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Fujian Acetron New Materials Co (300706) Fair Value & Analyse

Basic Materials · CN · Marktkap. 12.4B CNY

Kurs¥75.91
Fair Value¥13.19
Potenzial-82.6%
Qualität93/100
Evidenz: Low Spanne ¥9.89 – ¥16.49

Analyse

Fujian Acetron New Materials Co (300706) notiert aktuell bei ¥75.91, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥13.19 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 82.6% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 93/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. 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: niedrig).

Über das Unternehmen

Fujian Acetron New Materials Co., Ltd. engages in the research, development, production, and sale of vacuum evaporation and sputter coating materials in China. The company offers compounds, fluoride materials, oxide materials, metal and alloy materials, organics, and coating accessories, targets for the optics/optic communication industry; and sulfide and other materials. It also provides targets for building/automotive glass coating film; flat panel display, such as liquid crystal display, and touch panel; solar energy/photovoltaic; and decorative/tool coating industries. The company also exports its products primarily to Japan, the United States, Germany, and Korea. Fujian Acetron New Materials Co., Ltd. was founded in 2002 and is headquartered in Fuzhou, 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.