Superlon Holdings Berhad 배당금 및 환매
배당금 기준 확인 4/6
Superlon Holdings Berhad 수익으로 충분히 충당되는 현재 수익률 2.89% 보유한 배당금 지급 회사입니다. 다음 지급일은 30th December, 2024 이며 배당락일은 다음과 같습니다. 18th December, 2024.
주요 정보
2.9%
배당 수익률
0.08%
환매 수익률
| 총 주주 수익률 | 3.0% |
| 미래 배당 수익률 | 2.9% |
| 배당금 성장 | -3.3% |
| 다음 배당금 지급일 | 30 Dec 24 |
| 전 배당일 | 18 Dec 24 |
| 주당 배당금 | RM 0.0275 |
| 지급 비율 | 33% |
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Nov 24결제의 안정성과 성장
배당금 데이터 가져오기
안정적인 배당: SUPERLN 의 배당금 지급은 지난 10 년 동안 휘발성이었습니다.
배당금 증가: SUPERLN 의 배당금 지급은 지난 10 년 동안 증가했습니다.
시장 대비 배당 수익률
| Superlon Holdings Berhad 시장 대비 배당 수익률 |
|---|
| 세그먼트 | 배당 수익률 |
|---|---|
| 회사 (SUPERLN) | 2.9% |
| 시장 하위 25% (MY) | 1.9% |
| 시장 상위 25% (MY) | 5.1% |
| 업계 평균 (Building) | 2.8% |
| 애널리스트 예측 (SUPERLN) (최대 3년) | 2.9% |
주목할만한 배당금: SUPERLN 의 배당금( 2.89% )은 MY 시장에서 배당금 지급자의 하위 25%( 1.89% )보다 높습니다. 1.89% ).
고배당: SUPERLN 의 배당금( 2.89% )은 MY 시장에서 배당금 지급자의 상위 25% 5.05% ).
주주에 대한 수익 배당금
수익 보장: 합리적으로 낮은 지불 비율 ( 33.2% )로 SUPERLN 의 배당금 지급은 수익으로 충분히 충당됩니다.
주주에 대한 현금 배당금
현금 흐름 범위: 합리적인 현금 지급 비율 ( 64.8% )로 SUPERLN 의 배당금 지급은 현금 흐름으로 충당됩니다.
강력한 배당금 지급 기업 알아보기
기업 분석 및 재무 데이터 현황
| 데이터 | 마지막 업데이트(UTC 시간) |
|---|---|
| 기업 분석 | 2024/12/28 19:31 |
| 장 마감 주가 | 2024/12/27 00:00 |
| 수익 | 2024/10/31 |
| 연간 수익 | 2024/04/30 |
데이터 소스
기업 분석에 사용된 데이터는 S&P Global Market Intelligence LLC의 데이터입니다. 이 보고서를 생성하기 위해 분석 모델에 사용된 데이터는 다음과 같습니다. 데이터는 정규화되어 있으므로 소스가 제공되기까지 지연이 발생할 수 있습니다.
| 패키지 | 데이터 | 기간 | 미국 소스 예시 * |
|---|---|---|---|
| 회사 재무 | 10년 |
| |
| 애널리스트 컨센서스 추정치 | +3년 |
|
|
| 시장 가격 | 30년 |
| |
| 소유권 | 10년 |
| |
| 관리 | 10년 |
| |
| 주요 개발 사항 | 10년 |
|
* 미국 증권의 경우, 미국 외 지역의 규제 양식 및 출처가 사용된 예입니다.
명시되지 않는 한 모든 재무 데이터는 1년을 기준으로 하지만 분기별로 업데이트됩니다. 이를 후행 12개월(TTM) 또는 최근 12개월(LTM) 데이터라고 합니다. 여기에서 자세히 알아보세요.
분석 모델 및 눈송이
이 보고서를 생성하는 데 사용된 분석 모델에 대한 자세한 내용은 Github 페이지에서 확인할 수 있으며, 보고서 사용 방법에 대한 가이드와 튜토리얼도 유튜브에서 확인할 수 있습니다.
Simply 월스트리트 분석 모델을 설계하고 구축한 세계적인 수준의 팀에 대해 알아보세요.
산업 및 부문 메트릭
업계 및 섹션 지표는 Simply Wall St에서 6시간마다 계산되며, 자세한 내용은 확인할 수 있습니다.
애널리스트 출처
Superlon Holdings Berhad 1 애널리스트 중 0 애널리스트가 보고서의 입력 자료로 사용된 매출 또는 수익 추정치를 제출했습니다. 애널리스트의 제출 자료는 하루 종일 업데이트됩니다.
| 분석가 | 교육기관 |
|---|---|
| Bei Shan Ng | MIDF Research |