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Grupa Pracuj S.A (GPP) Fair Value & Analyse

Industrials · PL · Marktkap. 3.1B PLN

Kurs43.90 PLN
Fair Value65.21 PLN
Potenzial+48.5%
Qualität95/100
Evidenz: High Spanne 48.72 PLN – 85.65 PLN

Analyse

Grupa Pracuj S.A (GPP) notiert aktuell bei 43.90 PLN, während unser modellbasierter Fair Value bei 65.21 PLN liegt — das entspricht einer Einschätzung von 48.5% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Industrials. Bull-Case: Notiert die Aktie unter unserer Schätzung, könnte sich bei bestätigten Fundamentaldaten Aufwärtspotenzial ergeben. Bär-Case: Ein scheinbar günstiger Kurs kann eine Value-Falle sein, wenn die Qualität schwach ist oder die Datenlage dünn ist (Evidenz: hoch).

Über das Unternehmen

Grupa Pracuj S.A. operates HR technology platform in Poland, Ukraine, and Germany. The company operates Pracuj.pl, a digital recruitment platform; Robota.ua, an online recruitment solution; the:protocol, a recruitment platform mainly for the IT sector; eRecruiter, a managing recruitment processes platform; and worksmile, a platform for organizational culture engagement. It offers softgarden, a SaaS system that provides advanced multiposting technology that enables automated job postings across multiple recruitment platforms; and absence.io for vacation, absence, time tracking, and personal files management services. Grupa Pracuj S.A. was founded in 2000 and is headquartered in Warsaw, Poland. Grupa Pracuj S.A. is a subsidiary of Frascati Investments Sp. Z O.O.

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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.