Voneseals Technology (Shanghai) Inc (301161) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 4.2B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Voneseals Technology (Shanghai) Inc (301161) notiert aktuell bei ¥33.57, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥12.33 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 63.3% 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: hoch).
Über das Unternehmen
Voneseals Technology (Shanghai) Inc. engages in the research, development, production, and sale of hydraulic and pneumatic sealing products in the People's Republic of China and internationally. The company offers hydraulic, oil, mine, pump valve, and track seals. It also provides hydraulic kits and other hydraulic seal products. Its products are used in hydraulic cylinder sealing systems of excavators, cranes, loaders, breakers, and other engineering machinery, as well as hydraulic support sealing and pneumatic sealing systems of coal mining machines. The company was founded in 2008 and is headquartered in Shanghai, the People's Republic of China.
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Häufige Fragen
Ist Voneseals Technology (Shanghai) Inc (301161) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 301161?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 301161?
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.