Shanghai Baolong Automotive Corporation (603197) Fair Value & Analyse
Consumer Cyclical · CN · Marktkap. 6.3B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Shanghai Baolong Automotive Corporation (603197) notiert aktuell bei ¥28.86, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥21.86 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 24.3% 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: hoch).
Über das Unternehmen
Shanghai Baolong Automotive Corporation manufactures and sells automotive parts and components. It provides automotive rubber and metal parts, including traditional and tire pressure monitoring system valves; electronically controlled air suspension system; automotive metal tubing, such as exhaust pipes, EGR pipes, roof rail, and metal brackets; automotive structural parts; tire pressure monitoring system; automotive sensors, that includes pressure rain and light, speed and position, current, and accelerator sensors; intelligent drive solutions; and automotive aftermarket and equipment products. The company was founded in 1997 and is headquartered in Shanghai, China.
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Häufige Fragen
Ist Shanghai Baolong Automotive Corporation (603197) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 603197?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 603197?
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.