LS Corp (006260) Fair Value & Analyse
Industrials · KR · Marktkap. 11.4T KRW
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
LS Corp (006260) notiert aktuell bei 361,500 KRW, während unser modellbasierter Fair Value bei 216,482 KRW liegt — das entspricht einer Einschätzung von 40.1% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 80/100 (hohe Qualität), Sektor Industrials. 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
LS Corp., together with its subsidiaries, engages in electric power, automation, machinery, materials, and energy businesses in South Korea and internationally. The company offers electric power transmission/distribution and telecommunication products, including power and telecommunication cables, switchgears/switch boards, electronic meters, and transformers/EHV transformers; and industrial automations, which includes AC drive (inverter) and programmable logic controller, as well as LNG/LPG distribution services. It also provides materials, such as electronic copper cathodes and copper rods; and machinery and components, such as agricultural machinery/tractors, injection molding systems, and magnet wires. LS Corp. was founded in 1936 is based in Seoul, South Korea.
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Häufige Fragen
Ist LS Corp (006260) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 006260?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 006260?
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.