GMMPFAUDLR (GMMPFAUDLR) Fair Value & Analyse

Industrie · Marktkap. ₹35.1B

G GMMPFAUDLR GMMPFAUDLR · NSE

Kurs₹771.45

Fair Value₹270.08

Potenzial-65.0%

Qualität48/100

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Evidenz: Hoch Spanne ₹211.08 – ₹337.60

Fair Value Stand: 03.07.2026

Aus 26 Bewertungsmodellen · heute aktualisiert

Aktienkurs −0.7% im letzten Monat.

Kurs vs. Fair Value (12 Monate)

12‑Monats‑Spanne ₹738.20 – ₹1,402 · Fair‑Value‑Band ₹211.08 – ₹337.60 · der Kurs von ₹771.45 notiert über dem Fair Value von ₹270.08. Stand 03.07.2026.

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Analyse

GMMPFAUDLR (GMMPFAUDLR) notiert aktuell bei ₹771.45, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹270.08 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 65.0% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 48/100 (unterdurchschnittliche Qualität), Sektor Industrie. Bear-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).

In den vergangenen zwölf Monaten erzielte GMMPFAUDLR einen Umsatz von ₹35.2B bei einer Nettomarge von 1.6%. Der Umsatz wuchs gegenüber dem Vorjahr um 17.0%. Die Eigenkapitalrendite (ROE) liegt bei 4.6%. Die Nettoverschuldung beträgt ₹3.5B. Fundamentaldaten Stand 03.07.2026

Kennzahlen & Finanzlage

Umsatz (TTM) ₹35.2B

Umsatzwachstum (J/J) +17.0%

Nettomarge 1.6%

Eigenkapitalrendite 4.6%

Free Cashflow ₹2.3B FY2026

KGV 60.5

Weitere Kennzahlen

Operative Marge 3.5%

Gewinn je Aktie (TTM) ₹12.89

Dividendenrendite 0.3%

Gewinnwachstum (J/J) +140%

Nettoverschuldung ₹3.5B FY2026

Kennzahlen aus gemeldeten Fundamentaldaten (EODHD) · Stand 03.07.2026. TTM = letzte zwölf Monate.

Umsatz- & Gewinnentwicklung

FY2022 – FY2026 · gemeldete Geschäftsjahre

Der ausgewiesene Umsatz von GMMPFAUDLR entwickelte sich von ₹25.4B (FY2022) auf ₹35.2B (FY2026) — rund +8.5%/Jahr. Das ausgewiesene Nettoergebnis lag FY2026 bei ₹578M (−9.2%/Jahr seit FY2022).

Umsatz +8.5%/Jahr

FY22 ₹25.4B

FY23 ₹31.8B

FY24 ₹34.5B

FY25 ₹32.0B

FY26 ₹35.2B

Nettoergebnis −9.2%/Jahr

FY22 ₹851M

FY23 ₹1.6B

FY24 ₹1.8B

FY25 ₹530M

FY26 ₹578M

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Aktie	Kurs	Fair Value	vs. Fair Value
GE Vernova Inc GEV	$867.09	$297.82	-66%
SIEGY SIEGY	$155.06	$89.54	-42%
SMAWF SMAWF	$307.12	$176.28	-43%
SMNS SMNS	C$31.76	C$22.91	-28%
SIE SIE	€258.40	€144.67	-44%
Schneider Electric S.E. SBGSF	$334.00	$148.44	-56%

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Häufige Fragen

Ist GMMPFAUDLR (GMMPFAUDLR) unterbewertet?

Stand 03.07.2026 schätzt unser Modell den Fair Value auf ₹270.08 gegenüber einem Kurs von ₹771.45 — rund −65% (überbewertet). Modellbasierte Schätzung, keine Anlageberatung.

Was ist der Fair Value von GMMPFAUDLR?

Unser modellbasierter Fair Value für GMMPFAUDLR liegt bei ₹270.08 (Stand 03.07.2026), basierend auf geprüften Fundamentaldaten. Aktueller Kurs: ₹771.45.

Wie hoch ist der Qualitäts-Score von GMMPFAUDLR?

GMMPFAUDLR hat einen Qualitäts-Score von 48/100 — er misst Profitabilität, Wachstum und Bilanzstärke aus nicht-bewertungsbezogenen Faktoren.

Wie hoch ist der Umsatz von GMMPFAUDLR (GMMPFAUDLR)?

GMMPFAUDLR weist einen Umsatz der letzten zwölf Monate von rund ₹35.2B aus (aktuellster verfügbarer Wert, Stand 03.07.2026).

Wie hoch ist die Nettomarge von GMMPFAUDLR?

Die Nettomarge von GMMPFAUDLR liegt bei rund 1.6% — das Unternehmen behält damit etwa 1.6% seines Umsatzes als Nettogewinn. Basierend auf den aktuellsten gemeldeten Zahlen.

Zahlt GMMPFAUDLR eine Dividende?

GMMPFAUDLR weist aktuell eine Dividendenrendite von rund 0.26% bezogen auf den jüngsten Kurs aus (Stand 03.07.2026).

Wie wir den Fair Value berechnen

Jedes Unternehmen wird durch ein Set unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens zusammengeführt 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.