Aaron Industries Limited (AARON) Fair Value & Analyse
Industrials · IN · Marktkap. ₹2.5B
Fair Value Stand: 29.06.2026
Analyse
Aaron Industries Limited (AARON) notiert aktuell bei ₹118.16, während unser modellbasierter Fair Value bei ₹68.15 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 42.3% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 97/100 (hohe Qualität), Sektor Industrials. 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
Aaron Industries Limited beschäftigt sich mit der Herstellung und dem Verkauf von Aufzügen und Aufzugsteilen in Indien. Das Unternehmen ist in den Segmenten Aufzug und Stahlpolieren tätig. Das Segment Elevator bietet die Herstellung und den Verkauf von Aufzugskabinen, Autotüren, Traktionsmaschinen und anderen Aufzugskomponenten. Das Segment Stahlpolieren übernimmt das Polieren und Veredeln von Edelstahlblechen. Das Unternehmen bietet außerdem Schalttafel-, Baustahl-, Premium-Türantriebe, manuelle Türen, Schwenktüren und getriebelose Maschinen an. Darüber hinaus handelt das Unternehmen mit Traktionsmaschinen. Es exportiert seine Produkte auch. Das Unternehmen wurde 2013 gegründet und hat seinen Sitz in Surat, Indien.
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Häufige Fragen
Ist Aaron Industries Limited (AARON) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von AARON?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von AARON?
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.