当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 分析师预测:日产2025财年将巨亏15亿美元

分析师预测:日产2025财年将巨亏15亿美元

2025-02-12 17:07:02 0浏览 收藏

对于一个科技周边开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《分析师预测:日产2025财年将巨亏15亿美元》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!

分析师预测:日产2025财年将巨亏15亿美元

日产汽车2025财年(2024年4月1日至2025年3月31日)可能面临巨额亏损,实现净盈利的可能性持续降低。 分析师预测,其裁员和减产措施将导致严重财务损失,预计2月13日公布的截至2024年12月的九个月财报将印证这一趋势。

QUICK Consensus市场预测显示,日产2025财年净亏损可能高达2259亿日元(约合15亿美元),这将是自2020财年新冠疫情冲击以来的首次年度亏损。 预计本财年营业利润将较2023财年下降75%,仅为1403亿日元。

日产此前已撤回3000亿日元的年度净利润预期,并下调了营业利润预测。 与本田汽车的合并计划失败以及美国关税政策,均加剧了其经营困境。

冈三证券高级分析师Shinya Naruse预测,日产年度净亏损将达到4500亿日元。他指出,日产计划裁员9000人,减产20%的“扭亏为盈”计划,每年将带来约6000亿日元的非经常性损失,与2019财年采取类似措施时的情况相当。当年,日产的特殊损失和年度净亏损均超过6000亿日元。

虽然分析师预计日产将在2026财年扭亏为盈,但净收入预计仅为2023财年水平的30%。 然而,重组计划的延误可能导致亏损持续到2026财年。

尽管日产与本田的合并计划曾一度提振市场信心,但两家公司暂停谈判后,乐观情绪有所减退。 日产的自由现金流也持续下降,汽车业务在截至2024年9月的六个月内出现负自由现金流,这主要由于产量下降导致收入和营运资本减少。

日产汽车销售收入的90%来自汽车销售,其余10%来自汽车融资。 此外,美国可能对墨西哥进口产品征收的25%关税,也对日产的未来构成潜在威胁,因为该公司三分之一的美国销售额来自墨西哥工厂。

以上就是《分析师预测:日产2025财年将巨亏15亿美元》的详细内容,更多关于日产的资料请关注golang学习网公众号!

在JS中使用foreach()方法在JS中使用foreach()方法
上一篇
在JS中使用foreach()方法
为什么每个人都在谈论CSS容器查询(以及如何使用它们)
下一篇
为什么每个人都在谈论CSS容器查询(以及如何使用它们)
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    479次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    535次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    558次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    507次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    328次使用