CSMG3 (CSMG3) Fair Value & Analyse
Utilities · BR · Marktkap. R$21.6B
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
CSMG3 (CSMG3) notiert aktuell bei R$58.85, während unser modellbasierter Fair Value bei R$60.17 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 2.2% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Utilities. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Companhia de Saneamento de Minas Gerais plans, executes, expands, remodels, and explores public services, basic sanitation, water supply, sewage, sanitary, and solid waste in Brazil and internationally. It is involved in collection, treatment, and distribution of treated water to end consumers; collection, transportation, recycling, treatment, and final disposal of urban, domestic, and industrial waste; and urban cleaning and solid waste management, as well as drainage and management of urban rainwater. The company was formerly known as Companhia Mineira de Água e Esgotos and changed its name to Companhia de Saneamento de Minas Gerais in November 1974. Companhia de Saneamento de Minas Gerais was founded in 1963 and is headquartered in Belo Horizonte, Brazil.
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Häufige Fragen
Ist CSMG3 (CSMG3) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von CSMG3?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von CSMG3?
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.