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Link Administration Holdings 과거 순이익 실적
과거 기준 점검 1/6
Link Administration Holdings의 수입은 연평균 -35.7%의 비율로 감소해 온 반면, Professional Services 산업은 수입이 연평균 12.3% 증가했습니다. 매출은 연평균 9.7%의 비율로 감소해 왔습니다. Link Administration Holdings의 자기자본이익률은 55.3%이고 순이익률은 16.9%입니다.
핵심 정보
-35.68%
순이익 성장률
-35.51%
주당순이익(EPS) 성장률
Professional Services 산업 성장률
10.99%
매출 성장률
-9.67%
자기자본이익률
55.34%
순이익률
16.89%
최근 순이익 업데이트
31 Dec 2023
최근 과거 실적 업데이트
Recent updates
매출 및 비용 세부 내역
Link Administration Holdings가 돈을 벌고 사용하는 방법. 최근 발표된 LTM 실적 기준.
순이익 및 매출 추이
OTCPK:LKAD.F 매출, 비용 및 순이익 (AUD Millions)
날짜
매출
순이익
일반관리비
연구개발비
31 Dec 23
1,019
172
268
0
30 Sep 23
987
76
253
0
30 Jun 23
956
-20
238
0
31 Dec 22
750
-155
140
0
30 Sep 22
817
-83
169
0
30 Jun 22
883
-12
199
0
31 Mar 22
1,166
-171
314
0
31 Dec 21
1,157
-274
320
0
30 Sep 21
1,159
-219
318
0
30 Jun 21
1,160
-163
316
0
31 Mar 21
1,182
-133
335
0
31 Dec 20
1,203
-103
354
0
30 Sep 20
1,217
-104
363
0
30 Jun 20
1,230
-105
371
0
31 Mar 20
1,272
22
360
0
31 Dec 19
1,313
160
349
0
30 Sep 19
1,358
238
352
0
30 Jun 19
1,403
317
356
0
31 Mar 19
1,406
290
359
0
31 Dec 18
1,409
262
363
0
30 Sep 18
1,304
202
337
0
30 Jun 18
1,198
142
311
0
31 Mar 18
1,043
125
276
0
31 Dec 17
888
108
241
0
30 Sep 17
834
96
231
0
30 Jun 17
780
85
222
0
31 Mar 17
780
86
230
0
31 Dec 16
779
88
238
0
30 Sep 16
778
65
243
0
30 Jun 16
776
42
249
0
31 Mar 16
765
20
243
0
31 Dec 15
755
-1
237
0
30 Sep 15
671
1
208
0
30 Jun 15
588
4
180
0
30 Jun 14
410
-25
109
0
30 Jun 13
365
50
90
0
양질의 수익: LKAD.F의 비현금 수익 수준이 높습니다.
이익 마진 증가: LKAD.F는 과거에 흑자전환했습니다.
잉여현금흐름 대비 순이익 분석
과거 순이익 성장 분석
수익추이: LKAD.F의 수익은 지난 5년 동안 연평균 35.7% 감소했습니다.
성장 가속화: LKAD.F는 지난해 흑자전환하여 5년 평균과 수익 성장률을 비교하기 어렵습니다.
수익 대 산업: LKAD.F는 지난해 흑자전환하여 지난 해 수익 성장률을 Professional Services 업계(8.7%)와 비교하기 어렵습니다.
자기자본이익률
높은 ROE: LKAD.F의 자본 수익률(55.34%)은 뛰어남이지만 높은 부채 수준으로 인해 왜곡되어 있습니다.
총자산이익률
투하자본수익률
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기업 분석 및 재무 데이터 상태
데이터
최종 업데이트 (UTC 시간)
기업 분석
2024/03/17 07:25
종가
2023/12/19 00:00
수익
2023/12/31
연간 수익
2023/06/30
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.