Tai-Saw Technology Co (3221) Fair Value & Analyse
Technology · TW · Marktkap. 6.3B TWD
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Tai-Saw Technology Co (3221) notiert aktuell bei 55.60 TWD, während unser modellbasierter Fair Value bei 10.34 TWD liegt — das entspricht einer Einschätzung von 81.4% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 92/100 (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
Tai-Saw Technology Co., Ltd. beschäftigt sich mit der Forschung und Entwicklung, dem Design, der Herstellung und dem Verkauf von Funkkommunikationskomponenten und deren Systemausrüstung in Taiwan, Amerika, dem übrigen Asien, Europa und international. Das Unternehmen bietet SAW-Oszillatoren, Quarzresonatoren, Quarzfilter, Quarzoszillatoren, VCTCXO, OCXO, HiQ SAW, HiQ Darüber hinaus werden Halbleitermaterialien und -komponenten für elektrische Wafer hergestellt. Handel; Groß- und Einzelhandel mit klinischen Maschinen; Herstellung und Verpackung von integrierten Schaltkreisen sowie Computerhardware und Peripheriekomponenten; und Erbringung von technologischen Beratungsleistungen. Tai-Saw Technology Co., Ltd. wurde 1997 gegründet und hat seinen Sitz in der Stadt Taoyuan, Taiwan.
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Häufige Fragen
Ist Tai-Saw Technology Co (3221) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 3221?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 3221?
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.