Ferrari Analysis Based on Multiples Valuation Method
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, with the development of World multi-polarization and the impact of the COVID-19 epidemic on the economy, Economic Globalization and Trade Protectionism parallel. In this case, a world-famous cars manufacturing company, Ferrari, which provides luxury sports cars and racing cars, is facing a tough situation with the instability of its share price. Thus, an accurate evaluation of Ferrari's value appears essential. Based on this, this paper uses the multiples valuation method to evaluate Ferrari Company and will show whether Ferrari is under-valued, over-valued, or fair. And the authors choose several peer-comparable companies of the same type to provide an informative reference point, which can help to determine its value situation more accurately, and focus on P/E ratio and EV/EBITDA, then verify its actual valuation. The investigation shows that investors overvalued the share price of Ferrari and creditors overvalued the EV of Ferrari at the same time. At the end of the paper, some preliminary suggestions about Ferrari's sustainable development are given. The methods used are conducive to evaluating Ferrari's value more accurately, and the showed results can help investors and investigators get more exact information about Ferrari's current situation and future prospects to make more reasonable investment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».