Forrás nyRt 評価
FORRAS/OE は、フェアバリュー、アナリスト予測、市場との相対価格と比較して過小評価されているか?
評価スコア 2/6
公正価値以下
公正価値を大幅に下回る
Price-To-Earnings vs ピア
Price-To-Earnings vs 業界
Price-To-Earnings対 公正比率
アナリスト予測
株価と公正価値の比較
FORRAS/OE 、その将来キャッシュフローを見たときの公正価格はいくらになるだろうか?この見積もりには、割引キャッシュフローモデルを使用します。
公正価値以下: 評価分析のためのFORRAS/OEの公正価値を計算するためのデータが不十分です。
公正価値を大幅に下回る: 評価分析のためのFORRAS/OEの公正価値を計算するためのデータが不十分です。
主な評価指標
FORRAS/OE の相対評価を見る場合、どの指標を使うのがベストか?
主な指標 FORRAS/OEは利益を上げているため、相対評価分析には 株価収益率 を使用します。
上の表は、FORRAS/OE の株価収益率 レシオを示している。これはFORRAS/OE の時価総額を現在の収益 で割って算出される。FORRAS/OE のPE レシオは? |
---|
PEレシオ | 1.6x |
収益 | Ft6.74b |
時価総額 | Ft10.50b |
FORRAS/OE 主要な評価指標と比率。株価収益率、売上高株価収益率、株価純資産倍率から、株価収益成長率、企業価値、EBITDAまで。主要統計 |
---|
企業価値/収益 | 2.2x |
企業価値/EBITDA | 16.1x |
PEGレシオ | n/a |
株価収益率 同業他社との比較
FORRAS/OE のPE 比率は同業他社と比較してどうか。
上の表は、FORRAS/OE の同業他社に対するPE レシオを示している。ここではさらに、時価総額と予想成長率も表示している。会社概要 | フォワードPE | 推定成長率 | 時価総額 |
---|
同業者平均 | 5.9x | | |
| 6.4x | n/a | Ft11.2b |
| 8.1x | n/a | €25.5m |
| 3.5x | n/a | AU$40.2m |
506579 Oriental Carbon & Chemicals | 5.7x | 15.5% | ₹2.4b |
| 1.6x | n/a | Ft10.5b |
Price-To-Earnings vs ピア: FORRAS/OEは、同業他社の平均 ( { 1.6 x) と比較したPrice-To-Earnings比率 ( 4.1 x) に基づいて価値が高いといえます。
株価収益率 比率対業界
FORRAS/OE'のPE レシオは、European Capital Markets 業界の他社と比較してどうか。
18 企業 | 価格/収益 | 推定成長率 | 時価総額 |
---|
業界平均 | n/a | 18.7% | |
| 1.6x | n/a | US$26.80m |
| | | |
| | | |
18 企業 | | 推定成長率 | 時価総額 |
---|
業界平均 | n/a | 18.7% | |
| 1.6x | n/a | US$26.80m |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
| | | |
No more companies
Price-To-Earnings vs 業界: FORRAS/OEは、 European Capital Markets業界平均 (12.8x) (1.6 x) と比較したPrice-To-Earnings比率 ( 12.8 x) に基づいて価値が高いといえます。
株価収益率 レシオ vs フェア・レシオ
FORRAS/OE のPE レシオは、同社の レシオと比較してどの程度か。 FairPE Ratio?
これは、会社の予想利益成長率、利益率、その他のリスク要因を考慮した予想PE レシオです。
FORRAS/OE PE レシオ対フェア・レシオ。適正比率 |
---|
現在PE 比率 | 1.6x |
公正PE 比率 | n/a |
Price-To-Earnings対 公正比率: 評価分析のためのFORRAS/OEのPrice-To-Earnings公正比率を計算するにはデータが不十分です。
アナリストの目標株価
アナリストの12ヶ月の予想と、コンセンサス目標株価に対する統計的信頼性は?
アナリスト予測: 価格予測を表示するにはデータが不十分です。