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损益表
截至12个月 | 净销售额 | 营业利润 | 归属于雅保公司的净利润 |
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2022年12月31日 | |||
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根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31), 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31), 10-K (报告日期: 2012-12-31), 10-K (报告日期: 2011-12-31), 10-K (报告日期: 2010-12-31), 10-K (报告日期: 2009-12-31), 10-K (报告日期: 2008-12-31), 10-K (报告日期: 2007-12-31), 10-K (报告日期: 2006-12-31), 10-K (报告日期: 2005-12-31).
- 总体趋势与结构性观察
- 在给定年度序列中,三项核心指标显示显著的波动性与结构性变化。净销售额在长期内维持在相对中等规模区间,但在2022年出现异常上行,达到约7.32亿美元,显示出规模效应与潜在的并购或非经常性驱动的综合作用。营业利润也随净销售额的波动而波动,2010年代中后期持续改善,且在2022年再度实现大幅提升,表明盈利能力在高收入水平下获得显著增强。归属于母公司股东的净利润则呈现更强的波动性,2017年一度大幅下滑,2022年又达到极高水平,提示非经营性因素或一次性事项对单年结果影响较大。总体而言,数据序列在2022年呈现出显著的扩张与异常点,需要结合披露信息以区分经营性盈利和非常规因素对利润的贡献。
- 净销售额的趋势与特征
- 净销售额的年度序列呈现多轮上升与回落的周期性波动。2005–2006间实现小幅增长,2007及2009年出现回落,2010–2011显著上升并达到较高水平,2014年前后再度回落。2015年起进入较强的扩张阶段,2015年的增速尤为显著,随后2016–2019年维持高位并继续增长,2020–2021年略有波动后在2022年实现历史性跃升。该路径指向结构性扩张叠加周期性波动的共同作用,且2022年的突破性增幅可能来自一次性因素、并购效应或市场结构性变化的综合结果。
- 营业利润的演变及其驱动
- 营业利润与净销售额的走向在大多数年度呈现正相关关系,但存在若干阶段性波动。2010年代中后期盈利能力显著提升,显示单位成本控制、产能利用效率提升及可能的价格增厚等因素的贡献。2018年前后达到相对高位,随后在2022年再次实现大幅跃升,提示在高收入水平下盈利能力的增强。2014年曾出现明显下滑,表明成本结构或市场因素在该时期对利润产生压制。总体上,营业利润呈现“波动中提升”的趋势,但在极端年份出现显著的波动,需要结合分项披露以判断驱动因素的持续性。
- 净利润(归属于母公司股东)的波动与异常点
- 净利润指标的波动性显著高于营业利润,2017年一度降至极低水平,反映出单年度事件对结果的放大效应。随后在2018–2020年间有所回升,2021年再度下行,至2022年达到前所未有的高位,成为观察期内最显著的异常点。这一跳跃可能由非经营性因素、一次性收益、重大处置、并购整合、税项优化、汇率波动等引发,但仅凭数据无法确认具体原因。因此,需要披露中的分项信息来判断对长期盈利能力的影响程度。总体而言,净利润的质量存在明显的年度驱动性与非经营性因素的叠加效应。
- 综合洞见与分析建议
- 综合三项指标的序列,可以观察到在收入快速增长的年份往往伴随盈利能力的提升,显示出一定的经营效率与规模效应的协同作用。然而,2017年的异常低点与2022年的极端高点提示盈利质量的波动性较大,需谨慎解读长期盈利能力。建议在后续分析中重点关注披露中的分项信息,特别是: - 非经营性收益、一次性项目、重大处置与并购相关收益的分解; - 税项优惠、汇率影响与资产减值的影响; - 现金流状况与利润质量的背离情况,以判断盈利的可持续性。 如有可能,应将同行业可比数据纳入比较,并结合经营现金流、资本开支及毛利率等指标进行综合评估,以判断增长是否具备可持续性以及利润率的提升是否来自真实的经营改进还是一次性因素。
资产负债表:资产
流动资产 | 总资产 | |
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2022年12月31日 | ||
2021年12月31日 | ||
2020年12月31日 | ||
2019年12月31日 | ||
2018年12月31日 | ||
2017年12月31日 | ||
2016年12月31日 | ||
2015年12月31日 | ||
2014年12月31日 | ||
2013年12月31日 | ||
2012年12月31日 | ||
2011年12月31日 | ||
2010年12月31日 | ||
2009年12月31日 | ||
2008年12月31日 | ||
2007年12月31日 | ||
2006年12月31日 | ||
2005年12月31日 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31), 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31), 10-K (报告日期: 2012-12-31), 10-K (报告日期: 2011-12-31), 10-K (报告日期: 2010-12-31), 10-K (报告日期: 2009-12-31), 10-K (报告日期: 2008-12-31), 10-K (报告日期: 2007-12-31), 10-K (报告日期: 2006-12-31), 10-K (报告日期: 2005-12-31).
