Jiangsu Feiliks International Logistics Inc (300240) Fair Value & Analyse
Industrials · CN · Marktkap. 2.1B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Jiangsu Feiliks International Logistics Inc (300240) notiert aktuell bei ¥5.44, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥2.80 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 48.5% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 86/100 (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
Jiangsu Feiliks International Logistics Inc. bietet Supply-Chain-Management-Dienstleistungen für intelligente Fertigungsunternehmen in China und international. The company is also involved in provision of comprehensive logistics services and international freight forwarding logistics services. It provides integrated supply chain solutions by air, sea, and land; freight forwarding solutions; multimodal transport solutions; Lagerdienstleistungen; logistics services, including inbound, production, finished, and after sales logistics solutions; and supply chain management services. The company was founded in 1993 and is headquartered in Kunshan, China.
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Häufige Fragen
Ist Jiangsu Feiliks International Logistics Inc (300240) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 300240?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 300240?
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.