ORL (ORL) Fair Value & Analyse
Zyklischer Konsum · PL · Marktkap. 18.6M PLN
Fair Value Stand: 24.06.2026
Aus 20 Bewertungsmodellen · vor 7 Tagen aktualisiert
Aktienkurs −6.0% im letzten Monat.
Kurs vs. Fair Value (12 Monate)
12‑Monats‑Spanne 2.20 PLN – 3.92 PLN · Fair‑Value‑Band 0.5300 PLN – 0.8800 PLN · der Kurs von 2.20 PLN notiert über dem Fair Value von 0.7000 PLN. Stand 24.06.2026.
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ORL (ORL) notiert aktuell bei 2.20 PLN, während unser modellbasierter Fair Value bei 0.7000 PLN liegt — das entspricht einer Einschätzung von 68.2% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 29/100 (unterdurchschnittliche Qualität), Sektor Zyklischer Konsum. Bear-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: hoch).
Das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) liegt bei 13.3. Fundamentaldaten Stand 24.06.2026
Kennzahlen & Finanzlage
Kennzahlen aus gemeldeten Fundamentaldaten (EODHD) · Stand 24.06.2026. TTM = letzte zwölf Monate.
Umsatz- & Gewinnentwicklung
FY2021 – FY2025 · gemeldete Geschäftsjahre
Der ausgewiesene Umsatz von ORL entwickelte sich von 13.4M PLN (FY2021) auf 18.9M PLN (FY2025) — rund +9.0%/Jahr. Das ausgewiesene Nettoergebnis lag FY2025 bei 269K PLN (−42.9%/Jahr seit FY2021).
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| Aktie | Kurs | Fair Value | vs. Fair Value |
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Häufige Fragen
Ist ORL (ORL) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von ORL?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von ORL?
Wie hoch ist die Nettomarge von ORL?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch ein Set unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens zusammengeführt 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.