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Investing.com — Na sexta-feira, a Cantor Fitzgerald reafirmou uma posição neutra sobre as ações da Science Applications (NASDAQ:SAIC) com um preço-alvo consistente de US$ 120. A análise da firma utilizou uma metodologia equilibrada, incorporando tanto o valor da empresa em relação ao lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EV/EBITDA) quanto o rendimento de fluxo de caixa livre (FCF), cada um representando metade da avaliação, com base nas estimativas para o ano fiscal de 2026. Atualmente negociada a US$ 112,96, a relação EV/EBITDA da SAIC está em 11,08x, com a análise do InvestingPro sugerindo que a ação está atualmente subvalorizada com base em seu modelo abrangente de Valor Justo.
O analista da firma, Colin Canfield, observou que, embora a Science Applications tenha experimentado flutuações de preço, continua sendo negociada com desconto em comparação com seu grupo de pares, com um índice P/E de 14,77x. Canfield atribuiu essa avaliação a possíveis desafios que a empresa pode enfrentar. Entre as preocupações destacadas estavam o potencial para crescimento mais lento nos orçamentos governamentais, particularmente nos setores Civil e de Saúde, e obstáculos relacionados à exposição da empresa ao crescimento Civil e seus esforços para garantir novos trabalhos em inteligência artificial (IA) e cibersegurança. Apesar desses desafios, os dados do InvestingPro revelam que 5 analistas revisaram recentemente seus lucros para cima para o próximo período, sugerindo potencial otimismo sobre as perspectivas da empresa.
Canfield elaborou sobre os riscos para a Science Applications, que incluem a transição de contratos governamentais de custo-plus para preço fixo, riscos de execução associados ao dimensionamento de projetos em trabalhos espaciais e submarinos, e os impactos de mudanças na composição dos gastos do Departamento de Defesa, com ênfase específica nos padrões de gastos do Exército. Embora a empresa enfrente esses desafios, mantém uma forte posição de mercado com receita anual de US$ 7,48 bilhões e demonstrou compromisso com os retornos aos acionistas através de pagamentos consistentes de dividendos por 13 anos consecutivos.
A análise da Cantor Fitzgerald sugere que esses fatores podem limitar a capacidade da Science Applications de comandar um prêmio de mercado mais alto. A classificação neutra da firma indica uma perspectiva cautelosa sobre o potencial de valorização das ações, refletindo o equilíbrio entre perspectivas de crescimento e os riscos identificados.
A Science Applications International Corporation, operando na indústria de serviços governamentais, frequentemente lida com as complexidades de contratos governamentais, o que pode impactar seu desempenho financeiro e a valorização das ações. A capacidade da empresa de navegar pelos desafios delineados será crucial para determinar sua saúde financeira futura e o desempenho das ações.
Em outras notícias recentes, a Science Applications International Corp (SAIC) relatou fortes ganhos no quarto trimestre do ano fiscal de 2025, superando as expectativas dos analistas. A empresa alcançou um lucro por ação (LPA) de US$ 2,57, excedendo os US$ 2,08 previstos, e gerou receita de US$ 1,84 bilhão, acima dos US$ 1,81 bilhão antecipados. Isso representa um aumento de 6% na receita ano a ano, contribuindo para uma receita anual de US$ 7,48 bilhões e crescimento orgânico de 3,1%. Olhando para o futuro, a SAIC emitiu orientação positiva para o ano fiscal de 2026, projetando receita entre US$ 7,6 bilhões e US$ 7,75 bilhões, com uma margem EBITDA esperada de 9,4% a 9,6%.
Adicionalmente, o UBS recentemente elevou o preço-alvo da SAIC de US$ 123 para US$ 126, mantendo uma classificação Neutra. A firma reconheceu que, embora o setor de TI Governamental ainda enfrente riscos, o ambiente está se estabilizando. A perspectiva da SAIC sugere uma potencial relação book-to-bill de 1,2X na primeira metade do ano fiscal de 2026, indicando possível crescimento orgânico de meio dígito no ano fiscal de 2027. Apesar desses desenvolvimentos, o UBS permanece cauteloso devido a incertezas relacionadas a recompetes e conversão de pipeline.
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