SAGARPROD (SAGARPROD) Fair Value & Analyse
IN · Marktkap. ₹230M
Fair Value Stand: 05.07.2026
Aus 1 Bewertungsmodellen · heute aktualisiert
Aktienkurs −8.3% im letzten Monat.
Kurs vs. Fair Value (12 Monate)
12‑Monats‑Spanne ₹1.17 – ₹5.38 · Fair‑Value‑Band ₹0.2200 – ₹0.4200 · der Kurs von ₹1.33 notiert über dem Fair Value von ₹0.3400. Stand 05.07.2026.
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SAGARPROD (SAGARPROD) notiert aktuell bei ₹1.33, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹0.3400 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 74.4% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 35/100 (unterdurchschnittliche Qualität). 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: niedrig).
Das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) liegt bei 30.4. Fundamentaldaten Stand 05.07.2026
Unsere Szenario-Spanne reicht von ₹0.2200 (Bear Case) bis ₹0.4200 (Bull Case); der aktuelle Kurs von ₹1.33 liegt oberhalb dieser Spanne. Die Aktie notiert rund 76% unter ihrem 52-Wochen-Hoch und 16% über dem 52-Wochen-Tief.
Umsatz- & Gewinnentwicklung
FY2019 – FY2023 · gemeldete Geschäftsjahre
Der ausgewiesene Umsatz von SAGARPROD entwickelte sich von ₹84.5M (FY2019) auf ₹14.1M (FY2023) — rund −36.1%/Jahr. Das ausgewiesene Nettoergebnis lag FY2023 bei −₹2.2M.
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Häufige Fragen
Ist SAGARPROD (SAGARPROD) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von SAGARPROD?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von SAGARPROD?
Wie hoch ist die Nettomarge von SAGARPROD?
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.
Keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.