基于提供的年度数据,对两项资产指标在不同年份的趋势、结构变化及潜在含义进行客观解读,以下分析聚焦可观察的模式与变化,未引入表格之外的信息。为便于比较,单位均为千美元。
- 流动资产(单位:千美元)
-
总体趋势呈现多阶段波动,并在2014年、2016年以及2022年出现明显的峰值。具体来看,2005年为873,663,随后至2013年逐步上升至1,482,915,形成温和的上升轨迹。2014年出现显著跃升,达到3,348,850,是前一阶段水平的近2.3倍。2015年回落至1,831,003,之后2016年再次快速抬升至3,306,618,显示在短期内流动资产规模经历较大波动。随后2017年至2021年间,流动资产水平在2,000,000至3,000,000之间波动,区间相对狭窄。2022年出现大幅跃升,达到5,186,917,创下历史新高。综上,流动资产呈现两次明显的扩张性跃升(2014年和2022年),并伴随中间年度的显著波动与回落。
在流动性结构层面,若以流动资产占总资产的比重来观察,2005-2013年间保持在约34%-43%的区间,2014年跃升至约64%,显示出当期流动资产相对于总资产的占比显著提高。2015年占比降至约19%,随后2016年回升至约40%,其后2017-2021年逐步回落至约18%-32%的区间,2022年再度回升至约34%。这表明2015年总资产的结构性变化对流动资产比重产生了强烈影响,且2022年尽管总资产量大幅扩张,流动资产比重重新回升但尚未达到2014年的高点。
潜在含义与解读要点:
1) 2014年的极端提升可能与一次性事件、经营性资金需求的集中释放、或对流动性敏感性变化相关;
2) 2015年的显著回落并伴随总资产的快速扩张,可能指向非流动资产(如固定资产、商誉、长期投资等)的增加导致总资产大幅提升,而流动资产并未同步扩张,流动性覆盖水平出现阶段性削弱;
3) 2016年流动资产再度提升,显示公司在该阶段的经营周转或现金/应收款项管理有所改善;2017-2021年的波动性较高,或与行业周期、采购、库存管理及应收账款结构变化相关;
4) 2022年的大幅跃升可能源自现金及现金等价物增加、存货水平抬升或应收账款扩张,以及可能的经营性资金需求上升。为更准确判断流动性状况,需要结合现金流量表、经营活动现金流及应收应付项的变动情况进行核对。
- 总资产(单位:千美元)
-
总体路径显示自2005年2,547,243起,资产规模呈长期扩张趋势,但在2014-2016年间结构性变化显著。2005-2013年,总资产稳步增长至3,584,797,呈较为平滑的上升态势。2014年和2015年总资产出现大幅跃升,分别达到5,223,103和9,615,014,体现出重大资产规模扩张。2016年回落至8,161,207,随后2017年、2018年继续回落至7,750,772与7,581,674。2019年起再度走强,资产规模增至9,860,863,2020年进一步达到10,450,946,2021年为10,974,118,2022年大幅提升至15,456,522,刷新历史高点。总体来看,总资产在2014-2015年实现显著扩张后,经历短期回落与波动,随后在2019-2021年持续回升,并在2022年再度进入大幅扩张区间。
阶段性结构分析:2014-2015年的跃升远超2013年的增幅,表明非流动资产(如长期投资、固定资产、商誉等)对总资产的贡献在此期间显著放大。2016-2018年的回落则提示部分非流动资产可能发生减值、处置或重估,或资本性支出集中在高基数区域后有所降速。2019-2021年的持续增长暗示资本性投入或资产组合优化在该时期逐步兑现,并支撑资产规模的扩大。2022年的快速扩张进一步体现出强劲的资产增值或大规模资本性活动的再度推动。
潜在含义与解读要点:
1) 长期资产规模的显著扩大(尤其2014-2015和2022年)可能与并购、重大资本性投资或商誉/无形资产的重估相关,需要结合并购公告、资本开支与摊销/减值信息来明确驱动因素;
2) 2016-2018年的回落可能指向资产结构调整、减值或处置等因素对总资产的影响;
