ILPRA S.p.A (ILP) Fair Value & Analyse
Industrials · IT · Marktkap. €90.2M
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
ILPRA S.p.A (ILP) notiert aktuell bei €7.40, während unser modellbasierter Fair Value bei €10.69 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 44.5% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 85/100 (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: mittel).
Über das Unternehmen
ILPRA S.p.A. engages in the design, production, and sale of packaging machines worldwide. It offers tray sealers, filling machines, thermoformers, doypack systems, dosing units, weighing systems, beauty-sector packaging machines, fixed-weight portioning systems for hard cheese, and end-of-line solutions; and technological solutions. The company's products are used in the packaging of meat, dairy, ready meals, sliced meats, yogurt, poultry, seafood, sauces, fruits, cosmetics, medical, bakery, snacks, powders, baby food, pet food, dessert, vegetables, frozen food, ice cream, pasta, and vegan food, as well as medical and cosmetics sectors. The company was founded in 1955 and is based in Milan, Italy.
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Häufige Fragen
Ist ILPRA S.p.A (ILP) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von ILP?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von ILP?
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.