Industrie Chimiche Forestali S.p.A (ICF) Fair Value & Analyse
Basic Materials · IT · Marktkap. €34.8M
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Industrie Chimiche Forestali S.p.A (ICF) notiert aktuell bei €5.90, während unser modellbasierter Fair Value bei €10.52 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 78.3% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. 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
Industrie Chimiche Forestali S.p.A. produces and sells adhesives, impregnated fabrics, and extruded fabrics in Italy, CEE, and rest of European Union. Its products are used for gloss lamination, leather goods, upholstered, automotive, staple cement, footwear, furniture, packaging, and boating applications. The company sells its products under the Industrie Chimiche Forestali, ABC - Adhesive Based Chemicals, Durabond, Morel, and Tessitura Langè brands. The company was formerly known as Forestali S.r.l. and changed its name to Industrie Chimiche Forestali S.p.A. in October 2006. Industrie Chimiche Forestali S.p.A. was founded in 1918 and is headquartered in Milan, Italy.
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Häufige Fragen
Ist Industrie Chimiche Forestali S.p.A (ICF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von ICF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von ICF?
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.