Ningbo Runhe High-Tech Materials Co (300727) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 6.1B CNY
Analyse
Ningbo Runhe High-Tech Materials Co (300727) notiert aktuell bei ¥35.45, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥11.34 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 68.0% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (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: mittel).
Über das Unternehmen
Ningbo Runhe High-Tech Materials Co., Ltd. engages in the research, production, and application of silicon new materials and textile chemicals in China and internationally. Its products include silicone oil for personal care products, defoamer, silicone leveling agent, agricultural spray adjuvant, agricultural silicone spreading and penetrating agent, single end and dual end hydrogen silicone oil, methyl terminated hydrogen branched silicone oil, and vinyl silicone oil; and liquid silicon rubber for screen printing, scutcheon, textile belt, and socks, as well as insulator liquid silicone rubber. The company also offers multicomponent copolymerization epoxy silicone oil; dyeing and finishing agent; and raw materials, including hexamethyldisiloxane and methyl hydrogen silicon oil. Ningbo Runhe High-Tech Materials Co., Ltd. was founded in 2000 and is based in Ningbo, 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.