新思科技 每股账面价值 : $ 43.73 (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。

新思科技每股账面价值(Book Value per Share)的相关内容及计算方法如下:

截至2024年1月, 新思科技 过去一季度每股账面价值 为 $ 43.73。
新思科技 1年每股账面价值增长率 % 为 18.20%。 新思科技 3年每股账面价值增长率 % 为 7.90%。 新思科技 5年每股账面价值增长率 % 为 11.20%。 新思科技 10年每股账面价值增长率 % 为 8.80%。
在过去十年内, 新思科技的 3年每股账面价值增长率 % 最大值为 81.20%, 最小值为 -6.50%, 中位数为 10.00%。
市净率 由 当前股价 除以该公司的 每股账面价值 而得。截至今日, 新思科技 的 当前股价 为 $510.71, 过去一季度 每股账面价值 为 $ 43.73,所以 新思科技 今日的 市净率 为 11.68。
在过去十年内, 新思科技的 市净率 最大值为 13.76, 最小值为 1.94, 中位数为 4.16。

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新思科技 每股账面价值 (SNPS 每股账面价值) 历史数据

新思科技 每股账面价值的历史年度,季度/半年度走势如下:
新思科技 每股账面价值 年度数据
日期 2014-10 2015-10 2016-10 2017-10 2018-10 2019-10 2020-10 2021-10 2022-10 2023-10
每股账面价值 19.59 20.20 21.10 21.77 23.31 27.16 32.16 35.57 36.20 40.43
新思科技 每股账面价值 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
每股账面价值 35.57 35.15 36.38 36.63 36.20 36.99 38.30 39.17 40.43 43.73
* 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。

软件基础构架(三级行业)中,新思科技 每股账面价值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轴代表每股账面价值数值;点越大,公司市值越大。

新思科技 每股账面价值 (SNPS 每股账面价值) 分布区间

软件(二级行业)和科技(一级行业)中,新思科技 每股账面价值的分布区间如下:
* x轴代表每股账面价值数值,y轴代表落入该每股账面价值区间的公司数量;红色柱状图代表新思科技的每股账面价值所在的区间。

新思科技 每股账面价值 (SNPS 每股账面价值) 计算方法

截至2023年10月新思科技过去一年的每股账面价值为:
每股账面价值 = ( 年度 归属于母公司所有者权益合计 - 年度 优先股 / 年度 期末总股本
= (6147 - 0) / 152
= 40.43
截至2024年1月新思科技 过去一季度每股账面价值为:
每股账面价值 = ( 季度 归属于母公司所有者权益合计 - 季度 优先股 / 季度 期末总股本
= ( 6671 - 0) / 153
= 43.73
* 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。
从理论上讲,每股账面价值是公司清算后股东将获得的收益。 归属于母公司所有者权益合计 是资产负债表项目,等于 资产总计 减去公司的 负债合计 少数股东权益
账面价值可能包括无形资产,这些无形资产可能来自公司过去的收购。每股账面价值减去无形资产称为 每股有形账面价值

新思科技 每股账面价值 (SNPS 每股账面价值) 解释说明

通常,公司的每股账面价值 每股有形账面价值 可能无法反映其真实价值。资产可以在资产负债表上以原始成本减去折旧后的余额表示。这可能会低估资产的真实经济价值。由于资产可能会过时,因此也可能高估了资产的真实经济价值。
对于银行和保险公司等金融公司,它们的账面价值是公司经济价值更准确的指标。

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新思科技 (SNPS) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:软件
公司网站:https://www.synopsys.com
公司地址:690 East Middlefield Road, Mountain View, CA, USA, 94043
公司简介:Synopsys成立于1986年12月(1987年之前称为最佳解决方案),是电子设计自动化软件的市场领导者。EDA用于自动化集成电路或大型芯片系统的设计和验证。该公司提供端到端的EDA产品工作流程。此外,该公司还提供广泛的设计知识产权和领先的软件完整性工具,帮助客户开发安全、高质量的代码。从历史上看,半导体公司一直依赖该公司的工具,但随着物联网、人工智能、自动驾驶汽车和云计算的发展,已经转向其他非传统 “系统” 用户(对芯片设计感兴趣的非半导体公司)。