Hyperscale Data Balans Gezondheid
Financiële gezondheid criteriumcontroles 3/6
Hyperscale Data heeft een totaal eigen vermogen van $3.0M en een totale schuld van $123.8M, wat de schuld-eigenvermogensverhouding op 4061.6% brengt. De totale activa en totale passiva bedragen respectievelijk $231.5M en $228.4M.
Belangrijke informatie
4,061.6%
Verhouding schuld/eigen vermogen
US$123.84m
Schuld
| Rente dekkingsratio | n/a |
| Contant | US$22.66m |
| Aandelen | US$3.05m |
| Totaal verplichtingen | US$228.44m |
| Totaal activa | US$231.49m |
Recente financiële gezondheidsupdates
Recent updates
Analyse van de financiële positie
Kortlopende schulden: De korte termijn activa ( $45.0M ) van GPUS } dekken niet de korte termijn passiva ( $196.4M ).
Langlopende schulden: De kortetermijnactiva GPUS ( $45.0M ) overtreffen de langetermijnschulden ( $32.0M ).
Schuld/ eigen vermogen geschiedenis en analyse
Schuldniveau: De netto schuld/eigen vermogen ratio ( 3318.3% ) GPUS wordt als hoog beschouwd.
Schuld verminderen: De schuld/eigen vermogen-ratio van GPUS is de afgelopen 5 jaar gestegen van 63.6% naar 4061.6%.
Balans
Analyse van de cashflow
Voor bedrijven die in het verleden gemiddeld verliesgevend zijn geweest, beoordelen we of ze ten minste 1 jaar kasstroom hebben.
Stabiele cash runway: GPUS heeft op basis van de huidige vrije kasstroom voldoende kasstroom voor meer dan een jaar.
Voorspelling contante baan: Er wordt voorspeld dat GPUS voldoende kasmiddelen zal hebben voor 2 maanden op basis van de vrije kasstroom schattingen, maar heeft sindsdien extra kapitaal opgehaald.
Ontdek gezonde bedrijven
Bedrijfsanalyse en status van financiële gegevens
| Gegevens | Laatst bijgewerkt (UTC-tijd) |
|---|---|
| Bedrijfsanalyse | 2024/12/24 20:18 |
| Aandelenkoers aan het einde van de dag | 2024/12/24 00:00 |
| Inkomsten | 2024/09/30 |
| Jaarlijkse inkomsten | 2023/12/31 |
Gegevensbronnen
De gegevens die gebruikt zijn in onze bedrijfsanalyse zijn afkomstig van S&P Global Market Intelligence LLC. De volgende gegevens worden gebruikt in ons analysemodel om dit rapport te genereren. De gegevens zijn genormaliseerd, waardoor er een vertraging kan optreden voordat de bron beschikbaar is.
| Pakket | Gegevens | Tijdframe | Voorbeeld Amerikaanse bron * |
|---|---|---|---|
| Financiële gegevens bedrijf | 10 jaar |
| |
| Consensus schattingen analisten | +3 jaar |
|
|
| Marktprijzen | 30 jaar |
| |
| Eigendom | 10 jaar |
| |
| Beheer | 10 jaar |
| |
| Belangrijkste ontwikkelingen | 10 jaar |
|
* voorbeeld voor effecten uit de VS, voor niet-Amerikaanse effecten worden gelijkwaardige regelgevingsformulieren en bronnen gebruikt.
Tenzij anders vermeld zijn alle financiële gegevens gebaseerd op een jaarperiode, maar worden ze elk kwartaal bijgewerkt. Dit staat bekend als Trailing Twelve Month (TTM) of Last Twelve Month (LTM) gegevens. Lees hier meer.
Analysemodel en Snowflake
Details van het analysemodel dat is gebruikt om dit rapport te genereren, zijn beschikbaar op onze Github-pagina. We hebben ook handleidingen voor het gebruik van onze rapporten en tutorials op Youtube.
Leer meer over het team van wereldklasse dat het Simply Wall St-analysemodel heeft ontworpen en gebouwd.
Industrie en sector
Onze industrie- en sectormetrics worden elke 6 uur berekend door Simply Wall St, details van ons proces zijn beschikbaar op .
Bronnen van analisten
Hyperscale Data, Inc. wordt gevolgd door 2 analisten. 0 van deze analisten hebben de schattingen van de omzet of winst ingediend die zijn gebruikt als input voor ons rapport. Inzendingen van analisten worden de hele dag door bijgewerkt.
| Analist | Instelling |
|---|---|
| Edward Woo | Ascendiant Capital Markets LLC |
| Paige Meyer | CFRA Equity Research |