Dirui Industrial Co (300396) Fair Value & Analyse
Healthcare · CN · Marktkap. 1.9B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Dirui Industrial Co (300396) notiert aktuell bei ¥6.62, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥5.15 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 22.2% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Healthcare. 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
Dirui Industrial Co., Ltd. beschäftigt sich in der Volksrepublik China mit der Forschung und Entwicklung, der Produktion und dem Verkauf von medizinischen Inspektionsprodukten. Das Unternehmen bietet medizinische Instrumente und unterstützende Teststreifenreagenzien an. Darüber hinaus werden Urin- und biochemische Analysen, Chemilumineszenz-Immunoassays, gynäkologische Sekretionsanalysen, Blutzellenanalysen, Gerinnungsanalysen und integrierte Laborprodukte angeboten. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Produkte in den Bereichen Molekulardiagnostik, Veterinärmedizin, Hämatologie und SARS-CoV-2 an. Dirui Industrial Co., Ltd. wurde 1992 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Changchun, Volksrepublik China.
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Häufige Fragen
Ist Dirui Industrial Co (300396) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 300396?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 300396?
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.