SF Oilless Bearing Group (300817) Fair Value & Analyse
Industrials · CN · Marktkap. 4.0B CNY
Analyse
SF Oilless Bearing Group (300817) notiert aktuell bei ¥17.15, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥6.26 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 63.5% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 92/100 (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: hoch).
Über das Unternehmen
SF Oilless Bearing Group Co., Ltd. engages in the research and development, production, and sale of sliding bearings in China. It offers steel back, porous bronze, PTFE; bimetal products; high strength casting bronze embedded with solid lubricants bearings; two-layer and three-layer adhesives; sintered embedded products; press sintering products; and surface spray coatings. Its products have applications in the fields of car and truck, engineering machinery, hydraulic system, die/mold industry, injection/die casting, agricultural machinery, industrial automation, clean source of energy, aerospace, steel metallurgy, oil drilling platform, and medical devices. The company was formerly known as Zhejiang Sf Oilless Bearing Co.,Ltd. and changed its name to SF Oilless Bearing Group Co., Ltd. in October 2023. The company was founded in 1988 and is based in Jiaxing, 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.