PPL

PPL Corp 価格

PPL
¥5,537.55
-¥142.90(-2.51%)

*データ最終更新日:2026-05-18 10:12(UTC+8)

2026-05-18 10:12時点で、PPL Corp(PPL)の価格は¥5,537.55、時価総額は¥4.16T、PERは21.94、配当利回りは3.16%です。 本日の株価は¥5,537.55から¥5,683.60の間で変動しました。現在の価格は本日安値より0.00%高く、本日高値より2.56%低く、取引高は9.56Mです。 過去52週間で、PPLは¥5,537.55から¥6,367.86の間で取引されており、現在の価格は52週間高値より-13.03%低い水準にあります。

PPL 主な統計情報

前日終値¥5,680.43
時価総額¥4.16T
取引量9.56M
P/E比率21.94
配当利回り(TTM)3.16%
配当額¥45.24
希薄化EPS(TTM)1.62
純利益(FY)¥187.49B
収益(FY)¥1.43T
決算日2026-07-30
EPS予想0.36
収益予測¥347.37B
発行済株式数733.42M
ベータ(1年)0.619
権利落ち日2026-06-10
配当支払日2026-07-01

PPLについて

PPLコーポレーションは公益事業の持株会社で、アメリカ合衆国およびイギリスで電力と天然ガスを供給しています。同社は2つのセグメントで事業を運営しており、ケンタッキー州の規制事業部門とペンシルバニア州の規制事業部門があります。ケンタッキー州のルイビルおよび周辺地域では、約429,000の電力顧客と333,000の天然ガス顧客にサービスを提供し、またケンタッキー州の中部、南東部、西部では約538,000の電力顧客にサービスを提供しています。さらに、バージニア州南西部の5つの郡では約28,000の電力顧客にサービスを提供しています。同社はまた、ペンシルバニア州で約140万人の顧客に電力サービスを提供し、ケンタッキー州では石炭、ガス、水力、太陽光による発電を行っています。加えて、ケンタッキー州内の2つの自治体に卸売電力を販売しています。PPLコーポレーションは1920年に設立され、本社はペンシルバニア州アレンタウンにあります。
セクターユーティリティ
業界規制された電気
CEOVincent Sorgi
本社Allentown,PA,US
公式ウェブサイトhttps://www.pplweb.com
従業員数(FY)300.00
平均収益(1年)¥4.78B
従業員一人当たりの純利益¥624.98M

PPL Corp(PPL)よくある質問

今日のPPL Corp(PPL)の株価はいくらですか?

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PPL Corp(PPL)は現在¥5,537.55で取引されており、24時間の変動率は-2.51%です。52週の取引レンジは¥5,537.55~¥6,367.86です。

PPL Corp(PPL)の52週間の高値と安値はいくらですか?

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PPL Corp(PPL)の株価収益率(P/E比率)はいくらですか? この指標は何を示していますか?

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PPL Corp(PPL)の時価総額はいくらですか?

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PPL Corp(PPL)の直近の四半期ごとの1株当たり利益(EPS)はいくらですか?

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今、PPL Corp(PPL)を買うべきか、売るべきか?

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PPL Corp(PPL)の株価に影響を与える要因は何ですか?

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PPL Corp(PPL)株の購入方法

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動態監測 Beating による監視によると、MITの何恺明チームは言語拡散モデルELF(Embedded Language Flows)を発表しました。 これはGPT式の自己回帰「次のトークンを予測する」方式を採用せず、テキスト生成を連続埋め込み空間に行い、最後のステップで離散トークンに変換する方法です。 拡散モデルは画像生成ではすでに成熟していますが、テキストに適用すると非常に違和感があります:画像は自然に連続信号ですが、言語は離散トークンで構成されているからです。 これまでの多くの連続拡散テキストモデルは、生成軌跡の中でトークンレベルの監督を繰り返し導入したり、追加の独立したデコーダーを必要としたりしていました。 ELFのアプローチはよりクリーンです:ほとんどのステップは連続ベクトル空間内でノイズ除去を行い、最終段階で共有重みネットワークを用いて離散化を完了します。 実験結果も衝撃的です。OpenWebTextの無条件生成評価において、105MパラメータのELF-Bは32ステップのサンプリングで約24.1のGen. PPLを達成し、さまざまな離散および連続拡散言語モデルのベースラインを上回っています。 さらに重要なのは、ELF-Bは約45Bのトークンで訓練されているのに対し、比較手法は通常500Bを超えており、訓練トークンは約1桁少ないという点です。 この結果は少なくとも、連続拡散のアプローチが「言語の離散性」によって阻まれているわけではなく、以前の問題はモデリングインターフェースやサンプリング設計に起因している可能性を示しています。
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