Seasons Textiles Limited (SEASONST) Fair Value & Analyse
Zyklischer Konsum · IN · Marktkap. ₹135M
Fair Value Stand: 06.07.2026
Aus 22 Bewertungsmodellen · heute aktualisiert
Aktienkurs +5.9% im letzten Monat.
Kurs vs. Fair Value (12 Monate)
12‑Monats‑Spanne ₹16.02 – ₹23.00 · Fair‑Value‑Band ₹8.01 – ₹13.10 · der Kurs von ₹18.00 notiert über dem Fair Value von ₹10.79. Stand 06.07.2026.
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Seasons Textiles Limited (SEASONST) notiert aktuell bei ₹18.00, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹10.79 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 40.1% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 57/100 (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 Seasons Textiles Limited einen Umsatz von ₹233M bei einer Nettomarge von 0.7%. Der Umsatz sank gegenüber dem Vorjahr um 15.9%. Die Eigenkapitalrendite (ROE) liegt bei 0.5%. Die Nettoverschuldung beträgt ₹184M. Fundamentaldaten Stand 06.07.2026
Unsere Szenario-Spanne reicht von ₹8.01 (Bear Case) bis ₹13.10 (Bull Case); der aktuelle Kurs von ₹18.00 liegt oberhalb dieser Spanne. Die Aktie notiert rund 26% unter ihrem 52-Wochen-Hoch und 23% über dem 52-Wochen-Tief, aktuell unter der 200-Tage-Linie. Zum Vergleich: Der Median von 10 Vergleichswerten aus dem Sektor Zyklischer Konsum notiert in unserer Abdeckung bei -34% Fair-Value-Potenzial — SEASONST ist mit -40% damit ambitionierter bewertet als der Median.
Kennzahlen & Finanzlage
Weitere Kennzahlen
Kennzahlen aus gemeldeten Fundamentaldaten (EODHD) · Stand 06.07.2026. TTM = letzte zwölf Monate.
Über das Unternehmen
Seasons Textiles Limited produziert, handelt und exportiert Möbelstoffe und Konfektionen in Indien. Das Unternehmen bietet Stoffe für den Innen- und Außenbereich an. Das Unternehmen exportiert seine Produkte in die Vereinigten Staaten, nach Europa, in den Fernen Osten, in den Nahen Osten, in das Vereinigte Königreich, nach Australien und in das Vereinigte Königreich. Seasons Textiles Limited wurde 1986 gegründet und hat seinen Sitz in Noida, Indien.
Umsatz- & Gewinnentwicklung
FY2022 – FY2026 · gemeldete Geschäftsjahre
Der ausgewiesene Umsatz von Seasons Textiles Limited entwickelte sich von ₹259M (FY2022) auf ₹233M (FY2026) — rund −2.6%/Jahr. Das ausgewiesene Nettoergebnis lag FY2026 bei ₹1.7M.
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10 weitere Textile Manufacturing-Aktien — jeweils Kurs gegenüber unserem Fair-Value-Schätzwert (Stand 06.07.2026).
| Aktie | Kurs | Fair Value | vs. Fair Value |
|---|---|---|---|
| Toray Industries, Inc TRYIF | $7.90 | $6.29 | -20% |
| Shenzhou International Group SZHIF | $6.78 | $9.47 | +40% |
| Tongkun Group 601233 | ¥23.09 | ¥14.53 | -37% |
| HMT (Xiamen) New Technical Materials Co 603306 | ¥110.20 | ¥13.36 | -88% |
| Far Eastern New Century Corporation 1402 | 28.65 TWD | 32.97 TWD | +15% |
| K.P.R. Mill Limited KPRMILL | ₹1,181 | ₹467.49 | -60% |
| Shijiazhuang ChangShan BeiMing Technology Co 000158 | ¥14.74 | ¥1.86 | -87% |
| Zhejiang Orient Holdings 600120 | ¥4.67 | ¥2.33 | -50% |
| Vardhman Textiles Limited VTL | ₹666.25 | ₹437.96 | -34% |
| Shandong Fiberglass Group 605006 | ¥22.82 | ¥16.45 | -28% |
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Häufige Fragen
Ist Seasons Textiles Limited (SEASONST) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von SEASONST?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von SEASONST?
Wie hoch ist der Umsatz von Seasons Textiles Limited (SEASONST)?
Wie hoch ist die Nettomarge von SEASONST?
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.