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Uber Technologies Inc (UBER) — Qualidade e forense

Em 2026-10-24 — atualizado toda noite. Leituras de um diário de pesquisa Closelook, não classificações nem aconselhamento de investimento.

As pontuações por módulo da Closelook

57/100 composto · 7 módulos · conjunto de pesos general

As pontuações são calculadas toda noite em todo o universo de cobertura e lidas em relação a ele — a metodologia está em o explicador de pontuação de empresas.

Forense financeira — os filtros acadêmicos

3.44Altman Z-Score

Está na zona segura (acima de 2,99). O Z-Score estima o risco de dificuldades financeiras a partir de cinco índices de balanço e de resultados.

6/9Piotroski F-Score

Nove verificações binárias de solidez fundamentalista sobre rentabilidade, alavancagem e eficiência operacional.

-2.40Beneish M-Score

Analisa os lucros divulgados em busca de padrões estatísticos de manipulação — abaixo do limiar de risco de manipulação de −1,78. Um filtro, não uma acusação.

Continuar: o gráfico e a visão geral de UBER · UBER no noticiário

FAQ · from the current data · as of 2026-10-24

Quick answers

Qual é a leitura de qualidade Closelook de Uber Technologies Inc?

O composto marca 57/100 em 7 módulos, em 2026-10-24: avaliação 49, qualidade 66, crescimento 68, balanço 55, qualidade do caixa 43, alocação de capital 66, momentum 38. As pontuações Closelook são leituras de um diário de pesquisa, não classificações nem aconselhamento de investimento.

Qual é o Altman Z-Score de Uber Technologies Inc?

3.44, que está na zona segura (acima de 2,99), em 2026-10-24. O Altman Z-Score estima o risco de dificuldades financeiras a partir de cinco índices de balanço e de resultados.

Qual é o Piotroski F-Score de Uber Technologies Inc?

6 de 9, em 2026-10-24. O F-Score conta nove sinais binários de solidez fundamentalista sobre rentabilidade, alavancagem e eficiência operacional.

O que indica o Beneish M-Score de Uber Technologies Inc?

-2.40 — abaixo do limiar de risco de manipulação de −1,78, em 2026-10-24. O M-Score analisa os lucros divulgados em busca de padrões estatísticos de manipulação; é um filtro, não uma acusação.

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