L'introduction en bourse de Moneyview génère des rendements substantiels pour les premiers investisseurs

Paris – L'introduction en bourse (IPO) de Moneyview a généré des rendements substantiels pour ses premiers investisseurs. La société de capital-risque Ribbit Capital a annoncé un multiple de 11,85 fois son investissement. Tiger Global a également réalisé un rendement de 3,42 fois sur les actions vendues dans le cadre de l'offre de vente (OFS).

Ribbit Capital a vendu 1,14 crore d'actions pour 38,61 crores de roupies indiennes, au point le plus élevé de sa fourchette de prix d'introduction en bourse (32-34 roupies). Cela représente le multiple de rendement le plus élevé parmi les investisseurs institutionnels participant à l'OFS. Internet Fund III de Tiger Global a vendu 1,54 crore d'actions pour 52,21 crores de roupies.

D'autres investisseurs ont également réalisé des gains considérables. Accel India IV a généré un rendement de 6,39 fois, et Accel Growth IV Holdings a obtenu un rendement de 4,44 fois sur leurs ventes respectives. TI JPNIN India Holdco a rapporté un rendement de 5,94 fois. En revanche, Crimson Winter a vendu des actions en dessous de son coût d'acquisition, enregistrant une perte d'environ 9 % sur les actions cédées.

Les cofondateurs de Moneyview, Puneet Agarwal et Sanjay Aggarwal, ont également cédé des actions pour un montant total de 92,12 crores de roupies. Les deux fondateurs conservent des participations importantes dans l'entreprise après l'IPO. L'IPO de Moneyview, d'une valeur de 1 092 crores de roupies, s'est clôturée le 28 septembre, attirant des souscriptions 98,46 fois supérieures aux actions offertes.

L'entreprise a levé 750 crores de roupies en nouveau capital par le biais de l'IPO, qu'elle compte déployer pour des garanties de pertes par défaut pour les prêts originés par ses partenaires, renforcer la base de capital de sa filiale de sociétés financières non bancaires (NBFC) Whizdm Finance et pour des objectifs généraux de l'entreprise. Moneyview propose des prêts personnels non garantis en utilisant des modèles propriétaires de notation de crédit et des données alternatives.