Balrampur Chini Mills Limited (BALRAMCHIN) Fair Value & Analyse
Consumer Defensive · IN · Marktkap. ₹112B
Fair Value Stand: 29.06.2026
Analyse
Balrampur Chini Mills Limited (BALRAMCHIN) notiert aktuell bei ₹534.20, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹304.54 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 43.0% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 97/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Defensive. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Balrampur Chini Mills Limited produziert und verkauft Zucker in Indien. Das Unternehmen ist in den Segmenten Zucker, Brennerei, Polymilchsäure und Sonstiges tätig. Das Unternehmen bietet Melasse, Industriealkohol, Ethanol, extra neutralen Alkohol, CO2, Trockeneis und Bagasseprodukte an. Darüber hinaus werden landwirtschaftliche Düngemittel wie Kaligranulat und Biopestizide bereitgestellt. Darüber hinaus ist das Unternehmen mit einer vermarktbaren Leistung von 175,7 Megawatt in der Stromerzeugung und im Vertrieb tätig. Es exportiert auch seine Zuckerprodukte. Das Unternehmen wurde 1975 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Kalkutta, Indien.
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Häufige Fragen
Ist Balrampur Chini Mills Limited (BALRAMCHIN) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von BALRAMCHIN?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von BALRAMCHIN?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.