3) 2019-2021年的持续增长表明经营性扩张或再投资在此阶段逐步兑现,提升规模与未来产出潜力;
4) 2022年的显著跃升强调资产基础的再扩张,进一步提升对未来经营与资本支出的依赖性及潜在风险,需要关注现金流稳健性、折旧与摊销对利润的影响,以及资本结构的可持续性。
重要的局限性提示:上述分析仅基于流动资产与总资产两项指标,缺乏负债、股本、利润表等信息,难以全面判断流动性充裕程度、偿债能力、盈利质量与现金流状况。因此,若需形成更完整的经营健康评估,应结合负债结构、经营性现金流、资本性支出、并购公告及商誉变动等相关披露信息进行综合分析。
资产负债表:负债和股东权益
流动负债 | 长期债务,包括流动部分 | 雅保公司股东权益合计 | |
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2022年12月31日 | |||
2021年12月31日 | |||
2020年12月31日 | |||
2019年12月31日 | |||
2018年12月31日 | |||
2017年12月31日 | |||
2016年12月31日 | |||
2015年12月31日 | |||
2014年12月31日 | |||
2013年12月31日 | |||
2012年12月31日 | |||
2011年12月31日 | |||
2010年12月31日 | |||
2009年12月31日 | |||
2008年12月31日 | |||
2007年12月31日 | |||
2006年12月31日 | |||
2005年12月31日 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31), 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31), 10-K (报告日期: 2012-12-31), 10-K (报告日期: 2011-12-31), 10-K (报告日期: 2010-12-31), 10-K (报告日期: 2009-12-31), 10-K (报告日期: 2008-12-31), 10-K (报告日期: 2007-12-31), 10-K (报告日期: 2006-12-31), 10-K (报告日期: 2005-12-31).
- 总体趋势摘要
- 单位为千美元,所分析的三项核心指标在 2005 年至 2022 年间呈现出显著的结构性变化。流动负债整体呈上升态势,尤其在 2014–2015 年间出现较大跃升,随后在 2019–2022 年间持续走高,至 2022 年达到约 2,741,015 千美元。长期债务(含流动部分)在 2013 年前后处于相对低位,但在 2014–2015 年间迅速放大,随后呈波动性运行,2020 年达到相对高位后又回落并在 2021–2022 年再度上升至接近 3,217,100 千美元。股东权益自 2005 年约 930,275 千美元后持续增长,2015 年后进入快速扩张阶段,至 2022 年达到约 7,982,627 千美元,显示出长期盈利留存和资本积累的显著提升。综合来看,股东权益的扩张在很大程度上缓解了债务波动带来的杠杆变化,使近年的总体杠杆水平相对稳定并呈下降趋势。
- 三项数据的阶段性解读
- 流动负债方面,早期(2005–2013 年)维持在约 0.42–0.44 百亿美元的区间,波动较小。2014 年起出现明显抬升,2014 年末达到约 1.14 百亿美元,2015 年进一步上升至约 1.62 百亿美元,随后2016–2019 年间回落至约 1.18–1.41 百亿美元区间;2020 年起再度上行,2020、2021、2022 年分别约为 1.80、1.87、2.74 百亿美元,显示短期负债水平在近十多年中经历两次显著上升周期并在 2022 年达到新高。
