Laboratorios Richmond S.A. (RICH) Fair Value & Analyse
Healthcare · AR · Marktkap. 131B ARS
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Laboratorios Richmond S.A. (RICH) notiert aktuell bei 1,595 ARS, während unser modellbasierter Fair Value bei 2,155 ARS liegt — das entspricht einer Einschätzung von 35.1% unterbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Healthcare. 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
Laboratorios Richmond S.A.C.I.F., together with its subsidiaries, develops, manufactures, and sells pharmaceutical products in Latin America, Africa, Asia, and the Middle East. It offers antiretroviral drugs for the treatment of human immunodeficiency virus; oncology and oncohematology drugs; cardiometabolism drugs, including antihypertensive, hypocholesterolemic, platelet antiaggregants, and hypoglycemic drugs; and neurological and psychiatric drugs, such as analgesics, antipsychotics, antidepressants, anti-dementia, antiepileptics, and hypnotic drugs, as well as drugs for the treatment of multiple sclerosis. The company was incorporated in 1959 and is headquartered in Buenos Aires, Argentina.
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Häufige Fragen
Ist Laboratorios Richmond S.A. (RICH) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von RICH?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von RICH?
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.