英伟达 内在价值:市销率模型 : $ 340.20 (2024年1月 最新)

* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

英伟达内在价值:市销率模型(Median PS Value)的相关内容及计算方法如下:

内在价值:市销率模型估值方法假设股票估值将回归到市销率(10年中位数)。 之所以使用 市销率 而不是 市盈率(TTM) 市净率 ,是因为 市销率 与利润率无关,并且可以应用于更广泛的情况。内在价值:市销率模型由 最近12个月的 每股收入 乘以 市销率(10年中位数)而得。
截至 2024年1月, 英伟达 最近12个月的 每股收入 为 $ 24.420, 市销率(10年中位数) 为 13.9312,所以 英伟达内在价值:市销率模型 为 $ 340.20。
截至今日, 英伟达 的 当前股价 为 $846.71, 内在价值:市销率模型 为 $ 340.20,所以 英伟达 今日的 股价/内在价值:市销率模型 为 2.49。

英伟达内在价值:市销率模型或其相关指标的历史排名和行业排名结果如下所示:

在过去十年内, 英伟达股价/内在价值:市销率模型
最小值:0.92  中位数:2.82  最大值:6.24
当前值:2.49
半导体内的 327 家公司中
英伟达股价/内在价值:市销率模型 排名低于同行业 80.12% 的公司。
当前值:2.49  行业中位数:1.5

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英伟达 内在价值:市销率模型 (NVDA 内在价值:市销率模型) 历史数据

英伟达 内在价值:市销率模型的历史年度,季度/半年度走势如下:
英伟达 内在价值:市销率模型 年度数据
日期 2015-01 2016-01 2017-01 2018-01 2019-01 2020-01 2021-01 2022-01 2023-01 2024-01
内在价值:市销率模型 5.21 5.63 6.83 9.84 12.50 12.50 25.76 88.66 114.40 340.20
英伟达 内在价值:市销率模型 季度数据
日期 2021-10 2022-01 2022-04 2022-07 2022-10 2023-01 2023-04 2023-07 2023-10 2024-01
内在价值:市销率模型 71.98 88.66 109.67 114.82 115.67 114.40 120.26 165.84 242.30 340.20
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

半导体(三级行业)中,英伟达 内在价值:市销率模型与其他类似公司的比较如下:
* 选自同一行业,市值最接近的公司;x轴代表市值,y轴代表内在价值:市销率模型数值;点越大,公司市值越大。

英伟达 内在价值:市销率模型 (NVDA 内在价值:市销率模型) 分布区间

半导体(二级行业)和科技(一级行业)中,英伟达 内在价值:市销率模型的分布区间如下:
* x轴代表内在价值:市销率模型数值,y轴代表落入该内在价值:市销率模型区间的公司数量;红色柱状图代表英伟达的内在价值:市销率模型所在的区间。

英伟达 内在价值:市销率模型 (NVDA 内在价值:市销率模型) 计算方法

内在价值:市销率模型由 最近12个月的 每股收入 乘以 市销率(10年中位数)而得。
截至 2024年1月 英伟达内在价值:市销率模型为:
内在价值:市销率模型 = 2024年1月 市销率(10年中位数) * 最近12个月 每股收入
= 13.9312 * 24.420
= 340.20
* 除每股数值,比率,百分比,其他数据单位均为百万。数据的货币单位均为当地股票的交易货币单位。

英伟达 内在价值:市销率模型 (NVDA 内在价值:市销率模型) 解释说明

内在价值:市销率模型估值方法假设股票估值将回归到市销率(10年中位数)。 之所以使用 市销率 而不是 市盈率(TTM) 市净率 ,是因为 市销率 与利润率无关,并且可以应用于更广泛的情况。
内在价值:市销率模型还假设随着时间的流逝利润率是恒定的。如果公司将其利润率提高到可持续的水平,则该估值方法可能会低估其真正的价值。如果公司的利润率永久下降,则可能会高估公司的价值。

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英伟达 (NVDA) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:半导体
公司网站:https://www.nvidia.com
公司地址:2788 San Tomas Expressway, Santa Clara, CA, USA, 95051
公司简介:Nvidia是独立显卡处理器的顶级设计师,可增强计算平台的体验。该公司的芯片用于各种终端市场,包括用于游戏、数据中心和汽车信息娱乐系统的高端PC。近年来,该公司已将重点从传统的PC图形应用程序(例如游戏)扩展到更复杂和有利的机会,包括利用该公司图形处理单元的高性能功能的人工智能和自动驾驶。