ポラテクノ（4239）ののれんの推移 - 四半期
連結
- 2008年3月31日
- 17億2311万
- 2009年3月31日 -59.7%
- 6億9446万
- 2010年3月31日 -6.55%
- 6億4894万
- 2010年12月31日 -16.3%
- 5億4315万
- 2011年3月31日 -9.32%
- 4億9253万
- 2011年6月30日 -5.85%
- 4億6371万
- 2011年9月30日 -10.72%
- 4億1398万
- 2011年12月31日 -12.93%
- 3億6045万
- 2012年3月31日 -9.63%
- 3億2575万
- 2012年6月30日 -6.22%
- 3億547万
- 2012年9月30日 -15.22%
- 2億5899万
- 2012年12月31日 -16.06%
- 2億1738万
- 2013年3月31日 -10.66%
- 1億9420万
- 2013年6月30日 -21.7%
- 1億5206万
- 2013年9月30日 -31.06%
- 1億482万
- 2013年12月31日 -42.18%
- 6061万
- 2014年3月31日 +15.73%
- 7014万
- 2014年6月30日 -16.51%
- 5856万
- 2014年9月30日 -13.18%
- 5084万
- 2014年12月31日 -13.94%
- 4376万
- 2015年3月31日 +35.52%
- 5930万
- 2015年6月30日 -5.32%
- 5615万
- 2015年9月30日 -9.69%
- 5071万
- 2015年12月31日 -7.98%
- 4666万
- 2016年3月31日 -15.23%
- 3956万
- 2016年6月30日 -17.78%
- 3252万
- 2016年9月30日 -12.11%
- 2858万
- 2016年12月31日 +1.6%
- 2904万
- 2017年3月31日 -16.58%
- 2422万
- 2017年6月30日 -14.99%
- 2059万
- 2017年9月30日 -15.45%
- 1741万
- 2017年12月31日 +999.99%
- 13億1263万
- 2018年3月31日 -5.96%
- 12億3437万
- 2018年6月30日 -1.78%
- 12億1242万
- 2018年9月30日 -2.08%
- 11億8721万
- 2018年12月31日 -46.83%
- 6億3123万
- 2019年3月31日 -2.19%
- 6億1742万
- 2019年6月30日 -10.86%
- 5億5037万
有報情報
- #1 セグメント情報等、四半期連結財務諸表（連結）
- (注) セグメント利益の合計額は、四半期連結損益計算書の営業利益と一致しております。2019/02/08 11:00
2. 報告セグメントごとの固定資産の減損損失又はのれん等に関する情報
(のれんの金額の重要な変動) - #2 企業結合等関係、四半期連結財務諸表（連結）
- な会計処理を行っておりましたが、当第3四半期連結会計期間に確定しております。2019/02/08 11:00
この暫定的な会計処理の確定に伴い、当第3四半期連結累計期間の四半期連結財務諸表に含まれる比較情報において取得原価の当初配分額の重要な見直しが反映されており、主として無形固定資産その他に778,212千円、繰延税金負債に135,530千円が配分された結果、暫定的に算定されたのれんの金額は1,298,504千円から637,482千円減少し661,022千円となっております。
また、条件付取得対価の支払が確定したことにより、新たにのれんが140,460千円増加しております。 - #3 四半期キャッシュ・フロー計算書を作成しない場合の注記（連結）
- 当第3四半期連結累計期間に係る四半期連結キャッシュ・フロー計算書は作成しておりません。なお、第3四半期連結累計期間に係る減価償却費(のれんを除く無形固定資産に係る償却費を含む。)及びのれんの償却額は、次のとおりであります。2019/02/08 11:00
前第3四半期連結累計期間(自 2017年4月1日至 2017年12月31日) 当第3四半期連結累計期間(自 2018年4月1日至 2018年12月31日) 減価償却費 1,107,064 千円 1,177,027 千円 のれんの償却額 11,816 千円 110,198 千円 - #4 報告セグメントごとの固定資産の減損損失又はのれん等に関する情報（連結）
- 2. 報告セグメントごとの固定資産の減損損失又はのれん等に関する情報2019/02/08 11:00
(のれんの金額の重要な変動)
10年以上蓄積したファイナンスデータとAIを掛け合わせて、投資の意思決定を加速させるポジションです。
