ShanDong Longhua New Material Co (301149) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 5.2B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
ShanDong Longhua New Material Co (301149) notiert aktuell bei ¥12.10, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥5.63 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 53.5% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 83/100 (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
ShanDong Longhua New Material Co.,Ltd. engages in the research and development, production, and sale of polyether series products in China. The company offers polymer polyols (POP), polyether for CASE, amine-terminated polyether, and nylon 66, as well as general purpose soft foam polyether series products. It also provides foam for furniture, shoes, automobiles, coating, adhesives, sealant, and elastomer. ShanDong Longhua New Material Co.,Ltd. was formerly known as Shandong Longhua Chemical Technology Co., Ltd. and changed its name to ShanDong Longhua New Material Co.,Ltd. in December 2015. The company was incorporated in 2011 and is based in Zibo, China.
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Häufige Fragen
Ist ShanDong Longhua New Material Co (301149) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 301149?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 301149?
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.