Sino-Agri Leading Biosciences Co (603970) Fair Value & Analyse
Basic Materials · CN · Marktkap. 2.9B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Sino-Agri Leading Biosciences Co (603970) notiert aktuell bei ¥10.37, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥10.55 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 1.7% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 91/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Sino-Agri Leading Biosciences Co.,Ltd engages in pesticide distribution in China and internationally. The company sells technical materials, formulations, and related products. It also provides plant protection technology services; and crop health solutions, including technical guidance, application demonstration, and processing and packaging of plant protection products. In addition, the company offers insecticides, fungicides, and herbicides products. The company was founded in 2009 and is headquartered in Beijing, China. Sino-Agri Leading Biosciences Co.,Ltd is a subsidiary of China National Agricultural Means of Production Group Corporation.
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Häufige Fragen
Ist Sino-Agri Leading Biosciences Co (603970) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 603970?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 603970?
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.