Kangxin New Materials Co (600076) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 4.7B CNY
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Kangxin New Materials Co (600076) notiert aktuell bei ¥3.76, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥0.7600 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 79.8% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 94/100 (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: niedrig).
Über das Unternehmen
Kangxin New Materials Co., Ltd engages in the research and development, design, production, construction, and sale of wooden structure buildings in China. The company offers container flooring products, including bamboo-wood composite, bamboo mat coated COSB, wear-resistant surface COSB, coated COSB, bamboo-wood composite COSB, and solid wood multi-layer container flooring products; and forestry economic services, such as carbon sink, understory planting, and forest health care services. It is also involved in the processing of wood and sale of forestry products, as well as civilian OSB board operations. Kangxin New Materials Co., Ltd was founded in 1993 and is headquartered in Xiaogan, China.
Vollständige interaktive Analyse öffnen →
Ähnliche Aktien
Häufige Fragen
Ist Kangxin New Materials Co (600076) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 600076?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 600076?
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.