更新日期: 2024-11-08 数据频率: 每周五
价值估算明细 - 席勒市盈率法
① 席勒市盈率估值基础:净利润历史均值 历史曲线图
tablehoverterttertert | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
净利润(亿) | 0.03 | -3.86 | -0.43 | -2.82 | 0.45 | -0.49 | -2.54 | 3.51 | 0.09 | -5.05 | -4.73 | -1.26 | -3.78 | -5.03 |
近5年年均净利润(亿) | - | - | - | - | -1.33 | -1.43 | -1.17 | -0.38 | 0.2 | -0.9 | -1.74 | -1.49 | -2.95 | -3.97 |
近10年年均净利润(亿) | - | - | - | - | - | - | - | - | - | -1.11 | -1.59 | -1.33 | -1.66 | -1.88 |
* 净利润 不同于 归属于上市公司股东的净利润(归母净利润),其间关系详见 财表图解。
③ 席勒市盈率估值计算
年份 | 近5年年均净利润 | 公允PE | 公允估值 | 理想买点市值 | 卖点市值 |
---|---|---|---|---|---|
2011 年 | - | 25 倍 | 历史净利年限不足,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2012 年 | - | 25 倍 | 历史净利年限不足,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2013 年 | - | 25 倍 | 历史净利年限不足,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2014 年 | - | 25 倍 | 历史净利年限不足,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2015 年 | -1.33 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2016 年 | -1.43 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2017 年 | -1.17 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2018 年 | -0.38 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2019 年 | 0.2 亿 | 25 倍 | 0.2 亿 * 25 倍 = 5.0 亿 | 5.0 亿 * 70 %= 3.5 亿 | 7.5 亿 |
2020 年 | -0.9 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2021 年 | -1.74 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2022 年 | -1.49 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2023 年 | -2.95 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
2024 年 | -3.97 亿 | 25 倍 | 年均净利为负,不适用 | 不适用 | 不适用 |
估值比较分析
# | 股票名称 | 估值日期 | 实际市值(亿) | 高估线(亿) | 低估线(亿) | 席勒法估值(亿) | 备注 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1. | 丹化科技 | 2024-11-08 | 29.58 | - | - | - | 历史净利润均值为负,不适用席勒法估值 |
- 分析参考:
-
席勒法估值结果 最近(2024-11-08)丹化科技 实际市值为
29.58
亿元,按照席勒市盈率估值法,合理估值为-
亿元, 历史净利润均值为负,不适用席勒法估值 - 估值说明:
* 分析结果基于估值模型和公开数据,与本站立场无关,仅供参考。
更新日期: 2024-11-08 数据频率: 每周五
-丹化科技- 按席勒市盈率估值法测算的理想买点、卖点 (2024-11-08):
# | 股票名称 | 估值日期 | 实际市价(元) | 席勒法-理想买点(元) | 席勒法-卖点(元) | 备注 |
---|---|---|---|---|---|---|
1. | 丹化科技 | 2024-11-08 | 2.91 | - | 历史净利润均值为负,不适用席勒法估值 |
- 分析参考:
-
席勒法估值测算买卖点 最近(2024-11-08)丹化科技 实际市价为
2.91
元,按照席勒市盈率估值法,理想买点为-
元左右, 因历史净利润均值为负,不适用席勒市盈率法估值。 - 计算说明:
* 分析结果基于估值模型和公开数据,与本站立场无关,仅供参考。