- 长期债务(含流动部分)在 2005–2013 年间稳健维持在较低水平(大致 0.70–1.08 百亿美元),2014–2015 年出现历史性跃升,分别达到约 2.93、3.85 百亿美元,随后在 2016–2017 年间大幅回落至约 0.74–1.84 百亿美元的波动区间,2018–2020 年再次显著抬升,2019 年达到约 3.57 百亿美元,2020 年约 2.39 百亿美元;2021 年再升至约 3.22 百亿美元,2022 年维持在约 3.22 百亿美元水平。该序列体现出在 2014–2015 与 2019–2020 两个阶段存在较大规模的长期融资或再融资活动,随后的波动可能与资本性投资、并购及再融资安排相关。
- 股东权益方面,2005 年约 0.93 百亿美元,至 2012 年增至约 1.83 百亿美元,2013–2014 年略有回落至 1.36 百亿美元。2015 年起进入快速扩张期,权益在 2016 年达到约 3.80 百亿美元,随后虽有阶段性回落(2017–2018 年至约 3.58 百亿美元),但自 2019 年起持续扩大,至 2022 年达到约 7.98 百亿美元,显示出显著的盈利留存和资本注入。
- 结构性洞察与潜在风险
- 综合观察,主体在若干关键节点经历了显著的资本结构重构。2014–2015 年间,流动负债与长期债务同时大幅抬升,导致总负债显著增加,反映出在该时期进行大规模资本性支出或并购等活动的融资需求。同时,2019–2020 年间长期债务的再度高企与流动负债的上升共同作用于杠杆水平的波动。相较之下,股东权益在 2015 年后实现了持续、显著的扩张,显著提升了资金的自有资本缓冲,推动杠杆水平在 2020 年及之后趋于更为稳健的区间(债务总额相对权益的比率下降)。在 2022 年,尽管总体负债水平接近高位,但 equity 的大幅增长使得杠杆程度回落至较低水平,显示出较强的抗风险缓冲能力。
- 基于可观的权益增厚与债务的波动性,未来的关键风险点包括再融资成本与期限结构的管理、利率波动对负债成本的影响,以及在权益增速放缓时对维持稳健资本结构的挑战。建议持续关注以下方面:一是对长期债务的期限分布和再融资安排进行细致管理,避免单一时点的高成本再融资;二是确保在持续扩张期后仍具备适度的现金流覆盖与流动性缓冲;三是保持股东权益的稳步增长,以维持较低的杠杆水平并增强市场对长期偿债能力的信心。
- 结论与管理启示
- 分析显示,该时期内资本结构经历了阶段性深刻调整,债务波动性较高而股东权益则持续扩大,近年杠杆水平趋于稳定并在 2022 年显示出改善的迹象。为维持稳健的金融健康,应以持续的利润留存与资本性投资的平衡为目标,强化对债务期限、成本及再融资风险的管理,同时在确保经营现金流稳健的前提下,维持适度的权益增厚速度,以保持对市场波动的缓释能力。
现金流量表
截至12个月 | 经营活动产生的现金净额 | 投资活动产生的现金净额(用于) | 筹资活动提供(用于)的现金净额 |
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2022年12月31日 | |||
2021年12月31日 | |||
2020年12月31日 | |||
2019年12月31日 | |||
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2010年12月31日 | |||
2009年12月31日 | |||
2008年12月31日 | |||
2007年12月31日 | |||
2006年12月31日 | |||
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根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31), 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31), 10-K (报告日期: 2012-12-31), 10-K (报告日期: 2011-12-31), 10-K (报告日期: 2010-12-31), 10-K (报告日期: 2009-12-31), 10-K (报告日期: 2008-12-31), 10-K (报告日期: 2007-12-31), 10-K (报告日期: 2006-12-31), 10-K (报告日期: 2005-12-31).
