Bhandari Hosiery Exports Limited

BSE:512608 주식 보고서

시가총액: ₹1.5b

Bhandari Hosiery Exports 가치 평가

512608 공정 가치, 애널리스트 예측 및 시장 대비 가격에 비해 저평가되어 있습니까?

가치 평가 점수

4/6

가치 평가 점수 4/6

  • 적정 가치 이하

  • 공정 가치보다 현저히 낮음

  • Price-To-Earnings 대 피어

  • Price-To-Earnings 대 업계

  • Price-To-Earnings 대 공정 비율

  • 분석가 예측

주가 대 공정 가치

미래 현금 흐름을 볼 때 512608 의 공정 가격은 얼마인가요? 이 추정에는 할인된 현금흐름 모델을 사용합니다.

적정 가치 이하: 512608 ( ₹6.45 )는 당사 추정치인 공정 가치( ₹138.86 )

공정 가치보다 현저히 낮음: 512608 공정 가치보다 20% 이상 낮게 거래되고 있습니다.


주요 가치 평가 지표

512608 에 대한 상대적 가치를 살펴볼 때 어떤 메트릭을 사용하는 것이 가장 좋은가요?

주요 지표: 512608 은(는) 수익성이 높기 때문에 상대 가치 분석을 위해 가격 대비 수익 비율을 사용합니다.

위의 표는 512608 의 수익 대비 가격 비율을 보여줍니다. 이는 512608 의 시가총액을 현재 수익 로 나누어 계산한 것입니다.
512608 의 PE 비율이란 무엇인가요?
PE 비율23.8x
수익₹65.08m
시가총액₹1.50b

수익 대비 가격 비율 대 피어

다른 서비스와 비교했을 때 512608 의 PE 비율은 어느 정도인가요?

위의 표는 512608 대 동종업체의 PE 비율을 보여줍니다. 여기에는 추가 고려를 위해 시가총액과 예상 성장률도 표시되어 있습니다.
회사포워드 PE예상 성장률시가총액
피어 평균37.8x
SPLIL SPL Industries
12.7xn/a₹1.6b
530525 Rajnish Retail
87.7xn/a₹1.5b
514300 Pioneer Embroideries
40.5xn/a₹1.4b
523676 Golkunda Diamonds & Jewellery
10.6xn/a₹1.3b
512608 Bhandari Hosiery Exports
23.8xn/a₹1.5b

Price-To-Earnings 대 피어: 512608은 Price-To-Earnings 비율(23.8x)을 기준으로 볼 때 동종 업계 평균(37.8x)과 비교했을 때 좋은 가치를 가지고 있습니다.


수익 대비 가격 비율 대 산업

512608 의 PE 비율은 IN Luxury 업계의 다른 회사와 어떻게 비교됩니까?

12 기업가격 / 수익예상 성장률시가총액
BOMDYEING Bombay Dyeing and Manufacturing
1.2xn/aUS$496.81m
503804 Shri Dinesh Mills
4.7xn/aUS$26.42m
INDIANCARD Indian Card Clothing
2.1xn/aUS$18.56m
521034 Soma Textiles & Industries
1.6xn/aUS$17.17m
512608 23.8x업계 평균 28.5xNo. of Companies31PE020406080100+
12 기업예상 성장률시가총액
No more companies

Price-To-Earnings 대 업계: 512608 은 Price-To-Earnings 23.8 Indian Luxury 업계 평균( 28.5 x).


수익 대비 가격 비율 대 공정 비율

512608 의 PE 비율과 비교하여 공정한 PE 비율은? 회사의 예상 수익 성장률, 이익 마진 및 기타 위험 요소를 고려한 예상 PE 비율입니다.

512608 PE 비율 대 공정 비율.
공정 비율
현재 PE 비율23.8x
공정 PE 비율n/a

Price-To-Earnings 대 공정 비율: 평가 분석을 위한 512608 의 Price-To-Earnings 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