Orizon Valorização de Resíduos S.A (ORVR3) Fair Value & Analyse
Industrials · BR · Marktkap. R$7.5B
Analyse
Orizon Valorização de Resíduos S.A (ORVR3) notiert aktuell bei R$75.55, während unser modellbasierter Fair Value bei R$13.14 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 82.6% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 91/100 (hohe Qualität), Sektor Industrials. 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: hoch).
Über das Unternehmen
Orizon Valorização de Resíduos S.A. operates as a waste recovery process company. It engages in ecoparks: disposal of solid waste; energy and renewable gas, circular economy, co-processing, CDR and reverse manufacturing, production of organic fertilizers, energy recovery unit, and carbon credits. The company also offers recovery of degraded areas, remediation of contaminated areas, environmental diagnosis and monitoring, waste management, cleaning environmental, and cleaning of oil industry tank services, as well as Uses biogas for energy generation. The company was formerly known as Haztec Investimentos e Participações S.A. and changed its name to Orizon Valorização de Resíduos S.A. in August 2020. Orizon Valorização de Resíduos S.A. was founded in 1999 and is based in São Paulo, Brazil. Orizon Valorização de Resíduos S.A. subsidiary of Inovatec Participações S.A.
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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.