Central Costanera S.A (EDCFF) Fair Value & Analyse
Utilities · US · Marktkap. $140M
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Central Costanera S.A (EDCFF) notiert aktuell bei $0.2000, während unser modellbasierter Fair Value bei $0.2200 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 10.0% 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
Central Costanera S.A. generates, transports, trades, and distributes electrical energy in Argentina. It owns and operates four conventional turbo steam units with an installed capacity of 661 MW; two cycles energy plant with an installed capacity of 851 MW; a gas turbine; and a BTH steam turbine with an installed capacity of 277 MW. The company provides engineering, consultancy, and management services for operation of electrical power plants. The company was formerly known as Enel Generación Costanera S.A. and changed its name to Central Costanera S.A. in March 2023. The company was incorporated in 1992 and is based in Buenos Aires, Argentina. The company operates as a subsidiary of Enel Argentina S.A.
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Häufige Fragen
Ist Central Costanera S.A (EDCFF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von EDCFF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von EDCFF?
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.