Leshan Giantstar Farming&Husbandry Corporation (603477) Fair Value & Analyse
Consumer Defensive · CN · Marktkap. 7.3B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Leshan Giantstar Farming&Husbandry Corporation (603477) notiert aktuell bei ¥13.80, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥3.88 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 71.9% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Defensive. 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
Leshan Giantstar Farming&Husbandry Corporation Limited engages in livestock and poultry breeding in China. It researches, develops, manufactures, and sells leather and leather products used in car seats and interiors, various types of shoes, furniture, etc. The company also provides automobile leather, shoe upper leather, and furniture leather products. In addition, it involved pig farming and breeding. The company was formerly known as Sichuan Zhenjing Corporation Limited and changed its name to Leshan Giantstar Farming & Husbandry Corporation in August 2020. The company was founded in 2013 and is based in Chengdu, China.
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Häufige Fragen
Ist Leshan Giantstar Farming&Husbandry Corporation (603477) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 603477?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 603477?
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.