Evergent Investments, rezultat net de 101,4 mil. lei în primele nouă luni, cu 57% peste rezultatul estimat pentru întreg anul 2022

Evergent Investments, companie de investiţii listată la Bursă sub simbolul EVER, a raportat în primele nouă luni ale anului depăşirea cu 57% a rezultatului net estimat pentru tot anul 2022, conform unui comunicat al societăţii.

Rezultatul net în valoare de 101,4 milioane lei este compus din 87 milioane lei profit net şi 14,4 milioane lei câştig net din vânzarea activelor reflectat în rezultatul reportat. La 30 septembrie 2022, valoarea totală a activelor (AUM) este de 2,19 miliarde lei, iar valoarea activului net este de 2,07 miliarde lei.

„Am continuat să aplicăm strategia companiei prin alocarea capitalului în sectorul financiar-bancar şi energetic la BVB, dar şi în investiţiile de tip private equity în sectoare ca IT şi agribusiness, cu potenţial crescut de rentabilitate pe termen mediu şi lung”, spune Claudiu Doroş, preşedinte al Consiliului de administraţie şi director general al Evergent.

Evergent a efectuat investiţii totale de 175,4 milioane de lei în primele nouă luni. Proiectele de tip private equity diferenţiază compania faţă de ceilalţi actori ai pieţei de capital şi aduc un raport randament/risc cu profit semnificativ pe termen lung, scriu reprezentanţii societăţii.

Conform comunicatului, cadrul legal FIA permite alocarea a până la 40% în active nelistate, iar Evergent Investments şi-a setat o primă „bornă” de 20-25% din active pentru alocarea în aceste proiecte

• Agrointens SA, companie din grupul Evergent, a mărit suprafaţa pentru cultivarea afinelor prin achiziţia unui teren de 23 ha în Răteşti, judeţul Argeş, ajungând după plantare la o suprafaţă totală de 109 ha.

• Evergent Investments investeşte în sectorul IT prin achiziţia unui pachet semnificativ din acţiunile producătorului român de software MWARE Solutions. Compania se diferenţiază de jucătorii locali şi internaţionali din sectorul IT deep-tech prin platforma sa tehnologică, care introduce capabilitatea de analiză a datelor nestructurate din cadrul organizaţiilor utilizând un model semantic de înţelegere a datelor bazat pe reţele neuronale, cu capabilităţi native de tip deep-learning şi machine learning pentru a descoperi noi perspective în luarea deciziilor, înţelegerea clienţilor, noi indicatori şi posibilităţi de automatizare a proceselor organizaţionale bazate pe inteligenţă artificială.