Chongqing Afari Technology Co (601777) Fair Value & Analyse
Consumer Cyclical · CN · Marktkap. 44.3B CNY
Analyse
Chongqing Afari Technology Co (601777) notiert aktuell bei ¥9.11, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥1.80 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 80.2% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 80/100 (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: mittel).
Über das Unternehmen
Chongqing Afari Technology Co., Ltd., together with its subsidiaries, manufacture and sale of automobiles and motorcycles under the Lifan, Paifang, and Ruilan brands in China and internationally. It operates through JPMorgan Business, Automotive Business, Real Estate Business, Automotive Intelligent Solutions, and Other Business segments. The company also provides motorcycle and general-purpose gasoline engines; general machinery; and intelligent vehicle solutions, including intelligent driving and cockpits. In addition, it engages in research and development; real estate; property services; and management services. The company was formerly known as Chongqing Qianli Technology Co., Ltd. and changed its name to Chongqing Afari Technology Co., Ltd. in September 2025. Chongqing Afari Technology Co., Ltd. was founded in 1992 and is headquartered in Chongqing, 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.