Hubei Mailyard Share Co (600107) Fair Value & Analyse
Consumer Cyclical · CN · Marktkap. 2.3B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Hubei Mailyard Share Co (600107) notiert aktuell bei ¥6.14, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥4.46 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 27.4% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 90/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Cyclical. 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
Hubei Mailyard Share Co.,Ltd beschäftigt sich zusammen mit seinen Tochtergesellschaften mit der Herstellung, Verarbeitung und dem Verkauf von Kleidung, Bekleidung, Textilien und Accessoires in China und international. Das Unternehmen ist in drei Segmenten tätig: Bekleidung und Textilien, Medizin und Sonstige. Das Unternehmen ist in der Hausvermietung tätig; Investitionen in die Hotels; Herstellung von Textilprodukten und Bekleidung aus feiner Wolle; Verkauf von Arzneimitteln und Medizinprodukten; Produktion und Verkauf von Dampf, Weiterverkauf von Wasser und Strom; und Bereitstellung von medizinischen und Transportdienstleistungen. Es exportiert seine Produkte auch. Das Unternehmen wurde 1993 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Huangshi, China.
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Häufige Fragen
Ist Hubei Mailyard Share Co (600107) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 600107?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 600107?
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.