वन उत्पादों के क्षेत्र में कंपनी के लिए इक्विटी पर औसत रिटर्न क्या है? | इन्वेस्टमोपेडिया

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वन उत्पादों के क्षेत्र में कंपनी के लिए इक्विटी पर औसत रिटर्न क्या है? | इन्वेस्टमोपेडिया

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Anonim
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वन उत्पादों के निर्माण में लगे कंपनियां, जिनमें लकड़ी की कटाई, लकड़ी का उत्पादन करने और प्रवेश करने में भाग लेने वाले निवेशकों को पोर्टफोलियो आवंटन में मजबूत परिसंपत्ति वर्ग जोड़ने का अवसर मिल सकता है। दीर्घ अवधि के लिए, वानिकी क्षेत्र की कंपनियां अन्य परिसंपत्ति वर्गों के खिलाफ बचाव के रूप में कार्य कर सकती हैं, जो समान रूप से सहसंबंधित नहीं हैं। वन कंपनी के स्टॉक या सेक्टर फंड को चुनने से पहले, निवेशकों को कुछ मीट्रिक के विश्लेषण के लिए समय लेना चाहिए। एक कंपनी की वित्तीय स्थिरता को समझने के लिए माप निवेशकों में से एक में बदल सकता है जिसमें इक्विटी (आरओई) पर रिटर्न शामिल होता है

इक्विटी पर रिटर्न की गणना करना

एक कंपनी या सेक्टर की आरओई इसकी लाभप्रदता का एक उपाय है क्योंकि यह शेयरधारक इक्विटी और शुद्ध आय से संबंधित है, और इसे नेट वर्थ पर वापसी भी कहा जाता है। आरओई की गणना करने के लिए, निवेशक कुल शेयरधारकों की इक्विटी से विभाजित एक कंपनी की कुल शुद्ध आय लेते हैं, और परिणाम को प्रतिशत के रूप में कहा जाता है।

वानिकी सेक्टर औसत ROE

जनवरी 2015 तक, वानिकी क्षेत्र का औसत आरओई 21 है। 9% औसत आरओ की गणना में बड़े, मध्यम और लघु-कैप वन कंपनियां 'आरई प्रतिशत शामिल हैं, जिनमें बोईई कास्केड कंपनी (एनवाईएसई: बीसीसी) शामिल है, जो 16 के आरओई के साथ। 45%, प्लम क्रीक टिम्बर कंपनी, इंक, (एनवाईएसई: पीसीएल) 12. 68%, रेयनियर (एनवाईएसई: आरवाईएन) के साथ आरओई के साथ 18. 18% की आरओई के साथ। 48% और वेयरहाइउज़र (एनवाईएसई: वाई।

किसी कंपनी या क्षेत्र की समग्र लाभप्रदता पर निवेशकों को अंतर्दृष्टि प्रदान करने के अलावा, आरओ मीट्रिक भी कंपनी की समग्र दक्षता के लिए बोलती है जब कोई कंपनी या क्षेत्र का आरओई उच्च होता है, तो निवेशक यह मान सकते हैं कि अतिरिक्त पूंजी बहिर्वाह की आवश्यकता के बिना अधिक लाभ उत्पन्न किया जा रहा है। वैकल्पिक रूप से, आरओई में कमी का विपरीत अर्थ हो सकता है, जो शेयरधारकों के निवेश को खतरे में डालता है। विविधीकरण के उद्देश्य के लिए एक पोर्टफोलियो में वानिकी क्षेत्र को जोड़ने में रुचि रखने वालों के लिए, आरओई एक विशिष्ट निवेश का चयन करने से पहले का विश्लेषण करने के लिए एक लाभकारी मापन है।