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AMOR (AMOR) Fair Value & Analyse

Financial Services · ID · Marktkap. 644B IDR

Kurs322.00 IDR
Fair Value178.63 IDR
Potenzial-44.5%
Qualität92/100
Evidenz: Hoch Spanne 133.98 IDR – 223.29 IDR

Fair Value Stand: 26.06.2026

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Analyse

AMOR (AMOR) notiert aktuell bei 322.00 IDR, während unser modellbasierter Fair Value bei 178.63 IDR liegt — das entspricht einer Einschätzung von 44.5% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 92/100 (hohe Qualität), Sektor Financial Services. 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

PT Ashmore Asset Management Indonesia Tbk s an investment management company. The firm was founded in 2010 and is headquartered in Jakarta Utara, Jakarta Raya, Indonesia.

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Häufige Fragen

Ist AMOR (AMOR) unterbewertet?
Stand 26.06.2026 schätzt unser Modell den Fair Value auf 178.63 IDR gegenüber einem Kurs von 322.00 IDR — rund −45% (überbewertet). Modellbasierte Schätzung, keine Anlageberatung.
Was ist der Fair Value von AMOR?
Unser aus 21 Modellen berechneter Fair Value für AMOR liegt bei 178.63 IDR (Stand 26.06.2026), basierend auf geprüften Fundamentaldaten. Aktueller Kurs: 322.00 IDR.
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von AMOR?
AMOR hat einen Qualitäts-Score von 92/100 — er misst Profitabilität, Wachstum und Bilanzstärke aus nicht-bewertungsbezogenen Faktoren.

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.