Wah Lee Industrial Corporation (3010) Fair Value & Analyse
Technology · TW · Marktkap. 34.2B TWD
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Wah Lee Industrial Corporation (3010) notiert aktuell bei 126.00 TWD, während unser modellbasierter Fair Value bei 176.82 TWD liegt — das entspricht einer Einschätzung von 40.3% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 90/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: mittel).
Über das Unternehmen
Wah Lee Industrial Corporation engages in the manufacturing of materials, engineering and functional plastics, semiconductor process materials, and printed circuit boards in Taiwan. The company imports and exports various products, such as engineering equipment, optoelectronic products, electronic machine parts, and industrial materials. It also engages in the engineering of plastic raw materials and high performance composite materials; manufacturing of synthetic resins, industrial plastics, mold machinery and equipment, and chemical materials; and solar power generation businesses. The company was founded in 1968 and is headquartered in Kaohsiung, Taiwan.
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Häufige Fragen
Ist Wah Lee Industrial Corporation (3010) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 3010?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 3010?
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.