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43-93美元布油区间的海油利润匡算结果如下：93美元时2024年1786亿2025年2090亿；83美元时2024年1588亿2025年1858亿；70美元时2024年1337亿2025年1564亿；63美元时2024年1143亿2025年1340亿；50美元时2024年781亿2025年914亿；40美元时2024年581亿2025年680亿。
计算过程如下：
逻辑推导模...
10多年的48元的某石油的阴影下，根本过去10多年石油的认知和研究积累对大部分人和资金来说是空白，需要很长的时间消化。
而之前稍微有些认知的又恐高2023年70美元油价12港元左右下车的比比皆是。
2022年2月下旬，我煤炭换石油时，那时我不懂石油，我学习海油的帖子的作者，最近一年几乎看不到他们认真分析的文章了，看他们发帖AT的股票，几乎都换车了？
所以，需要时间去消化认知和资金的真空。
海油股价2023年末13.0港元比2019年末的12.96港元增长0%，期间发生了2021年历史新高的净利润703亿，然后2022年1416亿利润比次新高利润翻倍还多，2023年补交55亿以前年度资源税后1238亿，连续发生三年历史新高利润后的股价0%的增长。
对比美孚和雪佛龙的2023年末股价对比2019年末股价涨幅，几乎和业绩涨幅一致。
也许，海油的业绩可以涨，也可以翻几倍，但股价不能高于2019年的12.96港元，或不能高于2018年的平均月末股价13.0港元？否则就是误导别人？
看贴图，海油2023年末才收复2019年末的股价涨幅，美孚和雪佛龙2022年1月收复了而且新高了。期间海油的业绩涨了2倍多，美孚和雪佛龙业绩涨了百分之几十。
$中国海洋石油(00883)$
是的。必须的。大家不是在补课吗？48某石油后就没人敢提石油已经过去15年了，敢说石油有价值大概会被周围的人笑掉大牙。
所以我的观察是需要时间去消化认知和资金的真空。
君不见全球500亿美元市值的石油公司一大堆，但500亿美元市值的其他类似资源公司不多，为何？百年的石油也不少，半个世纪以上年的石油公司更多，为何行业其他很少而且市值会天花板？
也许那几个嫌你们唱多海油的v就属于第二类（都怪你们唱多，他们没法等倒车接人上车了）
因为那些v有一个特点非常奇怪，不像你们唱多的v，观点是非常明确：海油就是低估的，几年后，应该会到多少估值。（明确的观点，几年后很容易被验证是不是）
但他们嫌你们唱多的v，你会发现他们并不明确表达观点，其实观点如果明确表达就几类么，a要么看空说海油高估了，后面就是长期的下跌。b要么长期看好，只是短期觉得会有调整。
他们不明确表达观点呢，未来海油无论怎么走，他们都对，跌久了，他们说他们是a，跌了一点，又长期上涨，他们说他们是b，当时发出来只是说短期的情况。
而且他们嫌你们唱多的v们，提的理由对长期都没什么影响，等于空也没空到点上。
a有些说股价涨多了所以看风险（贵不贵难道不应该看估值么？有的v实力也不差，是真不懂还是懂但就这么说就不清楚了，也没见表达海油长期看多短期看回撤的明确观点）
b未来碳排放对行业有笔支出（如果行业共同的支出。考试所有人都扣5分，对成绩排名有影响么？除非以此否定整个油气行业。说油气都不能投。既然没有否定整个行业，这个观点也没空到点上）
c两国增加产能（增加的是产能不是产量，没有直接的影响，退一步讲，即便增加的是产量，只要问自己如果油价因此回到60，海油年利润有多少？能不能接受？能接受的话，那油价只要未来在一个均值内，短期的下跌只是短期的回撤而已，不影响长期持有的逻辑，何况那个v之前匡算海油油价多少时，算到了只有600-700亿利润，这点当时下面评论已经有人指出，一个没把产量的增加考虑进去，第二个没把资本支出的减少考虑进去好像是这样我具体已经记不清了，后面也没看到有什么实质性的数据为论据的有力反驳）
最喜欢看会计兄和c大的数据贴了虽然我人老总是记不住最讨厌就是那种自以为冷静，标榜独立的。你要是看空就把数据摆出来，让大家看看对不对。只会喷，还不给别人发数据看好？这种人有病得治。
戴维斯双击指的是估值业绩双升。海油这几年涨幅连业绩增长都没跟上（相当于跟了一部分业绩，因此估值还降了）。这也能叫有泡沫也是服了。这才哪到哪啊，等到业绩稳定性和持续性被市场认可了，自然会有人进来抬估值的。
你是不是也有可能进入了一个误区。为什么一定要对标美股的石油公司，如果对标英国巴西或其他哪个国家的石油公司，是不是我们就没那么低估了。
最喜欢看会计兄和c大的数据贴了虽然我人老总是记不住最讨厌就是那种自以为冷静，标榜独立的。你要是看空就把数据摆出来，让大家看看对不对。只会喷，还不给别人发数据看好？这种人有病得治。
謝謝会计兄无私的付出，人们都可从您提供的詳尽资料中作出自己的判断和分析，见仁见智，是悲是喜，都是个人的造化了。
我就喜欢会记这种，数据说明一切，情绪短暂会错杀，但是最终都会向数据靠拢。