Digital Daesung Co (068930) Fair Value & Analyse
Consumer Defensive · KR · Marktkap. 201B KRW
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Digital Daesung Co (068930) notiert aktuell bei 7,000 KRW, während unser modellbasierter Fair Value bei 17,989 KRW liegt — das entspricht einer Einschätzung von 157.0% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 81/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Defensive. 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: mittel).
Über das Unternehmen
Digital Daesung Co., Ltd. bietet Online- und Offline-Bildungsdienste in Südkorea und international an. Das Unternehmen betreibt eine Online-Vorlesungsseite, die Gymnasiasten verschiedene Lerninhalte bietet. Darüber hinaus ist sie im Franchise-Geschäft tätig; und Bereitstellung von Dienstleistungen für die Grund- und Hochschulbildung. Darüber hinaus betreibt das Unternehmen eine Daesung-Akademie; und fungiert als Werbeagentur. Darüber hinaus ist es an Bildungs- und Lesediensten beteiligt. Das Unternehmen war früher als Daesung Mimac Co. Ltd. bekannt und änderte seinen Namen im Dezember 2010 in Digital Daesung Co., Ltd.. Digital Daesung Co., Ltd. wurde im Jahr 2000 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Seoul, Südkorea.
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Häufige Fragen
Ist Digital Daesung Co (068930) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 068930?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 068930?
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.