이 섹션에서는 일반적으로 전문 애널리스트들의 컨센서스 추정치를 기반으로
매출 및 이익 성장 전망을 제시하여 투자자들이 회사의 수익 창출 능력을
이해하도록 돕습니다. 그러나 GI Innovation는 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
KOSDAQ:A358570 - 애널리스트 향후 추정치 및 과거 재무 데이터 (KRW Millions)
날짜
매출
이익
자유현금흐름
영업현금흐름
평균 애널리스트 수
3/31/2026
5,626
-34,647
-48,123
-34,135
N/A
12/31/2025
5,838
-35,135
-39,839
-32,303
N/A
9/30/2025
338
-51,988
-48,244
-42,210
N/A
6/30/2025
338
-56,763
-49,417
-43,819
N/A
3/31/2025
212
-57,202
-41,701
-40,890
N/A
12/31/2024
24
-58,784
-43,451
-43,427
N/A
9/30/2024
4,755
-50,415
-36,656
-36,637
N/A
6/30/2024
4,755
-46,758
-36,511
-36,250
N/A
3/31/2024
5,343
-57,185
-43,175
-42,883
N/A
12/31/2023
5,319
-55,495
-41,754
-41,174
N/A
9/30/2023
588
-79,075
-64,833
-64,152
N/A
6/30/2023
4,088
-85,231
-66,457
-64,796
N/A
3/31/2023
3,500
-79,541
-62,267
-60,427
N/A
12/31/2022
3,500
-79,833
-65,520
-62,550
N/A
9/30/2022
3,600
-55,163
-48,205
-43,417
N/A
6/30/2022
5,600
-57,634
-38,644
-34,269
N/A
3/31/2022
5,600
-154,542
-36,035
-30,343
N/A
12/31/2021
5,600
-150,742
-31,499
-26,577
N/A
9/30/2021
5,517
-139,436
-26,310
-22,869
N/A
6/30/2021
11,017
-122,690
-22,802
-18,310
N/A
3/31/2021
11,017
-75,813
-22,042
-18,225
N/A
12/31/2020
11,017
-75,933
-18,393
-15,182
N/A
12/31/2019
3,514
-49,196
N/A
-16,424
N/A
애널리스트 향후 성장 전망
수입 대 저축률: A358570 의 예상 수익 증가율이 절약률(3.1%)보다 높은지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
수익 vs 시장: A358570 의 수익이 KR 시장보다 빠르게 성장할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
고성장 수익: A358570 의 수익이 향후 3년 동안 상당히 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
수익 대 시장: A358570 의 수익이 KR 시장보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
고성장 매출: A358570 의 수익이 연간 20%보다 빠르게 증가할 것으로 예상되는지 판단하기에는 데이터가 부족합니다.
주당순이익 성장 예측
향후 자기자본이익률
미래 ROE: A358570의 자본 수익률이 3년 후 높을 것으로 예상되는지 판단하기에 데이터가 부족합니다.
성장 기업 찾아보기
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기업 분석 및 재무 데이터 상태
데이터
최종 업데이트 (UTC 시간)
기업 분석
2026/06/11 09:58
종가
2026/06/11 00:00
수익
2026/03/31
연간 수익
2025/12/31
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.