Le modèle d’ATLAS donne à Lyft une probabilité de 49 % de clôturer plus haut dans un mois (21 séances de bourse) qu’aujourd’hui : proche d’un pile ou face.
Dans la moitié des scénarios simulés, le cours termine entre 15,57 $ US et 18,04 $ US ; dans 9 cas sur 10, entre 13,66 $ US et 20,57 $ US. La volatilité annuelle estimée est de 35 %.
Cours des 12 derniers mois (clôture hebdomadaire)
Chiffres clés
Capitalisation
5,7 Md $ US
PER (P/E)
2,0
Plus haut sur 52 semaines
25,54 $ US
Plus bas sur 52 semaines
12,46 $ US
Chiffre d'affaires (12 mois)
6,8 Md $ US
Croissance du chiffre d'affaires (annuelle)
+9,2 %
Croissance du bénéfice (annuelle)
+11 250,0 %
Marge brute
41,5 %
Marge opérationnelle
-3,0 %
Marge nette
45,0 %
Rentabilité des capitaux propres
152,6 %
Flux de trésorerie disponible (12 mois)
1,2 Md $ US
Bêta
1,84
Ce que cela signifie
ATLAS ne publie pas de juste valeur pour LYFT pour le moment, mais affiche sa probabilité de hausse : proche d’un pile ou face.
Sur les 52 dernières semaines, LYFT a évolué entre 12,46 $ US et 25,54 $ US. Aujourd’hui, elle est 34,3 % sous ce plus haut et 35 % au-dessus de son plus bas.
Côté entreprise : le chiffre d’affaires a progressé de 9,2 % sur un an ; la marge nette est de 45,0 % ; elle cote 2,0 fois les bénéfices.
Son bêta est de 1,84 : elle a tendance à bouger plus que le marché, à la hausse comme à la baisse.
Quelle est la probabilité que LYFT monte le mois prochain ?
49 % : proche d’un pile ou face. Dans la moitié des scénarios simulés, LYFT termine le mois entre 15,57 $ US et 18,04 $ US.
Quelle est la taille de l’entreprise Lyft et quel est son PER ?
Pour Lyft, la capitalisation boursière est de 5,7 Md $ US. Son ratio cours/bénéfice (PER, ou P/E) est de 2,0 : vous payez 2,0 $ US pour chaque 1 $ US de bénéfice annuel.
Quelle est la volatilité de LYFT ?
ATLAS estime la volatilité annuelle à 35 %. Sur un mois typique, la moitié des scénarios se terminent entre 15,57 $ US et 18,04 $ US.
Ceci ne constitue pas un conseil en investissement. Les estimations d'ATLAS sont produites par des modèles statistiques à partir de données publiques ; elles peuvent être erronées et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs. Tenez compte de votre propre situation avant d'investir. Avertissement
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