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Li Auto Inc (LI) — Calidad y forensia

Datos a 2026-10-29 — actualizado cada noche. Lecturas de un diario de investigación de Closelook, no calificaciones ni asesoramiento.

Las puntuaciones por módulo de Closelook

25/100 compuesto · 7 módulos · set de ponderación general

Las puntuaciones se calculan cada noche en todo el universo de cobertura y se leen en relación con él — la metodología está en el explicador del scoring de compañías.

Forensia financiera — los filtros académicos

1.30Altman Z-Score

Se sitúa en la zona de riesgo (por debajo de 1,81). El Z-Score estima el riesgo de dificultades financieras a partir de cinco ratios de balance y resultados.

3/9Piotroski F-Score

Nueve comprobaciones binarias de fortaleza fundamental sobre rentabilidad, apalancamiento y eficiencia operativa.

-2.19Beneish M-Score

Examina los resultados publicados en busca de patrones estadísticos de manipulación — por debajo del umbral de riesgo de manipulación de −1,78. Es un filtro, no una acusación.

Continuar: el gráfico y resumen de LI · el historial de resultados

FAQ · from the current data · as of 2026-10-29

Quick answers

¿Cuál es la lectura de calidad de Closelook sobre Li Auto Inc?

El compuesto marca 25/100 sobre 7 módulos, a 2026-10-29: valoración 41, calidad 10, crecimiento 24, balance 48, calidad de caja 8, asignación de capital 31, momentum 8. Las puntuaciones de Closelook son lecturas de un diario de investigación, no calificaciones ni asesoramiento.

¿Cuál es el Altman Z-Score de Li Auto Inc?

1.30, que se sitúa en la zona de riesgo (por debajo de 1,81) a 2026-10-29. El Altman Z-Score estima el riesgo de dificultades financieras a partir de cinco ratios de balance y resultados.

¿Cuál es el Piotroski F-Score de Li Auto Inc?

3 de 9, a 2026-10-29. El F-Score cuenta nueve señales binarias de fortaleza fundamental sobre rentabilidad, apalancamiento y eficiencia operativa.

¿Qué indica el Beneish M-Score de Li Auto Inc?

-2.19 — por debajo del umbral de riesgo de manipulación de −1,78, a 2026-10-29. El M-Score examina los resultados publicados en busca de patrones estadísticos de manipulación; es un filtro, no una acusación.

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