MPS Infotecnics Limited

NSEI:VISESHINFO 주식 보고서

시가총액: ₹1.4b

MPS Infotecnics 가치 평가

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

가치 평가 점수

2/6

가치 평가 점수 2/6

  • 적정 가치 이하

  • 공정 가치보다 현저히 낮음

  • Price-To-Book 대 피어

  • Price-To-Book 대 업계

  • Price-To-Book 대 공정 비율

  • 분석가 예측

주가 대 공정 가치

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

적정 가치 이하: 평가 분석을 위해 VISESHINFO 의 공정 가치를 계산하기에는 데이터가 부족합니다.

공정 가치보다 현저히 낮음: 평가 분석을 위해 VISESHINFO 의 공정 가치를 계산하기에는 데이터가 부족합니다.


주요 가치 평가 지표

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

주요 지표: VISESHINFO 수익이 거의 없기 때문에 상대 가치 분석을 위해 Price-to-Book Ratio를 사용합니다.

위의 표는 VISESHINFO 의 예약 가격 비율을 보여줍니다. 이는 VISESHINFO 의 시가총액을 현재 장부 가치 로 나누어 계산한 것입니다.
VISESHINFO 의 PB 비율이란 무엇인가요?
PB 비율0.3x
예약₹4.30b
시가총액₹1.36b

예약 가격 비율 대 피어

다른 서비스와 비교했을 때 VISESHINFO 의 PB 비율은 어느 정도인가요?

위의 표는 VISESHINFO 대 동종업체의 PB 비율을 보여줍니다. 여기에는 추가 고려를 위해 시가총액과 예상 성장률도 표시되어 있습니다.
회사포워드 PB예상 성장률시가총액
피어 평균3.9x
540143 Sagarsoft (India)
1.6xn/a₹1.2b
531489 CG-VAK Software and Exports
2.4xn/a₹1.6b
526544 Scanpoint Geomatics
0.9xn/a₹1.2b
543578 Olatech Solutions
10.8xn/a₹1.2b
VISESHINFO MPS Infotecnics
0.3xn/a₹1.4b

Price-To-Book 대 피어: VISESHINFO은 Price-To-Book 비율(0.3x)을 기준으로 볼 때 동종 업계 평균(3.9x)과 비교했을 때 좋은 가치를 가지고 있습니다.


예약 가격 비율 대 산업

VISESHINFO 의 PB 비율은 IN Software 업계의 다른 회사와 어떻게 비교됩니까?

6 기업가격 / 예약예상 성장률시가총액
업계 평균3.5x15.9%
VISESHINFO MPS Infotecnics
0.3xn/aUS$16.09m
532372 Virinchi
0.6xn/aUS$33.86m
CLOUD Varanium Cloud
0.5xn/aUS$7.86m
VISESHINFO 0.3x업계 평균 3.5xNo. of Companies12PB02.85.68.411.214+
6 기업예상 성장률시가총액
업계 평균3.5x15.9%
VISESHINFO MPS Infotecnics
0.3xn/aUS$16.09m
No more companies

Price-To-Book 대 업계: VISESHINFO 은 Price-To-Book 0.3 Indian Software 업계 평균( 3.5 x).


예약 가격 비율 대 공정 비율

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

VISESHINFO PB 비율 대 공정 비율.
공정 비율
현재 PB 비율0.3x
공정 PB 비율n/a

Price-To-Book 대 공정 비율: 평가 분석을 위한 VISESHINFO 의 Price-To-Book 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