Guoanda Co (300902) Fair Value & Analyse
Industrials · CN · Marktkap. 3.1B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Guoanda Co (300902) notiert aktuell bei ¥17.30, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥1.79 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 89.7% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 94/100 (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: niedrig).
Über das Unternehmen
Guoanda Co., Ltd. engages in the research, development, production, and sale of automatic fire extinguishing devices and systems in China. The company offers passenger car, commercial drive, double drive, smoke, non pressure, cabinet dry and cabinet type, power specific, hanging ultra-fine powder, wind based, energy, and heptafluoropropane fire extinguishing systems, as well as hardware accessories and other products, such as automatic window breaking devices, stop sign, and air reservoir. It serves customers in various sectors, including transportation, power grid, wind power generation, underground pipe network, mobile communications, financial institutions, etc. The company was founded in 2008 and is based in Xiamen, China.
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Häufige Fragen
Ist Guoanda Co (300902) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 300902?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 300902?
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.