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($XOM) エクソンモービルQ1決算報告とカンファレンスコール要約

2024/04/26に発表されました、$XOM (エクソンモービル)
の決算報告とカンファレンスコールの要約となります。


基本的に経営陣の発言のポイントだけに絞り込んであります

決算元はプレスリリースからです。

それではどうぞ!


◆決算内容


決算はミスしました。

EPS予想:$2.18 にたいし、結果$2.06でした    ダメ

売上高予想:$81.51億 に対し、結果$83.08億でした OK


◆2024年第1四半期の財務結果のハイライト

  1. 堅調な財務パフォーマンス82億ドルの利益と147億ドルの営業キャッシュフローを報告し、財務の健全性を示しています。

  2. 運営の卓越性:記録的な第1四半期の精製スループットを達成し、化学製品の販売で高いパフォーマンスを維持し、効果的な運営管理と実行を示しています。

  3. 戦略的資産の成長:ガイアナで日量60万バレル以上の生産を達成し、6番目の大型開発プロジェクトへの最終投資決定を行いました。

  4. コスト削減と効率化:2019年に比べて構造コストを101億ドル削減し、さらに4億ドルのコスト削減を当四半期中に達成しました。

  5. 株主還元:四半期中に配当として38億ドル自社株買いとして30億ドルを株主に還元し、強固なキャッシュフロー管理を反映しています。

  6. 環境への取り組み:操業時のメタン排出原単位を2016年以来60%以上削減し、持続可能な運営を推進しています。

◆カンファレンスコール冒頭

経営陣の発言に絞り込んであります。

業績概要
ExxonMobilは、2024年第1四半期に80億2000万ドルの収益と147億ドルのキャッシュフローを達成しました。同社は、コスト削減と構造的な財務強化に注力しており、純負債比率を過去10年で最低の3%にまで下げました。

  1. 株主への還元: 2023年全体で、ExxonMobilはS&P 500内で3番目に大きな配当支払いを行いました。第1四半期には、68億ドルを株主に還元しました。

  2. 戦略的な取り組み: 同社は、構造的コスト削減に続いて、2027年までに150億ドルの削減を目指しています。また、統合後のシナジーを生かすため、Pioneerとの合併に向けた準備を進めており、年間200億ドルの買い戻しを予定しています。

  3. 投資とプロジェクト: 投資額は四半期に58億ドルで、有利な成長プロジェクトに注力しています。これらのプロジェクトは将来の収益とキャッシュフローの向上を目指しています。

  4. ガイアナでの成功: ガイアナでの生産拡大が進んでおり、これが株主とガイアナの人々に追加の価値を提供しています。また、第1四半期の精製スループットと化学品のボリュームは過去最高でした。

  5. 未来への展望: ExxonMobilは、既存のビジネスと新しい市場での新製品を通じて、核となる能力を活用する大規模な機会を見据えています。

◆質疑応答


  1. ガイアナの運営と探査:ExxonMobilはガイアナでの重要な機会を引き続き見ており、運用の最適化と新たな探査の見通しに注力しています。最近の発見や継続的な地震調査を通じて、その地域の理解を更新しています。

  2. コスト削減と効率改善:同社は運用の集中化と最適化を通じて大幅な構造的コスト削減を実現しています。中央集権化されたグローバルオペレーションからのさらなるコスト削減が期待され、戦略的な財務目標に大きく貢献すると見込まれています。

  3. パイオニア買収:第2四半期のクローズに向けて、規制当局との建設的な対話が強調されており、ExxonMobilは独占禁止法に関する懸念を解決することに自信を持っています。

  4. 投資と資本配分:ExxonMobilは高価値プロジェクトへの戦略的投資と強固な財務状態の維持に引き続きコミットしており、これにより将来の成長と株主へのリターンに対する柔軟性が提供されます。財務状態の強さにより、有機的な成長プロジェクトとM&Aの機会を効果的に追求することができます。

  5. ヨーロッパのダウンストリーム事業:フランスの精製所の売却は、高価値製品を生産する統合サイトに焦点を当てた資産ポートフォリオの高度化を進めるための継続的な努力を反映しています。ヨーロッパでの投資決定は、現在は課題が多い規制や税制の環境に影響されています。

  6. 直接空気捕獲技術:現在の技術と比較してコストを半減する目標が設定されており、長期的にはさらなるコスト削減が必要とされています。この技術は、広く適用可能で社会が負担可能なコストで実装するためには、より低コストでの実現が求められています。

以上となります。

カンファレンスコールはモトリー・フールより引用し、AIを利用しています。



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