Close the Loop Ltd (CTLLF) Fair Value & Analyse
Industrials · US · Marktkap. $128M
Fair Value Stand: 25.06.2026
Analyse
Close the Loop Ltd (CTLLF) notiert aktuell bei $0.2400, während unser modellbasierter Fair Value bei $0.0700 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 70.8% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 85/100 (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: niedrig).
Über das Unternehmen
Close the Loop Ltd engages in the collection and recycling of electronic equipment, imaging consumables, plastics, paper and cartons, and other related activities in Australia, Europe, South Africa, and the United States. It operates through Packaging and Resource Recovery segments. The company take back, recovers, and reuse of complex waste streams, including cosmetics, imaging consumables, plastics, and paper and cartons. In addition, it provides flexible, carton, flexographic print, and seafood packaging, and bulk storage solutions. Additionally, the company supplies thermal paper and other paper products. Further, it offers asphalt additive under TonerPlas. The company was founded in 2000 and is based in Oakleigh South, Australia.
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Häufige Fragen
Ist Close the Loop Ltd (CTLLF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von CTLLF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von CTLLF?
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.