GSP Automotive Group (605088) Fair Value & Analyse
Consumer Cyclical · CN · Marktkap. 6.8B CNY
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
GSP Automotive Group (605088) notiert aktuell bei ¥29.63, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥31.07 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 4.9% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 92/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Cyclical. 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
GSP Automotive Group Wenzhou Co.,Ltd. researches, develops, and sells automobile chassis systems in China, Europe, North America, South America, Asia, Oceania, and Africa. The company offers driveline, including front, rear half shaft, propshafts and rear axle shafts; wheel bearings; rubber to metal parts, such as engine, transmission mounting, strut mounting kits, bushing, protection kits, flexible coupling, center bearing kit and stut mounting; steering and suspension parts; shock absorber; and steering rack. It also provides constant velocity universal joints, and drive shaft assemblies. GSP Automotive Group Wenzhou Co.,Ltd. was founded in 1985 and is headquartered in Wenzhou, China.
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Häufige Fragen
Ist GSP Automotive Group (605088) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von 605088?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von 605088?
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.