斯普林特 资产有息负债率 : 0.01 (2024年1月 最新)
斯普林特资产有息负债率(Debt-to-Asset)的相关内容及计算方法如下:
资产有息负债率是衡量公司的财务实力的指标。它是由公司的有息负债除以该公司的 资产总计 而得。截至2024年1月, 斯普林特 过去一季度 短期借款和资本化租赁债务 为 $ 5, 过去一季度 长期借款和资本化租赁债务 为 $ 18, 过去一季度 资产总计 为 $ 2321, 所以 斯普林特 过去一季度 的 资产有息负债率 为 0.01。
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斯普林特 资产有息负债率 (S 资产有息负债率) 历史数据
斯普林特 资产有息负债率的历史年度,季度/半年度走势如下:
斯普林特 资产有息负债率 年度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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日期 | 2020-01 | 2021-01 | 2022-01 | 2023-01 | 2024-01 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
资产有息负债率 | 0.17 | 0.08 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
斯普林特 资产有息负债率 季度数据 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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日期 | 2021-10 | 2022-01 | 2022-04 | 2022-07 | 2022-10 | 2023-01 | 2023-04 | 2023-07 | 2023-10 | 2024-01 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
资产有息负债率 | 0.02 | 0.01 | 0.02 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 | 0.01 |
斯普林特 资产有息负债率 (S 资产有息负债率) 行业比较
在软件基础构架(三级行业)中,斯普林特 资产有息负债率与其他类似公司的比较如下:
斯普林特 资产有息负债率 (S 资产有息负债率) 分布区间
在软件(二级行业)和科技(一级行业)中,斯普林特 资产有息负债率的分布区间如下:
斯普林特 资产有息负债率 (S 资产有息负债率) 计算方法
资产有息负债率是衡量公司财务杠杆的重要指标之一。
截至2024年1月,斯普林特过去一年的资产有息负债率为:
资产有息负债率 | = | 年度 总有息负债 | / | 年度 资产总计 | ||
= | (年度 短期借款和资本化租赁债务 | + | 年度 长期借款和资本化租赁债务 ) | / | 年度 资产总计 | |
= | (5 | + | 18) | / | 2321 | |
= | 0.01 |
截至2024年1月,斯普林特 过去一季度 的资产有息负债率为:
资产有息负债率 | = | 季度 总有息负债 | / | 季度 资产总计 | ||
= | ( 季度 短期借款和资本化租赁债务 | + | 季度 长期借款和资本化租赁债务 ) | / | 季度 资产总计 | |
= | (5 | + | 18) | / | 2321 | |
= | 0.01 |
斯普林特 资产有息负债率 (S 资产有息负债率) 解释说明
斯普林特 资产有息负债率 (S 资产有息负债率) 相关词条
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斯普林特 (S) 公司简介
一级行业:科技
二级行业:软件
公司网站:https://www.sentinelone.com
公司地址:444 Castro Street, Suite 400, Mountain View, CA, USA, 94041
公司简介:SentineLone Inc 是一个自主的网络安全平台。该公司的网络安全解决方案包括在单个自主XDR平台中跨端点、容器、云工作负载和物联网设备进行人工智能驱动的预防、检测、响应和搜寻。
二级行业:软件
公司网站:https://www.sentinelone.com
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公司简介:SentineLone Inc 是一个自主的网络安全平台。该公司的网络安全解决方案包括在单个自主XDR平台中跨端点、容器、云工作负载和物联网设备进行人工智能驱动的预防、检测、响应和搜寻。