GreenFirst Forest Products Inc (ICLTF) Fair Value & Analyse
Basic Materials · US · Marktkap. $35.9M
Fair Value Stand: 26.06.2026
Analyse
GreenFirst Forest Products Inc (ICLTF) notiert aktuell bei $1.53, während unser modellbasierter Fair Value bei $1.24 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 19.0% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Basic Materials. 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
GreenFirst Forest Products Inc. engages in manufacturing, marketing, distribution, and sale of lumber products in Canada and the United States. The company provides spruce, pine, and fir lumber products; wood chips; and other by-products, such as chips and residual fiber for use in residential and multi-family homes, light industrial and commercial facilities, and the home repair and remodel markets. It serves retail chains, contractor supply yards, distributors, wholesalers, and industrial customers. The company was formerly known as Itasca Capital Ltd. and changed its name to GreenFirst Forest Products Inc. in January 2021. GreenFirst Forest Products Inc. is headquartered in North Bay, Canada.
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Häufige Fragen
Ist GreenFirst Forest Products Inc (ICLTF) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von ICLTF?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von ICLTF?
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.