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Kaili Catalyst & New Materials Co (688269) Fair Value & Analyse

Basic Materials · CN · Marktkap. 4.4B CNY

Kurs¥35.69
Fair Value¥14.34
Potenzial-59.8%
Qualität92/100
Evidenz: High Spanne ¥10.76 – ¥17.93

Analyse

Kaili Catalyst & New Materials Co (688269) notiert aktuell bei ¥35.69, während unser modellbasierter Fair Value bei ¥14.34 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 59.8% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 92/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. 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

Kaili Catalyst & New Materials Co.,Ltd., together with its subsidiaries, engages in the research, development, production, and sale of precious metal catalysts in China and internationally. The company offers palladium, platinum, rhodium, ruthenium, and iridium series of catalysts. It also engages in research and development of catalytic application technology, and the recycling and reprocessing of waste precious metals catalysts. The company's products are used in medicines, pesticides, dyes, pigments, paints, liquid crystal materials, electronic materials, petrochemicals, and other sectors. The company was formerly known as Xi'an Kaili Chemical Co., Ltd. Kaili Catalyst & New Materials Co.,Ltd. was founded in 1980 and is based in Xi'an, 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.