Guangdong TianYiMa Information Industry Co (301178) Fair Value & Analyse
Technology · CN · Marktkap. 4.1B CNY
Analyse
Guangdong TianYiMa Information Industry Co (301178) notiert aktuell bei ¥44.89, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥5.41 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 87.9% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 94/100 (hohe Qualität), Sektor Technology. 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
Guangdong TianYiMa Information Industry Co.,Ltd. provides software and information technology services in China. It offers digital rural, smart community, smart party building, municipal social governance, grassroots social governance, social work platform, comprehensive management for social security, unattended for rail transit, rail transit asset inspection, one-stop for the whole chain of data elements, and integrated for all scenarios of government solutions. The company is also involved in classic cases, such as urban social governance, digital village, comprehensive management of social security, smart community grid, smart party building, administrative convenience services, grassroots social governance grid, rail transit asset inspection platform, and rail transit unattended platformGuangdong TianYiMa Information Industry Co.,Ltd. was founded in 1998 and is headquartered in Shantou, 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.