Zhejiang Lianxiang Smart Home Co., LTD

SHSE:603272 주식 보고서

시가총액: CN¥1.4b

Zhejiang Lianxiang Smart Home 가치 평가

603272 공정 가치, 애널리스트 예측 및 시장 대비 가격에 비해 저평가되어 있습니까?

가치 평가 점수

0/6

가치 평가 점수 0/6

  • 적정 가치 이하

  • 공정 가치보다 현저히 낮음

  • Price-To-Sales 대 피어

  • Price-To-Sales 대 업계

  • Price-To-Sales 대 공정 비율

  • 분석가 예측

주가 대 공정 가치

미래 현금 흐름을 볼 때 603272 의 공정 가격은 얼마인가요? 이 추정에는 할인된 현금흐름 모델을 사용합니다.

적정 가치 이하: 603272 ( CN¥13.83 )는 당사 추정치인 공정 가치( CN¥1.99 )

공정 가치보다 현저히 낮음: 603272 당사의 공정 가치 추정치보다 높게 거래되고 있습니다.


주요 가치 평가 지표

603272 에 대한 상대적 가치를 살펴볼 때 어떤 메트릭을 사용하는 것이 가장 좋은가요?

주요 지표: 603272 은(는) 수익성이 낮기 때문에 상대 가치 분석을 위해 판매 가격 대비 가격 비율을 사용합니다.

위의 표는 603272 의 매출 대비 가격 비율을 보여줍니다. 이는 603272 의 시가총액을 현재 수익 로 나누어 계산한 것입니다.
603272 의 PS 비율이란 무엇인가요?
PS 비율11.6x
판매CN¥120.51m
시가총액CN¥1.39b

매출 대비 가격 비율 대 피어

다른 서비스와 비교했을 때 603272 의 PS 비율은 어느 정도인가요?

위의 표는 603272 대 동종업체의 PS 비율을 보여줍니다. 여기에는 추가 고려를 위해 시가총액과 예상 성장률도 표시되어 있습니다.
회사앞으로 PS예상 성장률시가총액
피어 평균4x
301336 Chengdu Qushui Science and Technology
4.4xn/aCN¥1.3b
603389 A-Zenith Home Furnishings
8.8xn/aCN¥1.8b
002853 Guangdong Piano Customized Furniture
1.8xn/aCN¥1.9b
300749 Guangdong Topstrong Living Innovation and Integration
1.2xn/aCN¥1.4b
603272 Zhejiang Lianxiang Smart Home
11.6xn/aCN¥1.4b

Price-To-Sales 대 피어: 603272은 Price-To-Sales 비율(11.6x)을 기준으로 볼 때 동종 업체의 평균(4x)과 비교했을 때 비쌉니다.


매출 대비 가격 비율 대 산업

603272 의 PS 비율은 CN Consumer Durables 업계의 다른 회사와 어떻게 비교됩니까?

1 기업가격 / 판매예상 성장률시가총액
000521 Changhong Meiling
0.3x9.3%US$1.13b
이 PS 범위에 더 이상 사용할 수 있는 회사가 없습니다.
603272 11.6x업계 평균 2.0xNo. of Companies20PS01.63.24.86.48+
1 기업예상 성장률시가총액
No more companies

Price-To-Sales 대 업계: 603272 은 CN Consumer Durables 과 비교하여 Price-To-Sales 비율( 11.6 x)을 기준으로 비용이 많이 듭니다. Consumer Durables 업계 평균( 2 x).


매출 대비 가격 비율 대 공정 비율

603272 의 PS 비율과 비교하여 공정한 PS 비율은? 회사의 예상 수익 성장률, 이익 마진 및 기타 위험 요소를 고려한 예상 PS 비율입니다.

603272 PS 비율 대 공정 비율.
공정 비율
현재 PS 비율11.6x
공정 PS 비율n/a

Price-To-Sales 대 공정 비율: 평가 분석을 위한 603272 의 Price-To-Sales 공정 비율을 계산하기에는 데이터가 부족합니다.


애널리스트 목표가

애널리스트의 12개월 전망은 무엇이며 컨센서스 목표가에 대한 통계적 신뢰도가 있나요?

분석가 예측: 가격 예측을 표시하기에는 데이터가 부족합니다.


저평가된 기업 발굴