Jiangxi Tianli Technology, INC. (300399) Fair Value & Analyse
Technology · CN · Marktkap. 4.0B CNY
Analyse
Jiangxi Tianli Technology, INC. (300399) notiert aktuell bei ¥21.25, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥2.51 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 88.2% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 93/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. 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
Jiangxi Tianli Technology, INC. provides mobile information services in China. The company develops and operates information communication systems; and unified messaging platform (UMP) system that provides solutions for mobile communications information technology applications. It also engages in mobile agent server business, which includes providing customer service capabilities, customizing and developing mobile information service platforms, and formulating personalized marketing plans. In addition, the company provides internet insurance business system that integrates insurance brokerage, insurance technology, and insurance services. The company was formerly known as Beijing Tianli Mobile Service Integration, INC. and changed its name to Jiangxi Tianli Technology, INC. in November 2020. Jiangxi Tianli Technology, INC. was founded in 2006 and is headquartered in Guangxin, China.
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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.