SVPHOUSING (SVPHOUSING) Fair Value & Analyse
IN · Marktkap. ₹908M
Fair Value Stand: 06.07.2026
Aus 1 Bewertungsmodellen · heute aktualisiert
Aktienkurs +38.9% im letzten Monat.
Kurs vs. Fair Value (12 Monate)
12‑Monats‑Spanne ₹17.16 – ₹41.71 · Fair‑Value‑Band ₹4.79 – ₹9.08 · der Kurs von ₹33.40 notiert über dem Fair Value von ₹7.26. Stand 06.07.2026.
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SVPHOUSING (SVPHOUSING) notiert aktuell bei ₹33.40, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹7.26 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 78.3% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 46/100 (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).
Die Nettoverschuldung beträgt ₹17.9M. Fundamentaldaten Stand 06.07.2026
Unsere Szenario-Spanne reicht von ₹4.79 (Bear Case) bis ₹9.08 (Bull Case); der aktuelle Kurs von ₹33.40 liegt oberhalb dieser Spanne. Die Aktie notiert rund 26% unter ihrem 52-Wochen-Hoch und 101% über dem 52-Wochen-Tief.
Umsatz- & Gewinnentwicklung
FY2019 – FY2023 · gemeldete Geschäftsjahre
Der ausgewiesene Umsatz von SVPHOUSING entwickelte sich von ₹0 (FY2019) auf ₹1.0M (FY2023). Das ausgewiesene Nettoergebnis lag FY2023 bei −₹23.4M.
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Häufige Fragen
Ist SVPHOUSING (SVPHOUSING) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von SVPHOUSING?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von SVPHOUSING?
Wie hoch ist die Nettomarge von SVPHOUSING?
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.