Loyal Textile Mills के निवेशकों को झटका! इस फाइनेंशियल ईयर में घाटा बढ़ा, रेवेन्यू में भारी गिरावट

TEXTILE
Whalesbook Corporate News Logo
AuthorMehul Desai|Published at:
Loyal Textile Mills के निवेशकों को झटका! इस फाइनेंशियल ईयर में घाटा बढ़ा, रेवेन्यू में भारी गिरावट
Overview

Loyal Textile Mills ने फाइनेंशियल ईयर 2026 के लिए **₹66.22 करोड़** का बड़ा नेट लॉस (Net Loss) दर्ज किया है, जो पिछले साल के **₹54.68 करोड़** के मुकाबले काफी ज्यादा है। कंपनी का रेवेन्यू (Revenue) भी गिरकर **₹421.96 करोड़** पर आ गया, जो पिछले साल **₹627.78 करोड़** था। कंपनी इस मुश्किल दौर से निकलने के लिए अपनी संपत्तियों को बेचने और कामकाज को ठीक करने की कोशिश कर रही है।

Instant Stock Alerts on WhatsApp

Used by 10,000+ active investors

1

Add Stocks

Select the stocks you want to track in real time.

2

Get Alerts on WhatsApp

Receive instant updates directly to WhatsApp.

  • Quarterly Results
  • Concall Announcements
  • New Orders & Big Deals
  • Capex Announcements
  • Bulk Deals
  • And much more

Loyal Textile Mills को FY26 में लगा बड़ा झटका

Loyal Textile Mills ने 31 मार्च 2026 को खत्म हुए फाइनेंशियल ईयर के लिए ₹66.22 करोड़ का स्टैंडअलोन नेट लॉस (Net Loss) घोषित किया है। यह पिछले फाइनेंशियल ईयर 2025 के ₹54.68 करोड़ के लॉस से कहीं ज्यादा है। कंपनी के ऑपरेशन्स से होने वाले रेवेन्यू (Revenue) में भी भारी गिरावट आई है, जो FY26 में घटकर ₹421.96 करोड़ रह गया, जबकि FY25 में यह ₹627.78 करोड़ था।

FY26 में कैसा रहा वित्तीय प्रदर्शन?

पूरे फाइनेंशियल ईयर 2026 के लिए, Loyal Textile Mills ने ₹66.22 करोड़ का नेट लॉस दर्ज किया, जो FY25 के ₹54.68 करोड़ के लॉस से बदतर स्थिति दिखाता है। सालाना रेवेन्यू घटकर ₹421.96 करोड़ हो गया, जो पिछले साल ₹627.78 करोड़ था। FY26 की चौथी तिमाही (Q4) में भी ₹17.28 करोड़ का नेट लॉस हुआ, जबकि पिछले साल की इसी तिमाही में ₹40.75 करोड़ का प्रॉफिट (Profit) हुआ था। Q4 FY26 के लिए तिमाही रेवेन्यू ₹81.84 करोड़ रहा, जो Q4 FY25 के ₹139.97 करोड़ से कम है।

स्ट्रैटेजिक रीस्ट्रक्चरिंग और एसेट मोनेटाइजेशन

कंपनी अपनी वित्तीय मुश्किलों से निपटने के लिए एसेट मोनेटाइजेशन (Asset Monetization) और ऑपरेशनल रीस्ट्रक्चरिंग (Operational Restructuring) पर केंद्रित एक रणनीति अपना रही है। इसमें SVTM जैसी यूनिट्स को बेचना और CTM यूनिट को बेचने की प्रक्रिया शुरू करना शामिल है, दोनों को बंद किए गए ऑपरेशन्स (Discontinued Operations) के तहत रखा गया है। Loyal Textile Mills अपने कर्ज को कम करने और लिक्विडिटी (Liquidity) सुधारने के लिए गैर-जरूरी संपत्तियों को भी मोनेटाइज करने पर काम कर रही है।

संपत्ति की बिक्री और इम्पेयरमेंट चार्ज

Loyal Textile Mills अपने एसेट ऑप्टिमाइजेशन प्रोग्राम के तहत गैर-प्रमुख संपत्तियों, जैसे कि जमीन, पवन चक्कियां और बेकार मशीनरी को बेच रही है। इस साल, कंपनी ने ₹36.46 करोड़ का इम्पेयरमेंट चार्ज (Impairment Charge) दर्ज किया, जिसका कारण GCC मार्केट को प्रभावित करने वाली बाजार स्थितियां थीं। इसके विपरीत, कंपनी ने अन्य संपत्तियों की बिक्री से ₹33.81 करोड़ का प्रॉफिट दर्ज किया। इन कदमों का मकसद कंपनी की वित्तीय स्थिति को मजबूत करना है।

मुख्य जोखिम और इंडस्ट्री का संदर्भ

Loyal Textile Mills के लिए बड़े जोखिमों में लगातार नेट लॉस से बना वित्तीय दबाव और बाजार की मांग व GCC बाजारों को प्रभावित करने वाले भू-राजनीतिक कारकों के कारण इन्वेंट्री वैल्यू को महसूस करने में संभावित चुनौतियां शामिल हैं। एसेट मोनेटाइजेशन के प्रयासों की सफलता, लिक्विडिटी और ऑपरेशनल परफॉर्मेंस में सुधार लाना, एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिस पर नजर रखी जानी चाहिए। टेक्सटाइल इंडस्ट्री आम तौर पर कच्चे माल की लागत, वैश्विक मांग में उतार-चढ़ाव और प्रतिस्पर्धा के दबावों का सामना करती है।

भविष्य के फोकस क्षेत्र

निवेशक संपत्ति की बिक्री की प्रगति और वित्तीय परिणामों, बंद ऑपरेशन्स के प्रभावी प्रबंधन और किसी भी आगे की रीस्ट्रक्चरिंग पहलों पर करीब से नजर रखेंगे। स्थायी लाभप्रदता हासिल करने और अपने बैलेंस शीट को मजबूत करने की कंपनी की क्षमता भविष्य के लिए महत्वपूर्ण संकेतक होंगे।

Get stock alerts instantly on WhatsApp

Quarterly results, bulk deals, concall updates and major announcements delivered in real time.

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.