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Exail Technologies (EXA) Fair Value & Analyse

Industrials · FR · Marktkap. €2.4B

Kurs€102.80
Fair Value€22.96
Potenzial-77.7%
Qualität85/100
Evidenz: Medium Spanne €15.37 – €30.55

Analyse

Exail Technologies (EXA) notiert aktuell bei €102.80, während unser modellbasierter Fair Value bei €22.96 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 77.7% 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: mittel).

Über das Unternehmen

Exail Technologies provides robotics, maritime, navigation, aerospace, and photonics technologies solutions in France, the rest of Europe, Africa, Americas, Oceania, and Asia. The company operates through the Navigation & Maritime Robotics and Advanced Technologies segments. It offers components, products, and systems. The company is also involved in the sale of navigation systems, positioning systems, and sonars; and the commercialization of drones and autonomous drone systems for maritime applications. In addition, it develops and sells photonic and quantum components, such as specialty optical fibers, optical modulators, quantum measurement instruments; and products using onboard communication equipment, simulators, and autonomous decision-making technologies. Exail Technologies was incorporated in 1988 and is headquartered in Paris, France.

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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.