BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润 : $ -0.02 (2023年12月 TTM)

* 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。

BrainChip Holdings Ltd每股息税前利润(EBIT per Share)的相关内容及计算方法如下:

每股息税前利润 息税前利润 除以 发行在外的稀释性潜在普通股平均股数 计算而得。 息税前利润 通俗地说就是不扣除利息也不扣除所得税的利润,也就是指支付利息和所得税之前的利润。
截至2023年12月, BrainChip Holdings Ltd 过去半年每股息税前利润 为 $ -0.01。 BrainChip Holdings Ltd 最近12个月的 每股息税前利润 为 $ -0.02。
截至2023年12月, BrainChip Holdings Ltd 过去半年 息税前利润 为 $ -11.62。 BrainChip Holdings Ltd 最近12个月的 息税前利润 为 $ -28.61。

点击上方“历史数据”快速查看BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润的历史走势;
点击上方“解释说明”快速查看关于BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润的详细说明;
点击上方“相关词条”快速查看与每股息税前利润相关的其他指标。


BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润 (BRCHF 每股息税前利润) 历史数据

BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润的历史年度,季度/半年度走势如下:
BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润 年度数据
日期 2014-12 2015-12 2016-12 2017-12 2018-12 2019-12 2020-12 2021-12 2022-12 2023-12
每股息税前利润 0.00 -0.08 -0.01 -0.02 -0.02 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 -0.02
BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润 半年度数据
日期 2019-06 2019-12 2020-06 2020-12 2021-06 2021-12 2022-06 2022-12 2023-06 2023-12
每股息税前利润 0.00 -0.01 0.00 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01 -0.01
* 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。

BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润 (BRCHF 每股息税前利润) 计算方法

每股息税前利润 息税前利润 除以 发行在外的稀释性潜在普通股平均股数 计算而得。 息税前利润 通俗地说就是不扣除利息也不扣除所得税的利润,也就是指支付利息和所得税之前的利润。
截至2023年12月BrainChip Holdings Ltd过去一年的每股息税前利润为:
每股息税前利润 = 年度 息税前利润 / 年度 发行在外的稀释性潜在普通股平均股数
= -28.61 / 1844.75
= -0.02
截至2023年12月BrainChip Holdings Ltd 过去半年每股息税前利润为:
每股息税前利润 = 半年度 息税前利润 / 半年度 发行在外的稀释性潜在普通股平均股数
= -11.62 / 1854.74
= -0.01
* 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。

BrainChip Holdings Ltd 每股息税前利润 (BRCHF 每股息税前利润) 解释说明

每股息税前利润是指公司在扣除利息和税金之前的收益。它衡量公司从运营中产生的利润,而忽略税收负担和资本结构。由于未扣除税收费用,因此在比较同一行业但税收情况不同的公司时,每股息税前利润很有用。此外,利息费用也包含在每股息税前利润中,因此可以比较由于大量债务而产生高利息费用的公司。

感谢查看价值大师中文站为您提供的BrainChip Holdings Ltd每股息税前利润的详细介绍,请点击以下链接查看与BrainChip Holdings Ltd每股息税前利润相关的其他词条:


BrainChip Holdings Ltd (BRCHF) 公司简介

一级行业:科技
二级行业:半导体
公司网站:https://www.brainchipinc.com
公司地址:Level 12, 225 George Street, Sydney, NSW, AUS, 2000
公司简介:BrainChip Holdings Ltd 从事神经形态计算。神经形态计算是人工智能(AI)的一个分支,它模拟人类神经元的功能。该公司开发了一种革命性的尖峰神经网络(SNN)技术,这是一种神经形态计算,可以像人脑一样自主学习、进化和关联信息。它通过一个细分市场运作,即设计的技术开发。