对给定区间的现金流量三项数据进行趋势分析,聚焦观察到的模式、变化与潜在洞见。以下为分项分析与综合结论,单位均为千美元。
- 经营活动产生的现金净额(以千美元计)
- 在分析期内,经营活动现金净额呈现明显的波动但总体维持正向水平的特征。2005年为168,862,2006年显著提升至376,294,随后2007年回落至242,542,2008–2010年持续回升至315,747、358,525与331,309之间。2011与2012年继续呈现高位波动,分别为487,359与488,766,2013年小幅回落至432,859,2014年略增至492,609。此后,2015年下降至360,689,2016年大幅提升至733,403,2017年再度回落至303,979,2018年回升至546,165,2019年进一步上升至719,374,2020年达到高位的798,914。2021年回落至344,257,但2022年实现显著跃升,达到1,908,849,成为分析期内的单年峰值。总体看,经营性现金流在2005–2014年之间呈现波动但总体维持在中等水平,2015–2016年出现明显改善,2017–2021年呈现较高波动,2022年则表现出明显的放大效应。此类波动可能与经营活动的现金收支节奏、营运资金变化以及异常时期的经营性事件相关,但单从现金流口径难以判定具体驱动因素。
- 投资活动产生的现金净额(用于)的现金净额(以千美元计)
- 投资活动的现金净额在大多数年份呈现负值,显示为资本性支出或投资性现金流出为主。2005–2014年间,数值持续为负,区间大体在-78,027至-301,161之间波动,体现持续的资产投资或并购/处置相关的现金流出。2015年出现异常大额现金净流出,达到-2,160,552,表明当年可能发生了重大资产购买、并购或其他大额投资活动。2016年出现罕见的正向现金净流出2,920,488,指向资产处置或类似交易带来的大额现金流入,随后2017–2022年再次转为大规模投资性现金流出,2019年达到-1,663,625,2020年-863,573,2021年-666,590,2022年-1,422,649。总体而言,投资活动在分析期内呈现高度波动性,2016年的极端正向反转与随后数年的持续投资性支出形成鲜明对比,暗示在资本配置方面存在阶段性策略调整与资产组合变化。若以现金流口径观察,2016年的异常正向流入对当期现金资源产生显著影响,而2022年的持续投资性支出可能与资本扩张或资产整合相关,但需结合其他披露数据以确认具体驱动。
- 筹资活动提供(用于)的现金净额(以千美元计)
- 筹资活动的现金净额呈现明显的周期性波动。2005–2013年间,多数年份为负值,体现资金来源在当期经由偿债、股利支付或其他筹资用途的净流出。2014年却出现明显的正向峰值,达到1,609,329,指示在该年度有大规模的资金筹集或相关筹资活动。此后2015年回落至-478,325,2016年进一步大幅负向至-1,577,903,2017年-1,086,868,2018年-786,526,显示持续的筹资需求与资金结构调整压力。2019年重新转为正向1,042,687,2020年与2021年分别为177,261与50,212,2022年再度回升至611,887。总体看,筹资活动在不同年度承担不同功能:2014、2019、2022年的正向流入可能代表新发行资本、债务增发或其他融资安排;其他年份的负向流出则多与偿债、分红或资本回收等活动相关。该变化模式提示资本结构与资金成本管理存在显著年度性调整的特征。
- 数据质量与可比性
- 三项现金流数据均为同一单位(千美元),覆盖2005年—2022年的完整年度序列,未见缺失值。基于此可以对趋势进行横向与纵向对比分析;但需要注意,缺乏 accompany 的收入、利润、资本支出明细等披露,难以在单一口径下确切判断现金流波动的因果关系,需结合经营活动的盈利能力、营运资金变动、市场环境及重大交易披露进行综合判断。
- 综合观察与洞见
- 综合三项现金流口径的年度净额,分析期内净现金流呈现显著的年度波动特征。2005–2006年净额为正,2007年回落后在2008–2010年再次走高,2011–2014年波动放大且在2014–2015年转为显著负向,2020年前后多处于小幅正向区间,2021年再度走弱,2022年显著转强,净额达到正向的高水平。若以单年净现金流的正负及幅度来判断资金水平的稳定性,2014–2015年的组合效应表现出资金来源与用途的错位,随后2016年的异常正向投资/处置活动对现金水平产生了重要影响,2019和2022年的筹资端回暖与经营端的共振,与投资端的强烈活动形成错峰组合。当前阶段数据显示经营性现金的显著改善在2022年达到顶点,但投资性支出在同一年及前后若干年持续高位,显示出在资本配置与资金安排方面存在较高的波动与再平衡需求。建议在后续分析中结合盈利性指标、资本性支出明细、债务及股利政策等披露,以更清晰地甄别现金流波动的驱动因素与可持续性。
每股数据
截至12个月 | 基本每股收益1 | 稀释每股收益2 | 每股股息3 |
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2022年12月31日 | |||
2021年12月31日 | |||
2020年12月31日 | |||
2019年12月31日 | |||
2018年12月31日 | |||
2017年12月31日 | |||
2016年12月31日 | |||
2015年12月31日 | |||
2014年12月31日 | |||
2013年12月31日 | |||
2012年12月31日 | |||
2011年12月31日 | |||
2010年12月31日 | |||
2009年12月31日 | |||
2008年12月31日 | |||
2007年12月31日 | |||
2006年12月31日 | |||
2005年12月31日 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2022-12-31), 10-K (报告日期: 2021-12-31), 10-K (报告日期: 2020-12-31), 10-K (报告日期: 2019-12-31), 10-K (报告日期: 2018-12-31), 10-K (报告日期: 2017-12-31), 10-K (报告日期: 2016-12-31), 10-K (报告日期: 2015-12-31), 10-K (报告日期: 2014-12-31), 10-K (报告日期: 2013-12-31), 10-K (报告日期: 2012-12-31), 10-K (报告日期: 2011-12-31), 10-K (报告日期: 2010-12-31), 10-K (报告日期: 2009-12-31), 10-K (报告日期: 2008-12-31), 10-K (报告日期: 2007-12-31), 10-K (报告日期: 2006-12-31), 10-K (报告日期: 2005-12-31).
