開示会社:ショクブン(9969)
開示書類:繰延税金資産の取り崩し並びに、第2四半期累計期間業績及び通期業績予想の修正に関するお知らせ
開示日時:2024/10/18 16:00
<決算スコア> -5.78
予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 6,072
前期比 -5.0% ●
会社予想比 -10.1% ●
営業利益(百万円) 0
前期比 -100.0% ●
会社予想比 -100.0% ●
経常利益(百万円) -13
前期比 -126.0% ●
会社予想比 -109.0% ●
純利益(百万円) -80
前期比 -433.3% ●
会社予想比 -155.2% ●
予想年間配当(円) 5.00
予想期(半期) 2024/09
売上高(百万円) 2,899
前期比 -6.8% ●
会社予想比 -11.2% ●
営業利益(百万円) -63
前期比 -110.0% ●
会社予想比 -257.5% ●
経常利益(百万円) -68
前期比 -112.5% ●
会社予想比 -270.0% ●
純利益(百万円) -124
前期比 -163.8% ●
会社予想比 -513.3% ●
予想中間配当(円) 2.50
<要約>
物価上昇が続き、消費者の可処分所得の減少等の影響により、売上高は前回発表予想を下回る見込みである。
製造拠点における製造工程の見直しや、配送効率の改善等を進め、製造経費、販売管理費の削減に努めてきたが、1.繰延税金資産の取り崩しに記載の要因もあり、営業利益、経常利益、親会社株主に帰属する中間純利益いずれも前回発表予想を下回る見込みである。
28億9900万円の売上高、6300万円の営業損失、6800万円の経常損失、1億2400万円の親会社株主に帰属する中間純損失となる見込みである。
通期の業績見通しについては、第2四半期連結累計期間業績の与える影響が大きく、下期においても継続して影響すると考えられることから、売上高、営業利益、経常利益、純利益のいずれも従来予想を下回る見込みである。
最大の繁忙期である12月の商戦を控えていることから、最大限業績に反映できるよう取り組んでいく。
通期連結業績予想については、60億72百万円の売上高、0百万円の営業利益、13百万円の経常損失、80百万円の純損失となる見込みである。
個別の第2四半期累計期間業績予想及び個別業績予想についても、連結と同様の理由により修正する。
<引用>
当社は繰延税金資産の取り崩しを行い、2024年5月13日に公表しました、2025年3月期第2四半期累計期間業績予想及び通期業績予想について、修正いたしました。
<業績予想修正>
(1)第2四半期連結累計期間業績予想
当第2四半期連結累計期間につきましては、物価上昇が続き、消費者の可処分所得の減少等の影響により、売上高は前回発表予想を下回る見込みです。また、製造拠点における製造工程の見直しや、配送効率の改善等を進め、製造経費、販売管理費の削減に努めてきましたが、1.繰延税金資産の取り崩しに記載の要因もあり、営業利益、経常利益、親会社株主に帰属する中間純利益いずれも前回発表予想を下回る見込みです。
これらの理由により、28億99百万円の売上高、63百万円の営業損失、68百万円の経常損失、1億24百万円の親会社株主に帰属する中間純損失となる見込みです。
(2)通期連結業績予想
通期の業績見通しにつきましては、第2四半期連結累計期間業績の与える影響が大きく、また、下期においても継続して影響すると考えられることから、売上高、営業利益、経常利益、親会社株主に帰属する当期純利益のいずれも従来予想を下回る見込みです。
しかしながら、当社最大の繁忙期である12月の商戦を控えていることから、最大限業績に反映できるよう取り組んでまいります。
以上のことから、通期連結業績予想につきましては、60億72百万円の売上高、0百万円の営業利益、13百万円の経常損失、80百万円の親会社株主に帰属する当期純損失となる見込みです。
(3)第2四半期累計期間個別業績予想及び通期個別業績予想
個別の第2四半期累計期間業績予想及び個別業績予想につきましても、連結と同様の理由により修正いたします。
※業績予想等につきましては、発表日現在において入手可能な情報に基づき作成したものであり、実際の業績等は今後様々な要因によって予想数値と異なる場合があります。
免責文:
※東京証券取引所のTDnet(適時開示情報閲覧サービス)で開示された書類に基づく情報です。
※一部のお客様は参照文書にリンクできない場合があります。
【決算スコアについて】
企業の発表する決算や業績予想修正が、どの程度株価にインパクトを及ぼすかを統計的に算出した参考指標です。
スコア算出にあたっては、発表内容を(1)前の期の実績(2)直近の会社予想(3)市場予想(QUICKコンセンサス)--との比較で分類してパターン化。類似パターンの発表時に過去、株価がどう反応したかを分析して算出しました。算出モデルには移動平均かい離率も投入し、発表前の株価の織り込み度合いも考慮しています。
あくまで過去データに基づく統計的な値であり、個別事象の予測を目的としたものではありませんので、ご注意ください。
【QUICK AI速報】本コンテンツは、最新の言語解析技術を活用して企業の開示資料の内容を読み取って自動生成しております。データが正しく生成されていない可能性もありますので、最終的には上記リンク先の元資料をご覧ください。