> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://arc-10.gitbook.io/arc/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://arc-10.gitbook.io/arc/aph_/t3.md).

# Valuation

## 1. 현재 밸류에이션

| 지표           |     값 | 비고                  |
| ------------ | ----: | ------------------- |
| PE (TTM)     | 43.8x | TTM EPS $3.48       |
| PE (Forward) | 26.8x | Consensus EPS $5.69 |
| PEG          | 1.28x | 성장 대비 적정            |
| PBR          | 13.4x | 고ROE(37%) 반영        |
| EV/EBITDA    | 24.7x | —                   |
| EV/Revenue   | 7.79x | 매출 $23.1B 기준        |
| P/FCF        |    높음 | 강한 FCF              |
| ROE          | 36.8% | 최상급                 |
| Op Margin    | 27.3% | 고마진                 |
| Div Yield    | 0.67% | 분기배당·배당성장           |

## 2. Peer 비교

| 종목                 | Mcap($B) | PE(TTM) | PE(Fwd) |    PBR | EV/EBITDA | ROE(%) | OPM(%) |
| ------------------ | -------: | ------: | ------: | -----: | --------: | -----: | -----: |
| TE Connectivity    |     \~60 |   \~22x |   \~20x |   \~4x |     \~16x |   \~18 |   \~18 |
| Corning            |     \~50 |   \~25x |   \~22x |   \~4x |     \~14x |   \~15 |   \~17 |
| Sensata            |     \~소형 |   \~12x |   \~10x |   \~2x |     \~10x |   \~12 |   \~16 |
| **Peer 평균(추정)**    |        — |   \~20x |   \~17x | \~3.3x |     \~13x |   \~15 |   \~17 |
| **Amphenol (APH)** |    187.6 |   43.8x |   26.8x |  13.4x |     24.7x |   36.8 |   27.3 |

※ Peer 멀티플은 추정. APH는 AI 데이터센터 노출·ROE에서 동종 압도

### 디스카운트/프리미엄 분석

APH는 커넥터 동종(TE·Corning) 대비 모든 멀티플에서 프리미엄이다(Fwd PE 27x vs \~17x, PBR 13.4x vs \~3.3x). 그러나 ROE(37% vs 15\~18%)·OPM(27% vs 17%)·매출 성장(+52% vs 한 자릿수)이 동종을 크게 압도한다. 즉 프리미엄은 **AI 데이터센터 인터커넥트 노출 + 최상급 수익성·성장**에 의해 정당화된다. PEG 1.28로 성장 대비 합리적이며, 우량주 프리미엄의 질이 다른 비교 종목(적자 턴어라운드)과 차별화된다.

## 3. 밸류에이션 시나리오

### PE 시나리오 (Forward EPS $5.69)

| 시나리오 |  PE | 적정주가($) | 상승률(%) | 가정                  |
| ---- | --: | ------: | -----: | ------------------- |
| 보수   | 22x |   125.2 |  -17.9 | AI capex 둔화·성장 감속   |
| 기본   | 28x |   159.3 |   +4.5 | AI 데이터콤 성장 지속       |
| 낙관   | 33x |   187.8 |  +23.2 | 수주 강세·M\&A 기여       |
| 극낙관  | 38x |   216.2 |  +41.8 | FY27 EPS $6+·멀티플 확장 |

### EV/EBITDA 시나리오

| 시나리오 | EV/EBITDA | 적정주가($) | 상승률(%) |
| ---- | --------: | ------: | -----: |
| 보수   |       20x |     125 |    -18 |
| 기본   |       25x |     158 |     +4 |
| 낙관   |       29x |     185 |    +21 |

## 확률 가중 적정주가

| 시나리오     |   확률 |       적정주가 |    기여 |
| -------- | ---: | ---------: | ----: |
| 보수       |  25% |     $125.2 | $31.3 |
| 기본       |  40% |     $159.3 | $63.7 |
| 낙관       |  25% |     $187.8 | $47.0 |
| 극낙관      |  10% |     $216.2 | $21.6 |
| **가중평균** | 100% | **$163.6** |     — |

## 4. 멀티플 정상화 트리거

| 트리거                          | 멀티플 영향          |
| ---------------------------- | --------------- |
| AI 데이터콤 성장·book-to-bill 1.2+ | EPS 상향 → PE 정당화 |
| accretive M\&A 실행            | 매출·EPS 증가       |
| FY27 EPS $6+ 달성              | 멀티플 확장          |
| AI capex 둔화·성장 감속            | 디레이팅(PE 22x)    |

## 5. 핵심 결론

확률가중 적정주가는 약 $163.6으로 현재가($152.46) 대비 +7% 상승 여력이 있으며, 애널 median 목표가($169)·최근 상향 목표가($180\~200대)는 더 높다. 4개 비교 종목 중 **유일하게 현재가가 적정주가·목표가를 하회**해(다른 종목은 모두 초과) 밸류 매력이 상대적으로 우수하다. PER 43.8x·Fwd PE 26.8x는 절대 수준이 높으나 ROE 37%·OPM 27%·매출 +52% 성장·book-to-bill 1.24·PEG 1.28로 우량 성장주로서 정당화된다. AI 데이터센터 인터커넥트의 구조적 수혜 + M\&A 성장이 지속되면 기본\~낙관($159\~188)이 유력하며, AI capex 둔화 시 보수($125)가 하방이다. 4개 종목 중 위험 대비 매력이 가장 균형 잡힌 우량 성장주로, 눌림목($139\~149) 매수가 합리적이다.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://arc-10.gitbook.io/arc/aph_/t3.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
