Empire State Realty Trust, Inc.

NYSE:ESRT 주식 보고서

시가총액: US$2.1b

Empire State Realty Trust 배당금 및 환매

배당금 기준 확인 3/6

Empire State Realty Trust 수익으로 충분히 충당되는 현재 수익률 1.79% 보유한 배당금 지급 회사입니다.

주요 정보

1.8%

배당 수익률

0.04%

환매 수익률

총 주주 수익률1.8%
미래 배당 수익률2.1%
배당금 성장-10.5%
다음 배당금 지급일n/a
전 배당일n/a
주당 배당금n/a
지급 비율12%

최근 배당금 및 환매 업데이트

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결제의 안정성과 성장

배당금 데이터 가져오기

안정적인 배당: ESRT 의 배당금 지급은 지난 10 년 동안 휘발성이었습니다.

배당금 증가: ESRT 의 배당금 지급액은 지난 10 년 동안 감소했습니다.

시장 대비 배당 수익률

Empire State Realty Trust 시장 대비 배당 수익률
ESRT 배당 수익률은 시장과 어떻게 비교되나요?
세그먼트배당 수익률
회사 (ESRT)1.8%
시장 하위 25% (US)1.5%
시장 상위 25% (US)4.7%
업계 평균 (Office REITs)4.9%
애널리스트 예측 (ESRT) (최대 3년)2.1%

주목할만한 배당금: ESRT 의 배당금( 1.79% )은 US 시장에서 배당금 지급자의 하위 25%( 1.54% )보다 높습니다. 1.54% ).

고배당: ESRT 의 배당금( 1.79% )은 US 시장에서 배당금 지급자의 상위 25% 4.66% ).

주주에 대한 수익 배당금

수익 보장: 낮은 지불 비율 ( 11.5% )로 인해 ESRT 의 배당금 지급은 철저히 수익으로 충당됩니다.

주주에 대한 현금 배당금

현금 흐름 범위: 현금 지급 비율 ( 14.1% )이 낮기 때문에 ESRT 의 배당금 지급은 현금 흐름으로 완전히 충당됩니다.

강력한 배당금 지급 기업 알아보기

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기업 분석 및 재무 데이터 현황

데이터마지막 업데이트(UTC 시간)
기업 분석2025/05/18 06:51
장 마감 주가2025/05/16 00:00
수익2025/03/31
연간 수익2024/12/31

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.

패키지데이터기간미국 소스 예시 *
회사 재무10년
  • 손익 계산서
  • 현금 흐름표
  • 대차 대조표
애널리스트 컨센서스 추정치+3년
  • 재무 예측
  • 애널리스트 목표가
시장 가격30년
  • 주식 가격
  • 배당금, 분할 및 액션
소유권10년
  • 최대 주주
  • 내부자 거래
관리10년
  • 리더십 팀
  • 이사회
주요 개발 사항10년
  • 회사 공지 사항

* 미국 증권의 경우, 미국 외 지역의 규제 양식 및 출처는 미국 증권의 예를 사용했습니다.

명시되지 않는 한 모든 재무 데이터는 1년을 기준으로 하지만 분기별로 업데이트됩니다. 이를 후행 12개월(TTM) 또는 최근 12개월(LTM) 데이터라고 합니다. 자세히 알아보기.

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 Github에서 확인할 수 있습니다.

애널리스트 출처

Empire State Realty Trust, Inc. 17 애널리스트 중 5 애널리스트가 보고서의 입력 자료로 사용된 매출 또는 수익 추정치를 제출했습니다. 애널리스트의 제출 자료는 하루 종일 업데이트됩니다.

분석가교육기관
John KimBMO Capital Markets Equity Research
Jing Xian Tan BonnelBofA Global Research
Michael GormanBTIG