Kingfa Sci. & Tech. Co (600143) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 42.8B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Kingfa Sci. & Tech. Co (600143) notiert aktuell bei ¥16.68, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥5.24 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 68.6% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 85/100 (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: mittel).
Über das Unternehmen
Kingfa Sci. & Tech. Co., Ltd. engages in the research, development, production, and sale of new chemical materials worldwide. The company offers modified plastics, recycled and biodegradable plastics, specialty engineering plastics, fiber-reinforced composites, light hydrocarbons and hydrogen energy, polypropylene resins, styrene resins, and medical and health polymer materials. Its products are used in automotive, home appliance, electronics, communications, new infrastructure, new energy, modern agriculture, modern logistics, rail transportation, aerospace, and high-end equipment industries. Kingfa Sci. & Tech. Co., Ltd. was founded in 1993 and is headquartered in Guangzhou, China.
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Häufige Fragen
Ist Kingfa Sci. & Tech. Co (600143) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 600143?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 600143?
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.