Zhejiang Hailide New Material Co (002206) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 6.5B CNY
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Zhejiang Hailide New Material Co (002206) notiert aktuell bei ¥5.63, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥7.52 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 33.6% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Zhejiang Hailide New Material Co.,Ltd engages in the research, development, production, and sales of chemical fibers, other textile materials, and rubber and plastic products in China and internationally. The company offers polyester technical and polyamide technical filament yarn, sustainable yarn, plastic film, floor products, cord fabric, and polyester. Its products are used for tensile structures architecture, environmental project, logistics transportation, sports and leisure, inflatable toy, advertising media, and decorative soft film applications. Zhejiang Hailide New Material Co.,Ltd was founded in 2001 and is based in Haining, China.
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Häufige Fragen
Ist Zhejiang Hailide New Material Co (002206) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 002206?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 002206?
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.