1, 2, 3 根据拆分和股票股息调整的数据。
对给定年度数据序列进行纵向分析,聚焦基本EPS、稀释EPS与每股股息三条序列的趋势、波动及潜在的投资含义。以下逐项呈现对数据的观察、解读与洞察,不涉及对具体事件的推断。
- 总体趋势与相关性
- 两条EPS序列(基本EPS、稀释EPS)在绝大多数年份呈现高度一致的走向与波动幅度,差异通常在0.03单位内,表明稀释调整对每股盈利的影响较小且相对稳定。分红每股自2005年起呈持续上升趋势,且各年度间无下降,显示股东回报政策的稳定性。整体来看,早期(2005–2013)经历了持续的波动与阶段性高点,中后期(2014–2017)出现显著的回撤,随后在2018–2020间再次走强,2021年出现回落,2022年出现极端高点。
- 关键时间段的模式分析
- 2005–2007: 连续上行,基本EPS从1.24升至2.41,显示利润驱动因素在该阶段较为积极。2008–2009: 显著回落,反映宏观周期压力及行业周期波动对盈利的冲击。2010–2013: 回升并达到新高,基本EPS在2010年跃升至3.54,2011年再冲至4.82,2012年略降,2013年再见增长至4.93,呈结构性复苏态势。2014: 出现大幅回落至1.69,随后2015–2016再度显著回升至5.73,显示盈利水平在中期经历强烈波动。2017: 大幅回撤至0.49,后续2018–2020回到相对高位(6.4、5.03、3.53),但仍低于2016峰值。2021: 再度走低至1.07,2022: 出现异常大幅跃升,基本EPS达到22.97,稀释EPS也达到22.84,构成全周期内的极端异常点。
- 分红趋势与潜在含义
- 分红每股在整个时期内呈持续上升的线性轨迹,2005年0.31美元,至2022年达到1.58美元,累计提升近5倍。期间未出现负向波动,反映出较高的股息稳定性与对股东回报的持续承诺。若以区间估算,长期分红复合增速大致在9%–11%之间,尽管EPS在若干年份波动,分红的增长态势相对独立于单年盈利波动,提示公司在盈利波动期维持稳健的派息策略以维持股东价值。
- 数据异常点与谨慎解读
- 2022年的基本与稀释EPS均出现明显异常的跃升,远超前后年度水平,且与2019–2021年的较低水平形成鲜明对比。这类单年极端点应被视为潜在的一次性收益、会计处理调整或行业价格周期结构性因素的结果,需在后续分析中结合权衡性数据(如净利润、经营现金流、非经常性项目)进行确认。若仅基于此一年的数据进行长期趋势判断,可能会导致对盈利能力的误读。
- 对投资者的洞察与风险提示
- 综合而言,长期分红曲线提供了可观的股东回报信号,且基本与稀释EPS走势高度相关,显示盈利能力的核心驱动并未显著扭离。对投资者而言,需关注利润波动周期的持续性与对分红可持续性的支撑因素;在评估估值与回报时,应对极端年份(如2022年)进行去极值处理,以避免对趋势判断造成扭曲。若市场处于高波动环境,短期内EPS的剧烈变动可能带来价格与估值的异常波动,需要结合现金流质量、资本支出与行业周期性来做出更全面的判断。