開示会社：新電工(6967)
開示書類：業績予想の修正に関するお知らせ
開示日時：2024/10/25 15:00

<決算スコア> -1.43

予想期(通期) 2025/03
売上高(百万円) 243,300
前期比 +15.9% ○
会社予想比 -2.7% ●
QUICKコンセンサス比 +1.9% ○
営業利益(百万円) 40,700
前期比 +64.0% ○
会社予想比 -7.5% ●
QUICKコンセンサス比 -0.2% ●
経常利益(百万円) 40,500
前期比 +48.6% ○
会社予想比 -10.0% ●
QUICKコンセンサス比 -3.1% ●
純利益(百万円) 27,200
前期比 +46.2% ○
会社予想比 -9.3% ●
QUICKコンセンサス比 -9.2% ●
予想年間配当(円) 0.00

予想期(半期) 2024/09
売上高(百万円) 108,300
前期比 +3.0% ○
会社予想比 -5.8% ●
QUICKコンセンサス比 -1.3% ●
営業利益(百万円) 12,700
前期比 +10.7% ○
会社予想比 -20.6% ●
QUICKコンセンサス比 -24.8% ●
経常利益(百万円) 11,500
前期比 -18.3% ●
会社予想比 -28.1% ●
純利益(百万円) 8,200
前期比 -16.2% ●
会社予想比 -25.5% ●
予想中間配当(円) 0.00


＜要約＞
　半導体業界は、AI向けの需要拡大が継続するとともに、AI向けの設備投資を中心に半導体製造装置市場は堅調に推移した一方で、パソコン、汎用サーバー、自動車向け等が依然として低調のまま推移し、在庫調整長期化等の影響を受けるなど、半導体業界全体の本格的な回復には至らない状況が継続している。

　2025年3月期第2四半期連結累計期間のフリップチップタイプパッケージは、パソコン、サーバー向けの受注が低調に推移するとともに競争激化の影響を受け、リードフレームは自動車向けを中心に在庫調整が継続し、プラスチックBGA基板は先端メモリー向けの受注が想定比低水準にとどまるなど、売上は想定を下回る見込みとなった。

　利益面についても、売上高減少の影響を大きく受け、期後半における円高の進展による為替差損の計上などにより想定を下回る見込みとなった。

　2024年4月25日に発表した2025年3月期第2四半期連結累計期間の業績予想数値を修正する。

　2025年3月期通期については、第2四半期連結累計期間の売上高、各利益が予想を下回る見込みであることから、2024年4月25日に発表した2025年3月期通期の連結業績予想数値を修正する。

　通期業績予想の前提となる第3四半期以降の為替レートは、1米ドル=135円を想定している。


＜引用＞
業績予想の修正につき、お知らせいたします。

＜業績予想修正＞
半導体業界は、AI向けの需要拡大が継続するとともに、AI向けの設備投資を中心に半導体製造装置市場は堅調に推移した一方で、パソコン、汎用サーバー、自動車向け等が依然として低調のまま推移し、在庫調整長期化等の影響を受けるなど、半導体業界全体の本格的な回復には至らない状況が継続しております。
2025年3月期第2四半期連結累計期間の当社業績は、フリップチップタイプパッケージは、パソコン、サーバー向けの受注が低調に推移するとともに競争激化の影響を受け、リードフレームは自動車向けを中心に在庫調整が継続し、プラスチックBGA基板は先端メモリー向けの受注が想定比低水準にとどまるなど、売上は想定を下回る見込みとなりました。利益面につきましても、売上高減少の影響を大きく受け、また、期後半における円高の進展による為替差損の計上などにより想定を下回る見込みとなりました。
つきましては、このような状況をふまえ、2024年4月25日に発表いたしました2025年3月期第2四半期連結累計期間の業績予想数値を修正いたします。
2025年3月期通期につきましては、第2四半期連結累計期間の売上高、各利益が予想を下回る見込みであることから、2024年4月25日に発表いたしました2025年3月期通期の連結業績予想数値を修正いたします。
なお、通期業績予想の前提となる第3四半期以降の為替レートは、1米ドル=135円を想定しております。
※上記の予想は、本資料の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ます。
実際の業績は、今後さまざまな要因によって予想数値と異なる結果となる可能性があります。



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【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。


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