로 전문 애널리스트들의 컨센서스 추정치를 기반으로
매출 및 이익 성장 전망을 제시하여 투자자들이 회사의 수익 창출 능력을
이해하도록 돕습니다. 그러나 Mirada는 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
AIM:MIRA - 애널리스트 향후 추정치 및 과거 재무 데이터 (USD Millions)
날짜
매출
이익
자유현금흐름
영업현금흐름
평균 애널리스트 수
9/30/2022
10
-3
4
4
N/A
6/30/2022
11
-3
3
3
N/A
3/31/2022
11
-3
3
3
N/A
12/31/2021
11
-3
3
3
N/A
9/30/2021
12
-3
4
4
N/A
6/30/2021
11
-3
4
3
N/A
3/31/2021
11
-3
3
3
N/A
12/31/2020
12
-2
2
2
N/A
9/30/2020
13
-1
1
1
N/A
6/30/2020
13
0
1
2
N/A
3/31/2020
13
1
2
2
N/A
12/31/2019
13
0
0
1
N/A
9/30/2019
13
-1
-1
0
N/A
6/30/2019
12
-2
-1
-1
N/A
3/31/2019
12
-3
-1
-1
N/A
12/31/2018
12
-4
-2
-2
N/A
9/30/2018
11
-4
-2
-2
N/A
6/30/2018
10
-5
-2
-2
N/A
3/31/2018
9
-5
-2
-2
N/A
12/31/2017
8
-7
0
1
N/A
9/30/2017
8
-8
2
3
N/A
6/30/2017
8
-8
3
3
N/A
3/31/2017
8
-7
3
3
N/A
12/31/2016
8
-4
2
2
N/A
9/30/2016
9
-1
1
1
N/A
6/30/2016
8
-1
N/A
1
N/A
3/31/2016
9
-1
N/A
1
N/A
12/31/2015
9
0
N/A
1
N/A
9/30/2015
9
0
N/A
1
N/A
6/30/2015
9
0
N/A
-1
N/A
3/31/2015
8
0
N/A
-2
N/A
12/31/2014
8
-1
N/A
-2
N/A
9/30/2014
7
-1
N/A
-2
N/A
6/30/2014
8
-1
N/A
-1
N/A
3/31/2014
8
0
N/A
0
N/A
12/31/2013
8
0
N/A
0
N/A
9/30/2013
8
-1
N/A
1
N/A
6/30/2013
7
-1
N/A
1
N/A
3/31/2013
7
0
N/A
1
N/A
12/31/2012
8
-2
N/A
1
N/A
9/30/2012
7
-4
N/A
1
N/A
6/30/2012
7
-4
N/A
0
N/A
애널리스트 향후 성장 전망
수입 대 저축률: MIRA 의 예상 수익 증가율이 절약률(1.2%)보다 높은지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
수익 vs 시장: MIRA 의 수익이 UK 시장보다 빠르게 성장할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
고성장 수익: MIRA 의 수익이 향후 3년 동안 상당히 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
수익 대 시장: MIRA 의 수익이 UK 시장보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
고성장 매출: MIRA 의 수익이 연간 20%보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
주당순이익 성장 예측
향후 자기자본이익률
미래 ROE: MIRA의 자본 수익률이 3년 후 높을 것으로 예상되는지 판단하기에 데이터가 부족합니다.
성장 기업 찾아보기
7D
1Y
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1Y
7D
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기업 분석 및 재무 데이터 상태
데이터
최종 업데이트 (UTC 시간)
기업 분석
2023/06/20 23:50
종가
2023/06/16 00:00
수익
2022/09/30
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.