GREENLAM (GREENLAM) Fair Value & Analyse

Zyklischer Konsum · Marktkap. ₹66.1B

G GREENLAM GREENLAM · NSE

Kurs₹259.15

Fair Value₹48.51

Potenzial-81.3%

Qualität51/100

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Evidenz: Hoch Spanne ₹36.38 – ₹60.64

Fair Value Stand: 03.07.2026

Aus 26 Bewertungsmodellen · heute aktualisiert

Aktienkurs +13.2% im letzten Monat.

Kurs vs. Fair Value (12 Monate)

12‑Monats‑Spanne ₹202.02 – ₹269.68 · Fair‑Value‑Band ₹36.38 – ₹60.64 · der Kurs von ₹259.15 notiert über dem Fair Value von ₹48.51. Stand 03.07.2026.

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Analyse

GREENLAM (GREENLAM) notiert aktuell bei ₹259.15, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹48.51 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 81.3% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 51/100 (solide Qualität), Sektor Zyklischer Konsum. 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 GREENLAM einen Umsatz von ₹30.5B bei einer Nettomarge von 1.9%. Der Umsatz wuchs gegenüber dem Vorjahr um 25.8%. Die Eigenkapitalrendite (ROE) liegt bei 4.9%. Die Nettoverschuldung beträgt ₹11.0B. Fundamentaldaten Stand 03.07.2026

Kennzahlen & Finanzlage

Umsatz (TTM) ₹30.5B

Umsatzwachstum (J/J) +25.8%

Nettomarge 1.9%

Eigenkapitalrendite 4.9%

Free Cashflow ₹1.1B FY2026

KGV 117.8

Weitere Kennzahlen

Operative Marge 8.5%

Gewinn je Aktie (TTM) ₹2.20

Dividendenrendite 0.2%

Gewinnwachstum (J/J) +2,550%

Nettoverschuldung ₹11.0B FY2026

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

Umsatz- & Gewinnentwicklung

FY2022 – FY2026 · gemeldete Geschäftsjahre

Der ausgewiesene Umsatz von GREENLAM entwickelte sich von ₹17.0B (FY2022) auf ₹30.5B (FY2026) — rund +15.6%/Jahr. Das ausgewiesene Nettoergebnis lag FY2026 bei ₹563M (−11.3%/Jahr seit FY2022).

Umsatz +15.6%/Jahr

FY22 ₹17.0B

FY23 ₹19.9B

FY24 ₹23.1B

FY25 ₹25.7B

FY26 ₹30.5B

Nettoergebnis −11.3%/Jahr

FY22 ₹907M

FY23 ₹1.3B

FY24 ₹1.4B

FY25 ₹697M

FY26 ₹563M

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Aktie	Kurs	Fair Value	vs. Fair Value
Midea Group 000333	¥81.69	¥128.24	+57%
0300 0300	HK$82.60	HK$113.26	+37%
Haier Smart Home Co QIHCF	$2.42	$4.20	+74%
Gree Electric Appliances, Inc 000651	¥38.20	¥86.03	+125%
6690 6690	HK$20.32	HK$47.00	+131%
Guangdong Songfa Ceramics Co 603268	¥142.09	¥52.95	-63%

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Häufige Fragen

Ist GREENLAM (GREENLAM) unterbewertet?

Stand 03.07.2026 schätzt unser Modell den Fair Value auf ₹48.51 gegenüber einem Kurs von ₹259.15 — rund −81% (überbewertet). Modellbasierte Schätzung, keine Anlageberatung.

Was ist der Fair Value von GREENLAM?

Unser modellbasierter Fair Value für GREENLAM liegt bei ₹48.51 (Stand 03.07.2026), basierend auf geprüften Fundamentaldaten. Aktueller Kurs: ₹259.15.

Wie hoch ist der Qualitäts-Score von GREENLAM?

GREENLAM hat einen Qualitäts-Score von 51/100 — er misst Profitabilität, Wachstum und Bilanzstärke aus nicht-bewertungsbezogenen Faktoren.

Wie hoch ist der Umsatz von GREENLAM (GREENLAM)?

GREENLAM weist einen Umsatz der letzten zwölf Monate von rund ₹30.5B aus (aktuellster verfügbarer Wert, Stand 03.07.2026).

Wie hoch ist die Nettomarge von GREENLAM?

Die Nettomarge von GREENLAM liegt bei rund 1.9% — das Unternehmen behält damit etwa 1.9% seines Umsatzes als Nettogewinn. Basierend auf den aktuellsten gemeldeten Zahlen.

Zahlt GREENLAM eine Dividende?

GREENLAM weist aktuell eine Dividendenrendite von rund 0.16% 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.