Hongda High-Tech Holding (002144) Fair Value & Analyse
Consumer Cyclical · CN · Marktkap. 1.9B CNY
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Hongda High-Tech Holding (002144) notiert aktuell bei ¥10.74, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥5.38 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 49.9% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Cyclical. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: mittel).
Über das Unternehmen
Hongda High-Tech Holding Co., Ltd. ist in China in den Bereichen Kettenwirkerei, medizinische Geräte, Handel und Finanzinvestitionen tätig. Es bietet Automobilinnenstoffe und Bekleidungsstoffe an. Das Unternehmen bietet außerdem medizinische Geräte für Leber, Gallenblase, Milz, Niere, Bauchspeicheldrüse, Herz, Schilddrüse, Brust, Blase, Gebärmutteransatz und andere Organe an. Das Unternehmen exportiert seine Produkte in die USA, nach Deutschland, Japan und ins Ausland. Das Unternehmen war früher als Zhejiang Hongda Warp Knitting Co., Ltd. bekannt und änderte seinen Namen in Hongda High-Tech Holding Co., Ltd. im August 2010. Hongda High-Tech Holding Co.,Ltd. wurde 1985 gegründet und hat seinen Sitz in Haining, China.
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Häufige Fragen
Ist Hongda High-Tech Holding (002144) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 002144?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 002144?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.